李雄 孫路遙

摘 要：針對虛擬仿真教學(xué)與傳統(tǒng)教學(xué)模式融合過程中所產(chǎn)生的教學(xué)質(zhì)量影響問題和路徑優(yōu)化問題，文章在梳理兩者關(guān)系的基礎(chǔ)上，提出虛擬仿真教學(xué)應(yīng)用于傳統(tǒng)教學(xué)的三種路徑形式：零散分布、集中分布、全分布。并基于虛擬仿真教學(xué)的內(nèi)涵與設(shè)計，進(jìn)一步提出以深度學(xué)習(xí)多維評價體系為教學(xué)質(zhì)量影響的評價標(biāo)準(zhǔn)，以基于泊松分布的K系數(shù)為路徑優(yōu)化指標(biāo)，從而為虛擬仿真教學(xué)與傳統(tǒng)教學(xué)的有機(jī)融合提供良好的理論架構(gòu)和評估機(jī)制，促進(jìn)傳統(tǒng)教學(xué)對新學(xué)習(xí)模式的適應(yīng)。

關(guān)鍵詞：虛擬仿真教學(xué);傳統(tǒng)教學(xué)模式;泊松分布;深度學(xué)習(xí)

中圖分類號：G434? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B? ? ? ? ? ?文章編號：1673-8454（2019）06-0021-05

計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與信息技術(shù)的發(fā)展使全球信息量以信息熵的形式呈幾何級增長。隨著信息時代的到來，在線學(xué)習(xí)、移動學(xué)習(xí)、泛在學(xué)習(xí)等混合式學(xué)習(xí)模式逐漸革新了傳統(tǒng)接受式學(xué)習(xí)[1]。由信息碎片化所引發(fā)的新學(xué)習(xí)模式對傳統(tǒng)教學(xué)造成了不小的沖擊。

要實現(xiàn)傳統(tǒng)教學(xué)對新學(xué)習(xí)模式的適應(yīng)，并避免新學(xué)習(xí)模式帶來的認(rèn)知問題[2]，就需要對傳統(tǒng)教學(xué)模式進(jìn)行改良和創(chuàng)新。虛擬仿真教學(xué)作為一種創(chuàng)新性地將虛擬實驗與體驗式學(xué)習(xí)結(jié)合的教學(xué)方法，不僅擴(kuò)展了信息技術(shù)在傳統(tǒng)教學(xué)上的應(yīng)用，使教學(xué)環(huán)境不再局限于課堂上，而且能將各種教學(xué)要素集中在虛擬實驗平臺上，以學(xué)習(xí)者知識技能為基礎(chǔ)，生成符合學(xué)習(xí)者個性特征的教學(xué)過程[3]，因而比傳統(tǒng)教學(xué)更適合教育信息化背景下的新學(xué)習(xí)模式。

盡管虛擬仿真教學(xué)有著傳統(tǒng)教學(xué)模式不可比擬的優(yōu)點，但卻無法像傳統(tǒng)教學(xué)模式那樣對社會歷史文化中形成的所有間接經(jīng)驗進(jìn)行追根溯源式的仿真模擬，因而不能取代傳統(tǒng)教學(xué)模式。虛擬仿真教學(xué)是傳統(tǒng)教學(xué)模式的有力補(bǔ)充，兩者相輔相成、互為融合。

針對目前文獻(xiàn)中鮮有關(guān)于兩者融合路徑的探討，本研究基于虛擬仿真教學(xué)的內(nèi)涵與設(shè)計，系統(tǒng)闡述兩者融合的現(xiàn)實路徑及路徑最優(yōu)化問題，以期未來能實現(xiàn)虛擬仿真教學(xué)在傳統(tǒng)教學(xué)模式中的廣泛應(yīng)用。

