基于VR技术的高校英语阅读在线教学系统设计

关键词：虚拟现实；高校英语阅读；在线教学系统

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）18-0047-03

0 引言

在全球化的浪潮中，英语作为国际交流的主要语言，其阅读能力的培养已成为高等教育体系中不可或缺的一环。随着信息技术的飞速发展，尤其是虚拟现实（VR） 技术在教育领域的广泛应用，传统英语阅读教学模式正经历颠覆性的创新。《教育信息化2.0行动计划》强调利用新兴技术改进教育质量与效率，而产业报告也显示，VR在教育市场的渗透率持续上升，预示着其在提高学生学习动机和促进知识吸收方面具有巨大潜力。尽管在线教育在全球范围内迅猛发展，英语阅读在线教学系统的设计和实施仍面临诸多挑战，如何有效利用技术手段提升学习者的沉浸感与互动性，这成为关键问题[1]。基于此，本研究设计了一种基于VR技术的高校英语阅读在线教学系统，通过深度整合VR技术与英语阅读教学，探索提高英语阅读教学效果和学生学习体验的新路径，以响应当下教育信息化发展的时代要求。

1 虚拟现实技术在英语阅读在线教学中的价值

虚拟现实技术在英语阅读在线教学中的价值体现在其能够极大地提升学习的沉浸感和互动性，从而有效地增强学生的学习动机和学习效果。通过创造三维的、交互式的虚拟环境，学生可以身临其境地体验到丰富的文化背景和语境，这对于提高英语阅读理解能力尤为关键。此外，虚拟现实技术提供的高度互动性能够促进学生主动学习。通过模拟真实情境的交互式任务，如虚拟角色扮演和情景对话，学生可以在虚拟环境中实践语言技能，增强语言学习的实际应用能力。

从认知心理学角度看，虚拟现实技术所提供的沉浸式学习环境能够促进学生的认知加工深度，有助于提高记忆保持和知识迁移能力。根据双码理论，信息的视觉和语言加工可以在大脑中形成更加丰富的认知结构，虚拟现实技术正好提供了这样的视觉和语言并行加工的平台，使得学生能够更有效地编码和存储学习信息。最后，沉浸式的学习环境有利于激发学生的情感参与，增强学习体验的积极情感，这对于学习动机的提升和长期学习效果的维持至关重要。

2 英语阅读在线教学系统硬件环境设计

硬件环境需要选择能够满足高负载、多用户、实时交互需求的设备。核心计算平台应选用具有强大处理能力和图形渲染性能的配置，例如配备Intel Corei9-10900K处理器、NVIDIA GeForce RTX 3080显卡和32GB DDR4 RAM的台式计算机，以确保VR应用能够流畅运行，同时提供足够的资源以支持未来更为复杂的应用场景。VR头戴设备可选择Valve Index或HTCVive Cosmos Elite等产品，这些设备能够提供144Hz的刷新率和2880×1700像素的分辨率，保证图像的清晰度和流畅度，同时其宽广的视场角和精确的位置跟踪技术能够增强用户的沉浸感和互动体验。此外，为了实现精确的手部追踪和自然的交互方式，可以采用Leap Motion控制器作为输入设备，其高精度手势识别功能能够让用户在VR环境中以直观的方式进行操作和学习。网络连接方面，采用10Gbps的有线以太网连接和Wi-Fi 6（802.11ax） 无线技术，确保数据传输的高速度和低延迟，特别是在支持多用户同时在线的情况下，这对于维持流畅的视频会议和实时互动尤为重要。

3 英语阅读在线教学系统软件环境设计

3.1 教学图像采集

在远程教学系统中，确保教师能够高效地进行远程授课是至关重要的。该系统通过实时精确地捕捉教师的教学图像和音频数据，为学生提供了近乎现场的学习体验。利用先进的虚拟显卡技术，系统能够检测屏幕上的变化，从而避免了对整个屏幕数据进行繁重处理的需要。当教师启动远程授课时，系统会初始化虚拟显卡，并在收到图像采集命令后开始自动捕捉教学图像。每捕获一帧图像，系统便对其进行压缩编码，并将数据发送到服务器进行进一步处理。这一连贯的过程保证了教学图像的连续采集，不仅大幅降低了数据处理的延迟，还确保了教学内容的质量和连贯性，为远程教育场景下的教与学提供了强大支持。这种技术的应用显著提升了远程教学的互动性和效率，为教师和学生之间搭建了一个无缝的沟通和学习桥梁[2]。

