年秋季推出后没有人想到这项技术还能帮助开展与心理学相关的新研究。毫无疑问这是电子游戏世界对科学技术做出贡献的又一个例子。在这种情况下斯坦福大学的研究人员认为使用系统可以以更明确的方式评估身体运动。从这些初步研究中他们确定我们的手势可以预测我们未来的学习能力和创造力。换句话说他们的研究是基于使用微软技术分析志愿者的非语言语言。
由于研究中产生的大家们能够生
成关于他们的创造力和学习可能性的预测模型。。研究人员使用来研究肢体语言如何预测创意输出斯坦福大学年月日第一项工作的结果现已发表在杂志上。研究人员杰里 塞内加尔电话号码表 米拜伦森解释说在研究的样本中我们观察到了一种模式即那些倾向于频繁移动上肢的学生其学习能力也较差。然而正如研究人员解释的那样这些结论不应与因果关系相关联。
发现的相关性可以帮助在教学
中实施新的策略以实现更有效的学习。第二项调查使用来更深入地研究创造力。他们的结论表明群体中人员流动的更大同步性可能与更大的联合协作能力相关因此可能是新想法和项目的来源。体感他们的研究结果发表在非语言行为杂志上可以帮助将来组建更具创造性的工作团 Fj 列表 队使用等系统以互补的方式分析他们的非语言语言。尽管这些结论还非常初步但看看为视频游戏领域开发的技术如何具有多种应用是很有趣的。
