基于虚拟现实（VR）的人工智能（AI）教学应用探索

基于虚拟现实（VR）的

人工智能（AI）教学应用探索

———以高中信息技术课程为例

山东省济南第三中学   解冬梅

人工智能（AI）已成为新一轮科技革命的核心驱动力，正深刻改变着社会生产生活的各个领域。中学阶段的信息技术课程肩负着培养学生AI认知与技术素养的重要使命。然而，AI知识具有高度抽象性、概念前沿性和系统复杂性，传统讲授式教学模式难以帮助学生深入理解其运行机制和社会意义。

虚拟现实（VR）技术凭借其沉浸式、交互性和情境化的特点，能够将抽象的AI知识转化为直观可感的学习场景，有效弥补传统教学的不足。本文以高中信息技术课程中的人工智能基础模块为切入点，通过设计多个融合VR技术的教学案例，从技术可视化呈现、实践能力培养、伦理价值引导等维度，全面分析VR技术在高中AI教学中的应用效果与实践价值。

一、数智人交互体验———解码多模态交互奥秘

在“人工智能与人类沟通”章节的教学中，数智人的技术原理对高中生而言既新奇又抽象。为打破传统课堂“纸上谈兵”的局限，我设计了以“数智人交互体验”为核心的教学活动，通过VR技术构建虚实交融的学习场景，帮助学生梳理多模态交互的技术逻辑。

课程伊始，我以一段虚拟主播实时播报新闻的视频作为导入———画面中，虚拟主播不仅能流畅播报新闻内容，还能根据语义调整表情与肢体动作，逼真的表现效果瞬间吸引了学生的注意力。紧接着，我展示了某银行虚拟客服高效处理客户咨询的案例，并抛出核心问题：“这些看似有血有肉的虚拟人，究竟如何实现与人类的自然交互？它们真的能理解人类的需求吗？”在学生热烈的讨论与猜想中，我们正式开启了VR探索之旅。

学生佩戴VR设备后，进入精心搭建的“AI互动实验室”。实验室中，不同职业、性格的数智人角色等待着与他们对话。当学生与“虚拟医生”模拟就诊时，系统会实时将语音转化为文字，并以可视化气泡的形式呈现语义分析过程———例如，当学生描述“咳嗽、发热”症状时，关键词会被高亮标记，随后关联到预存的医学知识库。更有趣的是，学生还能通过操作手柄，调整虚拟人的语音语调、面部表情和肢体动作：将语速调慢后，虚拟人的回应节奏也随之变化；切换“关切”表情时，其语言表达会更加温和。最具突破性的是“透视”功能———学生可一键“剖开”虚拟人，直观看到其内部的技术路线：从语音识别模块将声波转化为数字信号，到自然语言处理模块解析语义，再到情感分析模块匹配情绪，最后由动画驱动模块生成对应表情，整个流程以动态数据流的形式清晰展现。

课程结束后，学生分组绘制数智人技术架构图，并结合体验分享感悟。有学生感慨：“以前觉得虚拟人能聊天就是智能，现在才明白，它的每一个反应都是复杂算法和海量数据的产物，和人类真正的理解完全不同。”这种从具象体验到抽象认知的转化，不仅加深了学生对多模态交互技术的理解，更培养了他们对人工智能本质的理性认知。

二、元宇宙数据伦理———强化数据安全意识

在“人工智能与社会”单元的教学中，数据隐私与伦理问题是核心议题。但学生往往对“数据泄露”“算法偏见”等概念缺乏切身体会，传统课堂中的理论讲解难以触动学生的认知。为此，我将元宇宙场景与VR技术结合，设计了一场充满沉浸感与冲突性的“数字身份冒险”。

课程以一则真实新闻案例开场：某用户在元宇宙社交平台泄露个人生物特征数据，导致现实中遭遇身份冒用与财产损失。视频播放完毕后，学生纷纷表达震惊与担忧。此时，我顺势提出任务：“如果进入元宇宙社交平台，你的数据安全能得到保障吗？让我们亲自验证。”

