场景赋能：场景化设计及其教育应用展望*——兼论元宇宙时代全场景学习的实现机制

袁 凡 陈卫东 徐铷忆 葛文硕 张宇帆 魏荟敏

（苏州科技大学 新媒体交互设计与应用研究所，江苏苏州 215011）

一、引言

2020年1月，世界经济论坛 （World Economic Forum）提出了“教育4.0 全球框架”，对高质量的学习进行了重新定义。其中提到了必须培养学生“以人为本的技能”，走向真正的“以学为中心”。呼吁全球教育实现学习内容和学习体验的关键转变，提出创新学习的六种关键方法（Paniagua，et al.，2020）：混合式学习（blended learning）、游戏化（gamification）、计算机思维（computational thinking）、体验式学习（experiential learning）、具身学习（embodied learning）、基于多元读写能力的批判性思维培养的教学（multiliteracies and discussion-based teaching）。教育的明天必须走向主动学习，走向个性化学习，走向内驱式学习，如何重新设计教育环节已成为当下学者们热议的话题，为此，本文基于元宇宙时代背景，从教育场景入手，以“人的发展需求”为导向，探讨新兴技术加持下全场景化教育生态构建。旨在通过场景化设计，充分调动学习者的所有感官，促使其认知实现从外部信息获取到内部思想形成的转化，从而大大提高教学效率。

场景赋能教育是一个极具代入感与空间想象的体验式活动，“场景”不再是一个简单的名词，它重构着人与时间、空间、学习内容、技术工具，包括人与人的连接和交互方式。对于学习者而言，“场景化学习”不仅能为自身带来了更好的学习体验，也在一定程度上借由场景的链接和分享，创造出学习者个体的生存意义（奚路阳，2019）。对于教育的引导者而言，“场景化教学”可实现智慧辅助诊断与教学评估，使教育不再停留在纸质教材或者计算机屏幕中，通过对接场景和学习活动，快速改善教学痛点。

当前，“移动设备、社交媒体、大数据、传感器和定位系统”构成了“场景”的五大新兴技术力量。在未来，基于“场景”的信息服务，将进一步呈现出平台化、场景化、服务化和智能化的发展趋势（王军峰，2017）。在上述技术加持下，结合场景信息服务的发展趋势，“场景化”或将成为技术集成的载体，驱动空间创新，大跨度地增幅场景效能，使空间具备“主动育人”的功能，进而帮助学习者实现高频、高创、高感知的学习形态。

二、场景化设计的起源发展

（一）场景化起源和发展

在“场景化”发展的相关研究中，阎峰（2018）依据时代标志性核心技术的产生，将场景化的发展阶段依次分为PC 时代、互联网时代、移动时代和场景纪元。场景的概念起源于剧场，人们通过演绎剧情营造氛围，打造“就场在场”的情境。就场景的定义而言，此种形式可被视为早期的场景化运用。

如表1 所示，在传统场景化阶段，剧院场景化是较早的运用模式，通过人或物、无声或有声来演绎剧本，运用影视语言和视听效果来打造情感沉浸投入的场景。早在17 世纪的意大利佛罗伦萨，世界上第一部公认的歌剧是由蒙特威尔第（Clandio Monteverdi）创作的《奥菲欧》（王维克，等，2008）。由于物理场地的局限性，在该场景中，人们更为注重对故事叙述与演绎的呈现，场景的作用更多体现在能够让观众沉浸其中。

表1 场景化的起源与发展

随着时代的发展，迪士尼影视公司动画作品开始风靡全球，其打造的动画形象首先出现在真实屏幕中，洛杉矶迪士尼乐园则是场景化发展阶段的重要标志。游乐园场景化模式依赖于概念场景和真实场景的同步构建，即采用大规模建筑场景与活动的营造，不断加深游人在场景中的融入程度。

营销场景化模式是指针对用户在具体的现实场景中所具有的心理状态或需求进行营销，例如，宜家家居的售卖方式是通过模拟家具在居家环境中的现实使用场景，来满足用户需求并不断激发用户需求。

多维互动场景化模式运用了新设备、新技术与艺术表现相结合的形式来调动人的情绪与多维感知，增强人与场景之间的即时互动，凸显场景的隐喻性。例如，TeamLab 无界艺术馆，通过人在场景中多维感知的互动，运用艺术手法来探索人与自然、人与世界的新关系，隐喻人与自然彼此是相容相通的整体。

可以预见的是，进入元宇宙时代，场景化不仅会紧随时代的各项核心技术发展，更会和人机交互等体验形式无缝结合起来，形成全场景化生态。这种全场景化生态将以技术与数据为基础，不断打造定制化服务，并逐步完善成为具有社会服务性和普适性的赛博生态体系。并且多领域的场景之间还可实现信息互通，达到一切皆可场景化。

