واقعیت گسترده (XR) شامل فناوریهایی می شود که دنیای فیزیکی و مجازی را ادغام میکنند یا به عبارت بهتر یک تجربه کاملاً فراگیر دیجیتال اما واقعی ایجاد میکنند. به عنوان ابزاری برای آموزش، XR دارای پتانسیل بی نظیری برای درگیر کردن دانش آموزان با روشهایی است که متدهای سنتی نمیتوانند انجام دهند.در واقع تولید محتوای آموزشی با واقعیت گسترده یک محیط یادگیری فراگیر و غوطهور را ارائه میدهد که علاقه و درک کاربر را به طور همزمان درگیر میکند.
پیش از ادامه این مقاله، اگر با مفهوم XR کاملا آشنایی ندارید، پیشنهاد میکنیم ابتدا مقاله واقعیت گسترده چیست؟ را بخوانید تا درک عمیقتری از پایههای این فناوری به دست بیاوری.
چشم انداز آموزشی تغییرات قابل توجهی را به سمت فناوریهای واقعیت گسترده (XR) تجربه میکند که به طور پیوسته توسط تحقیقات دانشگاهی هدایت میشود. همین عامل اثربخشی آموزش با واقعیت گسترده را برجسته میکند. XR از ماهیت فراگیر واقعیت مجازی (VR)، واقعیت افزوده (AR) و واقعیت ترکیبی (MR) برای ایجاد محیطهای یادگیری جذاب استفاده میکند که میتواند منجر به حفظ و درک بهتر، به ویژه در زمینه موضوعات مورد نیاز تمرین عملی شود.
مطالعات تحقیقاتی نشان داده است که تولید محتوای آموزشی با واقعیت گسترده میتواند فرآیند به خاطر سپردن را بهبود بخشد. تجربه غوطهور XR باعث میشود فرآیند یادگیری به یاد ماندنیتر شود. به عنوان مثال، مطالعهای که توسط PWC انجام شد نشان داد که فراگیران واقعیت مجازی در طول آموزش تا چهار برابر بیشتر از همتایان خود در زمینه آموزش الکترونیکی تمرکز داشتند و یادگیرندگان واقعیت مجازی 275 درصد نسبت به دیگر روشهای آموزشی، آموختههای علمی را حفظ و درک کردند.
این آمار فوق العاده نشان دهنده اثربخشی بی نظیر آموزش از طریق واقعیت گسترده است.
فراتر از جراحیهای مجازی، VR میتواند تعاملات بیمار را برای دانشجویان شبیه سازی کند تا مهارتهای تشخیصی را نیز تمرین کنند. AR میتواند اطلاعات مربوط به مدلهای آموزش پزشکی را پوشش دهد و در طول مراحل تمرین بازخورد فوری ارائه دهد.
واقعیت مجازی میتواند دانش آموزان را به تورهای منظومه شمسی ببرد و به آن ها اجازه دهد مقیاس و ترکیب اجرام آسمانی مختلف را به گونهای تجربه کنند که یک کتاب درسی هرگز نمیتواند بیان کند.
AR میتواند شخصیتهای تاریخی را در کلاس درس زنده کند، و به دانش آموزان اجازه میدهد با آواتارهای متحرکی که به سؤالات پاسخ میدهند و رویدادها را روایت میکنند، تعامل داشته باشند.
MR میتواند یک کره فیزیکی را به یک ابزار یادگیری تعاملی تبدیل کند، با ویژگیهای جغرافیایی و دادههای آب و هوایی که دانش آموزان در مناطق مختلف کاوش می کنند.
XR میتواند به دانش آموزان کمک کند تا مدلهای سه بعدی ساختمانها و زیرساختها را تجسم کنند و با آنها تعامل داشته باشند، اصول طراحی و ساخت و ساز را قبل از ساخت هر ساختمانی در دنیای واقعی درک کنند.
