謝瑞霞

（溫州廣播電視大學，浙江 溫州 325000）

淺談協同虛擬環(huán)境在遠程學習中的應用

謝瑞霞

（溫州廣播電視大學，浙江 溫州 325000）

協同虛擬環(huán)境應用于遠程學習，將提高遠程學習的真實感。本文提出了協同虛擬學習環(huán)境（CVLE）的環(huán)境構建，考慮采用網格技術劃分協同工作小組，根據感知強度處理通信數據，利用合理的網絡系統構架解決數據計算問題，提高網絡資源的利用率。

協同虛擬環(huán)境；感知強度；網格技術

一、引言

隨著計算機技術、網絡技術和現代教育技術的深入發(fā)展和結合，以虛擬代替或部分取代傳統教育的新型教育技術正在改變著我們的教學方式，尤其是協同工作技術（CSCW）與虛擬現實技術（VR）的結合更是引發(fā)了教學領域的又一次革命；它提供一種完全沉浸式的協同虛擬環(huán)境，把網絡空間轉換為社會空間，通過虛擬社會將人們聯系起來，改善了協同環(huán)境的用戶界面，提高了協同學習者之間的可感知性和協同交互性，使學習者獲得更真實的身臨其境的體驗。

協同虛擬環(huán)境（Collaborative Virtual Environment，CVE）是一種多人共享并協同工作的分布式虛擬環(huán)境，它在軍事仿真、娛樂、教育和醫(yī)療等諸多領域已經得到了廣泛的應用，但是由于大規(guī)模CVE 系統本身的復雜性和現有支撐技術的限制，構建大規(guī)模CVE 系統（例如虛擬戰(zhàn)場、校園、城市）仍然面臨著巨大的挑戰(zhàn)。影響CVE 規(guī)模擴展性的主要問題是如何在眾多的用戶之間實現有效的通信和任務劃分；本文對CSCW與虛擬現實技術相結合的協同虛擬學習環(huán)境（Cooperative Virtual Learning Environment 簡稱CVLE）的構建方法進行研究，主要強調對學習環(huán)境的模型構建及其數據通信技術的研究，最終為提高遠程學習質量服務。

二、協同虛擬學習環(huán)境（CVLE）的環(huán)境構建

協同虛擬學習環(huán)境應該具備共享的信息資源、交互工具和教學空間（教學互動空間、協作空間、個人空間）三個功能。在良好的協同虛擬學習環(huán)境中，教師與學習者之間以及學習者之間能夠相互交流，共同進步；每個學習者在各方面的進步或后退都會被同伴和教師所注意和評價。教師的教學效果也能得到學習者和其他教師來自各個角度的及時反饋和評價。這些相互評價能全面提高每個協作者的自身素質。CSCW技術運用于教育領域能使學習者更好地發(fā)揮主體性和協作性；將協同工作技術（CSCW）和虛擬現實技術結合起來，構建協同虛擬學習環(huán)境，為教學者和學習者提供以三維動態(tài)形式出現的學習環(huán)境，使協作者在這一環(huán)境中具有較好的真實感和沉浸感，從而改善協同學習環(huán)境的用戶界面，滿足了情境化教學所要求的兩條原則：一是對知識和技能的教學應當置于一個真實度很高的情境中；二是學習需要社會交互與合作?；诖耍覀兛梢詫f同虛擬學習環(huán)境的環(huán)境構建作如下形式化定義：

E=＜ CVE， VO， VRO， UA ，SA＞，其中

CVE：協同虛擬環(huán)境，即虛擬的客觀教學場景，主要包括虛擬教室、虛擬圖書館，虛擬實驗室等。CVE 的搭建，VE={ 3D MODEL}，用相關三維作圖軟件可構造DVE的模型。

VO：虛擬對象，即進入虛擬學習環(huán)境的學習者、教師和教學及學習對象，如虛擬實驗儀器、虛擬網絡課程資源、虛擬的圖書館圖書等。VO=＜Object 3D MODEL，A，BA＞，A 表示VO的動作，BA表示反饋動作。VO是三維的，要有外觀幾何特性、動作特性、行為和情感特性等。

