יישומי משחקי חינוכיים במציאות רבודה בהוראת מדעים

סיכום

מציאות רבודה (AR) משפרת את הוראת המדעים על ידי שילוב משחקים חינוכיים, שיפור האינטראקטיביות ושיפור תוצאות הלמידה. ניסויים מראים ש-AR מעלה את הציונים ב-28 נקודות, כאשר תלמידי שנה א'/י"ב מקבלים 22 מתוך 30 נקודות. מדדי משחק (משחקיות ויישום) מגיעים ל-84%-87%, ושביעות רצון המשתמשים עולה על 94%. AR משפר משמעותית את הביצועים ואת היעילות בכיתה.

תקציר

עם השילוב העמוק של טכנולוגיית מידע וחינוך, מציאות רבודה (AR) הפכה למגמה בהוראת מדע, המשלבת מציאות מדומה ואינטראקציה בזמן אמת. מחקר זה מעצב ומפתח מערכת הוראת מדעים המבוססת על טכנולוגיית AR, המשולבת עם מנגנוני משחק חינוכיים, כדי להתגבר על בעיות הקושי בהבנת תוכן מופשט והשתתפות נמוכה של תלמידים בהוראת מדעים מסורתית. המערכת מונחית על ידי תיאוריות של למידה חווייתית וקונסטרוקטיביזם, ומשלבת אלגוריתמים כמו מעקב נקודות תכונות, תיקון תמונה ואימון ברגרסיה. אלגוריתמים אלו משפרים את הדיוק והיציבות של מודלים וירטואליים בסביבות אמיתיות. לבסוף, מתבצע ניסוי השוואתי בן 12 חודשים במגמת מדעים והנדסה באוניברסיטה מסוימת. תוצאות ניסוי הראו כי הציון הממוצע בשיטת ההוראה במדעים באמצעות טכנולוגיית AR השתפר משמעותית, ב-20.11 נקודות, בהשוואה לשיטת ההוראה המסורתית. ציוני תלמידי כיתה ט' במערכת ההוראה עלה ב-22.36 נקודות, והציון הממוצע של תלמידי י״ב במערכת ההוראה עלה ב-29.97 נקודות. במערכת ההוראה למדעים, מדדי המשחקים החינוכיים, המשחקיות והיישום עלו ל-84, 87 ו-86, בהתאמה. שביעות רצון המשתמשים מהשימושיות, דיוק התוכן, התגובה והבהירות של המדדים של המערכת, עשויות להגיע ל-97%, 96%, 94% ו-98%, בהתאמה. לסיכום, מערכת הוראת המדעים המשתמשת במשחק חינוכי טכנולוגי AR משפרת משמעותית את ביצועי התלמידים ויש לה השפעה מעשית חזקה בכיתת המדעים.

מבוא

טכנולוגיית מציאות רבודה (AR) הפכה להכרח, המסייעת לאנשים לחוות, לזהות ולהעניק השראה, כדי לשפר את חוויית החיים¹. דבר זה מעניק משמעות היוריסטית לחינוך ולהוראת תוכן מופשט. בהתחשב באופי המופשט והקשה לצפייה של טכנולוגיות VR ו-AR, ניתן להשתמש בהן² כדי לשפר את יעילות החינוך וההוראה, כך שניתן יהיה למצות ולפתח את פוטנציאל הלמידה של התלמידים³. לטכנולוגיית מציאות מדומה יש אינטראקטיביות, הטמעה ואוטונומיה, העונה על צורכי החינוך העכשווי. ניתן לשלב אותו בהוראה מעשית כדי לבנות פלטפורמת הוראה המשלבת הוראה וירטואלית ומציאותית, ולענות על צרכי ההוראה הנוכחיים⁴. לפי תקני תוכנית הלימודים להוראת מדעים, התכונות האינטראקטיביות של טכנולוגיית AR משמשות לתמיכה בהוראה. למערכת ההוראה האמנותית האינטראקטיבית יש משמעות עמוקה להוראת מדעים⁵. המחקר מתמקד בחילוץ תמונה, התאמת תכונות ואלגוריתמים למעקב אחר אובייקטים. על ידי ניתוח הצרכים של הוראת המדעים, משחקי החינוך של AR תוכננו לפתח AR בחינוך מדעי, במטרה להשתמש ב-AR לשיפור איכות ההוראה ^6,7. בהשוואה למערכות הוראה קיימות של AR, החידוש במחקר זה טמון בעיקר בכך שהוא לא משתמש רק במודלים של AR להצגת תוכן, אלא משלב לעומק אלגוריתמים ספציפיים של ראיית מחשב ומנגנוני משחק חינוכיים. מחקר זה משלב מעקב והתאמה בזמן אמת בהתבסס על נקודות תכונות ותיקון מתיחה בגווני אפור בתמונה. הוא גם משתמש במודלים של אימון רגרסיה ברכס ולא ליניארי. בנוסף, המחקר משלב ניסויים השוואתיים ארוכי טווח ומערכות אינדקס הערכה רב-ממדיות. שיטות אלו משפרות את דיוק הרישום, יציבות המעקב וההתאמה הסביבתית של אובייקטים וירטואליים בסביבות אמיתיות.