هر بخش از XR رویکرد متفاوتی برای یادگیری ارائه می دهد:
هنگام طراحی تجربیات آموزشی و تولید محتوای آموزشی با واقعیت گسترده، سازندگان باید محتوا را از منظری چند بعدی تصور کنند. به عنوان مثال، استوری بردینگ برای VR فراتر از برنامه ریزی بصری است و شامل حرکت و تعامل در یک فضای 360 درجه است. سپس از اصول طراحی تعاملی برای ایجاد محتوای آموزشی استفاده می شود که نه تنها آموزنده بلکه جذاب و شهودی است.
ابزارها و پلتفرم ها برای ایجاد محتوای VR متنوع هستند، از دوربینهای ویدیویی 360 درجه ساده تا نرم افزارهای پیچیده مانند Unity یا Unreal Engine که می توانند شبیه سازیهای پیچیده را ایجاد کنند. یک تجارب آموزشی VR جذاب، با تعامل و توانایی ارائه مهارت های عملی از طریق شبیه سازی مشخص میشود. به عنوان مثال، یک ماژول VR که مکانیک منظومه شمسی را آموزش میدهد ممکن است به دانش آموزان اجازه دهد تا سیارات را حرکت دهند و اثرات گرانشی را از نزدیک مشاهده کنند.
AR میتواند محیط کلاس درس سنتی را با ارائه تجسمهای تعاملی متحول کند. یک برنامه AR ممکن است یک مدل سه بعدی از قلب انسان را بر روی میز دانش آموزان بفرستد، دانش آموزان نیز میتوانند آناتومی را با چرخش و زوم کردن بر روی قسمتهای مختلف با تبلت یا تلفن هوشمند خود کشف کنند. این روش کتابهای درسی و محیط های یادگیری فیزیکی را با ایجاد تصاویر و مدلهای ایستا پویا و تعاملی افزایش میدهد.
MR به ویژه برای یادگیری تجربی مفید است، جایی که تئوری با عمل ملاقات میکند. به عنوان مثال، MR را میتوان در آموزش حرفهای مورد استفاده قرار داد و به دانش آموزان اجازه میدهد تا با ابزارها و ماشین آلات مجازی که بر روی محیط کار واقعی خود پوشانده شدهاند، تمرین کنند، بازخورد فوری دریافت کنند و مهارتهای عملی خود را تقویت کنند.
تولید محتوای آموزشی با واقعیت گسترده، نیازمند درک سخت افزاری است. طراحی UX و UI نقش مهمی در حصول اطمینان از کاربرپسند و موثر بودن این تجربیات ایفا میکند. به عنوان مثال، توسعه دهندگان باید اطمینان حاصل کنند که تجربیات VR نه تنها از نظر بصری خیره کننده هستند، بلکه فرد استفاده کننده را دچار بیماری حرکت motion sickness (یک چالش فنی رایج) نمیکند.
تولید محتوای آموزشی با واقعیت گسترده، در چارچوبهای آموزشی باید با در نظر گرفتن دقیق اهداف یادگیری انجام شود. برای مثال، تئوری بار شناختی توصیه میکند که دانش آموزان را با اطلاعات بیش از حد همزمان تحت فشار قرار ندهید، و پیشنهاد میکند که محیط های XR باید طوری طراحی شوند که اطلاعات را با سرعتی قابل کنترل ارائه کنند. ارزیابی در XR میتواند به اندازه خود فناوری نوآورانه باشد و از ابزار تعاملی استفاده کند که مستقیماً مهارتها و درک عملی دانشآموز را اندازهگیری میکند.
دسترس پذیری همچنان یک چالش مهم است، زیرا همه دانش آموزان دسترسی برابر به فناوری XR ندارند. ملاحظات اخلاقی نیز وجود دارد، مانند پتانسیل اتکای بیش از حد به تجربیات مجازی به قیمت از دست دادن مهارتهای دنیای واقعی. پر کردن شکاف دیجیتال برای اطمینان از اینکه XR باعث افزایش آموزش برای همه دانش آموزان، صرف نظر از پیشینه اجتماعی-اقتصادی آنها میشود، بسیار مهم است.
