智能教育领域VR发明专利授权现状及发展建议*——基于《中国专利全文数据库》（2009—2018）专利数据的系统综述

◆李萌 胡永斌 赵德朋

0 引言

智能教育是我国教育信息化发展的新方向，运用智能技术支持的智能教育将是人工智能国家发展战略之一，已成为国际共识[1]。虚拟现实（VR，Virtual Reality）是人工智能的八大关键共性技术之一，是当前和未来智能教育领域的一个重要研究内容。VR发明专利是体现智能教育领域技术创新发展水平的重要指标之一，通过对VR发明专利进行系统综述，了解智能教育领域的技术创新现状、预测技术发展趋势。然而，对期刊数据库的检索发现，智能教育领域对VR发明专利现状及发展趋势鲜有涉及，专利分析没有得到领域学者的应有重视。目前，我国教育领域VR发明专利的授权现状是什么？呈现出怎样的特征和发展趋势？涉及哪些关键技术？针对这些问题，本文对《中国专利全文数据库》（2009—2018）中的授权专利现状进行分析并给出发展建议，以期为智能教育领域研究提供关键技术创新现状和发展趋势，从而推动知识创新流动。

1 研究过程与方法

本研究分别从时间、所有权、研究主题等几个维度对国内202项教育领域VR发明专利进行分析，具体包括数据来源、遴选标准、分析框架、信度检验。

1.1 数据来源

本研究的研究样本取自《中国专利全文数据库》（2009—2018）中的专利授权申请书。

1.2 遴选标准

本研究以“虚拟现实”“virtual reality”等关键词，对《中国专利全文数据库》（2009—2018）中的发明专利进行检索，查找到322个搜索结果；进一步分析这些搜索结果与“教育领域VR发明专利”这一主题的关联度，删除120项年份过早的专利、非发明专利以及一些装置设备相关等与主题相关度较低的搜索结果，最终得到202个样本。

1.3 分析框架

智能教育涉及关键技术、智能应用等多要素，其中教学、考试等活动应用需要教育智能化[2]。一些学科的支持、学习活动的实现无形中与虚拟现实技术相接壤。

1.4 信度检验

本研究采用内容分析的信度公式进行计算[3]。经分析，评判各维度栏目数为606，两人一致赞同的栏目数为556，因此，相互同意度K为：

K=2×556/（606+606）=0.92

本研究的信度R为：

R=2×0.92/[1+（2-1）×0.92]=0.96

本研究有效。

2 数据分析与讨论

2.1 授权人单位

企业拥有专利占绝大多数，这说明企业在教育领域的VR研究中实力雄厚且较为活跃；仅有19%的专利由高校获得，申请数量偏少，这说明高校在专利授权方面的主动性有待提高。需要特别指出的是，高校在基础研究方面的专利数上占57.9%，企业所拥有的基础研究的专利占36.8%；企业在应用研究方面的专利占63.2%，而高校在应用研究方面的专利占42.1%：这说明我国的专利权人主要集中在高校和企业，高校主要倾向于基础研究，而企业则倾向于应用研究。

2.2 专利分布

通过对《国际专利分类表》（IPC分类）的统计分析，能够得出该技术领域的专利申请分布情况和热点研究方向。其中，G09B1类24项（61.1%），G06F类26项（12.8%），A63B类23项（11.3%），G06Q类9项（4.4%），G16H类8项（3.9%），G02B类 3项（1.5%），F41A类、H04N类、G06T类各2项（1.0%），G05B类、G10L类、H04L类各1项（0.5%）。分析发现，专利的热点研究主要集中在以下几个方面：

1）G09B中的子类强调以学习者为中心，设计不同的学习资源的软硬件教学系统等用于教育培训；

2）G06F中的子类应用于虚拟远程教学情境等一些场景中，在输入输出端口增加可交互性编辑，体现学习过程的互动性；

3）A63B中的子类可提供培训进行实时评估反馈，使得教学更精准。

这表明教育领域VR技术的研究主要聚焦于数据处理、精准教学系统和技能培训等技术领域。

2.3 学科支持

根据教育部印发的新学科目录，有133项专利分布在13门学科，分别为教育学33项（16.3%）、工学32项（15.9%）、医学37项（18.3%）、军事学2项（1.0%）、管理学2项（1.0%）、艺术学6项（3.0%）、建筑学12项（5.9%）、文学7项（3.5%）、法学2项（1.0%）；另外，还有69项专利（占34.2%）为全学科支持，这些专利无法聚焦到某一具体学科，专属性不强，具有较强的通用性特征。可以看到医学、教育学等领域的专利较多，这是由于医学领域的教学可以模拟真实场景的医疗训练，这种模拟和仿真在很大程度上减少了实验和训练材料的消耗，具有可替代性、弥补性的特点；教育培训为专业知识的可领会性提供可能，因而成为专利申请的热点和趋势。

