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沉浸式教学系统中的学习风格自适应匹配研究1

沉浸式教学系统中的学习风格自适应匹配研究

摘要

本研究旨在探索沉浸式教学系统中学习风格自适应匹配的理论基础、技术实现与应

用效果。随着教育信息化2.0时代的到来，个性化学习已成为教育改革的重要方向。沉

浸式教学系统通过虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等技术创造了高度仿真的学习环境，

而学习风格自适应匹配技术则能显著提升这种环境下的学习效果。本文系统分析了当

前沉浸式教学系统的发展现状与存在问题，构建了基于多模态数据采集的学习风格识

别模型，设计了动态自适应匹配算法，并提出了完整的实施方案。研究采用混合研究方

法，结合定量数据分析与定性案例研究，通过为期两年的实验验证了系统的有效性。结

果表明，应用学习风格自适应匹配技术的沉浸式教学系统能够将学习效率提升23.5%，

学习满意度提高31.2%。本研究为教育技术领域的个性化学习发展提供了重要理论依据

和实践参考。

1引言

1.1研究背景与意义

教育数字化转型已成为全球教育发展的必然趋势。根据中国教育科学研究院发布

的《2022中国教育信息化发展报告》，我国基础教育阶段学校多媒体教室普及率已达

98.7%，但真正实现个性化教学的学校比例不足15%。在这一背景下，沉浸式教学系统

作为新兴的教育技术形态，正逐渐改变传统教学模式。教育部《教育信息化2.0行动计

划》明确提出要”大力推进信息技术与教育教学深度融合”，而学习风格自适应匹配正是

实现这一深度融合的关键技术路径。

从理论意义看，本研究将认知心理学、教育技术与人工智能算法相结合，构建了跨

学科的研究框架，丰富了个性化学习理论体系。从实践价值看，研究成果可直接应用于

K12教育、职业培训等多个领域，为解决”大班授课、个性缺失”的教育痛点提供技术方

案。据预测，到2025年全球教育科技市场规模将达到4040亿美元，其中自适应学习技

术将占据重要份额。

1.2国内外研究现状

国际上，美国麻省理工学院媒体实验室开发的”增强现实自适应学习系统”已实现基

于眼动追踪的学习风格识别，准确率达82%。欧洲”Horizon2020”计划资助的”Immersive

Learning”项目构建了多维度学习风格模型，并在12个国家进行了试点应用。相比之下，

国内研究起步较晚，但发展迅速。北京师范大学”未来教育高精尖创新中心”开发的”智

慧学伴”系统初步实现了学习资源推荐功能，但缺乏沉浸式环境下的自适应机制。

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当前研究存在三个主要不足：一是学习风格识别多依赖问卷量表，缺乏动态实时采

集；二是匹配算法多采用规则引擎，难以处理复杂情境；三是效果评估侧重短期成绩，

忽视长期能力发展。本研究将针对这些不足展开系统性创新。

1.3研究问题与目标

本研究聚焦三个核心问题：(1)如何在沉浸式环境中实现学习风格的精准识别？(2)

如何构建高效的自适应匹配算法？(3)如何科学评估匹配效果？为解决这些问题，设定

以下研究目标：

1.构建包含视觉型、听觉型、动觉型等维度的多模态学习风格识别模型，准确率不

低于85%；

2.开发基于强化学习的动态匹配算法，响应时间控制在500ms以内；

3.建立涵盖认知、情感、行为三维度的效果评估体系；

4.形成可复制推广的技术方案和实施指南。

1.4研究范围与限制

本研究范围限定在基础教育阶段的科学教育领域，以初中物理为主要应用场景。技

术层面聚焦VR/AR环境下的自适应匹配，不包括纯线上或线下场景。限制因素包括：

实验样本仅选取6个城市12所学校，可能存在地域偏差；硬件设备成本较高，短期内

难以大规模普及；教师技术素养差异可能影响实施效果。这些限制将在后续研究中逐步

克服。

2现状分析

2.1沉浸式教学系统发展现状

沉浸式教学系统作为教育技术的前沿领域，近年来呈现快速发展态势。根据IDC

发布的《全球增强现实与虚拟现实支出指南》，2023年教育领域VR/AR支出达到62

亿美元，年增长率28.3%。国内市场方面，赛迪顾问数据显示，2022年中国教育VR市

场规模突破50亿元，同比增长35.6%。从技术形态看，当前主