【干货】| 如何利用最新技术破解场景化学习困局

在移动互联网高速发展的时代,互联网思维正深刻影响并改造着人们的工作与生活方式。作为互联网思维的核心之一,场景化思维被广泛应用于互联网产品的设计和开发中,甚至有人提出“不以用户场景为基础的设计都是耍流氓”的口号。

近几年,教育界和培训界专家将场景化思维与学习活动相结合,提出“场景化学习”的概念。场景化学习强调教学情境与应用情境的一致性,以及学习内容与待解决问题的一致性。这些都与企业培训对学习的实用性、适用性、即时性、快速性的要求高度契合,被越来越多的企业接纳并应用到员工培训和学习活动中。然而,目前国内外对场景化学习还未形成一致的标准定义,相关实践也存在着困局与误区。


场景化学习的困局与思考

当前,普遍的观点认为:“场景化学习是根据教学目标创建某种场景,将学习者与教师置于其中,并在该场景中开展相关教学活动或自主学习活动的学习模式。” 这里所说的场景既包括特定时间空间的组合,也包括学习者个体和相关群体(如同事、下属与领导)的组合,同时涵盖了针对性的学习任务或者需要解决的问题。场景化学习强调学习活动应该在匹配的情境中开展,例如进行变电站异常事故处理培训时,应该复现真实的变电站场景以及相应的事故情形(在安全的前提下);开展危机应对培训时,应该还原出危机事件发生的背景和急需解决的问题,比如媒体的采访、领导的追问、现场伤亡人员的求助等。
场景化学习的愿景很美好,但目前企业培训中广泛应用的场景化学习还主要停留在课程设计层面,以案例式教学为主要形式,通过引入相关案例来描述培训项目的背景和情境。案例以文字、图片或者短视频的形式呈现,实际教学过程中依赖教师的讲解、引导以及学习者的想象来还原真实场景。事实上,这样的场景化学习并没有做到真正的“场景化”。它既没有创建具有完整体验感的学习场景,也没有在真实场景中进行自动教学与辅导,同时没有考虑学习者的个体差异进行个性化场景和学习内容的构建。
究其原因,技术手段的落后是导致目前无法灵活、快速、经济地创建学习场景,从而制约场景化学习发展的重要因素。不过,“互联网+”时代,移动互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能等最新的信息技术快速发展和应用,正在改变人们的生产生活方式,以及认知世界的方式。其中,VR(虚拟现实)、AR(增强现实)、全息投影、学习行为采集、自适应学习等技术已经成熟,并且逐渐在国内外的军事训练、表演展示、素质教育中进行应用。如果将这些技术手段与企业培训相结合,对场景化学习的内容和形式进行重新构建,将有利于突破上述困局,实现真正意义上的场景化学习。

对此,结合自身的研究成果与实践经验,我们从沉浸式虚拟现实学习场景的构建、将学习场景迁移到工作场域,以及创建个性化网络学习场景这三个维度,讲述如何利用最新信息技术实现场景化学习。
 

创建沉浸式虚拟现实学习场景

VR,即虚拟现实技术,是指利用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界,为使用者提供关于视觉、听觉、触觉等感官的模拟,使其如同身临其境一般,观察三维空间内的事物并与之交互。最新的沉浸式虚拟现实技术通过虚拟现实头盔和体感设备,将用户的感官封闭起来,并提供全方位交互反馈,使体验感更加真实。
通过VR技术,企业可以将体积较大、难以搬到教室的培训场景复现给学习者,可以将具有一定危险性的场景(如高压线短路、火灾、飞机故障)以相对安全的形式进行呈现,并允许学习者与场景进行互动。这种方式通过沉浸式技术达到了场景化学习对情境真实感、体验感的要求,同时提供与真实物理世界一致(或者类似)的交互性操作体验,从而支持学习者在场景中进行特定学习任务的学习和反复演练,实现从知识感知、技能掌握到行为固化的飞跃。
我们利用VR技术开发了一系列电力系统安全事故相关的沉浸式虚拟现实学习软件。学习者戴上HTC Vive虚拟现实头盔,启动相关程序,就会置身于日常工作的变电站场景中。学习者可以在此变电站中进行自主巡视,利用手柄模拟双手进行各种工具和电气装置的操作,并可与场景中出现的虚拟同事进行沟通交流。学习软件结合培训内容,模拟出各种事故场景,如高压线带电、线路短路、有毒气体泄漏,实时判断学习者的操作动作并进行反馈,将各种不正确安全操作产生的后果,如触电、高空坠落、中毒,通过视觉、听觉、触觉等多种感觉通道进行反馈,冲击学习者的心理防线。这些场景中的反复演练与自动纠正,有助于学习者养成安全规范的行为习惯。
根据经验,利用VR构建学习场景,难点并非在于利用三维建模技术构建立体场景,或利用动作捕捉和体感技术采集学习者动作,而是在于根据学习内容,设计并开发场景中存在的人物、事物的交互逻辑。这要求软件开发者对学习内容和学习场景中存在的各种事物的运行原理有深刻的理解,并能合理运用各种仿真技术进行开发。
 