一、虛擬仿真教學(xué)的科學(xué)內(nèi)涵

1.虛擬仿真教學(xué)的概念

虛擬仿真教學(xué)將虛擬實驗技術(shù)與體驗式教學(xué)相結(jié)合，由學(xué)習(xí)者借助人機(jī)交互界面調(diào)節(jié)虛擬實驗中的參數(shù)變量，通過觀察、總結(jié)和歸納計算機(jī)仿真模擬結(jié)果從而獲取相應(yīng)的知識技能。這與教學(xué)中較為常見的專家系統(tǒng)存在異曲同工之處。

專家系統(tǒng)的前身是1950年開始發(fā)展起來的計算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)（CAI），目前被廣泛運用且技術(shù)成熟的專家系統(tǒng)有：兒童紙板游戲教學(xué)系統(tǒng)（WEST）、計算機(jī)游戲教學(xué)系統(tǒng)（WUMPUS）等[4]。

專家系統(tǒng)與虛擬仿真教學(xué)一樣，也需要學(xué)習(xí)者通過可視化界面的交互操作完成知識變量特征的輸入，計算機(jī)利用預(yù)測語義模型對輸入進(jìn)行分析，最后得出知識目標(biāo)變量[5]。兩者的區(qū)別在于：專家系統(tǒng)的核心成分是知識庫和推理機(jī)，而虛擬仿真教學(xué)由于重視學(xué)習(xí)者自身的推理能力，使學(xué)習(xí)者擔(dān)當(dāng)知識規(guī)律的推理者和發(fā)現(xiàn)者，因而其構(gòu)成上不包括推理機(jī)成分。

虛擬仿真教學(xué)主要包括人機(jī)交互界面、虛擬情境、知識庫和可視化輸出四種成分（如圖1）。其中知識庫成分和虛擬情境最為重要。知識庫成分是由經(jīng)驗豐富的教育者結(jié)合教學(xué)計劃、教學(xué)目標(biāo)和教學(xué)內(nèi)容設(shè)置完成，是人類賦予虛擬仿真系統(tǒng)知識經(jīng)驗的過程。而虛擬情境的設(shè)計與建構(gòu)既需要人類經(jīng)驗的參與，使其符合人類工效學(xué)，也需要基于各種智能算法和機(jī)器學(xué)習(xí)的計算模型的參與，使虛擬情境不僅僅是現(xiàn)實環(huán)境的忠實再現(xiàn)，還要對內(nèi)置的知識技能實現(xiàn)高度加工和抽象化，讓學(xué)習(xí)者以身臨其境的方式體驗到栩栩如生、能夠活學(xué)活用的知識技能。

虛擬情境成分關(guān)系到整個仿真系統(tǒng)的模擬效果，是虛擬仿真教學(xué)的核心組成部分。

2.虛擬仿真教學(xué)的特征

虛擬仿真教學(xué)不僅能以其良好的人機(jī)交互界面和動態(tài)模擬程序?qū)崿F(xiàn)現(xiàn)實中難以完成的或具有危險的教學(xué)實驗，而且能節(jié)省大量在現(xiàn)實實驗中需要花費的時間、人力和物質(zhì)資源成本。虛擬仿真教學(xué)的技術(shù)路線主要依靠計算機(jī)技術(shù)和微機(jī)技術(shù)，智能工具的運用使虛擬仿真教學(xué)具有感知性、交互性和沉浸性的特征[6]。同時，隨著云計算的發(fā)展，虛擬仿真系統(tǒng)逐漸具有資源共享和系統(tǒng)循環(huán)利用的特征，使其不同于傳統(tǒng)形式上的紙筆教學(xué)，不需要消耗實驗器材。

虛擬仿真教學(xué)要求學(xué)習(xí)者在虛擬情境中設(shè)置各種參數(shù)變量，通過對不同參數(shù)條件下計算機(jī)模擬結(jié)果的觀察、總結(jié)和歸納，學(xué)習(xí)到預(yù)先設(shè)計好的知識技能系統(tǒng)。學(xué)習(xí)者在這一過程中能體驗到學(xué)習(xí)的自主性和多樣性，激發(fā)探究科學(xué)規(guī)律的好奇心和興趣，并以體驗的方式增強(qiáng)對知識體系的理解程度，從而達(dá)到學(xué)習(xí)和教學(xué)上事半功倍的效果。由于虛擬仿真教學(xué)存在諸多優(yōu)點，因而被認(rèn)為是未來教育信息化的發(fā)展熱點[7]。