（二）场景化概念和特征

1.场景化概念

场景化设计的概念由场景概念衍生而来。在互联网时代下，人与人的连接方式发生了巨变，场景就是连接不同群体中不同个体的方式，换言之，人们是被不同场景连接在一起的。武法提等人（2018）提出，场景是基于特定的时空领域范围，以“人”为中心、以需求为导向、以感知设备为载体、以事件为表现形式的行为序列总和。可见，场景是人物、时间、空间、事件、背景等因素构成的统一体，它更加关注人类行为的时空体感和行为时间的整体性和关联性，进而理解人类的生活方式、行为模式、思维范式等规律。还有研究者认为，场景是以“用户体验”为中心，基于时间、空间和内容三要素所构建的一个或一组特定组合及其相应的潜在功能设施、情感连接方式、价值观属性和亚文化特征等（李鸿磊，等，2020）。随着技术发展，于萍（2018）提出，构成场景的五种新兴技术力量（即“场景五力”）包括移动设备、大数据、传感器、社交媒体、定位系统，构成了场景理论框架的基石。从广义上讲，场景本质上包涵了人与周围景物的关系总和，其核心是场所与景物等“硬要素”，以及空间与氛围等“软要素”。罗灵燕（2020）提出，场景是在互联网环境下，通过用户对时间和空间的占有，以用户的体验为核心，为满足用户某种特定的知识或技能等需求，依托移动通讯技术等手段，实现人与人、人与社会连接的特定时空组合。总之，场景化是将场景元素嵌入某个载体的过程；同时，场景化也是一个空间概念，能将用户和产品的关系从二维转向三维；而场景化思维，则是具备构建此种空间的能力。

综上所述，虽然场景可囊括诸多领域和应用形式，但都是以“人的需求”为基本导向，以时空体验为核心。因此本文认为，场景在本质上是人与周围具象或抽象事物的关系总和； 而场景化不仅是事物原有形态的还原或者是其它场景的创造，也是以人为中心，在特定时空和周围环境中的交互体验、 情感交流，以完成抽象或具象的流动，来满足人们需求的一种方式。它更像是一种价值交换和情感诠释，以单个体验完整闭环、多个场景连接组合的应用形态，注重人的体验细节和过程的完整性，使人达到一种“人景合一”的境界，从而产生价值交流的获得感，触发人们对相关事物的联想或记忆，进而启发人们更好地理解和学习人际交往、知识传承、文明发展等。

2.场景化特征

（1）智能动态性。主要根据用户的需求，建立个性化、自适应的场景，用户可在物理场景和虚拟场景融合的新场景中自由切换使用。一旦场景发生变化，后台数据库即会给予场景动态监测与支持。智能场景的构成，涉及用户的需求变化、行为情境、体验感知、交互关系和心理氛围等，研究者借助于智能化数字技术，可动态调整场景，确保场景化的精准有效发挥，实现场景需求与场景提供的实时动态匹配。这凸显了元宇宙时代以人的需求为核心的鲜明特征（邹波，等，2021）。

（2）联结共创性。随着人工智能、5G 技术和元宇宙的发展，场景化的融入加深了各领域在广度和深度上的联结，即增强了“小场景”节点的弱连接性和场景活动的自主性。具体而言，哈耶克（Hayek，1945）认为，宏观层面的知识原本是一般组织和个人都没有能力整合的分布不均的知识。而冯希佩尔（Von-Hippel，1994）发现，大多数微观层面上的创新的发起者是用户。而场景化恰恰能够集合用户的多元智慧，形成一个有机的去中心化生态系统，实现群体的共治、共创、共享（张建宇，2021）。换言之，通过多终端、多形式的融合，用户能够多维度地开展互动和广泛联结，来实现场景生态的最大化利用。

（3）情感连接性。卡尔·罗杰斯（Carl Ranson Rosers）指出“共情”是体验他人内心世界的一种能力。场景化作为一种连接手段，不仅可以连接兼容硬件设备，还能够将软硬件互联形成数字化生态，进而融合虚实世界，增强人群社交，营造能与用户产生情感共鸣的场景。具体而言，场景能够理解用户的内心感受，进而采取合适的表达方式和交互方式，来完成人与场景之间的价值观传递； 场景也能鼓励用户积极表达内心感受，来促进群体之间的沟通交流；进而在促使用户情感愉悦的同时，达成场景与人、人与人之间的价值观认同。

三、场景化设计在教育领域的应用原则与策略

（一）场景化设计

1.场景化设计的维度

（1）资源沉浸。场景化设计资源相较于其它资源形式的最大区别，在于资源集成所带来的沉浸性，研究者可以通过对实际时空的设计与信息内容的编排，从而实现用户对资源内容的沉浸效应。具体而言，场景所带来的沉浸感不止于视听感受，感官上的全在场可加快用户沉浸深度，由实际时空提供的嗅、触、味等感觉的设计也十分重要；而在信息内容上，则需要重新编排内容结构，增加资源的易理解性与吸引力。

（2）人本服务。归根结底，场景化设计提供的是以人为本的服务，需要考虑用户体验。场景中的各类要素是否符合人的主观感受十分重要。例如，空间尺寸需要符合人体工程学。在体验过程中，亦要收集学习者各方面的体验数据，以优化下一轮体验。

