李漁迎 倪 晨 劉冰潔 關(guān) 佳 王依朦

物理虛擬仿真實(shí)驗(yàn)的可視化學(xué)習(xí)分析*——以“霍爾法測(cè)量磁場(chǎng)”實(shí)驗(yàn)為例

李漁迎1倪 晨1[通訊作者]劉冰潔2關(guān) 佳1王依朦1

（1．同濟(jì)大學(xué) 物理科學(xué)與工程學(xué)院，上海 200092；2．科大奧銳科技有限公司，安徽合肥 230000）

隨著大規(guī)模虛擬仿真實(shí)驗(yàn)的開展，在線教學(xué)因缺乏個(gè)性化輔導(dǎo)與實(shí)時(shí)反饋而制約了實(shí)驗(yàn)的教學(xué)效果。而高仿真、沉浸式的虛擬仿真實(shí)驗(yàn)為網(wǎng)絡(luò)化、智能化、個(gè)性化的實(shí)驗(yàn)教學(xué)提供了新途徑，是國(guó)家教育新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重點(diǎn)?；诖?，文章依據(jù)精準(zhǔn)教學(xué)驅(qū)動(dòng)下的可視化學(xué)習(xí)分析方法，結(jié)合虛擬仿真實(shí)驗(yàn)過(guò)程中產(chǎn)生的多答案、高耦合異構(gòu)數(shù)據(jù)特征，設(shè)計(jì)了實(shí)驗(yàn)特征分析、問(wèn)題域挖掘、問(wèn)題歸因三個(gè)特征模型，并借助直觀的可視化圖形幫助教師從知識(shí)掌握、實(shí)驗(yàn)態(tài)度、實(shí)驗(yàn)操作方法等多角度對(duì)學(xué)生虛擬仿真實(shí)驗(yàn)的學(xué)習(xí)效果進(jìn)行精準(zhǔn)診斷，從而實(shí)現(xiàn)個(gè)性化指導(dǎo)。同時(shí)，文章以“霍爾法測(cè)量磁場(chǎng)”實(shí)驗(yàn)為例，基于上述三個(gè)特征模型進(jìn)行了教學(xué)應(yīng)用、分析了應(yīng)用效果，明確了實(shí)驗(yàn)難點(diǎn)和錯(cuò)誤之間的關(guān)聯(lián)。文章對(duì)物理虛擬仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行的可視化學(xué)習(xí)分析，有助于物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)，并推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展的高質(zhì)量虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)體系構(gòu)建。

可視化學(xué)習(xí)分析；虛擬仿真；精準(zhǔn)教學(xué)；大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)

引言

近年來(lái)，基于計(jì)算機(jī)仿真、虛擬現(xiàn)實(shí)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建的高度仿真的虛擬實(shí)驗(yàn)環(huán)境，以其網(wǎng)絡(luò)化、沉浸式、高效率、低成本等優(yōu)勢(shì)，在實(shí)驗(yàn)教學(xué)中得到了廣泛應(yīng)用。其中，物理虛擬仿真實(shí)驗(yàn)通過(guò)對(duì)真實(shí)物理實(shí)驗(yàn)儀器和實(shí)驗(yàn)過(guò)程的高度仿真，較大程度地保證了實(shí)驗(yàn)的真實(shí)度和輸出結(jié)果的可靠性。有研究表明，學(xué)生在虛擬實(shí)驗(yàn)中所獲得的科學(xué)探究能力和實(shí)驗(yàn)技能的熟練程度會(huì)對(duì)應(yīng)遷移、轉(zhuǎn)化，為真實(shí)的實(shí)驗(yàn)工作奠定基礎(chǔ)[1]。作為線下實(shí)驗(yàn)室的教學(xué)補(bǔ)充，虛擬仿真實(shí)驗(yàn)室有助于改善學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，達(dá)到更好的學(xué)習(xí)效果[2]。但在教學(xué)應(yīng)用的過(guò)程中，虛擬仿真實(shí)驗(yàn)存在教學(xué)指導(dǎo)理論缺失、師生交互設(shè)計(jì)不足、教學(xué)評(píng)價(jià)制度不完全等問(wèn)題，導(dǎo)致教與學(xué)脫節(jié)嚴(yán)重，使教學(xué)易陷入學(xué)生實(shí)驗(yàn)操作難、教學(xué)指導(dǎo)難的困境[3][4]。