מחקר זה מתמקד בחמישה חלקים. החלק הראשון מסביר את הרקע והמשמעות המחקרית של טכנולוגיית AR בחינוך מדעי, ומדגיש את הפוטנציאל שלה לשפר מוטיבציה ללמידה והבנה של מושגים מופשטים. השני סוקר את מצב היישום הנוכחי של משחקים חינוכיים ואת התקדמות המחקר במערכות חינוך AR. החלק השלישי מנתח את הצרכים בתהליך ההוראה ומעצב מערכת הוראה מדעית המבוססת על משחקי חינוך בטכנולוגיית AR. הסעיף הבא מאמת את ביצועי מערכת ההוראה המוצעת. החלק האחרון הוא סיכום ומבט על שיטות ותוצאות המחקר.

עבודות קשורות

משחקים חינוכיים הם כלי הוראה שמשלבים מטרות למידה עם מנגנוני משחק, במטרה לשפר את תוצאות הלמידה באמצעות אינטראקציות מהנות. עם השילוב העמוק של משחקים חינוכיים וטכנולוגיה חכמה, מערכת החינוך עוברת שינויים עמוקים. יאנג ואחרים הציעו אלגוריתם המלצות סינון שיתופי שמשלב אשכולות שכבות גסות עם כיסוי ואשכול K-means כדי להתמודד עם ביצועים ירודים בהמלצות משחקים חינוכיים. התוצאות הראו כי הדיוק וציון F1 של האלגוריתם המוצע היו 0.880 ו-0.826, בהתאמה, שהיו טובים יותר ממודל השיפוע⁸. Sun ואחרים דיווחו על מטא-אנליזה של 22 מחקרים אמפיריים כדי לקבוע את יעילות המשחקים החינוכיים בשיפור מיומנויות החשיבה החישובית של התלמידים. משחקים חינוכיים יכולים לשפר את כישורי החשיבה החישובית של התלמידים⁹. Udeozor ואחרים סקרו שיטות למידה המבוססות על משחקים דיגיטליים. מחקר זה הצביע על כך שהעניין והביקוש של אנשים בכלי למידה חווייתיים שמוגברים על ידי טכנולוגיה, כגון מעבדות וירטואליות ומשחקים דיגיטליים, הולך וגדל בהדרגה. הם גם הדגישו את המגמה העתידית של למידת משחקים דיגיטליים בחינוך להנדסה¹⁰. מרטינז ואחרים ערכו סקירה שיטתית של 49 מחקרים רלוונטיים במטרה להבין טוב יותר את הערך של תרגול משחקים חינוכיים בכיתה. בסופו של דבר, התגלה שמשחקים חינוכיים יכולים להפוך לכלי חינוכי יעיל, מועיל כמעט לכל מקצוע¹¹. גורדיו ואחרים השתמשו בעיצוב קוואזי-ניסיוני כדי להשוות את היעילות של למידה מבוססת וידאו ולמידה מבוססת משחק בחינוך מקוון להנדסת תוכנה. התוצאות הראו ששימוש במשחקים חינוכיים ללמידה היה יעיל יותר מאשר למידה מבוססת וידאו מסורתית¹².

טכנולוגיית AR הייתה בשימוש נרחב בתעשייה, טיפול רפואי, מידע, חינוך ותחומים נוספים בזכות השילוב שלה בין אינטראקציה וירטואלית בזמן אמת. ליטווינובה ועמיתיו ציינו כי שילוב מציאות מדומה ומציאות רבודה בסביבות חינוכיות פתח אפשרויות חדשות לחוויות למידה משתתפות וסוחפת. פרויקט חינוכי שהשתמש בווירטואלי וב-AR יושם. התוצאות הראו שטכנולוגיית מציאות מדומה ומציאות רבודה בתהליך החינוכי סיפקו משאבי הוראה ולמידה עשירים, שיכולים לשפר את חוויית הלמידה¹³. אלברס מרין ואחרים התייחסו למחקר המוגבל על שיטות חינוכיות מבוססות AR, דנו בסוגי הפעילויות החינוכיות המשתמשות ב-AR, והעריכו את השפעתו על תלמידים ומורים. התוצאות הראו שבמרבית המחקרים שיטות חינוכיות מבוססות AR סייעו^{לשפר את} ההישגים האקדמיים. דה מוראס רוסטו ואחרים ציינו כי יישום ה-AR והמציאות המדומה הפך לגישה משנה דרך בתחום החינוך. לכן, מחקר זה פיתח יישום הכולל AR ומציאות מדומה והעריך את השפעתו על תהליך ההוראה. התוצאות הראו שגם AR וגם מציאות מדומה הראו פוטנציאל בתמיכה בתהליך ההוראה¹⁵. רדו ואחרים הציעו מערכת AR המבוססת על HoloLens לשיפור ביצועי הלמידה בפיזיקה. התוצאות הראו שמערכת ה-AR סייעה לתלמידים ללמוד תוכן מרחבי ויחסים מבניים, אך גם פגעה בהבנתם של תוכן קינסתטי¹⁶. Kleftotimos ואחרים הציעו שני יישומי AR חינוכיים מבוססי מיקום לשיפור שביעות רצון והמעורבות של הלומדים, והזמינו 129 תלמידים להערכה ראשונית. התוצאות הראו כי יישומי AR ציונים גבוהים בשימושיות, שביעות רצון התלמידים ושימושיות חינוכית^{נתפסת 17}.

