Применение образовательных игр дополненной реальности в преподавании естественных наук

Краткое содержание

Дополненная реальность (AR) улучшает преподавание естественных наук, интегрируя образовательные игры, улучшая интерактивность и улучшая результаты обучения. Эксперименты показывают, что повышение AR повышает баллы на 28 пунктов, при этом первокурсники и выпускники получают 22 из 30 баллов. Показатели игры (играбельность и применимость) достигают 84%-87%, а удовлетворённость пользователей превышает 94%. AR значительно повышает результативность и результативность в классе.

Аннотация

С глубокой интеграцией информационных технологий и образования дополненная реальность (AR) стала трендом в преподавании науки, сочетая виртуальную реальность и взаимодействие в реальном времени. Это исследование разрабатывает и развивает систему преподавания естественных наук на основе технологии AR, интегрирую с механизмами образовательных игр, чтобы преодолеть проблемы понимания абстрактного содержания и низкого участия учащихся в традиционном преподавании естественных наук. Система руководствуется теориями опытного обучения и конструктивизма, а также интегрирует такие алгоритмы, как отслеживание точек признаков, коррекция изображений и регрессионное обучение. Эти алгоритмы повышают точность и стабильность виртуальных моделей в реальных условиях. Наконец, проводится 12-месячный сравнительный эксперимент по специальности «Наука и инженерия» в определённом университете. Экспериментальные результаты показали, что средний балл по методу преподавания естественных наук с использованием технологии AR значительно улучшился — на 20,11 балла по сравнению с традиционным методом обучения. Оценка первокурсников в педагогической системе выросла на 22,36 балла, а средний балл выпускников — на 29,97 балла. В системе преподавания естественных наук показатели образовательных игр, играбельности и применимости увеличились до 84, 87 и 86 соответственно. Удовлетворённость пользователей удобством использования, точностью контента, отзывчивостью и чёткостью индикаторов может достигать соответственно 97%, 96%, 94% и 98%. В итоге, система преподавания естественных наук с использованием образовательной игры с использованием AR (AR) значительно улучшает успеваемость учащихся и оказывает сильное практическое влияние на уроках естественных наук.

Введение

Технология дополненной реальности (AR) стала необходимостью, помогая людям переживать, обнаруживать и вдохновлять, улучшая жизненный^{опыт 1}. Это придаёт эвристическое значение образованию и преподаванию абстрактного содержания. Учитывая очень абстрактный и трудный для наблюдения характер технологий VR и AR, их^{можно использовать 2} для повышения эффективности образования и преподавания, чтобы учебный потенциал учеников можно было использовать^{и развивать 3}. Технологии виртуальной реальности обладают интерактивностью, погружением и автономией, что соответствует потребностям современного образования. Её можно интегрировать в практическое обучение, чтобы создать образовательную платформу, объединяющую виртуальное и реальное обучение, и удовлетворить текущие потребности в^{преподавании 4}. Согласно стандартам учебной программы по преподаванию естественных наук, интерактивные функции технологии AR используются для поддержки преподавания. Интерактивная система преподавания искусства имеет глубокое значение для преподавания естественных^{наук 5}. Исследование сосредоточено на извлечении изображений, сопоставлении признаков и алгоритмах отслеживания объектов. Анализируя потребности преподавания естественных наук, образовательные игры AR были разработаны для развития AR в научном образовании с целью повышения качества преподавания с помощью AR ^6,7. По сравнению с существующими системами обучения AR, инновация этого исследования заключается в том, что они не просто используют AR-модели для отображения контента, но глубоко интегрируют специфические алгоритмы компьютерного зрения и образовательные игровые механизмы. Это исследование интегрирует отслеживание и сопоставление в реальном времени на основе точек признаков и коррекции растяжения оттенков серого изображения. Также используются модели тренировки с гребнем и нелинейной регрессией. Кроме того, исследование объединяет долгосрочные сравнительные эксперименты и многомерные системы индексов оценки. Эти методы повышают точность регистрации, стабильность отслеживания и адаптивность виртуальных объектов в реальной среде.

