一種基于5G+XR 虛擬仿真的軌道交通課程虛擬教學(xué)資源應(yīng)用效果的評價(jià)方法

陳 超

（廣州鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程學(xué)院，廣東 廣州 511300）

0 引言

隨著科技的不斷發(fā)展，5G+XR 虛擬仿真技術(shù)成為教育領(lǐng)域的重要工具。通過5G+XR 虛擬仿真技術(shù)，在軌道交通教學(xué)中構(gòu)建高度逼真的虛擬環(huán)境，為學(xué)生身臨其境地學(xué)習(xí)虛擬教學(xué)資源提供虛擬教學(xué)環(huán)境[1]。在課程虛擬教學(xué)資源應(yīng)用效果評價(jià)方法設(shè)計(jì)方面，通過模擬器和場景的運(yùn)用，利用該技術(shù)對學(xué)生的學(xué)習(xí)情況進(jìn)行跟蹤。結(jié)合5G 網(wǎng)絡(luò)的高速傳輸、低延遲特性與XR 技術(shù)的沉浸式，為軌道交通課程帶來變革與提升。5G 與XR 的結(jié)合預(yù)示著教育領(lǐng)域?qū)⑦~進(jìn)全新的時(shí)代，提供更加真實(shí)、豐富的教學(xué)環(huán)境。為了更好地實(shí)現(xiàn)對軌道交通課程虛擬教學(xué)資源應(yīng)用效果的評價(jià)，本文提出一種基于5G+XR 虛擬仿真的軌道交通課程虛擬教學(xué)資源應(yīng)用效果評價(jià)方法。

1 軌道交通課程虛擬教學(xué)資源分類

1.1 基于XR 虛擬仿真技術(shù)構(gòu)建虛擬教學(xué)環(huán)境

選擇Oculus Quest 2 VR 頭盔和Microsoft HoloLens 2 AR 眼鏡為XR 設(shè)備。Oculus Quest 2 有高分辨率（2880×1600）和寬視場角（100°），刷新率高達(dá)120 Hz。HoloLens 2 則提供全息投影分辨率（3200×1600）和適中的視場角（52°），刷新率為60 Hz。軟件選用Unity Pro 訂閱版，該版本支持最新的XR 插件，如Unity XR Interaction Toolkit 等[2]。采用Unreal Engine 4.23 版本開發(fā)。使用3D 掃描技術(shù)和圖像采集技術(shù)獲取真實(shí)場景的數(shù)據(jù)，多邊形建模、NURBS 建模及細(xì)分曲面建模等技術(shù)創(chuàng)建模型[3]。用C#、JavaScript 等編程語言編寫腳本。本文教學(xué)情況見表1。

表1 基于5G+XR 虛擬仿真技術(shù)構(gòu)建教學(xué)虛擬環(huán)境

1.2 基于5G 技術(shù)的軌道交通課程虛擬教學(xué)資源分類

假設(shè)A 為教學(xué)資源的質(zhì)量，B 為學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，C 為教學(xué)資源的數(shù)量，D 為教學(xué)資源的整合程度。得到：

式中：f表示函數(shù)關(guān)系，A 受到學(xué)生學(xué)習(xí)效果B、教學(xué)資源數(shù)量C 和教學(xué)資源整合程度D 的影響。通過這個公式，選擇最優(yōu)的教學(xué)資源構(gòu)建資源體系，如表2。

表2 不同維度對教學(xué)資源進(jìn)行分類

2 軌道交通課程虛擬教學(xué)資源應(yīng)用效果評價(jià)

2.1 計(jì)算課程虛擬教學(xué)資源應(yīng)用效果評價(jià)的初始權(quán)重

運(yùn)用AHP 方法，確定各一級指標(biāo)在軌道交通教學(xué)資源應(yīng)用效果評估中的權(quán)重。做法如下：

對同一層的各指數(shù)進(jìn)行成對重要性比較，創(chuàng)建一個判斷矩陣（表3），G+XR 虛擬仿真教學(xué)平臺、軌道交通教學(xué)資源庫、名師課堂視頻資源、軌道交通實(shí)踐操作教程以及在線討論區(qū)資源是5G+XR 虛擬仿真教學(xué)平臺在線討論區(qū)資源[4]。

