過渡季高校室內環境對學習效率的影響

蔣 婧,聶皓清,楊子毅

(西安工程大學 城市規劃與市政工程學院,陜西 西安 710048)

0 引 言

教室內環境質量的優劣直接影響學生的認知表現,不同環境因素對學生舒適度和學習效率的影響存在差異[1]。學生的特殊性在于每天有將近三分之一的時間在教室里度過,特別是在疫情暴發后學校對學生的外出限制較多,使學生在校園內的時間越來越長。教室作為重要的學習空間,室內物理環境對學生的學習成績產生重要的影響。

室內環境由熱濕環境、室內空氣品質、聲環境和光環境等組成。對于熱濕環境,文獻[2]認為溫度過高引起的不舒適(簡稱熱不舒適)會分散人的注意力,溫暖會降低喚醒水平,加劇病態建筑綜合征,并對腦力勞動產生負面影響;對于室內空氣品質,在非工業環境中規定室內CO2質量濃度應低于1 000 mg/m3。但這一標準值的制定并沒有考慮CO2質量濃度對人群的健康癥狀及工作效率的影響[3-4];對于聲環境,文獻[5]調查了受試學生在圖書館內有無噪音的協作效率,顯示噪音環境將顯著降低效率。相反,JUAN等通過控制實驗,認為適當的噪音對學習效率有好處[6];對于光環境,嚴永紅等研究表明大腦興奮程度隨燈光照度值的增加呈正相關,而對學習效率則呈負相關[7]。

以上研究雖然對室內環境和學生表現進行了分析,但大多數是通過控制變量的方法在理論層面上探討某個方面或單個參數的因果關系,忽略了實際工作條件下各種環境參數的綜合影響[8-10];其次,現有文獻大多集中于工業生產、辦公建筑中工作效率的研究[11-13],針對學生在高校建筑中學習效率的相關研究較少。影響室內環境的因素眾多[14-16],結合已有研究和過渡季的實際情況發現風速、相對濕度和輻射溫度在較小的范圍波動。因此,本文選擇從溫度、CO2質量濃度、聲音強度和光照強度等4個環境參數分析其對學生學習效率的影響。

1 研究方法

1.1 測試儀器

EZY-1S型CO2分析儀測量CO2質量濃度(量程0～5 000 mg/m3;精度±75 mg/m3);TR72ui型溫濕度計測量溫度(量程-20～60 ℃,精度±0.2 ℃);JH-149型照度計測量室內光照強度(量程0.1～100 000 lx,精度±4%);JH-921型噪聲計測量室內噪聲強度(量程30～130 dB,精度±1 dB)。

1.2 現場測試條件

現場測試于2023年3—5月進行,處于西安市的過渡季時段,選取在西安市某高校典型教室內進行。測試期間全程對空氣溫濕度、光照強度、聲音強度及CO2質量濃度進行監測。室內溫度采用五點法平均布置在教室內,其余測點均居中布置,室內測點高度均為1.1 m[17]。教室測點布局如圖1所示。

圖 1 教室測點布局Fig.1 Layout of classroom measurement point

1.3 測試對象及測試流程

對248名高校學生進行現場測試,共收集有效主觀問卷及學習效率問卷各1 200份,其中男生126名(占50.9%),女生122名(占49.1%),年齡在22～28歲之間,平均年齡為(24.3±2.1)歲。測試工作每日開展4組,上下午各2組,每組測試20人,在上課的教室進行,具體時間為上午9：30—11：30和下午2：00—4：00的課間。受試學生在45 min上課狀態下均已適應了教室內環境,故在平靜5 min后即可進行對當前環境的主觀評價(約5 min);隨后在測試人員的指導下完成學習效率測試,(約20 min);最后,受試學生完成學習效率自我評價問卷(約5 min);完成所有項目后即可離開,測試全程對環境參數進行監測。

