增强现实画面与知识类型的适配性研究——基于安德森的细化知识分类

当前,增强现实(Augmented Reality,AR)学习资源普遍存在“形式大于内容”的问题,严重制约了其在促进知识教学方面功能的发挥。为有效实现AR技术与知识教学的深度融合,避免“技术僭越知识教学”问题的产生,文章遵循“适配关系(是什么)→适配依据(为什么)→适配设计(怎么样)”的逻辑进行了研究。首先,文章以安德森的细化知识分类为依据,确定并梳理出5种AR画面适合表达的知识类型;然后,文章依次分析了各适配知识类型的特点及AR画面的表达优势;最后,文章探讨了上述研究的落地问题,即关注AR画面的语义融合设计,包括语义融合注释设计、语义融合场景设计和语义融合交互设计,以期最大程度地发挥“AR+知识教学”的潜力与价值。