Less Load —
Designing for
the invisible. Less Load —
Diseñar para
lo invisible.

Phase 01 Fase 01

The problem. El problema.

Augmented reality enhances the physical world by overlaying digital information from technological devices, positively impacting learning experiences. In medical training specifically, AR offers the ability to superimpose anatomical information onto physical models in real time — a powerful tool for teaching techniques like arthroscopic surgery that demand spatial precision. La realidad aumentada mejora el mundo físico superponiendo información digital de dispositivos tecnológicos, impactando positivamente las experiencias de aprendizaje. En formación médica específicamente, la RA ofrece la capacidad de superponer información anatómica sobre modelos físicos en tiempo real — una herramienta poderosa para enseñar técnicas como la cirugía artroscópica que exigen precisión espacial.

But AR interfaces can also overwhelm. External cognitive load — the load caused by poor interface design rather than the inherent complexity of the task — is a known problem in AR environments. This study set out to identify which configural features of an AR interface increase or reduce that load. Pero las interfaces AR también pueden saturar. La carga cognitiva externa — la carga causada por un mal diseño de interfaz más que por la complejidad inherente de la tarea — es un problema conocido en entornos AR. Este estudio buscó identificar qué características configurales de una interfaz AR aumentan o reducen esa carga.

Research question Pregunta de investigación

How do the configuration features of AR graphic interface elements — depth contiguity, angular proximity, and reference system — affect the management of external cognitive load? ¿Cómo afectan las características de configuración de los elementos gráficos de interfaz AR — continuidad de profundidad, proximidad angular y sistema de referencia — a la gestión de la carga cognitiva externa?

Arthroscopic surgery — the study case for AR trainingCirugía artroscópica — el caso de estudio para entrenamiento AR

Phase 01 — Literature review Fase 01 — Revisión de literatura

What the field knows. Lo que el campo sabe.

A systematic search across ACM and LENS engines identified the state of the art on AR interface configuration. Three variables emerged as most relevant to cognitive load management: Una búsqueda sistemática en motores ACM y LENS identificó el estado del arte sobre configuración de interfaces AR. Tres variables emergieron como más relevantes para la gestión de carga cognitiva:

Phase 02 — Experimental design Fase 02 — Diseño experimental

Designing the test. Diseñando el test.

The experiment used a 2×2 factorial design applied to arthroscopic surgery training — a discipline requiring high spatial precision and specific anatomical knowledge. The study case was recognizing superficial anatomical structures of the knee using HoloLens, with both a real physical model and a virtual 3D model. El experimento usó un diseño factorial 2×2 aplicado al entrenamiento de cirugía artroscópica — disciplina que requiere alta precisión espacial y conocimiento anatómico específico. El caso de estudio fue el reconocimiento de estructuras anatómicas superficiales de la rodilla con HoloLens, tanto con modelo físico real como virtual 3D.

AR interface in use — virtual knee model (left) and real physical model (right)Interfaz AR en uso — modelo virtual de rodilla (izq.) y modelo físico real (der.)

User interacting with the HoloLens during the experimentUsuario interactuando con el HoloLens durante el experimento

Phase 02 — Results Fase 02 — Resultados

What the data showed. Lo que los datos mostraron.

Based on eye-tracking data and post-test results, the study yielded concrete configuration recommendations for each of the three variables analyzed: Basado en datos de eye-tracking y resultados post-test, el estudio generó recomendaciones de configuración concretas para cada una de las tres variables analizadas:

Configuration features table — recommendations for AR interface designTabla de características de configuración — recomendaciones para diseño de interfaces AR

Phase 03 — Output Fase 03 — Resultado

The Less Load app. La app Less Load.

The systematic search and experimental results were translated into a digital configurational guide — an app that takes any AR developer or designer through a decision tree to select the right interface parameters for their specific use case. La búsqueda sistemática y los resultados experimentales se tradujeron en una guía de configuración digital — una app que lleva a cualquier desarrollador o diseñador AR por un árbol de decisiones para seleccionar los parámetros de interfaz correctos para su caso de uso específico.

The app goes beyond information delivery — it generates a personalized configuration frame the user can save, designed with UX thinking to adapt to both novice and expert users through a branching onboarding flow. La app va más allá de la entrega de información — genera un marco de configuración personalizado que el usuario puede guardar, diseñado con pensamiento UX para adaptarse tanto a usuarios novatos como expertos a través de un flujo de onboarding ramificado.

User flow Flujo de usuario

User flow diagram and app in contextDiagrama de flujo de usuario y app en contexto