引言

以5G、人工智能、物联网为代表的新一代信息技术迅猛发展，为教育数字化转型提供了强大动力。智能技术的发展使得学习形态产生巨大变化，为学习场景与学习时空的变革提供了可能，人类学习环境正经历从物理场所到虚实融合空间的深刻变革。其中，扩展现实技术以其强大的沉浸感、交互性与构想性，成为重塑学习体验、突破传统教学时空限制的关键力量。智慧学习空间作为技术赋能教育的高级形态，旨在构建以学习者为中心、数据驱动、情境适配、支持高阶认知与协作创新的新型学习环境。将扩展现实技术深度融入智慧学习空间建设，不仅是对现有数字化学习平台的升级，更是对未来教育形态的前瞻性探索。

过去在非智能教育时代，学习空间往往是基于物理层面的，具备了实体地点、实物环境以及作用对象。因此，在学习空间场景中，物体之间、物体与学习者之间没有建立智能联结，对学习者的学习反思、探究性学习提升不足，学习者无法在特定的学习环境空间沉浸学习，学习效益无法有效提升。然而，现有的智能学习空间在功能上仍然存在一定的局限性，通常较为依赖传统的电子设备，空间布局单一，难以提供沉浸式、互动性强的学习体验。此外，随着学习模式的变化，单纯的线性学习、课堂授课模式难以满足学生多样化的学习需求，学生高阶思维与实践能力培养面临挑战。因而，改善学习环境，促进学习空间发展，促进学习者之间的空间融合体验、沉浸体验、个性化发展、智能化学习与反思，通过智能技术构建智慧化的学习空间显得尤为重要。

构建扩展现实赋能的智慧学习空间，能够创造跨越时空限制的沉浸式学习情境，提供高度个性化的学习路径与即时反馈，支持复杂技能的安全模拟与训练，并极大促进分布式协作与知识建构。扩展现实通过实时呈现虚拟环境、交互体验以及沉浸式的感知效果，可以借助虚拟环境打破这些限制，创造灵活、沉浸、互动的学习体验，能够有效弥补传统智慧学习空间的不足。本研究聚焦于扩展现实技术特性与智慧学习空间核心诉求的深度融合，旨在系统构建一个技术先进、教育理念引领、可落地实施的模型框架，并探索其多元化应用策略，为破解教育深层次矛盾、推动教育高质量发展提供新思路与新方案。

一、相关研究综述

（一）扩展现实技术发展与应用

扩展现实(XR)，指通过计算机技术和可穿戴设备产生的真实与虚拟多维度组合的、实时人机交互的环境，包括了虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、混合现实(MR)等技术总和，涵盖以上仿真技术的硬件、软件和方法，在此基础上提供更加智能化的虚拟沉浸式环境。从技术的角度来看，VR是通过计算机全景模拟现实环境从而实现给人真实环境的临场感，完全沉浸在虚拟环境中。AR是一种将虚拟信息与真实世界进行巧妙融合的技术，将虚拟信息模拟仿真后投射到真实世界中，形成虚拟和现实两种混合信息从而实现对真实世界的增强，该项技术在环空间境上具有边界，能够区分现实和虚拟世界。而MR是VR和AR的实时交互，通过产生具体感受并具有真实的智能交互与反馈，该技术下现实和虚拟世界失去边界的束缚。因此XR作为一个总称，其中“X”字母可以看作是VR、AR或MR的缩写代表符号，表示任一变量。XR可以理解为更高层次沉浸式虚拟世界，更强调虚拟与现实世界的融合，其目的主要消除信息和体验之间的距离感。因此扩展现实技术在营造沉浸感方面完全超越了VR、AR和MR，用户能够完全沉浸在环境空间中。

