基于數(shù)字教育平臺的裝備類課程智慧教學(xué)研究

印敏 滕義超 孟鑫 楊磊

［摘 要］ 裝備類課程的實裝教學(xué)存在人力物力投入大，可支撐人數(shù)少，教學(xué)時間和場地受限等問題，“互聯(lián)網(wǎng)+”和“VR+AI”技術(shù)的數(shù)字教育平臺可以推動傳統(tǒng)裝備教學(xué)方式的巨大轉(zhuǎn)變。通過研究融合數(shù)字模擬與“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)優(yōu)勢的開放式裝備教學(xué)運(yùn)行架構(gòu)，提出了基于能力圖譜和知識圖的知識矩陣分解方法，運(yùn)用AI技術(shù)構(gòu)建了“智適應(yīng)評測和導(dǎo)學(xué)”體系平臺，提出基于翻轉(zhuǎn)課堂的線上線下混合式教學(xué)模式，提高裝備教學(xué)效率。

［關(guān)鍵詞］ 智慧教學(xué)；數(shù)字教育平臺；VR；AI；混合式教學(xué)

［基金項目］ 2021年度國防科技大學(xué)本科和任職教育教學(xué)研究課題重點課題“‘為戰(zhàn)抓教氣象海洋專業(yè)組訓(xùn)能力培養(yǎng)機(jī)制研究”（U2021213）；2022年度國防科技大學(xué)校級教學(xué)成果培育項目“氣象海洋專業(yè)生長軍士培養(yǎng)創(chuàng)新與實踐”（65），“構(gòu)建軍士職業(yè)本科人才培養(yǎng)體系——以氣象海洋專業(yè)為例”（174）

［作者簡介］ 印 敏（1978—），女，江蘇泰興人，博士，國防科技大學(xué)氣象海洋學(xué)院副教授，主要從事氣象信息網(wǎng)絡(luò)與信息獲取裝備研究；滕義超（1989—），男，遼寧鞍山人，博士，國防科技大學(xué)氣象海洋學(xué)院講師，主要從事微波光子技術(shù)和氣象雷達(dá)系統(tǒng)設(shè)計研究；孟 鑫（1979—），男，山西晉中人，博士，國防科技大學(xué)氣象海洋學(xué)院副教授，主要從事電磁兼容與氣象雷達(dá)系統(tǒng)設(shè)計研究。

［中圖分類號］ G642.0 ［文獻(xiàn)標(biāo)識碼］ A［文章編號］ 1674-9324（2023）14-0149-04［收稿日期］ 2022-10-03

現(xiàn)代裝備種類繁多，集成度高，技術(shù)發(fā)展迅速，建設(shè)場地和造價成本要求高，維護(hù)復(fù)雜，因此裝備類課程的實裝教學(xué)存在人力物力投入大、可支撐人數(shù)少、教學(xué)時間和場地受限、不便于設(shè)置故障等一系列問題。隨著虛擬現(xiàn)實技術(shù)（VR）與人工智能技術(shù)（AI）以驚人的速度發(fā)展和應(yīng)用，裝備類課程的教學(xué)方法和教學(xué)模式有了巨大的變化。充分利用“互聯(lián)網(wǎng)+”和“VR+AI”技術(shù)，構(gòu)建開放集約型裝備數(shù)字教育平臺，對改進(jìn)傳統(tǒng)的實裝教學(xué)模式，創(chuàng)新開展裝備類智慧教學(xué)方法的研究具有重要現(xiàn)實意義，使裝備教學(xué)全方位、多層次、看得清、有互動。

一、數(shù)字教育技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

VR生成集視覺、聽覺和觸覺于一體的逼真的三維世界，突破了時間、空間和其他條件的限制，自2015年左右開始應(yīng)用于虛擬仿真實驗教學(xué)，對教育領(lǐng)域意義重大。我國許多高校都建設(shè)了虛擬仿真實驗教學(xué)中心，進(jìn)一步推進(jìn)虛擬現(xiàn)實技術(shù)與實驗教學(xué)的深度融合，拓展實驗教學(xué)內(nèi)容的廣度和深度［1］。大量學(xué)者與研究人員在VR課堂教學(xué)、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育、非正式學(xué)習(xí)空間等方面開展了廣泛而深入的研究［2-4］。VR技術(shù)雖然給我們帶來了全新的教學(xué)思維和服務(wù)體驗，但是其在智慧校園中的應(yīng)用還處于探索階段，依然面臨虛擬仿真系統(tǒng)孤島、與實裝教學(xué)銜接不成體系、效果分析評價不及時等問題［5］。

