CN113470474B - 基于虚拟现实的教学方法、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于虚拟现实的教学方法、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：根据当前班级信息在虚拟现实教学平台创建教学场景；当用户登入教学场景时，在教学场景中生成与用户的身份信息相匹配的人物模型；若在授课过程中检测到进入知识点练习模式，则获取与当前知识点的实际应用场景关联的目标练习题，并基于所述目标练习题获取知识点应用场景；将所述教学场景替换为所述知识点应用场景，直至退出所述知识点练习模式。本方法具有提高学生对知识点的记忆效果的优点。

Description

基于虚拟现实的教学方法、设备及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及虚拟现实教学技术领域，尤其涉及一种基于虚拟现实的教学方法、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前的课堂学习，在教授知识点时，教师通常会布置相关练习题，以巩固知识点。但是，当前的课堂练习大多数与实际脱离，尤其是中高年级的理科知识，往往难以在现实生活中遇到。这就导致学生学习的知识停留于纸面，而无法结合实际，进而导致对相关知识点的印象薄弱，难以记忆。

发明内容

本申请实施例通过提供一种基于虚拟现实的教学方法，旨在提高学生的知识点的记忆效果。

为实现上述目的，本申请实施例提供了一种基于虚拟现实的教学方法，包括：

根据当前班级信息在虚拟现实教学平台创建教学场景；

当用户登入教学场景时，在教学场景中生成与用户的身份信息相匹配的人物模型；

若在授课过程中检测到进入知识点练习模式，则获取与当前知识点的实际应用场景关联的目标练习题，并基于所述目标练习题获取知识点应用场景；

将所述教学场景替换为所述知识点应用场景，直至退出所述知识点练习模式。

在一实施例中，在获取与当前知识点的实际应用关联的目标练习题之后，所述方法还包括：

获取与知识点应用场景相匹配的服装库；

根据所述目标练习题及用户的身份信息将用户人物模型的服装替换为所述服装库中的服装，直至退出所述知识点练习模式。

在一实施例中，在开始授课之前，所述方法还包括：

当进入到备课模式时，获取当前备课课程的所有知识点；

遍历当前备课课程的所有知识点，在遍历过程中，对正在遍历的知识点进行如下操作：

从预设的应用场景库中获取与知识点关联的应用场景子集；

将应用场景子集推送给教师端；

接收教师端的选择指令以确定对应知识点的目标应用场景；

从预设的习题库中获取与所述目标应用场景关联的习题子集；

基于预设的优先级将习题子集中的练习题推送给教师端；

获取教师端的选择指令以确定与对应知识点关联的目标练习题；

将所述目标练习题存储于当前备课课程的教学知识库中。

在一实施例中，所述方法还包括：

获取习题子集中的每道练习题的场景关键词；

基于所述场景关键词的历史累计搜索量计算每道练习题的优先级。

在一实施例中，将所述教学场景替换为所述知识点应用场景，包括：

获取教学场景相较于现实场景的缩放比例；

基于所述缩放比例缩放所述知识点应用场景；

获取当前各个用户的人物模型的第一空间位置；

获取缩放后的知识点应用场景中各个物体模型的第二空间位置；

根据所述第一空间位置和所述第二空间位置判断缩放后的知识点应用场景中各个物体模型与当前各个用户的人物模型是否干涉；

若有，则基于预设的规则调整缩放后的知识点应用场景中各个物体模型的空间坐标，直至调整后的知识点应用场景中的各个物体模型与当前各个用户的人物模型均互不干涉；

将教学场景替换为调整后的知识点应用场景。

在一实施例中，将所述教学场景替换为所述知识点应用场景，还包括：

在替换所述知识点应用场景时，先生成知识点应用场景中的环境背景，再基于预设的顺序依次生成知识点应用场景中的各个物体模型。

在一实施例中，基于预设的顺序依次生成知识点应用场景中的各个物体模型，包括：

获取教师端的用户语音数据，识别所述用户语音数据中与所述知识点应用场景中各个物体模型匹配的关键字；

基于所述关键字的出现时间顺序，依次生成现实场景中的各个物体模型。

在一实施例中，所述方法还包括：

在替换所述知识点应用场景时，生成与所述目标练习题关联的辅助模型，所述辅助模型包括辅助线模型。

为实现上述目的，本申请实施例还提出一种基于虚拟现实的教学设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的基于虚拟现实的教学程序，所述处理器执行所述基于虚拟现实的教学程序时实现如上述任一项所述的基于虚拟现实的教学方法。

