沉浸式教学在机器人网络技术课程中的探索与实践

王卓，胡源，陈铭治

（1.上海理工大学 机械工程学院，上海 200093；2.上海理工大学 水下机器人与智能系统研究院，上海 200093）

在信息化时代，信息技术与实验教学日益深度融合，慕课、翻转课堂、VR 智慧教室[1]、AR 实训课堂[2]等新技术和新交互方式得到了广泛应用。沉浸式教学[3]是将数字仿真资源自然地融入线下实验教学过程，结合课堂动画，将学习知识点生动形象地展现，能够增强学习者的思维沉浸感与精神专注度。

然而，目前的沉浸式教学是对混合式教学的照搬，对学习者知识认知效能优化机理缺乏探讨。基于此，本文将布鲁姆认知目标发展理论引入机器人网络技术课程实验教学设计中，以虚拟现实、增强现实技术重塑虚实课程资源的融合方式，并对创建相应的教学生态提出指导意见。

1 沉浸式教学模式

布鲁姆认知目标发展理论[4]是一种用于理解个体在实践学习过程中涉及的不同认知活动水平的有用框架。它将个体的逻辑思维与认知心理活动的整个过程体系具体划分为记忆、理解、应用、分析、评价和创造等认知层次。其中，记忆、理解和应用属于“浅层学习”维度，分析、评估、创新属于“深层学习”维度。传统的沉浸式教学注重浅层学习的实践评价，导致培养出的个体一旦面对需要进行知识迁移或者因地制宜解决实际问题时易变得手足无措。因此，教育工作者试图将更多积极主动的学习活动巧妙地融入教学实践，以培养个体更深层次的学习和批判性思维能力。

混合现实技术[5]（如增强现实和虚拟现实，AR和VR）很好地契合了人本主义理论，它通过数字媒体影响学习者的自我调节、自我效能、认知负荷、动机、身体感知和兴趣。尽管如此，教育领域的专家对增强现实和虚拟现实在教育环境中应用的观点、情感、态度和讨论的了解仍然有限，因为现有研究主要针对特定人群展开。

综上可知，在机器人工程专业领域，目前尚缺少将布鲁姆认知目标发展理论应用于基于VR/AR 的沉浸式教学模式的相关研究。基于布鲁姆认识理论提出的“二维度”框架能够将虚实教学资源相结合的沉浸式教学模式分别展开，并针对不同的教学阶段细分为6 个层次。

2 基于布鲁姆认知目标发展理论的沉浸式教学设计

自2017 年起，研究团队提出了“三实一合”的机器人工程专业混合式教学设计理念[6]，即以落实立德树人为统领、以夯实在线课程和实验教学为基础、以完善实验教学资源为导向，切实促使科研与教学相融合。 近年来，团队开始建设基于上海理工大学融媒体矩阵的“一网畅学”智慧教学空间，目前已建成一套面向机器人测控实验的沉浸式VR 智能学习跟踪测评系统[7-8]。研究团队以布鲁姆认知目标发展理论的6 个认知层次为着力点，探究沉浸式教学设计模式下的个体认知规律，并以此为纲领，针对机器人网络技术课程打造更为适宜的工业网络技术实验教学生态。

图 1 展示了基于布鲁姆认知目标发展理论提出的混合式教学模式。浅层学习[9]适配由网络通信技术理论到具体网络安全技术的知识解码过程，深层学习[10]适配具体网络安防解决途径到网络安全关键技术的知识编码过程。这一模式的核心理念在于通过融入浅层学习、深层学习两个维度促成数字仿真资源与物理实验资源的有机融合，从而共同推动教学实践活动在6 个认知层次之间的迭代，形成有利于学习者知识理解的积极效应。

混合式教学模式设计是出于两方面考虑。一方面，传统的沉浸式教学设计通常注重章节知识点在“明线”学习层面的记忆、理解和再运用，却较少关注相关知识内容在“暗线”学习层面的分析、评价和再创造。将“明线”学习任务托管至沉浸式VR 线上课堂，可以通过托管后台对学生学习数据进行实时挖掘整合，从而协助主讲教师有针对性地开展具反向思辨性的线下实践活动，即翻转课堂。另一方面，针对机器人网络技术的线下AR 实践往往存在设备信息安全、数据编码技术、网通条件等诸多问题，需要主讲教师在问题剖析上增强引领，从而将科学问题由课堂理论真正带入实验实践，形成师生互动、生生协作的实践测评环境。