1.4 主觀調查

主觀測試主要包括個人基本信息、主觀評價和學習效率自我評價3部分。

個人基本信息包括受試學生的性別、年齡、身高、體質量等;主觀評價包括對室內熱環境、聲環境、光環境和空氣品質的滿意度投票和舒適度投票,滿意度采用5級標尺,即1(很不滿意)、2(不滿意)、3(可接受)、4(滿意)、5(很滿意);舒適度采用5級標尺,即1(舒適)、2(稍不舒適)、3(不舒適)、4(很不舒適)、5(不可忍受);熱感覺投票采用7級標尺,即-3(很冷不舒適)、-2(冷不舒適)、-1(冷舒適)、0(中等)、1(舒適)、2(熱舒適)、3(熱不舒適)。

1.5 學習效率測試

選擇以專注能力、感知能力、理解記憶和邏輯推理為關鍵因子的學習能力評價模型[18]。測試答卷包含四大類共12項測試項目[19],用以評價受試學生的學習效率。測試時間設定為20 min,選取字色干擾,字母檢索,圖形疊加表征感知能力;選取數字篩選,立體視覺,數字計算表征專注能力;選取舒爾特方格,符號譯碼,無意義數字再認表征理解記憶; 選取立體圖形展開,邏輯事件推理,文字理解表征邏輯推理。

1.6 數據分析

利用SPSS 20.0軟件對收集到的問卷測試數據進行統計分析與檢驗,通過描述性統計分析室內物理因素對學習者滿意度和舒適度的影響程度。采用線性擬合和多項式擬合的數學方法,分析各物理因素與學習效率之間的關系,并通過Pearson相關系數,探索室內物理因素與學習效率(專注力、感知力、理解記憶和邏輯推理能力)的相關性[20]。

2 結果與討論

由于環境參數值均由現場實測得來,數據較多且參數值差距較小,因此在維持其余環境參數在標準值范圍內的前提下,根據該參數的變化情況對其數據進行合并分組分析。溫度實測數據區間為18.5～25 ℃,選取0.5 ℃為標準差值分為14組(18.5、19.0、19.5、20.0、20.5、21.0、21.5、22.0、22.5、23.0、23.5、24.0、24.5、25.0 ℃);CO2質量濃度數據區間為500～3 000 mg/m3,取250 mg/m3為標準差值,分為11組(500、750、1 000、1 250、1 500、1 750、2 000、2 250、2 500、2 750、3 000 mg/m3);聲音強度區間為30～70 dB,取5 dB為標準差值,分為9組(30、35、40、45、50、55、60、65、70 dB);光照強度數據區間為160～360 lx,取20 lx為數據差值,分為11組(160、180、200、220、240、260、280、300、320、340、360 lx)。過渡季環境參數的標準值：溫度(20±0.5)℃、聲音強度(30±5)dB、光照強度(250±10)lx、CO2質量濃度(600±10)mg/m3、風速(0+0.02)m/s、相對濕度(35±5)%。

2.1 主觀問卷調查結果分析

不同溫度下受試者的熱感覺投票如圖2(a)所示?？梢钥闯觯菏茉噷W生整體處于冷舒適和舒適的區間中,說明測試的整體溫度區間處于大多受試學生的舒適區間內。其中18.5 ℃和19.0 ℃下的冷不舒適感覺較嚴重,但隨著溫度的上升冷不舒適的影響明顯減弱。冷舒適的受試者隨著溫度的上升人數明顯減少,23.0 ℃下僅占7%;從20.5 ℃開始出現熱舒適的評價,并隨著溫度的增加,受試學生所占百分比呈波動性增長;21.5 ℃開始出現熱不舒適的主觀評價,但投票百分比較小,可能與個人的溫度偏好有關。

不同空氣品質下受試者的滿意度投票如圖2(b)所示?？梢钥闯觯旱陀?00和750 mg/m3,有2/3的受試者對室內空氣質量滿意;1 000 mg/m3開始,滿意度隨著空氣品質的降低而減少,但可接受度仍保持在60%;2 500 mg/m3時對空氣品質滿意的人數降為0,隨著CO2質量濃度的提高,學生的不滿意比例顯著上升。不同聲音強度工況下受試者的舒適度投票如圖2(c)所示?？梢钥闯觯旱陀谑茉噷W生整體處于無煩躁和有點煩躁區間中,30 dB下大多數受試學生并無煩躁的感覺;35 dB開始出現煩躁的評價,并隨著聲音強度的提高明顯增多;40 dB開始出現很煩躁的評價但僅占1%,在65 dB處達到峰值20%;僅在60、70 dB下出現無法忍受的評價且所占百分比較小,說明實際環境下的聲音強度大多在學生可接受范圍內。