XR技术在教育领域的应用已从早期探索走向深化。VR擅长构建完全沉浸的虚拟环境，广泛应用于高危场景模拟（如外科手术训练、消防演练）、抽象概念可视化（如天体物理、微观世界）及情境化语言学习。AR/MR则将数字信息叠加于真实世界，在实物标注（如博物馆导览）、操作指导（如设备维修）、空间理解（如几何结构透视）及混合协作方面具有较大的优势。研究表明，XR能有效提升学习动机、空间认知能力、知识保持率与实践技能熟练度。为体现新型智能技术与教育领域的融合，探索扩展现实技术支持的学习空间显得非常必要，为扩展现实在教育软件中应用实现赋能。

（二）智慧学习空间困阻与突围

学习空间是指学习行为发生的场所，分为实体空间和虚拟空间。实体空间指一切实体存在的学习环境，包括建筑场所、网络环境等物理属性环境。虚拟空间涵盖虚拟智能技术下的虚拟环境、在线环境与平台等。学习空间需要为学生提供灵活、多变的学习方式，激发学习动机，支持学习协作，为学习者提供个性化学习环境空间。智慧学习空间源于智慧教育理念，更加强调学习环境的智能感知、学习过程动态适应、资源按需供给、支持高阶认知与社会性交互。智慧学习空间从关注物理环境智能化环境，逐步发展到强调物理—虚拟—社会空间的融合，以及数据驱动下的个性化学习服务。新型技术融合教育是促进学习空间构建的重要支持条件，近年来虚拟现实等XR技术参与构建的学习空间作为一种新型学习空间模式，是现有学习空间的重要组成部分，高效的学习空间应具备可复制、灵活多变、能够发生智慧联结的特点。现有智慧空间模型多侧重物联网、大数据、AI的集成，对XR技术带来的沉浸式、具身化、自适应、情境化学习潜能及其核心支撑作用挖掘不足。如何将XR作为关键使能技术无缝融入智慧空间架构，形成有机整体，是当前研究的薄弱环节。

有学者提出利用VR构建虚拟智慧教室，突破物理限制，进一步探索AR作为连接物理环境与数字资源的桥梁，增强空间智能感知与交互能力。然而，这些探索多停留在技术功能叠加或特定场景应用层面，缺乏从系统架构层面出发，深度融合XR在沉浸、交互、构想等方面的核心能力来进行设计，缺乏关注智慧空间的核心要素，譬如感知、计算、服务、交互、资源等。基于XR的智慧学习空间建构就是为学习者搭建真实与虚拟的情景互联的体验环境，实现沉浸式感知、自然化交互、智能化服务、情境化资源、数据化驱动的有机统一，使得学习者能够实现自由、全身心的沉浸式学习。这一智慧环境将教育、技术和空间设计贯穿一体，促进虚拟世界和现实世界的有效统一，突破传统空间立体感的缺乏性，以第一视角创设虚拟与现实环境体验，实现为学习者创建直观的、智能联结的智慧学习空间支持，拓宽学习知识的来源、实时交互环境和学习习得的多样化路径。

二、基于XR的智慧学习空间模型构建与设计

本研究中基于扩展现实技术支持的智慧学习空间的构建路径，从智慧学习空间构成的因素作深入剖析，形成清晰的要素认知和构建路径。构建智慧学习环境可以理解为感知学习情景、识别学习者特征、提供合适的学习资源与便利的互动工具、智能分析学习过程和交互反馈学习成果，以促进学习者有效学习的学习空间。其核心在于以学习者为中心，以XR技术为沉浸式感知与交互的核心引擎，构建一个“感知—计算—交互—服务”闭环驱动的智慧学习生态系统，研究采用分层的架构设计，模型构建具体如图1所示。

（一）物理与虚拟融合层的配置

研究设计该层级主要是提供虚实无缝融合的载体，支持学习个体在学习空间中的情境感知与空间动态配置。为实现以上功能，需要提供智能物理环境，譬如配备物联网传感器，如位置传感器、环境光温湿传感器、设备状态传感器，以及可重构家具、高性能计算节点、多模态交互设备如大屏、投影、触控桌等智能物理配件，充分满足环境设计的物理条件需求。其次，需要主抓配置XR虚拟环境，形成基于云渲染的、可动态生成的沉浸式VR场景、AR/MR叠加层，与物理空间精确对接，实现融合层的智慧学习空间设计。