为实现上述目的，本申请实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于虚拟现实的教学程序，所述基于虚拟现实的教学程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的基于虚拟现实的教学方法。

可以理解，本申请技术方案的基于虚拟现实的教学方法，通过在知识点练习模式下，将教学场景替换为与当前知识点关联的实际应用场景，使得学生在进行知识点练习时，能够切身体会到相关知识点的现实应用，进而不仅有利于提高学生解题时的专注力，还有利于加深学生对相关知识点的印象，从而有助于提高学生对知识点的学习效果与记忆效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。

图1为本发明基于虚拟现实的教学设备一实施例的模块结构图；

图2为本发明基于虚拟现实的教学方法一实施例的流程示意图；

图3为本发明基于虚拟现实的教学方法另一实施例的流程示意图；

图4为本发明基于虚拟现实的教学方法又一实施例的流程示意图；

图5为本发明基于虚拟现实的教学方法再一实施例的流程示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。文中出现的“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的数量词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。而“第一”、“第二”、以及“第三”等的使用不表示任何顺序，可将这些词解释为名称。

如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的服务器1(又叫基于虚拟现实的教学设备)结构示意图。

本发明实施例服务器，如“物联网设备”、带联网功能的智能空调、智能电灯、智能电源，带联网功能的AR/VR设备，智能音箱、自动驾驶汽车、PC，智能手机、平板电脑、电子书阅读器、便携计算机等具有显示功能的设备。

如图1所示，所述服务器1包括：存储器11、处理器12及网络接口13。

其中，存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如，SD或DX存储器等）、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器11在一些实施例中可以是服务器1的内部存储单元，例如该服务器1的硬盘。存储器11在另一些实施例中也可以是服务器1的外部存储设备，例如该服务器1上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card，SMC），安全数字（Secure Digital，SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。

进一步地，存储器11还可以包括服务器1的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器11不仅可以用于存储安装于服务器1的应用软件及各类数据，例如基于虚拟现实的教学程序10的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行基于虚拟现实的教学程序10等。

网络接口13可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如WI-FI接口），通常用于在该服务器1与其他电子设备之间建立通信连接。

网络可以为互联网、云网络、无线保真(Wi-Fi)网络、个人网(PAN)、局域网(LAN)和/或城域网(MAN)。网络环境中的各种设备可以被配置为根据各种有线和无线通信协议连接到通信网络。这样的有线和无线通信协议的例子可以包括但不限于以下中的至少一个：传输控制协议和互联网协议(TCP/IP)、用户数据报协议(UDP)、超文本传输协议(HTTP)、文件传输协议(FTP)、ZigBee、EDGE、IEEE 802.11、光保真(Li-Fi)、802.16、IEEE 802.11s、IEEE 802.11g、多跳通信、无线接入点(AP)、设备对设备通信、蜂窝通信协议和/或蓝牙(BlueTooth)通信协议或其组合。

可选地，该服务器还可以包括用户接口，用户接口可以包括显示器（Display）、输入单元比如键盘（Keyboard），可选的用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED（Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管）触摸器等。其中，显示器也可以称为显示屏或显示单元，用于显示在服务器1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。

图1仅示出了具有组件11-13以及基于虚拟现实的教学程序10的服务器1，本领域技术人员可以理解的是，图1示出的结构并不构成对服务器1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