不同光照強度下受試者的舒適度投票如圖2(d)所示?？梢钥闯觯菏茉噷W生整體處于舒適和中等區間中,不同光照強度下均有較舒適的評價,說明實際環境的光照情況良好。隨著光照強度的提高,受試學生的舒適投票明顯增多,在340 lx下占76%,說明明亮的環境下人員的舒適度明顯提高。中等評價在較昏暗時(低于200 lx)所占百分比較大,說明受試學生光照強度的適應性較高。在較昏暗和較明亮時均出現了不舒適的評價,240～280 lx是大多數受試學生的舒適區間,在160 lx和360 lx下出現很不舒適的評價,但投票人數少。

(a) 熱感覺投票

2.2 學習效率評價

由于測試項目不同,受試學生做題差異性較大,為了便于比較不同測試項目間學習效率的高低,對測試結果進行標準化處理[21],即

(1)

式中：Pi,j為第i個受試者在工況j時的學習效率指標經標準化處理后的數值;Xi,j為第i個受試者在工況j時的指標;n為工況總數。

學習效率(P)通過對正確率和反應時間的加權得到,用于評價受試者學習效率的高低。對正確率和反應時間的倒數均賦予了0.5的權重,計算方法[22]為

P=[R0.5×(1/t)0.5]2

(2)

式中：R為正確率;t為反應時間(s)。

2.2.1 溫度對學習效率的影響

學習效率隨溫度的變化及擬合情況如圖4所示。圖中橙色點為中位數的值,橙色線為學習效率與溫度的擬合關系。

圖 3 學習效率隨溫度的變化和擬合情況Fig.3 Variation and fit of learning efficiencywith temperature

可以看出：學習效率隨溫度的增加呈二次曲線變化,符合多項式擬合的變化情況,且擬合程度較高(R2=0.830),溫度對學習效率有顯著影響(p<0.05)。在18.5～21.5 ℃偏涼區間內,學習效率增長較快,在21.5 ℃左右達到峰值;在21.5～25.0 ℃的偏暖區間內,學習效率隨著溫度的持續升高緩慢下落直至25.0 ℃達到最小值。說明在過渡季時,學生在偏涼環境中整體學習效率較高且保持度較好,24.0 ℃下學習效率出現了小幅度提高,這是由于溫度的適度上升提高了受試者的舒適度,但溫度的持續升高造成學生的熱不舒適,導致在24.5、25.0 ℃下學習效率的繼續下降。

2.2.2 CO2質量濃度對學習效率的影響

學習效率隨CO2質量濃度的變化及擬合情況如圖4所示。圖中橙色點即為中位數的值,橙色線為學習效率與CO2質量濃度的擬合關系?？梢钥闯觯篊O2質量濃度對學習效率有顯著影響(p<0.05),學習效率隨CO2質量濃度的增加呈線性減小的趨勢。當CO2質量濃度在1 000 mg/m3以下時,學習效率的均值全部保持在1.1以上,當CO2質量濃度約在450 mg/m3取得學習效率的最大值;當CO2質量濃度在1 250～2 000 mg/m3時,學習效率均值保持在0.9以上但有小幅度波動;當CO2質量濃度大于2 000 mg/m3時,學習效率持續性下降,當CO2質量濃度在2 500 mg/m3時均值雖有上升,但此時取得學習效率的最低值,當CO2質量濃度約在2 750 mg/m3時均值最小。在過渡季時,學生在1 000 mg/m3以下的環境內學習效率較高且保持穩定,但隨著CO2質量濃度的持續上升,學習效率明顯下降。

圖 4 學習效率隨CO2質量濃度的變化和擬合情況Fig.4 Variation and fit of learning efficiencywith CO2 concentration

