不同LED照度水平对设计类教室学习效率和舒适度的影响研究*

2024-01-11 06:56梁树英王文轩傅三超白玉柱LIANGShuyingYANGYiWANGWenxuanFUSanchaoBAIYuzhu
西部人居环境学刊 2023年6期
关键词:照度舒适度主观

梁树英 杨 易 王文轩 傅三超 白玉柱 LIANG Shuying, YANG Yi, WANG Wenxuan, FU Sanchao, BAI Yuzhu

0 引言

教室是学生进行学习活动的重要场所,其大部分学习时间是在教室里度过的,教室光环境质量的好坏不仅直接影响学生的视力健康,还对学生的学习效率、心理健康产生重要影响[1]。根据《建筑照明设计标准》GB50034的要求,教室课桌面的照度标准值为300 lx,美术教室桌面的照度标准值为500 lx。相对于传统教室,设计类教室学生的座位更为固定、学习时间更长、学习行为模式更多样,它是学生的自主学习空间,也是每个设计专业学子的第二个家[2]。从本课题组前期的问卷调查中分析可知,学生在设计类教室中需开展方案汇报、交流讨论、图纸绘制、图纸拷贝、模型制作与拍摄等专业活动。这意味着在设计类教室中,学生需进行近距离、长时间、高强度的视觉作业活动,视觉任务复杂且负荷大,面临着更严重的视疲劳风险[3]。但是,目前设计类教室还基本按照普通教室的光环境进行设计。同时,本课题组调查发现设计类专业学生对目前设计类教室的照度水平满意度较低,说明普通教室300 lx的照度水平无法满足其视觉要求。因此,对于设计类教室而言,确定其适宜的照度水平还需要进行更深入的研究。

研究表明,良好的照度水平不仅可以提高学生的舒适度,降低视疲劳,还能提高学生的学习积极性,从而间接提升学生的学习效率[4]。那红宇等[5]通过大山正曾的实验研究,总结提出照度对学习效率、视力有着重要的影响。保拉·里恰尔迪(Paola Ricciardi)[6]指出平均测量照度值与感知视觉舒适度密切相关。瓦莱里娅·德·朱利(Valeria De Giuli)等[7]通过调研威尼斯28间教室照明环境,并对614名学生进行心理影响评价,结果发现桌面照度不足是影响学生舒适度的重要因素。戈文·汤米(Govén Tommy)等[8]研究表明小学生的阅读速度,写作和算术水平在照度500 lx的照明环境下,均优于标准照度300 lx的学习环境。何伟等[9]对室内LED光照蓝光进行测量分析,结果表明照度为3 000 lx时,LED蓝光危害程度远小于室内天然采光,且较高照度有益于改善人们的室内活动。杨春宇等[10]研究发现,在适宜的照度范围内(不超过1 500 lx),随着照度值的提高,学生脑疲劳程度在逐渐降低。毛鹏等[11]对10名受试者进行主观感受调查以及认知能力测试,结果发现,在低照度环境下,受试者的学习效率降低,消极情绪增加。既往研究大多基于传统教室的照明需求来分析不同光环境对学生视觉舒适度和学习效率的影响,对行为模式多样的设计类教室的光环境研究还需进一步探索。

为研究设计类教室适宜的照度水平,本研究在真实的设计类教室中安装LED灯具,并在不同照度水平条件下进行视觉作业实验,通过客观生理指数测量、主观心理感受问卷调查、视觉作业测试和面部表情视频采集,分析不同照度水平条件下被试的生理指数变化率、主观舒适度评价、作业绩效和面部情绪,探讨设计类教室不同照度水平与舒适度、学习效率之间的关系,为设计类教室的光环境研究提供参考和依据。

