Avatar网络虚拟教室具有良好的用户沉浸式体验
Avatar网络虚拟教室具有良好的用户沉浸式体验 。同时与SecondLife等虚拟现实环境相比 , Avatar更加注重多媒体教学功能、测试分析功能和评价反馈功能 。
在Avatar网络虚拟教室中 , 教师通过虚拟形象出现在学习者面前 , 引导用户或学习者在虚拟现实场景中进行一系列的学习活动 。网络虚拟教室包括:注册(签到)区、授课(展示)区、会议(讨论)区、测试(评价)区 , 共四个分区(教室) 。
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Avatar网络虚拟教室的支持工具是多样化的 , 可引导学习者发挥自我效能感 , 切实促进学习动机 , 并体现教师的主导价值和学习共同体的作用 。众多的在线学习研究都是围绕视频学习展开的 , 视频学习也是公认的最主要的知识传播方式 , 而虚拟现实学习环境下的视频学习未受充分关注 。
在Avatar网络虚拟教室中观测学习者以视频格式为主的教学材料学习 , 对该学习过程进行眼动行为观测与分析 , 并利用Avatar网络虚拟教室呈现问题 , 搜集问题答案 , 最后在QUIZ模块中完成认知行为测试 。
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Eva-Lotta利用虚拟学习环境中学习者与触觉反馈装置的交互 , 增强虚拟现实学习环境中学习者的社会存在感 , 研究结果发现 , 虚拟现实环境中的触觉交互增强存在感的作用效果显著 。触觉反馈装置使用的是计算机键盘 , 音频采集装置是头戴式麦克风 。
目前多媒体研究结论集中于数学、科学、技术等理工科方面 , 源于研究初期定义理工科类知识的学习目标更加容易 。直接复制实验材料 , 而是将自然科学与社会科学兼顾 , 将陈述性知识材料与程序性知识材料并包 。
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已有知识在很大程度上影响着学习者关注焦点的选取、新旧知识的联结方式、认知的加工策略 , 更影响着深层理解、应用、迁移、解决问题和创新等深度学习能力的表现 。为了实验设计更加严谨 , 在正式实验前进行实验内容前测 , 包括入门技能与从属技能 , 分为问卷和访谈两种方式 , 剔除被试群体普遍认为的高兴趣度内容和低兴趣度内容 , 排查不具备入门技能和已掌握实验内容的被试 。对被试进行前测 , 可以确保被试实验前相关项目水平均衡 , 严格控制无关变量 。
可控的行为投入能够在一定程度上降低知觉负荷对学习者的负面影响 , 学习者可以自由地控制注意力分配以及时间分配 , 不会因时间限制而发生信息争抢认知资源 , 最终造成浅层次学习甚至是无效学习的现象 。
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学习者的答题质量、数量与其学业成就正相关 , 因此 , 深度学习离不开学习者的答题行为投入 。提问和回答的过程 , 需要学习者保持注意力高度集中 , 这是高水平信息加工的重要前提条件 。
学习过程中的问题设置 , 会起到任务驱动和引导思维发展的作用 , 借助ARCS动机模型指导问题的开发 , 借助多媒体画面语言指导虚拟现实环境下的问题表征 , 借助“掌握学习策略”为学习者提供回顾学习过程、评测学习效果的机会 。
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