基于VR的高职人工智能算法学习系统设计.pdf

第 卷 第 期厦门城市职业学院学报 年 月 收稿日期 作者简介 陈珍娜，女，厦门城市职业学院（厦门开放大学）影视动画学院副教授。基于 的高职人工智能算法学习系统设计陈珍娜，（厦门城市职业学院，福建 厦门；厦门开放大学，福建 厦门）摘 要 随着科学技术的迅猛发展，人工智能越来越广泛地应用于各个领域。将虚拟现实技术与人工智能算法学习相结合，可以提高高职院校人工智能算法的教学效果。基于学习算法的需求分析，以及对课程思政的要求，可以设计基于虚拟现实技术的高职人工智能算法学习系统。经测试并实施，显示大多数高职学生认可 技术与人工智能算法学习系统相结合的教学模式，同时该系统能够激发学生兴趣，提升高职学生学习人工智能算法的成效。关键词 人工智能算法；高职；虚拟现实技术；学习系统；中图分类号；文献标识码 文章编号 （）随着科学技术和通讯技术的高速发展，人工智能逐渐被人们所熟知并成为最热门的研究话题之一。人工智能技术是计算机科学的一个分支，涉及计算机、心理学、哲学等多个学科的理论和技术，是一门综合性非常强的技术科学。人工智能技术体现出高度的智能化特征，能够大幅提高工作效率、优化时间管理，目前已广泛应用于多个领域，有效推动各产业的转型和升级，促进了各行业的不断发展。早期的人工智能算法是一种对生物学习过程的模拟，部分神经网络被用来对大脑功能进行理解和学习。人工智能技术的基石是机器学习算法，科学家一直梦想着机器学习算法能够发展到达到人类智慧的水平。为了能够让学生能够更好地了解和学习人工智能算法，构建人工智能算法学习系统是一个较为有效的途径。为了更好地发展人工智能算法，提高高职院校人工智能算法的教学效果，可以将虚拟现实技术（，以下简称 技术）与人工智能算法学习相结合。高职教育具有较强的职业导向，注重实践教学，技术可以为人工智能算法学习系统提供新思路，有效解决算法理解难度较大、教师讲解困难和学生学习兴趣低等问题。本文基于高职人工智能算法的学习需求，设计并实现基于虚拟现实技术的高职人工智能算法学习系统，以期提供一些参考。一、虚拟现实技术应用于高职教育的优势虚拟现实技术指的是将沉浸感理论应用到虚拟的三维空间，模拟真实场景或虚拟世界的一种结合计算机图形学、传感器技术、仿真技术和多媒体技术的技术。按照功能和实现方法进行分类，技术可分为桌面式、分布式、增强式和沉浸式虚拟现实技术。随着 技术的发展，制约 技术的网络带宽技术问题得到了解决，可以在降低时延的基础上提供更优质的虚拟画面和更丰富的情景体验。技术逐渐应用于各个领域，主要用于对现实场景进行虚拟，并通过计算 第 期陈珍娜：基于 的高职人工智能算法学习系统设计机技术对 虚拟出的图像进行测试，以代替对实际场景的测试。技术在高等职业教育中的应用具有可行性，在提供身临其境的学习体验和安全的实践教学环境、开展跨地域合作与远程教学、增强学习兴趣和参与度、培养创新能力和问题解决能力、开展个性化和定制化学习等方面具有积极意义和潜在优势。其一，技术可以模拟真实场景，让学生身临其境地进行学习。学生通过虚拟现实环境与学习对象进行互动，观察和体验现实教学环境中难以重现的事物和情境，从而深入了解学科知识。例如，医学专业可以利用 技术开展临床操作的模拟实践，提高学生在临床实践前的技能水平。工程技术专业可以利用 技术开展远程实验教学，让学生在实验室设备有限或者远离实验室的情况下依然能够进行实验操作和学习。其二，对于涉及高风险、高成本或不易获得实践经验的学科，技术可以为学生提供一个安全的实践教学环境。其三，技术可以打破地域限制，实现跨地域合作与远程教学，让学生在不同地理位置开展实时互动和合作，共同完成学习任务。这对于促进不同地区学生之间的跨文化交流、知识分享和合作能力培养具有积极意义。