目前，人工智能技術(shù)在教育中的應(yīng)用尚處于起步階段。AI的一大優(yōu)勢在于能夠通過教育狀況、課堂互動、社交媒體等數(shù)據(jù)的采集，分析學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、學(xué)習(xí)興趣和潛力，制定最佳的學(xué)習(xí)方法［6］。AI技術(shù)以教師的多年教學(xué)經(jīng)驗為基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)挖掘與人工智能算法，為學(xué)生提供全程個性化評測，甚至可以智能推送個性化導(dǎo)學(xué)的內(nèi)容，解決師生溝通不及時等問題，真正實現(xiàn)教學(xué)過程以學(xué)生為中心。

二、開展裝備類課程智慧教學(xué)的方法思路

改進(jìn)傳統(tǒng)的裝備類課程教學(xué)模式，首先要利用數(shù)字新技術(shù)構(gòu)建數(shù)字教育新平臺，在新平臺下研究裝備智慧教學(xué)的新模式和新方法。圖1所示為裝備智慧教學(xué)的體系思路，“互聯(lián)網(wǎng)+”、數(shù)字模擬和AI是裝備智慧教學(xué)的技術(shù)基礎(chǔ)。在構(gòu)建聯(lián)網(wǎng)開放式裝備教學(xué)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，需要對知識體系進(jìn)行分解，便于學(xué)生學(xué)習(xí)掌握和自我測試；可以分別從能力和知識體系的角度劃分知識內(nèi)容，按能力圖譜和知識圖譜將某一門課或者某一個領(lǐng)域的知識體系分解為知識矩陣，便于在知識矩陣的基礎(chǔ)上，運(yùn)用VR、AI等數(shù)字化教育技術(shù)，建立可探索、可互動的數(shù)字化“智適應(yīng)導(dǎo)學(xué)”和“智適應(yīng)評測”平臺體系；可以充分利用已建數(shù)字教育平臺及資源，采用線上線下和翻轉(zhuǎn)課堂的混合教學(xué)模式，從體系設(shè)計的角度尋求課程內(nèi)容與教學(xué)方法手段的最佳匹配，促進(jìn)學(xué)生與教師的雙向交流與提升，發(fā)揮數(shù)字教育平臺的最大優(yōu)勢。

（一）融合數(shù)字模擬與“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)優(yōu)勢的開放式裝備教學(xué)運(yùn)行架構(gòu)

裝備教學(xué)應(yīng)打破傳統(tǒng)實裝教學(xué)時間、場地和人數(shù)固定的弊端，充分利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)字仿真技術(shù)，構(gòu)建如圖2所示的開放式裝備教學(xué)架構(gòu)，體系化拓展裝備教學(xué)思路和理念。

開放式裝備教學(xué)能充分滿足學(xué)生隨時隨地自主學(xué)習(xí)的需求，要求在教學(xué)建設(shè)上體現(xiàn)更體系化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化的特點。在模塊內(nèi)容的形式設(shè)計上，可以從基本的在線課程、模擬仿真訓(xùn)練器拓展到自我學(xué)習(xí)訓(xùn)練、自我測試評價、自我探索導(dǎo)學(xué)等方面；在展現(xiàn)形式上，可以從通用性、基礎(chǔ)性場景拓展到復(fù)雜性和案例性場景，可以借助三維互動進(jìn)行展示，模擬真實裝備，既能生動形象地展示復(fù)雜概念，又能逐一探究裝備內(nèi)部的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，多元觸發(fā)反饋，模擬實際故障情況，使裝備教學(xué)“看得清、有互動”，還可以自己編寫和設(shè)計腳本，不斷積累更新案例；在學(xué)習(xí)使用模式上，既可以按部就班地按章節(jié)單元模式系統(tǒng)化學(xué)習(xí)，也可以從崗位任職需求出發(fā)，采用問題式學(xué)習(xí)法。