3.實現(xiàn)虛擬仿真教學(xué)的技術(shù)方法

實現(xiàn)虛擬仿真教學(xué)的技術(shù)方法主要有靜態(tài)模型、虛擬動畫、仿真軟件和軟硬件交互程序[8]。其中靜態(tài)模型包括二維平面和立體模型的建構(gòu)，可用的軟件有Photoshop、CorelDRAW、Illustrator和3Dmax等。虛擬動畫是在靜態(tài)模型的基礎(chǔ)上實現(xiàn)幀或類似于幀的創(chuàng)建，可用的軟件有Flash、Unity3D等。仿真軟件通過物理、化學(xué)和數(shù)學(xué)模型以及相應(yīng)的參數(shù)條件模擬實際情況，包括電子電路仿真設(shè)計軟件PSpice、工業(yè)機(jī)械設(shè)計軟件Solidworks等。軟硬件交互程序能提供人機(jī)交互界面，是最能體現(xiàn)虛擬仿真教學(xué)優(yōu)勢的技術(shù)方法，既包括以軟件為主、硬件為輔的程序，例如Random Walking程序、古典概率程序等，也包括硬件為主、軟件為輔的智能系統(tǒng)設(shè)備，例如VR技術(shù)、機(jī)器人系統(tǒng)仿真等。

軟硬件交互程序要求學(xué)習(xí)者在觀察、總結(jié)和歸納仿真模擬結(jié)果的同時做出按鍵、語音、技能操作等動作反應(yīng)。具身模擬觀認(rèn)為，個體的動作反應(yīng)和動作知覺在教學(xué)中并非無意義的，而是能與動作理解構(gòu)成神經(jīng)元式的聯(lián)結(jié)共振[9]。當(dāng)學(xué)習(xí)者作出程序規(guī)定的動作反應(yīng)時，為達(dá)到一種直覺式的動作理解，其動作反應(yīng)必然與動作發(fā)生的條件、形式和時機(jī)等背景信息產(chǎn)生聯(lián)結(jié)。正是由于目標(biāo)知識體系隱藏于動作背景信息中，通過動作背景信息的中介作用，能一定程度上增強(qiáng)學(xué)習(xí)者對目標(biāo)知識體系的理解。

二、虛擬仿真教學(xué)設(shè)計原則

1.科學(xué)探究原則

虛擬仿真教學(xué)的設(shè)計遵循科學(xué)探究原則和體驗式原則[10]?？茖W(xué)探究原則是指教師在設(shè)計虛擬仿真教學(xué)時要重視學(xué)習(xí)者自身所擁有的探究自然與社會的能力，充分發(fā)揮學(xué)習(xí)者對外部世界的邏輯推理與創(chuàng)造想象。通過在虛擬情境中創(chuàng)設(shè)符合教學(xué)目標(biāo)的情境問題，讓學(xué)習(xí)者以問題為中心提出猜想和假設(shè)，并總結(jié)和驗證自己觀察的結(jié)果，從而構(gòu)建出符合自己語言特征的知識技能系統(tǒng)。

學(xué)習(xí)者在提出猜想和假設(shè)后，虛擬實驗平臺能提供一種“試誤”機(jī)制，讓學(xué)習(xí)者能夠發(fā)現(xiàn)錯誤并證偽，繼而提出新的猜想和假設(shè)，最終獲取新的知識體系。由于這種新的知識體系是由學(xué)習(xí)者歸納總結(jié)出來的，貼合了學(xué)習(xí)者自身的語言風(fēng)格，因而更容易與已有的認(rèn)知結(jié)構(gòu)相聯(lián)結(jié)。