לסיכום, האופי האינטראקטיבי של טכנולוגיית AR מספק חוויית למידה טבעית יותר הן למורים והן ללומדים ומגביר את המודעות לחקירה. עם זאת, מערכות ההוראה הקיימות ב-AR מתמקדות בעיקר בהצגת מודלים ובאינטראקציה פשוטה, וחסרות אינטגרציה עמוקה עם מנגנוני משחק חינוכיים ומטרות למידה ברמה גבוהה. אין מספיק מחקר מעקב ארוך טווח, ויש לשפר גם את ההתאמה והיציבות של סביבת המערכת. לכן, מחקר זה שואף לפתח מערכת הוראה מדעית המשלבת טכנולוגיית AR ומנגנוני משחק חינוכיים. הדגש הוא על טיפול בנושאים כמו דיוק רישום, יציבות מעקב וגמישות של אובייקטים וירטואליים בסביבות אמיתיות. באמצעות ניסויים השוואתיים ארוכי טווח ומערכות הערכה רב-ממדיות, היעילות שלו בשיפור תוצאות הלמידה והחוויות של התלמידים מאומתת.

פרוטוקול

מחקר זה עבר סקירה ואישור קפדניים על ידי ועדת האתיקה הרלוונטית, וכל תהליך המחקר עומד בקפדנות בהצהרת הלסינקי ובסטנדרטים האקדמיים הרלוונטיים לאתיקה אקדמית, תוך שמירה מלאה על הזכויות והאינטרסים הלגיטימיים, הרווחה הפיזית והנפשית, ופרטיות אישית של המשתתפים.

תהליך הגיוס של משתתפי המחקר עומד בדרישות אתיות, וכל המשתתפים חתמו על טופס הסכמה מדעת בכתב לפני ההשתתפות במחקר. טופס ההסכמה המודעת ברור וקל להבנה ומתאר במפורש את היקף איסוף הנתונים (כולל ביצועים אקדמיים, נתוני הערכת מערכות ושביעות רצון המשתמשים), את מטרת השימוש בנתונים (אך ורק לניתוח אקדמי במחקר זה), ואת הצעדים שננקטו להבטחת סודיות הנתונים. ההשתתפות הייתה וולונטרית לחלוטין, וכל המשתתפים נתנו הסכמה מדעת ללא כל כפייה או תמרה. הציוד בו נעשה שימוש מופיע בטבלת החומרים.

1. משתתפים, עיצוב מחקר ומסגרת הערכה

200 סטודנטים לתואר ראשון (106 גברים ו-94 נשים, בגיל ממוצע של 20.4 ± 1.2 שנים) ו-100 מורים (52 גברים ו-48 נשים, עם ניסיון הוראה ממוצע של 8.6 ± 4.3 שנים) מגויסים באקראי מסטודנטים למדעים והנדסה באוניברסיטה מסוימת כמשתתפים. המשתתפים מחולקים באקראי לקבוצת ניסוי וקבוצת ביקורת באמצעות שיטת דגימה אקראית שכבתית, עם 150 אנשים בכל קבוצה. מבחן הידע הבסיסי לפני הניסוי מאשר שאין הבדל מובהק סטטיסטית (p > 0.05) ברמת הידע הראשונית בין שתי הקבוצות. קבוצת הניסוי משתמשת במערכת הוראה מבוססת טכנולוגיית AR, בעוד שקבוצת הביקורת משתמשת בשיטות הוראה מסורתיות. שיטות הוראה מסורתיות מתייחסות לתהליך ההוראה הסטנדרטי המאומץ באופן נרחב, המתמקד במורים וספרי לימוד. זה כולל הרצאות מורים, למידה בספרי לימוד ובגרפים סטטיים, וחישובים תיאורטיים, ואינו כולל סימולציה אינטראקטיבית תלת-ממדית או טכנולוגיית AR. קריטריוני ההכללה הם: סטודנטים לתואר ראשון חייבים להשלים את קורס הקדם במכניקת חומרים, והמורים חייבים להיות בעלי ניסיון הוראה רלוונטי בקורס. הקריטריונים להחרגה הם: אלו עם היסטוריה של לקות ראייה חמורה או מחלת תנועה. כל המשתתפים חותמים על טפסי הסכמה מדעת ומקבלים הודעה שהם יכולים לפרוש מהניסוי בכל עת. תקופת הניסוי היא 12 חודשים, ונתוני ביצועים אקדמיים והערכת מערכות נאספים לפני תחילת הניסוי, בחודש השישי ובחודש השנים-עשר. כלי ההערכה מאמץ מערכת "מדד הערכת משחקים חינוכיים" שפיתחה בעצמו ( בטבלה 1) כדי להעריך את יעילות המערכת משלושה ממדים: חינוכי, משחקי משחק ויישומות, עם סך של 15 מדדים. נאספים נתוני שביעות רצון המשתמשים, המכסים ארבעה היבטים: קלות התפעול, דיוק התוכן, תזמון התגובה ובהירות המדדים.

2. תצורת מערכת ניסיונית, נהלים וניתוח נתונים

ציוד החומרה כולל מכשיר תצוגת AR (Microsoft HoloLens 2), מצלמת עומק מובנית ומצלמת RGB, מחשב המצויד במעבד Intel Core i9-11950H, זיכרון RAM בנפח 32GB וכרטיס גרפי A2000. מערכת ההפעלה משתמשת ב-Windows 11, מנוע הפיתוח משתמש ב-Unity 2021, ספריית הראייה הממוחשבת משתמשת ב-OpenCV 4.13.0, וסביבת הפיתוח המשולבת היא Visual Studio 2022. כאשר יש שינוי משמעותי בתאורה של סביבת הניסוי או כאשר הציוד משמש לראשונה במרחב הפיזי הזה, יש לבצע כיול מצלמה. הוא מריץ את סקריפט הכיול המובנה CalibrationScript. CS ולצלם לפחות 15 תמונות לוח שחמט מזוויות ומיקומים שונים באמצעות מצלמת HoloLens. הסקריפט מחשב אוטומטית את הפרמטרים הפנימיים של המצלמה ואת מקדמי העיוות. התקן לכיול מוצלח הוא ששגיאת ההקרנה הממוצעת היא פחות מ-0.5 פיקסלים. אם הסטנדרט לא עומד, המערכת תבקש ללכוד מחדש את התמונה. לאחר כיול מוצלח, פרמטרי הכיול מופקים לקריאות מודולי רישום תלת-ממדיות נוספות.