Это исследование сосредоточено на пяти разделах. Первый раздел объясняет предысторию и исследовательское значение технологии AR в научном образовании, а также подчеркивает её потенциал для повышения мотивации к обучению и понимания абстрактных понятий. Вторая рассматривает текущий статус применения образовательных игр и прогресс исследований систем образования AR. Третий раздел анализирует потребности в процессе обучения и разрабатывает научную систему обучения на основе образовательных игр с технологией AR. Следующий раздел проверяет эффективность предлагаемой системы обучения. Заключительный раздел представляет собой краткое изложение и обзор методов и результатов исследований.

Связанные работы

Образовательные игры — это учебные инструменты, сочетающие учебные цели с игровыми механизмами, направленные на улучшение результатов обучения через увлекательное взаимодействие. С глубокой интеграцией образовательных игр и интеллектуальных технологий система образования переживает глубокие изменения. Янг и др. предложили алгоритм рекомендаций по совместной фильтрации, который объединяет кластеризацию крупнозернистых слоев покрытия и кластеризацию K-средних для устранения низкой эффективности рекомендаций по образовательным играм. Результаты показали, что точность и оценка F1 предлагаемого алгоритма составляют соответственно 0,880 и 0,826, что лучше, чем модель^{наклона 8}. Сан и др. опубликовали мета-анализ 22 эмпирических исследований, чтобы определить эффективность образовательных игр в улучшении вычислительных навыков мышления учащихся. Образовательные игры могут улучшить вычислительные навыки мышления^{учащихся 9}. Udeozor и др. рассмотрели методы обучения, основанные на цифровых играх. В этом исследовании было отмечено, что интерес и спрос людей на инструменты для практического обучения, усовершенствованные технологиями, такие как виртуальные лаборатории и цифровые игры, постепенно растёт. Они также подчеркнули будущую тенденцию обучения цифровым играм в инженерном^{образовании 10}. Мартинес и др. провели систематический обзор 49 релевантных исследований, чтобы лучше понять ценность образовательной игровой практики в классе. В конечном итоге было обнаружено, что образовательные игры могут стать эффективным образовательным инструментом, полезным почти для всех^{предметов 11}. Гордилло и др. использовали квазиэкспериментальный дизайн для сравнения эффективности видеообучения и игрового обучения в онлайн-обучении по разработке программного обеспечения. Результаты показали, что использование образовательных игр для обучения было более эффективным, чем традиционное видеообучение¹².

Технология AR широко используется в промышленности, медицине, информационной, образовательной и других областях благодаря сочетанию виртуального и реального времени взаимодействия. Литвинова и др. отметили, что интеграция виртуальной реальности и AR в образовательных средах открыла новые возможности для участия и погружения в обучение. Был реализован образовательный проект, использующий виртуальные и AR. Результаты показали, что технологии виртуальной реальности и AR в образовательном процессе предоставляют богатые учебные и учебные ресурсы, которые могут улучшить учебный^{опыт 13}. Альварес Марин и др. рассмотрели ограниченные исследования образовательных методов на основе AR, обсудили виды образовательных мероприятий, использующих AR, и оценили его влияние на студентов и учителей. Результаты показали, что в большинстве исследований методы обучения на основе AR помогли повысить^{академическую успеваемость 14}. Де Мораес Россетто и др. заявили, что применение AR и виртуальной реальности стало преобразующим подходом в сфере образования. Поэтому в этом исследовании было разработано приложение, состоящее из AR и виртуальной реальности, и оценило их влияние на учебный процесс. Результаты показали, что и AR, и виртуальная реальность показали потенциал в поддержке учебного^{процесса 15}. Раду и соавторы предложили систему AR на базе HoloLens для повышения эффективности обучения физике. Результаты показали, что система AR помогает студентам изучать пространственный контент и структурные взаимосвязи, но также затрудняет их понимание кинестетического^{содержания 16}. Клефтотимос и др. предложили два образовательных AR заявки на основе местоположения для повышения удовлетворённости и вовлечённости учащихся, а также пригласили 129 студентов к предварительной оценке. Результаты показали, что приложения AR имеют высокие оценки по удобству использования, удовлетворённости студентов и воспринимаемой образовательной^{полезности 17}.