表3 判斷矩陣及一級指標(biāo)權(quán)重

計(jì)算各矩陣中每一行的相對重要程度總和，各層次總和（表3）。用V1，V2，…，V6表示各行的相對重要性等級和，權(quán)重Wi的算式為：

Wi分別是W1到W2，即5G+XR 虛擬仿真教學(xué)平臺、軌道交通教學(xué)資源庫、名師課堂視頻資源、軌道交通實(shí)踐操作教程及在線討論區(qū)資源的一級指標(biāo)權(quán)重。

判定矩陣的相容性指數(shù)CI與同階隨機(jī)相容性指數(shù)RI的比值，記為CR，當(dāng)CR=＜0.10 時(shí)，說明該判斷矩陣達(dá)到令人滿意一致性[5]。表3 得到平均的隨機(jī)相容性指標(biāo)值RI，得到CI：

根據(jù)數(shù)據(jù)與公式得：λmax= 4.084，CI= 0.028，CR=0.032 ＜0.1。

2.2 基于遞階層次結(jié)構(gòu)建立軌道交通課程資源效果評價(jià)體系

軌道交通課程虛擬教學(xué)資源應(yīng)用效果因素遞階層模型分為三層，如圖1。

圖1 軌道交通課程質(zhì)量因素遞階層模型

在三層模式中，最高層為網(wǎng)上課程的某個層面的品質(zhì)特征；每個已定義的品質(zhì)特征，有品質(zhì)子特征來描述品質(zhì)特征U1、U2…Un。構(gòu)成該模型基本單元U1.1至U1.r…Un.1至Un.r。

2.3 計(jì)算綜合評價(jià)得分

對于每個評價(jià)對象，按照以下計(jì)算綜合評價(jià)得分：

式中：Q表示綜合評價(jià)得分；E表示考試成績；R表示平時(shí)成績；L表示實(shí)驗(yàn)成績；C表示課程設(shè)計(jì)成績；W1、W2、W3、W4為各項(xiàng)指標(biāo)的初始權(quán)重。

3 仿真實(shí)驗(yàn)

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

選擇某高校軌道交通專業(yè)共計(jì)1000 名學(xué)生為實(shí)驗(yàn)對象，以文獻(xiàn)[4]基于關(guān)聯(lián)矩陣的用戶視角教學(xué)資源庫評價(jià)方法及文獻(xiàn)[5]基于灰色關(guān)聯(lián)法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大學(xué)生慕課教學(xué)資源評價(jià)方法為對比方法，以本文所提方法為實(shí)驗(yàn)方法。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

根據(jù)以上方法實(shí)現(xiàn)步驟及實(shí)驗(yàn)設(shè)置過程，對教學(xué)資源等指標(biāo)統(tǒng)計(jì)見表4。

表4 3 種方法綜合評價(jià)得分

根據(jù)表4 數(shù)據(jù)，5G+XR 虛擬仿真在軌道交通課程表現(xiàn)突出，各指標(biāo)均領(lǐng)先于其他方法。使用頻率高出415 次和272 次，資源使用時(shí)長9 h 和6 h，表明偏愛和投入。綜合評價(jià)得分達(dá)94 min，遠(yuǎn)超其他方法，驗(yàn)證所研究的評價(jià)方法有效性。

4 結(jié)語

為促進(jìn)軌道交通類課程的虛擬教學(xué)資源教學(xué)效果的提升，本文基于5G+XR 虛擬仿真提出一種軌道交通課程虛擬教學(xué)資源應(yīng)用效果評價(jià)方法。利用5G網(wǎng)絡(luò)的高速度、低時(shí)延、大連接的特點(diǎn)，結(jié)合XR 虛擬仿真技術(shù)，構(gòu)建高度逼真的軌道交通場景和操作環(huán)境，為學(xué)生身臨其境地學(xué)習(xí)虛擬教學(xué)資源提供教學(xué)環(huán)境。