CN111274482A - 一种基于虚拟现实及大数据的智慧教育系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于智慧教育技术领域,公开了一种基于虚拟现实及大数据的智慧教育系统及方法,所述基于虚拟现实及大数据的智慧教育方法包括:通过视频采集设备采集教育数据,数据处理设备对采集的教育数据进行处理;通过通信设备对教育数据进行传输,通过加密程序对传输信息进行加密;通过云服务器集中大数据资源对教育数据进行优化;通过建模程序进行教育目标三维模型构建;通过渲染程序对教育目标三维模型进行渲染;通过显示器对三维模型进行模拟输出,通过优化程序对三维模型存在的问题进行优化;通过VR设备显示教育虚拟场景。本发明通过大数据优化模块能够提高资源收集的准确性;存储模块有效实现了教育信息的防篡改,提高了教育信息的可靠性。
Description
技术领域
本发明属于智慧教育技术领域,尤其涉及一种基于虚拟现实及大数据的智慧教育系统及方法。
背景技术
教育指影响人的身心发展的社会实践活动。教育者按照法律法规和行业规范,根据学校条件和职称,有目的有计划有组织地对受教育者的心智发展进行教化培育,以现有的经验、学识推敲于人,为其解释各种现象、问题或行为,以提高实践能力,其根本是以人的一种相对成熟或理性的思维来认知对待,让事物得以接近其最根本的存在,人在其中,慢慢地对一种事物由感官触摸而到以认知理解的状态,并形成一种相对完善或理性的自我意识思维。但同时,人有着自我意识上的思维,又有着其自我的感官维度,所以,任何教育性的意识思维都未必能够绝对正确,而应该感性式的理解其思维的方向,只要他不偏差事物的内在;教育又是一种思维的传授,而人因为其自身的意识形态,又有着另样的思维走势,所以,教育当以最客观、最公正的意识思维教化于人,如此,人的思维才不至于过于偏差,并因思维的丰富而逐渐成熟、理性,并由此,走向最理性的自我和拥有最正确的思维认知,这就是教育的根本所在。然而,现有基于虚拟现实及大数据的智慧教育系统对教育数据处理慢;同时,现有教育信息可能会受到黑客等不法操作人员的攻击,导致第三方平台获取到的教育信息已经被篡改,因此通过这种方式获取到的教育信息不可靠。
综上所述,现有技术存在的问题是:现有基于虚拟现实及大数据的智慧教育系统对教育数据处理慢;同时,现有教育信息可能会受到黑客等不法操作人员的攻击,导致第三方平台获取到的教育信息已经被篡改,因此通过这种方式获取到的教育信息不可靠。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种基于虚拟现实及大数据的智慧教育系统及方法。
本发明是这样实现的,一种基于虚拟现实及大数据的智慧教育方法,所述基于虚拟现实及大数据的智慧教育方法包括以下步骤:
步骤一,通过视频采集设备采集教育数据,数据处理设备对采集的教育数据进行处理;
步骤二,通过通信设备对处理后的教育数据进行传输,传输中通过加密程序对传输信息进行加密;传输实现后,通过导入程序将教育数据导入另一终端;
步骤三,存储设备对导入的教育数据进行存储;通过云服务器集中大数据资源对导入的教育数据进行优化处理;
步骤四,处理后的数据通过建模程序进行教育目标三维模型构建;通过渲染程序对教育目标三维模型进行渲染;
步骤五,通过显示器对三维模型进行模拟输出,对模拟输出中的三维模型进行分析,通过优化程序对三维模型存在的问题进行优化;优化后的三维模型通过存储设备进行存储;
步骤六,通过VR设备显示教育虚拟场景。
进一步,所述数据处理设备对采集的教育数据进行处理的方法为:
获取待处理的视频数据;
设置一个循环执行程序来处理所述待处理的视频数据中的M个数据,该循环执行程序包括对所述M个数据中的每一个执行相同或相似操作的多次循环;
设置一个循环控制变量来限定所述循环执行程序中的循环的次数,其中所述循环控制变量通过将所存储的M的二进制表示值向低位移N位被设置,移位后使所述循环的次数等于M/2N,其中M、N为大于等于1的整数;
在一次循环运算中并行处理2N个数据来实施所述循环执行程序;以及
输出经处理的视频数据。
进一步,所述加密程序对传输信息进行加密的方法为:
