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        課內外分階段網絡虛擬實驗教學法研究

        2018-03-06 08:04:46李翔黨曉楠王清雯
        科技資訊 2018年24期
        關鍵詞:實驗教學

        李翔 黨曉楠 王清雯

        摘 要:《建筑材料》是高職高專院校建筑工程技術、建筑材料檢測技術、工程造價及工程管理的一門重要的專業(yè)基礎課?!督ㄖ牧稀氛n程涵蓋大量材料性能檢測實驗,所需實驗設備眾多。這需要學院能夠配置數(shù)量眾多的實驗儀器,以滿足實際的實驗教學任務,這對于一般高職院校而言,幾乎不可能實現(xiàn)。本文創(chuàng)新地采用了課內外分階段網絡虛擬實驗教學方法,該方法不僅可達到理論教學、實驗教學的雙重目的,亦可解決教學資源短缺的現(xiàn)實問題。實驗教學效果顯著,學生對該創(chuàng)新實驗教學方法的滿足度達到95%。

        關鍵詞:建筑材料 分階段 網絡虛擬 實驗教學

        中圖分類號:TU50 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2018)08(c)-0159-04

        Abstract: "Building Materials" is an important professional basic course for building engineering technology, building materials testing technology, engineering cost and project management in higher vocational colleges. The "Building Materials" course covers a wide range of material performance testing experiments and requires a large number of experimental equipment. This requires the college to be able to configure a large number of experimental instruments to meet the actual experimental teaching tasks, which is almost impossible for general vocational colleges. This paper innovatively adopts the method of network virtual experiment teaching in and out of class. This method can not only achieve the dual purposes of theoretical teaching and experimental teaching, but also solve the practical problem of shortage of teaching resources. The experimental teaching effect is remarkable, and the students' satisfaction with the innovative experimental teaching method reaches 95%.

        Key Words: Building materials; Staged; Network virtual; Experimental teaching

        《建筑材料》是高職高專院校建筑工程技術、建筑材料檢測技術、工程造價及工程管理專業(yè)的一門重要的專業(yè)課[1]。該課程介紹了常見建筑材料的基本概念、性質以及檢測方法,對今后其他專業(yè)課程的學生起到搭建基礎的作用,讓學生對建筑材料的概念、產業(yè)發(fā)展前景及應用領域有了基本了解[2]。同時,可為今后從事建筑材料實驗工作的學生提供一定的理論知識及基本實驗技能。

        1 傳統(tǒng)《建筑材料》課程教學活動中存在的主要問題

        隨著社會的發(fā)展,教學手段及教學方法日新月異,教學改革的方向需要符合高職高專教學的本質,即引導和鼓勵學生進一步加強實驗動手能力,確保在《建筑材料》的課程教學中促進學生綜合能力的提高[3]。在筆者看來,《建筑材料》作為一門專業(yè)基礎課程,在實際實驗教學過程中,儀器設備的不齊全是需直面的問題。這是由于《建筑材料》教材講述的不同建筑材料檢測方法多達三十幾種,涉及內容包括材料基本物理性質實驗、建筑鋼材實驗、水泥技術性能實驗、混凝土骨料實驗、普通混凝土稠度、強度實驗、建筑砂漿稠度、分層度、抗壓強度實驗、燒結普通紅磚抗壓強度實驗,石油瀝青實驗,木材實驗等[4]。材料涉及的種類繁多,檢測方法差異性巨大。這需要學院能夠配置數(shù)量眾多的實驗儀器,以滿足實際實驗教學任務,這對于一般的高職院校而言,是幾乎不可能實現(xiàn)的。同時,以鎮(zhèn)江市高等專科學校為例,《建筑材料》課程的實驗課時為48學時,在實際教授過程中學生只能獨立動手參與12個實驗。部分重點、難點的材料檢測方法無法完成教學計劃,給實驗教學過程中留下遺憾。

