科学教学中的增强现实教育游戏应用

摘要

增强现实（AR）通过整合教育游戏、提高互动性并改善学习效果，从而提升科学教学。实验表明，AR 可使成绩提高 28 分，其中大一和大四学生分别提高 22 分和 30 分。游戏指标（可玩性和适用性）达到 84%–87%，用户满意度超过 94%。AR 显著提高了学习表现和课堂教学效果。

摘要

随着信息技术与教育的深度融合，增强现实（AR）技术结合虚拟现实与实时交互，已成为科学教学领域的发展趋势。本研究设计并开发了一套基于AR技术、融合教育游戏机制的科学教学系统，旨在解决传统科学教学中抽象内容难以理解、学生参与度低等问题。该系统以体验式学习理论和建构主义理论为指导，集成了特征点跟踪、图像校正和回归训练等算法，有效提升了虚拟模型在真实环境中的定位精度与稳定性。最后，在某高校理工科专业开展了为期12个月的对比实验。实验结果表明，采用AR技术的科学教学方法平均成绩较传统教学方法显著提高20.11分；其中，使用该教学系统的新生平均成绩提升22.36分，高年级学生平均成绩提升29.97分。在科学教学系统中，教育游戏的教育性、可玩性和适用性指标分别提升至84、87和86。用户对系统可用性、内容准确性、响应速度和指标清晰度的满意度分别达到97%、96%、94%和98%。综上所述，基于AR技术的教育游戏科学教学系统在提升学生学业表现方面具有显著效果，在科学课堂教学中具备较强的实践应用价值。

引言

增强现实（AR）技术已成为一种必要工具，帮助人们体验、感知和激发灵感，从而提升生活体验¹。这对抽象内容的教育教学具有启发意义。鉴于虚拟现实（VR）与增强现实（AR）技术本身具有高度抽象性和难以直接观察的特点，它们可用于²提升教育教学的有效性，从而挖掘并发展学生的学习潜能³。虚拟现实技术具备交互性、沉浸感和自主性，契合当代教育的需求，可融入实践教学中，构建虚实结合的教学平台，满足当前教学的实际需要⁴。依据科学课程教学标准，利用AR技术的交互特性来支持教学，交互式艺术教学系统对科学教学具有深远意义⁵。本研究聚焦于图像提取、特征匹配与目标跟踪算法，通过分析科学教学的实际需求，设计了面向科学教育的AR教育游戏，旨在利用AR技术提升教学质量^6,7。与现有的AR教学系统相比，本研究的创新主要体现在：并非简单地使用AR模型进行内容展示，而是深度整合特定的计算机视觉算法与教育游戏机制。本研究集成了基于特征点的实时跟踪与匹配技术，并结合图像灰度拉伸校正方法；同时采用了岭回归与非线性回归训练模型。此外，研究还结合了长期对比实验与多维评价指标体系，这些方法有效提升了虚拟物体在真实环境中的配准精度、跟踪稳定性及环境适应能力。

本研究聚焦于五个部分。第一部分阐述增强现实（AR）技术在科学教育中的背景及研究意义，强调其在提升学习动机和理解抽象概念方面的潜力。第二部分综述教育游戏的应用现状以及AR教育系统的研究进展。第三部分分析教学过程中的实际需求，设计基于AR技术教育游戏的科学教学系统。第四部分对所提出的教学系统性能进行验证。最后一部分对研究方法与结果进行总结并展望未来发展方向。