其四，技术可以提供沉浸式的学习体验和多感官的互动方式，让学生在虚拟现实环境中自主探索、互动和创造，激发他们的学习兴趣和积极性，从而提高学习效果。其五，技术可以提供创新性学习平台，引导学生通过自主探索和实践来解决复杂问题，培养其创新思维和解决实际问题的能力。例如，艺术设计专业可以利用 技术组织虚拟创作和设计，提高学生的设计能力和创意表现。管理专业可以利用 技术开展管理决策和团队合作真实案例模拟实践，提高学生的管理能力和团队协作能力。其六，技术可提供个性化和定制化的学习体验。技术可让学生根据自己学习需求和兴趣，自主选择学习内容和学习方式，实现个性化的学习路径和学习进度。在已有研究中，介绍了虚拟现实教学方法在数字媒体艺术创作中的应用，认为虚拟现实教育具有明显的生动性和自主性特征。他认为虚拟现实教育在教学模式选择和教学设计上应强调教师和学生教学体验的综合提升，从而带动师生脱离传统教学理念和模式，达到事半功倍的教学效果。等人使用问卷调查不同学科教师对 技术作为学科教学资源的评价，以及对 技术应用于教学、就业、能力、知识等不同维度的看法，调查结果显示技术知识对 技术的应用具有正向影响，建议对非专业教师进行 技术维度的培训。等人认为 技术是教育工作中的绝佳工具，推断 在工程教育中具有积极的认知和教学优势，可以提高学生对学科的理解、表现和成绩以及教育体验。二、基于 技术的高职人工智能算法学习系统设计人工智能是一门新兴的科学技术，学习人工智能算法能够让学生更了解人工智能。通过对人工智能中遗传算法的分析，利用 技术使抽象的算法与现实中的事与物产生一定联系，可以提升学生对算法概念的理解，使其更容易掌握算法原理。（一）学习系统的需求分析 功能性需求分析其一，分析使用者需求。笔者对学生进行访谈了解到，大多数学生不排斥人工智能算法学习，但也未体现强烈的学习兴趣。一些学生认为人工智能算法学习的难点之一是算法概念较为抽象，理解难度较大。根据学习者反馈和课程内容特点，基于 技术的人工智能算法学习系统应在遵循教学性原则基础上，着重展示人工智能算法原理，根据趣味性和交互性原则合理设置交互活动，将难以理解的知识转化为可操作性知识，激发学生学习兴趣，让每一个学习者都能主动参与学习。其二，分析教学者需求。高职人工智能算法课程以培养学生使用人工智能算法、获得自主处理分析数据的能力为主要目标，旨在让学生逐步理解并能熟练运用人工智能算法。通过课程学习，学生需要掌握机器学习、深度学习神经网络厦门城市职业学院学报 年等相关理论知识，并学会使用合适的算法来解决图像识别、语音识别、自然语言处理等不同类型的问题。由于人工智能算法依赖数据的质量与特征提取的效果，因此学生还需要掌握清洗、处理、转换数据的相关能力。为巩固学生的理论知识与实践操作能力，教学中还需安排针对性项目，引导学生运用算法解决现实问题并完成相关实验及报告，促使学生全面了解人工智能算法的基本原理及其应用，进而具备设计、实现、优化算法模型的能力。因此，高职人工智能算法的教学应充分利用 技术的独特优势整合各个学科知识，并结合真实性原则，将学习者置身于虚拟真实环境中。以人工智能算法的遗传算法为例，遗传算法是一种仿生算法，涉及生物学的相关知识。该算法需要教学者储备多个学科的知识，可以在课堂教学过程中形象地向学生展示遗传算法逐代更迭的过程，从而吸引学生注意、激发学生兴趣。非功能性需求分析除了功能性需求，基于 技术的高职人工智能算法学习系统设计还应遵守如下非功能性需求：其一，易用性需求。设置清晰可见、可交互的按钮，让学习者能够方便、快捷地作出选择。从界面导航到与对象交互，系统均需作出及时反馈，尽可能地帮助使用者快速掌握与系统的交互操作。其二，可用性需求。系统应突破网络限制，即使在没有网络覆盖的地方也能保证正常运行。