הניסוי מתבצע בתוך מבנה, כאשר אור הסביבה נשמר על 300 ± 50 לוקס. הקלף הניסיוני עם סימוני AR ספציפיים ממוקם במרכז השולחן, ושפת הקלף מקבילה לקצה השולחן. מיקום התצפית מוגדר להיות כ-60 ס"מ ממרכז הכרטיס עם שתי העיניים, ומצלמת HoloLens 2 ממוקדת בתחילה במישור הכרטיס. האינטראקציה של המחוות מאמצת את מחוות "קרן היד" ו"קליק אוויר" שהוגדרו מראש על ידי HoloLens 2. האצבע המורה שלו מורחבת, והאצבעות האחרות נמשכות, מצביעות על הדגימה הווירטואלית, ושומרות על מחווה יציבה למשך יותר מ-0.5 שניות לבחירת האובייקט. לאחר מכן, מופעל כוח על ידי דחיפה מהירה של האצבע המורה קדימה, כאשר ערך כוח ברירת מחדל של 50N מופעל על ידי המערכת לאורך ציר הדגימה הווירטואלית. זמן הפעולה המוצלח הצפוי להשלמת אינטראקציה מלאה הוא 1–2 שניות. פרמטרי הראייה הממוחשבת של המערכת מוגדרים כך: קרא לפונקציית aruco.detectMarkers של OpenCV ב-Unity כדי לזהות את הסף (adaptiveThreshWinSizeMin=3, adaptiveThreshWinSizeMax=23). נקודת הבדיקה לזיהוי הסמנים היא שהמערכת צריכה לזהות באופן יציב את אותו סימן (ביטחון>0.95) בזרם וידאו רציף של 30 פריימים לפני הפעלת רינדור אובייקטים וירטואליים. כאשר הזיהוי מצליח, הקצה המסומן על המסך יציג מסגרת ירוקה וילווה במשוב רטט קצר. כיול המצלמה משתמש ב-CalibrationScript המובנה. כתב CS, שדורש דפוס של לוח שחמט עם 9 × 6 נקודות פינה פנימיות ואורך צד של 2.5 ס"מ. לפחות 15 פריימים של התבנית חייבות להיות מוצגות מזוויות שונות בשדה הראייה של המצלמה. תקן הכיול המוצלח הוא שגיאת הקרנה ממוצעת של פחות מ-0.5 פיקסלים. תהליך הכיול אמור להסתיים תוך 2 דקות. לאחר ההצלחה, יומן ה"כיול הצליח" צריך להיות מוצא בקונסולת העורך של Unity, ויש להציג את חרוט המצלמה המכויל בסצנה. רינדור האובייקטים הווירטואלי מאמץ את צינור הרינדור בזמן אמת של Unity, עם שיידר חומר סטנדרטי ומודל תאורה התואמים לאור סביבתי.

הליך הניסוי כולל בעיקר ארבעה שלבים. ראשית, הוא לובש ומכוון את מכשיר ה-HoloLens 2 בצורה נכונה. שנית, הוא מציב את כרטיס הניסוי עם סימוני AR ספציפיים על שולחן העבודה. מצלמת המערכת מצלמת באופן רציף זרמי וידאו. הוא קורא לפונקציית aruco.detectMarkers ב-OpenCV לזיהוי וזיהוי תגיות. שלישית, לאחר זיהוי מוצלח של הסימן, המערכת מציגה את דגימת החומר הווירטואלי בעולם האמיתי לפי משוואות (1)–(4). מערכת הקואורדינטות של הסביבה הווירטואלית ζηξ ומערכת הקואורדינטות של הסביבה האמיתית xyz ניתנות לטרנספורמציה, ומשוואת הטרנספורמציה מוצגת במשוואה (1).

[ xyz1] = [ζηξ1] A (1)

במשוואה (1), A מייצג את מטריצת הטרנספורמציה בין שתי מערכות, כאשר גם הסביבה האמיתית xyz והמצלמה x'y'z' ניתנות לטרנספורמציה. משוואת השינוי מוצגת במשוואה (2).

[x'y'z'1] = [ζηξ1] AB (2)

במשוואה (2), B מייצג את מטריצת הטרנספורמציה בין שתי מערכות הקואורדינטות. x'y'z' מקרין את האובייקטים הווירטואליים המעקבים למערכת הקואורדינטות הדו-ממדית של UV, כדי להשיג רישום מדויק של הסביבה הווירטואלית בסביבה האמיתית. הטרנספורמציה בין קואורדינטות המסך לקואורדינטות המצלמה x'y'z' של הקרנת ההיתוך של עצמים וירטואליים וסביבות אמיתיות מוצגת במשוואה (3).

(3)

במשוואה (3), d_x מייצג את מספר הפיקסלים בכיוון הצירי x. d_y הוא מספר הפיקסלים בכיוון הצירי y. הקשר הגיאומטרי בין המצלמה למערכת קואורדינטות התמונה, המוקרן על ידי מיזוג האובייקט הווירטואלי והסביבה האמיתית, מוצג במשוואה (4) באמצעות משוואת משולש דומה.