在本实施例中，处理器12可以用于调用存储器11中存储的基于虚拟现实的教学程序，并执行以下操作：

根据当前班级信息在虚拟现实教学平台创建教学场景；

当用户登入教学场景时，在教学场景中生成与用户的身份信息相匹配的人物模型；

若在授课过程中检测到进入知识点练习模式，则获取与当前知识点的实际应用场景关联的目标练习题，并基于所述目标练习题获取知识点应用场景；

将所述教学场景替换为所述知识点应用场景，直至退出所述知识点练习模式。

在一实施例中，处理器12可以用于调用存储器11中存储的基于虚拟现实的教学程序，并执行以下操作：

获取与知识点应用场景相匹配的服装库；

根据所述目标练习题及用户的身份信息将用户人物模型的服装替换为所述服装库中的服装，直至退出所述知识点练习模式。

在一实施例中，处理器12可以用于调用存储器11中存储的基于虚拟现实的教学程序，并执行以下操作：

当进入到备课模式时，获取当前备课课程的所有知识点；

遍历当前备课课程的所有知识点，在遍历过程中，对正在遍历的知识点进行如下操作：从预设的应用场景库中获取与知识点关联的应用场景子集；

将应用场景子集推送给教师端；

接收教师端的选择指令以确定对应知识点的目标应用场景；

从预设的习题库中获取与所述目标应用场景关联的习题子集；

基于预设的优先级将习题子集中的练习题推送给教师端；

获取教师端的选择指令以确定与对应知识点关联的目标练习题；

将所述目标练习题存储于当前备课课程的教学知识库中。

在一实施例中，处理器12可以用于调用存储器11中存储的基于虚拟现实的教学程序，并执行以下操作：

获取习题子集中的每道练习题的场景关键词；

基于所述场景关键词的历史累计搜索量计算每道练习题的优先级。

在一实施例中，处理器12可以用于调用存储器11中存储的基于虚拟现实的教学程序，并执行以下操作：

获取教学场景相较于现实场景的缩放比例；

基于所述缩放比例缩放所述知识点应用场景；

获取当前各个用户的人物模型的第一空间位置；

获取缩放后的知识点应用场景中各个物体模型的第二空间位置；

根据所述第一空间位置和所述第二空间位置判断缩放后的知识点应用场景中各个物体模型与当前各个用户的人物模型是否干涉；

若有，则基于预设的规则调整缩放后的知识点应用场景中各个物体模型的空间坐标，直至调整后的知识点应用场景中的各个物体模型与当前各个用户的人物模型均互不干涉；

将教学场景替换为调整后的知识点应用场景。

在一实施例中，处理器12可以用于调用存储器11中存储的基于虚拟现实的教学程序，并执行以下操作：

在替换所述知识点应用场景时，先生成知识点应用场景中的环境背景，再基于预设的顺序依次生成知识点应用场景中的各个物体模型。

在一实施例中，处理器12可以用于调用存储器11中存储的基于虚拟现实的教学程序，并执行以下操作：

获取教师端的用户语音数据，识别所述用户语音数据中与所述知识点应用场景中各个物体模型匹配的关键字；

基于所述关键字的出现时间顺序，依次生成现实场景中的各个物体模型。

在一实施例中，处理器12可以用于调用存储器11中存储的基于虚拟现实的教学程序，并执行以下操作：

在替换所述知识点应用场景时，生成与所述目标练习题关联的辅助模型，所述辅助模型包括辅助线模型。

基于上述基于虚拟现实的教学设备的硬件构架，提出本发明基于虚拟现实的教学方法的实施例。本发明的基于虚拟现实的教学方法，旨在提高学生对知识点的记忆效果。

参照图2，图2为本发明基于虚拟现实的教学方法的一实施例，所述基于虚拟现实的教学方法包括以下步骤：

S10、根据当前班级信息在虚拟现实教学平台创建教学场景。

这其中，该虚拟现实平台是指用以进行虚拟现实授课，而在云端或本地服务器建立的虚拟现实平台。

该班级信息可由教师提供，或是通过班级学生的身份信息确定。

该教学场景是适应于当前班级的学历等级、学生人数等因素而建立的教学场景，其可以依托于现实教学场景做适应性调整后得到。

具体而言，创建好对应的教学场景后，教师和学生便可登入该教学场景进行线上虚拟现实教学。

S20、当用户登入教学场景时，在教学场景中生成与用户的身份信息相匹配的人物模型。

这其中，用户的身份信息可根据用户登录时的ID确定。

具体而言，当用户登入教学场景时，便可在教学场景中生成与用户身份信息匹配的人物模型。例如，当教师通过教师客户端登入教学场景时，在教学场景中将生成该教师的人物模型，而学生通过学生端登入教学场景时，在教学场景中将生成该学生的人物模型。值得说明的是，该人物模型可在教学前创建并存储于人物模型库中，用户可根据自身形象创建对应的人物模型，进而以使每个用户的人物模型各不相同。

