数字时代教育革新：构建双线混融教学新架构

混合式教学是践行数字化转型、实现教育现代化的重要手段。数字化不仅体现为教与学过程全要素数字化，更要改变课程形态和教学方式，打破虚实二元对立的格局。2020年有学者认为人类将进入双线相互呼应、多向勾连、混融共生的新时代，并提出双线混融教学。然而，当前对双线混融教学的理解存在一定的模糊性，其与混合式教学的差异尚未得到充分阐释；同时，实施双线混融教学的建议往往未能完全跳出传统混合式教学的框架，缺乏创新性。为此，本文立足智能技术发展趋势，探讨双线混融教学设计基本架构，以期为数字化转型的未来提供前瞻性思考。

一、创设虚拟现实混融学习空间

虚拟现实混融学习空间突出特点是理论与实践的结合，以提升职业训练完整性为重点，有助于解决职业教育理论与实践非均衡困境。双线混融教学重在数字空间的设计，在提升沉浸式体验感和交互感的同时，促进学习者理论与实践知识的掌握。依据教学内容和学生特征，将课堂划分为面向实践操作的虚拟沉浸空间和面向理论认知的实体交互空间。

1.面向实践操作的虚拟沉浸空间。

在虚拟现实空间中，要促进学习者认知的发展，就要撬动其身体感知运动系统在环境中的深度参与性，即利用虚拟设备与环境进行实时交互，模拟真实的感官体验来触发认知。课堂要创设专属的虚拟情境体验区，通过XR技术将产业转型升级中的业务要素和核心场景引入虚拟世界进行还原和编辑，形成便于学生操作的虚拟实践任务。学习者通过触觉手套、VR头戴式显示器、3D混响设备、味觉模拟器等能够触发视、听、嗅、触觉进入虚拟体验区，在该情境中完成教师设置的实践类任务，学生完成任务后退出虚拟场景。在此过程中，高清摄像头采集的身体动作数据、面部运动单元数据、脑波数据将会自动拷贝并上传至数据分析软件，分析学生实践操作情况，以便及时进行干预和指导。如学生在某环节操作不熟练或错误，可再次进入虚拟体验区进行针对性、重复性操作，通过工学交替，提升专业知识、技术操作、生产实践等专用能力以及分析创造、问题解决、数字素养等通用能力，打破实践基地时空、成本的限制，规避真实工作场景下安全风险，实现全生命周期的具身交互和沉浸式体验。

2.面向理论认知的实体交互空间。

齐莫曼（Zimmerman）认为个体自主学习的动机具有内构性、时间安排具有规范有效性，学习者能根据学习环境变化敏锐察觉并主动适应。信息技术所创设的泛在学习环境对于激发学生的自主学习能力具有显著优势。在实体课堂中引入循环全息大屏显示方式，教师利用平板终端根据工作过程逻辑，对标职业标准制定学习方案，以工作过程为导向开展项目式教学，通过5G网络将知识上传至大屏中并逐一展示、滚动播放（如极域公司开发的教学应用软件CLASS-HUB，内置高密AP，将大屏与软件进行连接实现数据存储、推流直播、视频矩阵等功能）。学生在掌握了基本的理论知识后，如需更深入了解知识，可利用手中的PAD扫描每个知识点所对应的二维码。之后该知识点将以3D模型的形式展现在PAD中，模型可以进行放大、旋转、缩小。同时也可进入职业院校在线交流联盟圈进行讨论和交流，破除扁平化信息接收不足造成的认知障碍，知识变得可视化、立体化、仿真化。为检测学生知识掌握情况，PAD会在学生学习后弹出知识测验题目，测验完成后数据即刻上传至软件分析平台，为下一阶段学习干预提供依据。

（二）创建互联共享混融资源体系

虚拟现实技术扩展了课堂资源的获取途径，而每种教育技术都有其对应的教育资源，设计并开发适合的教学资源一直是教育技术所关注的重点。因此，开发适用职业教育教学的各类资源，是提高教学质量的必然要求。