（二）数据感知与融合层的处理

模型设计中，该层级部分主要负责形成全面、动态、细粒度的学习者-环境状态画像，为之后的数据计算和决策提供基础支撑。技术要求需要形成多源数据采集，譬如配备常态性整合方式，从物理传感器获取位置信息、生理信息等，可以通过XR设备、可穿戴设备开展眼动追踪、手势、控制器位姿、虚拟对象交互等手段获取信息，甚至可以从学习管理系统中的行为日志、测试、作业、同伴互评等获取具体信息来源，为后续智能计算和推送服务提供可信数据。其次，对数据进行融合与处理，利用边缘计算进行初步清洗、时空对齐、特征提取，上传至云端进行大规模存储，从而延续到下一步开展数据处理与深度分析。

（三）智能计算与决策层的推送

在本层级中，通过使用AI引擎，例如集成机器进行深度学习和强化学习、自然语言处理、计算机视觉、情感计算等算法，为个性化服务和空间自适应提供智能决策支持。其核心模块主要实现：一是学习者建模，基于多模态数据动态更新认知水平、学习风格、情感状态、协作能力、空间能力等。二是实现情境理解，通过数据计算识别当前学习任务、物理/虚拟环境状态、协作小组动态等。三是智能推荐与适配，通过动态生成/推送个性化学习路径、XR呈现内容、交互方式、协作任务等推送建议。四是形成学习分析与预警，通过实时监测学习投入度、认知负荷、协作效果，面向智慧学习环境中学习个体提供预警和干预建议。

（四）个性化服务与资源层适配

基于模型和当前情境进行实时计算做出决策，驱动服务层提供具体的学习活动与资源，实现按需提供适配的学习活动、内容和环境支持。因此，在本层级中，可以实现智能学习服务，譬如个性化导学、XR虚拟导师的智能答疑、自适应练习与测评、沉浸式情境探究任务、协作项目空间等。此外，还可以实现基于XR的资源云服务，可重构、可组合的模块化XR学习对象库，例如3D模型、模拟实验、历史场景、虚拟角色等。

（五）多模态交互层的闭环支持

本层级主要实现提供高度自然化、沉浸化、支持具身认知和社会性交互的体验。作为以学习者和机器为中心的交互层，在智慧学习空间中以最自然的方式呈现给学习者。学习过程中的新数据再次反馈至系统，从而形成持续优化的闭环。因此，需要关注XR技术的核心交互的实现，比如自然手势操控、空间语音交互、眼动控制、触觉反馈、虚拟化身/全息投影协作等技术内容。此外还需要关注以技术实现多通道融合，无缝整合传统交互，例如键盘、鼠标、触屏等交互硬件与新型XR的交互。以此，实现智慧学习空间辅助人-人协作。

三、基于XR的智慧学习空间模型应用与策略

为体现智慧学习空间模型构建样态的实际作用，促进学习者的探索创造、多元高阶思维能力培养，以及个性化学习、自适应学习能力发展，应该深入考虑如何通过基于扩展现实技术实践构建智慧学习空间来形成具体的实践应用，从而促进学习者的高阶学习效能。

有研究学者认为扩展现实技术构建的智慧学习环境，应当具备体验性强、交互性强的特征以及设备软硬件较强的物理环境。根据沉浸式环境所要求的教学资源与内容、教学模式和学习环境，需要考虑其可信性和可评价性。可信性是指扩展现实技术下学习空间各对象产生联结的信任度，可评价性是学习者的学习体验、学习环境适应程度、学习投入度、学习空间影响因素和学习效能等维度的量化评价。因而，研究提出基于扩展现实技术构建智慧型学习空间模型的应用策略路径，需要考虑智能技术从物理现实到虚拟的空间融合，沉浸式教学模式的发展、教学与学习资源内容的可拓展、学习者分析的个性化和学习智能评价与反馈要素。