（3）技术适宜。技术为内容服务，技术追求应适宜适度。新一轮技术革命正在影响场景化设计，使得场景化效果可呈现的技术日趋增多。根据高德纳咨询公司所提出的“技术成熟曲线”，处于稳步爬升的“光明期技术”与实质产生效益的“高峰期技术”才是场景化设计中需要着重考虑的关键性技术。究其原因在于稳定是场景化的基本要求，且技术的选择需要根据资源内容进行合理匹配，才能做到因“场”制宜。

2.场景化设计的步骤

本文以“场景洞察→场景制造→场景应用→场景优化”，作为场景化设计的步骤。如图1 所示，研究者对此过程可全程动态监测，以确保场景设计的严密和科学。

图1 场景化设计步骤

（1）场景洞察：在确定目标主体后，研究者进一步挖掘需求，依次从微观、中观、宏观进行洞察。微观洞察是对细节需求的抓取，即将主体的学习方式、记忆方法等各个环节层层拆解后，发现场景的可嵌入点，从而设置场景，给予主体更准确的体验。中观洞察则是从需求点到需求线的洞察，主要从内容和主体两个基本面去洞察。具体而言，在内容方面，研究者可从某个知识点扩展到其图谱、范围和领域，根据其功能与应用价值进行场景设计；在主体方面，可将学习场景、学习习惯，延伸需求点成线、成面，以确保场景能把内容和主体、目的和意义相互黏合。宏观洞察则是研究者对核心关系进行洞察，针对整个场景的应用链条（包括场景、主体、教育），发现价值立即锚定，以确定满足需求的必要性；不断挖掘潜在需求，以促进后期场景方案的迭代。

（2）场景制造：研究者在深入洞察主体需求和各环节的具体场景后，寻找机会，并结合场景、主体、教育，以叠加、参与、复制、连接的方法制造新场景。场景叠加是指将相关的需求、文化情感、角色符号等赋予到场景上，给主体新的价值点体验。其也是一种跨界思维，具有认知迁移效果，主体能够获得更多的学习内容和连贯的学习延伸。场景参与是指借助场景道具，设计有价值的社交活动，旨在其将选择权交给主体，让其和场景引导保持行为一致。场景复制是将生活化、专有化、仪式化的原生场景，复制到特定的知识点、模块、思维或者学习空间中去。场景连接是将场景视为一个超级连接器，对场景进行追踪与设置，围绕主体的习惯方式、学习逻辑等，从线上到线下设置场景，并给予主体最饱满并且流畅的场景体验（崔德乾，等，2019）。

（3）场景应用：研究者将场景进行具体应用，尝试实现场景化设计的应用价值，同时带有测试的成分。在此过程中，数据的沉淀、计算、处理，对后期升级人机关系、优化交互与行为引导、铸造体验式学习以及完成高质量学习等，均具有重要意义。

（4）场景优化：在场景投入使用后，研究者再进行场景的复盘和优化。在场景复盘时，研究者会发现原来预料之外的状况，或不断遇到新的问题。例如，当主体在学习场景中学习抽象理论知识时，由于前期洞察不到位，导致没有将抽象的知识点具体化，使得学习主体难以理解，这就需要一次次复盘与迭代，不断优化场景，以确保场景内容在被主体接受的同时，不断给予其最优的体验。

（二）场景化设计在教育领域中的应用

场景化设计为教育过程创造了别致的体验，建立了场景与人的情感连接。场景成了虚实交互融合的平台，教育产品变成了场景的解决方案，让每个人都能感受到友好、 放松、 舒适并乐享这样的场景空间，进而提升心理的“正性情绪”（申艾，2019）。

1.场景化设计的教育应用原则

（1）多资源适配原则。所谓多资源适配，是指并非所有学习资源都是“场景化最优解”。当学习者面对一些基础性的常识问题时（如，颜色的识别等问题），真实的场景就是最优解。场景化设计特别适合运用在那些学习者难以通过日常体验感受获得的知识（如，行星运动问题）上。在对此类学习资源进行场景化适配时，要从“精准化”和“多元化”两个方面着手。一方面，教育场景化设计要做到对更深层因素的透彻分析，发现特定学习者在学习不同类别内容之间的潜在关联性，这样才能做到更精准地推荐。这既实现了个性化推荐，又提升了资源匹配的精准性。另一方面，场景化学习的多元化知识体系，需要与学习者自身的已有认知相匹配，场景化赋能教育的最终目标，在于为学习者将所学内容运用到实际生活中提供机会，以鼓励学习者不断体验场景，实现知识迁移。

