27、混合现实与增强现实在教育中的应用:机遇与挑战

混合现实与增强现实在教育中的应用:机遇与挑战

在当今数字化教育的浪潮中,混合现实(MR)和增强现实(AR)技术正逐渐成为提升学习体验的重要工具。下面将深入探讨这两种技术在教育领域的应用情况,包括其优势、面临的挑战以及未来的发展方向。

混合现实在远程学习中的应用

在一项关于混合现实在矿业教育远程学习中的研究中,通过对两次类似测试讲座的评估,收集了参与者对相关应用和技术的反馈。

1. 参与者反馈
  • 积极方面 :参与者普遍赞扬了软件的潜力,尤其是在讲座的沉浸式部分。例如,有学生认为该软件有助于了解机械的隐藏面和采矿的操作方面,还能实现虚拟矿山参观,看到许多细节。此外,抽象过程的可视化也受到好评,认为这是在某些主题的入门讲座中提供初步见解的好方法。
  • 消极方面 :通过对开放性问题的回答,归纳出了三个主要问题类别。
    • 软件故障和技术问题 :如立体视图令人不适、定位感觉异常、图形和通知可视化错误导致难以跟上内容等。软件稳定性也是一个问题,应用程序有时会崩溃或失去Wi-Fi连接,中断学习体验。
    • VR技术本身的挑战 :使用头戴式显示器(HMD)时,界面过亮或对比度有问题,导致头痛或晕动病。
    • 教学规划和指导问题 :讲座设计存在问题,如在显示器幻灯片和HMD沉浸式体验之间频繁切换,学生在没有可见指南的情况下难以记住软件功能。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值