[转载]人工智能与虚拟现实技术在教育领域中的研究成果和应用情况
2014-10-04 00:40阅读：
人工智能与虚拟现实技术在教育领域中的研究成果和应用情况
人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
人工智能发展简史
1. 萌芽期（1956年以前）
自古以来，人类就力图根据认识水平和当时的技术条件，企图用机器来代替人的部分脑力劳动，以提高征服自然的能力。公元850年，古希腊就有制造机器人帮助人们劳动的神话传说。在我国公元前900多年，也有歌舞机器人传说的记载，这说明古代人就有人工智能的幻想。
随着历史的发展，到十二世纪末至十三世纪初年间，西班牙的神学家和逻辑学家Romen
Luee试图制造能解决各种问题的通用逻辑机。十七世纪法国物理学家和数学家B.Pascal制成了世界上第一台会演算的机械加法器并获得实际应用。随后德国数学家和哲学家G.W.Leibniz在这台加法器的基础上发展并制成了进行全部四则运算的计算器。他还提出了逻辑机的设计思想，即通过符号体系，对对象的特征进行推理，这种'万能符号'和'推理计算'的思想是现代化'思考'机器的萌芽，因而他曾被后人誉为数理逻辑的第一个奠基人。十九世纪英国数学和力学家C.Babbage致力于差分机和分析机的研究，虽因条件限制未能完全实现，但其设计思想不愧为当时人工智能最高成就。
进入本世纪后，人工智能相继出现若干开创性的工作。1936年，年仅24岁的英国数学家A.M.Turing在他的一篇'理想计算机'的论文中，就提出了著名的图林机模型，1945年他进一步论述了电子数字计算机设计思想，1950年他又在'计算机能思维吗？'一文中提出了机器能够思维的论述，可以说这些都是图灵为人工智能所作的杰出贡献。1938年德国青年工程师Zuse研制成了第一台累计数字计算机Z-1，后来又进行了改进，到1945年他又发明了Planka.kel程序语言。此外，1946年美国科学家J.W.Mauchly等人制成了世界上第一台电子数字计算机ENIAC。还有同一时代美国数学家N.Wiener控制论的创立，美国数学家C.E.Shannon信息论的创立，英国生物学家W.R.Ashby所设计的脑等，这一切都为人工智能学科的诞生作了理论和实验工具的巨大贡献。
2. 形成时期（1956-1961）
1956年在美国的Dartmouth大学的一次历史性的聚会被认为是人工智能学科正式诞生的标志，从此在美国开始形成了以人工智能为研究目标的几个研究组：如Newell和Simon的Carnegie-RAND协作组；Samuel和Gelernter的IBM公司工程课题研究组；Minsky和McCarthy的MIT研究组等，这一时期人工智能的研究工作主要在下述几个方面。
1957年A.Newell、J.Shaw和H.Simon等人的心理学小组编制出一个称为逻辑理论机LT(The
Logic Theory
Machine)的数学定理证明程序，当时该程序证明了B.A.W.Russell和A.N.Whitehead的'数学原理'一书第二章中的38个定理（1963年修订的程序在大机器上终于证完了该章中全部52个定理）。后来他们又揭示了人在解题时的思维过程大致可归结为三个阶段：
（1） 先想出大致的解题计划；
（2） 根据记忆中的公理、定理和推理规则组织解题过程；
（3） 进行方法和目的分析，修正解题计划。
这种思维活动不仅解数学题时如此，解决其他问题时也大致如此。基于这一思想，他们于1960年又编制了能解十种类型不同课题的通用问题求解程序GPS（General
Problem
Solving）。另外他们还发明了编程的表处理技术和NSS国际象棋机。和这些工作有联系的Newell关于自适应象棋机的论文和Simon关于问题求解和决策过程中合理选择和环境影响的行为理论的论文，也是当时信息处理研究方面的巨大成就。后来他们的学生还做了许多工作，如人的口语学习和记忆的EPAM模型（1959年）、早期自然语言理解程序SAD-SAM等。此外他们还对启发式求解方法进行了探讨。
1956年Samuel研究的具有自学习、自组织、自适应能力的西洋跳棋程序是IBM小组有影响的工作，这个程序可以像一个优秀棋手那样，向前看几步来下棋。它还能学习棋谱，在分析大约175000幅不同棋局后，可猜测出书上所有推荐的走步，准确度达48％，这是机器模拟人类学习过程卓有成就的探索。1959年这个程序曾战胜设计者本人，1962年还击败了美国一个州的跳棋大师。