Подводя итог, интерактивный характер технологии AR обеспечивает более естественный опыт обучения как для учителей, так и для учащихся, а также повышает осознанность исследования. Однако существующие системы обучения AR в основном сосредоточены на отображении моделей и простом взаимодействии, отсутствуя глубокой интеграции с образовательными игровыми механизмами и целями обучения высшего порядка. Существует недостаточно долгосрочных исследований по отслеживанию, и также необходимо улучшить адаптивность и стабильность системы отслеживания. Поэтому данное исследование направлено на разработку научной системы обучения, интегрирующей технологию AR и механизмы образовательных игр. Основное внимание уделяется решению таких вопросов, как точность регистрации, стабильность отслеживания и адаптивность виртуальных объектов в реальных условиях. Благодаря долгосрочным сравнительным экспериментам и многомерным системам оценки его эффективность в улучшении учебных результатов и опыта учащихся подтверждается.

Протокол

Это исследование прошло тщательную проверку и одобрение соответствующим этическим комитетом, и весь исследовательский процесс строго соответствует Хельсинкской декларации и применимым академическим этическим стандартам, полностью защищая законные права и интересы, физическое и психическое благополучие, а также личную приватность участников.

Процесс набора участников исследований соответствует этическим требованиям, и все участники подписали письменную форму информированного согласия перед участием в исследовании. Форма информированного согласия понятна и легко для понимания и явно описывает объем сбора данных (включая академические успеваемости, данные оценки системы и удовлетворённость пользователей), цель использования данных (исключительно для академического анализа в данном исследовании) и меры по обеспечению конфиденциальности данных. Участие было полностью добровольным, и все участники предоставляли информированное согласие без какого-либо принуждения или побуждения. Используемое оборудование указано в Таблице материалов.

1. Участники, дизайн исследования и рамки оценки

200 студентов бакалавриата (106 мужчин и 94 женщины, средний возраст 20,4 ± 1,2 года) и 100 преподавателей (52 мужчины и 48 женщин, со средним опытом преподавания 8,6 ± 4,3 года) случайным образом набираются из специальностей по науке и инженерии определённого университета. Участников случайным образом делят на экспериментальную и контрольную группы с помощью стратифицированного случайного выборочного метода, в каждой группе по 150 человек. Тест базовых знаний перед экспериментом подтверждает, что между двумя группами нет статистически значимой разницы (p > 0,05) в начальном уровне знаний. Экспериментальная группа использует систему обучения на основе технологий AR, а контрольная группа — традиционные методы обучения. Традиционные методы преподавания относятся к широко принятому стандартизированному процессу преподавания, сосредоточенном на учителях и учебниках. Это включает лекции преподавателей, изучение учебников и статических карт, а также теоретические вычисления и не требует 3D-интерактивного симуляции или AR-технологий. Критерии включения: студенты бакалавриата должны завершить обязательный курс по механике материалов, а преподаватели должны иметь соответствующий опыт преподавания по этому курсу. Критерии исключения: лица с анамнезом тяжёлых нарушений зрения или укачивания. Все участники подписывают формы информированного согласия и получают информацию, что могут в любой момент отказаться от участия в эксперименте. Экспериментальный период составляет 12 месяцев, а данные об академической успеваемости и оценке системы собираются до начала эксперимента, на 6-м и 12-м месяцах. Инструмент оценки использует самостоятельно разработанную «Систему индекса оценки образовательных игр» (в Таблице 1) для оценки эффективности системы по трём измерениям: образовательной, игровой и применимой, с общим 15 индикаторами. Собираются данные о удовлетворённости пользователей, охватывающие четыре аспекта: простота работы, точность содержания, своевременность ответа и ясность индикаторов.