（2）多模态混合原则。当前，多模态混合的学习方式已经受到研究者的广泛关注。而在场景化教育应用中，学习者与引导者的体征数据、 人机交互数据、 学习资源数据、 学业评估数据等多模态数据集群，会到达一个峰值。如何高效、合理地利用好这些数据来构建场景，是数据赋能场景生态的必要原则之一（吴永和，等，2020）。首先，场景化教育平台应该实现实时监测、分析并整理学习过程的各项数据，运用分布式节点实现数据的动态调整与存储。并结合学习者的行为习惯，推测学习者意图，给予反馈数据，以确保学习者不会在数据集群中“迷失方向”。其次，场景化生态的建构需要多方位的合作模态，其中包括扮演引导者角色的教师、家长、企业，也包含作为学习者角色的学生、成人学习者等。在场景化学习中，学习者作为场景的主体，更需要多方位、多模态的混合协作，从而形成教育合力，不断完善教育场景生态。

（3）多场景延续原则。场景化设计是在泛在学习场域基础之上形成的设计架构，其延续性超越了地理空间的限制。由抽象到具象，重构环境要素，打破多媒体教育中“离不开屏幕的困局”。无论课内课外，其都能实现多场景延续，以开放、宽容的姿态，接纳不同的学习群体。依靠端、边、云技术，以确保场景中学习内容的一致性，强化学习的效果。多场景的延续性不仅仅为学习者积累陈述性知识，更是为程序性和逻辑性的知识学习，提供了平台。它培养了学习者对复杂动态的科学审视、 对可关联知识节点的敏锐捕捉、对自我行为的镜像考察。多场景的延续性，也促使场景化教育在开展跨学科协作、 培养批判性学习思维、增强学习专注力、实现知识迁移等方面，做出新的改变，让学习者更好地与真实世界建立联系。

2.场景化设计教育应用的关系模式

场景化赋能教育领域，旨在使主体、教育、场景产生关联耦合，以重塑引导者和学习者的行为。因此，需要把主体需求放在一切设计的核心，不断进行想象、追问、反思、迭代，构建好学习生态的底层逻辑，进而实现教育创造、传递价值以及形成教育应用的新范式。

如图2 所示，在教育4.0 全球框架下，教育目标更侧重于学生的心智发展； 组织形式转换为他组织或自组织；教师类角色从施教者转向引导者。引导者是指专业性强，熟知全场景学习运作的领导者群体。学习者是指参与全场景学习，享受全场景服务的一切角色。学习者与引导者会在场景中发生角色互换，并且主体之间和内部存在的人际关系，也指引“找场”方向，使得对场景选择格外挑剔。场景化设计以“场景五力”为技术支持，以人的需求为导向，以教育成效为目标。借助于“场景+功能”“场景+体验”“场景+情感”，设计大量教育任务关联内容并将其嵌入到场景中，建立场景和学科学习、素质成长的关联，重构课程内容，提升教育目标，增强教育价值。总之，随着场景在教育领域嵌入程度的加深，教育逐渐具有了场景化的特征和功能，进而促进着教育与场景的双向创新。

图2 场景化设计与教育应用关系模式

四、元宇宙时代全场景学习的实现机制

场景化学习与全场景学习是一种升级、优化、迭代的关系。从场景到全场景的进阶中，场景本身的含义不曾发生本质性变化，但是随着人工智能、 云计算、大数据等新兴技术的不断发展，其形式更具智能化、情感化、个性化。进入元宇宙时代，虚实融合的沉浸式体验给予引导者和学习者以高度真实的感知感，从而帮助引导者和学习者高效地完成教与学目标。有了技术的支持，根据主体不同的特征，全场景学习下教学内容和形式变得更加多样化，进而打破部分原本场景学习的局限。例如，场景可模糊各年龄学习者之间的学习层级；人与场景、人与人之间的实时互动不再局限于文字对话，而是通过设备感知，随时可调取某场景并与任意时空中的人互动； 软硬件的无界使用和发展，使得场景服务更加整体且流畅，提升了学习者全场景学习的体验感。

（一）场景化学习进阶——全场景学习

就传统场景化学习而言，其所营造的学习环境、传递的知识内容都是以教材为基础，以应试技能为中心的，由此忽略了对学习者的自主判断、 反思实践、情感多元化以及批判性思维等方面能力的培养。随着元宇宙的不断成熟，一个融合万物互联、 智能化、虚实融合的全场景时代正在到来，可展示的内容与形式包罗万象又丰富多彩，大大促发了以学习目标、 学习挑战以及自我认知为主的全场景学习的产生。例如，DETT 教育设计院的设计团队提出的“未来博物馆”的概念——浓缩地球文明，以博物馆展示陈列的方式来触碰学习者。其通过四条流线（时间、空间、星际、生命）来表述人类文明史的构成和演绎，来触发体验者站在人类文明高度，去思考整个场景的设计。

场景化学习的迭代升级依托于技术的不断进步，在扩展现实（XR）技术支持下，打破了部分原本场景学习的局限，不再停留于多媒体播放、文字互动等方式，而是让学习者和教师无论在虚拟场景或实境场景，都能够感知真实的体验，让学习者的感官知觉系统得到充分地激发与调动，以丰富学习者的情感，提高学习者的认知，加深学习者对知识点的理解。