A：包括教學、漫游、瀏覽、工作、對話、協作、評價以及資源（Resource）在接受到調用它的動作后作出反饋動作，如顯示動畫，或知識表示等。

A={LA，CA}，SA，LA表示本地動作，這些動作只是對象在本地的一些無須系統得知的動作，如對備份文本的編輯等；CA表示通訊動作，這些動作很多是與系統得交互動作或是改變某些狀態(tài)的動作，這些動作必須通知系統。

SA：系統動作，即學習環(huán)境在虛擬學習環(huán)境中的動作，包括自發(fā)的和反饋的。SA的定義，SA={IA，BA}，IA表示信息動作，即系統信息的通知；BA則是系統對對象請求的反饋。

根據以上所描述的CVLE虛擬學習環(huán)境的形式化定義，考慮各要素的實現，我們確定構建虛擬學習環(huán)境的流程如圖1。

圖1

三、協同虛擬學習環(huán)境（CVLE）的模型設計

（一）CVLE的結構模型如圖2：

圖2

在這個結構模型中，教師和學習者都是教學資源的提供者。教師是整個教學活動的組織者和輔助者，他們通過分析教學任務和監(jiān)控評價結果制定學習資源，并把所制作的學習資源輸送到虛擬學習環(huán)境中。學習者通過點播方式從虛擬學習環(huán)境獲取學習資源、理解資源，并通過運用資源進行各種方式的學習活動，結合學習活動對應的評價制作新的資源傳送到學習環(huán)境。協同遠程教育平臺是整個系統的核心，它為學習者提供學習資源的三維動態(tài)顯示，使學習者通過多維、自然的交互更好地表達情感、協同學習。整個系統中所有實體都通過三維化身的形式進行現實和交互，并留下學習檔案，系統能提供動態(tài)實時的交互與反饋。

（二）CVLE的網絡模型

圖3是協同虛擬學習環(huán)境的網絡模型，系統架構采用Client/Server和Browse/Server相結合的方式，前者主要是基于局域網的開放型的學習體系，后者是基于廣域網的學習服務系統及管理系統。地理上分散的客戶端通過智能協作小組（Agent）的形式存在于網絡中，中心服務器負責協調絕大多數的虛擬仿真活動，維護虛擬環(huán)境中所有虛擬對象的狀態(tài)?？蛻舳诉\行客戶進程管理用戶在虛擬環(huán)境中的化身，管理局部仿真活動，與I/O工具交互并完成數據仿真?？紤]網絡帶寬的要求，我們在CVLE設計過程中采用復制結構，即在每個學習者所在的機器上復制中心服務器，這樣每個學習者進程都有一份共享應用系統。服務器接收來自于其他工作站的輸入信息，并把信息傳送到運行在本地機上的應用系統中，由應用系統進行所需的計算并產生必要的輸出。它的優(yōu)點是信息分發(fā)負擔從用戶端轉移到服務器，所需網絡帶寬較小。由于每個參加者只與應用系統的局部備份進行交互，所以，交互式響應效果好。另外，考慮系統實現的方便，我們在CVLE設計過程中考慮使用統一的局部數據庫，也就是說虛擬環(huán)境是統一的，雖然不同的用戶可以觀看虛擬空間的不同部分，但組成虛擬世界的所有對象是完全相同的。

圖3

四、CVLE的數據傳輸的相關問題研究

CVLE中用戶多，分布廣，數據傳輸量大，所以CVLE的數據傳輸技術一定要解決數據過濾的問題。CVLE 中包括多類對象，其中化身和CGF 這兩類對象之間的交互感知導致了用戶之間大量的網絡數據傳輸。廣義的化身等同于計算機系統中的虛擬人，包括其外觀幾何特性、動作特性、行為和情感特性等，CVLE中的化身取的是廣義的定義。CGF指的是由計算機生成和控制的自動或半自動的實體，能自動規(guī)劃執(zhí)行任務，模擬其代表角色的行為和反應。CVLE數據傳輸研究的重點就是減少這兩類對象導致的網絡數據傳輸。