（二）基于知識圖譜和能力圖譜的知識矩陣分解方法

傳統(tǒng)的裝備教學(xué)一般都是按知識體系的順序，從基本概念和基本原理開始逐一展開，介紹各章節(jié)各單元的知識點。這種教學(xué)方式的優(yōu)點是體系完備詳細(xì)，特別適合初學(xué)者，但是對于有一定基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者來說，這種教學(xué)方式對各章節(jié)和單元之間的分割不足，在前后關(guān)聯(lián)、前后對比和全面綜合的角度的教學(xué)設(shè)計不足，可能導(dǎo)致知識學(xué)完了，能力提升得不明顯，或者實際工作中遇到問題，難以在裝備教學(xué)的數(shù)字化平臺資源中迅速查找定位。

為了進(jìn)一步滿足不同人員初期和后期的不同學(xué)習(xí)需求，充分發(fā)揮裝備數(shù)字教育平臺的作用，我們希望能對裝備中的知識點進(jìn)行分解，可以像“堆積木”一樣組合學(xué)習(xí)，也可以像“查字典”一樣按需查詢，據(jù)此提出按知識圖譜和能力圖譜對知識體系進(jìn)行矩陣化分解的思路和方法。

如圖3所示，知識圖譜是自下而上，從知識點角度考量知識掌握程度的標(biāo)準(zhǔn)，可以是基本理論概念、基本實踐應(yīng)用等知識點和基本單元。能力圖譜是自上而下，以目標(biāo)為導(dǎo)向，從運(yùn)用角度考量能力的標(biāo)準(zhǔn)，評價達(dá)到某一能力的水平，以及存在的知識缺陷等。兩者是有機(jī)整體，知識圖譜適用于漸進(jìn)式知識學(xué)習(xí)和評測，能力圖譜適合于綜合性運(yùn)用評測。裝備知識體系的二維模塊化知識矩陣分解，既能覆蓋所有知識內(nèi)容，又深淺兼具，便于各類人員根據(jù)需要自主組合學(xué)習(xí)。

（三）基于AI技術(shù)的裝備智慧教學(xué)“智適應(yīng)評測和導(dǎo)學(xué)”體系平臺

裝備教學(xué)融合數(shù)字模擬與“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)優(yōu)勢，采用開放式教學(xué)運(yùn)行架構(gòu)，應(yīng)充分考慮學(xué)習(xí)人員的學(xué)習(xí)評價和自我檢測需求?？梢詷?gòu)建多維度的評價準(zhǔn)則和評價測驗互動題庫，將教師多年的教學(xué)經(jīng)驗數(shù)字化，再充分利用AI技術(shù)，及時收集學(xué)生學(xué)習(xí)狀況，進(jìn)行全面診斷，給出精準(zhǔn)的導(dǎo)學(xué)幫助。“智適應(yīng)評測和導(dǎo)學(xué)”體系平臺包括評價標(biāo)準(zhǔn)、評價方式、評價分析準(zhǔn)則和輔導(dǎo)建議計劃四個關(guān)鍵AI模塊，這些是實現(xiàn)智適應(yīng)評測和智適應(yīng)導(dǎo)學(xué)的基礎(chǔ)。在評價標(biāo)準(zhǔn)上，需要對各知識圖譜中的教學(xué)內(nèi)容分別設(shè)定不同等級的要求；在評價方式上，需要設(shè)計不同等級和不同內(nèi)容的測評題目，以便對學(xué)生的能力水平精準(zhǔn)定位；在評價分析規(guī)則上，需要針對每道測評題目的評測結(jié)果，分析學(xué)生的掌握程度和短板缺項；在輔導(dǎo)建議計劃上，要根據(jù)學(xué)生的短板缺項評價結(jié)果，給出學(xué)習(xí)建議，并推薦導(dǎo)學(xué)資源。其中，評測分析規(guī)則是AI智能分析推薦的關(guān)鍵依據(jù)。需要在研究運(yùn)用能力圖譜與知識圖譜的基礎(chǔ)上，分析知識之間和知識與能力之間的關(guān)聯(lián)，形成知識遞進(jìn)與能力支撐關(guān)系圖，便于利用AI技術(shù)自適應(yīng)分析評測結(jié)果，給出推薦導(dǎo)學(xué)建議?！爸沁m應(yīng)評測和導(dǎo)學(xué)”體系平臺可以按知識體系順序?qū)W習(xí)，根據(jù)單元學(xué)習(xí)進(jìn)度開展伴隨式評測，以便及時掌握各知識點的學(xué)習(xí)情況，也可以從反向綜合能力運(yùn)用的角度，根據(jù)裝備運(yùn)用場景，開展綜合性評測，有利于從整體評估學(xué)生的薄弱點，指導(dǎo)學(xué)生對相應(yīng)模塊查漏補(bǔ)缺。