另外，全场景学习体系也离不开软硬件的结合。5G、云计算、大数据、人工智能等新兴技术的相互融合，使全场景学习拥有更丰富的学习资源、学习者数据以及透明化、智能化与个性化的学习服务与支持。全场景学习体系中的学习资源也向着多元化方向发展，人工智能通过分析学习者场景数据，挖掘每一位学习者的真实学习需求，推送个性化学习资源，追踪并捕捉学习者的行为轨迹，帮助引导者了解学习者对知识点的掌握程度，让学习者能在集体学习的过程中发现、思考问题，进而调整学习进度，增强学习的自主性。

如图3 所示，全场景学习与场景化学习相比，更加凸显了“以学习者为中心”的理念，全场景的真实情境性使学习者拥有沉浸式的学习体验，并在反馈数据中深刻了解自己，从而构建适合自己的个性化学习体系。

图3 场景化学习进阶

（二）全场景学习设计的实现机制

第一，在场景教学中的教学资源、学习进度、学习内容、学习伙伴、过程性行为数据、评估反思信息等，都将通过信息集成，优化处理为知识图谱、概念性知识点、实践性关键点等价值凝聚较高、运用性较强的学习资源，并推荐学习者使用，实现知识数据的共享，完成一轮优化迭代，并以此进行良性循环。第二，以云为技术、人工智能为核心，通过云边端协同，构建开放、立体感知、全域协同、精确判断和持续进化的智能全场景，来实现场景的无缝覆盖，万物互联。进而实现数据物理分布的逻辑统一管理、全域共享，应用协同、数据协同与组织协同。第三，根据全场景学习核心事件数据，保留最细粒度、定量和定性属性，拉通维度和事实，构建出完整的数据模型，帮助学习者快速创建和部署模型，管理全生命周期人工智能工作流，实时在线开发，云上云下一键部署，继而实现新老数据互通，促进全场景生成与应用平滑演进。第四，进化至元宇宙时代，通过数字孪生（DT）、扩展现实（XR）等交互形式，可进一步联通物理世界和数字世界，让软件、数据和人工智能算法在云、边、端自由流动。这不仅提升了学习者在全场景学习中的体验，还构建了万物互联的信息传播机制。

由此可见，全场景应用是全场景学习的实现基础。通过与引导者、学习者之间的协同创新，加速信息与通信技术（ICT）与教育领域知识的深度融合，重构体验、优化流程、使能创新。如图4 所示，在全场景学习设计实现机制层面，呈现依次环环相扣，形成实时动态、自动迭代的状态。即它是对传统学习场景的升级，并在此基础之上快速迭代、小步迈进，优化整个教育生态，实现全场景学习的赋能。

图4 全场景学习设计实现机制

（三）全场景学习实施策略

1.全场景数据内容处理策略

在全场景学习实现数据信息内容处理方面，应通过大数据采集海量数据，并对数据进行清洗、加工、计算等处理以建立数据模型，以模块化方式投入全场景构建和应用中。在此过程中，首先，应保持数据的实时动态更新，不断推动数据模型迭代与进化，使粗糙模型进化为足以映射真实的精细化模型；然后，通过数据分析与算法，对模型进行训练并实行预测；最后，通过对关键特征与信息的提炼，以驱动决策的生成，并将决策予以实施。而在决策实施过程中，会产生新的数据源，需要对其进一步进行数据评估，以综合评价的形式进行混合测量，不断优化数据使用，从而形成数据驱动到决策生成的闭环（郑思思，等，2020）。

2.技术支持生成全场景策略

以上述实现机制图的逻辑和场景化设计步骤为线索，场景赋能下全场景学习为学习者提供了智能动态环境和万物互联的优质体验。如表2 所示，全场景学习设计给予学习者多模态感知与多维空间，促进其实现沉浸式学习（Raybourn E.M，et al.，2019）。

表2 全场景学习设计的技术支持

第一，在场景搭建方面，可充分利用大数据、人工智能+云计算、跟踪技术等，挖掘学习者的显在需求和潜在需求，以学习者需求为中心搭建相对应的场景，并根据学习者需求的变化延续或更新场景。继而通过智能监测、数据集、全自动的3D 姿势合成器等技术，了解场景的语义和几何结构，以及场景与人之间的潜在相互作用，以预测、理解特定场景下语义合理与物理可行的人类行为，更加智能化地去调整场景，从而将学习者置于最优场景中（Li，et al.，2019）。

第二，在场景学习体验方面，场景感知和交互体验是全场景学习的核心功能。数字孪生技术能够映射真实场景空间以形成虚拟数字空间（褚乐阳，等，2019），通过对现实的动态模拟，在全场景学习中拓展并达成新型态、多维度的体验；XR 技术、全息技术、4K（8K）超高清分辨率、情感计算等技术，可从五感等多重感官体验上促进学习者对场景的理解；利用手势、语音、声纹、脑电波、意识等形式，扩展人类的场景感知能力。此外，情感计算也在不断加持到场景体验中，通过识别学习者的情绪变化以改变交互形式，精准推送学习者所需内容，确保场景体验时刻保持最佳效果（徐铷忆，等，2021）。