相关工作

教育游戏是一种将学习目标与游戏机制相结合的教学工具，旨在通过有趣的互动提升学习效果。随着教育游戏与智能技术的深度融合，教育体系正在经历深刻的变革。Yang 等人提出了一种结合覆盖粗粒度层聚类与 K-means 聚类的协同过滤推荐算法，以解决教育游戏推荐中表现不佳的问题。结果表明，该算法的准确率和 F1 分数分别为 0.880 和 0.826，优于斜率模型⁸。Sun 等人对 22 项实证研究进行了元分析，以评估教育游戏在提升学生计算思维能力方面的有效性。研究发现，教育游戏能够有效提升学生的计算思维能力⁹。Udeozor 等人综述了基于数字游戏的学习实践。该研究指出，人们对虚拟实验室和数字游戏等技术增强型体验式学习工具的兴趣和需求正逐步增加，并强调了数字游戏学习在工程教育中的未来发展趋势¹⁰。Martinez 等人系统回顾了 49 项相关研究，以更深入地理解教育游戏在课堂教学实践中的价值。最终发现，教育游戏可成为一种有效的教学工具，几乎适用于所有学科领域¹¹。Gordillo 等人采用准实验设计，比较了基于视频学习与基于游戏学习在在线软件工程教育中的有效性。结果表明，使用教育游戏进行学习比传统的基于视频的学习更为有效¹²。

由于增强了现实（AR）技术结合了虚拟与实时交互，已在工业、医疗、信息、教育及其他领域得到广泛应用。Lytvynova 等人指出，在教育环境中整合虚拟现实与 AR 技术，为参与式和沉浸式学习体验开辟了新的可能性。一项利用虚拟现实与 AR 的教育项目得以实施，结果表明，在教育过程中应用虚拟现实与 AR 技术可提供丰富的教学资源，从而提升学习体验¹³。Álvarez Marín 等人指出了当前关于基于 AR 的教学方法的研究仍较为有限，讨论了利用 AR 的教育活动类型，并评估了其对学生和教师的影响。结果表明，在大多数研究中，基于 AR 的教学方法有助于提高学业表现¹⁴。De Moraes Rossetto 等人指出，AR 与虚拟现实在教育领域的应用已成为一种变革性方法。因此，该研究开发了一款包含 AR 与虚拟现实功能的应用程序，并评估了其对教学过程的影响。结果表明，AR 与虚拟现实均在支持教学过程方面展现出良好前景¹⁵。Radu 等人提出了一种基于 HoloLens 的 AR 系统，以提升物理学科的学习效果。结果表明，该 AR 系统有助于学生理解空间内容和结构关系，但同时也可能妨碍其对动觉内容的理解¹⁶。Kleftotimos 等人提出了两种基于位置的教育类 AR 应用程序，旨在提高学习者的满意度与参与度，并邀请了 129 名学生进行初步评估。结果表明，这些 AR 应用在可用性、学生满意度以及感知教育效用方面得分较高¹⁷。

综上所述，增强现实（AR）技术的交互性为教师和学习者提供了更加自然的学习体验，并增强了探索意识。然而，现有的AR教学系统大多侧重于模型展示和简单交互，缺乏与教育游戏机制及高阶学习目标的深度融合。此外，长期追踪研究尚不充分，系统环境的适应性与跟踪稳定性也有待提升。因此，本研究旨在开发一种融合AR技术与教育游戏机制的科学教学系统，重点解决虚拟对象在真实环境中的配准精度、跟踪稳定性及适应性等问题。通过长期对比实验和多维度评估体系，验证该系统在提升学生学习效果与学习体验方面的有效性。

方案

本研究已通过相关伦理审查委员会的严格审查和批准，整个研究过程严格遵守《赫尔辛基宣言》及适用的学术研究伦理标准，充分保障了参与者的合法权益、身心健康和个人隐私。

研究参与者的招募过程符合伦理要求，所有参与者在参加研究前均签署了书面的知情同意书。知情同意书内容清晰易懂，明确说明了数据收集的范围（包括学业成绩、系统评估数据和用户满意度）、数据使用目的（仅用于本研究中的学术分析）以及为确保数据保密性所采取的措施。参与完全出于自愿，所有参与者均在无任何强迫或诱导的情况下提供了知情同意。所用设备列于材料表中。