在MIT小组，1959年McCarthy发明的表（符号）处理语言LISP，成为人工智能程序设计的主要语言，至今仍被广泛采用。1958年McCarthy建立的行动计划咨询系统以及1960年Minsky的论文'走向人工智能的步骤'，对人工智能的发展都起了积极的作用。
此外，1956年N.Chomsky的文法体系，1958年Selfridge等人的模式识别系统程序等，都对人工智能的研究产生有益的影响。这些早期成果，充分表明人工智能作为一门新兴学科正在茁壮成长。
3. 发展时期（1961年以后）
六十年代以来，人工智能的研究活动越来越受到重视。为了揭示智能的有关原理，研究者们相继对问题求解、博弈、定理证明、程序设计、机器视觉、自然语言理解等领域的课题进行了深入的研究。几十年来，不仅使研究课题有所扩展和深入，而且还逐渐搞清了这些课题共同的基本核心问题以及它们和其他学科间的相互关系。1974年N.J.Nillson对发展时期的一些工作写过一篇综述论文，他把人工智能的研究归纳为四个核心课题和八个应用课题，并分别对它们进行论述。
这一时期中某些课题曾出现一些较有代表性的工作，1965年J.A.Robinson提出了归结（消解）原理，推动了自动定理证明这一课题的发展。70年代初，T.Winograd、R.C.Schank和R.F.Simmon等人在自然语言理解方面做了许多发展工作，较重要的成就是Winograd提出的积木世界中理解自然语言的程序。关于知识表示技术有C.Green（1996年）的一阶谓词演算语句，M.R.Quillian(1996年)的语义记忆的网络结构，R.F.Simmon（1973年）等人的语义网结构，R.C.Schank（1972年）的概念网结构，M.Minsky(1974年)的框架系统的分层组织结构等。关于专家系统自1965年研制DENDRAL系统以来，一直受到人们的重视，这是人工智能走向实际应用最引人注目的课题。1977年E.A.Feigenbaum提出了知识工程（Knowledge
Engineering）的研究方向，导致了专家系统和知识库系统更深入的研究和开发工作。此外智能机器人、自然语言理解和自动程序设计等课题，也是这一时期较集中的研究课题，也取得不少成果。
从80年代中期开始，经历了10多年的低潮之后，有关人工神经元网络的研究取得了突破性的进展。1982年生物物理学家Hopfield提出了一种新的全互联的神经元网络模型，被称为Hopfield模型。利用该模型的能量单调下降特性，可用于求解优化问题的近似计算。1985年Hopfield利用这种模型成功地求解了'旅行商（TSP）'问题。1986年Rumelhart提出了反向传播（back
propagation-BP）学习算法，解决了多层人工神经元网络的学习问题，成为广泛应用的神经元网络学习算法。从此，掀起了新的人工神经元网络的研究热潮，提出了很多新的神经元网络模型，并被广泛的应用于模式识别、故障诊断、预测和智能控制等多个领域。 1997年5月，IBM公司研制的'深蓝'计算机，以3.5：2.5的比分，首次在正式比赛中战胜了人类国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，在世界范围内引起了轰动。这标志着在某些领域，经过努力，人工智能系统可以达到人类的最高水平。
这一时期学术交流的发展对人工智能的研究有很大推动作用。1969年国际人工智能联合会成立，并举行第一次学术会议IJCAI-69（International
Joint Conference on Artificial
Intelligence），以后每两年召开一次。随着人工智能研究的发展，1974年又成立了欧洲人工智能学会，并召开第一次会议ECAI(European
Conference on Artificial
Intelligence)，随后也是相隔两年召开一次。此外许多国家也都有本国的人工智能学术团体。在人工智能刊物方面，1970年创办了《Artificial
Intelligence》国际性期刊，爱丁堡大学还不定期出版《Machine
Intelligence》杂志，还有IJCAI会议文集，ECAI会议文集等。此外ACM,AFIPS和IEEE等刊物也刊载人工智能的论著。