1.融合资源。

教师要发挥能动性，混融线上数字资源与线下实体资源，形成人力、物力、教室、校园文化等融合的大资源体系。同时，积极吸纳数字化企业进驻教学空间，将企业真实任务或项目转化为学习资源。需要注意的是，网络上的数字资源适配性和准确性有待验证。海量数字资源不是通过简单的堆砌和叠加来让课堂显得热闹非凡，而是通过革新知识获取渠道、内化知识方式和外化知识途径，唤醒高阶认知，助力和深度学习。因此，教师要在融合各类资源后，瞄准新工艺、新方法、新规范，根据教学目标选取针对性强的资源用于教学，防止资源堆砌导致学习负荷过重。

2.自创资源。

教师是提升课程质量的主力军，而数字化智能技术则为优质课程建设提供了动力。教师在融合了各类资源后，为减轻课程开发的负担，可基于现有虚拟仿真资源、视频、习题测验、活动、课件等资源进行编辑、重组、创新，将产业转型升级的要素、业务融入模块化课程中，重点对资源类型和内容的筛选形式、课堂占比、交互方式进行设计。在此基础上，结合教学风格、学生学习风格、职业岗位需要创建特色数字模块课程资源，形成职业教育智库集。资源既可用于今后的教学又能上传至云平台，进行资源共享和交流，促进优质教师的智力流转。

3.共享资源。

借助智能云平台创建服务于本课程的职业教育资源供应链，利用“5G+区块链技术”创建互联共享的混融资源体系。区块链技术可联通高校与高校、人与人，建立教师、学生、企业的动态交互，方便用户通过身份认证进入云平台选取优质资源进行学习和应用。同时，平台将记录学生资源学习的时长、点击率，将数据进行分布式存储，方便下次学习根据用户偏好实现资源的自适应精准推送，满足学生个性化、终身学习的需求。

（三）营造多元互动混融交互场域

混合式教学借助智慧平台实现了师生交互、生生交互、教师与平台的交互、学生与平台的多元交互。但是，在与平台交互中师生无法真切感受情感表达，体验感不佳，并且线上线下交互无法同步，融合性不足。数字孪生技术重构了沉浸式智慧学习空间，学生进入虚拟场景，在VR、XR、MR等技术的赋能下，产生具象化直观体验和实时交互反馈。其空间的泛在性可为学生跨越班级和学校交互提供保障，交互场域逐渐扩大。陈丽认为，远程学习中有三层次的交互关系，分别为操作交互、信息交互和概念交互。在双线混融教学交互设计中，教师要利用虚拟设备让学生进行操作交互，利用实体课堂实现师生、生生、平台的一体化信息交互，最后在虚实融合的学习交互中，实现知识概念的获取与深化。

1.操作交互。

操作交互是学生操作设备熟练程度的综合体现，因此教师要对媒体界面的交互性进行重点设计和开发。教师在进行虚拟实践教学时，应提前对虚拟场景各要素进行检查，包括区域障碍物清理、设备运行、画面清晰度、网络传输速率、后台数据读取等，并且提前告知学生虚拟设备操作注意事项，让学生提前熟悉流程以便顺利进行人机交互学习。

2.信息交互。

教师要拓展师生、生生、校企之间在课程学习内容方面的交互，如学生在课堂中通过观看大屏展示的具有逻辑关联的知识点进行初步的人机交互，建立对知识的感性认知。然后利用手中的PAD扫描对应知识点二维码，通过PAD中展示的三维模型，再一次进行近距离的人机交互，加深知识的理解，逐步形成理性认识。之后学生还可在PAD上完成测验进行知识应用，有疑问的地方可选择现场与老师讨论、同学协作，亦可选择云端企业专家答疑，形成一个跨学校、跨学科，虚实融合，师生、生生互动的知识交流学习圈。