同时，系统需要具有较高的保真性，保证用户良好的体验感。其三，可维护性需求。对系统中每个对象的交互控制都应能够有效拆分，做到代码分离，并封装成独立的函数，进而有效提升系统的可维护性。（二）坚持学习系统设计与课程思政结合当前，高职课程思政的主要形式是将思想政治教育元素，包括思想政治教育的理论知识、价值理念及精神追求等融入各专业课程中，以期潜移默化地对学生的思想意识、行为举止产生影响。课程思政与思政课程的育人目的一致，都是为了帮助学生掌握马克思主义的世界观和方法论，树立马克思主义的人生观和价值观。不同的是，课程思政具有隐形教育的特征，不以正面讲授为主要方式，而是以传授相关专业知识为基础，采取更为灵活的教学方法和形式，将价值塑造、知识传授和能力培养融为一体。因此，在课程设计时，要恰当、适度地融合思政内容，不能生搬硬套，同时注意课程思政的整体性，巧妙地将思政内容与专业课程结合，充分考虑思政元素与专 业 知 识 的 契 合 度，使 其 形 成 一 个 有 机整体。高职教育注重培养学生实际操作技能，“人工智能算法”属于操作性较强的技能课，教师在实践教学过程中容易忽视对学生价值观、职业精神等方面的培养。因此，在设计高职人工智能算法学习系统时，应坚持系统设计与课程思政结合，设计学习系统的“课程思政”。其内容主要应包括：一，马克思主义的基本原理和中国共产党的基本路线、方针、政策等。引导学生形成正确的世界观、人生观、价值观，提高学生的政治素养，培养学生积极参与社会活动和国家建设的意识和行动能力。二，作为社会成员应具有的社会责任感。培养学生的公民意识和社会责任感，尤其是道德观念和职业道德，引导学生形成健康的职业精神和职业素养。三，思维方式和创新意识，引导学生形成积极的创新精神和创业意识，培养学生的创新能力和创业思维。总之，学习系统设计应结合课程思政，除了让学生掌握必须的技能外，要加强学生的综合素质教育，使其成长为具有高度文明素质和社会责任感的高素质技术技能人才。在具体设计中，要将课程思政与 技术有机整合，将课程思政内容嵌入 教学资源中，将思政教育融入整个教育过程中（包括课程设计、教学方法、学习评估等方面），使课程思政与虚拟现实技术有机融合、相互促进，以达到更好的教学效果。例如，设计具有思政元素的场景，如模拟社会实践、职业情境、伦理决策等，引导学生在虚拟环境中面对各种现实情境，为其提供思考和讨论的机会，培养学生的思政意识和问题解决能力；利用 技术制作思政主题的教学资源，如虚拟实验、互动模拟、情景演练等，第 期陈珍娜：基于 的高职人工智能算法学习系统设计让学生通过虚拟现实情境体验具体的思政教育内容，进而深入理解和掌握思政知识。技术可以提供互动性强的学习体验，通过虚拟角色扮演、情境对话、问题解决等方式，引导学生进行互动，激发学生的兴趣和参与度，提升学习效果。此外，系统还可以设计基于 技术的评价方式，如虚拟角色评估、虚拟情境测评等，将思政因素融入课程评价，对学生的思政素养、思考能力、伦理决策等方面进行综合评价。（三）基于 技术的高职人工智能算法学习系统流程设计基于以上对基于 技术的高职人工智能算法学习系统的功能性和非功能性分析，以及对课程思政的要求，基于 技术的高职人工智能算法学习系统的整体流程设计为：（）学习者登录学习系统并创建个人账户；（）进入虚拟现实学习环境；（）进行课程思政学习；（）展示高职人工智能算法相关的具体实际应用；（）进行虚拟角色扮演、情景对话、问题解决等学习活动；（）系统定期对学生的学习进行评估；（）学习者随时访问学习记录和学习成果。该高职人工智能算法学习系统流程各部分的主要功能及其实现如下：（）交互功能。系统实现交互功能采用的交互设备是 手柄，交互功能的实现分为两个部分，一是通过手柄发射射线，二是射线与用户界面（，）进行交互。