2. Конфигурация экспериментальных систем, процедуры и анализ данных

Оборудование включает AR-дисплей (Microsoft HoloLens 2), встроенную камеру глубины и RGB-камеру, компьютер с процессором Intel Core i9-11950H, 32 ГБ оперативной памяти и видеокарту A2000. Операционная система использует Windows 11, движок разработки — Unity 2021, библиотека компьютерного зрения — OpenCV 4.13.0, а интегрированная среда разработки — Visual Studio 2022. При значительных изменениях освещения в экспериментальной среде или при первом использовании оборудования в этом физическом пространстве необходимо провести калибровку камеры. Он запускает встроенный калибровочный скрипт CalibrationScript. cs и сделать не менее 15 шахматных изображений с разных ракурсов и позиций с помощью камеры HoloLens. Скрипт автоматически вычисляет внутренние параметры камеры и коэффициенты искажения. Стандартом для успешной калибровки является то, что средняя ошибка репроекции составляет менее 0,5 пикселей. Если стандарт не выполнен, система запросит повторный захват изображения. После успешной калибровки параметры калибровки выводятся для последующих вызовов 3D-регистрационных модулей.

Эксперимент проводится в помещении, при этом окружающий свет поддерживается на уровне 300 ± 50 люкс. Экспериментальная карта с определёнными AR-маркировками помещается в центр стола, а край карты параллелен краю стола. Позиция наблюдения установлена примерно на расстоянии 60 см от центра карты с обоими глазами, а камера HoloLens 2 изначально фокусируется на плоскости карты. Взаимодействие с жестами использует жесты «луч руки» и «воздушный щелчок», заранее заданные HoloLens 2. Указательный палец вытянут, а остальные пальцы убираются, указывая на виртуальный образец и сохраняя стабильный жест более 0,5 с для выбора объекта. Затем сила применяется быстрым толканием указательного пальца вперёд, при этом по умолчанию система применяет значение силы 50N вдоль оси виртуального образца. Ожидаемое время успешной операции для завершения полного жестового взаимодействия составляет 1–2 секунды. Параметры системного компьютерного зрения устанавливаются следующим образом: вызовите функцию aruco.detectMarkers OpenCV в Unity для обнаружения порога (adaptiveThreshWinSizeMin=3, adaptiveThreshWinSizeMax=23). Контрольная точка обнаружения маркеров заключается в том, что система должна стабильно распознавать один и тот же маркер (confidence>0.95) в непрерывном 30-кадровом видеопотоке перед запускам рендеринга виртуальных объектов. После успешного обнаружения отмеченный край на экране появляется зелёная рамка и сопровождается короткой вибрационной обратной связью. Калибровка камеры осуществляется с помощью встроенного CalibrationScript. CS-скрипт, который требует шахматного узора с 9 × 6 внутренними угловыми точками и длиной боковой стороны 2,5 см. Не менее 15 кадров узора должны быть показаны с разных ракурсов в поле зрения камеры. Успешный стандарт калибровки — средняя ошибка репроекции менее 0,5 пикселей. Процесс калибровки должен быть завершен в течение 2 минут. После успеха лог «Калибровка успешна» должен быть выведен в консоль редактора Unity, а откалиброванный конус камеры визуализируется в сцене. Рендеринг виртуальных объектов использует конвейер рендеринга в реальном времени Unity с стандартным шейдером материалов и моделью освещения, соответствующими окружающему свету.

Экспериментальная процедура в основном состоит из четырёх этапов. Во-первых, он правильно изнашивается и регулирует устройство HoloLens 2. Во-вторых, на рабочий стол размещается экспериментальная карта с определёнными AR-маркировками. Системная камера непрерывно захватывает видеопотоки. Он вызывает функцию aruco.detectMarkers в OpenCV для обнаружения и распознавания тегов. В-третьих, после успешной идентификации метки система отображает виртуальный материальный образец в реальном мире согласно уравнениям (1)–(4). Система координат виртуальной среды ζηξ и система координат реальной среды xyz могут быть преобразованы, и уравнение преобразования показано в уравнении (1).

[ xyz1] = [ζηξ1] A (1)

В уравнении (1) A представляет собой матрицу преобразования между двумя системами, где также можно преобразовать реальную среду xyz и камеру x'y'z'. Уравнение изменения показано в уравнении (2).