第三，场景中的数据处理与场景优化，可保持全场景延续与迭代。边缘计算所具备的隐私保护优势，使场景数据处理更加实时且及时，以快速整合资源，协调匹配相关扩展性的智能设备。利用机器学习（ML）、OTA 空中升级系统、ADN 自动驾驶网络等技术，可进一步优化全场景学习的需求供应、呈现形态等。

第四，泛在技术环境保证了全场景学习实现的稳定性。例如，人工智能（AI）使场景具有情境感知的能力，通过物联网技术，为打通现实世界与虚拟世界的联系奠定了基础，5G、6G 等高速传输网络技术，则保证场景数据的稳定流通。

3.全场景学习沉浸体验策略

全场景学习是以学习者体验为核心的学习活动。学习体验是指学习者全面感知学习情境，通过行为、认知、情感的投入，使其沉浸在学习活动中，这种学习体验以个性、泛在、入境和群智为主要特性。

（1）全场景连接策略。全场景学习搭建起与实际场景相统一的一种模拟场景学习模式。进入元宇宙时代，引导者通过利用现场直播、微课演示和移动互动等一系列虚拟环境教学和学习活动，让学习者把知识和现实有效连接起来，达到即学即用的沉浸式效果。“无处不场景”使学习者愈发寻求即时性强、匹配度高、体验感好的个性化学习服务模式（武法提，等，2018）。并且，在元宇宙中学习者不再局限于一个场景，而是贯通各个场景，实现跨领域、无障碍社交、互通体验的个性化全场景学习。

（2）全场景行为引导策略。模仿案例场景学习，使教学方式更加生动具体、直观易学。学习者由被动接受变为主动参与，还不仅使学习者养成向他人学习的习惯，更提高了学习者解决问题的能力。未来，在元宇宙中可设计大量情景训练。情景训练为学习者提供了一个宽松有趣的学习场景，可以激发学习者有情感地主动参与学习，引发学习者主动自觉地认知活动。情景训练强调学习者对学习活动情境的参与和融合，关注学习者对学习活动的体验、领悟和反省（孙科柳，等，2020）。

（3）全场景游戏化机制策略。元宇宙中学习场景的游戏化，使学习者以更为轻松的心情投入角色之中，且以团队或分组的形式进行游戏，有助于学习者开展探究学习、协作学习。今后，游戏化与场景化的融合，不仅是元宇宙教育应用的价值体现，更是全场景学习实现沉浸式体验的有效途径。例如，通过角色扮演，学习者和引导者之间互动交流充分，可以提高学习者培训的积极性，增强身份意识。首先，特定的模拟环境和主题有利于增强培训的效率 （李小翠，2021）。其次，通过扮演和观察其他学习者的行为，可以学习各种交流技能。第三，学习者在共同参与过程中获得不同的场景体验，可以促进其对场景的理解。可见，游戏化机制策略是实现全场景学习沉浸体验的重点所在与研究内容。

（四）全场景学习应用延伸

1.智慧学习场景流

人机交互中的许多应用，都可以从理解动态环境中点的三维运动中获益，这种运动被广泛称为场景流。如图5 所示，FlowNet3D 是一种点云的端到端的场景流估计网络，能够直接从点云中估计场景流（Liu，et al.，2019）。其提出了点云特征学习、点混合、流细化的逻辑处理方式。在点云特征学习中，由于点云是一组不规则、无序的点，传统的卷积不适合对其进行处理。为了混合两个点云，需依赖于一个新的流嵌入层。根据流嵌入层学习聚合特征相似性和点的空间关系，从而生成编码点运动的嵌入。最后进行流细化，在流细化模块中，向上采样与中间点关联的流嵌入到原始点，并在最后一层预测所有原始点的流。

图5 FlowNet3D 结构

这样的场景流概念和应用，能够根据学习者的学习领域空缺或学习中的错误进行点云搜集。通过点混合和智慧计算，为学习者纠正认知错误并扩展信息面，铺开对应的知能图谱。流细化有助于知识挖掘、跨学科交叉学习以及对原始特征点的追溯，能够更加精准地对焦学习者的需求。另外，场景数据可采用流式数据处理并提高效率，例如，通过学习者的散点碎片式阅读或者学习者自主选择有关的认知特征，点整理搜集相关领域知识，以线性追溯、还原、挖掘该认知领域图谱，并以流式数据形式给予学习者其它相关领域的数据信息，给学习者提供更多样的选择和更宽广的学习场景空间。