基于虛擬實驗平臺的科學(xué)探究過程是螺旋式遞進(jìn)的過程（見圖2），在學(xué)習(xí)者通過不斷“試誤”而獲取新知識或新技能的過程中，其直覺思維和內(nèi)在動機(jī)得到激發(fā)，信息提取能力得到增強(qiáng)，符合布魯納提出的發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)的基本特征[11]。

在虛擬實驗平臺上，學(xué)習(xí)者通過不斷試誤而獲取新的信息和操作，使知識技能系統(tǒng)隨試誤次數(shù)的增加而呈線性增長趨勢。這種增長趨勢的強(qiáng)弱取決于發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)中直覺思維、內(nèi)在動機(jī)和信息提取的參與程度。由于直覺思維、內(nèi)在動機(jī)和信息提取是虛擬情境中獨立變化的離散型變量，對其發(fā)生頻次的估計屬于計數(shù)過程，而計數(shù)過程服從泊松分布[12]，可用泊松分布概率分別表示直覺思維、內(nèi)在動機(jī)和信息提取的參與程度。

發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)的必然要求是直覺思維、內(nèi)在動機(jī)和信息提取在每次試誤時同時參與且平均參與次數(shù)至少為1，在此條件下由數(shù)理推導(dǎo)可得虛擬仿真教學(xué)中知識技能系統(tǒng)增量的泊松表達(dá)式（見表1）。當(dāng)試誤次數(shù)逐步遞增時，知識技能系統(tǒng)增量卻極為微弱。從泊松表達(dá)式可知，知識技能系統(tǒng)的巨幅增量需要以大量試誤為基礎(chǔ)。試誤機(jī)制成為虛擬仿真教學(xué)必不可少的重要條件。

2.體驗式原則

體驗式原則是指學(xué)習(xí)者在參與虛擬仿真教學(xué)的過程中，能夠親身經(jīng)歷虛擬情境，以實踐的方式認(rèn)識和探究周圍的事物。它包括三個層面，分別是認(rèn)知體驗層、行為體驗層和情感體驗層[13]。體驗式原則強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)者不僅應(yīng)有認(rèn)知和情感的投入，而且要重視行為層面的實踐參與對學(xué)習(xí)者探究精神的影響。學(xué)習(xí)者不是被動的知識接受者，而是知識的主動發(fā)現(xiàn)者與共享者。其自身就在虛擬仿真系統(tǒng)中發(fā)揮了重要的主體作用。

學(xué)習(xí)者在試誤的過程中不僅要在認(rèn)知和思維層面上建構(gòu)出虛擬實驗平臺提供的知識技能系統(tǒng)，而且要以技能操作或心智操作的方式增強(qiáng)對知識技能的運用與遷移。而這種基于虛擬實驗平臺的知識技能的運用與遷移超越了時空環(huán)境、技術(shù)手段和資源成本等限制，實現(xiàn)了對遷移的廣度和深度的拓展。

三、虛擬仿真教學(xué)在傳統(tǒng)教學(xué)模式中的應(yīng)用

虛擬仿真教學(xué)屬于現(xiàn)代教學(xué)模式，與傳統(tǒng)教學(xué)模式不同。兩者的區(qū)別體現(xiàn)在教學(xué)指導(dǎo)思想、教學(xué)理論依據(jù)、教學(xué)著眼點和教學(xué)手段上[14]?，F(xiàn)代教學(xué)模式強(qiáng)調(diào)以學(xué)生為中心，將網(wǎng)絡(luò)與多媒體系統(tǒng)運用在教學(xué)中[15]，其教學(xué)理論遵循現(xiàn)代管理學(xué)等模式，且符合活動教學(xué)的特點。傳統(tǒng)教學(xué)模式則強(qiáng)調(diào)以教師為中心，以課堂教學(xué)為主，其教學(xué)理論遵循以夸美紐斯、赫爾巴特、凱洛夫等人為代表所提出的教育學(xué)理論模式。