将学习场景迁移到工作场域

通过VR创建的学习场景尽管逼真,但毕竟是虚拟场景;同时,头盔的封闭性使学习者与真实世界之间存在一种隔离,导致学习者的潜意识认为这只是在演练。因而,也许在虚拟场景中,学习者已经非常熟练地掌握完成某项任务的技能,但当真实场景出现并且需要进行操作时,学习者却会产生陌生感和距离感,无法将头脑中固化的技能和身体内固化的动作直接迁移过来。
直接在工作情境中进行学习,效果无疑是最好的。如果能利用信息技术产生一个虚拟的“师傅”,当需要的时候自动出现并进行讲授和辅导,就可以将学习活动从学习场域搬迁到工作场域,实现在工作场景中学习。而在现实场景之上叠加辅助信息,正是AR技术擅长解决的问题。
AR,即增强现实技术,可以实时计算摄影机影像的位置及角度,并加上相应的图像、视频、3D模型。目前,人们主要通过手机AR软件和AR头盔(主流产品为HoloLens)两种方式,来利用AR技术在工作情境中学习。其中HoloLens是微软公司制造的增强现实眼镜,它可以将虚拟物体和现实景物一同投射到眼镜中,支持语音和手势控制方式,将虚拟与现实联系起来并实现很好的交互性。
目前,我们企业已经利用AR技术开发了基于HoloLens的电力通信技术设备运维检修辅助软件。当工作者(同时是学习者)戴上该眼镜进入日常工作的通信机房后,在看到设备外观的同时,眼镜中视线聚焦的设备旁边会自动显示相关的台账信息(如设备型号、生产厂商、安装时间、历史维护信息等)。工作者通过手势选择需要进行的工作任务,例如日常巡视、设备维护等,此时眼镜上会自动出现相关工作任务的操作导引。根据该导引,工作者将依次完成工作步骤,并可以随时选取相关步骤的教学视频进行学习。而当系统状态出现异常,如板卡状态指示灯变为红色时,系统会自动出现操作指示和视频课件,协助工作者在完成工作任务的同时进行学习。

从以上例子可见,利用AR技术在工作场景中进行学习,不仅能实现在真实场景中学习和训练,提升了学习效率和学习效果,而且通过技术手段大大降低了工作者认知负荷,实现错误动作的自动发现与纠正,提升工作效率和工作成果。
 

构建个性化网络学习场景

随着互联网的发展,近十年来,各个企业,特别是大型企业,都在开发和部署网络学习平台、开发网络课件、进行网络学习运营。要有效进行网络学习,同样需要具有场景化思维,需要根据场景进行学习内容设计与运营。

例如,你在网络平台上查找“绩效合约”相关学习内容,很可能会搜到许多不同具体情境下的相关信息。如果能精准判断网络学习者所处的个性化学习情境,在学习资源和知识库中准确检索出最符合其需要的学习内容,甚至自动拼装组成其需要的学习内容,可以提高学习效率、增强学习体验。引入自适应学习技术,并将网络学习系统升级为场景化自适应学习系统,就可以实现上述要求。

自适应学习系统通过分析收集到的实时学习交互数据,引导学生学习,可实现在特定的时刻为特定的学习者提供特定的内容。传统自适应学习系统的核心技术包括自适应学习引擎(Adaptive Engine)和领域模型(Domain Model)、用户模型(User Model)、教学模型(Pedagogical Model):

领域模型:描述领域知识结构,包括概念和概念间的联系,以及领域知识与相应学习内容的联系。

用户模型:较为抽象地描述用户(即学习者)特征信息,包括背景经历、认知风格、学习偏好、能力现状、学习目标等信息。

教学模型:定义了根据用户模型中的信息访问领域模型各个部分内容的规则。

自适应引擎:实时分析学习者的学习请求或者学习行为,根据其他模型中的信息来为学习者选择、组装和呈现个性化学习内容,并根据用户学习行为和学习效果来更新和维护用户模型。

然而,该系统是弱场景化的,进行自适应学习内容生成时并未考虑学习时所处的时间场景、空间场景和需求场景。

为了更好实现场景化学习,我们提出了场景化自适应学习系统的架构(见图表),即在传统自适应学习系统的基础上,增加场景模型(Situation Model)并对自适应学习引擎的处理逻辑进行升级。场景模型描述学习者当前所处的情境,包括时间、地点、环境、当前任务、即时学习需求等信息。该模型会根据学习者的时空信息和详细学习行为信息(既包括知识学习、技能操作,也包括信息检索、内容浏览、终端切换等)进行实时更新。引入场景模型后,自适应引擎在选择学习内容时,不仅会分析学习者的学习特征,还会分析其所处的学习场景。


图表 增强型自适应学习系统架构

应用增强型自适应学习技术的过程中,当学习者检索学习内容和学习课件时,系统将自动分析个性化学习场景,并结合个体认知风格、学习基础、职业发展路径等信息,选择或者拼装好合适的学习内容,推送给学习者。

以上三种重构场景化学习的方案是目前技术比较成熟、外设成本和开发成本在合理范围内的解决方案。各个企业的学习与发展负责人可以根据自身情况,进行技术选型并组织相关内容开发。未来,随着人工智能、情感识别、自然用户界面、虚拟助手等新兴信息技术的成熟与引入,场景化学习的方式、手段将不断丰富,范畴也将不断扩大和增强。


作者:刘海鹏 张卫正 刘璐

来源:《培训》杂志官网
原文:http://www.trainingmag.com.cn/zazhi/detail.aspx?mtt=351


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