1. 参与者、研究设计和评估框架

从某高校的理工科专业随机招募200名本科生（106名男性和94名女性，平均年龄为20.4 ± 1.2岁）和100名教师（52名男性和48名女性，平均教学经验为8.6 ± 4.3年）作为参与者。采用分层随机抽样方法将参与者随机分为实验组和对照组，每组各150人。实验前的基础知识测试确认两组在初始知识水平上无统计学显著差异（p > 0.05）。实验组使用基于增强现实（AR）技术的教学系统，而对照组采用传统教学方法。传统教学方法指以教师和教材为中心的广泛采用的标准化教学流程，包括教师讲授、教材与静态图表学习以及理论计算，不涉及任何三维交互式模拟或AR技术。纳入标准为：本科生须已完成《材料力学》先修课程，教师须具备该课程相关教学经验。排除标准为：有严重视觉障碍或晕动病史者。所有参与者均签署知情同意书，并被告知可随时退出实验。实验周期为12个月，在实验开始前、第6个月和第12个月分别收集学业成绩和系统评估数据。评估工具采用自研的“教育游戏评价指标体系”（见表1），从教育性、游戏性和适用性三个维度共15项指标对系统效果进行评价。同时收集用户满意度数据，涵盖操作便捷性、内容准确性、响应及时性和指标清晰度四个方面。

2. 实验系统配置、操作步骤及数据分析

硬件设备包括一台增强现实（AR）显示设备（Microsoft HoloLens 2）、内置的深度相机和RGB相机，以及一台配备Intel Core i9-11950H处理器、32GB内存和A2000显卡的计算机。操作系统采用Windows 11，开发引擎使用Unity 2021，计算机视觉库采用OpenCV 4.13.0，集成开发环境为Visual Studio 2022。当实验环境光照发生显著变化，或设备首次在该物理空间中使用时，需进行相机标定。运行内置标定脚本CalibrationScript.cs，使用HoloLens相机从不同角度和位置采集至少15幅棋盘格图像。该脚本将自动计算相机的内参和畸变系数。标定成功的标准为平均重投影误差小于0.5像素。若未达到该标准，系统将提示重新采集图像。标定成功后，输出标定参数，供后续三维配准模块调用。

实验在室内进行，环境光照强度保持在 300 ± 50 lux。带有特定 AR 标记的实验卡片置于桌面中央，卡片边缘与桌面边缘平行。观察位置设定为双眼距离卡片中心约 60 cm，HoloLens 2 摄像头初始聚焦于卡片所在平面。手势交互采用 HoloLens 2 预设的“手部射线”（hand ray）和“空中点击”（air click）手势：伸直食指，其余手指收起，指向虚拟标本，并保持该手势稳定超过 0.5 秒以选中目标。随后通过快速向前推动食指施加力，系统将沿虚拟标本轴线施加默认 50 N 的力。完成一次完整手势交互的预期成功操作时间为 1–2 秒。系统计算机视觉参数设置如下：在 Unity 中调用 OpenCV 的 aruco.detectMarkers函数进行标记检测，检测阈值参数为 adaptiveThreshWinSizeMin=3，adaptiveThreshWinSizeMax=23。标记检测通过标准为：系统需在连续 30 帧视频流中稳定识别同一标记（置信度>0.95），方可触发虚拟对象渲染。检测成功时，屏幕上标记边缘将显示绿色边框，并伴随短暂振动反馈。摄像头校准使用内置的 CalibrationScript.cs 脚本，需使用具有 9 × 6 个内部角点、边长为 2.5 cm 的棋盘格标定板。在摄像头视场范围内，需从不同角度采集至少 15 帧标定板图像。校准成功的标准为平均重投影误差小于 0.5 像素。校准过程应在 2 分钟内完成。校准成功后，Unity 编辑器控制台应输出“Calibration Succeeded”日志，且校准后的摄像头锥体应在场景中可视化。虚拟对象渲染采用 Unity 的实时渲染管线，材质使用 Standard 着色器，光照模型与环境光保持一致。

