基于大數據的虛擬現實技術模型在課堂教學上的應用研究＊

陳建敏

基于大數據的虛擬現實技術模型在課堂教學上的應用研究＊

陳建敏

（黃山職業技術學院，安徽 黃山 245000）

隨著信息化技術的飛速發展，大數據、虛擬現實技術等詞頻繁出現在大眾視野，特別是2020年疫情爆發后，全國上下掀起了線上教學潮，轉變了課堂教學模式。如何利用好線上授課的大量數據，做好線上線下課堂教學等引發人們的思考。從大數據技術入手，引入文本分析算法，構建基于大數據的虛擬現實技術模型，改變傳統課堂授課模式，探索利用大數據分析授課數據，建立文本分析模型，更好地利用虛擬現實技術來滿足課堂教學要求，基于大數據的虛擬現實技術在課堂教學中的應用展開研究。

大數據；虛擬現實技術；文本分析；課堂教學

隨著科技的不斷進步，信息化技術飛速發展，已在各行各業中得到應用，給我們的生活帶來了翻天覆地的變化。近年來，大數據、人工智能、虛擬現實技術常被用于教育教學之中，已經成為了熱點研究問題。有的研究指出利用虛擬現實技術實現“以虛補實”，利用虛擬現實交互技術開發的實驗平臺達到提高實踐能力的目的[1]。有的研究指出利用虛擬現實技術開發實驗實訓項目，代替高危的實驗[2]。但是虛擬現實技術應用的同時，產生了大量的數據，并且學生在交互式操作過程中也會遇到各種各樣的問題，學生會給出相應的評價和評論，這些評價數據量也逐漸增大。如何對這些數據加以挖掘和分析，使虛擬現實技術的應用取得更好的效果，是本文的研究重點。

1 大數據相關技術

1.1 大數據技術

大數據技術概念比較抽象，一直以來不同的專家學者給出的定義也不同。籠統地說，大數據技術從狹義上可以認為是對大量數據進行分析，改善傳統技術難以管理大量數據的弊端，以便從大量的數據信息中能夠獲得有用信息。從廣義上來看，大數據技術涉及諸多領域，包括大數據應用、大數據工程、大數據技術等[3]。

1.2 大數據平臺

大數據Hadoop是當今流行的大數據平臺，其中的偽分布就是在一臺電腦上模擬多臺電腦進行計算模式[4]。HBase是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，利用HBase技術可在廉價PC Server上搭建起大規模結構化存儲集群，HBase是Hadoop的核心技術。Hive依賴于分布式存儲的查詢和管理大型數據集的數據倉庫，負責將SQL語句模板化成Map-Reduce任務，Hive對上層屏蔽了將SQL任務轉化為Map-Reduce任務的復雜細節，可以進行數據查詢處理等，是數據庫管理框架之一。Spark是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎，是Hadoop Map-Reduce的通用并行計算框架，能更好地適用于數據挖掘和機器學習等需要迭代的Map-Reduce的算法。Mathout其主要目標就是創建一些可伸縮的機器學習算法，包括集群、分類、CP、進化程序，Hadoop生態系統的機器學習Mathout和Pig。Storm是一個分布式的容錯的實時計算系統，為分布式實時計算提供了一組通用原語，可被用于“流處理”之中，在計算時將結果以流的形式輸出給用戶。Zookeeper是Hadoop和HBase的重要組件，是一個為分布式應用提供一致性服務的軟件。

1.3 文本分析

文本分析主要側重的是文本的情感分析，利用情感分析分類算法，針對評論提煉出情感的積極面或消極面。評論的情感傾向分析主要是研究評論中每一句話的情感傾向分 析[5]。文本情感分析的步驟設計面較廣，主要包括：①基礎數據的準備。②文本的預處理。文本的預處理又包括兩步，第一步“去污”，將文本中與我們所要分析的內容無關的地方全部去掉，以免給分析帶來“負擔”；第二步對處理后的進行分詞、定位其詞性和停用詞處理等。③針對文本中出現的客觀文本，不影響到評價的情感傾向的全部去除，也是為了給數據處理減負。④特征提取以及權重的加權計算，對文本每一句進行分析的時候，要提取出特征值，并針對每個特征值給出權重，加權得到整個評論的分值，在這個過程中，要建立正面和負面的語義庫以及網絡用語語義庫，用以匹配提取特征。⑤情感分類。基于情感分析分類算法進行情感傾向分析，最終得到相應高精準的預測結果。在進行文本的情感傾向分析的時候，有些詞語在特定的領域所表示的意思是不同的，而且在特定的領域才有其情感傾向，設計特定語義庫，分別區分正面的極性詞和負面極性詞。情感分析過程中，對評論中的所有分詞后，去除停用詞，進行詞性分析，計算出極性值和其權重，結果如果大于0，則為正面；結果小于0，則為負面；結果等于0，則為中性評價。