1 实验设计

1.1 实验设置

实验在重庆大学B区第二综合楼17楼建筑学专业设计教室进行。该教室长 11.74 m,宽10.4 m,高3.6 m,单侧采光,装有中央空调。教室内采用18盏402-54W 4 000 K LED教育灯盘和2盏 4024MX-48W 4 000 K LED教育(消毒)灯盘,垂直黑板布置成4排5列,黑板上方布置3盏 5 000 K LED黑板灯,布置情况如图1所示。教室内各表面的反射比分别为:桌面反射比为0.52,黑板反射比为0.11,瓷砖反射比为0.50,墙面反射比为 0.54,窗帘反射比为 0.32。教室照明实际测量计算结果为:课桌面照度均匀度0.69,学生视点眩光值为15.06 UGR,光源色温4 000 K,全部满足《建筑照明设计标准》GB50034的要求。

图1 实验教室内灯具布置情况Fig.1 lighting arrangement in the experimental classroom

为保证实验正常进行和数据可靠,要求被试者生理参数稳定,实验依从性高,无眼部疾病等病理因素,年龄分布均在18—22岁之间,被试身体状态良好,睡眠充足,且情绪稳定。实验选取重庆大学建筑系学生共计20名作为被试,最终14名学生完成了实验。根据实验数据的完整性和考虑男女比例,选择其中12名被试的数据进行分析,其中男女各6人。所有被试在实验前均被明确告知实验流程及相关注意事项。

实验于2022年3月进行,为期20天,为避免室外天然光的不稳定性[12]对实验的影响,每天均在晚上7:00—9:00进行实验。为了研究被试在不同照度水平下学习效率和心理主观舒适度的差异,根据国家标准和实验教室LED可调范围,选取了5种照度等级进行实验,分别为125 lx、300 lx、500 lx、750 lx、1 000 lx。在实验过程中尽量保证教室内光照条件均匀[11]。通过手机APP调节照度,并用XYI-III全数字照度计测量实时照度,以保证实验照度稳定。实验中,利用中央空调将室温控制在 22~26 ℃,并保持实验教室安静无噪声。

1.2 实验数据采集

1.2.1 主观评价调查

主观问卷由三部分组成:第一部分为被试的基本信息;第二部分为主观舒适度评价,综合考虑明亮感、疲劳感、显色性、放松感和愉悦感这5个指标,并分为“-2~2”5个评分等级,即“不明亮~明亮”“疲劳~不疲劳”“失真~不失真”“不放松~放松”“不愉悦~愉悦”,得分越高,主观舒适度越好,反之,主观舒适度越差;第三部分为学习状态自我评价,是被试对学习热情和效率的主观自我评价,采用七级李克特式量表计分[13],分数越高,代表学习状态越好。

1.2.2 生理指数测试

实验前后的生理指标参数包括血压、体温和心率。使用手腕式自动血压仪 PG-800A3测试心率和血压变化,非接触式体温计测试体温变化。以上生理指数测量仪器均测量简单快速,读数直观。由于实验主要考察同一被试在实验前后的各项生理指数的变化情况,因而也可以排除仪器误差[14]。

1.2.3 面部表情视频采集

情绪是影响心理健康的重要原因之一[15],研究表明合理的教室照明对调节学生情绪具有积极作用[16]。实验中利用摄像头采集被试全程的面部视频数据,再使用面部表情分析系统(FaceReader)对面部表情视频图像进行心理状态分析,捕捉被试的情绪变化。通过系统分析,可以从心理角度对不同照度水平下被试的情绪变化进行评估和对比。

1.2.4 作业绩效提取

本实验以心理学领域的研究成果为基础,以效度、信度和难度为准则,选取了3项具有代表性且认可度高的测试项目,即指针表辨认测试、一般注意力测试和斯特普鲁字色干扰测验来进行学习效率测试。

首先是指针表辨认测试,试卷由8个方向一共160个箭头组成,实验过程中由实验者指定任意2个方向的箭头,被试将指定的2个箭头勾选出来。其次是一般注意力测试,被试按照顺序在100个打乱顺序的数字中,找出15个连续数字。最后是斯特普鲁字色干扰测验,测试时要求被试尽快而准确说出文字的颜色。整个测试过程用时约15 min。