实验过程主要包括四个步骤。第一步，正确佩戴并调整 HoloLens 2 设备。第二步，将带有特定 AR 标记的实验卡片放置在桌面上。系统摄像头持续捕获视频流，并调用 OpenCV 中的 aruco.detectMarkers 函数进行标记检测与识别。第三步，在成功识别标记后，系统根据公式 (1)–(4) 在真实环境中渲染虚拟材料试样。虚拟环境的坐标系 ζηξ 与真实环境的坐标系 xyz 可以相互转换，其变换方程如公式 (1) 所示。

[ xyz1] = [ζηξ1] A (1)

在公式（1）中，A 表示两个系统之间的变换矩阵，其中真实环境的坐标系 xyz 与相机的坐标系 x'y'z' 也可以进行变换。该变换方程如公式（2）所示。

[ x'y'z'1] = [ζηξ1] AB (2)

在公式（2）中，B 表示两个坐标系之间的变换矩阵。x'y'z' 将被追踪的虚拟物体投影到 uv 二维坐标系中，从而实现虚拟环境在真实环境中的精确配准。屏幕坐标与虚拟物体和真实环境融合投影的相机坐标 x'y'z' 之间的变换如公式（3）所示。

（3）

在公式（3）中，d_x 表示轴向 x 方向上的像素数量，d_y 表示轴向 y 方向上的像素数量。相机与虚拟物体和真实环境融合后所投影的图像坐标系之间的几何关系可通过相似三角形公式表示，如公式（4）所示。

（4）

通过预定义的手势对虚拟样本施加力，系统根据公式（5）–（7）实时计算并可视化样本的应力分布和变形情况。单位面积上的内力即为应力，如公式（5）所示。

（5）

在公式（5）中，F 表示力，A 表示横截面积，p_m 表示单位面积上的应力。总应力如公式（6）所示。

 (6)

在公式（6）中，p 表示总应力的应力分量，σ 为法向应力，即垂直于截面的应力分量，τ 为剪应力，即与截面相切的应力分量。法向应力如公式（7）所示。

  (7)

在公式（7）中，F_N 表示轴向力，A 表示横截面积。第四步，数据记录与报告生成。实验过程中产生的关键数据将自动以 CSV 格式保存。实验结束后，系统会生成 PDF 格式的实验报告，包含应力-应变曲线及关键数据摘要。所有文件均导出至本地目录，并以“实验日期+实验类型”的格式命名。实验终止步骤包括：确认数据保存、关闭设备、关闭软件以及系统状态检查。实验完成后，通过主菜单上的“退出系统”按钮确认应用程序结束，取下 HoloLens 2 设备，并按照标准操作程序将其关闭。最后，在开发机上停止 Unity 编辑器的运行模式，并关闭所有相关软件窗口。

使用 SPSS 26.0 进行数据分析。在应用配对样本 t 检验之前，首先评估性能提升差异的正态性。采用 Shapiro-Wilk 检验对所有相关变量进行分析。此外，结果表明 p所有变量的 p 值均大于 0.05，表明数据符合正态分布，满足后续分析的前提条件 t-检验。配对样本t检验用于比较实验组与对照组在重复测量数据（如满意度）上的表现改善情况。重复测量方差分析用于评估随时间变化的趋势。显著性水平设定为 p<0.05。此外，为了评估效应量的大小，计算Cohen's d值，其中d>0.8 表示效应量较大。

基于增强现实技术教学游戏的科学教学体系构建

根据科学教学标准，利用增强现实（AR）技术与教学系统的交互功能，将其引入教育领域，以释放其更大的潜力。AR技术在科学教学中具有重要意义：首先，它能够将抽象的学习内容具体化和可视化；其次，可增强学习者的学习体验，使其具有更强的参与感和专注度。因此，将教学系统与课堂教学相结合具有重要意义。本研究的系统设计以体验式学习和建构主义原则为指导，旨在通过AR交互机制将抽象概念转化为具体、可观察的视觉对象，并鼓励学生主动建构知识。同时，引入技术接受模型，以评估系统在感知有用性和易用性方面的表现，从而衡量其实际应用潜力。