图1 基于布鲁姆认知目标发展理论的沉浸式教学模式

经过一段时间的实验教学，研究团队发现浅层学习在理论学习[11]中的占比并非一成不变。托管系统根据知识点的测评结果会自适应增删部分低频错误率环节，这些环节以缄默状态保存在云端，待随堂测评时再次调用。若托管系统发现线上仿真测评结果存疑，还会通过随送消息要求教师在线下实践测评预留特定环节，继续跟踪学生个体在特定知识理解方面的行为表现。针对线上测评优异的学生个体，托管系统要求教师在线下AR 实践中开展更具挑战性、研究性的教研活动。

3 沉浸式教学运行环境

沉浸式教学活动环境是保证随堂考核质量的关键因素之一， VR 云平台是完全无监督的学习环境，是以学生为中心的教学活动，旨在获得学生个体在浅层学习中的行为表现，进而指导AR 实践空间有针对性地创建活动内容。AR 实践空间是一种有监督的学习环境，是以学生实操进程为导向的教学活动，旨在获得学生个体在深度学习中的思辨表现[12]，进而反馈至线上VR 云平台的托管系统进行有针对性的调整。相对而言，学生个体在执行难度较大的实践学习任务时，教师无监督学习比有监督学习能够为其带来更大的成就感和参与感，但在任务绩效方面处于劣势。近年来，研究团队针对机器人网络技术课程积极围绕沉浸式教学开展翻转课堂尝试，发现翻转课堂更适合安排难度和挑战度较低且在线上VR 云平台环境的教学任务。此外，沉浸式教学中的活动环节应控制在2～3 个，冗余的任务安排可能会过度分散学生的精神专注力，大量累积认知负荷从而导致精神疲劳。

4 沉浸式教学案例

研究团队以机器人网络技术课程TCP/UDP 编程技术模块[13]为例，阐释基于布鲁姆认知目标发展理论的沉浸式教学模式设计与运用。

所选单元共设计3 个知识关键词，依次是:TCP/UDP 协议定义、架构与收发原理，三者呈现依次递进的关系。具体来看，第一阶段通过知识关键词引导学生在线上VR 云平台中探索知识出处，这一过程对应浅层学习中个体对于知识的记忆与理解过程。个体在无监督学习环境中尝试在仿真环境下拆解服务器和客户端硬件，并在仿真环境下操作编码引擎，生成数据通信接口，伴随此过程，个体会借助智慧推动面板获取来自互联网的补充性知识，并通过Steam VR 社区[14]完成知识分享与线上互助。第二阶段通过托管平台梳理高频错误并指导教师有针对性地制定AR 实践活动，这一过程对应深层学习中个体对于知识的分析与评价过程。个体在监督学习环境中基于主讲教师给定的AR项目，尝试根据脑海中已编码形成的知识网络搭建模块化CS 硬件结构环境，尝试借助托管平台内的深度学习工具检查自行撰写的C++脚本，随后，借助代码管理工具Subversion 请求教师给予编码注释校对，依据审定结果组织线下分组讨论，最终完成例程的部署与实施。第三阶段通过AR 项目评估导出的实施建议引导学生在线上VR 仿真环境中进一步挖掘知识出处，这一过程对应浅层学习中个体对于知识的应用过程。个体继续在无监督学习环境中尝试在仿真环境下拆解服务器和客户端硬件，并在仿真环境下扩展已制作数据通信接口的功能，伴随此过程，个体会再次借助智慧推动面板获取来自互联网的补充性知识，并通过Steam VR社区完成互助分享。第四阶段再次通过托管平台梳理“学生DIY”式项目产生的高频错误并指导教师有针对性地制定更具挑战性的AR 实践活动，这一过程对应深层学习中个体对于知识的创造过程。个体在监督学习环境中基于主讲教师给定的高阶AR 项目，尝试根据脑海中重新编码形成的知识网络调整模块化CS 硬件结构环境，并尝试借助托管平台内的深度学习工具检查再次优化撰写的C++脚本，随后，借助代码管理工具Subversion 请求教师给予编码注释校对，依据审定结果组织线下分组实践，最终完成对新例程的部署与实施。

5 结束语

要做好虚实实验教学资源的有机融合，本质上是构建一套推动个体知识良性迭代的方法论。本文以布鲁姆认知目标发展理论为指导设计的沉浸式教学模式对机器人网络技术课程教学实践具有一定的参考价值。未来可从以下几个方面增强沉浸式教学效果：重建热点关键词与知识体系的整体关联，继续推进线上VR 资源与线下AR 资源的整合，倡导教师针对新工科课程要具备对数字媒体新技术的融入能力，重视沉浸式教学中对个体知识认知规律的研究。