[ x'y'z'1] = [ζηξ1] AB (2)

В уравнении (2) B представляет собой матрицу преобразования между двумя системами координат. x'y'z проецирует отслеживаемые виртуальные объекты в UV-двумерную систему координат, чтобы реализовать точную регистрацию виртуальной среды в реальной среде. Преобразование между координатами экрана и координатами камеры x'y'z' при проекции слияния виртуальных объектов и реальных сред показано в уравнении (3).

(3)

В уравнении (3) d_x обозначает количество пикселей в осевом направлении x. d_y — количество пикселей в осевом направлении y. Геометрическая зависимость между камерой и системой координат изображения, проецируемая слиянием виртуальных объектов и реальной среды, показана в уравнении (4) с использованием аналогичного уравнения треугольника.

(4)

Применяя силу к виртуальному образцу с помощью заранее заданных жестов, система вычисляет и визуализирует распределение напряжений и деформацию образца в реальном времени на основе уравнений (5)–(7). Внутренняя сила на единицу площади равна напряжению, как показано в уравнении (5).

(5)

В уравнении (5) F относится к силе, A — это площадь поперечного сечения, а p_m — напряжение на единицу площади. Общее напряжение показано в уравнении (6).

(6)

В уравнении (6) p представляет собой компоненту напряжения общего напряжения, σ — нормальное напряжение, компонента напряжения перпендикулярна сечению, τ — сдвиговое напряжение и компонента напряжений, касающийся к сечению. Нормальное напряжение показано в уравнении (7).

(7)

В уравнении (7) F_N — это осевая сила, а A — площадь поперечного сечения. В-четвёртых, запись данных и генерация отчетов. Ключевые данные, полученные в ходе эксперимента, автоматически сохраняются в формате CSV. После эксперимента он генерирует экспериментальный отчёт в формате PDF, включающий кривые напряжения-деформации и ключевые сводки данных. Все файлы экспортируются в локальный каталог и называются в формате дата эксперимента+тип эксперимента. Этапы завершения протокола включают подтверждение сохранения данных, выключение устройства, отключение программного обеспечения и проверку состояния системы. После эксперимента исследование подтверждает завершение работы приложения с помощью кнопки «Exit System» в главном меню, удаляет устройство HoloLens 2 и отключает его в соответствии со стандартными процедурами. Наконец, на машине разработки режим работы редактора Unity останавливается, и все связанные окна программного обеспечения закрываются.

SPSS 26.0 используется для анализа данных. Перед применением t-теста парных выборок сначала оценивается нормальность различий в улучшении производительности. Тест Шапиро-Вилка используется для анализа всех релевантных переменных. Кроме того, результаты показывают, что p-значения для всех переменных превышают 0,05, что указывает на соответствие данных нормальному распределению и соответствие предварительным условиям для t-теста. Тест с парными выборками t-тест используется для сравнения улучшения производительности между экспериментальной и контрольной группами по данным повторяющихся измерений, таких как удовлетворённость. Для оценки изменений со временем используется повторяющийся анализ дисперсии. Уровень значимости установлен на p<0.05. Кроме того, для оценки величины эффекта рассчитывается значение Коэна d, где d>0.8 указывает на значительный эффект.

3. Построение системы преподавания естественных наук на основе учебной игры AR технологии

В соответствии с научными стандартами преподавания, интерактивные особенности технологии AR и систем обучения используются для внедрения её в образование и раскрытия её большего потенциала. Технология AR имеет большое значение в преподавании естественных наук. Прежде всего, он может конкретизировать и визуализировать абстрактное учебное содержание. Вторая задача — улучшить опыт обучения учащихся, чтобы у них было лучшее чувство участия и концентрации. Поэтому крайне важно сочетать систему преподавания с учебным классом. Дизайн системы в этом исследовании основан на опытном обучении и конструктивистских принципах. Её цель — преобразовать абстрактные концепции в осязаемые, наблюдаемые визуальные объекты с помощью механизмов взаимодействия AR и побудить студентов активно строить знания. Тем временем вводится модель принятия технологий для оценки воспринимаемой полезности и простоты использования системы, тем самым измеряя её практический потенциал применения.