3.1 教育游戏与增强现实技术的整合

增强现实（AR）技术将虚拟环境与真实环境相融合，为用户提供了全新的感官体验。AR 技术首先对真实场景中的特征点进行追踪与采集，然后进行图像识别；第二步是在标记图的位置对图像进行追踪，其中相机的角度及其他信息至关重要¹⁸。最后，通过感知相机对环境的敏感度并叠加模型，实现虚拟与现实的融合，达到沉浸式效果。AR 技术的实现过程如图1所示。

图1：增强现实技术的实施步骤。 请点击此处查看此图的放大版本。

教育游戏是一种融合了教育功能与娱乐功能的计算机游戏软件。它能够培养游戏玩家的智力、技能、知识、态度和价值观，其对学习者的影响不容忽视。增强现实（AR）技术具有三个基本的重要特征。第一，它能够精确地融合虚拟与现实，将生成的三维场景与真实环境相结合，激发用户的全部感官，使用户能够体验真实世界¹⁹。第二，利用现代智能设备实现人与设备之间的智能交互。第三，计算机生成的三维环境能够与实际目标在三维空间中实现注册。用户可以持续追踪真实物体，不会丢失目标，并始终保持精确的追踪。三维注册技术的原理如图2所示。

图 2：三维配准示意图。 请点击此处查看该图的放大版本。

图2所示的三维配准示意图中，x'y'z' 为相机坐标系，xyz 为真实环境中的具体坐标系，ζηξ 为虚拟环境的坐标系，uv 为虚拟物体与真实环境融合投影后的屏幕坐标，'' o'z' 为用户视线方向。经过齐次化与组合后，计算过程如公式（4）所示。三维配准技术（公式（1）–（4））的教育意义在于，它能够将抽象的虚拟坐标系转化为学生屏幕上稳定且精确的视觉叠加效果。该技术可确保虚拟模型有效附着于现实世界的标记卡片上，当学生变换观察视角时，模型不会发生漂移或抖动。该技术的直接教育价值在于为学生提供一个稳定且可信的观察环境，使学生能够从任意角度观察和思考虚拟的机械样本，从而培养其空间想象力与多角度观察能力。

3.2 基于增强现实技术的科学教育游戏需求分析

为了实现科学教育的教学目标，学习者需要系统地获取知识、技能和行为体验。在设计增强现实（AR）教育游戏时，必须正确分析教学内容²⁰。选择适当的教学内容，将其与AR技术相融合，并创新教学方法，可有效帮助学习者构建连贯的知识体系。材料力学的研究对象是各种具有不同形状的构件材料，主要研究其在不同载荷作用下的强度、刚度和稳定性。为了增强学习者的直观视觉体验和互动参与感，本文以应力-应变分析为例，探讨AR技术与教育系统的结合，分析AR技术在科学教育游戏中的应用需求。该系统为力学中的应力与应变知识点提供实验准备与仿真功能，并辅助教师开展实验教学。系统的主要用户包括访客、学生、教师和管理员，其功能涵盖实验管理、实验上传、互动实验以及数据可视化。系统结构如图3所示。

图3：实验课程完成评分系统的用例图。 请点击此处查看此图的放大版本。

增强现实（AR）技术与教育系统的整合如图3所示。该系统可确保教师在课程开始前做好充分准备，掌握实验内容，并在课程中有效管理学生。实验结束后，教师可查看并评估学生的学习进展，协助管理课程数据，提高学生的实验完成率，并帮助管理人员管理学生实验结果的相关数据。因此，该AR技术教学系统基于模型-视图-控制器（MVC）架构构建。该模式的数据处理方式如公式（8）所示。

V(s) = max sim(s → f(s)) (8)

在公式（8）中，V(s) 表示视图层根据用户需求显示的数据内容，s 为教学资源，f(s) 为用户信息。多元化教学系统与用户之间的实时交互操作模式如公式（9）所示。

K(s) = s_i ∩ [f(s₁), f(s₂),...,ff(s_n)]  (9)