2.超泛在教育生态

独立学习只是场景化应用中的基本功能，如何打造元宇宙环境般的场景化教育生态环境，是未来场景化学习需考虑的重点。场景化教育生态环境又分为功能生态环境和学习生态环境。通过互联网平台系统连接各类智能设备，形成了一套完整的用户体验，打造出独特的平台生态系统。例如，360 网络安全大学构建出集教、学、训、研、赛、测为一体的教学环境，以及全面的网络空间安全人才培养体系和技能客场服务平台。运用该培养模式，为全领域人才培养，提供一站式的教育服务，以形成顶尖的内容资源和健全的合作生态。对于未来元宇宙中的场景化教育，学习场景与学习者可依托平台生态系统的智能终端，实现相互连接，让教育不仅停留在场景，也可以延伸至场景学习后。同时，场景化教育生态环境还向学习者提供了全链路的教学服务，形成相对独立的学习生态环境，即使学习者脱离场景也可随时随地进行学习活动。未来在6G 移动通信技术的加持下，群体社交将不再局限于现有的智慧终端，而紧密依赖于具备真实感受的技术。学习者可以在自我场景中进行学习，亦可联系其它学习主体场景，进行区域式的场景学习沟通，加之超越场景本身的全链路式学习，使得泛在教育生态由此形成，并逐渐衍化为元宇宙教育的生态体系。

3.智能场景达人的加入

“双师”概念早在几年前就已出现，一堂课由两名老师完成，通常采用“名师在线视频教学+线下老师辅导答疑”的教学形式。在场景技术赋能的双师课堂，例如“百家云双师课堂”，采用线上对线下的授课形式，在双屏辅助下，一屏可显示教师自己的教课情况，教师可随时做出调整；二屏可显示实时的课堂现状，包括课堂纪律或学生学习状态等，教师可即时与学生进行交流互动，为学生解答问题。除了“双师教育”，人们也对“智能数字人”开展了进一步探索。例如，2020年9月，竹间智能科技正式发布了“情感智能数字人”，如图6 所示。其通过文字、图像及语言的人机交互技术与该公司研发的“多模态情感识别模型”，助力虚拟形象成为能读懂、看懂、听懂、有记忆、自学习、真正理解人类语言与表情的“情感虚拟形象数字人”。未来，这样的“虚拟学霸”“虚拟名师”就能充当“场景达人”的形象。在场景中有了这样“场景达人”，在课堂学习中能够带领学习者更有针对性地开展学习，学习者根据自己的知识盲区向场景达人寻求帮助；当学习状态不佳时，场景达人能够与学习者互动交流，引导学习者更深度地投入学习，并通过计算机设备传感和智能检测设备，针对人脸面部表情、体态体势、语音语气等进行学习状态检测，继而开展多模态情感计算，以解读并理解人类情感，调整场景氛围；同时，也能通过场景的动态变化和实时反馈等方式向学习者传递与表达情感，使人机交互变得更自然和谐。让学习者无论是课堂上还是生活中，都能够随时拥有定制的学习场景，使学习过程更加自由、个性化，同时实现场景达人（引导者）与学习者身份价值的认同。

图6 竹间智能科技“情感智能数字人”

4.虚实共生扩展场景交互

影响最深远的技术应该是隐匿不见的，它们如纤维般融入日常生活，丝丝入扣。来自施乐帕克研究中 心（Xerox PARC）的 维 瑟（Mark Weiser）和 布 朗（John Seely Brown）早在上个世纪便提出了宁静技术（Calm Technology）的概念：“技术应无缝地融入我们的生活，而不是让我们时时感到技术的战栗与恐惧；我们不会消失在电脑空间中，而是电脑将消失在我们的生活当中”。“元宇宙+全场景时代”的来临，使宁静技术的优势得以集中体现。宁静技术所强调的正是让计算机从人们的视野中消失，强调技术与环境的合二为一。在全场景交互模式下，人们能够在任何时间、任何地点、以任何方式进行信息获取与处理。如图7 所示，微软的Microsoft HoloLens 2 是完全不受束缚的全息计算机。它改进了由HoloLens（第一代）开启的全息计算功能，并通过搭配更多用于混合现实中协作的选项，为使用者提供更舒适的沉浸式体验。如图8 所示，在HoloLens 2 中，用户用手直接与全息图交互。不需要向使用者解释与虚拟对象交互的具体步骤，使用者可以使用习惯的肢体语言，并通过眼睛和双手自然地把玩虚拟对象。结合手关节追踪和眼动追踪以及增强视场，HoloLens 2 为使用者和交互设计师提供了全新的思路。

虚实共生是元宇宙时代的核心特征之一。在全场景教育交互中，同样可以利用物理引擎来处理虚拟对象之间的开放式互动，同时可以使用物理引擎来模拟学习者、引导者和虚拟对象之间的交互，是自下而上地场景构建，可进一步提升使用者交互的自然度与设备的宁静程度。未来，这种全场景环境的照明效果模糊了数字和物理之间的界限，甚至使用者可以通过视觉和虚拟的触摸，获得关于温度等方面的感受。将这样的全场景交互应用到教学中，教学方式将会随之发生巨大改变，例如，当学习者进行物理课时，可以自由“抓取”课本中的杠杆示图做虚拟实验，帮助答题者进行重力分析；引导者可以将一个微型行星放到围绕太阳轨道，全场景自动生成3D 立体的绕行轨迹，并以这种方式来教授引力知识，实现一种更加沉浸、有趣和开放的交互愿景，从而培养学习者探索虚拟体验的好奇心，激发创造性，使交互不再刻板僵硬，教学不再停留在纸质的教材或者计算机屏幕中。学习过程将成为启迪心灵的奇遇之旅，学习者和引导者都将沉浸其中，成为全场景教育的主角。