3.1 Интеграция образовательных игр и технологий дополненной реальности

Технология AR интегрирует виртуальные и реальные среды, предоставляя пользователям новый сенсорный опыт. AR-технология сначала отслеживает и собирает точки признаков из реальных сцен, затем выполняет распознавание изображений. Второй — отслеживать изображение в положении разметочной карты. Угол камеры и другая информация^{важны 18}. Наконец, воспринимая чувствительность камеры к окружающей среде и накладывая модель, можно достичь слияния виртуального и реального интерфейса, достигая погружения в атмосферу. Реализация технологии AR показана на рисунке 1.

Рисунок 1: Шаги внедрения технологии AR. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

Образовательная игра — это программное обеспечение для компьютерных игр, объединяющее образовательную функцию и развлекательную функции. Она способна развивать интеллект, навыки, знания, отношение и ценности пользователей игр, и его влияние на обучающихся нельзя недооценивать. Технология AR обладает тремя основными и значимыми особенностями. Во-первых, он точно интегрирует виртуальное и реальное взаимодействие, интегрирует созданную трёхмерную сцену с реальной средой, активирует все чувства пользователя и позволяет пользователю пережить реальный^{мир 19}. Вторая — использовать современные интеллектуальные устройства для достижения интеллектуального взаимодействия между людьми и устройствами. Наконец, компьютерно сгенерированная 3D-среда регистрируется с реальной целью в 3D. Пользователи могут продолжать отслеживать реальные объекты, не теряя их, и постоянно поддерживать точное отслеживание. Принцип технологии 3D-регистрации показан на рисунке 2.

Рисунок 2: Схема 3D-регистрации. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Трёхмерная схема регистрации, показанная на рисунке 2, где x'y'z' — координаты камеры, xyz — конкретные координаты реальной среды, ζηξ — координаты виртуальной среды, uv — экранные координаты слияния виртуального объекта и реальной среды, а ''o'z' — направление прямой видимости пользователя. После гомогенизации и комбинирования расчёт показано в уравнении (4). Образовательное значение технологии 3D-регистрации (уравнения (1)–(4)) заключается в её способности превращать абстрактные виртуальные системы координат в стабильные и точные визуальные наложения на экранах учащихся. Эта технология гарантирует, что виртуальные модели можно эффективно прикреплять к реальных маркерным карточкам, и модель не будет дрейфовать и не дрогать, когда ученики меняют свою точку зрения. Прямая образовательная ценность этой технологии заключается в её способности обеспечивать студентам стабильную и надёжную среду для наблюдения. Эта среда позволяет студентам наблюдать и размышлять о виртуальных механических образцах с любого ракурса. В результате учащиеся развивают пространственное воображение и способность к многоугольному наблюдению.

3.2 Анализ спроса на научные образовательные игры на основе технологии AR

Для достижения целей преподавания науки учащимся необходимо систематически приобретать знания, навыки и поведенческий опыт. При разработке образовательных игр AR необходимо правильно анализировать учебный^{материал 20}. Выбор подходящего учебного контента, интеграция его с AR-технологиями и внедрение инновационных методов обучения могут эффективно помочь учащимся создать целостную систему знаний. Объектом исследования в механике материалов являются различные материалы с различными формами деталей. Он в основном изучает прочность, жёсткость и устойчивость при различных силах. Для улучшения интуитивного визуального восприятия и интерактивного восприятия учащихся. Поэтому сочетание технологии AR и образовательной системы используется для анализа потребностей технологий AR в играх по научному образованию, используя анализ стресса и деформации в качестве примера. Система обеспечивает экспериментальную подготовку и моделирование точек знаний о напряжении и напряжении в механике, а также помогает учителям в проведении экспериментов. Пользователи системы в основном включают посетителей, студентов, учителей и администраторов, а функции включают управление экспериментами, загрузку экспериментов, интерактивные эксперименты и визуализацию данных. Система показана на рисунке 3.

Рисунок 3: Диаграмма примеров использования системы оценки за завершение экспериментальных курсов. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой рисунка.