(4)

על ידי הפעלת כוח על הדגימה הווירטואלית באמצעות מחוות מוגדרות מראש, המערכת מחשבת ומציגה את התפלגות המתח והעיוות של הדגימה בזמן אמת בהתבסס על משוואות (5)–(7). הכוח הפנימי ליחידת שטח הוא מתח, כפי שמוצג במשוואה (5).

(5)

במשוואה (5), F מתייחס לכוח, A הוא שטח חתך, ו-p_m הוא מתח ליחידת שטח. המתח הכולל מוצג במשוואה (6).

(6)

במשוואה (6), p מייצג את רכיב המאמץ של המתח הכולל, σ הוא המאמץ הנורמלי, רכיב המאמץ המאונך לחתך, ו-τ הוא מאמץ הגזירה ורכיב המתח המשיק לחתך. המתח הנורמלי מוצג במשוואה (7).

(7)

במשוואה (7), F_N הוא הכוח הצירי ו-A הוא שטח החתך. רביעית, רישום נתונים ויצירת דוחות. הנתונים המרכזיים שנוצרים במהלך הניסוי נשמרים אוטומטית בפורמט CSV. לאחר הניסוי הוא מייצר דוח ניסויי בפורמט PDF, הכולל עקומות מאמץ-עיוות וסיכומי נתונים מרכזיים. כל הקבצים מיוצאים לתיקייה המקומית ונקראים בפורמט של תאריך ניסוי+סוג ניסוי. שלבי סיום הפרוטוקול כוללים אישור חיסכון בנתונים, כיבוי מכשיר, כיבוי תוכנה ובדיקת מצב מערכת. לאחר הניסוי, המחקר מאשר את סיום היישום באמצעות כפתור "יציאה מערכת" בתפריט הראשי, מסיר את מכשיר HoloLens 2 ומכבה אותו בהתאם לנהלים הסטנדרטיים. לבסוף, במכונת הפיתוח, מצב הריצה של עורך Unity נעצר, וכל חלונות התוכנה הקשורים נסגרים.

SPSS 26.0 משמש לניתוח נתונים. לפני יישום מבחן t-דגימות זוגיות, מוערכת תחילה את נורמליות ההבדלים בשיפור הביצועים. מבחן שפירו-וילק משמש לניתוח כל המשתנים הרלוונטיים. יתרה מזאת, התוצאות מראות כי ערכי p לכל המשתנים גדולים מ-0.05, מה שמעיד שהנתונים תואמים להתפלגות נורמלית ועומדים בתנאי המוקדם למבחן t. מבחן t עם דגימות זוגיות משמש להשוואת שיפור ביצועים בין קבוצות הניסוי וקבוצת הביקורת עבור נתוני מדדים חוזרים, כגון שביעות רצון. ניתוח שונות במדידות חוזרות משמש להערכת שינויים לאורך זמן. רמת המשמעות מוגדרת ל-p<0.05. בנוסף, כדי להעריך את גודל האפקט, מחושב ערך d של כהן, כאשר d>0.8 מציין השפעה גדולה.

3. בניית מערכת הוראת מדעים המבוססת על משחק הוראה בטכנולוגיית AR

בהתאם לסטנדרטים של ההוראה המדעית, מאפיינים אינטראקטיביים של טכנולוגיית AR ומערכות הוראה משמשים להכניס אותה לחינוך ולשחרר את הפוטנציאל הגדול שלה. טכנולוגיית AR היא בעלת חשיבות רבה בהוראת מדעים. קודם כל, הוא יכול לממש ולהמחיש את תוכן הלמידה המופשט. השנייה היא לשפר את חוויית הלמידה של הלומדים, כדי שתהיה להם תחושת השתתפות וריכוז טובים יותר. לכן, חשוב מאוד לשלב את מערכת ההוראה עם כיתה לחינוך. עיצוב המערכת של מחקר זה מונחה על ידי למידה חווייתית ועקרונות קונסטרוקטיביסטיים. המטרה היא להפוך מושגים מופשטים לאובייקטים חזותיים מוחשיים ונראים לצפייה באמצעות מנגנוני אינטראקציה של AR ולעודד את הסטודנטים לבנות ידע באופן פעיל. במקביל, מודל קבלת הטכנולוגיה מוצג כדי להעריך את השימושיות הנתפסת והקלות בשימוש במערכת, ובכך למדוד את פוטנציאל היישום המעשי שלה.

3.1 שילוב משחקים חינוכיים וטכנולוגיית מציאות רבודה

טכנולוגיית AR משלבת את הסביבה הווירטואלית והאמיתית, ומספקת למשתמשים חוויית חוש חדשה. טכנולוגיית AR עוקבת ואוספת נקודות תכונה מסצנות אמיתיות, ואז מבצעת זיהוי תמונה. השנייה היא לעקוב אחרי התמונה במיקום של מפת הסימון. זווית המצלמה ומידע נוסף חשובים¹⁸. לבסוף, על ידי תפיסת רגישות המצלמה לסביבה והצגת המודל, ניתן להשיג מיזוג בין וירטואלית למציאות, וליצור אפקט סוחף. יישום טכנולוגיית AR מוצג באיור 1.