آینده تولید محتوای آموزشی با واقعیت گسترده، در آموزش بسیار نویدبخش است، به خصوص که فناوریهایی مانند هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) بیشتر در ابزارها و پلتفرم های آموزشی ادغام می شوند. انتظار میرود این پیشرفتها تجارب یادگیری را با درجهای که قبلاً دست نیافتنی بود، شخصی سازی و تطبیق دهد و آموزش را مؤثرتر و متناسب با نیازهای دانش آموزان کند.
هوش مصنوعی می تواند عملکرد و سبک یادگیری دانش آموز را برای سفارشی کردن محیط XR تجزیه و تحلیل کند. به عنوان مثال، اگر دانش آموزی در یادگیری بصری برتر باشد، هوش مصنوعی می تواند اطلاعات گرافیکی بیشتری را در یک درس تاریخ VR ارائه دهد.
همچنین اگر دانش آموز دیگری با مفهومی دست و پنجه نرم میکند، هوش مصنوعی ممکن است پیچیدگی مطالب را تنظیم کند یا تمرین های بیشتری ارائه دهد. این سطح از شخصی سازی تضمین میکند که هر دانش آموز می تواند با سرعت خاص خود و به روشی که به بهترین وجه متناسب با نقاط قوت فردی او باشد، یاد بگیرد.
مطالعه مقاله هوش مصنوعی چیست؟ به شما در درک بهتر کاربردهای این فناوری کمک میکند.
الگوریتم های یادگیری ماشینی می توانند محتوای آموزشی XR را پویا و پاسخگو کنند. همانطور که دانش آموزان با ماژول های XR تعامل دارند، سیستم می تواند از ورودی های آنها یاد بگیرد و سطح دشواری وظایف را در زمان واقعی تنظیم کند. برای مثال، در یک آزمایشگاه شیمی واقعیت مجازی، با تسلط دانش آموزان بر هر سطح، آزمایش ها میتوانند پیچیده تر شوند و یک مسیر یادگیری چالش برانگیز و جذاب را فراهم کنند که با درک آن ها رشد میکند.
مطالعه مقاله یادگیری ماشین چیست؟، به شما در درک بهتر کاربردهای این فناوری کمک میکند.
بازخورد یکی از اجزای حیاتی فرآیند یادگیری است و XR همراه با هوش مصنوعی میتواند بازخورد فوری و شخصی سازی شده را ارائه دهد که مختص هر اقدامی است که دانشآموز در محیط یادگیری انجام میدهد. این می تواند از تصحیح یک اشتباه در یک برنامه کاربردی VR یادگیری زبان تا پیشنهاد روش های جایگزین برای حل یک مسئله در یک بازی ریاضی واقعیت افزوده باشد.
با کمک هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل، پلتفرم های آموزشی XR می توانند داده های مربوط به عملکرد دانشآموز، تعامل و اولویت های یادگیری را جمعآوری و تجزیه و تحلیل کنند. از این داده ها می توان برای شناسایی گرایش ها و الگوها استفاده کرد و مربیان را در مورد اثربخشی استراتژی های آموزشی خود و زمینه هایی که دانش آموزان ممکن است به حمایت بیشتری نیاز داشته باشند، آگاه کرد.
همانطور که هوش مصنوعی در XR ادغام می شود، به دسترسی بیشتر آموزش نیز کمک میکند. به عنوان مثال، ترجمه زبان را می توان در محیط های XR ادغام کرد، موانع زبان را از بین برد و اجازه داد محتوا به طور گسترده تر مورد استفاده قرار گیرد. علاوه بر این، هوش مصنوعی میتواند محتوا را برای دانشآموزان دارای معلولیت تطبیق دهد و تجربه یادگیری غنیتری برای آنها فراهم کند که نیازهای خاص آنها را برآورده کند.