Интеграция технологии AR и системы образования показана на рисунке 3. Эта система обеспечивает адекватную подготовку учителей до курса, мастерство экспериментов и управление студентами в течение курса. После эксперимента учителя могут просматривать и оценивать прогресс студентов, помогать управлять данными курса, повышать показатели завершения экспериментов и помогать администраторам в управлении данными о результатах экспериментов. Таким образом, система обучения технологии AR построена на архитектуре модели-вид-контроллер (MVC). Режим обработки данных в этом режиме показан в уравнении (8).

V(s) =max sim(s →f(s)) (8)

В уравнении (8) V(s) представляет собой содержимое данных, отображаемое на уровне просмотра в соответствии с требованиями пользователя, учебными ресурсами SIS, а f(s) — пользовательской информацией. Режим работы взаимодействия в реальном времени между разнообразной системой обучения и пользователями показан в уравнении (9).

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

В уравнении (9) K(s) представляет бизнес-правило режима,_{s 1} — характеристический параметр объектов данных, а f(s_n) — характеристический параметр информации о спросе пользователя. Основываясь на интерактивных взаимоотношениях между системой преподавания науки по технологиям AR и пользователями, режим работы показан в уравнении (10).

g(x) = максимальное K(s) → f(s) (10)

В уравнении (10) g(x) — объект запроса, f(x) — источник требований пользователя, а max K(s) — максимальное значение сходства признаков. Режим MVC состоит из пяти основных компонентов: бизнес-режим, контроллер, сохранение, просмотр и база данных. Уровень просмотра соединяет пользователей и данные через веб-страницы, обеспечивая взаимодействие и предоставляя функциональность для отображения веб-страниц. Слой данных хранит и обрабатывает данные верхнего уровня. Сервисный уровень отвечает за удовлетворение потребностей пользователей и реализацию сервисной логики. Система преподавания естественных наук AR, основанная на режиме MVC, показана на рисунке 4.

Рисунок 4: Диаграмма технической архитектуры системы преподавания естественных наук. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Взаимодействуя с базой данных, информация о операциях данных, полученная на уровне бизнес-логики, отображается через слой сохранения. Уровень просмотра отвечает за отображение основного интерфейса фронтенда, загрузку экспериментальных данных, отображение экспериментальных результатов и оценку экспериментальных отчётов. Бизнес-логический слой делится на бизнес-слой и контроллер, который принимает пользовательские запросы и пересылает их на процессор бизнес-логического слоя для обработки. Технологический слой объединяет общие блоки нескольких объектов в отдельные модули, обеспечивая прямые ссылки на систему.

3.3 Дизайн архитектуры учебных систем на основе AR технологий и научных образовательных игр

Преподавание естественных наук — это двусторонний процесс преподавания и обучения. Для достижения учебных целей дизайн образовательных игр AR должен следовать пяти принципам: интерактивность, интерес, наука, простота работы и образование²¹. Интерактивность — главная особенность AR-технологий. Образовательная игра должна подчеркнуть преимущества технологии AR, позволяя учащимся получать насыщенный интерактивный опыт в экспериментах, которые активируют атмосферу в классе и повышают эффективность преподавания. Образовательные игры разработаны с чёткими учебными целями и ключевыми пунктами для достижения как учебных, так и учебных целей. Поэтому учебная система, основанная на технологии AR, в основном состоит из шести модулей, как показано на рисунке 5.

Рисунок 5: Схема модуля системы преподавания AR в преподавании науки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Модуль учебной системы в основном состоит из вводного модуля системы, пользовательского модуля, экспериментального модуля, модуля выбора эксперимента, главной страницы и модуля статистики результатов. Вводный модуль эксперимента легко информирует пользователей и предоставляет инструкции по использованию учебной системы, включая требования к экспериментам в классе и требования к отчёту по экспериментам. Пользовательский модуль управляет пользователями, включая регистрацию аккаунта, смену аккаунта, выход из аккаунта и изменение пароля. Экспериментальный модуль выбора использует сенсорный экран для выбора экспериментальных частей. Экспериментальный модуль выполняет распознавание точек признаков и анализ признаков импортированных экспериментальных изображений. Он также корректирует разницу света для реального отображения. Дизайн системы обучения на основе технологии AR тесно сосредоточен на образовательных целях. В частности, основные образовательные функции экспериментального модуля и модуля экспериментального отбора заключаются в расширении возможностей студентов. Они могут исследовать самостоятельно. Образовательная значимость модуля статистики результатов заключается в предоставлении объективной базы для учителей. Учителя могут использовать его для оценки учебных результатов. Из-за особенностей AR она требует использования в сценах с соответствующим и стабильным освещением. Метод растяжения серого можно использовать для равномерного распределения их распределения, как показано в уравнении (11).