傳統(tǒng)教學(xué)模式是一種“傳遞—接受”模式。而基于虛擬實驗平臺的虛擬仿真教學(xué)是一種“探究—發(fā)現(xiàn)”模式。由于虛擬仿真教學(xué)與傳統(tǒng)教學(xué)的融合點位置是靈活的，虛擬仿真教學(xué)依教學(xué)結(jié)構(gòu)的內(nèi)在規(guī)律和教學(xué)內(nèi)容的松散程度可安排在傳統(tǒng)教學(xué)程序的任何一個或多個階段，因而能與傳統(tǒng)教學(xué)模式有機(jī)融合，實現(xiàn)優(yōu)勢結(jié)合、劣勢互抵。

1.虛擬仿真教學(xué)應(yīng)用路徑

傳統(tǒng)教學(xué)模式的基本程序是激發(fā)學(xué)習(xí)動機(jī)、復(fù)習(xí)舊課、講授新知識、鞏固運用和檢查評價[16]，虛擬仿真教學(xué)存在三種方式分布于傳統(tǒng)教學(xué)模式的基本程序中（見圖3）：零散分布、集中分布和全分布。

（1）零散分布

虛擬仿真系統(tǒng)零散地分布于傳統(tǒng)教學(xué)的五個階段，既可以單獨分布于某一階段，也可分布于兩個或三個不連續(xù)的階段，分布于每個階段所對應(yīng)的路徑必須是非連續(xù)的，中間至少間隔一條路徑，比如路徑1、5，路徑2、4或路徑1、3、5。

（2）集中分布

虛擬仿真系統(tǒng)以簇狀路徑的形式分布于傳統(tǒng)教學(xué)程序中，簇狀路徑可由兩條、三條或四條路徑組成，每條路徑與相鄰路徑必須是連續(xù)的，兩兩之間無間隔，比如：路徑1、2，路徑2、3或路徑1、2、3。

（3）全分布

傳統(tǒng)教學(xué)程序的每一階段都使用虛擬仿真系統(tǒng)，達(dá)到虛擬仿真系統(tǒng)的全覆蓋。由于虛擬仿真教學(xué)比傳統(tǒng)教學(xué)需要消耗更多的時間，因而全分布對于實際教學(xué)來說并不理想。值得注意的是，根據(jù)虛擬仿真教學(xué)內(nèi)容與整體教學(xué)計劃、教學(xué)目標(biāo)的聯(lián)系程度，可實行重點分布，將虛擬仿真系統(tǒng)分布于重要的知識內(nèi)容上。而重點分布將會以集中分布或零散分布的形式出現(xiàn)。

2.應(yīng)用路徑的教學(xué)評價

當(dāng)虛擬仿真教學(xué)與傳統(tǒng)教學(xué)的融合對教學(xué)質(zhì)量產(chǎn)生影響時，對這種影響的評價和判定將成為虛擬仿真教學(xué)應(yīng)用與否的決定性因素。關(guān)于教學(xué)質(zhì)量影響的評定既包涵了對學(xué)習(xí)者探究精神、價值觀等個性心理特征層面上的衡量，也包括對學(xué)習(xí)過程的改進(jìn)程度和學(xué)習(xí)效果的提升程度的綜合評價。由于對學(xué)習(xí)者探究品質(zhì)的培養(yǎng)是虛擬仿真教學(xué)的本質(zhì)要求，因而關(guān)于教學(xué)質(zhì)量影響的評定最終回歸到學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)效果的綜合評價上。深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)層次最能體現(xiàn)出對學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)效果的綜合評價，是整體學(xué)習(xí)情況的真實反映，因而可借助深度學(xué)習(xí)多維評價體系開展虛擬仿真教學(xué)應(yīng)用于傳統(tǒng)教學(xué)的教學(xué)評價。