美国是人工智能的发源地，随着人工智能的发展，世界各国有关学者也都相继加入这一行列，英国在60年代就起步人工智能的研究，到70年代，在爱丁堡大学还成立了'人工智能'系。日本和西欧一些国家虽起步较晚，但发展都较快，苏联对人工智能研究也开始予以重视。我国是从1978年才开始人工智能课题的研究，主要在定理证明、汉语自然语言理解、机器人及专家系统方面设立课题，并取得一些初步成果。我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能和模式识别专业委员会和中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会等学术团体，开展这方面的学术交流。此外国家还着手兴建了若干个与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展作出贡献。
近年来，人工智能在很多方面取得了新的进展，尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的广泛的舞台。
人工智能(Artificial Intelligence，AI)一直都处于计算机技术的最前沿，经历了几起几落……
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长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(A.I.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。
人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。
模式识别可能是人工智能这门学科中最基本也是最重要的一部分。简单来说，模式识别就是让电脑能够认识它周围的事物，使我们与电脑的交流更加自然与方便。它包括文字识别(读)、语音识别(听)、语音合成(说)、自然语言理解与电脑图形识别。现在的电脑可以说是又耸又哑，而且还是个瞎子，如果模式识别技术能够得到充分发展并应用于电脑，那我们就能够很自然地与电脑进行交流，开也不需要记那些英文的命令就可以立接向电脑下命令。这也为智能机器人的研究提供了必要条件，它能使机器人能够像人一样与外面的世界进行交流。
在人工智能的应用当中最有趣的应该就是机器人了其实机器人的范围很广，不仅包括各种外型的智能机器人，还包括一些用于工业生产的、用于代替人类劳动的机器人、现在的机器人技术在制造只有某一种功能的机器人方面已经取得了一定的成果、但是要研制一种多功能、人性化的智能机器人，还需要不少时间。到了那时，我们在科幻片中看到的人类与机器人的矛盾不知会不会成为现实。
专家系统具有一定的商业特性、它先把某一种行业(譬如医学、法律等等)的主要知识都输入到电脑的系统知识库里，再由设计者根据这些知识之间的特有关系和职业人员的经验，设计出一个系统，这个系统不仅能够为使用者提供这个行业知识的查询、建议等服务，更重要的是作为一个人工智能系统、必须具有自动推理、学习的能力。专家系统经常应用于各种商业用途，例如企业内部的客户息系统，决策支持系统，以及我们在世面上可以看见的医学顾问、法津顾问等软件。
除此之外，在我们生活中的许多地方都能找到人工智能的影子。例如许多家用电器里都有智能芯片，汽车、飞机的夺航系统，电动游或里的人工专能程序，以及某些特制的能够帮助人的电子产品。
计算机与人工智能
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'智能'源于拉丁语LEGERE，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。INTELEGERE是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(Machines
Who Thinks,1979)中所提出的:
在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵(Turing)提出了'自动机'理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为'人工智能之父'。
---- 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了'人工智能'(Artificial
Intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的'深蓝'在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。
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当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件，而且现在的AI具备了更多的现实应用的基础。90年代以来，人工智能研究又出现了新的高潮。
