基于AR技術(shù)的學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)行為研究初探

李封 張昱 陳默 徐彬

摘 要：在線學(xué)習(xí)已經(jīng)成為一種通用的學(xué)習(xí)方式，而虛擬技術(shù)的發(fā)展則為在線學(xué)習(xí)者提供了良好的學(xué)習(xí)環(huán)境，如何在虛擬環(huán)境中獲取學(xué)習(xí)者的行為數(shù)據(jù)，分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為，以便達(dá)到最優(yōu)的教學(xué)效果，則成為了未來研究的熱點(diǎn)。文章以AR設(shè)備為基礎(chǔ)，對(duì)學(xué)習(xí)者在AR系統(tǒng)下進(jìn)行在線學(xué)習(xí)、觀看學(xué)習(xí)視頻時(shí)產(chǎn)生的學(xué)習(xí)行為進(jìn)行了分析研究。

關(guān)鍵詞：增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)；在線學(xué)習(xí)；行為分析；學(xué)習(xí)行為

中圖分類號(hào)：G434 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-8454（2019）04-0088-05

一、引言

近年來，虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）以及增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)日趨成熟，從軍事訓(xùn)練、醫(yī)療輔助到市政建設(shè)、娛樂游戲，AR技術(shù)的應(yīng)用也越加廣泛。在教育領(lǐng)域中，AR技術(shù)更是憑借其使知識(shí)實(shí)體化、模型化、直觀化的特點(diǎn)，地位日漸提高。

虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用潛力巨大，前景廣闊，國內(nèi)很多高校已經(jīng)建立了自己的虛擬實(shí)驗(yàn)室。具體的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下五個(gè)方面：①將抽象的學(xué)習(xí)內(nèi)容可視化、形象化；②支持泛在環(huán)境下的情景式學(xué)習(xí)；③提升學(xué)習(xí)者的存在感、直覺和專注度；④使用自然方式交互學(xué)習(xí)對(duì)象；⑤把正式學(xué)習(xí)與非正式學(xué)習(xí)相結(jié)合[1]。

從教育技術(shù)和教育研究方面來說，VR/AR技術(shù)為“翻轉(zhuǎn)課堂”的發(fā)展提供了環(huán)境，換言之，在MOOC高速發(fā)展的今天，VR/AR技術(shù)更可以作為“微課教學(xué)”和“翻轉(zhuǎn)課堂”的載體。與傳統(tǒng)的手機(jī)、電腦相比，VR/AR環(huán)境能夠?qū)⒅R(shí)立體化，將抽象的問題實(shí)體化，為學(xué)習(xí)者提供更加真實(shí)的情景。其次，VR/AR環(huán)境有助于采集學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，在AR環(huán)境下，學(xué)習(xí)者完成學(xué)習(xí)的整個(gè)過程完全處于設(shè)備模擬的環(huán)境中，學(xué)習(xí)時(shí)的手勢動(dòng)作、視線焦點(diǎn)等學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)能夠輕松地被采集和量化。這為后期研究工作的開展提供了可靠的數(shù)據(jù)支撐，方便“教”“學(xué)”方式的調(diào)整，以達(dá)到提高學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效果的目的。

二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

縱觀近幾年國內(nèi)外的相關(guān)領(lǐng)域，還沒有學(xué)者把目光集中在AR環(huán)境下的學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為的研究中來。而與之相關(guān)的研究，大體上可以分為兩個(gè)方向：