2.2.3 聲音強度對學習效率的影響

學習效率隨聲音強度的變化及擬合情況如圖5所示,圖中橙色點為中位數的值,橙色線為學習效率與聲音強度的擬合關系?？梢钥闯觯郝曇魪姸葘W習效率有顯著影響(p<0.05),學習效率隨聲音強度的增加呈線性減小的趨勢。約在30 dB取得學習效率的最佳值,隨著聲音強度的提高學習效率持續性下降,約在60 dB學習效率出現小幅度上升。說明受試學生在安靜的環境之中整體表現較好,但60 dB水平的噪音對受試者的學習效率具有一定的喚醒作用。

圖 5 學習效率隨聲音強度的變化和擬合情況Fig.5 Variation and fit of learning efficiencywith sound level

2.2.4 光照強度對學習效率的影響

學習效率隨光照強度的變化及擬合情況如圖6所示。

圖 6 學習效率隨光照強度的變化和擬合情況Fig.6 Variation and fit of learning efficiencywith light intensity

圖中橙色線為學習效率與光照強度的擬合關系?？梢钥闯觯汗庹諒姸葘W習效率有顯著影響(p<0.05),學習效率隨光照強度的增加呈線性提高的趨勢。在200 lx以下的昏暗環境中,學習效率保持在0.9以下且有小幅度波動,在200～340 lx明亮環境中,學習效率持續穩定上升,在360 lx出現明顯的下降。說明在昏暗環境中學生的學習效率普遍較低,學習效率受學生個人因素的影響較大,明亮環境中更適合學習,但超過340 lx的亮度會刺激眼睛使學生感到疲勞造成學習效率的降低。

2.3 環境參數與學習效率關鍵因子的關系

溫度與學習效率因子的關系如圖7所示?？梢钥闯觯簩Ｗ⒘εc溫度呈較強的正相關(R2=0.74),擬合曲線整體變化較平緩,學習效率受溫度影響的變化較小;感知力與溫度的相關性較強(R2=0.78),但學習效率的變化較大,在25.0 ℃左右取得了學習效率的最小值;邏輯推理能力與溫度相關性較弱,擬合效果一般(R2=0.63),學習效率受溫度影響變化較大;理解記憶能力隨溫度的變化呈線性減小的趨勢,與溫度的相關性較弱。專注力、感知力和邏輯推理能力在21.0～23.0 ℃取得了學習效率最大值,邏輯推理能力在18.5 ℃左右取得最大值。

圖 7 溫度與學習效率因子的關系Fig.7 Relationship between temperature and learning efficiency factors

環境參數與學習效率因子的相關性見表1?？梢钥闯觯篊O2質量濃度與4個關鍵因子相關性顯著(p<0.05),專注力(R2=0.646)和感知力(R2=0.852)與溫度的相關性較強,可見室內CO2質量濃度是影響室內人員的神經行為能力的重要因素[23-25]。聲音強度、專注力和感知力相關性均顯著(p<0.05),感知力相關性較強(R2=0.665)。光照強度與專注力(p<0.01,R2=0.548)和理解記憶能力(p<0.01,R2=0.824)均有顯著很強的相關性。

表 1 環境參數與學習效率因子的相關性

3 結 論

1) 對于過渡季室內環境的主觀問卷,學生整體處于冷舒適的溫度區間內;學生對室內空氣品質的整體滿意度較高,從CO2質量濃度低于1 000 mg/m3開始不滿意的比例大幅上升; 從35 dB開始出現煩躁的評價,學生對現實環境的聲音強度容忍度較高;實際環境的光照情況良好,隨著光照強度的提高,受試學生的舒適投票明顯增多。

2) 學習效率隨溫度的增加呈二次曲線變化,在21.5 ℃時達到學習效率的最大值;CO2質量濃度1 000 mg/m3以下的環境學習效率的均值較高;學生更偏愛安靜的環境但60 dB水平的噪音對受試者的學習效率具有一定的喚醒作用;學生對昏暗環境接受度較高,但明亮的環境更適合學習,超過340 lx的亮度會刺激眼睛使學生感到疲勞造成學習效率的降低。

3) 環境參數專注力、感知力、理解力和邏輯推理等4個對學習效率因子的相關性存在一定差異,其中專注力與溫度、CO2質量濃度、聲音強度和光照強度均有較強的相關性。