איור 1: שלבי יישום טכנולוגיית AR. אנא לחצו כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

משחק חינוכי הוא תוכנת משחק מחשב המשלבת את הפונקציה החינוכית ואת פונקציית הבידור. הוא יכול לטפח את האינטליגנציה, הכישורים, הידע, הגישה והערכים של משתמשי המשחק, והשפעתו על הלומדים לא צריכה להיות מוערכת בחסר. לטכנולוגיית AR יש שלוש תכונות משמעותיות בסיסיות. ראשית, הוא משלב במדויק את הווירטואלי והמציאות, משלב את הסצנה התלת-ממדית שנוצרה עם הסביבה האמיתית, מפעיל את כל החושים של המשתמש, ומאפשר למשתמש לחוות^את העולם האמיתי. השנייה היא להשתמש במכשירים חכמים מודרניים כדי להשיג אינטראקציה חכמה בין אנשים למכשירים. לבסוף, הסביבה התלת-ממדית שנוצרת על ידי המחשב נרשמת עם היעד האמיתי בתלת-ממד. המשתמשים יכולים להמשיך לעקוב אחרי אובייקטים אמיתיים מבלי לאבד אותם ולשמור על מעקב מדויק בכל עת. עקרון טכנולוגיית הרישום התלת-ממדי מוצג באיור 2.

איור 2: תרשים סכמטי של רישום תלת-ממדי. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של האיור.

דיאגרמת הרישום התלת-ממדית המוצגת באיור 2, כאשר x'y'z' היא קואורדינטות המצלמה, xyz היא הקואורדינטות הספציפיות של הסביבה האמיתית, ζηξ היא קואורדינטות הסביבה הווירטואלית, uv היא קואורדינטות המסך של הקרנת המיזוג של האובייקט הווירטואלי והסביבה האמיתית, ו-'o'z' הוא כיוון קו הראייה של המשתמש. לאחר הומוגניזציה ושילוב, החישוב מוצג במשוואה (4). המשמעות החינוכית של טכנולוגיית רישום תלת-ממדי (משוואות (1)–(4)) טמונה ביכולתה להפוך מערכות קואורדינטות וירטואליות מופשטות לשכבות ויזואליות יציבות ומדויקות על מסכי התלמידים. הטכנולוגיה הזו מבטיחה שניתן לחבר ביעילות מודלים וירטואליים לכרטיסי סימון אמיתיים, והמודל לא יסחף או ירעד כאשר התלמידים מזיזים את נקודת המבט שלהם. הערך החינוכי הישיר של טכנולוגיה זו טמון ביכולתה לספק לתלמידים סביבת תצפית יציבה ואמינה. סביבה זו מאפשרת לתלמידים לצפות ולחשוב על דגימות מכניות וירטואליות מכל זווית. כתוצאה מכך, התלמידים מפתחים דמיון מרחבי ויכולת תצפית מרובת זוויות.

3.2 ניתוח ביקוש למשחקי חינוך מדעיים המבוססים על טכנולוגיית AR

כדי להשיג את מטרות ההוראה של המדע, הלומדים צריכים לרכוש באופן שיטתי ידע, מיומנויות וחוויות התנהגותיות. בעת עיצוב משחקי AR, יש לנתח נכון את תוכן ההוראה²⁰. בחירת תוכן הוראה מתאים, שילובו עם טכנולוגיית AR וחדשנות שיטות הוראה יכולים לסייע ללומדים לבנות מערכת ידע מגובשת. מטרת המחקר במכניקת חומרים היא חומרים שונים עם צורות שונות של חלקים. הוא חוקר בעיקר את החוזק, הקשיחות והיציבות תחת כוחות שונים. לשפר את החוויה הוויזואלית האינטואיטיבית של הלומדים ואת תחושת ההשתתפות האינטראקטיבית. לכן, השילוב בין טכנולוגיית AR למערכת החינוך משמש לניתוח הצרכים של טכנולוגיית AR במשחקי חינוך מדעי, תוך שימוש בניתוח לחץ-מתח כדוגמה. המערכת מספקת הכנה ניסיונית וסימולציה לנקודות הידע של לחץ ומתח במכניקה, ומסייעת למורים בהוראת ניסויים. המשתמשים במערכת כוללים בעיקר מבקרים, תלמידים, מורים ומנהלים, בעוד שתפקידיה כוללים ניהול ניסויים, העלאת ניסויים, ניסויים אינטראקטיביים והמחשת נתונים. המערכת מוצגת באיור 3.

איור 3: דיאגרמת מקרה שימוש של מערכת ניקוד השלמת קורסים ניסיוניים. אנא לחצו כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

שילוב טכנולוגיית ה-AR ומערכת החינוך מוצג באיור 3. מערכת זו יכולה להבטיח שהמורים מוכנים כראוי לפני הקורס, עושים ניסויים ומנהלים את התלמידים במהלך הקורס. לאחר הניסוי, מורים יכולים לצפות ולדרג את התקדמות התלמידים, לסייע בניהול נתוני הקורס, לשפר את שיעורי השלמת הניסויים של התלמידים, ולסייע למנהלים בניהול הנתונים על תוצאות הניסוי של התלמידים. לכן, מערכת ההוראה של טכנולוגיית AR בנויה על ארכיטקטורת מודל-תצוגה-בקר (MVC). מצב עיבוד הנתונים של מצב זה מוצג במשוואה (8).

V(s) = סימולציה מקסימלית →f(s)) (8)

במשוואה (8), V(s) מייצגת את תוכן הנתונים המוצג על ידי שכבת התצוגה בהתאם לדרישות המשתמש, משאבי ההוראה של sis, ו-f(s) הוא מידע המשתמש. אופן הפעולה של אינטראקציה בזמן אמת בין מערכת הוראה מגוונת למשתמשים מוצג במשוואה (9).