（一）協作小組Agent的劃分

如果沒有特殊說明，下文中提到的對象概念表示化身和CGF兩類對象。

根據虛擬學習環(huán)境的構建，引入幾個定義：

對象集合VO= {Oi|1 ≤ i ≤|| VO||}，定義為虛擬環(huán)境中的對象集合。

對象需求空間NS，定義為對象感興趣范圍的子空間范圍，如教師教學以及學習者學習行為過程所需要的學習資源。

對象能力空間 ES，定義為對象影響范圍的子空間范圍，如虛擬實驗室對應的使用者對象類型，教師對象對應的被教學對象等。

對象需求空間集合VNS={NSi，1≤ i ≤ ||VNS||}，表示虛擬環(huán)境中所有對象的需求空間集合。

對象能力空間集合 VES={ESi，1≤ i ≤ || VES||}，表示虛擬環(huán)境中所有對象的能力空間集合。

某個對象Oi需求對象集合NSOLOi={NSOk|1≤ k≤ || NSOLOi||}

受對象Oi能力影響的對象集合ESOLOi={ ESOk|1≤ k≤ ||ESOLOi||}

如果某個對象Oi的需求空間和另一個對象Oj的能力空間相交，則認為Oi可以感知到Oj，即Oi對Oj需求，Oi將調用Oj。

由于虛擬環(huán)境中對象之間的需求關系是實時變化的，只有判斷對象之間的需求空間與能力空間是否相交的時間間隔Δt→0，才能實時更新對象之間的需求關系變化。在實際操作中，只能選定一個固定長短的判斷時間間隔Δt ，這就可能會導致誤判。Δt不可能無限小，所以只能對對象Δt時間后的需求進行估算。而在教學過程中，因為教學過程的規(guī)律性，對象單位時間后的需求是可估算的。假設Δt時間后，需求空間和能力影響空間分別變化為FNSi和FESi。

如果將虛擬環(huán)境V 簡化為一個二維空間進行研究，設V為一個二維矩形，采用網格劃分空間算法來判斷對象需求空間的變化，步驟可以如下所示：

步驟 1：初始化，對虛擬環(huán)境V以邊長為lgrid的正方形網格進行劃分，構造一個n×m網格矩陣GRID。網格單元GRIDij管理兩個列表，分別是與之相交的能力空間列表ESLij和需求空間列表NSLij。

ESi管理一個與之相交的網格列表ESLi，NSi管理一個與之相交的網格列表NSLi，Oi管理一個需求對象列表NSOLOi和一個受Oi能力影響的對象列表ESOLOi。

步驟 2：判斷VNS和VES與哪些網格相交，并將相應的空間分別加入相交網格GRIDij的ESLij和NSLij列表，同時在NSLi和ESLi中加入相交的網格GRIDij，從而可以得到新的Oi的需求對象列表NSOLOi和受Oi能力影響的對象列表ESOLOi。

步驟 3：在?t時間后，生成未來需求空間FNSi和未來能力空間FESi，更新VNS和VES中NSi和ESi的空間范圍，回轉到步驟2。

這樣可以利用網格劃分空間進行判斷，在?t時間內將受對象Oi能力影響的對象集合快速收斂到一個較小的范圍，在該范圍內的對象，形成一個協作小組Agent。

（二）由協同工作感知計算小組內成員的感知強度

利用網格劃分空間判斷后將受對象能力影響的對象集合收斂到一個較小的范圍，形成一個Agent小組。對象的能力雖然影響Agent小組中的每個成員，但影響的程度存在差別；同時，小組中的每個成員雖然對對象都有需求，但是需求的程度也存在差別。利用這種差別進行分級管理，劃分成員在小組中的地位，可以更有效的使用網絡資源和減少系統負載。所以在CVLE中可以結合進行協同工作感知信息研究感知強度的計算，并在此基礎上進行對象地位劃分。