        隨著現(xiàn)代教育技術、仿真技術與多媒體技術的迅速崛起與發(fā)展,網絡虛擬實驗室的建立已成為可能,網絡虛擬實驗室就是融合網絡技術,利用虛擬技術在外觀上模仿現(xiàn)實中的設備,再利用仿真技術模擬元器件的自身特性及實驗設備的性能,并能真切地反映實驗流程與步驟的一種虛擬實驗室[5]。學習者能通過計算機對虛擬儀器進行操作,達到像現(xiàn)實中操作真實儀器相同的目的。網絡虛擬實驗室在很大程度上可輔助實驗教學,為實驗教學提供了一個獨特的教學環(huán)境,從根本上改變了傳統(tǒng)的教育模式,使得教與學的方式發(fā)生了革命性的變化。目前關于《建筑材料》課程的虛擬仿真軟件亦可從相關廠家購買,但虛擬實驗軟件價格普遍昂貴,由于軟件版權問題,學生無法自行在私人電腦上安裝該軟件;換言之,虛擬實驗具有空間局限性,普遍需要在學校仿真實驗室進行。因此,虛擬實驗教學依然受限于實際教學課時。只有對高職院校《建筑材料》課程的實驗教學環(huán)節(jié)進行有效改革,采用可簡便安裝、零付費、易編程的模擬軟件實現(xiàn)建筑材料的性能模擬,才可達到理論教學、實驗教學的雙重目的,同時也解決了教學資源短缺的現(xiàn)實問題。

        2 課內外分階段網絡虛擬實驗教學法

        如何讓學生更多地參與教學實驗,有效地利用有限的教學課時,是亟待解決的問題,也是教學改革的重點方向。課內外分階段網絡虛擬教學方法的引入,或在一定程度上解決了該問題,可讓學生更多地了解實驗原理以及影響材料檢測結果的關鍵因素。課內外分階段網絡虛擬教學方法基于的理念是實現(xiàn)課內、課外的分段教學,課內實驗教學環(huán)節(jié)學生通過教學視頻了解某種材料的檢測原理及方法,教師同步講授影響該種材料性能測試結果的關鍵性因素,讓學生對該實驗有深刻認識。同時,教師提供破解版仿真軟件Matlab 7.0,學生自帶筆記本電腦實現(xiàn)軟件的下載、安裝、運行以及誤差反向傳播(BP)神經網絡模型的編程。最后,教師提供模擬訓練的數(shù)據(jù)庫以及需要仿真模擬的樣本數(shù)據(jù),學生自主學習模擬仿真,認真學習,達到初步實驗教學的目的。課后,教師提供需要模擬仿真的樣本數(shù)據(jù),學生課后需再次實現(xiàn)樣本的模擬仿真,獲得實驗數(shù)據(jù),并記錄在實驗報告中。

        由于提供模型訓練的數(shù)據(jù)是將影響材料檢測結果的各個因素進行了量化,讓學生再次回顧實驗操作的流程以及原理,加深了對該材料檢測方法的了解,達到了虛擬實驗教學的目的。相比較目前流行的網絡虛擬實驗室,該教學方法不受空間與時間的限制。同時,學生自帶筆記本電腦,仿真軟件只需通過一次下載即可永久使用。由于仿真軟件的編程方式相同,只需要一次教授即可掌握,極大提高了教學效率,讓學生在有效的實驗教學課時中可對多種材料的性能進行虛擬仿真。

        3 分階段網絡虛擬實驗教學法教學實例

        混凝土抗壓強度的檢測是《建筑材料》課程重點的實驗內容,但因為鎮(zhèn)江市高等??茖W校剛開設建工、建材以及安監(jiān)專業(yè),相關的制樣設備以及檢測設備尚未配套齊全。因此,采用課內外分階段網絡虛擬教學法可以實現(xiàn)虛擬實驗教學。模擬實驗采用的UCI的Concrete Compressive Strength的數(shù)據(jù)集[6],該數(shù)據(jù)集可以簡單地從網絡上下載。數(shù)據(jù)集中包含了1030組數(shù)據(jù),每組數(shù)據(jù)由9個參數(shù)組成,輸入層個數(shù)為8個,輸出層個數(shù)為1個。前7個參數(shù)為每立方米混凝土中各種配料的含量,即水泥含量、高爐礦渣粉含量、粉煤灰含量、水含量、減水劑含量、粗集料含量以及細集料含量,第8個參數(shù)為制備試樣在恒溫恒濕條件下的放置天數(shù),輸出參數(shù)為抗壓強度。在虛擬實驗的過程中,從1030個數(shù)據(jù)組中選擇部分作為訓練組,部分作為預測組。同時,可以看出,每個輸入層的參數(shù)都對混凝土最終的抗壓強度產生了至關重要的作用,也是教材中需要讓學生努力記憶、掌握的部分。通過軟件模擬預測,可讓學生真正理解每個關鍵因素對混凝土的影響,加深教材知識點的記憶。