为避免被试对测试的熟练程度不同引起的结果偏差,要求被试全程参与本研究实验,并在正式实验前参与一次前期培训和操作练习,以保证充分掌握测试的流程和所有测试题型。每个测试项目用准确率(accuracy/AC)、反应时间(reaction time/RT)和综合绩效(performance indicator/PI)来评价。

1.3 实验流程设计

实验开始前10 min 将LED 开启以保持光环境处于稳定状态。调节LED到指定照度水平,被试先进行5 min的光环境适应。在此期间,对被试的血压、心率、体温进行测量和记录。适应后发放视觉作业量表,开始进行认知能力答题测试,其中认知能力测试题每道题都需要工作人员独立计时并记录在册。被试在完成视觉作业后,填写该照明水平下的主观评价问卷,再对其完成视觉作业后的血压、心率、体温进行测量和记录。在实验过程中,利用摄像头采集被试在进行视觉作业时全程的面部数据。单次实验的总时长约为20 min。完成该照度水平下的实验后,随机调节到另一照度水平,在被试闭眼休息10 min后[17],工作人员会根据里奇奇·克莱尔(Rechichi Clair)等人提出视疲劳的10个主诉症状(眨眼、畏光、眼痒、视物模糊、复视、眼沉重、眼刺痛、流泪、恶心、头痛)[18],对被试的视疲劳状态进行评估,保证被试已充分缓解视觉疲劳后,再进行下一个单次实验,直到完成该被试的5个单次实验。实验照明场景如图2所示,单次实验流程如图3所示。

图2 实验照明场景图Fig.2 experimental lighting scene diagram

图3 单次实验路程设计图Fig.3 design diagram of single experiment distance

2 实验结果与分析

全部实验完成后在整理的过程中手动剔除存在较大误差的数据,然后对所有数据进行整合汇总[19]。12名被试分别在5种不同的实验条件下进行实验,共收集到有效数据60组。每组数据包含实验过程中收集的3种生理指数变化数据2次,3种作业绩效数据3组,面部表情数据一次和主观问卷数据一次,采用Excel和SPSS软件处理和分析统计以上实验的数据。

2.1 生理指数变化分析

对被试完成视觉作业前后的血压和心率的生理指数实验数据求平均值,生理指数变化率=(作业前后的生理指数变化差值/作业前的生理指数)×100%[20],得到在5种照度水平下,视觉作业前后生理指数变化平均值及变化率如表1和图4所示。

表1 五种照度LED灯下视觉作业前后生理指数变化Tab.1 changes of physiological index before and after visual operation under fivekinds of illumination LED lights

图4 五种照度水平下生理指数平均变化率比较Fig.4 comparison of the average change rate of physiological index under five different illumination levels

从图4可以看出,完成视觉作业前后,各照度水平对体温无明显影响,对血压和心率影响较为明显。在300 lx的照度水平下,血压和心率的平均变化率最大;在1 000 lx照度水平下,血压和心率的平均变化率较大;在125 lx和500 lx照度水平下,血压和心率的平均变化率接近,但相对来说,在125 lx的照度水平下平均变化率较小;在750 lx照度水平下,血压和心率的平均变化率最小。

此外,无论在哪种照度水平下,收缩压(高压)的变化幅度都比舒张压(低压)的变化幅度大,这与人在紧张应急状态下的正常生理反应机制是一致的[21]。变化率越小,说明被试在这种环境下越放松。因此,本实验从生理指数变化率的角度分析,在设计类专业教室,学生在750 lx的照度水平下学习最放松。

2.2 作业绩效测试分析

对被试完成斯特普鲁字色干扰测验、指针表辨认测试和一般注意力测试的准确率(AC)、反应时间(RT)和综合绩效(PI)求平均值。其中综合绩效(PI)=准确率(AC)/反应时间(RT),得到在五种照度水平下的测试绩效平均值,计算结果如表2所示、差异比较如图5-7所示。