终端向密钥管理平台发送第一请求,所述第一请求包括所述终端的信息和另一终端的信息,以使所述密钥管理平台采用所述终端的第一公钥和所述另一终端的第二公钥对生成的通信密钥加密,获得第一密钥和第二密钥;
所述终端接收所述密钥管理平台返回的所述第一密钥和所述第二密钥,利用本地存储的第一私钥对所述第一密钥进行解密获得所述通信密钥,其中所述第一私钥与所述第一公钥唯一对应;
所述终端向所述另一终端发送所述第二密钥,以使所述另一终端利用其存储的第二私钥对所述第二密钥进行解密获得所述通信密钥,所述第二私钥与所述第二公钥唯一对应;
所述终端使用所述通信密钥与所述另一终端进行加密通信。
进一步,所述终端向密钥管理平台发送第一请求,包括:
所述终端采用所述密钥管理平台对应的通用公钥,对所述第一请求进行加密;
所述终端向所述密钥管理平台发送加密后的第一请求。
进一步,所述云服务器集中大数据资源对导入的教育数据进行优化处理的方法如下:
(1)通过网络设备采集整合系统外部学习者信息系统中的数据和系统内部学习者学习行为数据,并将这些数据存储至存储设备;
(2)建立一个能够从整合多个预测变量推断单一被预测变量的模式,通过对数据的处理和分析,对学习者未来的学习行为和学习结果进行预测;
(3)根据步骤(2)预测的学习者未来的学习行为和学习结果,在各网络云服务器中根据教育关键词筛选出教育数据;并采用k-means聚类算法或者基于层次的聚类分析算法,对筛选出的教育数据进行分类;
(4)将所述筛选出的不同格式的教育数据转化为统一格式;将含有噪声数据、冗余的数据剔除,对缺省数据进行补充,同时对教育数据通过二进制数据编码进行标识;
(5)根据学习者未来的学习行为和学习结果的具体特征值采用挖掘算法对教育数据进行处理,将挖掘出的教育数据附加上标识后导出。
进一步,所述存储模块存储方法如下:
(1)通过构建程序构建区块链,并通过第一区块链节点设备获取教育信息以及教育信息类型;
(2)所述第一区块链节点设备根据所述教育信息类型和智能合约的对应关系,获取所述教育信息类型对应的智能合约,以及获取所述智能合约关联的节点设备;
(3)所述第一区块链节点设备将所述智能合约关联的节点设备所构成的区块链网络确定为所述第一区块链节点设备所属的区块链网络;
(4)当所述第一区块链节点设备对所述教育信息校验成功时,所述第一区块链节点设备根据所述教育信息生成区块;所述第一区块链节点设备将所述区块发布到所述第一区块链节点设备所属的区块链网络。
进一步,所述第一区块链节点设备将所述智能合约关联的节点设备所构成的区块链网络确定为所述第一区块链节点设备所属的区块链网络,包括:
所述第一区块链节点设备对所述教育信息进行关键字识别,获取所述教育信息的关键字;
所述第一区块链节点设备将与所述关键字匹配的节点设备确定为所述智能合约关联的节点设备;
所述第一区块链节点设备将所述智能合约关联的节点设备所构成的区块链网络确定为所述第一区块链节点设备所属的区块链网络。
进一步,所述第一区块链节点设备根据所述教育信息生成区块之前,还包括:
当所述第一区块链节点设备对所述教育信息校验成功时,所述第一区块链节点设备将所述教育信息发布到所述第一区块链节点设备所属的区块链网络,以使所述区块链网络中各个节点设备对所述教育信息进行校验;
所述第一区块链节点设备接收各个所述节点设备发送的校验结果;
当校验结果为校验成功的节点设备的数量大于预设数量阈值时,触发执行所述第一区块链节点设备根据所述教育信息生成区块的步骤。
进一步,所述第一区块链节点设备对所述教育信息进行校验,包括:
所述第一区块链节点设备获取所述教育信息类型;
所述第一区块链节点设备根据教育信息类型和智能合约的对应关系,获取所述教育信息类型对应的智能合约;
所述第一区块链节点设备根据所述智能合约对所述教育信息进行校验。
本发明的另一目的在于提供一种基于虚拟现实及大数据的智慧教育系统,所述基于虚拟现实及大数据的智慧教育系统包括:
视频采集模块,与中央控制模块连接,用于通过摄像设备采集教育数据;
数据处理模块,与中央控制模块连接,用于通过数据处理设备对教育数据进行处理;