K(s) = s_i ∩ [f(s₁), f(s₂),...,ff(s_n)] (9)

במשוואה (9), K(s) מייצג את כלל העסק של המצב, s₁ מייצג את הפרמטר האופייני של אובייקטי הנתונים, ו-f(s_n) מייצג את הפרמטר האופייני של מידע הביקוש של המשתמש. בהתבסס על הקשר האינטראקטיבי בין מערכת ההוראה המדעית של טכנולוגיית AR למשתמשים, מצב הפעולה מוצג במשוואה (10).

g(x) = מקסימום K(s) → f(s) (10)

במשוואה (10), g(x) מייצג את אובייקט הבקשה, f(x) הוא מקור דרישות המשתמש, ומקסימום K(s) הוא הערך המקסימלי של דמיון תכונות. מצב MVC מורכב מחמישה רכיבים עיקריים: עסקים, בקר, התמדה, תצוגה ומסד נתונים. שכבת התצוגה מחברת משתמשים ונתונים דרך דפי אינטרנט, מאפשרת אינטראקציה ומספקת פונקציונליות להצגת דפי אינטרנט. שכבת הנתונים מאחסנת ומעבדת נתונים מהשכבה העליונה. שכבת השירות אחראית על מענה לצרכי המשתמש ויישום לוגיקת שירות. מערכת ההוראה במדעי AR המבוססת על מצב MVC מוצגת באיור 4.

איור 4: דיאגרמת אדריכלות טכנית של מערכת הוראת המדעים. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

באינטראקציה עם מסד הנתונים, מידע פעולות הנתונים המתקבל בשכבת הלוגיקה העסקית ממופה דרך שכבת ההתמדה. שכבת התצוגה אחראית על הצגת הממשק הראשי, העלאת נתוני ניסוי, הצגת תוצאות ניסוי ודירוג דוחות ניסוי. שכבת הלוגיקה העסקית מחולקת לשכבת עסק ובקר, שמקבלת בקשות משתמש ומעבירה אותן למעבד של שכבת הלוגיקה העסקית לעיבוד. שכבת הטכנולוגיה בונה את הבלוקים המשותפים של מספר אובייקטים למודולים נפרדים, ומאפשרת הפניות ישירות למערכת.

3.3 הוראת עיצוב ארכיטקטורת מערכות המבוססת על טכנולוגיית AR ומשחק חינוכי מדעי

הוראת מדע היא תהליך דו-כיווני של הוראה ולמידה. כדי להשיג מטרות הוראה, עיצוב משחקי AR חינוכיים צריך להתבסס על חמשת העקרונות של אינטראקטיביות, עניין, מדע, תפעול קל^{וחינוך.} אינטראקטיביות היא התכונה המרכזית של טכנולוגיית AR. המשחק החינוכי צריך להדגיש את יתרונות טכנולוגיית AR, ולאפשר ללומדים חוויה עשירה ואינטראקטיבית בניסויים שמפעילים את אווירת הכיתה ומשפרים את יעילות ההוראה. משחקים חינוכיים מעוצבים עם מטרות הוראה ברורות ונקודות הוראה מרכזיות להשגת מטרות הוראה ולמידה. לכן, מערכת ההוראה המבוססת על טכנולוגיית AR כוללת בעיקר שישה מודולים, כפי שמוצג באיור 5.

איור 5: דיאגרמת מודול מערכת הוראת AR בהוראת מדעים. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

מודול מערכת ההוראה מורכב בעיקר ממודול מבוא למערכת, מודול משתמש, מודול ניסוי, מודול בחירת ניסוי, מודול דף הבית ומודול סטטיסטיקת תוצאות. מודול ההקדמה לניסוי יכול ליידע בקלות את המשתמשים ולספק הוראות לשימוש במערכת ההוראה, כולל דרישות ניסוי בכיתה ודרישות דוח ניסוי. מודול המשתמש מנהל את המשתמשים, כולל רישום חשבון, החלפת חשבונות, התנתקות ושינוי סיסמה. מודול הבחירה הניסיוני משתמש במסך המגע לבחירת חלקי הניסוי. מודול הניסוי מבצע זיהוי נקודות תכונות וניתוח תכונות בתמונות הניסוי המיובאות. הוא גם מכוון את הפרש האור בהתאם לתצוגה אמיתית. עיצוב מערכת ההוראה המבוססת על טכנולוגיית AR מתמקד באופן הדוק במטרות חינוכיות. באופן ספציפי, הפונקציות החינוכיות המרכזיות של מודול הניסוי ושל מודול הבחירה הניסיוני הן להעצים את הסטודנטים. הם יכולים לחקור באופן עצמאי. המשמעות החינוכית של מודול סטטיסטיקת התוצאות טמונה במתן בסיס אובייקטיבי למורים. מורים יכולים להשתמש בו כדי להעריך תוצאות למידה. בגלל מאפייני AR, יש להשתמש בו בסצנות עם תאורה יציבה ומתאימה. שיטת המתיחה האפורה יכולה לשמש לפיזורם באופן שווה, כפי שמוצג במשוואה (11).

g(x,y) = [(255 - c)/ b - a] f(x,y) + c (11)

במשוואה (11), c מייצג את נקודת ההתחלה האפורה לאחר התיקון. A ו-B מייצגים בהתאמה את נקודת ההתחלה והסוף של הרמה האפורה לפני התיקון. בשיטת המעקב מבוססת התכונות, משוואת הליבה מוצגת במשוואה (12).