5.特殊人群的包容性设计

包容性设计策略脱胎于全纳教育，强调包容所有学生，是一种反对排挤、没有分类的教育，同时推进基础教育、保证教育公平。而基于虚拟现实、数字孪生、全息课堂等前沿科技的全场景学习，可以更好地为包容性设计赋能。例如，日本东京大学虚拟现实实验室为残疾人建立的 “共享虚拟现实空间显示肢体运动远程幻肢痛治疗系统”，其基于共享VR 空间向远程患者发出语音信息和身体动作的指令，同时根据患者动作同步创建虚拟肢体，及时给予治疗师反馈。这种方式虽然在一定程度上改善了幻肢痛治疗师不足的问题，但其运动传输效率较低，不能实现低延迟且无阻碍的交流。而在全场景应用设计中，数字孪生技术无缝联结虚拟和现实，无延迟、高融合地优化学习者的教学环境，满足学习者的需求；同时全场景学习可以根据学习者的能力水平、健康状况、适应能力等，为学习者制定个性化教育计划。在全场景学习中，不仅有专业师资团队作为引导者协助特殊学习者学习，而且针对特殊学习者还可以结合具体需求，构建定制化“场景容器”。利用虚拟现实技术，快速建立引导者和专业人士的学习关系，使引导者也可以快速掌握场景构建要领，进而为特殊学习者搭建个性化且安全的引导。全场景学习支持全息课堂，其采用了数字孪生技术，将数字化信息转化成可视、可触、可感的具有真实感的信息或者物体，并提供无障碍设备，这在一定程度上增强或补充学习者的感知能力；同时模拟真实课堂，从多方面给予学习者信任感、自由感。全场景学习利用数字孪生技术，打造人机交互、虚实结合的新场景，并且根据需要提供虚拟孪生体，提供社交条件，打造传统学习氛围，消除距离感，打破分离焦虑，达成教育公平，实现具有包容性的全场景学习。

五、结语

在“一切皆可场景”的当下，教育场景革命必将指向人的状态、人的组织和学习关系。后疫情时代造就了各行各业丰富的数字化应用场景，其中全场景赋能的教育应用，将重新塑造未来的教育空间。随着元宇宙的兴起，3D（4D）打印技术、扩展现实（XR）、4K（8K）超高清分辨率以及人工智能等一系列新型数字技术的产生和发展，不仅为传播技术方式和内容创意设计的革新带来了更多可能，还使得线上、 线下场景在氛围营造上，都具备了高卷入性、高黏合性、高体验性等特点（杨奇维，2020）。

当我们把大量的学习任务关联内容设计到场景中，建立场景和学科学习、素养成长的关联，学校的课程设计和教师的课堂设计将被重构，带来了教学行为的目标升级——走向以学为中心、 以具身为特点、以任务为抓手，从而实现深度学习。苏霍姆林斯基（Suchomlinsky Vasyl Olexandrovych）曾说：“我力求做到使周围世界和大自然始终都以鲜明的形象、画面、 概念和印象，为描绘学生的思想意识提供养料”（周官俊，2009）。他充分利用丰富的情境进行教育，促进学习者健康成长，对情境教学做了有益地实践和开拓。

进入元宇宙时代，深度的场景学习实践又将进一步推动场景空间的升级，让学校成为场景与人的双向互动、永续建设、实时反馈的教育场。学习者浸润在场景之中，可以获得更为丰富、更具动态化的“时空一体化”场景体验，从而使学习内容更容易被学习者理解、消化和吸收。全场景教育在技术的加持下，教育将最终回归于“人”的本体。教育者不再受困于单调刻板的课堂以及繁杂重复的批改业务，有更多时间去优化更具有价值的知识内容，以满足不同学习者的学习需求；学习者看不到教育的发生，却实实在在地为场景所影响，不断开发心智，发挥潜能，探寻生命的意义。今天，我们谈论“场景”、谈论技术，最终是在谈论我们能不能洞察时代精神，能不能理解时代赋予教育的使命。我们所研究的元宇宙时代全场景学习实现机制，从主体需求出发，打破硬件的边界，为教育场景化设计落地提供了一种新的研究思路。未来，全场景学习的实现机制，将从教育借鉴扩展向各个领域，最终实现社会的全场景生态建构，实现全民泛在学习。但无论场景和技术如何逐浪变化，它都是一场以人的认知需求为中心的科学变革。

致谢：在本文撰写过程中，宋星宇与郑巧芸二位研究生同学参与了本文的材料搜集、构思与撰写过程，并对论文部分内容进行了修订。