1.學(xué)習(xí)行為方向的研究

從2010年開始，國內(nèi)外的部分學(xué)者就已經(jīng)將目光投向了在線學(xué)習(xí)行為的研究中，2010年“學(xué)習(xí)分析”第一次被寫進(jìn)《地平線報(bào)告》[2]，預(yù)示著這項(xiàng)技術(shù)成為學(xué)習(xí)科學(xué)及在線教育未來幾年的主要技術(shù)之一。隨著學(xué)習(xí)分析技術(shù)的迅速發(fā)展，各國涌現(xiàn)出許多對(duì)學(xué)習(xí)分析應(yīng)用實(shí)踐的探索案例：如美國北亞利桑那大學(xué)設(shè)計(jì)的Grade Performance Status（GPS）tools系統(tǒng)[3]，該系統(tǒng)能夠用來測評(píng)學(xué)習(xí)者在課堂上的學(xué)習(xí)情況以及整節(jié)課的效率；又如比利時(shí)荷語天主教魯汶大學(xué)的Student Activity Monitor（role showcase platform tool）系統(tǒng)提供了學(xué)習(xí)者各種學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的可視化[4]，如做任務(wù)所花的時(shí)間、下載量、學(xué)習(xí)時(shí)長等，并和其他學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情況進(jìn)行比較，幫助學(xué)習(xí)者更加了解自己的情況，從而更好地自我反思。對(duì)于學(xué)習(xí)投入度的概念，近年來大部分的學(xué)者認(rèn)同這樣一個(gè)概念：學(xué)習(xí)投入度是一個(gè)多維結(jié)構(gòu)，主要是學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中的認(rèn)知、情感和行為的投入程度[5]。而學(xué)習(xí)投入度也正是學(xué)習(xí)行為的量化表現(xiàn)形式。

2.AR技術(shù)在教學(xué)中應(yīng)用的研究

在國外AR技術(shù)早已應(yīng)用到教學(xué)領(lǐng)域中，Kerawalla等人[6]曾經(jīng)利用AR技術(shù)進(jìn)行了天文學(xué)的教學(xué)，通過旋轉(zhuǎn)虛擬的三維地球來分析地球與太陽、白天與黑夜的關(guān)系。Cai等人利用AR技術(shù)制作了可視化的磁場，能夠?qū)崿F(xiàn)學(xué)習(xí)者用手勢與磁場進(jìn)行簡單的交互[7]。當(dāng)然，不論國內(nèi)還是國外，目前對(duì)于AR系統(tǒng)下的在線學(xué)習(xí)行為方面的研究內(nèi)容還非常有限，縱觀已有的相關(guān)研究可以發(fā)現(xiàn)，研究大致分成三個(gè)類型的主題，分別是描述性主題、關(guān)聯(lián)性主題和價(jià)值性主題[8]。而學(xué)習(xí)投入涉及到學(xué)習(xí)行為中各個(gè)方面的因素，錯(cuò)綜復(fù)雜，因此如何全面、科學(xué)、準(zhǔn)確地描述在線學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)行為是一個(gè)重要問題。國內(nèi)外的學(xué)者主要將目標(biāo)集中在解釋在線學(xué)習(xí)投入結(jié)構(gòu)的界定上，而在AR系統(tǒng)下，如何準(zhǔn)確地獲取學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為，如何對(duì)學(xué)習(xí)行為進(jìn)行處理和分析，以此界定學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)投入度則為研究的重點(diǎn)。

三、AR學(xué)習(xí)環(huán)境中學(xué)習(xí)行為研究的意義

在傳統(tǒng)電商的用戶在線行為分析中，用戶行為分析的五大場景包括拉新、轉(zhuǎn)化、促活、留存和變現(xiàn)，對(duì)電商來說意義重大。而在MOOC高速發(fā)展的今天，在線學(xué)習(xí)已經(jīng)成為高等教育中一個(gè)必不可少的教學(xué)手段，而有關(guān)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為的研究也從傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式轉(zhuǎn)向了在線學(xué)習(xí)的研究中，虛擬技術(shù)作為一個(gè)新興事物，在在線教學(xué)方面有著其獨(dú)特的優(yōu)勢。具體來說，主要包含兩方面的研究意義：

1.AR技術(shù)為“翻轉(zhuǎn)課堂”的發(fā)展提供了環(huán)境

越來越多的高校建立了自己的VR/AR實(shí)驗(yàn)室，越來越多的課程開發(fā)出了適合自己專業(yè)特色的虛擬仿真實(shí)驗(yàn)，越來越多的專業(yè)將課程設(shè)計(jì)安排在VR/AR系統(tǒng)中完成。