CVLE 的一個重要目的是支持多用戶協同工作，協同工作感知是多用戶協同工作的基礎，因此我們要進一步考慮協同工作對對象之間感知程度的影響。

假定用戶為Ui在此引入兩個定義：

用戶工作對象集合，表示在某一時刻工作范圍內用戶工作對象集合，可由用戶自己指定，也可將任務分解，根據用戶的工作職責映射到對象，記為：WUi= {Oj， j | 0 ≤ j ≤|| WUi||}

用戶操作對象集合，表示某一時刻用戶正在操作的對象集合。記為：CUi= {Oj， j | 0 ≤ j ≤ || CUi||}

根據協同工作具體需求為用戶Ui和用戶工作對象WUi中的每個對象之間賦予一個感知強度aw（Ui，WUi），aw（Ui，WUi）=k1.aw（Ui，WUi）， k1為工作對象和用戶之間的確立關系；

用戶和用戶之間賦予一個感知強度aw（Ui，Ui），aw（Ui，Ui）= k2. aw（Ui，Ui），k2表示用戶之間交互操作對用戶之間感知的加強；

用戶和操作對象之間賦予一個感知強度aw（Ui，CUi），aw（Ui，CUi）= k3.aw（Ui，CUi）。K3表示用戶用戶和操作對象之間因為操作行為感知強度的加強。

（三）小組成員間數據傳輸的層次劃分和管理

感知強度體現了對象之間感知需求的量化程度，但由于感知強度的取值比較發(fā)散，不便于進行后續(xù)的數據傳輸處理，因此需將對象間的感知強度根據量化數據分成若干層次?？筛鶕唧w應用需要，為不同類型的對象定義特定的層次。例如用戶化身之間的協作層次可分為三個等級：察覺等級Level0、辨認等級Level1 和合作等級Level2。在察覺等級，只察覺另一用戶化身的存在和位置信息，不知道用戶的具體屬性；在辨認等級，能夠辨認用戶的具體屬性（如用戶的個人特征、工作目標和工作能力等）；在合作等級，不同用戶能夠交互協作完成某項工作。

對不同的感知層次對象采取不同的數據傳輸方案，例如以可靠傳輸方式向高感知強度層次對象發(fā)送事件信息，并以高頻率向高感知強度層次對象發(fā)送狀態(tài)信息；以盡力傳輸方式向低感知強度層次對象發(fā)送事件信息，并以低頻率向低感知強度層次對象發(fā)送狀態(tài)信息。分級感知強度管理網絡通信方法可以通過基于發(fā)送端的組播技術來實現，為Ui的每個興趣層次對象集合均分配一個組播地址，在不同的組播地址分發(fā)該興趣層次所對應的數據，可以有效地減少網絡流量以及系統負載。

五、結論

在傳統CVE中感知機制存在的一個重要問題是其感知強度計算復雜度較高，在系統規(guī)模不斷提高時可能會成為系統的瓶頸，尤其在采用C/S 結構時。所以CVLE中，系統架構采用Client/Server和Browse/Server相結合的方式，結合網格技術進行Agent小組劃分，利用感知強度進行通信數據管理，在一定程度上可以解決協同虛擬學習環(huán)境中的問題。虛擬現實技術作為一種較為新型的教學媒體憑借其強大的教學優(yōu)勢和潛力，將會逐漸在教育領域廣泛應用并發(fā)揮其重要作用。

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The Discussion Of CVE Used In Distance Learning

XIE Rui-xia

We can improve the sense of reality by CVE used in distance learning. This paper discusses how to build the CVLE and studies the way of dividing the user into several groups by Grid Computing. The communication data can be dealt on perceived strength. We can raise the utilization rate of the internet resource by building a logical network architecture.

CVE; perceived strength; Grid Computing

G72

A

1008-7427（2010）01-0008-03

2009-09-02

浙江省教育廳科研計劃項目成果之一，項目編號：20071375，項目名稱：遠程教育學習者特征分析與網絡學習環(huán)境創(chuàng)設研究。

作者系溫州廣播電視大學講師。