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1.Exploring Eye Gaze Visualization Techniques for Identifying Distracted 
Students in Educational VR（IEEE VR 2020） 
摘要：我们提出了一种架构，使VR教学代理能够响应眼动追踪监控的用户注意力变化。基于行为的人工智能包括低级传感器元素、计算高级传感器注意力指标的传感器组合器（称为广义热点）、用于排列场景元素和响应的注释系统及其响应选择系统。我们表明，这些技术可以控制教师化身剪辑的播放，这些剪辑指出并解释VR石油钻井平台中的物体以进行训练。（主要也是看用户有没有看示意的位置） 

研究背景与目的
本研究的目的是探索各种眼动追踪可视化技术在虚拟现实教育环境中，识别分心学生的效果。随着虚拟现实技术在教育领域的应用日益广泛，理解学生的注意力状态变得尤为重要。

方法
研究采用了多种眼动追踪可视化技术，包括视线箭头（GA）、视线轨迹（GT）、视线环（GR）、视线圆盘（GD）、视线热点图（GH）以及综合技术（GTA）。参与者被要求在虚拟现实环境中使用这些技术，并对其有效性进行评分。

结果
- **单一学生场景**：视线轨迹（GT）被认为是最有效的技术，能够帮助参与者快速定位学生的注视点并识别分心状态。视线箭头（GA）和视线热点图（GH）效果较差，参与者认为其不够直观。
- **多学生场景**：GT同样表现最佳，但参与者对视线热点图（GH）的反馈依然较差。GR和GD技术在一定程度上也被认为有效。
- 统计分析显示，无论是单一学生还是多学生场景，GT技术在准确性和响应时间方面均表现优异。

讨论
参与者普遍认为，GT技术的直观性和实用性最高。GA技术由于箭头的方向和大小不够直观，未能获得广泛认可。GH技术由于视觉效果不够明显，导致参与者难以追踪学生的注视点。

结论
视线轨迹（GT）技术在识别分心学生方面表现最佳，建议在教育虚拟现实环境中优先采用该技术。其他技术如视线环（GR）和视线圆盘（GD）在特定场景下也有其应用价值，但视线箭头（GA）和视线热点图（GH）效果有限。

2.Heat Metaphor for Attention Estimation for Educational VR （VRW）

摘要：我们为教育VR应用程序制作了一种技术原型，以实时估计每个学生的注意力 水平。我们的系统将分数附加到学生和物体上，这些分数会随着眼动追踪的凝视交叉 点而变化。与简单的基于角度的方法相比，我们的系统提供了对象重要性的动态和精 细表示，并使课程设计者不必完全定义感兴趣的对象和时间。我们的系统考虑了多个 学生的同时行为，并过滤掉了专心学生的短暂行为偏差。结果可以帮助教师或虚拟代 理更好地指导学生。（实时多人在线观看，以大多数人的观察区域应该看的区域）

1. 研究背景：

   • 在教育VR中，教师需要有效地了解学生的注意力状态。传统方法无法提供足够的细粒度信息，而现代VR设备提供了包括眼动追踪在内的更多感知输入。

2. 研究目的：

   • 开发一种新的技术，通过眼动追踪实时估计学生的注意力水平，帮助教师更好地指导学生。

3. 研究方法：

   • 系统将“温度”分配给学生和对象，并根据眼动追踪的交叉点动态调整这些分数。该系统能够处理多个学生的行为，并过滤掉注意力集中的学生的短暂行为偏差。

4. 研究结果：

   • 该系统提供了一种动态和细粒度的对象重要性表示，减少了课程设计者定义兴趣对象和时间安排的负担，最终有助于教师或虚拟代理更好地引导学生​​。

总结

这两篇论文主要探讨了在教育VR环境中，通过眼动追踪技术和可视化方法来估计和提高学生注意力的方法。第一篇论文提出了六种眼动可视化技术，并通过用户研究比较其效果，发现短粒子轨迹表现较好。第二篇论文则介绍了一种基于“热度”隐喻的注意力估计系统，通过动态调整学生和对象的“温度”来实时评估学生的注意力水平，从而帮助教师更有效地指导学生。这些研究为未来的教育VR系统提供了有价值的设计思路和实践参考。