通过该手柄发射的射线与对应模块进行交互，学习者能够在场景中进行瞬移。（）主界面及模块选择功能。设计者在 中新建工程并导入相关素材，可以调整主界面按钮位置并更改对应名称。例如，创建两个副本并设置两个按钮，可以实现界面的开始和退出功能。各个模块应分别展示并赋予对应图片，还可以调整对应模块与原点的旋转角度和位置，有助于提升视觉效果。（）基础知识模块实现。该模块主要呈现基础编码知识，让学习者依据具体情况对相关语言基础知识进行学习和选择性回忆。对应功能的实现是将场景中的子模块作为主场景中的子物体，通过交互按钮进行重新命名后，将监视面板中的题目内容写入“”，并在场景中进行显示。为了有效提升用户的交互体验，系统会在学习者每次选择后对选择结果进行反馈。（）知识拓展模块功能。该模块的主要作用是向学习者展示人工智能算法的具体实际应用。本学习系统采用 罗列算法的具体实际应用，主要包括汽车设计、工程设计、机器人技术、进化硬件、仿生学、线路规划、加密解密和基因图谱等。系统将 面板以原点为中心进行环形排列，并介绍每个实际应用的相关信息，增进学习者对算法的理解和认识。（四）系统测试良好的测试环境是保证系统测试结果真实性的重要因素。对系统进行测试需配置合适的 端和配套辅助设备，保证测试工作的顺利进行。本次测试环境中，测试条件满足该系统的运行要求，保证项目可以正常加载和使用；该套设备可以支持常用的操作系统；测试环境安全，无病毒。为提高系统的体验感和实用性，在系统正式使用前还需要对系统功能和性能进行测试。第一步，对开发过程进行测试和改进，对系统功能以及系统中知识库的合理性和科学性进行测试。通过测试发现，系统中的功能均能正常使用，系统中知识库正确无误，具有良好的合理性和科学性。第二步，对所有功能进行测试并确认功能可以正常使用后，使用 和 对系统性能进行测试。对系统在运行过程中画面流畅度进行观察，发现画面并未出现卡顿、死机、画面模糊等现象。第三步，借助 工具对计算机的渲染力进行评估，结果表明该系统具有较高保真度，可以为后续学习和使用效果提供保障。三、基于 技术的高职人工智能算法学习系统的实施与反思基于 技术的高职人工智能算法学习系统设计及测试完成后，笔者以某高职计算机应用专业的两个班级为实验对象开展教学实验。实验设置实验组班级和对照组班级，其中实验组班级 人，采用基于 技术的人工智能算法学习系统进行学习；对照组班级 人，采用传统教学厦门城市职业学院学报 年方式。本次课程设计实验以遗传算法为案例，主要内容是遗传算法的原理和应用。人工智能算法课程的教学目标包括知识与技能目标、过程与方法目标、情感态度与价值观目标，具体而言，知识与技能目标是培养学生了解遗传算法的应用；过程与方法目标是提升高职学生对遗传算法应用的感知；情感态度与价值观目标是培养高职学生的动手实践能力。本次教学实验加入了华为、中兴事件作为课程思政的教学案例，引导学生树立技术强国的目标。本次教学设计中，对照组与实验组的教学内容一致、过程基本一致，区别在于实验组使用人工智能算法学习系统，加入了 体验环节，对照组则采用传统的教师授课模式。具体课程流程为：创设情景（对照组教师播放遗传算法应用于计算机中的实际案例视频；实验组使用学习系统进行视频观看）、学生分组交流（对照组学生进行小组交流；实验组进行线上交流）、新课讲授（对照组由教师采用传统方式授课；实验组在学习系统中进行基于 技术的遗传算法学习）、组间交流（两组学生均进行线下组间总结交流）。开展教学实验前，对两个实验班级的学生进行基础知识能力测试，采用 （）做独立样本 检验，结果显著性水平为 （），因此两组学生在基础知识方面不存在显著差异。教学实验后，由教师编写遗传算法相关知识能力水平测试题，检测学生对程堂知识的掌握情况。