VR/AR技術(shù)下的教學(xué)資源存在形式多種多樣，只要有網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備，就可以在不同的地點(diǎn)任意調(diào)用其教學(xué)資源進(jìn)行隨時(shí)隨地的自主學(xué)習(xí)。換言之，在一個(gè)在線教育的時(shí)代，虛擬環(huán)境更可以作為“微課教學(xué)”和“翻轉(zhuǎn)課堂”的載體。與傳統(tǒng)的手機(jī)、電腦相比，虛擬系統(tǒng)能夠?qū)⒅R(shí)立體化，將抽象的問題實(shí)體化，為學(xué)習(xí)者提供更加真實(shí)的情景。

2.AR系統(tǒng)環(huán)境方便學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的采集獲取

傳統(tǒng)的在線學(xué)習(xí)中，學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為主要通過對(duì)鼠標(biāo)的操作來完成，數(shù)據(jù)的采集較為困難，且采集到的數(shù)據(jù)有一定的局限性，無法對(duì)學(xué)習(xí)者的行為進(jìn)行管理或約束，以至于導(dǎo)致自制能力不強(qiáng)的學(xué)習(xí)者對(duì)于在線學(xué)習(xí)不夠重視，多投入，零收獲。而在AR系統(tǒng)下，學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為通過其學(xué)習(xí)時(shí)的手勢動(dòng)作、視線焦點(diǎn)等數(shù)據(jù)來反映，相比較而言這些數(shù)據(jù)能夠更容易被采集，用戶可以通過采集的數(shù)據(jù)，找到更適合AR系統(tǒng)下建立學(xué)習(xí)行為模型的方法，并以此指標(biāo)作為參考，使教師對(duì)于學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)能力和學(xué)習(xí)方式有一個(gè)大概的了解，將教學(xué)方式的調(diào)整與督促學(xué)習(xí)者改進(jìn)學(xué)習(xí)方法同時(shí)進(jìn)行，以達(dá)到提高學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效果的目的，讓現(xiàn)代化的教育手段更好地為教學(xué)服務(wù)。

3.AR系統(tǒng)環(huán)境有助于提高學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)專注度

所謂的專注度，是指學(xué)習(xí)者進(jìn)行學(xué)習(xí)活動(dòng)時(shí)的專注程度，在學(xué)習(xí)的過程中一直起著非常重要的作用。曾經(jīng)有專家說：“哪里有專注度，哪里才有思考和記憶”。虛擬環(huán)境能夠?yàn)閷W(xué)習(xí)者提供良好的學(xué)習(xí)氛圍，能夠?qū)⑼饨鐚?duì)學(xué)習(xí)者的干擾降至最低。同時(shí)，虛擬環(huán)境還能夠很好地提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣，寓教于樂，使枯燥的學(xué)習(xí)生動(dòng)化。所以與傳統(tǒng)的課堂教學(xué)、通用的MOOC教學(xué)相比，虛擬系統(tǒng)更能夠吸引學(xué)習(xí)者的注意力，讓學(xué)習(xí)者感受到文字和視頻表達(dá)不出來的知識(shí)，有著其特有的優(yōu)勢，未來越來越多的在線學(xué)習(xí)都會(huì)在VR/AR系統(tǒng)中完成。

四、研究方案的建立

現(xiàn)階段，有關(guān)學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)行為的研究主要分成幾個(gè)方面：①學(xué)習(xí)者觀看教學(xué)視頻產(chǎn)生的學(xué)習(xí)行為；②學(xué)習(xí)者上傳作業(yè)、下載資料產(chǎn)生的學(xué)習(xí)行為；③學(xué)習(xí)者在線與其他學(xué)習(xí)者交互、訪問論壇、發(fā)表話題所產(chǎn)生的學(xué)習(xí)行為。本文的研究主要集中在學(xué)習(xí)者在AR系統(tǒng)下觀看教學(xué)視頻產(chǎn)生的學(xué)習(xí)行為。