中央控制模块,与视频采集模块、数据处理模块、通信模块、加密模块、教育数据导入模块、大数据优化模块、三维模型构建模块、场景渲染模块、预输出模块、三维模型优化模块、存储模块、VR显示模块连接,用于通过主控机控制各个模块正常工作;
通信模块,与中央控制模块连接,用于通过通信设备对处理后的教育数据进行传输;
加密模块,与中央控制模块连接,用于通过加密程序对传输信息进行加密;
教育数据导入模块,与中央控制模块连接,用于通过导入程序导入教育数据;
大数据优化模块,与中央控制模块连接,用于通过云服务器集中大数据资源对教育数据进行优化处理;
三维模型构建模块,与中央控制模块连接,用于通过建模程序构建教育目标三维模型;
场景渲染模块,与中央控制模块连接,用于通过渲染程序对教育目标三维模型进行渲染;
预输出模块,与中央控制模块连接,用于通过显示器对三维模型进行预输出;
三维模型优化模块,与中央控制模块连接,用于通过优化程序对三维模型进行优化;
存储模块,与中央控制模块连接,用于通过存储设备存储教育数据以及三维模型;
VR显示模块,与中央控制模块连接,用于通过VR设备显示教育虚拟场景。
本发明的优点及积极效果为:本发明通过大数据优化模块对教育数据进行优化处理,依据学习者的学习行为数据,在网络云服务器中筛选教育数据,然后通过聚类算法,对教育数据进行分类,最后统一格式进行输出,能够使挖掘的教育资源数据贴合学习者,具有高度的资源收集的准确性,提高教育资源处理速度;加密模块通过加密程序对传输信息进行加密,提高了通信密钥的可靠性,终端与另一终端通过通信密钥进行加密通信的安全性得到加强,教学数据的可靠性更好;同时,存储模块根据教育信息类型确定与教育信息相关的区块链节点设备,组成区块链网络;当对教育信息进行校验成功的情况下,将教育信息生成区块发布至区块链网络中,有效实现了教育信息的防篡改性,并且提高了教育信息的可靠性。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于虚拟现实及大数据的智慧教育方法流程图。
图2是本发明实施例提供的基于虚拟现实及大数据的智慧教育系统结构框图。
图2中:1、视频采集模块;2、数据处理模块;3、中央控制模块;4、通信模块;5、加密模块;6、教育数据导入模块;7、大数据优化模块;8、三维模型构建模块;9、场景渲染模块;10、预输出模块;11、三维模型优化模块;12、存储模块;13、VR显示模块。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效,兹例举以下实施例,并配合附图详细说明如下。
下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。
如图1所示,本发明实施例提供的基于虚拟现实及大数据的智慧教育方法包括以下步骤:
S101,通过视频采集设备采集教育数据,数据处理设备对采集的教育数据进行处理;
S102,通过通信设备对处理后的教育数据进行传输,传输中通过加密程序对传输信息进行加密;传输实现后,通过导入程序将教育数据导入另一终端;
S103,存储设备对导入的教育数据进行存储;通过云服务器集中大数据资源对导入的教育数据进行优化处理;
S104,处理后的数据通过建模程序进行教育目标三维模型构建;通过渲染程序对教育目标三维模型进行渲染;
S105,通过显示器对三维模型进行模拟输出,对模拟输出中的三维模型进行分析,通过优化程序对三维模型存在的问题进行优化;优化后的三维模型通过存储设备进行存储;
S106,通过VR设备显示教育虚拟场景。
如图2所示,本发明实施例提供的基于虚拟现实及大数据的智慧教育系统包括:视频采集模块1、数据处理模块2、中央控制模块3、通信模块4、加密模块5、教育数据导入模块6、大数据优化模块7、三维模型构建模块8、场景渲染模块9、预输出模块10、三维模型优化模块11、存储模块12、VR显示模块13;
视频采集模块1,与中央控制模块3连接,用于通过摄像设备采集教育数据;
数据处理模块2,与中央控制模块3连接,用于通过数据处理设备对教育数据进行处理;