表2 五种照度水平下作业绩效结果Tab.2 performance results under five levels of illumination

图5 五种照度水平下视觉作业准确率比较Fig.5 comparison of visual operation accuracy under five different illumination levels

从图5、图6和图7可以看出,在实验照度范围内,随着照度升高,视觉作业准确率和综合绩效先升后降,产生反应时间先降后升。在125 lx的照度水平下,视觉作业准确率和综合绩效最低,产生反应时间最长。在750 lx的照度水平下,视觉作业准确率最高。在500 lx的照度水平下,产生反应时间最短,综合绩效最高。说明在设计类专业教室光环境方面可以通过提高照度的方式来提高学习效率。但是该方式有一定限制,当照度升高到750 lx时,视觉作业综合绩效会出现小幅度下降 ,反应时间加长。当照度升高到1 000 lx时,视觉作业准确率会出现一定程度的下降。可能是因为高照度会分散人的注意力,进而影响学习效率。边恭敏(Byoung-Kyong Min)等[22]研究发现,在持续的注意力任务中,较高的光照会产生更长的反应时间,会导致人的注意力受到影响。

图6 五种照度水平下视觉作业反应时间比较Fig.6 comparison of visual task response time under five different illumination levels

图7 五种照度水平下视觉作业综合绩效比较Fig.7 comparison of performance indicator of visual homework under five different illumination levels

因此,从视觉作业的准确率、反应时间和综合绩效分析,在一定照度范围内,提高照度水平有益于学习任务的效率提高。在设计类专业教室,学生在500 lx和750 lx的照度水平下学习效率更高。

2.3 面部表情评价分析

FaceReader(Noldus)是一款用于面部表情分析的专业软件,软件将面部复杂肌肉分为27个区域模块,通过增加深度神经网络(deep neural network)的算法,可得出高兴、悲伤、愤怒、惊讶、害怕、厌恶和中性这七种基本情绪判断。除这些基本情绪判断外,还能分析表情效价、唤醒度、头部朝向以及面部动作单元活动等参数[23]。同时,还能分析被试的综合心境(平静/紧张,痛苦/愉悦)、次级情绪(尴尬、内疚、嫉妒、骄傲、羞耻)和复合情绪(惊喜)等。FaceReader的工作流程分为三部分:面部定位、面部建模和面部分类。本次实验对被试进行面部表情视频采集后,通过FaceReader对视频图像自动分析被试面部表情的变化,根据内置算法可自动求得被试在设计类专业教室内不同照度水平下情绪的变化趋势和情绪占比,其分析过程如图8-9所示,其数据处理结果如表3所示。

表3 五种照度水平下情绪占比平均值Tab.3 average results of emotional proportion under five different illumination levels

图8 面部表情分析情况Fig.8 analysis of facial expression

图9 FaceReader工作流程图Fig.9 FaceReader workflow flowchart

从表3可以看出,在1 000 lx的照度水平下,代表舒适的愉快情绪占比最大,其次是500 lx。当照度低于500 lx,代表不舒适的厌恶情绪无明显变化,当照度升高到750 lx时,厌恶情绪占比下降到最低。说明在设计类专业教室,照度保持在较高水平有益于正面情绪[24],改善学生的学习积极性。赵虎等[25]研究表明光照能影响与情绪高度相关的激素分泌,进而影响人的情绪与精神状态,合理的照度可对人的情绪改善起到积极作用。

2.4 主观感受评价分析

完成视觉作业之后对12名被试进行主观感受问卷调查,第一部分是关于主观舒适度评价,其统计结果如图10所示。

图10 主观舒适度随照度变化规律Fig.10 variation of subjective comfort with illumination

从图10可以看出,在实验照度范围内,随着照度升高,主观舒适度越来越好。说明对于主观舒适度来说,高照度要优于低照度。为识别影响上述主观舒适度评价的具体因素和照度之间的关系,保证主观数据的准确性,利用Shapiro-Wilk正态性检验方法分析照度与学生在设计类专业教室主观舒适度之间的关系,如表4所示。