1.基于AR系統(tǒng)的交互式研究環(huán)境的搭建

該研究環(huán)境分成硬件設(shè)備和軟件環(huán)境兩個(gè)部分。

（1）硬件設(shè)備

系統(tǒng)采用的是微軟公司的HoloLens眼鏡，這是Windows Holographic使用的主要設(shè)備，是一個(gè)微軟推出的Windows10智能眼鏡產(chǎn)品，它采用先進(jìn)的傳感器，高清晰度光學(xué)頭置式全角度透鏡顯示器以及環(huán)繞音效，允許用戶在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)環(huán)境中通過眼神、語音和手勢互相交流。HoloLens使用的傳感器是一種高效節(jié)能的深度攝像頭，具有120°×120°的視野。傳感器提供的其他功能包括頭部跟蹤、視頻拍攝以及聲音捕捉。除了高性能的CPU和GPU，HoloLens帶有全息處理器（HPU），這一協(xié)處理器用于從所述的各種傳感器集成數(shù)據(jù)，并處理諸如空間映射、手勢識(shí)別和語音識(shí)別等任務(wù)。之所以采用這款硬件設(shè)備，正是由于其功能強(qiáng)大且數(shù)量眾多的傳感器。利用這些傳感器，用戶可以方便地采集到使用者的視線數(shù)據(jù)和手勢數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為模型建立和分析中有著重要的意義。

（2）軟件環(huán)境

依照視覺設(shè)計(jì)階段已完成的布局樣式和界面風(fēng)格，系統(tǒng)的交互開發(fā)任務(wù)通過Unity 3D引擎實(shí)現(xiàn)。Unity 3D是一款由UnityTechnologies社區(qū)開發(fā)的多平臺(tái)的綜合型游戲開發(fā)工具。它以交互的圖形化開發(fā)環(huán)境為首要方式，使用了Mono作為腳本引擎的虛擬機(jī)，并以C#或Java Script為腳本語言實(shí)現(xiàn)對(duì)虛擬環(huán)境中的二維或三維對(duì)象的仿真和交互編輯。腳本的運(yùn)行原理是調(diào)用Unity 3D引擎中帶有的游戲流程控制類，即Mono Behavior類，Unity中用戶對(duì)游戲?qū)ο蟮牟僮鞅环指畛扇舾蓚€(gè)單一行為，每個(gè)單一行為都作為一個(gè)Mono Behavior類來封裝。再生成每個(gè)Mono Behavior類的實(shí)例，并作為組件嵌入游戲?qū)ο?，然后按照一定的順序（從下到上）調(diào)用每個(gè)對(duì)象的重載方法來實(shí)現(xiàn)游戲?qū)ο蟮娜啃袨?。由于Unity 3D對(duì)DirectX和OpenGL擁有高度優(yōu)化的圖像渲染管道，并且內(nèi)置的NVIDIA和PhysX物理引擎能夠帶來逼真的互動(dòng)感覺，因此特別適合在移動(dòng)平臺(tái)環(huán)境下進(jìn)行交互設(shè)計(jì)的開發(fā)。為了方便視頻播放和數(shù)據(jù)捕捉，本研究使用了AVProVideo組件，可記錄多個(gè)學(xué)習(xí)行為動(dòng)作。

2.學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的采集

在AR系統(tǒng)中，以MOOC視頻學(xué)習(xí)為背景，其學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)主要包括學(xué)習(xí)者手勢動(dòng)作的數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)視線焦點(diǎn)的數(shù)據(jù)。其中，學(xué)習(xí)者的手勢動(dòng)作主要是替代傳統(tǒng)的鼠標(biāo)操作，實(shí)現(xiàn)視頻的播放、暫停、快進(jìn)、音量的調(diào)節(jié)等；學(xué)習(xí)者的視線焦點(diǎn)數(shù)據(jù)，主要是體現(xiàn)學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)時(shí)視線關(guān)注的位置，也就是視線焦點(diǎn)的具體坐標(biāo)是集中在教學(xué)視頻中央還是周圍區(qū)域等。其中，視線焦點(diǎn)數(shù)據(jù)是傳統(tǒng)的在線教學(xué)中無法獲取的數(shù)據(jù)，也是AR系統(tǒng)特有的支持學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為分析的最有效的數(shù)據(jù)。