人工智能的研究领域与应用领域
人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。
模式识别可能是人工智能这门学科中最基本也是最重要的一部分。简单来说，模式识别就是让电脑能够认识它周围的事物，使我们与电脑的交流更加自然与方便。它包括文字识别(读)、语音识别(听)、语音合成(说)、自然语言理解与电脑图形识别。现在的电脑可以说是又耸又哑，而且还是个瞎子，如果模式识别技术能够得到充分发展并应用于电脑，那我们就能够很自然地与电脑进行交流，开也不需要记那些英文的命令就可以立接向电脑下命令。这也为智能机器人的研究提供了必要条件，它能使机器人能够像人一样与外面的世界进行交流。
在人工智能的应用当中最有趣的应该就是机器人了其实机器人的范围很广，不仅包括各种外型的智能机器人，还包括一些用于工业生产的、用于代替人类劳动的机器人、现在的机器人技术在制造只有某一种功能的机器人方面已经取得了一定的成果、但是要研制一种多功能、人性化的智能机器人，还需要不少时间。到了那时，我们在科幻片中看到的人类与机器人的矛盾不知会不会成为现实。
专家系统具有一定的商业特性、它先把某一种行业(譬如医学、法律等等)的主要知识都输入到电脑的系统知识库里，再由设计者根据这些知识之间的特有关系和职业人员的经验，设计出一个系统，这个系统不仅能够为使用者提供这个行业知识的查询、建议等服务，更重要的是作为一个人工智能系统、必须具有自动推理、学习的能力。专家系统经常应用于各种商业用途，例如企业内部的客户息系统，决策支持系统，以及我们在世面上可以看见的医学顾问、法津顾问等软件。
除此之外，在我们生活中的许多地方都能找到人工智能的影子。例如许多家用电器里都有智能芯片，汽车、飞机的夺航系统，电动游或里的人工专能程序，以及某些特制的能够帮助人的电子产品。
人工智能的应用领域
1、问题求解。
人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中应用的某些技术，如向前看几步，把困难的问题分解成一些较容易的子问题，发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是，尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。如国际象棋大师们洞察棋局的能力。另一个问题是涉及问题的原概念，在人工智能中叫问题表示的选择，人们常能找到某种思考问题的方法，从而使求解变易而解决该问题。到目前为止，人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题，即搜索解答空间，寻找较优解答。
2、逻辑推理与定理证明。
逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的题。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。
3、自然语言处理。
自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人注目的成果。目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识——世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。
4、智能信息检索技术。
受'()*+ (*)
技术迅猛发展的影响，信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。
5、专家系统。
专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“ 专家系统”或“
知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。成功的例子如：PROSPECTOR系统发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平，可供数百人在化学结构分析方面的使用。MY
CIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见。经正式鉴定结果，对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。