（一）实现物理空间和虚拟空间有效融合

学习空间的场所有正式与非正式之分，实体环境中学习空间的物理构成是以具体的形式呈现，虚拟现实空间中只有沉浸学习者才能体验到当下学习环境，这对于学习者的环境、空间统一性来说，两者的融合显得尤为重要。作为智慧学习空间具备的环境功能特点，应当实现构建拥有全部类别特点的学习平台。因此，在扩展现实技术下要关注虚拟环境与现实需求，注重构建智慧学习空间平台需要融合两者供给关系，确保关键构成因素融合一体，使得学习者能够在其中感受到学习环境的时间、空间统一性。

（二）变革指向多维度的沉浸式教学模式

利用环境和空间进行有效学习是智慧学习空间中学习个体的目标指向。沉浸式教学模式来源于沉浸式环境空间，不同类型的学习空间使得沉浸教学模式发生改变。为应对数据感知层需要供给全面动态的学习者画像，为数据计算和决策提供基础数据源，则需要注重教学方式过程与数据收集的维度契合。因而，沉浸式教学模式变革要指向适应智慧学习空间的物理空间构成、时间循环调度、学习者适应、个性化服务适恰等多维度路径因素。无论是基于物理信息，抑或生理变化信息，通过变革多维度的沉浸式教学模式，智慧学习空间的创设与构建能够为其提供基础数据支持。

（三）构建可供给拓展性资源的智慧平台

智慧学习空间要促进多样化的智能学习资源和教学内容互相协调发展，则需要综合考虑扩展现实技术的最新发展情况、学习者学习个性化需求以及教师资源需求等内涵。当前扩展现实技术、富媒体技术、传感器技术、学习分析技术等新技术为构建智慧化资源平台和内容提供了技术的可能。从智能计算到决策的过程中，需要考虑学习者、数据环境以及情景适配等过程因素，要关注新资源的不断生成和赋能作用。因此，智慧学习空间内教学内容与教学资源要建立互相沟通平台和途径，能够快速在智慧学习空间中智能变换不同学习情境，从而实现构建可供给的拓展性资源平台，从而应对多类型学习和教学需求，满足在线沉浸或者完全沉浸的学习环境与空间建设，为智能计算和智能推荐的实施提供便捷空间。

（四）打造学习者个性化的学习环境空间

前文提到，智慧学习空间的构建要考虑学习者的个体需求和个性化学习，实现按需供给学习内容和环境的适配支撑，满足不同学习者对学习环境和空间的需求。因此，打造个性化的学习环境空间，是满足学习个性化服务和资源适配的最终目的。综合来看，智慧学习空间的迫切需求应当以满足当下学习者自适应学习、个性化发展、教学者个性化教学等高阶学习效能为主要目标。因此，为实现个性化需求与个人全面发展，必然要求构建智慧学习空间，实现学习者个体的价值自由。此外，学习环境空间为学习者提供个性化学习需求，同时也要满足教学者角度切入教学内涵，通过营造学习者个性化的学习空间环境产生适应智慧型学习空间的个性构建基础。

（五）共享学习过程智能评价与动态反馈

智能评价是反馈智能学习和智能教育能够实现一定具体功能的有效方式，因此，在智慧学习空间中，最终以评价手段、测评结果来实现智慧型学习空间的作用反馈与共享过程。智慧学习空间要实现共享学习过程的智能化评价，通过针对智慧学习环境中的一切学习者个体和具体工具进行量化，予以智能评析并实现共享即时的动态反馈。具体路径可以通过构建智能化的评价系统和评价体系，加强利用扩展现实技术开展共享智慧学习空间中构建的综合评价过程，利用多模态交互数据的产生以及融合处理，为完善沉浸环境中学习反馈的组成要素提取分析提供辅助，从而实现智能化共享互动反馈。