具體數(shù)據(jù)采集包括以下三個(gè)模塊：

（1）進(jìn)度條采集模塊

該模塊主要針對(duì)播放器中的控件的操作數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，播放器每個(gè)控件都有著自己特定的功能，不同的功能組合代表著不同的含義，包括播放進(jìn)度以及聲音的調(diào)節(jié)等方面的管理，這些數(shù)據(jù)記錄著學(xué)習(xí)者觀看知識(shí)點(diǎn)視頻期間的狀態(tài)。例如，如果學(xué)習(xí)者在視頻的播放過程中不斷調(diào)整音量控件至0，或者學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中不斷點(diǎn)擊快進(jìn)按鈕，這些行為都是比較重要的學(xué)習(xí)行為，通過分析能夠得到學(xué)習(xí)者該行為所代表的不同的意義。

（2）手勢動(dòng)作采集模塊

在HoloLens設(shè)備中，默認(rèn)的基礎(chǔ)手勢動(dòng)作為air_tap（敲擊）、double_tap（雙擊）、hold（拖動(dòng)）、bloom（返回）以及move（移動(dòng)），其中大部分的手勢動(dòng)作可以用來替代鼠標(biāo)的操縱，有著實(shí)際的意義，記錄這些動(dòng)作發(fā)生時(shí)間，并結(jié)合其他的動(dòng)作，同樣可以分析出學(xué)習(xí)者做動(dòng)作的時(shí)候所代表的學(xué)習(xí)行為。

（3）視線數(shù)據(jù)采集模塊

在傳統(tǒng)的電腦或者手機(jī)的MOOC教學(xué)中，能采集到的數(shù)據(jù)只有播放的時(shí)間數(shù)據(jù)以及鼠標(biāo)動(dòng)作數(shù)據(jù)，而在視頻播放的同時(shí)，學(xué)習(xí)者是在觀看視頻還是在做其他事情，傳統(tǒng)的在線平臺(tái)無法得知，而在AR系統(tǒng)中，則可以很好地解決此問題，這就需要用到MixedReality ToolKit組件的幫助。該組件集成了視線的采集，將其采集到的數(shù)據(jù)映射到一個(gè)三維的立體坐標(biāo)系中，以此來確定視線焦點(diǎn)的位置，根據(jù)播放視頻的范圍和焦點(diǎn)位置來確定學(xué)習(xí)者的視線在視頻上還是視頻外。

3.學(xué)習(xí)行為分析模型的建立

研究表明，諸如關(guān)聯(lián)性、互動(dòng)性、探究性、自我效能感等因素或變量對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)專注度都有影響。其中，所謂的關(guān)聯(lián)性是指給學(xué)習(xí)者提供與現(xiàn)實(shí)問題相關(guān)的現(xiàn)實(shí)任務(wù)，即在線學(xué)習(xí)與線下學(xué)習(xí)相結(jié)合，當(dāng)學(xué)習(xí)者試圖解決現(xiàn)實(shí)世界的問題時(shí)，他們更傾向于投入學(xué)習(xí)，因?yàn)樗麄冊噲D解決的任務(wù)提供了解決未來任務(wù)的經(jīng)驗(yàn)；互動(dòng)在學(xué)習(xí)者參與學(xué)習(xí)中起著重要的作用。在學(xué)習(xí)過程中，與其他學(xué)習(xí)者良好的互動(dòng)或溝通技巧能積極地增強(qiáng)學(xué)習(xí)者對(duì)學(xué)習(xí)的興趣，在線互動(dòng)的形式多種多樣，AR系統(tǒng)下的互動(dòng)形式更為貼近現(xiàn)實(shí)；探究性學(xué)習(xí)也是影響學(xué)習(xí)者參與的因素之一，通常一個(gè)學(xué)習(xí)者希望通過學(xué)習(xí)去探索更多的信息，以便獲得更多關(guān)于某個(gè)主題的知識(shí)和信息；自我效能感被定義為相信自己有能力從事特定的任務(wù)并取得重要成就，即對(duì)自己的認(rèn)可感，一個(gè)具有高自我效能感的學(xué)習(xí)者可能更積極地學(xué)習(xí)。