深度學(xué)習(xí)是指學(xué)習(xí)者在真實社會情境和復(fù)雜技術(shù)環(huán)境中通過深度加工知識信息、深度理解復(fù)雜概念、深度掌握內(nèi)在含義，主動建構(gòu)個人知識體系并有效遷移應(yīng)用到真實情境中以解決復(fù)雜問題，最終促成全面學(xué)習(xí)目標(biāo)的達(dá)成和高階思維能力的發(fā)展[17]。深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)層次代表了學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)投入程度、學(xué)習(xí)目標(biāo)的達(dá)成情況和學(xué)習(xí)效果的好壞優(yōu)劣。因此，以布魯納的認(rèn)知目標(biāo)分類法、比格斯的SOLO分類法、辛普森的動作技能目標(biāo)分類法、克拉斯沃爾的情感目標(biāo)分類法為基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)多維評價體系[18]，是評定教學(xué)質(zhì)量影響好壞的理想標(biāo)準(zhǔn)。

四、應(yīng)用路徑的最優(yōu)化問題

虛擬仿真教學(xué)系統(tǒng)應(yīng)用于傳統(tǒng)教學(xué)的過程中存在動態(tài)最優(yōu)路徑。這種動態(tài)性是指為實現(xiàn)教學(xué)質(zhì)量的提升與教學(xué)效果的最大化，虛擬仿真教學(xué)與傳統(tǒng)教學(xué)融合的路徑設(shè)計應(yīng)隨著教學(xué)理念、教學(xué)計劃和教學(xué)內(nèi)容等方面的不同而變化。由于應(yīng)用路徑要視具體教學(xué)情境而定，因而在分析虛擬仿真教學(xué)與傳統(tǒng)教學(xué)的融合問題時要注重結(jié)合具體的教學(xué)情境。但鑒于多數(shù)教學(xué)情境在抽象層面上調(diào)用的特征具有普遍性，因而又存在廣譜的量化方法對應(yīng)用路徑進(jìn)行優(yōu)化。

1.古典概率程序示例

本文案例引用基于Python計算機(jī)語言編寫完成的古典概率程序。以古典概率程序為核心的虛擬實驗過程主要包含五個步驟，見圖4：①學(xué)習(xí)者通過人機(jī)交互界面了解實驗說明和相關(guān)要求，并輸入身份信息;②學(xué)習(xí)者在進(jìn)入虛擬情境之后，觀察實驗動畫或仿真演示從而了解情境問題，并設(shè)置相關(guān)參數(shù)變量。在本案例中，被試需要輸入即將被計算機(jī)模擬的小球抽取次數(shù);③計算機(jī)模擬結(jié)果的輸出;④學(xué)習(xí)者在觀察計算機(jī)模擬結(jié)果的基礎(chǔ)上，找出問題的答案并總結(jié)、歸納相應(yīng)的知識規(guī)律。在本案例中，學(xué)習(xí)者先設(shè)置在10個小球中有放回地隨機(jī)抽取10次和1000次兩種條件，通過觀察計算機(jī)模擬每個小球被抽取的概率，從而得出“隨著抽取次數(shù)的無限增加，每個小球抽取的概率接近理論值”的結(jié)論，并推導(dǎo)出相應(yīng)公式或規(guī)律;⑤在此基礎(chǔ)上進(jìn)入下一環(huán)節(jié)的虛擬實驗或者轉(zhuǎn)入傳統(tǒng)教學(xué)模式的教學(xué)程序中。

2.路徑最優(yōu)化的量化方法

廣譜的量化方法是對生態(tài)情境在語義符號上的抽象概括，因而具有潛在性和跨情境性，可用于分析虛擬仿真教學(xué)在傳統(tǒng)教學(xué)中的應(yīng)用路徑的優(yōu)化問題。該量化方法假設(shè)教學(xué)系統(tǒng)所傳遞的信息量越大，教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果就越好，因而對教學(xué)過程的量化控制應(yīng)以教學(xué)系統(tǒng)中學(xué)習(xí)者獲取的信息增量為指標(biāo)。其設(shè)計思路是當(dāng)信息量增量為最大值時，由信息熵和泊松分布可得虛擬仿真教學(xué)應(yīng)用于傳統(tǒng)教學(xué)的最優(yōu)次數(shù)，從而實現(xiàn)路徑最優(yōu)化。