(12)

בתהליך המעקב, מודל רגרסיה של רכס נבחר לרגרסיה ליניארית, ומודל רגרסיה לא ליניארי משמש לאימון. הפונקציה הגאוסיאנית מוצגת במשוואה (13).

(13)

המנהל נמצא במודול ניקוד המשתמשים. במערכת זו, רמת הניקוד של הקורס הניסיוני מנוהלת ומוערכת על ידי המנהל. התלמידים יכולים לצפות בתוצאות הניסוי והנתונים דרך מודול התוצאות הניסיוניות. מודול דף הבית במערכת כולל את הצגת המערכת, הצגת ניסויים, מערכת יציאה ותוכן נוסף. איור 6 מציג את מסגרת המערכת הכוללת.

איור 6: מודול דף הבית של הוראת מדעים ולימודי ארכיטקטורת מערכות AR. אנא לחצו כאן לצפייה בגרסה רחבה יותר של איור זה.

תהליך המערכת במערכת ההוראה מורכב בעיקר מארבעה חלקים, כולל הכנת חומרי שרטוטים, אופטימיזציה אינטראקטיבית של מבחנים, שאילתת ומיון נתונים, ומערכת היישום. הוא מתבטא ברישום הכרטיס והזיהוי, וכן בזיהוי דגם החלק המוצג. לבסוף, מוצגת תמונת ניתוח מאמץ-עיוות של נתוני הניסוי, וניתן לקבל את המאפיינים המכניים של חומרים בעלי תכונות שונות בניתוח המאמצים-עיוות. לאחר הניסוי, ניתן להציג את בסיס הדוח הניסויי הסופי. לכן, תהליך הניסוי של המערכת מוצג באיור 7.

איור 7: תרשים זרימה של יישום מערכות ההוראה ב-AR להוראת מדעים. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

ארכיטקטורת המערכת הכוללת כוללת ארכיטקטורת טכנולוגיית עיצוב ומודולים פונקציונליים. מערכת ההוראה יכולה לסייע ללומדים לשפר את המודעות העצמית והחקירה שלהם, ולעזור למחנכים לארגן ניסויים בהוראה באמצעות משחקים חינוכיים. בזכות האינטראקטיביות של מערכת ההוראה, לומדים יכולים להשתמש במערכת ההוראה AR. בהוראת המדעים הנתמכת על ידי טכנולוגיית AR, ניתן לענות על צורכי המחנכים, כך שההוראה בתכנית הלימודים של מחנכים תוכל לפתח תוכן הוראה עם יישום חזק ללומדים²². לכן, ניתן לייעל את תוכן ההוראה, וניתן לשפר את ההתלהבות והיצירתיות של הלומדים בקורס כדי לשפר את אפקט ההוראה.

תוצאות

תוצאות הערכת חוויית המשחק החינוכי ויעילות הלמידה

כדי לוודא את המדעיות והפרקטיות של מערכת ההוראה, מנתחת מערכת הוראת המדעים שפותחה באמצעות משחק חינוכי המשתמש בטכנולוגיית AR. כדי לכמת את ביצועי הליבה של המערכת, נתוני מדדים טכניים נאספים באופן סינכרוני במהלך תהליך הניסוי. בתנאי ניסוי סטנדרטיים (תאורה של 300 ± 50 לוקס), שיעור הצלחת המעקב הממוצע של סמני ArUco על ידי המערכת הוא 98.7% (SD = 1.2%), וסטיית התקן של רעד מיקום אובייקטים וירטואליים ברינדור ...

דיון

עם התפתחות המדע והטכנולוגיה, השפעת טכנולוגיית המידע על חיי היומיום של אנשים משתרעת על תחומים רבים, והמדינה גם משקיעה מאמצים רבים לקדם את האינטגרציה העמוקה של טכנולוגיית המידע עם חינוך והוראה. טכנולוגיית AR, עם אינטראקציה בזמן אמת ושילוב של וירטואלי ומציאותי, פופולרית בתעשיית החינוך. טולגר ואחרים מצאו, באמצעות ניתוח ביבליומטרי נרחב, שלמידה ניידת מבוססת AR וגיימיפיקציה הפכו למוקד המחקר האחרון²³.

לאור מגבלות ההוראה המסורתית, כגון מצב הלמי...

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה

שם	חברה	מספר קטלוג	הערות
מכשיר תצוגת AR	מיקרוסופט	הולו-לנס 2	https://www.microsoft.com/en-us/hololens/hardware
ספריית ראיית המחשב	צוות OpenCV	OpenC 4.13.0	https://opencv.org/releases/
מנוע פיתוח	יוניטי טכנולוגיות	יוניטי 2021 LTS	https://unity.com/releases/2021-lts
כרטיס גרפי	NVIDIA	RTX A2000	https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/design-visualization/rtx-a2000/rtx-a2000-datasheet-us-nvidia-1520552-r3-web.pdf
סביבת פיתוח משולבת	מיקרוסופט	Visual Studio 2022	https://visualstudio.microsoft.com/vs/
מערכת הפעלה	מיקרוסופט	Windows 11	https://www.microsoft.com/en-us/windows/windows-11
מעבד	אינטל	Core i9-11950H	https://www.intel.com/content/www/us/en/products/sku/213800/intel-core-i911950h-processor-24m-cache-up-to-5-00-ghz/specifications.html