在公式（9）中，K(s) 表示模式的业务规则，s₁ 表示数据对象的特征参数，f(s_n) 表示用户需求信息的特征参数。基于增强现实（AR）技术科学教学系统与用户之间的交互关系，其运行模式如公式（10）所示。

g(x) = max K(s) → f(s)  (10)

在公式（10）中，g(x) 表示请求对象，f(x) 是用户需求的来源，max K(s) 是特征相似度的最大值。MVC 模式包含五个主要组件：业务、控制器、持久化、视图和数据库。视图层通过网页连接用户与数据，实现交互，并提供网页显示功能。数据层负责存储和处理来自上层的数据。服务层负责满足用户需求并实现服务逻辑。基于 MVC 模式的增强现实（AR）科学教学系统如图4所示。

图 4：科学教学系统的技术架构图。请点击此处查看此图的放大版本。

通过与数据库交互，业务逻辑层获取的数据操作信息经由持久层进行映射。视图层负责显示主要的前端界面、上传实验数据、展示实验结果以及评定实验报告。业务逻辑层划分为业务层和控制器，用于接收用户请求并将其转发至业务逻辑层的处理器进行处理。技术层将多个对象的公共组件构建成独立模块，从而实现对系统的直接引用。

3.3 基于增强现实技术与科学教育游戏的教学系统架构设计

科学教学是一个教学相长的双向过程。为了实现教学目标，增强现实（AR）教育游戏的设计应遵循互动性、趣味性、科学性、易操作性和教育性五大原则²¹。互动性是AR技术最显著的特征，教育游戏应突出AR技术的优势，使学习者在实验中获得丰富的互动体验，活跃课堂氛围，提升教学效果。教育游戏需围绕明确的教学目标和重点内容进行设计，以实现教与学的双重目标。因此，基于AR技术的教学系统主要包括六个模块，如图5所示。

图 5：科学教学增强现实（AR）教学系统模块示意图。请点击此处查看此图的放大版本。

教学系统模块主要由系统介绍模块、用户模块、实验模块、实验选择模块、主页模块和结果统计模块组成。实验介绍模块能够方便地向用户传达信息，并提供使用教学系统的指导说明，包括课堂实验要求和实验报告要求。用户模块负责管理用户，包括账户注册、账户切换、账户注销和密码修改。实验选择模块通过触摸屏选择实验部分。实验模块对导入的实验图像进行特征点识别和特征分析，并针对实际显示情况适当调整光照差异。基于增强现实（AR）技术的教学系统设计紧密围绕教育目标展开。具体而言，实验模块与实验选择模块的核心教育功能在于赋予学生自主学习能力，使其能够独立探索。结果统计模块的教育意义在于为教师提供客观依据，教师可据此评估学习效果。由于AR技术的特性，其使用需在光照适宜且稳定的场景中进行。可采用灰度拉伸方法使光照分布均匀，如公式（11）所示。

g(x,y) = [(255 - c)/ b - a] f(x,y) + c  (11)

在公式（11）中，c 表示校正后的灰度级起点。a 和 b 分别表示校正前的灰度级起点和终点。在基于特征的追踪方法中，核心方程如公式（12）所示。

  (12)

在跟踪过程中，线性回归选用岭回归模型，非线性回归模型用于训练。高斯函数如公式（13）所示。

(13)

管理员位于用户评分模块中。在此系统中，实验课程的评分标准由管理员进行管理和评估。学生可通过实验结果模块查看实验结果和数据。系统中的首页模块包含系统介绍、实验介绍、退出系统等内容。图6展示了系统的整体架构。

图6：科学教学增强现实（AR）教学系统架构主页模块。 请点击此处查看此图的放大版本。

教学系统中的系统流程主要由四个部分组成，包括绘图材料的准备、交互式测试优化、数据查询与整理以及实施系统。该流程体现在卡片注册与识别，以及所显示部件模型的识别上。最终呈现实验数据的应力-应变分析图像，从而可获得不同性能材料在应力-应变分析中的力学特性。实验结束后，可提供最终实验报告的依据。因此，该系统的实验流程如图7所示。

