[发明专利]一种基于Web的VR交互式学习教育系统及方法

权利要求书

1.一种基于Web的VR交互式学习教育系统，其特征在于，包括用户端和远程服务器端，远程服务器包括处理模块和存储模块，存储模块与处理模块耦合在一起，存储模块内存储有VR仿真数据和用户属性，通过存储在存储模块中的预存指令配置处理模块，处理模块调用存储模块内的VR仿真数据和前若干次学习积累生成VR环境中的下一次学习的3D交互式场景和查询结构，用户端通过B/S模式访问远程服务器来使用3D交互式场景。

2.根据权利要求1所述的一种基于Web的VR交互式学习教育系统，其特征在于，用户端的用户接口通过通信网络与远程服务器进行连接，用于实现远程服务器与用户端之间实时通信，所述通信网络包括各种用于有线/无线通信的网络。

3.根据权利要求2所述的一种基于Web的VR交互式学习教育系统，其特征在于，所述通信网络包括内网、局域网、广域网、互联网中的任一一种。

4.根据权利要求2所述的一种基于Web的VR交互式学习教育系统，其特征在于，所述通信网络包括专用网络/共享网络。

5.根据权利要求4所述的一种基于Web的VR交互式学习教育系统，其特征在于，所述通信网络还包括网络协议，网络协议包括HTTP协议、TCP/IP协议、WAP协议中的任一一种或组合。

6.一种用于权利要求1～5任一所述的基于Web的VR交互式学习教育系统的操作方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：用户在用户端上选择学习场景，进入VR环境，；

步骤S2：远程服务器上的处理模块根据步骤S1中用户选择的学习场景，在VR显示平台上渲染初级3D交互式场景，并根据用户选择的学习场景及用户学习模式生成初级查询结构；

步骤S3:远程服务器上的处理模块将选择学习场景相同的多个用户以小组为单位登陆虚拟教学课堂，进入初级3D交互式场景，与初级3D交互式场景中的元素进行交互；同时，教师作为主持人即管理者的身份登录到每个小组对应的虚拟教学课堂上，用于控制和指导每个小组内成员的学习情况；

步骤S4：每个小组内的成员还可通过电子聊天系统和其他小组内的成员进行实时交互；

步骤S5：处理模块接收初级查询结构的响应，向小组内的用户提出与场景内容相关的问题，在用户提供对问题的响应后，结合用户属性，计算第一级累积评价评价值；

步骤S6：处理模块基于第一级累积评价评价值，在VR显示平台上动态模拟下一次课程的中级3D交互式场景，以及设计出下一次课堂与学习内容相关的中级查询结构，存储于存储模块内；

步骤S7：用户进入VR环境，首先，在用户端上选择上次的学习场景对应的学习模式，登陆虚拟教学课堂，处理模块调用存储模块内预存的中级3D交互式场景和中级查询结构，用户与中级3D交互式场景中的元素进行交互；然后，处理模块接收中级查询结构的响应，向用户提出与中级3D交互式场景内容相关的问题，在用户提供对问题的响应后，结合用户属性，计算第二级累积评价评价值；

步骤S8：处理模块基于第一级累积评价评价值和第二级累积评价评价值来计算总体评价分数，将获取的评价分数与预存在存储模块上的阈值评价分数进行对比；

步骤S9:若处理模块计算前两次学习的总体评价分数小于阈值评价分数，则处理模块停止渲染后续的3D交互式场景；否则评价评价由处理模块基于第二级累积评价评价值，在VR显示平台上动态模拟下一次课程对应的高级3D交互式场景，以及设计出下一次课堂与学习内容相关的高级查询结构，并存储于存储模块内；重复步骤S7～S8；直到总体评价分数小于阈值评价分数，则处理模块停止渲染后续的3D交互式场景。

7.根据权利要求6所述的.一种基于Web的VR交互式学习教育系统的操作方法，其特征在于，在上述步骤S3和S7中，元素可为图形、图像、声音、3D模型；用户通过手势或眼睛跟踪与之交互。

8.根据权利要求6所述的.一种基于Web的VR交互式学习教育系统的操作方法，其特征在于，在上述步骤S5～S10中，

第一级累积评价评价值：

F₁＝(x₁*p1+x₂*p₂+…+x_i*p_i…+x_n*p_n)/p₁+p₂+…p_i…+p_n；

其中，n表示处理模块接收初级查询结构的响应，向小组内的用户提出与场景内容相关的问题数量；x_i表示用户回答的第i个问题的得分；

p_i表示x_i对应的权系数；

第二级累积评价评价值：

F₂＝(x₁*p1+x₂*p₂+…+x_j*p_j…+x_m*p_m)/p₁+p₂+…p_j…+p_m；其中，m表示处理模块接收中级查询结构的响应，向用户提出与场景内容相关的问题数量；x_j表示用户回答的第j个问题的得分；p_j表示x_j对应的权系数；

第S级累积评价评价值：

F_S＝(x₁*p1+x₂*p₂+…+x_t*p_t…+x_T*p_T)/p₁+p₂+…p_j…+p_T；

其中，T表示处理模块接收S级查询结构的响应，向用户提出与场景内容相关的问题数量；x_t表示用户回答的第t个问题的得分；p_t表示x_t对应的权系数；

总体评价分数＝F₁+F₂+…+F_S…+F_N/N；

其中，N表示累积学习的次数；F_S表示第S级累积评价值。