2 虛擬現實技術

虛擬現實技術是一種現實世界與虛擬世界相融合的一門技術，具有擴展現實、增強現實、混合現實等功能，目前在國內最流行的是VR技術[6]。VR內容的制作是應用時的重點環節，目前VR內容來源分為：全景實拍資源和3D建模資源，而能真正服務于工藝工法培訓領域的，以專業化的3D建模資源為主。3D建模通俗來講就是通過三維制作軟件通過虛擬三維空間構建出具有三維數據的模型。很多無法進行實地培訓或者培訓成本較高的場景，往往都需要通過3D建模來做出某個超現實的模擬環境，模擬環境是由計算機生成的、實時動態的三維立體逼真圖像。3D建模類VR資源包括場景、原件、角色、交互這四大部分。

VR中，參與者看到的所有環境信息都是虛擬的，沒有任何真實的部分，是完全將用戶帶到一個虛擬場景當中，因此用戶在參與過程中，主要是通過數據頭盔、位置跟蹤器、運動捕捉器等，便于用戶與虛擬空間實現互動。在AR當中，用戶通常情況下看到的東西部分真實、部分虛擬，用戶在參與過程中可以分清虛擬場景與現實場景。因為AR是現實世界與虛擬世界的結合，因此需要攝像頭等設備進行輔助，攝像頭拍攝到的現實畫面與虛擬場景相結合，實現虛擬世界遷入現實環境的效果。

3 基于大數據的虛擬現實技術模型

綜合大數據和虛擬現實技術的特點，基于課堂學習的需要，特別是2020年疫情發生后，全國上下開始了線上教學。線上授課遇到了很多問題，特別是對實操性強的專業，只能借助于虛擬現實技術，將需要實操的內容虛擬仿真，讓學生能在模擬的VR世界中實操，并能完成相應的實操，但是也遇到了很多麻煩，以虛代替真實的環境，無法把所有的知識點考慮全面，實驗實訓的側重點就只能靠經驗來設定。學生線上上課的數據以及實驗實訓的實操數據、學生使用過后的評論數據，數據集越來越大，從該數據集中提取到有用的信息，然后反饋給虛擬現實實訓中心，對于虛擬仿真項目再一次編程，使其更符合學生所需的知識點實操。為了實現上述功能，構建了基于大數據的虛擬現實技術模型，如圖1所示。

圖1 基于大數據的虛擬現實技術模型

4 模型分析

該模型分三個層次，分別是大數據平臺層、虛擬現實技術應用層、用戶使用層。大數據平臺層為整個模型提供數據存儲以及數據處理的平臺支持。虛擬現實技術應用層為整個項目的虛擬現實實訓項目、課堂教學內容進行開發和數據分析，通過虛擬現實實訓中心構建虛擬仿真教學內容，通過二次編程進行針對性修改，修改后用于對課堂教學、課堂教學和用戶交互所產生的數據進行分析，同時針對用戶評論進行文本分析，確定其文本評論的情感傾向，以反饋給平臺，作為課堂項目修改的依據。用戶使用層，該模型對管理員用戶、虛擬仿真開發者、教師用戶、學生用戶開放和交互。

5 結語

本文從大數據、虛擬現實技術在課堂教學中的應用入手，建立模型，用于改變傳統的課堂教學模式，使得虛擬現實技術更好地應用于課堂的實踐教學。大數據虛擬現實技術模型主要用來對數據進行分析，利用好教學過程中的所有數據。隨著5G技術的全面覆蓋，信息化的快速發展，將利用現代技術去顛覆傳統課堂，使得整個實驗實訓的教學效果更加真實化，其課堂教學的效果真正達到以虛補實，給現有的課堂教學帶來重大變革。

［1］謝峰.5G網絡下基于虛擬現實技術沉浸式課堂教學的應用與研究［J］.計算機工程與科學，2019（Suppl 1）：14-17.

［2］陳建敏，章艷珍，徐蘇麗，等.面向高職教育的智慧課堂“云+端”平臺的搭建——以中藥鑒定學課程為例［J］.教育教學論壇，2020（4）：364-365.

［3］王洋.大數據和虛擬現實技術的產業融合應用［J］.電信快報：網絡與通信，2019（6）：6-8.

［4］陳建敏，徐蘇麗.基于人工智能的智慧旅游大數據分析模型的構建［J］.電腦知識與技術，2019（11）：189-190.

［5］毛超群.基于改進情感詞典的在線旅游評論文本情感分類研究［D］.杭州：浙江工商大學，2017.

［6］張英馳.探析虛擬現實技術在高校教學中的應用及前景［J］.藝術科技，2018（10）：62.

G434

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2020.18.062

2095－6835（2020）18－0150－02

安徽省高等學校省級質量工程項目“VR虛擬現實技術虛擬仿真實驗實訓中心”（編號：2019xfzx09）階段性成果；安徽省重大線上教學改革研究項目“互聯網+課堂”背景下學生線上自主學習能力培育策略的研究與實踐（編號：2020zdxsjg331）成果；安徽省高校自然科學研究重點項目“基于python的智慧旅游大數據智能分析平臺的研發”（編號：KJ2018A0953）成果；安徽省高等學校省級質量工程項目“中藥鑒定學智慧課堂試點項目”（編號：2017zhkt415）成果

陳建敏（1985—），男，碩士，黃山職業技術學院講師，研究方向為大數據、人工智能、虛擬仿真等。

〔編輯：王霞〕