設(shè)傳統(tǒng)教學(xué)模式為學(xué)習(xí)者提供的信息量為H1，虛擬仿真教學(xué)系統(tǒng)所提供的信息量為H2，則總的信息量H=H1+H2。傳統(tǒng)教學(xué)程序由五個階段組成，當(dāng)虛擬仿真教學(xué)系統(tǒng)應(yīng)用于傳統(tǒng)教學(xué)程序x次時，傳統(tǒng)教學(xué)發(fā)生的次數(shù)為5-x。由信息熵公式可知[19][20]，學(xué)習(xí)者在傳統(tǒng)教學(xué)中獲取的信息量為：

H1=log

在發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)中，虛擬仿真教學(xué)應(yīng)用次數(shù)與試誤次數(shù)成正比例關(guān)系，使其可直接導(dǎo)入試誤次數(shù)引發(fā)的信息增量計算過程中。由于虛擬仿真系統(tǒng)提供的信息量只能由學(xué)習(xí)者自行探索和推導(dǎo)，屬于信息產(chǎn)生式，而傳統(tǒng)教學(xué)主要經(jīng)由信息的平直傳遞引發(fā)信息學(xué)習(xí)，只有少部分由學(xué)習(xí)者推導(dǎo)，因而兩者信息增長模式不同。學(xué)習(xí)者在虛擬仿真教學(xué)中獲取的信息量不同于傳統(tǒng)信息熵增長模式，其信息量增長模式可表達(dá)為：

H2=

教學(xué)系統(tǒng)總體的信息增長量為虛擬仿真系統(tǒng)與傳統(tǒng)教學(xué)程序所提供的信息量之和。當(dāng)H最大時，路徑次數(shù)取決于虛擬仿真系統(tǒng)的K系數(shù)大小。經(jīng)模擬計算可得，當(dāng)虛擬仿真教學(xué)應(yīng)用次數(shù)與試誤次數(shù)的比例固定時，當(dāng)K>0.06，可實行虛擬仿真教學(xué)系統(tǒng)對傳統(tǒng)教學(xué)的全分布或大范圍分布;當(dāng)K<0.06時，可實行虛擬仿真教學(xué)系統(tǒng)的重點分布或小范圍分布。

當(dāng)x∈Z，0

H=log+

五、結(jié)束語

隨著云計算和教育云的提出，教學(xué)資源的共享程度越來越大。參與虛擬仿真教學(xué)的學(xué)習(xí)者們能夠隨時隨地通過分布式資源池來分享和體驗各種虛擬教學(xué)情境。虛擬教學(xué)不再局限于課堂中，而是可以通過云盤系統(tǒng)來實現(xiàn)遠(yuǎn)程教學(xué)和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)交流。當(dāng)虛擬仿真系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)越來越成熟并逐漸適應(yīng)了人們的快節(jié)奏學(xué)習(xí)模式時，如何實現(xiàn)虛擬仿真教學(xué)與傳統(tǒng)教學(xué)的優(yōu)勢結(jié)合成為教育技術(shù)創(chuàng)新的重要問題。

本文從虛擬仿真教學(xué)的內(nèi)涵、設(shè)計出發(fā)，結(jié)合相關(guān)理論探討了虛擬仿真教學(xué)與傳統(tǒng)教學(xué)的融合路徑及其對教學(xué)質(zhì)量影響的評價問題，并提出如何以量化的方法對融合路徑進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)一步完善虛擬仿真教學(xué)的理論建構(gòu)和應(yīng)用設(shè)計，為虛擬仿真系統(tǒng)在實際教學(xué)的有效應(yīng)用創(chuàng)造條件。

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（編輯：李曉萍）