正如大家所熟知的，上個(gè)世紀(jì)中期，有學(xué)者就給出了學(xué)習(xí)者的表現(xiàn)力（Student Performance）的計(jì)算方法[9]，主要由學(xué)習(xí)者的能力和試題的難度決定，很多課程也一直沿用這一理論[10]。實(shí)際上，正如上文所敘述的，學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的投入度也起著決定性的因素。利用貝葉斯理論去描述這一個(gè)關(guān)系模型，如圖1所示。

其中，Student Engagement（E）為學(xué)習(xí)者的專注程度，Difficulty（D）為知識(shí)的難度，Intelligence（I）為學(xué)習(xí)者智力水平，Student Performance（G）為學(xué)習(xí)者的表現(xiàn)（通常用學(xué)習(xí)成績來表示）。后者由前三者共同決定，三個(gè)決定因素之間存在著相互影響的關(guān)系，則可以通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)計(jì)算聯(lián)合分布，給出相關(guān)的全概率公式，如公式1所示，以便用分布概率去替換更多可能的變量的狀態(tài)。

P（G，E，D，I）=P（G|E，D，I）*P（E）*P（E）*P（D）*P（I）公式1

根據(jù)上述模型，在知識(shí)難度和智力水平為客觀條件，無需考慮的情況下，本文選取了目前被認(rèn)為是至關(guān)重要的四項(xiàng)因素進(jìn)行學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)投入度（學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)專注程度）建模，如圖2所示：信念（Belief）、目標(biāo)（Goal）、信心（Confidence）和注意力（Attention）。這四種心理因素會(huì)間接影響學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)投入，例如信念因素影響相關(guān)性，目標(biāo)因素影響探索力，信心因素影響自我效能，而注意力因素則是其中最為重要的一點(diǎn)，能夠直接被學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)所反映。

本文以學(xué)習(xí)者為研究對(duì)象，對(duì)注意力、信念、目標(biāo)、自信四個(gè)變量進(jìn)行關(guān)注與評(píng)估，并根據(jù)AR系統(tǒng)的特點(diǎn)，考慮所采集的數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，提出了一個(gè)適合AR系統(tǒng)下學(xué)習(xí)者進(jìn)行在線學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)行為模型。其中信念、目標(biāo)和自信三個(gè)變量為人為的主觀因素，系統(tǒng)所采集的數(shù)據(jù)無法客觀地描述，所以本文默認(rèn)學(xué)習(xí)者的信念、目標(biāo)和自信三個(gè)變量對(duì)學(xué)習(xí)投入度的影響相當(dāng)，那么所有的問題則集中在注意力（Attention）屬性上。同時(shí)學(xué)習(xí)者的專注力具體則體現(xiàn)在視線焦點(diǎn)（Focus（F））、手勢動(dòng)作（Gesture（g））、控件操作（Control（C））上，如圖3所示。

根據(jù)上述模型，本文提出了一種對(duì)學(xué)習(xí)者的注意力進(jìn)行量化的計(jì)算方法。在AR系統(tǒng)下，存在幾種明顯的注意力分散的情況，包括視線焦點(diǎn)游離在視頻窗口外、短時(shí)間內(nèi)反復(fù)出現(xiàn)無效的手勢動(dòng)作、時(shí)間滑塊的無序拖動(dòng)。當(dāng)學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中出現(xiàn)明顯的注意力分散動(dòng)作時(shí)，系統(tǒng)利用公式2計(jì)算這段時(shí)間內(nèi)的注意力分?jǐn)?shù)值SA。