虚拟现实是计算机领域的一门新兴技术，具有举足轻重的作用。国外经济发达国家一直将其列为国防高科技重点发展的关键技术。本文介绍了虚拟现实技术的基本原理、概念，扼要论述了虚拟技术在部分领域的应用，并对其发展和应用前景进行了讨论。
1.虚拟现实技术
虚拟现实是计算机与用户之间的一种更为理想化的人-机界面形式。通常用户戴一个头盔（用来显示立体图象的头式显示器），手持传感手套，仿佛置身于一个幻觉世界中，在虚拟环境中漫游，并允许操作其中的“物体”。。。
2.虚拟现实的定义之一
虚拟现实是计算机与用户之间的一种更为理想化的人-机界面形式。通常用户头戴一个头盔（用来显示立体图象的头式显示器），手持传感手套，仿佛置身于一个幻觉世界中，在虚拟环境中漫游，并允许操作其中的“物体”。。。
3.虚拟现实的定义之二
虚拟现实的英文名称是 'Virtual Reality', 简写为 'VR', 又由钱学森院士翻译为“灵境”。
Virtual的英文本意是表现上具有真实事物的某些属性，但本质上是虚幻的。Reality的英文 本义是 '真实'而不是
'现实'。我想应该注意这一点，不过既然 '虚拟现实'的名称已经在 中国广泛应用，也就不改正它了。。。
4.虚拟现实技术的应用前景
VR技术的应用极为广泛，Helsel与Doherty在1993年对全世界范围内已经进行的805项VR研究项目作了统计，结果表明：目前在娱乐、教育及艺术方面的应用占据主流，达21.4％，其次是军事与航空达12.7％，医学方面达6.13％，机器人方面占6.21％，商业方面占4.96％，另外在可视化计算、制造业等方面也有相当的比重。。。
5.虚拟现实技术与应用
自从计算机诞生以来，传统的信息处理环境一直是以计算机为中心，是“人适应计算机”。要实现以人为本，让“计算机适应人”，必须解决一系列技术问题，形成和谐的人机环境。虚拟现实技术就是解决这一类问题的方法之一。本文着重从实物虚化、虚物实化、高性能计算处理技术等四个方面阐述虚拟现实技术的发展及其应用领域现状。。。
6.城市仿真概述--Multigen Vega
城市仿真(Urban
Simulation)对大多数人来说，还是一个比较陌生的概念。简单来说，“城市仿真”就是将“虚拟现实”技术应用在城市规划、建筑设计等领域。近几年，城市仿真在国内外已经得到了越来越多的应用，其前所未有的人机交互性、真实建筑空间感、大面积三维地形仿真等特性，都是传统方式所无法比拟的。。。
7.城市仿真开发步骤--MultiGen Creator
首先需要从“顶视图”的角度，有精确的“尺寸”和“位置”数据，包括整个仿真区域、区块(Blocks)和建筑物。最终的虚拟场景和实景的尺寸比例为1：1。
原始“顶视图”数据有两个来源。。。
虚拟现实技术与应用
自从计算机诞生以来，传统的信息处理环境一直是以计算机为中心，是“人适应计算机”。要实现以人为本，让“计算机适应人”，必须解决一系列技术问题，形成和谐的人机环境。虚拟现实技术就是解决这一类问题的方法之一。本文着重从实物虚化、虚物实化、高性能计算处理技术等四个方面阐述虚拟现实技术的发展及其应用领域现状。
概念与特征
虚拟现实（Virtual
Reality，简称VR），是一种基于可计算信息的沉浸式交互环境，具体地说，就是采用以计算机技术为核心的现代高科技生成逼真的视、听、触觉一体化的特定范围的虚拟环境，用户借助必要的设备以自然的方式与虚拟环境中的对象进行交互作用、相互影响，从而产生“沉浸”于等同真实环境的感受和体验。VR带来了人机交互的新概念、新内容、新方式和新方法，使得人机交互的内容更加丰富、形象，方式更加自然、和谐。
虚拟现实是高度发展的计算机技术在各种领域的应用过程中的结晶和反映，它具有以下主要特征：
（1）依托学科的高度综合化；
（2）人的临场化；
（3）系统或环境的大规模集成化；
（4）数据表示的多样化和标准化，数据存储的大容量、数据传输的高速化与数据处理的分布式和并行化。
虚拟现实技术具有以下三个基本特征：
1．沉浸性。虚拟现实技术是根据人类的视觉、听觉的生理心理特点，由计算机产生逼真的三维立体图像．使用者戴上头盔显示器和数据手套等交互设备，便可将自己置身于虚拟环境中，成为虚拟环境中的一员。使用者在虚拟环境中，一切感觉都是那么逼真，有一种身临其境的感觉。
2．交互性。虚拟现实系统中的人机交互是一种近乎自然的交互，使用者不仅可以利用电脑键盘、鼠标进行交互，而且能够通过特殊头盔、数据手套等传感设备进行交互。
3．多感知性。由于虚拟现实系统中装有视、听、触、动觉的传感及反应装置，因此，使用者在虚拟环境中可获得视觉、听觉、触觉、动觉等多种感知，从而达到身临其境的感受。