3.概念交互。

信息技术的应用最终落地于提升教学效果，无论是操作交互还是信息交互，均服务于最终知识概念的掌握和应用。为检测各种交互对学生学习的帮助程度，教师要解析虚拟情境改变数据和知识测验结果，了解学生知识概念掌握情况。

（四）创生动态服务混融管理模式

在虚拟现实智慧课堂实现过程中，数据是基础，教学是根本，管理是保障，教师如何利用智能设备实时采集数据，合理分析并有效进行课堂管理至关重要。因此，“双师型”教师要具备数字化管理能力和素养。数据支撑的课堂采用“云终端—云平台—云服务”的设计思路进行教学管理，将各类硬件、软件和网络资源集中融合，形成专属于职业教育的数据共享和资源整合系统（如图3）。其中，云终端包括虚拟课堂虚拟现实设备终端、实体课堂教师教学终端和学生学习终端，如PAD、全息屏及各类硬件设施。新增企业智能终端，创新“云端+学校+企业+基地”教育生态，将学习过程数据共享至企业智能端，便于各方协同交流、共促共育。

云平台即数智中心，兼具数据采集、数据分析、数据流转功能，利用5G网络终端进行伴随式课堂数据收集并实时传送至平台中心，平台则基于行为数据动态化预测结果，教师在此基础上对课堂内容、课堂评价、课堂资源、课堂时间、课堂活动进行一体化管理和循证化干预。云服务则包括云端资源、网络教研、在线学习、网络空间等，为学生自适应学习和教师资源搜集提供支撑。综上，学生无论在课前、课中还是课后都能接入智能终端进行实时学习和交流，基于智能云平台的动态服务能力，提供便捷化、科学化、关联式的教学管理服务，而云服务则为师生提供强大的资源保障。依托“云终端—云平台—云服务”的设计思路，实现教学过程与生产过程一体化、线上线下一体化、虚拟现实一体化的职业教育全息教学管理模式。

（五）构建人机协同混融评价模型

2020年，国务院在《深化新时代教育评价改革总体方案》中提出，健全职业学校评价体系，充分利用信息技术，提高教育评价的科学性、专业性、客观性。当下，亟待以数字化转型赋能职业院校课堂评价创新。在评价方式上，应从经验导向转向基于证据和过程的循证导向；在评价模式上，应从结果导向模式转向面向未来的诊改模式；在技术支持上，应从单一数据分析转向多模态数据融合分析。鉴于此，以数字化转型赋能智慧课堂创新评价，凸显人机协同的基本理念，充分发挥数据要素的作用，形成人为价值判断、机器数据分析、人机协同诊改的混融评价模型。

1.人为价值判断。

仅仅依靠量化数据分析无法全面反映学生的内隐学习状态。因此，在教学过程中，引入多主体评价，如教师采用学生自评、同伴互评、校企共评、过程测评进行多维度评价，通过观察学生日常学习情况、互动交流情况、学习态度情况，并结合长期以来的学习成绩、综合素质进行综合分析，做出初步的价值判断。

2.机器数据感知。

机器的可重复性、客观性、全局感知性可以弥补教学过程中教师无法全面监测教学活动并窥测学生内隐价值观的不足。引入机器协助教学，实现多模态数据感知、清洗挖掘、关联分析。在智能技术的支持下，对教学过程中学生的外显行为和内隐态度进行数据收集。其中外显行为包括学生在虚拟沉浸空间中虚拟设备操作时的面部表情、头部姿态等情况和实体交互空间中的讨论交流、作业检测、检索记录等情况。内隐态度依托可穿戴设备对眼动情况、心率指标、脑电信号等进行检测感知，与外显行为进行数据互证。

3.人机协同诊改。

教师在机器数据分析形成的可视化结果的基础上，结合人为价值判断进行综合分析，充分发挥机器与人工的不同优势，形成科学的评价结果与干预策略。在干预过程中，教师再次进行人为价值判断、机器数据收集、人机协同诊改，使学生在评价过程中持续优化专业知识、实践能力、工匠精神和数字素养，形成一个动态、科学的人机协同混融评价循环。

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