表4 照度对主观感受的影响Tab.4 influence of illumination on subjective feeling

由表4可知,明亮感、疲劳感和愉悦感明显受照度的影响(P<0.05),其中明亮感和愉悦感与照度显著相关(P<0.001)。随照度升高,明亮感呈递增趋势,愉悦感在750 lx的照度水平下有显著提升。因此,从主观感受来看,在设计类专业教室,学生更偏好在750 lx的照度水平下进行学习。

第二部分是对学习状态的主观评价,发现不同照度对学生学习状态有显著影响(P<0.05),具体如表5所示。

表5 照度对学习状态自我评价的影响Tab.5 influence of illumination on self-evaluation of learning state

随照度升高,学习状态先升后降。在125 lx的照度水平下,学习状态最差。在750 lx的照度水平下,学习状态最好。当照度升高至1 000 lx时,学习状态出现小幅度下降,但相对于125 lx和300 lx有所改善。说明在设计类专业教室,良好的光环境有益于学生学习热情的提高。

3 结论与展望

本研究基于设计类专业教室照明效果现状,设计了五种不同LED照度水平的教室照明环境,对12名重庆大学建筑系学生进行主观评价调查、生理指标测试、面部采集和作业绩效测试实验,得到设计类专业教室不同照度水平对学生舒适度和学习效率的影响作用。主要结论如下所示。

第一,比较不同照度水平下,完成视觉作业前后的人体血压、心率等生理指数的变化,可以看到,在750 lx的照度水平下,血压和心率的平均变化率最低,说明学习状态最轻松。

第二,随着照度升高,视觉作业准确率和综合绩效先升后降,产生反应时间先降后升。在500 lx照度水平下,产生反应时间最短,综合绩效最高。在750 lx的照度水平下,视觉作业准确率最高。说明设计类专业教室在一定照度范围内,可以通过提高照度的方式来提高学生的学习效率,但不超过1 000 lx为宜。

第三,照度保持在较高水平,有益于改善学生情绪。在1 000 lx的照度水平下,愉快情绪占比最大,其次是500 lx。在750 lx的照度水平下,厌恶情绪占比最小。

第四,在主观舒适度和学习状态两项评价中,随照度的提高,学生的主观舒适度越好,主要是明亮感和愉悦感受照度影响显著;随照度升高,学习状态主观评价先升后降,在750 lx的照度水平下最高,到1 000 lx逐渐下降。说明在设计类专业教室,学生更偏好于在较高照度下学习。

因此,在设计类专业教室的光环境营造中,需要在普通教室的照度水平上适当提高,以750 lx的照度水平为宜,可以进一步提高学生的学习效率和舒适度。相关研究表明,教室照明光源色温为4 000 K时,学生状态最为舒适[21]。本研究中,实验采用4 000 K色温的光源,实验灯具按4×5排列均匀布置,内置挡光格栅,提高了照度均匀度,减少了眩光对实验的影响,避免了LED光线直射和灯光在桌面上形成阴影的问题。另外,本文仅从照度变化,对学生纸质作业时的学习状态和同向式布局的设计类专业教室进行了初步实验,而设计类专业教室的空间布置和学生学习模式多样,后续研究工作还需要从以下两个方面深入展开:一是结合不同的行为模式改变设计类专业教室的空间布局,验证照度对学生不同学习模式的学习效率和舒适度的影响;二是进一步研究光源的照射方向、色温以及布置方式等对设计类专业教室学生的学习效率和舒适度的影响。因此,有关 LED 照明环境下设计类教室学习效率和舒适度的问题还有待进一步深入研究和探讨。

图表来源:

图1、3-7、9-10:作者绘制

图2、8:作者拍摄

表1-5:作者绘制

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