还需要说明的是，用户仅在登入教学场景需使用该人物模型，如此，当处于非授课时间时，用户能够以其他的人物形象在虚拟现实平台活动。

S30、若在授课过程中检测到进入知识点练习模式，则获取与当前知识点的实际应用场景关联的目标练习题，并基于所述目标练习题获取知识点应用场景。

这其中，该知识点练习模式可以理解为课堂练习。通常，在讲解完一个新的知识点后，教师会布置课堂练习，以便于学生巩固知识点。例如，在数学课程教学中，在讲解了一个新的公式后，教师通常会基于该公式布置一道目标练习题，并让学生基于该新公式解题。该知识点的实际应用是指知识点在现实生活中的具体应用。例如，数学中的加减法通常可以在商品买卖中得到应用，而三角函数则在工程测绘中应用；又例如，物理学中牛顿三大定律，更多应用于航空航天领域，而电路相关的知识点，则在民用建筑、商用建筑、工厂、电站等领域得到应用。

具体而言，该与当前知识点的实际应用关联的目标练习题，具体是指该习题与当前知识点在实际生产生活中的应用相关联，而非单纯地作为知识点练习用的习题。例如，经典的泳池同时出水和进水，求泳池装满水所需时间的问题。这一问题虽然能够通过相应的知识点解答，但是在实际生活中几乎无法遇到这种情况，故而对于学生而言，学习到的知识点仅仅停留于书本，难以结合实际，进而导致学生对相关知识点的印象薄弱。而基于与该知识点的实际应用关联的目标练习题则可与当前知识点的实际应用场景相关。进而，基于该目标练习题进行知识点练习，能够结合生活，以加深学生对相关知识点的印象。

那么，进一步的基于该目标练习题而生成知识点应用场景，则能够灵活应用虚拟现实技术，搭建一个与现实应用场景接近的知识点应用场景，使学生在课堂练习时，能够身临其境，进而以进一步加深学生对相关知识点的印象提升学生对相关知识点的记忆效果。

值得说明的是，基于练习题生成知识点应用场景，可以是基于该练习题直接从知识点应用场景库中获取对应的知识点应用场景，也可是获取练习题中场景元素，以生成相应的知识点应用场景。

S40、将所述教学场景替换为所述知识点应用场景，直至退出所述知识点练习模式。

具体而言，在进行知识点练习时，可将教学场景替换为知识点应用场景，以进行知识点的练习。这样，在知识点练习时，学生们可以身临其境地体会到当前知识点的在现实生活中实际应用，从而不仅提高学生的专注力，还可加深学生对相关知识点的印象，进而有助于提高学生的对相关知识点的理解程度与记忆效果。而在相关知识点练习结束后，便可恢复教学场景，以进行常规的教学，避免学生因知识点应用场景分心。

可以理解，本申请技术方案的基于虚拟现实的教学方法，通过在知识点练习模式下，将教学场景替换为与当前知识点关联的实际应用场景，使得学生在进行知识点练习时，能够切身体会到相关知识点的现实应用，进而不仅有利于提高学生解题时的专注力，还有利于加深学生对相关知识点的印象，从而有助于提高学生对知识点的学习效果与记忆效果。

如图3所示，在一实施例中，在获取与当前知识点的实际应用关联的目标练习题之后，所述方法还包括：

S160、获取与知识点应用场景相匹配的服装库。

具体而言，该服装模型库中存储有与应用场景相匹配的各类的服装。例如，当该知识点应用场景为商场时，相匹配的服装库中的服装则包括销售人员的职业套装、消费者的日常生活套装等；再例如，当知识点的应用场景为变电站时，相匹配的服装库中的服装则包括电工工装、绝缘手套、橡胶鞋等。

S161、根据所述目标练习题及用户的身份信息将用户人物模型的服装替换为所述服装库中的服装，直至退出所述知识点练习模式。

具体而言，根据用户身份信息可确定用户的身份为学生或教师，之后，再结合目标练习题中人物角色的定位，便可为教师或学生分配对应的服装模型，进而使得教师和学生能够扮演目标练习题的角色。这样操作，能够是学生更加沉浸入当前目标练习题的场景中，进而可增强学生的参与感，以加深学生对相应知识点的印象，从而可进一步提高学生的记忆效果。

可以理解，通过上述方案，能够进一步提高学生对相应知识点的记忆效果。

在一实施例中，在开始授课之前，所述方法还包括：

S210、当进入到备课模式时，获取当前备课课程的所有知识点。

这其中，备课模式是指教师在正式授课前准备课程的模式，通过备课能够提高教师对课程的把握程度，进而有助于提高教师的教学质量。而该当前备课课程中的所有知识点，具体是指当前备课课程中所有可通过课堂练习进行巩固的知识点。