学生进入“校园元宇宙”后，首先需要创建自己的虚拟身份。从外貌特征、职业设定到兴趣标签，每一项选择都会生成相应的数据记录。在虚拟校园环境中，他们参与社团活动、与“同学”交换联系方式、浏览虚拟商店中的商品———这些看似平常的社交行为，实则在不断产生数据痕迹。当任务进行到中段，部分学生突然遭遇“身份冒用”危机：自己的虚拟形象被他人盗用，在社交广场发布不实言论；或是收到虚假的“系统升级”提示，诱导其填写敏感信息。此时，系统会弹出警示框，详细展示数据泄露的路径与潜在风险。

任务结束后，学生通过VR界面查看自己完整的“数字足迹”———从注册时的IP地址、设备信息，到每一次聊天记录、消费行为，甚至连未发送的草稿内容都被系统保存。这一环节使学生深受震撼，有学生坦言：“原来虚拟世界里的每一个举动，都在出卖自己。”在后续的辩论环节中，学生围绕“技术中立是否意味着价值中立”“元宇宙平台应如何平衡用户体验与数据安全”展开激烈交锋。有的小组提出“强制匿名社交”方案，而有的则呼吁建立第三方数据监管机构。这一从体验到思辨的过程，不仅让学生深刻认识到数据伦理的重要性，更培养了他们解决现实问题的能力。

三、大模型探秘之旅———揭开智能生成的面纱

面对DeepSeek、文心一言等大模型的火爆出圈，学生既充满好奇，又普遍存在认知误区———许多人将大模型的“智能生成”等同于人类的思考过程。为纠正这一误解，我基于VR技术打造了“大模型生成工厂”，带领学生以“工程师”视角梳理模型运作的底层逻辑。

课程以一段“大模型创意挑战”视频引入：文心一言秒速生成古风诗歌，DeepSeek高效完成代码编写。学生惊叹之余，也提出了一连串疑问：“模型怎么知道该写什么？它真的懂诗意和逻辑吗？”带着这些困惑，学生进入VR场景中的“大模型生成工厂”。

工厂内，学生首先扮演“指令输入员”，向模型提交任务，如“写一首描写秋天的诗”。收到指令后，整个工厂瞬间运转起来：语义理解车间亮起红光，将输入文本拆解为“秋天”“景色”“情感”等关键词；检索列车载着关键词驶入“语料库”，快速匹配千万级训练数据；预测中心的巨型齿轮开始转动，通过复杂的概率算法推算下一个词语；最后，生成流水线将词语整合成完整文本，由审核员机器人进行格式校验。学生可以随时暂停流程，放大观察每个环节的数据流动，甚至手动调整模型参数———当降低“创造性权重”时，生成的诗歌变得更加保守；提升“上下文关联度”后，语句连贯性显著增强。

在“干扰测试”环节，学生故意输入模糊指令：“给我点有意思的。”此时，模型陷入短暂卡顿，随后输出了多个可能性选项。通过观察模型的“犹豫”与“试探”，学生更加直观地理解了大模型并非真正理解语义，而是基于概率统计与模式匹配生成答案。课程尾声，学生分组制作“大模型工作原理”科普视频，将复杂的技术流程转化为生动的动画，实现了从知识吸收到创意输出的升华。

四、智能机器人协作实训———体验AI驱动的自动化流程

在“人工智能领域应用”模块教学中，机器人技术与AI的结合是重要内容。但传统课堂中，学生往往只能通过图片或视频了解机器人运作，缺乏实操体验。为此，我构建了VR“智能工厂”，让学生以“操作员”身份深度参与AI机器人的协作与调控。

进入虚拟工厂后，学生被分配到不同的生产岗位：有人负责指挥机械臂进行精密装配，有人操作自动导向车（AGV）完成货物运输，还有人监控整个生产线的运行状态。工厂内的机器人搭载了模拟的AI系统，能够通过传感器感知环境———当机械臂识别到零件位置偏移时，会自动调整抓取角度；AGV遇到障碍物会迅速规划新的路径。学生可以通过手柄发出指令，观察机器人的响应过程，并实时查看其内置算法的运行参数。

