Başlamak için, bir bilgisayarda bir göz izleme yazılımı başlatın. iRT web sayfasını açın, bir ad ve e-posta girin ve ileri'ye basın. Katılımcıyı göz izleme sisteminden önce rahat bir pozisyonda oturtun.
Katılımcı ile kamera arasında en uygun mesafeyi sağlamak için sandalyeyi hareket ettirin. Şimdi katılımcının gözbebeklerini doğru şekilde yakalamak için kameranın yüksekliğini ayarlayın. Kalibrasyona başlamak için kalibre et'e basın.
Katılımcıdan ekrandaki bir dizi noktaya bakmasını ve başını hareket ettirmeden noktaların hareketini takip etmesini isteyin. Kalibrasyon işleminden sonra, yakalanan ekranın bakış verileriyle birlikte gerçek zamanlı bir görüntüsü, birincil ekran penceresinde görülebilir. Göz izleyici tarafından yakalanan kullanıcının yüzünü görüntülemek için ana menüdeki bakış videosu simgesine tıklayın.
Ardından deneyi başlatmak için kaydı başlat'a tıklayın. Önceden açılan iRT'nin penceresini açın ve katılımcılardan git düğmesine tıklamalarını isteyin, ardından sağdaki nesneyi soldakiyle yakından eşleşene kadar döndürmeleri gerekecek. Döndürmeyi sonlandırmak ve tüm görevler tamamlanana kadar bu işlemi tekrarlamak için bitti'ye tıklayın.
Göz izleyici veri toplama işlemi tamamlandıktan sonra, verileri analiz et'e tıklayın. Ardından, kullanıcı için kaydedilen tüm verileri içeren bir CSV dosyasını dışa aktarın. Çevrimiçi etkileşimli döndürme görevleri sayfası kullanılıyorsa, çevrimiçi verileri almak için kullanılan Google E-Tablolar dosyasını açın.
Ardından dosyaya, ardından indir ve xlsx'e tıklayın. Ardından, kullanılmakta olan depoyu indirin ve açın. Komut dosyalarının 1.unpacking_sheets emin olun.
m, 2.data_merge_and_process. m, 3.3D dönme yörüngesi. m ve klasör modelleri, Octave klasöründeki indirilen deponun içindedir.
Veri dosyalarını Octave klasörüne taşıyın. Komut dosyasını 1.unpacking_sheets açın. GNU Oktav başlatıcısı ile m.
Düzenleyici sekmesinde, komut dosyasını çalıştırmak için yeşil kaydetme dosyasına ve çalıştır simgesine tıklayın. Art arda iki istem göründüğünde, ilk komut istemine indirilen dosyanın adını ve ikinci alana paketlenmemiş dosyanın adını girin. Kullanıcıyı işlemin tamamlandığını bildiren bir açılır pencere birkaç dakika içinde görünecektir.
Komut dosyasını 2.data_merge_and_process açın ve çalıştırın. hem göz izleyiciden hem de iRT'den gelen verileri birleştirmek için m. Şimdi veri kaydetme sayfasından oturum kimliği değerini, görev kimliği değerini girin.
Ardından paketlenmemiş iRT veri dosyası adını ve göz izleyici veri dosyası adını girin. 3.3D dönüş yörüngesini başlatın ve çalıştırın. m komut dosyası.
Üç istem göründüğünde, oturum kimliği değerini, görev kimliği değerini ve paketlenmemiş iRT veri dosyası adını girin veya boş bırakın. Katılımcının görev etkileşimini yeniden oynatmak için önce etkileşimli görev web sayfasına gidin. Testi başlatın, ardından fare imlecini hareket ettirin.
Ardından, hata ayıklama modunu etkinleştirmek için görünmez hata ayıklama metnine tıklayın. Görevi durdurmak için zamanlayıcı durdurma simgesine basın ve modelin JSmol konsolunu açmak için konsola tıklayın. Şimdi jmol console XLSX çıktı dosyasını açın ve Jmol komutlarının tüm sayfasını kopyalayın.
JSmol konsolunun içine kopyalanan komutların listesini yapıştırın ve yürütmek için çalıştır düğmesine tıklayın. Bir gif animasyonu oluşturmak için, dosya adının oluşturulacak gif dosyasının adı olduğu ve çıktının kopyalanan komutların tam listesi olduğu JSmol konsolunun içine komut dosyası adı komut dosyası çıktısını yakalama komutunu yazın. Katılımcının göz bebeği, başlangıç ve ince ayar aşamalarında daha fazla genişlemiş kaldı.
İnce ayardaki uzun fiksasyon süresi, göz bebeği çapındaki bir platoya karşılık geldi. Rotasyon yörüngesi analizi, birinci katılımcının çözüme giden kesin bir yol bulmadan önce başlangıçta hedef konumdan saptığını gösterdi.