2.4 关键技术

需要突破的核心技术有近眼显示技术、感知交互技术等[4]。按技术，专利分布情况为环境建模技术51项（25.2%）、精准教学技术35项（17.3%）、虚拟交互技术32项（15.8%）、自动解答技术24项（11.9%）、虚拟网络交流技术11项（5.4%）、数据跟踪技术10项（5.0%）、虚拟驾驶技术9项（4.5%）、内容制作技术6项（3.0%）、感知交互技术5项（2.5%）、课堂互动技术4项（2.0%）、近眼显示技术3项（1.5%）、无线控制渲染技术2项（1.0%）、其他技术10项（5.0%）。从教学层面来看，精准教学、虚拟交互、自动解答等方面的专利较多。虚拟、体感交互技术开始从成熟的体感游戏到培训技能系统的过渡，包括捕捉学习者动作等信息，可以满足滑雪、焊接、肢体康复等项目需求。虚拟网络交流技术方便提供虚拟远程、面授的教育在线学习端口。数据跟踪技术应用于教育中的考核模块，对课堂教学实时在线的教师端和学生端同时进行虚拟化、个性化的学习指导[5]。

2.5 学习活动

学习活动是获取知识、经验进行的活动，包括正式学习、非正式学习。其中，正式学习是正常的学习环境下明确的、系统的教学活动[6]；非正式学习是未清晰定义的学习空间下知识的形成过程[7]。按学习活动，专利分布情况为非正式学习106项（52.5%）、正式学习80项（39.6%）、正式学习+非正式学习16项（7.9%）。非正式学习活动的数量居多，突出非正式学习实践性强的特质。未来应加强学校家庭一体化教育，促进VR教育专利不受时间、空间限制进行远程教育学习。专利中正式学习活动体现于学校教育、正规场所等学习者参与的学习活动，可以在学校中使用VR进行教与学。采用模式识别环节检测、跟踪、记录学习进程，分析评价结果，提出针对性学习建议，智能化服务教学体系的形成。

3 研究结论与建议

3.1 聚焦智能教育，以产学合作提升专利质量

本研究发现：当前专利授权人单位仍以企业为主，高校大大落后于企业。研究建议：加强产学研交流合作力度，激励高等学校、科研院所、个人及企业等开展智能教育学科建设，聚焦教育领域，采用自主研发、校际联合、校企联合等多种方式，开展VR相关技术和应用领域的研究。已有学者研究表明：高校独立申请专利与企业授权专利相比更具基础性，侧重于解决科学问题，是后续专利申请的有力支撑。高校以基础研究为主，企业则以市场价值应用为导向，因此，鼓励产学合作研发有利于实现知识转移和应用创新知识，共同提升专利质量。

3.2 顺应智能时代发展，攻克存在短板的关键技术

从整体来看，国内已有的核心关键技术与世界先进水平还存在较大差距。其中，近眼显示技术解决因视觉画面质量过低等引发的眩晕等生理反应，无线控制模块和渲染互动技术等关键技术在专利中所涉及的数量有些欠缺。研究建议对国内研发较少的技术领域加强专利布局，针对已有基础领域的专利布局进行针对性、系统性研发，为项目发展提供共性技术、关键技术甚至颠覆性技术的供给，为产业带来生机。同时，以更有效的策略掌控并最大限度降低新型技术的负面影响。

3.3 推动正式学习与非正式学习相互交融，实现随时学习的可能

专利中既有正式学习活动又有非正式学习活动的融合的研究数量不多，这种学习活动可以营造一种开放式、共享式学习活动环境，使VR构建虚拟学习活动随时化、无边界化，可以解决距离衰减的问题，从而实现空间随机移动等。那么，如何通过正式学习+非正式学习相融合的方式来检测其学习效果以及融合的适用性？为此，研究希望借5G网络的高速率、高传输带宽、低工作时延的技术创新特性，将虚拟化课程活动教学实现构建一个以交互式虚拟和沉浸式移动为特性的智能化学习体验环境[8]，实现技术集成教育活动的开展。

4 结束语

VR学习资源的建设使教育资源无边界和均衡化、传统学习方式与新型学习方式混合化。研究还存在一定的不足：首先是检索到的专利数量相对较低；其次是一般专利申请到专利授权都需要较长时间，无法及时发现现有专利的动态并加以分析；最后，对于专利如何影响后续的创新有待更深层次的挖掘。