在“故障模拟”环节，挑战升级：某台机械臂突然出现定位偏差，导致装配错误；AGV因传感器故障，在原地徘徊。此时，学生需要运用所学的机器知识，通过VR界面调取机器人的运行日志，分析故障原因。例如，当发现机械臂的定位误差是由算法训练数据不足导致时，学生需重新标注样本数据，调整算法权重，再进行模拟训练。修复成功后，学生兴奋地分享心得：“原来机器人的聪明不是天生的，而是靠数据和算法‘喂’出来的！”这种实践教学模式，不仅让学生掌握了AI在机器人控制中的应用原理，更培养了他们解决复杂工程问题的能力。

五、图像识别场景模拟———探索计算机视觉的奥秘

在“机器学习与图像识别”章节，抽象的算法概念常让学生望而生畏。为使抽象知识具象化，我设计了VR“智能安检中心”实训课程，让学生在模拟实战中掌握图像识别的核心技术。

学生佩戴VR设备后，化身为机场安检员。虚拟安检通道中，一件件行李通过X光扫描仪，学生需要操作虚拟控制台，观察AI图像识别系统的工作流程。当可疑物品出现时———例如行李箱中藏有仿真手枪模型，系统会立即用红色框线标注，并弹出风险提示。学生可以放大图像，查看系统如何通过特征提取算法识别物体轮廓、材质纹理，并与预存的违禁品数据库进行比对。

更具挑战性的是“模型训练”环节。学生需要从海量图片中筛选出刀具、液体等违禁品样本，进行数据标注，用绿色框选目标物体，输入类别标签。完成标注后，系统自动启动训练程序，学生可以实时观察模型的学习过程———随着训练轮次增加，准确率曲线不断攀升。当尝试用未标注的“干扰图片”（如普通生活用品）测试模型时，部分学生发现识别错误率升高，进而意识到数据质量对模型性能的关键影响。课程结束后，学生感慨：“原来图像识别不是魔法，而是数据、算法和算力共同作用的结果。”

六、自动驾驶安全体验———思考AI技术的社会责任

在“人工智能与未来生活”单元，自动驾驶技术的伦理争议是极具讨论价值的议题。为引导学生深入思考技术与人文的平衡，我设计了VR“自动驾驶模拟舱”，通过沉浸式场景激发学生的伦理思辨。

学生进入模拟舱后，首先体验常规路况下的自动驾驶：车辆平稳行驶，自动避让行人与其他车辆，传感器的实时数据在仪表盘上闪烁。当场景切换至暴雨天气，突发状况接踵而至：前方车辆急刹、行人冒雨横穿马路、道路标线被积水覆盖……此时，自动驾驶系统迅速启动应急方案：减速、鸣笛、重新规划路线，学生可以通过VR视角观察车载摄像头、雷达如何协同工作，算法如何快速作出决策。

最具冲击力的是“伦理困境”环节：当系统检测到不可避免的碰撞时，面前出现两条路———左侧是载有行人的三轮车，右侧是空载的货车，若选择避让行人，车内乘客将面临危险；若撞击三轮车，则三轮车上的行人会受伤。面对这一“电车难题”式的抉择，系统将控制权交给学生。操作结束后，课堂上展开了一场激烈的辩论：有的学生坚持“保护多数人”，有的认为应优先保障车内乘客安全，还有人提出“技术应避免陷入此类困境”。这场讨论从技术延伸到哲学、法律与道德层面，学生深刻认识到：人工智能不仅是技术问题，更是社会责任问题，其发展必须兼顾效率与人文关怀。

这些教学案例的实践探索充分证明，虚拟现实技术在高中人工智能教学中具有显著价值。VR技术不仅实现了AI知识的可视化呈现，提升了教学效果，更通过创设真实情境，有效培养了学生的实践能力、创新思维和数字伦理素养。

展望未来，随着扩散现实（XR）技术、人工智能生成内容（AIGC）与教育云平台的深度融合，虚拟现实在中学教育中的应用将更加普及和智能。相信通过技术创新与教育实践的深度融合，虚拟现实将为人工智能教育注入新的活力，助力培养更多适应未来社会发展的创新型人才。

（《山东教育》2025年7、8月第21、22期）