الگوریتم های یادگیری ماشینی بر روی داده ها رشد میکنند و با پردازش اطلاعات بیشتر در مورد نحوه یادگیری دانش آموزان در محیط های XR، می توانند به طور مداوم محتوای آموزشی را بهبود بخشند. این بدان معنی است که ابزارهای آموزشی XR در طول زمان بهتر می شوند و تجربیات یادگیری مؤثرتر و کارآمدتری را ارائه می دهند.
مربیان و مؤسسات باید با آشنایی با فناوری های هوش مصنوعی و تولید محتوای آموزشی با واقعیت گسترده و در نظر گرفتن نحوه ادغام آنها در برنامههای درسی، برای این آینده آماده شوند. این ممکن است شامل سرمایهگذاری در فناوری، ایجاد توسعه حرفهای برای مربیان و ایجاد استانداردهای آموزشی جدید باشد که امکانات و چالش های تجربیات یادگیری XR مبتنی بر هوش مصنوعی را توضیح میدهد.
به طور خلاصه، آینده تولید محتوای آموزشی با واقعیت گسترده، شخصی سازی، سازگاری و بهبود مستمر کمک با هوش مصنوعی و ML که نقش های محوری در شکلدهی محتوای آموزشی برای پاسخگویی به نیازهای متنوع یادگیرندگان بازی میکنند، است. این تکامل قرار است چشم انداز آموزشی را متحول کند و یادگیری را برای دانش آموزان در سراسر جهان جذاب تر، مؤثرتر و فراگیرتر کند.
تولید محتوای آموزشی با واقعیت گسترده، نوید تغییر آموزش را دارد و یادگیری را به یک ماجراجویی تبدیل می کند که از دیوارهای کلاس فراتر می رود. همانطور که به جلو می رویم، برای مربیان حیاتی است که از ایجاد محتوای XR استقبال کنند و امکانات گسترده آن را برای باز کردن پتانسیل کامل دانش آموزان بررسی کنند.
در همین راستا، شرکت واقعیت گسترده اکوشار، با ا رائه راهکارهایی خلاقانه و متناسب با نیازهای آموزشی، به مربیان کمک میکند تا آموزش را مؤثرتر و تجربهی یادگیری را برای دانش آموزان لذت بخشتر کنند.
برای آشنایی بیشتر با این خدمات، میتوانید به صفحه خدمات واقعیت گسترده اکوشار سری بزنید و در صورت نیاز به مشاوره، با ما تماس بگیرید.
برای مربیانی که به دنبال شروع با XR هستند، منابع فراوانی وجود دارد. از “Learning Transed: Augmented, Virtual and Mixed Reality for All Classrooms” اثر Jaime Donally که مقدمه ای جامع از XR در آموزش ارائه می کند تا دوره های آنلاین در پلتفرم هایی مانند Udemy یا Coursera که دستورالعمل های عملی در مورد ایجاد محتوای XR ارائه می دهد.
علاوه بر این، پلتفرمهای پیشرفتهای مانند EngageVR امکان ایجاد محیطهای آموزشی فراگیر و تعاملی در فضای واقعیت مجازی را برای مربیان فراهم کردهاند. همچنین، شبکههای تخصصی مانند شبکه تحقیقاتی یادگیری فراگیر (iLRN) میتوانند به عنوان جامعهای حمایت کننده و الهام بخش برای سازندگان محتوای XR عمل کنند.
اکوشار، توسعه دهنده راهکارها، محصولات و نرم افزارهای اختصاصی واقعیت مجازی VR، واقعیت افزوده AR و واقعیت ترکیبی MR است.
اکوشار در سال ۱۳۹۷ با گردهمآیی جمعی از دانشجویان دانشگاه اصفهان، دانشگاه هنر اصفهان و دانشگاه صنعتی اصفهان شکل گرفت.
از این طریق میتوانید درخواست مشاوره، خود را برای همکاران ما ارسال کرده و منتظر تماس ما بمانید.
