تسعى أنظمة الواقع الممتد (Extended Reality - XR) كل يوم إلى تقديم تجربة مخصصة وذكية للمستخدمين، تتلاءم مع سياقهم وتوفر لهم الوظائف المناسبة في الوقت والمكان المناسبين، دون الحاجة إلى إعادة تكوين يدوية مع تغير السياقات. ومع ذلك، فإن تقييم هذه الواجهات يعد تحديًا كبيرًا، حيث تفتقر الأساليب الحالية في النمذجة ودراسات المستخدم إلى طريقة منهجية وقابلة للتكرار لمقارنة طرق التكيف عبر مستخدمين وسيناريوهات مختلفة.

اليوم، نقدم لكم **ContextXR**، وهو إطار مرجعي مبتكر مخصص لتقييم واجهات XR الذكية والسياقية. يقوم ContextXR بتمثيل تطبيقات XR كشبكة متصلة من الجوانب الوظيفية، حيث يشكل كل جانب مجموعة متماسكة دلاليًا من القدرات ذات الصلة، تدعم سويًا نية المستخدم المحددة.

بناءً على هذا التمثيل، قمنا بإعداد **MineXR++**، وهو مجموعة بيانات تضيف بيانات سابقة حول واجهات XR مع ملحقات بمستوى الجوانب. كما قمنا بصياغة ثلاث مهام معيارية تتعلق بالاقتراح الذكي القائم على السياق: تحليل عوامل السياق، اقتراح الجوانب الأولية، واقتراح الجوانب التالية.

تقييمنا لأداء طرق الاقتراح يعتمد على مقياس تفاعل محاكى، يقيس تكلفة البحث والتنقل للوصول إلى الوظيفة المرغوبة. من خلال التجارب على قياس الشُهرة العالمية واسترجاع العلاقات والطرق المعتمدة على نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models)، نُظهر كيف يتيح **ContextXR** التقييم المنهجي والقابل للتكرار لواجهات XR الذكية.

هذا يفتح آفاقًا جديدة لفهم وتعزيز الواجهات الذكية وكيفية تفاعلنا معها في المستقبل، مما قد يؤثر بشكل إيجابي على التصميم والتطوير في المجال.