中央控制模块3,与视频采集模块1、数据处理模块2、通信模块4、加密模块5、教育数据导入模块6、大数据优化模块7、三维模型构建模块8、场景渲染模块9、预输出模块10、三维模型优化模块11、存储模块12、VR显示模块13连接,用于通过主控机控制各个模块正常工作;
通信模块4,与中央控制模块3连接,用于通过通信设备对处理后的教育数据进行传输;
加密模块5,与中央控制模块3连接,用于通过加密程序对传输信息进行加密;
教育数据导入模块6,与中央控制模块3连接,用于通过导入程序导入教育数据;
大数据优化模块7,与中央控制模块3连接,用于通过云服务器集中大数据资源对教育数据进行优化处理;
三维模型构建模块8,与中央控制模块3连接,用于通过建模程序构建教育目标三维模型;
场景渲染模块9,与中央控制模块3连接,用于通过渲染程序对教育目标三维模型进行渲染;
预输出模块10,与中央控制模块3连接,用于通过显示器对三维模型进行预输出;
三维模型优化模块11,与中央控制模块3连接,用于通过优化程序对三维模型进行优化;
存储模块12,与中央控制模块3连接,用于通过存储设备存储教育数据以及三维模型;
VR显示模块13,与中央控制模块3连接,用于通过VR设备显示教育虚拟场景。
下面结合具体实施例对本发明作进一步描述。
实施例1
本发明实施例提供的基于虚拟现实及大数据的智慧教育方法如图1所示,作为优选实施例,本发明实施例提供的数据处理设备对采集的教育数据进行处理的方法为:
获取待处理的视频数据;
设置一个循环执行程序来处理所述待处理的视频数据中的M个数据,该循环执行程序包括对所述M个数据中的每一个执行相同或相似操作的多次循环;
设置一个循环控制变量来限定所述循环执行程序中的循环的次数,其中所述循环控制变量通过将所存储的M的二进制表示值向低位移N位被设置,移位后使所述循环的次数等于M/2N,其中M、N为大于等于1的整数;
在一次循环运算中并行处理2N个数据来实施所述循环执行程序;以及
输出经处理的视频数据。
实施例2
本发明实施例提供的基于虚拟现实及大数据的智慧教育方法如图1所示,作为优选实施例,本发明实施例提供的加密程序对传输信息进行加密的方法为:
终端向密钥管理平台发送第一请求,所述第一请求包括所述终端的信息和另一终端的信息,以使所述密钥管理平台采用所述终端的第一公钥和所述另一终端的第二公钥对生成的通信密钥加密,获得第一密钥和第二密钥;
所述终端接收所述密钥管理平台返回的所述第一密钥和所述第二密钥,利用本地存储的第一私钥对所述第一密钥进行解密获得所述通信密钥,其中所述第一私钥与所述第一公钥唯一对应;
所述终端向所述另一终端发送所述第二密钥,以使所述另一终端利用其存储的第二私钥对所述第二密钥进行解密获得所述通信密钥,所述第二私钥与所述第二公钥唯一对应;
所述终端使用所述通信密钥与所述另一终端进行加密通信。
实施例3
本发明实施例提供的基于虚拟现实及大数据的智慧教育方法如图1所示,作为优选实施例,本发明实施例提供的云服务器集中大数据资源对导入的教育数据进行优化处理的方法如下:
(1)通过网络设备采集整合系统外部学习者信息系统中的数据和系统内部学习者学习行为数据,并将这些数据存储至存储设备;
(2)建立一个能够从整合多个预测变量推断单一被预测变量的模式,通过对数据的处理和分析,对学习者未来的学习行为和学习结果进行预测;
(3)根据步骤(2)预测的学习者未来的学习行为和学习结果,在各网络云服务器中根据教育关键词筛选出教育数据;并采用k-means聚类算法或者基于层次的聚类分析算法,对筛选出的教育数据进行分类;
(4)将所述筛选出的不同格式的教育数据转化为统一格式;将含有噪声数据、冗余的数据剔除,对缺省数据进行补充,同时对教育数据通过二进制数据编码进行标识;
(5)根据学习者未来的学习行为和学习结果的具体特征值采用挖掘算法对教育数据进行处理,将挖掘出的教育数据附加上标识后导出。
实施例4
本发明实施例提供的基于虚拟现实及大数据的智慧教育方法如图1所示,作为优选实施例,本发明实施例提供的存储模块存储方法如下:
(1)通过构建程序构建区块链,并通过第一区块链节点设备获取教育信息以及教育信息类型;
(2)所述第一区块链节点设备根据所述教育信息类型和智能合约的对应关系,获取所述教育信息类型对应的智能合约,以及获取所述智能合约关联的节点设备;