试题包括选择题（道，共 分）、填空题（道，共 分）、开放性题目（包含思政元素，道，共 分），总分 分。在开放性题目中，笔者设计了 道包含思政元素的题目。本课程的目标是培养学生对人工智能算法的伦理和社会影响的理解与认知，同时培养学生的道德素养、社会责任感。设置开放性题目旨在提供一个平台，鼓励学生思考和辩论人工智能算法在社会中的合理应用和潜在风险。因此，题目设置应能够引导生思考人工智能算法对社会、个人隐私、权利和公正等方面的影响，以及如何在使用人工智能算法时保持伦理和社会责任。最终，笔者确定了 道包含思政元素的开放性题目：（）技术强国目标下的人工智能算法伦理和社会责任。学生需以开放性形式回答以下问题：在当前技术强国目标的背景下，人工智能算法所面临的伦理挑战和社会责任如何与之相关？请从个人隐私保护、公正性、人际关系和社会影响等方面进行思考和讨论。你认为人工智能算法应如何应对这些挑战，并承担起对国家和社会的责任？（）技术发展与个人自由权利的平衡。学生需以开放性形式回答以下问题：在技术强国的背景下，人工智能算法在决策过程中如何平衡个人自由权利与技术发展的需求？请阐述你的观点并用论据支持你的观点。同时，从个人隐私保护、信息搜集和个性化推荐等方面进行讨论，探讨如何确保人工智能算法决策的道德性、如何达到技术发展与保护个人自由权利的平衡。对参与实验的两个班级进行测试，使用 软件对测试结果进行独立样本 检验，显著性为 （），显示两组学生的测试结果存在显著差异。具体统计数据如图 所示。图 参与实验的两组学生测试题得分对比 如图 所示，两组学生 分的比例基本相当，但实验组学生 分以上的比例远高于对照组，且没有低于 分的学生，表明实验组 第 期陈珍娜：基于 的高职人工智能算法学习系统设计学生的学习成效优于对照组。同时，超过 的实验组学生回答了开放式提问，表明结合 技术的学习系统对学生产生了正向影响。究其原因，在于 技术应用于学习系统提供了一种全新的学习体验，其沉浸式学习特点使学习变得更加直观、具体，更具实践导向，有利于学生更好地理解和应用人工智能算法。通过与虚拟环境的互动和实践，学生可以深入探索算法的原理及其应用，并能够将其应用于实际场景中。更重要的是，基于 技术营造的虚拟环境具有较强的真实感和互动性，能够激发学生的学习兴趣，提高其课程参与度，进而提升教学成效。综上所述，将虚拟现实技术应用于人工智能算法学习系统，可以提升高职学生学习人工智能算法的成效。实践结果表明，虚拟现实技术的应用对高职学生的人工智能算法学习起到积极作用。大多数学生对 技术的认可度较高，教学实施反馈 技术与人工智能算法学习相融合具有较高可行性，有助于学生更好地学习和掌握人工智能算法。当前，基于虚拟现实技术的高职人工智能算法学习系统仍存在不足之处，例如虚拟现实的效果与体验感受设备和场地的影响较大；算法学习系统的优化需要收集大量数据来完成训练，但高质量数据的收集存在一定难度；数据训练和系统优化的结果大多基于大量数据的平均结果，因此学习系统难以针对学生的个性化需求进行积极响应。对此，希望后续研究能够更深入地融合虚拟现实技术和算法学习系统，进一步完善设备和场地、完善流程设计，提升拟现实的效果与体验感，进而切实提升基于 的高职人工智能算法学习系统的教学实效。参考文献郑黎明，潘文联，成楠 人工智能技术应用及其发展趋势 科技与创新，（）：彭长根，何兴，谭伟杰，等 人工智能算法安全研究现状与对策 贵州师范大学学报（自然科学版），（）：刘梦君，蒋新宇，石斯瑾，等 人工智能教育融合安全警示：来自机器学习算法功能的原生风险分析 江南大学学报（人文社会科学版），（）：高海波（虚拟现实）教育应用综述 信息与电脑，（）：，（）：，（）：，（）：牛尧 试论课程思政的内涵、误区与方法 教育文化论坛，（）：责任编辑：黄茜