虚拟现实系统按其功能不同，可分成三种类型。
1．沉浸型虚拟现实系统。使用者必须头戴头盔、手带数据手套等传感跟踪装置，才能与虚拟世界进行交互。用户可排除外界干扰，全身心地投入到虚拟现实中去。这种系统的优点是用户可完全沉浸到虚拟世界中去，缺点是系统设备价格昂贵，难以普及推广。
2．简易型虚拟现实系统。简易型虚拟现实系统由一台普通的计算机系统组成，使用者通过键盘、鼠标便可与虚拟环境进行交互。例如苹果公司推出的快速虚拟系统(Quick
Time
VR)，是采用360度全景拍摄来生成逼真的虚拟情景，用户在普通的电脑上，利用鼠标和键盘，就能真实地感受到所虚拟的情景。这种系统的特点是结构简单、价格低廉，易于普及推广，是一套经济实用的系统。
3．共享型虚拟现实系统。共享型虚拟现实系统是利用远程网络，将异地的不同用户联结起来，共享一个虚拟空间，多个用户通过网络对同一虚拟世界进行观察和操作，达到协同工作的目的。
虚拟现实技术不仅对传统教学产生深刻的影响，在远程教学中也起着不可替代的作用。如：
1
弥补远程教学条件的不足。在远程教学中，往往会因为实验设备、实验场地、教学经费等方面的原因，而使一些应该开设的教学实验无法进行。利用虚拟现实系统，可以弥补这些方面的不足，学生足不出户便可以做各种各样的实验，获得与真实实验一样的体会，从而丰富感性认识，加深对教学内容的理解。
2
避免真实实验或操作所带来的各种危险。例如虚拟的飞机驾驶教学系统，可免除学员操作失误而造成飞机坠毁的严重事故。
3
彻底打破空间、时间的限制。例如，生物中的孟德尔遗传定律，用果蝇做实验往往要几个月的时间，而虚拟技术在一堂课内就可以实现。
4
可以虚拟人物形象。如，在外语教学中，可以通过计算机虚拟学生到国外旅游的情境，让学生与人交谈，达到训练学生口语的目的。
虚拟现实技术能够为学生提供生动、逼真的学习环境，学生能够成为虚拟环境的一名参与者，在虚拟环境中扮演一个角色，这对调动学生的学习积极性，突破教学的重点、难点，培养学生的技能都将起到积极的作用。虚拟现实技术在远程教学中的应用主要有以下四个方面。
1．知识学习。它的应用有两个方面：一是再现实际生活中无法观察到的自然现象或事物的变化过程，为学生提供生动、逼真的感性学习材料，帮助学生解决学习中的知识难点。在学习物理知识时，利用虚拟现实技术，向学生展示如原子核裂变、半导体导电机理等复杂的物理现象，供学生观察学习。虚拟现实在知识学习中的另一个应用是，使抽象的概念、理论直观化、形象化，方便学生对抽象概念的理解。例如，学习加速度概念时，通过虚拟演示，让学生观察当改变物体的重力大小及方向时，加速度的变化情况，使学生加深对加速度概念的理解。
2．探索学习。例如，在虚拟的化学系统中，学生可以按照自己的假设，将不同的分子组合在一起，电脑便虚拟出组合的物质来。通过这种探索式的学习方式，学生很有可能研究出新的物质。
3．虚拟实验。利用虚拟现实技术，还可以建立各种虚拟实验室，如地理、物理、化学、生物实验室，在“实验室”里，学生可以自由地做各种实验。在虚拟物理实验室里，学生可以做重力、惯性等实验。在虚拟的地理实验室里，可以做地震波传播、火山喷发等实验。
4．技能训练。例如军事作战技能、外科手术技能、教学技能、体育技能、汽车驾驶技能、果树栽培技能、电器维修技能等各种职业技能的训练。由于这些虚拟的训练系统无任何危险，学生可以不厌其烦地反复练习，直至掌握操作技能为止。
随着科学技术的迅猛发展，新的教学媒体不断涌现，继多媒体之后，教学技术领域又出现了一个新型教学媒体，它就是虚拟现实技术(Virtual
Reality)。虚拟现实技术是利用三维图形生成技术、多传感交互技术以及高分辨显示技术，生成三维逼真的虚拟环境，使用者戴上特殊的头盔、数据手套等传感设备，或利用键盘、鼠标等输入设备，便可以进入虚拟空间，成为虚拟环境的一员，进行实时交互，感知和操作虚拟世界中的各种对象，从而获得身临其境的感受和体会。 目前，虚拟现实技术已广泛应用于航空航天、医学实习、建筑设计、军事训练、体育训练、娱乐游戏等许多领域。在国外，虚拟现实技术已应用于课堂教学。虚拟现实技术作为新的教学媒体，它的出现无疑将对教学产生深远的影响。可以预言，虚拟现实技术将是继多媒体、计算机网络之后，在教育领域内最具有应用前景的“明星”技术。虚拟现实对传统教学，远程教学，网络教学等教学方式都会产生深远的影响。比如在传统教学方式上，虚拟现实技术的出现将使教学手段发生变化，向着科学化，高效益方向发展。互动启发式教学，发现式教学，协同工作式教学，情境式教学等一系列新的教学方法的出现。
