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          由信息產業的歷史,看 VR/AR/AI 之于教育

          小U說
          VR/AR 能影響哪些教育場景?VR/AR 成本劃算嗎?AI呢?對于國內創業者,VR、AR及AI相關的領域充滿了機會,但同時要謹慎看待自己的“技術壁壘”。我們相信除非是達到“好用”的級別,否則一切“工程”上的突破或許都不能給教育帶來革命性的影響。
          VR/AR 帶來的是什么?

          信息產業發生過幾次革命:

          1、計算機的出現,提供了運算能力

          2、PC 的出現,將運算能力部署到每個桌面

          3、Internet 的出現,將運算能力連接,使運算結果影響的范圍擴大

          4、智能手機和移動互聯網的出現,讓運算能力隨身攜帶,且時時互聯

          5、物聯網還未形成,但其讓運算能力無處不在,會是下一場革命

          所以,把運算能力作用的范圍延伸,才是基礎革命。VR/AR 都不具備此能力。它們交互能力的極大提升。大概可以類比為彩色電視、3D 電影、觸摸屏幕的出現,是一次產業升級乃至重新洗牌的機會,但并不是根本性的變革。
          VR 的核心意義,是在兩大問題的解決上,提供了比以往更好的體驗:

          突破空間限制 比如:參加賽事,遠程會議,參觀博物館

          突破資源/能力的限制 比如:飛機駕駛,模擬手術,模擬戰爭,星際旅行,賽事回放

          AR 可以看做 VR 和現實的疊加,因此它不能完全脫離現實。但是,現實不一定是主角。所以,它提供兩種應用場景:

          在現實構造虛擬 現實為背景,VR 為主體。比如:虛擬布置房間,尋寶游戲

          與現實的另類交互 現實為主體,VR 為輔助。比如:虛擬操作界面,增強信息展示

          AR 的第一種場景,本質來說還是 VR。所以綜合來說,VR/AR 三大核心意義:

          突破空間限制

          突破資源/能力限制

          與現實的另類交互

          基于以上三點,分析對教育的影響。

          VR/AR 能影響哪些教育場景?

          突破空間限制

          虛擬教室:老師和學生都可以在遠程就像在教室一樣。甚至整個教室都是虛擬的。但這只是對物理教室的模擬,不會突破傳統教室的教學效果。雖然教室容量可以無限擴展,但教學效果會更差。可以算作是更自然的在線直播課,這是進步。某種程度下翻轉課堂的線下部分,也可以線上進行了。

          虛擬觀察:參觀虛擬博物館,看仿真的展品,進入虛擬的歷史事件現場,到達虛擬的地理位置。可以比圖文提供更全面的感官刺激,形成更好的記憶。但只能比視頻提供更自由的視角,對教學效果的提升不會很大。

          突破資源/能力限制

          模擬操作:模擬駕駛汽車、飛機、飛船、挖掘機,模擬物理、化學、生物實驗,模擬把玩各種奇珍異獸。以前只能語言描述的,或者視頻展示的,現在都可以“親自”操作,就算做錯了,也不會對生命財產有威脅。VR 模擬比單純的計算機模擬更直觀,與接下來的實操更接近,應該可以提供更好的教學效果。

          構造超現實世界:培養想象力、創造力是教育的內核。把頭腦中抽象的概念,通過 VR 變成可以直觀體驗、操作的虛擬實體,甚至是虛擬社會。如果 VR 化的過程能簡單、快速,甚至傻瓜化,那會對教育產生很大的影響。無數“不切實際的幻想”都可以被快速檢驗。想象的成本,下降。

          與現實的另類交互

          虛擬助手:當學生做實操時,通過 AR 提供一些即時即地即景的幫助、提示、說明、演示,能學得更快。

          側面效果

          上面的分析都是從教學內容呈現角度出發,因為更直觀,減少了頭腦中“腦補”的過程,所以學習起來會輕松一些。但此外,VR/AR 的交互方式,可能也會對學習者的興趣、專注度等產生正向影響。這類側面效果,還需要進一步驗證。

          成本劃算嗎?

          其實 VR/AR 的技術進步主要體現在硬件上。軟件技術大多是早就有的。像虛擬物理、化學實驗,早就可以做,但并未形成氣候。我想主要問題,應該是提升的教學效果不及付出的成本。這可是純軟件成本啊。

          結論:VR/AR 對學習效果的影響并非革命性的。在教育領域大展身手,還需要等待軟硬件成本的大幅下降。

          AI 呢?

          AI 可以構造出絕對博學的“人”,相當于把所有古代先賢和當代大賢集于一身,但表現出的卻是一只“懂你”的機器貓。從小與此相伴成長,絕對是古往今來第一名師。

          那么問題來了:

          已有這樣的 AI,那還需要學習嗎?學習目的是什么呢?

          作者:孫志崗

          圖片來源:網絡

          內容來源:孫志崗的博客

          轉載:芥末堆

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