SA=αSF+βSg+γSC公式2

其中，α，β，γ為權(quán)重調(diào)整系數(shù)，SF、Sg、SC為學(xué)習(xí)者注意力分?jǐn)?shù)值，分別為視線焦點(diǎn)、手勢動(dòng)作和控件操作的量化分?jǐn)?shù)。SF為視線焦點(diǎn)距離視頻中心點(diǎn)的平均歐式距離，Sg為這段時(shí)間內(nèi)無效手勢出現(xiàn)的次數(shù)，SC為這段時(shí)間內(nèi)無序的滑塊拖動(dòng)次數(shù)S。那么學(xué)習(xí)者在整個(gè)知識(shí)點(diǎn)視頻的學(xué)習(xí)過程中，總的注意力分?jǐn)?shù)值如公式3所示。

S=■SAi公式3

其中，i表示學(xué)習(xí)者在整個(gè)視頻觀看過程中出現(xiàn)注意力分散情況的次數(shù)。

4.模型的測試

本文選取某本科985院校2017級(jí)入學(xué)的工科專業(yè)10名學(xué)習(xí)者作為志愿者，2017-2018學(xué)年的成績大體相同。知識(shí)點(diǎn)選擇“C語言循環(huán)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)while語句”。志愿者首先在AR系統(tǒng)下觀看知識(shí)點(diǎn)的視頻，時(shí)間為30分鐘，接下來，對(duì)志愿者進(jìn)行該知識(shí)點(diǎn)掌握程度的測驗(yàn)，測驗(yàn)內(nèi)容為10道客觀題，測試時(shí)間為15分鐘。完成測試后，計(jì)算每名學(xué)習(xí)者的注意力分散值S，并將其進(jìn)行歸一化處理。圖4為注意力值S和測驗(yàn)分?jǐn)?shù)的分布示意圖。

從圖4我們可以看到，注意力值和測驗(yàn)的分?jǐn)?shù)大體上成反比的關(guān)系，客觀說明了學(xué)習(xí)者的專注程度對(duì)學(xué)習(xí)效果有著很大的影響。由此可見，在AR系統(tǒng)下，該模型能夠有效地評(píng)估學(xué)習(xí)者的專注度，對(duì)學(xué)習(xí)者在AR系統(tǒng)下的學(xué)習(xí)行為分析具有重要的借鑒意義。

五、結(jié)論和展望

本文的特色與創(chuàng)新在于提出了一個(gè)新的基于AR系統(tǒng)的在線的學(xué)習(xí)行為模型，首次在AR環(huán)境下去考慮MOOC學(xué)習(xí)過程中學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為研究。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展以及AR技術(shù)的不斷成熟，學(xué)習(xí)者對(duì)學(xué)習(xí)環(huán)境的要求越來越高，越來越多的學(xué)習(xí)者將不僅僅滿足于傳統(tǒng)的手機(jī)和電腦上的在線學(xué)習(xí)，虛擬環(huán)境正好能夠滿足學(xué)習(xí)者的要求，交互也更加逼真。學(xué)習(xí)方式已經(jīng)從傳統(tǒng)的線下學(xué)習(xí)發(fā)展到在線學(xué)習(xí)，再到虛擬環(huán)境中學(xué)習(xí)，那么基于AR系統(tǒng)的學(xué)習(xí)行為的分析和研究必然會(huì)成為未來的研究熱點(diǎn)與重點(diǎn)。

本文的不足在于，學(xué)習(xí)者注意力模型中，注意力明顯分散的條件還不夠完備，后期需要大量的數(shù)據(jù)去完善。另外現(xiàn)階段AR設(shè)備價(jià)格昂貴，大部分的高等學(xué)校還無法普及。相關(guān)研究也受制于設(shè)備的數(shù)量，無法大規(guī)模展開。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的日趨成熟，根據(jù)摩爾定律，未來AR設(shè)備的價(jià)格定會(huì)大幅下降，大范圍的應(yīng)用指日可待。

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（編輯：魯利瑞）