S220、遍历当前备课课程的所有知识点，在遍历过程中，对正在遍历的知识点进行如下操作：

S221、从预设的应用场景库中获取与知识点关联的应用场景子集。

这其中，预设的应用场景库中存储有各类知识点的各种实际应用场景，为便于查找，应用场景库中的知识点根据所属科目的不同做了分类。

在查找与知识点关联的应用场景子集时，可先获取正在遍历的知识点的标签，再基于知识点的标签，从应用场景库中选择所有含有该标签的应用场景组合得到应用场景子集。

S222、将应用场景子集推送给教师端。

具体而言，可通过文字、图片、表格等方式应用场景子集中的各个应用场景推送至教师端。值得说明的是，在推送应用场景子集的过程中，可基于预设的推荐顺序，对应用场景子集中的应用场景排序后，再推送给教师端。

S223、接收教师端的选择指令以确定对应知识点的目标应用场景。

具体而言，教师端在收到相应的应用场景子集后，可选择教学时所需的可用于知识点的应用场景，在教师做出选择后，教师端会向服务器发送相应的选择指令，进而服务器可确定当前正在遍历的知识点关联的实际应用场景。

值得说明的是，当应用场景子集中无教师所需的实际应用场景时，教师也可手动添加所需的实际应用场景。

S224、从预设的习题库中获取与所述目标应用场景关联的习题子集。

具体而言，在确定当前知识点关联的目标应用场景后，便可基于该应用场景以进一步地从预设的习题库中获取关联的习题子集。这其中，为便于确定所需的习题子集，该预设的习题库为当前课程或当前遍历的知识的关联习题库，这样，不仅可减少习题库中习题的数量，还可避免习题库中的习题超纲。

S225、基于预设的优先级将习题子集中的练习题推送给教师端。

具体而言，习题子集中的习题具有各自的预设优先级，在向教师端推送习题子集时，可先基于预设的优先级对习题子集中的练习题进行降序排序，再将排序后的习题子集推荐给教师，如此，一方面可便于教师选择，另一方面则有利于实现重点推荐，以提高推荐的练习题的质量。

S226、获取教师端的选择指令以确定与对应知识点关联的目标练习题。

具体而言，教师端在收到相应的习题子集后，可选择教学时所需的可用于知识点的练习题，在教师做出选择后，教师端会向服务器发送相应的选择指令，进而服务器可确定当前正在遍历的知识点关联的练习题。

S227、将所述目标练习题存储于当前备课课程的教学知识库中。

具体而言，将目标练习题存储于当前备课课程的教学知识库中，便可在正式教学时，直接获取对应的练习题，从而可极大地提高教学效率。

可以理解，通过在备课阶段为每个知识点设置对应的练习题，一方面有助于教师熟悉课程，以提高教学质量，另一方面则有利于快速获取对应的习题，进而以提高教学效率。

如图4所示，在一实施例中，所述方法还包括：

S310、获取习题子集中的每道练习题的场景关键词。

S320、基于所述场景关键词的历史累计搜索量计算每道练习题的优先级。

具体而言，可对习题子集中练习题进行遍历，在遍历的过程中，基于预设的关键词筛选规则，筛选出当前正在遍历练习题中的所有场景关键词，再进一步获取当前练习题的每个场景关键词在互联网上的历史累计搜索量，最后，累加当前练习题的所有场景关键词的历史累计搜索量，以求得当前练习题的累计搜索量，基于该累计搜索量确定当前练习题的优先级。当习题子集中所有练习题遍历完成后，便可得到每个练习题的优先级。

可以理解，通过场景关键词的历史累计搜索量以确定当前练习题的优先级，可通过网络搜索数据以确定最接近实际生活或生活中最普遍的练习题，使得最终所确定的知识点应用场景更为地接近实际生活，从而有利于提高学生结合实际以进行知识点的学习。

如图5所示，在一实施例中，将所述教学场景替换为所述知识点应用场景，包括：

S410、获取教学场景相较于现实场景的缩放比例。

具体而言，该教学场景相较于现实场景的缩放比例是指虚拟现实平台中物体/人物模型相较于现实物体/人物的缩放比例。例如，当讲桌在现实中的长度为1.5米，而在教学场景中的长度为3米时，则该教学场景相较于现实场景的缩放比例为2:1。

