ОСОБЕННОСТИ РАЗРАБОТКИ ВИРТУАЛЬНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЫ ДЛЯ НИЗКОСКОРОСТНЫХ КАНАЛОВ СВЯЗИ

Сморкалов Андрей Юрьевич, Герасимов Алексей Викторович

Марийский государственный технический университет, г.Йошкар-Ола

задать вопрос автору

По мере развития сетевых компьютерных технологий в современном мире возникает все большая необходимость в средствах организации образовательного процесса, участники которого могут быть географически удалены друг от друга.

Классически данная модель образовательного процесса реализуется с помощью обмена видео- и аудиопотоками данных между студентами и преподавателями. Однако такой подход имеет ряд существенных недостатков, среди которых наиболее актуальным для РФ является требование наличия широкополосного канала связи и возможности передачи и получения огромных объемов информации.

В настоящее время активно развивается в большей степени свободная от вышеуказанного недостатка модель образовательного процесса – виртуальные образовательные среды (ВОС). ВОС представляет собой трехмерный мир, воспроизводимый на компьютерах участников образовательного процесса программой-клиентом и синхронизируемый с помощью сервера. Пользователи ВОС могут видеть действия друг друга и использовать для образовательных целей средства общения, похожие на средства общения в реальном мире.

При практической реализации такой модели образовательного процесса остро стоит вопрос оптимального подхода к получению программой-клиентом данных, необходимых для визуализации текущего состояния виртуального мира. Стоит отметить наиболее важные цели, которые должны достигаться при использовании оптимального подхода  [1]:

Текущее состояние виртуального мира задается набором данных о геометрическом представлении объектов ВОС, материалах и текстурах, соответствующих объектам, а также данными о расположении участников образовательного процесса и их действиях.

Важным этапом построения оптимальной модели загрузки данных в ВОС является выбор формы геометрического представления объектов. В разработанной в Лаборатории Систем Мультимедиа системе поддержки ВОС используется полигональная форма представления данных о геометрии, которая, в отличии от параметрической формы представления,  обеспечивает гибкость в представлении сложных объектов виртуального мира. Для полигональной формы разработан оптимальный формат хранения данных, в котором исключено дублирование информации, а сама информация представляется с минимальной необходимой для корректной визуализации точностью, что существенно сокращает объем передаваемых данных.

В связи с тем, что требуется реализация возможности пользоваться ВОС до полной загрузки всех данных, другим важным этапом является выбор модели расчета приоритетов загрузки для объектов виртуального мира. В разработанной системе каждый блок данных имеет три приоритета (в порядке значимости): приоритет видимости пользователем, приоритет типа данных, приоритет удаленности объекта, использующего данный блок данных, от текущего положения пользователя. Использование такой модели позволяет наиболее эффективно загружать необходимые данные, отображая в любой момент времени наибольшее возможное в качественном и количественном смысле видимое пространство ВОС.

Последним важным этапом разработки модели загрузки является выбор методов оптимального получения выбранного подмножества данных программой-клиентом. На практике оказалось целесообразно использовать группировку блоков данных в большие пакеты для передачи, а также по возможности кешировать данные о статических объектах и в дальнейшем использовать их из локального хранилища. Также целесообразно использовать собственный веб-сервер, реализующий непрерывную потоковую модель обмена данными. Эти методики позволяют значительно увеличить скорость загрузки данных.

Разработанная система делает доступным широкому кругу студентов и преподавателей использование виртуальных образовательных сред через низкоскоростные каналы связи, позволяя использовать мощный потенциал новых образовательных технологий.

Литература

  1. Shao-Jie Liu, Jian-Hua Gu, Bing Gong (2003). Improved load management based on resources reservation in distributed embedded systems. Machine Learning and Cybernetics International Conference, p. 2015-2019, Vol. 4