基于此算法，人机交互教学设计进一步集成了手势识别和语音命令识别技术，利用深度学习模型进行手势和语音的实时解析，从而实现更自然和直观的交互方式。手势识别采用卷积神经网络（CNN） 模型，根据手势特征图像进行分类，而语音命令识别则通过循环神经网络（RNN） 处理序列化的语音数据，实现对特定教学指令的响应。这些技术的融合不仅极大地丰富了虚拟教学环境的交互性，而且通过模拟真实的教学场景，提高了学生的学习积极性和教学效果[5]。

4 系统运行实验

4.1 测试环境

在本研究，为了确保系统运行实验的有效性和可靠性，搭建了一个专门的测试环境。其配置旨在模拟实际的使用场景，同时能够对系统各项功能进行全面的测试。测试环境包括服务器端和客户端两部分。服务器端配置了一台配备Intel Pentium G2020处理器、8GB 内存和2.9GHz CPU 主频的计算机，以及8MHz的网络带宽，确保了数据处理和传输的高效率。客户端则使用了一台搭载Intel Pentium G3250 处理器、4GB内存、3.2GHz CPU主频的PC，并配置了4MHz 的网络带宽，以模拟最终用户的使用条件。此外，测试环境还包括Web 服务器，配置为Intel PentiumG3250处理器、8GB内存、3.2GHz CPU主频，以支持高效的网页服务和教学内容的在线访问。通过设置不同数量的英语阅读资源，分别载入系统进行实验，以测试系统的响应时间和性能。这种配置不仅可以模拟真实的教学场景，而且还能够针对性地检测系统在处理大量数据时的表现，从而确保系统设计的合理性和实用性。

4.2 测试过程

测试过程遵循标准化操作流程。首先在服务器端加载英语阅读教学内容，包括文本、图片和视频等多媒体材料。随后，通过高速网络连接，将教学内容实时传输至客户端的VR设备。在客户端，测试人员通过VR头戴设备进入预先设计的虚拟教学环境，开始进行一系列英语阅读任务，包括阅读理解、词汇测试和交互式学习活动等。整个测试过程中，系统自动记录了响应时间、数据传输速率和用户交互体验等关键性能指标。为了全面评估系统性能，在不同网络条件下进行了多轮测试，包括低速、中速和高速网络环境，以模拟不同用户的网络接入情况。通过这些严格而细致的测试过程，旨在揭示系统在实际应用中可能遇到的性能瓶颈和潜在问题，为后续的优化和改进提供实证依据。

4.3 测试结果分析

在本研究的系统运行实验中，对比分析了基于虚拟现实技术的英语阅读远程教学系统与传统远程教学系统在处理不同数量英语阅读资源时的响应时间。实验设置了从10份到120份不等的英语阅读资源数量，测试两个系统对这些不同数量资源的处理能力。表1展示了两种系统在不同资源数量下的平均响应时间：

从测试结果可以明显看出，随着英语阅读资源数量的增加，两种系统的响应时间均呈上升趋势。然而，本研究设计的基于虚拟现实技术的系统在各个资源数量级上的响应时间均显著低于传统远程教学系统。特别是在资源数量较大时，本系统展现出更优的性能，响应时间增长幅度较小。这说明本系统在处理大量英语阅读资源时具有更高的效率和稳定性。该结果不仅验证了基于虚拟现实技术的英语阅读远程教学系统在技术实现上的优势，也为未来远程教学系统的设计提供了重要参考。

5 结束语

随着虚拟现实等前沿技术的不断成熟和教育领域的深度融合，基于技术的教学模式将会更加丰富多彩，更能满足现代教育的需求。本研究仅是探索虚拟现实技术在教育领域应用的初步尝试，期待未来有更多的研究能够在此基础上进一步深入，不断推动教育教学方法的创新，为培养适应未来社会发展需求的高素质人才贡献力量。