        在課內的實驗教學環(huán)節(jié),首先,學生在自己的電腦中安裝免費的Matlab 7.0軟件,并跟從教師學習BP神經網絡模型的基本編程程序,具體的編程過程可以參考文獻[7,8]。其次,通過觀看視頻了解抗壓強度的檢測方法,隨后教師將數(shù)據(jù)集復制給各位同學。最后,學生跟從教師進行模型參數(shù)的設定、訓練以及具體的仿真過程,達到熟練掌握材料性能預測的目的。課后,學生還需回顧仿真步驟,對教師提供的樣本數(shù)據(jù)進行模擬訓練,得到仿真結果,填寫實驗報告。學生對部分樣品的預測結果如表2所示,可以看出模型的預測結果與數(shù)據(jù)集中給定的實測值很接近,說明該方法具有廣泛的實用性。

        4 課內外分階段網絡虛擬實驗教學的學生滿意

        由于采用了課內外分階段教學方法,有效提高了教學效率。本校《建筑材料》課程的實驗教學課時為48課時,在實際的教授過程中,我們利用有限16個課時完成了7種建筑材料性能檢測的網絡虛擬教學。在該課程授課即將結束時,我們采用了網絡調查問卷的方式了解學生對實驗教學環(huán)節(jié)變革的適應性、滿意度以及相關的建議。實際發(fā)出調查問卷22份,回收問卷22份。問卷調查的結果顯示學生對課內外分階段網絡虛擬實驗教學方法的總體滿意度達到了95%以上。學生給予的建議是希望能夠對其他可在實驗室測試獲得的材料性能也能進行模擬仿真。這也是今后實驗教學的一個改革方向,將實踐與理論進行結合,提高實驗教學水平。

        5 展望

        付費、易仿真的Matlab 7.0軟件可實現(xiàn)《建筑材料》課程的課內外分階段網絡虛擬實驗教學。Matlab 7.0軟件中包含BP神經網絡預測模型工具箱,可簡單調用,該模型的仿真編程程序簡單、易懂、可操作性強,只需要提供部分樣本進行訓練,即可滿足預測的目的。學生可在實驗教學環(huán)節(jié)學習軟件的安裝與編程步驟,在課后自行免費安裝該軟件,安裝方法簡便,易于操作。學生根據(jù)老師提供的實驗數(shù)據(jù)進行模擬編程,獲得預測數(shù)據(jù),并與老師提供的實測數(shù)據(jù)進行比對。該教學方法獲得學生的認可,在高職高專院校實驗設備不足的情況下,是可以選擇的一種實驗教學方法。

        參考文獻

        [1] 郁素紅.對高職院?!督ㄖ牧稀氛n程教學改革的探討——以廣東環(huán)境保護工程職業(yè)技術學院為例[J].建筑工程技術與設計,2015(19):2161-2162.

        [2] 蔣春霞.淺談《建筑材料》課程的教學改革[J].當代教育實踐與教學研究,2017(14):141-142.

        [3] 楊朋.建筑材料課程教學改革總結與體會[J].高教學刊,2018(6):117-119.

        [4] 曹志芳.對高職院校建筑材料課程教學改革的思考[J]. 長春教育學院學報,2014(2):126-128.

        [5] 楊愛榮.探討建筑材料實驗課程教學改革與實踐[J].四川水泥,2018(3):312.

        [6] Yeh I.-C.Modeling of strength of high-performance concrete using artificial neural networks[J].Cement and Concrete Research,1998,28(12):1797-1808.

        [7] Li Qiang,Yu Jing-Yuan,Mu Bai-Chun.BP neural network prediction of the mechanical properties of porous NiTi shape memory alloy prepared by thermal explosion reaction[J].Materials Science and Engineering: A, 2006, 419(1-2):214-217.

        [8] Zhao Biao,Yu Tianyu,Ding Wenfeng,et al.BP neural network based flexural strength prediction of open-porous Cu-Sn-Ti composites[J].Progress in Natural Science,2018,28(3):315-324.

        [9] Li Bingying,Li Yongxin,Wang Haitao,etal. Compensation of automatic weighing error of belt weigher based on BP neural network[J].Measurement, 2018(129):625-632.

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