S420、基于所述缩放比例缩放所述知识点应用场景。

具体而言，基于上述缩放比例缩放知识点应用场景，使得将教学场景替换为知识点应用场景后，知识点应用场景中的环境模型、物体模型在感官上与现实保持一致，从而不仅可降低场景切换的突兀感，还使得学生能够更容易通过知识点应用场景代入现实生活。

S430、获取当前各个用户的人物模型的第一空间位置。

这其中，该第一空间位置为当前人物模型所处的位置，其包括人物模型的三维空间坐标及人物模型的最大三维尺寸。

具体而言，虚拟现实平台具有一个用以供场景定位的定位点，在创建教学场景时，该教学场景的场景中心点与该定位点重合。故而，可以以该定位点为原点，得到通过该三维空间坐标及最大三维尺寸，进而以确定每个人物模型的具体坐标及占用空间。

S440、获取缩放后的知识点应用场景中各个物体模型的第二空间位置。

这其中，该物体模型为满足一定尺寸要求的模型，如高度、长度、宽度中的至少一者大于或等于设定阈值。

该第二空间位置为物体模型所处的位置，其包括物体模型的三维空间坐标及人物模型的最大三维尺寸。

具体而言，该知识点应用场景也有一个预设的场景中心点，在将教学场景替换为知识点应用场景时，需保证知识点应用场景的场景中心点与定位点重合。故而，基于该定位点，便可确定缩放后的知识点应用场景中各个模型的具体坐标及占用空间。

S450、根据所述第一空间位置和所述第二空间位置判断缩放后的知识点应用场景中各个物体模型与当前各个用户的人物模型是否干涉。

具体而言，基于该第一空间位置和第二空间位置中的坐标及占用空间，便可判断缩放后的当前知识点应用场景中的各个物体模型与当前各个用户的人物模型是否干涉。这其中，若某一物体模型与某一人物模型的坐标相交，则认为该物体模型与该人物模型相互干涉，反之则不干涉。

S460、若有，则基于预设的规则调整缩放后的知识点应用场景中各个物体模型的空间坐标，直至调整后的知识点应用场景中的各个物体模型与当前各个用户的人物模型均互不干涉。

具体而言，若判定当前人物模型与缩放后的知识点应用场景中的物体模型存在干涉，则先确定与人物模型存在干涉的物体模型，再计算该物体模型与相干涉的人物模型的干涉量，之后，确定该物体模型是否与其他模型存在相对位置绑定，若有，则基于该干涉量和预设的额外量，同向移动该干涉的物体模型及与该干涉的物体模型绑定相对位置的其他模型；若无，则基于该干涉量和预设的额外量移动干涉的物体模型即可。

S470、将教学场景替换为调整后的知识点应用场景。

具体而言，在调整了知识点应用场景中各个物体模型的位置后，便可将教学场景替换为调整后的知识点应用场景。该替换的过程，可以是先隐藏或删除教学场景，再搭建调整后的知识点应用场景。

可以理解，通过上述方案，可确保替换后的知识点场景中各个物体模型与人物模型互不干涉，以便于教学的展开。

值得说明的是，若缩放后的知识点应用场景中各个物体模型与各个人物模型均不干涉，则可直接将教学场景替换为缩放后现实应用场景。

在一实施例中，将所述教学场景替换为所述知识点应用场景，还包括：

在替换所述知识点应用场景时，先生成知识点应用场景中的环境背景，再基于预设的顺序依次生成知识点应用场景中的各个物体模型。

具体而言，该环境背景是指背景贴图等模型，其用以改变当前的场景，如将室内教学背景改变为户外背景、商场背景、实验室背景等。在生成了环境背景后，再基于预设的顺序依次生成知识点应用场景中的各个物体模型，使得知识点应用场景能够逐渐出现，如此，能够引导学生的注意力，使学生能够更加沉浸入学习氛围，并使学生能够有更多的时间理解练习题。

在一实施例中，基于预设的顺序依次生成知识点应用场景中的各个物体模型，包括：

S510、获取教师端的用户语音数据，识别所述用户语音数据中与所述知识点应用场景中各个物体模型匹配的关键字。

S520、基于所述关键字的出现时间顺序，依次生成现实场景中的各个物体模型。

通过上述方案，能够使知识点应用场景中的各个模型，在教师念题的同时逐次生成，进而不仅有助于引导学生注意力，使学生能够更加沉浸于学习，还使学生能够图文结合的理解练习题，加深学生的印象。