四、结语

构建智慧学习空间对于推动教育环境和学习环境空间向智能化、智慧化发展具有重要的现实意义。本研究针对教育数字化转型背景下学习空间变革的需求与挑战，聚焦扩展现实技术的赋能潜力，通过物理—虚拟融合层、数据感知与融合层、智能计算与决策层、多模态交互层、个性化服务与资源层的分层架构设计，实现了XR技术与智慧学习空间核心要素的深度有机融合。研究构建的智慧学习空间能够集聚优质的智能教学智慧和典型经验，促使学习空间的有效发展，进一步促进智慧教学环境样态的形成，对教育软件应用领域的发展起到积极作用。尽管如此，在实施过程中必然会面临许多挑战，例如智能技术层级中会出现XR沉浸感不强、硬件设备不足、网络延时等问题。还有比如教育领域内智慧学习空间中沉浸式虚拟现实学习环境普及度欠缺，难以形成有效普及等因素。因此，仍然需要不断探索基于新型智能技术的学习环境和学习场景，厘清智能技术下的学习空间构建过程和具体实践思路，遵循多样化的理论及构建原则，充分推动智能学习空间发展，发挥智慧学习空间的最大效能，为学习者提供更适恰的智慧学习环境支持。

参考文献：

1. [1] 洪玲.教师教育智慧学习空间：内涵、框架与实践策略[J].开放教育研究,2023,29(01):53-59.
2. [2] 李海峰,王炜.数字孪生智慧学习空间：内涵、模型及策略[J].现代远程教育研究,2021,33(03):73-80+90.
3. [3] 程永军,张玢.用虚拟现实技术创设“沉浸”式网络学习环境[J].中国电化教育,2002(04):62-64.
4. [4] 李洪修,田露.人工智能背景下学习空间构建的问题与对策[J].大学教育科学,2020(05):89-95.
5. [5] 王竹新,李心蓓,齐梦娜,等.元宇宙赋能智慧学习空间的模型、应用与挑战[J].中国教育信息化,2023,29(10):37-45.
6. [6] 陈凯泉,吴志超,刘宏,等.扩展现实(XR)支撑沉浸式学习的技术路径与应用模式——沉浸式学习研究网络国际会议(iLRN 2020)探析[J].远程教育杂志,2020,38(05):3-13.
7. [7] 孔玺,孟祥增,徐振国,等.混合现实技术及其教育应用现状与展望[J].现代远距离教育,2019(03):82-89.
8. [8] 褚乐阳,陈卫东,谭悦,等.重塑体验:扩展现实(XR)技术及其教育应用展望——兼论“教育与新技术融合”的走向[J].远程教育杂志,2019,37(01):17-31.
9. [9] 杨俊锋,黄荣怀,刘斌.国外学习空间研究述评[J].中国电化教育,2013(06):15-20.
10. [10] 孙志伟,李小平,张琳,等.虚拟现实技术下的学习空间扩展研究[J].电化教育研究，2019,40(07):76-83.
11. [11] 黄荣怀,杨俊锋,胡永斌.从数字学习环境到智慧学习环境[J].开放教育研究,2012(01):75-84.
12. [12] 沈阳,逯行,曾海军.虚拟现实:教育技术发展的新篇章——访中国工程院院士赵沁平教授[J].电化教育研究,2020,41(01):5-9.
13. [13] 景玉慧,沈书生.理解学习空间：概念内涵、本质属性与结构要素[J].电化教育研究,2021,42(04):5-11.
14. [14] 曹晓明,谢娜.高沉浸式学习环境：学习环境设计的新视角[J].中国教育信息化,2023,29(11):121-128.
15. [15] 唐烨伟,沈玉涵,赵一婷,等.智能技术赋能网络学习空间：锚点定位、模型重构与价值探求[J].电化教育研究,2021,42(05):70-76+85.
16. [16] 蔡连玉,韩倩倩.人工智能自适应学习及其在学校教育中的应用[J].浙江师范大学学报(社会科学版),2019,44(06):111-117.
17. [17] 骆方,田雪涛,屠焯然,等.教育评价新趋向：智能化测评研究综述[J].现代远程教育研究,2021,33(05):42-52.