（四）基于翻轉(zhuǎn)課堂的線上線下混合式裝備教學(xué)組織實施

傳統(tǒng)的裝備教學(xué)主要采用課上理論講解和實裝教學(xué)相結(jié)合的方式，在裝備數(shù)量有限的情況下，學(xué)生的參與度和創(chuàng)新性實踐都達(dá)不到很好的效果。運(yùn)用“互聯(lián)網(wǎng)+”和“VR+AI”技術(shù)的數(shù)字教育平臺后，大大豐富了裝備教學(xué)的手段，為創(chuàng)新裝備教學(xué)模式提供了可能。學(xué)生可以在課前借助充足的資源進(jìn)行多種形式的預(yù)習(xí)和自測，也可以按照探究發(fā)現(xiàn)的思路，帶著問題自主學(xué)習(xí)和思考；課上，教師可以根據(jù)學(xué)生預(yù)習(xí)、發(fā)現(xiàn)和研究中的重難點及關(guān)鍵問題，充分利用探究式、研討式、翻轉(zhuǎn)課堂等教學(xué)模式與方法，開展分析與研討，并針對重點內(nèi)容開展實際操練，節(jié)約大量理論講解的時間；課后，教師還可以利用可編輯的裝備教學(xué)數(shù)字教育平臺，設(shè)置各類綜合性測試，檢驗學(xué)生對內(nèi)容的理解和掌握程度［7］。

結(jié)語

可以預(yù)見，智慧教育平臺、數(shù)字VR平臺及AI教育技術(shù)改進(jìn)了傳統(tǒng)的裝備教學(xué)授課模式與評測方法，可以充分調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，多樣自主選擇各類復(fù)雜裝備的學(xué)習(xí)方式，并進(jìn)行探索式設(shè)計與實驗，有針對性地反饋學(xué)習(xí)質(zhì)量和能力評估；教師可以簡化教學(xué)組織實施，將AI智適應(yīng)評測體系平臺貫穿課前預(yù)習(xí)、課中教學(xué)、課后評測等各個環(huán)節(jié)，把主要精力放在教學(xué)資源建設(shè)和智適應(yīng)評測體系建設(shè)上，有效提高教學(xué)工作質(zhì)量及效率。隨著VR技術(shù)和AI技術(shù)的迭代發(fā)展，基于數(shù)字教育平臺與數(shù)字技術(shù)的未來教育，必然在教學(xué)模式與方法和教學(xué)組織與評價方面有很大變革，將會對教育環(huán)境、學(xué)習(xí)過程支持、教育評價、高校服務(wù)與管理等方面產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，使教育生態(tài)系統(tǒng)發(fā)生歷史性變革［8］。教育領(lǐng)域基于AI技術(shù)的智慧應(yīng)用必定是未來發(fā)展的趨勢，將擁有極其廣闊的發(fā)展前景［9］。

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Abstract： Real equipment teaching courses have many problems， such as large investment in manpower and material resources， small number of people， limited teaching time and space， etc. Digital education platforms with technologies such as Internet+ and VR+AI can promote the huge transformation of traditional equipment teaching methods. This paper studies the open equipment teaching operation architecture that integrates the advantages of digital simulation and Internet+ technology， proposes a knowledge matrix decomposition method based on capability map and knowledge map， uses AI technology to build a intelligent adaptation evaluation and guidance system platform， and proposes an online and offline mixed teaching mode based on flipped classroom teaching to improve equipment teaching efficiency.

Key words： smart teaching; digital education platform; VR; AI; mixed teaching