(3)所述第一区块链节点设备将所述智能合约关联的节点设备所构成的区块链网络确定为所述第一区块链节点设备所属的区块链网络;
(4)当所述第一区块链节点设备对所述教育信息校验成功时,所述第一区块链节点设备根据所述教育信息生成区块;所述第一区块链节点设备将所述区块发布到所述第一区块链节点设备所属的区块链网络。
在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现,所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘SolidState Disk(SSD))等。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改,等同变化与修饰,均属于本发明技术方案的范围内。
Claims (10)
1.一种基于虚拟现实及大数据的智慧教育方法,其特征在于,所述基于虚拟现实及大数据的智慧教育方法包括以下步骤:
步骤一,通过视频采集设备采集教育数据,数据处理设备对采集的教育数据进行处理;
步骤二,通过通信设备对处理后的教育数据进行传输,传输中通过加密程序对传输信息进行加密;传输实现后,通过导入程序将教育数据导入另一终端;
步骤三,存储设备对导入的教育数据进行存储;通过云服务器集中大数据资源对导入的教育数据进行优化处理;
步骤四,处理后的数据通过建模程序进行教育目标三维模型构建;通过渲染程序对教育目标三维模型进行渲染;
步骤五,通过显示器对三维模型进行模拟输出,对模拟输出中的三维模型进行分析,通过优化程序对三维模型存在的问题进行优化;优化后的三维模型通过存储设备进行存储;
步骤六,通过VR设备显示教育虚拟场景。
2.如权利要求1所述的基于虚拟现实及大数据的智慧教育方法,其特征在于,所述数据处理设备对采集的教育数据进行处理的方法为:
获取待处理的视频数据;
设置一个循环执行程序来处理所述待处理的视频数据中的M个数据,该循环执行程序包括对所述M个数据中的每一个执行相同或相似操作的多次循环;
设置一个循环控制变量来限定所述循环执行程序中的循环的次数,其中所述循环控制变量通过将所存储的M的二进制表示值向低位移N位被设置,移位后使所述循环的次数等于M/2N,其中M、N为大于等于1的整数;
在一次循环运算中并行处理2N个数据来实施所述循环执行程序;以及
输出经处理的视频数据。
3.如权利要求1所述的基于虚拟现实及大数据的智慧教育方法,其特征在于,所述加密程序对传输信息进行加密的方法为:
终端向密钥管理平台发送第一请求,所述第一请求包括所述终端的信息和另一终端的信息,以使所述密钥管理平台采用所述终端的第一公钥和所述另一终端的第二公钥对生成的通信密钥加密,获得第一密钥和第二密钥;
所述终端接收所述密钥管理平台返回的所述第一密钥和所述第二密钥,利用本地存储的第一私钥对所述第一密钥进行解密获得所述通信密钥,其中所述第一私钥与所述第一公钥唯一对应;
所述终端向所述另一终端发送所述第二密钥,以使所述另一终端利用其存储的第二私钥对所述第二密钥进行解密获得所述通信密钥,所述第二私钥与所述第二公钥唯一对应;
所述终端使用所述通信密钥与所述另一终端进行加密通信。
4.如权利要求3所述的基于虚拟现实及大数据的智慧教育方法,其特征在于,所述终端向密钥管理平台发送第一请求,包括:
所述终端采用所述密钥管理平台对应的通用公钥,对所述第一请求进行加密;
所述终端向所述密钥管理平台发送加密后的第一请求。
5.如权利要求1所述的基于虚拟现实及大数据的智慧教育方法,其特征在于,所述云服务器集中大数据资源对导入的教育数据进行优化处理的方法如下:
(1)通过网络设备采集整合系统外部学习者信息系统中的数据和系统内部学习者学习行为数据,并将这些数据存储至存储设备;
(2)建立一个能够从整合多个预测变量推断单一被预测变量的模式,通过对数据的处理和分析,对学习者未来的学习行为和学习结果进行预测;
(3)根据步骤(2)预测的学习者未来的学习行为和学习结果,在各网络云服务器中根据教育关键词筛选出教育数据;并采用k-means聚类算法或者基于层次的聚类分析算法,对筛选出的教育数据进行分类;