在一实施例中，所述方法还包括：

在替换所述知识点应用场景时，生成与所述目标练习题关联的辅助模型，所述辅助模型包括辅助线模型。

这其中，该辅助模型还可包括图片模型、文字模型、表格模型等。可以理解，通过该辅助模型，能够在知识点应用场景中，将各个物体模型之间的关系可视化，以便于学生理解习题，进而有助于学生应用所学到的知识点进行解题，从而可提升学生的学习效果。

此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质可以是硬盘、多媒体卡、SD卡、闪存卡、SMC、只读存储器（ROM）、可擦除可编程只读存储器（EPROM）、便携式紧致盘只读存储器（CD-ROM）、USB存储器等中的任意一种或者几种的任意组合。计算机可读存储介质中包括基于虚拟现实的教学程序10，本发明之计算机可读存储介质的具体实施方式与上述基于虚拟现实的教学方法以及服务器1的具体实施方式大致相同，在此不再赘述。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (7)

1.一种基于虚拟现实的教学方法，其特征在于，包括：

根据当前班级信息在虚拟现实教学平台创建教学场景；

当用户登入教学场景时，在教学场景中生成与用户的身份信息相匹配的人物模型；

若在授课过程中检测到进入知识点练习模式，则获取与当前知识点的实际应用场景关联的目标练习题，并基于所述目标练习题获取知识点应用场景；

将所述教学场景替换为所述知识点应用场景，直至退出所述知识点练习模式；其中，

将所述教学场景替换为所述知识点应用场景，包括：

获取教学场景相较于现实场景的缩放比例；

基于所述缩放比例缩放所述知识点应用场景；

获取当前各个用户的人物模型的第一空间位置；

获取缩放后的知识点应用场景中各个物体模型的第二空间位置；

根据所述第一空间位置和所述第二空间位置判断缩放后的知识点应用场景中各个物体模型与当前各个用户的人物模型是否干涉；

若有，则基于预设的规则调整缩放后的知识点应用场景中各个物体模型的空间坐标，直至调整后的知识点应用场景中的各个物体模型与当前各个用户的人物模型均互不干涉；

将教学场景替换为调整后的知识点应用场景；以及

在替换所述知识点应用场景时，先生成知识点应用场景中的环境背景，再基于预设的顺序依次生成知识点应用场景中的各个物体模型；其中，

基于预设的顺序依次生成知识点应用场景中的各个物体模型，包括：

获取教师端的用户语音数据，识别所述用户语音数据中与所述知识点应用场景中各个物体模型匹配的关键字；

基于所述关键字的出现时间顺序，依次生成知识点应用场景中的各个物体模型。

2.如权利要求1所述的基于虚拟现实的教学方法，其特征在于，在获取与当前知识点的实际应用关联的目标练习题之后，所述方法还包括：

获取与知识点应用场景相匹配的服装库；

根据所述目标练习题及用户的身份信息将用户人物模型的服装替换为所述服装库中的服装，直至退出所述知识点练习模式。

3.如权利要求2所述的基于虚拟现实的教学方法，其特征在于，在开始授课之前，所述方法还包括：

当进入到备课模式时，获取当前备课课程的所有知识点；

遍历当前备课课程的所有知识点，在遍历过程中，对正在遍历的知识点进行如下操作：

从预设的应用场景库中获取与知识点关联的应用场景子集；

将应用场景子集推送给教师端；

接收教师端的选择指令以确定对应知识点的目标应用场景；

从预设的习题库中获取与所述目标应用场景关联的习题子集；

基于预设的优先级将习题子集中的练习题推送给教师端；

获取教师端的选择指令以确定与对应知识点关联的目标练习题；

将所述目标练习题存储于当前备课课程的教学知识库中。

4.如权利要求3所述的基于虚拟现实的教学方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取习题子集中的每道练习题的场景关键词；

基于所述场景关键词的历史累计搜索量计算每道练习题的优先级。

5.如权利要求1所述的基于虚拟现实的教学方法，其特征在于，所述方法还包括：

在替换所述知识点应用场景时，生成与所述目标练习题关联的辅助模型，所述辅助模型包括辅助线模型。

6.一种基于虚拟现实的教学设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的基于虚拟现实的教学程序，所述处理器执行所述基于虚拟现实的教学程序时实现如权利要求1-5中任一项所述的基于虚拟现实的教学方法。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有基于虚拟现实的教学程序，所述基于虚拟现实的教学程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的基于虚拟现实的教学方法。

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