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

В уравнении (11) c обозначает начальную точку серого уровня после коррекции. A и B соответственно представляют начальную и конечную точку серого уровня до коррекции. В методе отслеживания по признакам основное уравнение показано в уравнении (12).

(12)

В процессе отслеживания для линейной регрессии выбирается модель гребневой регрессии, а для обучения используется нелинейная регрессионная модель. Гауссовская функция показана в уравнении (13).

(13)

Администратор находится в модуле подсчёта оценок пользователям. В рамках этой системы стандарт оценки экспериментального курса управляется и оценивается администратором. Студенты могут ознакомиться с результатами экспериментов и данными через модуль экспериментальных результатов. Главный модуль системы включает введение системы, эксперимент, выход и другой контент. Рисунок 6 показывает общую системную структуру.

Рисунок 6: Главная страница модуля архитектуры системы преподавания AR в преподавании естественных наук. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

Процесс системы обучения в основном состоит из четырёх частей: подготовка материалов для рисования, интерактивная оптимизация тестов, запрос и сортировка данных, а также систему реализации. Он воплощён в регистрации и идентификации карты, а также в идентификации отображаемой модели детали. Наконец, представлен анализ напряжений и деформаций в экспериментальных данных, и можно получить механические характеристики материалов с различными свойствами в анализе напряжений и деформаций. После эксперимента может быть представлен итоговый экспериментальный отчёт. Таким образом, экспериментальный процесс работы системы показан на рисунке 7.

Рисунок 7: Блок-схема внедрения системы преподавания AR для преподавания естественных наук. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Общая архитектура системы включает архитектуру проектирования, технологий и функциональные модули. Система обучения помогает учащимся развивать самосознание и исследование интересов, а также помогать педагогам организовывать учебные эксперименты с помощью образовательных игр. Благодаря интерактивности системы обучения, учащиеся могут использовать систему обучения AR. В преподавании естественных наук, поддерживаемом технологиями AR, потребности педагогов могут быть удовлетворены, чтобы учебная программа могла развивать учебный материал с глубокой применимостью для^{учащихся 22}. Таким образом, учебное содержание можно оптимизировать, а энтузиазм и творческий потенциал учащихся в курсе могут быть усилены для повышения эффективности преподавания.

Результаты

Результаты оценки образовательного игрового опыта и эффективности обучения

Для подтверждения научности и практичности системы преподавания анализируется система преподавания науки, разработанная через образовательную игру с использованием технологии AR. Для количественной оценки основных характеристик системы в ходе экспериментального процесса синхронно собираются данные технических индикаторов. При стандартных экспериментальных условиях (осве...

Обсуждение

С развитием науки и технологий влияние информационных технологий на повседневную жизнь людей охватывает множество областей, и государство прилагает все усилия для глубокой интеграции информационных технологий с образованием и преподаванием. Технология AR, с интерактивным взаимодействием в реальном времени и сочетанием виртуального и реального, популярна в образовательной индустрии. Талгар и др. выяснили, благодаря обширному библиометрическому анализу, что мобильное обучение и геймификаци...

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье

Имя	Компания	Каталожный номер	Комментарии
AR-дисплей	Microsoft	HoloLens 2	https://www.microsoft.com/en-us/hololens/hardware
Библиотека компьютерного зрения	Команда OpenCV	OpenC 4.13.0	https://opencv.org/releases/
Движок разработки	Unity Technologies	Unity 2021 LTS	https://unity.com/releases/2021-lts
Видеокарта	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
Интегрированная среда разработки	Microsoft	Visual Studio 2022	https://visualstudio.microsoft.com/vs/
Операционная система	Microsoft	Windows 11	https://www.microsoft.com/en-us/windows/windows-11
Процессор	Intel	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