(4)将所述筛选出的不同格式的教育数据转化为统一格式;将含有噪声数据、冗余的数据剔除,对缺省数据进行补充,同时对教育数据通过二进制数据编码进行标识;
(5)根据学习者未来的学习行为和学习结果的具体特征值采用挖掘算法对教育数据进行处理,将挖掘出的教育数据附加上标识后导出。
6.如权利要求1所述的基于虚拟现实及大数据的智慧教育方法,其特征在于,所述存储模块存储方法如下:
(1)通过构建程序构建区块链,并通过第一区块链节点设备获取教育信息以及教育信息类型;
(2)所述第一区块链节点设备根据所述教育信息类型和智能合约的对应关系,获取所述教育信息类型对应的智能合约,以及获取所述智能合约关联的节点设备;
(3)所述第一区块链节点设备将所述智能合约关联的节点设备所构成的区块链网络确定为所述第一区块链节点设备所属的区块链网络;
(4)当所述第一区块链节点设备对所述教育信息校验成功时,所述第一区块链节点设备根据所述教育信息生成区块;所述第一区块链节点设备将所述区块发布到所述第一区块链节点设备所属的区块链网络。
7.如权利要求6所述基于虚拟现实及大数据的智慧教育系统,其特征在于,所述第一区块链节点设备将所述智能合约关联的节点设备所构成的区块链网络确定为所述第一区块链节点设备所属的区块链网络,包括:
所述第一区块链节点设备对所述教育信息进行关键字识别,获取所述教育信息的关键字;
所述第一区块链节点设备将与所述关键字匹配的节点设备确定为所述智能合约关联的节点设备;
所述第一区块链节点设备将所述智能合约关联的节点设备所构成的区块链网络确定为所述第一区块链节点设备所属的区块链网络。
8.如权利要求6所述基于虚拟现实及大数据的智慧教育系统,其特征在于,所述第一区块链节点设备根据所述教育信息生成区块之前,还包括:
当所述第一区块链节点设备对所述教育信息校验成功时,所述第一区块链节点设备将所述教育信息发布到所述第一区块链节点设备所属的区块链网络,以使所述区块链网络中各个节点设备对所述教育信息进行校验;
所述第一区块链节点设备接收各个所述节点设备发送的校验结果;
当校验结果为校验成功的节点设备的数量大于预设数量阈值时,触发执行所述第一区块链节点设备根据所述教育信息生成区块的步骤。
9.如权利要求6所述基于虚拟现实及大数据的智慧教育系统,其特征在于,所述第一区块链节点设备对所述教育信息进行校验,包括:
所述第一区块链节点设备获取所述教育信息类型;
所述第一区块链节点设备根据教育信息类型和智能合约的对应关系,获取所述教育信息类型对应的智能合约;
所述第一区块链节点设备根据所述智能合约对所述教育信息进行校验。
10.一种基于虚拟现实及大数据的智慧教育系统,其特征在于,所述基于虚拟现实及大数据的智慧教育系统包括:
视频采集模块,与中央控制模块连接,用于通过摄像设备采集教育数据;
数据处理模块,与中央控制模块连接,用于通过数据处理设备对教育数据进行处理;
中央控制模块,与视频采集模块、数据处理模块、通信模块、加密模块、教育数据导入模块、大数据优化模块、三维模型构建模块、场景渲染模块、预输出模块、三维模型优化模块、存储模块、VR显示模块连接,用于通过主控机控制各个模块正常工作;
通信模块,与中央控制模块连接,用于通过通信设备对处理后的教育数据进行传输;
加密模块,与中央控制模块连接,用于通过加密程序对传输信息进行加密;
教育数据导入模块,与中央控制模块连接,用于通过导入程序导入教育数据;
大数据优化模块,与中央控制模块连接,用于通过云服务器集中大数据资源对教育数据进行优化处理;
三维模型构建模块,与中央控制模块连接,用于通过建模程序构建教育目标三维模型;
场景渲染模块,与中央控制模块连接,用于通过渲染程序对教育目标三维模型进行渲染;
预输出模块,与中央控制模块连接,用于通过显示器对三维模型进行预输出;
三维模型优化模块,与中央控制模块连接,用于通过优化程序对三维模型进行优化;
存储模块,与中央控制模块连接,用于通过存储设备存储教育数据以及三维模型;
VR显示模块,与中央控制模块连接,用于通过VR设备显示教育虚拟场景。
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