图 7：科学教学中增强现实（AR）教学系统实施的流程图。请点击此处查看此图的放大版本。

整体系统架构包括设计技术架构和功能模块。该教学系统可帮助学习者提升自我认知与探索能力，并协助教育工作者通过教育游戏组织教学实验。由于该教学系统的交互性，学习者能够利用增强现实（AR）教学系统。在增强现实技术支撑的科学教学中，能够满足教育工作者的需求，使其课程教学能够为学习者开发出适用性强的教学内容²²。因此，教学内容得以优化，学习者在课程中的积极性与创造力得以增强，从而提升教学效果。

结果

教育游戏体验与学习效果的评估结果

为验证该教学系统的科学性与实用性，对基于增强现实（AR）技术开发的教育游戏科学教学系统进行了分析。为量化系统的核心性能，在实验过程中同步采集了技术指标数据。在标准实验条件（照度为 300 ± 50 lux）下，系统对 ArUco 标记的平均跟踪成功率为 98.7%（标准差 [SD] = 1.2%），连续渲染中虚拟物体位置抖动的标准差小于 0.3 像素。配准精度通过重投影误差进行测量，平均值为 0.42 像素（标准差 [SD] = 0.08 像素），满足预设的低于 0.5 像素的误差标准。标定成功率为 100%。为测试系统对环境的适应性，在光照强度 200–400 lux 范围内进行了梯度测试。标记识别的成功率始终高于 95%，虚拟物体的渲染延迟均低于 35 ms。这些数据表明，该 AR 教学系统在预设工作条件下具有较高的技术鲁棒性，能够稳定支持所述的教学交互。为进一步评估应力-应变可视化功能的计算准确性，进行了对比分析。该分析将系统对截面积为 100 mm² 的标准试件的实时输出值，与材料力学理论解进行比较。理论应...

讨论

随着科技的发展，信息技术对人们日常生活的影响力已涵盖众多领域，国家也在大力推动信息技术与教育教学的深度融合。增强现实（AR）技术因其具备实时交互性以及虚实结合的特点，正受到教育行业的青睐。Tulgar 等人通过广泛的文献计量分析发现，基于 AR 的移动学习和游戏化学习已成为近期研究的热点²³。

鉴于传统教学在学习模式、内容局限性和学生创新能力方面的不足，本研究将增强现实（AR）技术应用于科学教学中的教育游戏。实验结果表明，在为期六个月的实验中，采用该技术的科学教学方法平均分较传统教学方法提高了13.62分（t=26.609，p < 0.001，Cohen's d = 1.14）。在为期12个月的实验中，基于AR技术的科学教学系统下大学生的平均分从67.11 ± 4.23提升至94.46 ± 3.01（p < 0.001）。采用AR技术的科学教学方法平均分大幅提升，比传统教学方法高出20.11分，Cohen's d=1.34。在传统教学方法下，大一学生的成绩从60.1...

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
增强现实显示设备	Microsoft	全息透镜2	https://www.microsoft.com/en-us/hololens/hardware
计算机视觉库	OpenCV 团队	OpenC 4.13.0	https://opencv.org/releases/
开发引擎	Unity 科技	Unity 2021 LTS	https://unity.com/releases/2021-lts
显卡	NVIDIA	RTX A2000	https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/design-visualization/rtx-a2000/rtx-a2000-datasheet-us-nvidia-1520552-r3-web.pdf
集成开发环境	Microsoft	Visual Studio 2022	https://visualstudio.microsoft.com/vs/
操作系统	Microsoft	Windows 11	https://www.microsoft.com/en-us/windows/windows-11
处理器	英特尔	核心i9-11950H	https://www.intel.com/content/www/us/en/products/sku/213800/intel-core-i911950h-processor-24m-cache-up-to-5-00-ghz/specifications.html