學(xué)習(xí)分析通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的處理和分析，利用已知模型和方法去解釋影響學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的重大問(wèn)題，評(píng)估學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為，已成為當(dāng)代提供教學(xué)反饋的重要支持手段之一[5]。可視化技術(shù)基于學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)和規(guī)律匹配不同的可視化方案，清晰、高效地傳達(dá)數(shù)據(jù)背后的意義，進(jìn)一步凸顯了學(xué)習(xí)分析在解決復(fù)雜問(wèn)題上的優(yōu)勢(shì)，使師生能夠在快速理解教育現(xiàn)象的基礎(chǔ)上，啟發(fā)教育決策[6]。因此，可視化學(xué)習(xí)分析綜合學(xué)習(xí)分析和可視化分析的優(yōu)點(diǎn)，支持教師基于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行自主假設(shè)、探索、驗(yàn)證、解釋等動(dòng)態(tài)推理，可幫助教師通過(guò)人機(jī)協(xié)同來(lái)更靈活地探索如何在虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)中做出復(fù)雜的教學(xué)決策，從而充分發(fā)揮教師的主導(dǎo)作用[7]。該技術(shù)在虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)應(yīng)用中尚處于起步階段，亟待推進(jìn)相關(guān)的理論與實(shí)證研究，建立科學(xué)、系統(tǒng)的虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)指導(dǎo)方案與評(píng)價(jià)體系。

基于上述分析，本研究與物理虛擬仿真實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)研發(fā)單位科大奧銳科技有限公司合作，以精準(zhǔn)教學(xué)理論為指導(dǎo)，將云平臺(tái)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征與物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)規(guī)律相結(jié)合，設(shè)計(jì)物理虛擬仿真實(shí)驗(yàn)可視化學(xué)習(xí)分析的思路。在此基礎(chǔ)上，本研究構(gòu)建實(shí)驗(yàn)特征分析、問(wèn)題域挖掘、問(wèn)題歸因三個(gè)特征模型，開展虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)的科學(xué)評(píng)測(cè)應(yīng)用研究，以期為引導(dǎo)學(xué)生自主學(xué)習(xí)、賦能個(gè)性化教育實(shí)施、推進(jìn)信息技術(shù)與高等教育實(shí)驗(yàn)教學(xué)深度融合、推動(dòng)教學(xué)模式創(chuàng)新提供參考。

一 物理虛擬仿真實(shí)驗(yàn)可視化學(xué)習(xí)分析的思路

相較于其他學(xué)科，物理虛擬仿真實(shí)驗(yàn)更注重探究性與實(shí)驗(yàn)方法的設(shè)計(jì)。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，實(shí)驗(yàn)元件的初始參數(shù)會(huì)在虛擬仿真實(shí)驗(yàn)開始時(shí)隨機(jī)生成，因而實(shí)驗(yàn)結(jié)果多樣。另外，實(shí)驗(yàn)測(cè)量結(jié)果也會(huì)受不同型號(hào)實(shí)驗(yàn)儀器的精準(zhǔn)度差異影響，導(dǎo)致讀數(shù)不一。物理實(shí)驗(yàn)步步相扣，各答案之間的關(guān)聯(lián)性極強(qiáng)，因此復(fù)雜的物理虛擬仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)關(guān)系梳理需要借助可視化學(xué)習(xí)分析的方法輔助診斷、反饋等教學(xué)環(huán)節(jié)開展?？梢暬治鲞^(guò)程包括數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、建立模型與驗(yàn)證假設(shè)、可視化表征、獲取知識(shí)等步驟，是一種非線性過(guò)程[8]。在精準(zhǔn)教學(xué)理念的驅(qū)動(dòng)下，可視化學(xué)習(xí)分析注重學(xué)習(xí)者的內(nèi)在學(xué)習(xí)條件、學(xué)習(xí)過(guò)程和個(gè)性化發(fā)展，這就對(duì)所收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的全面性與采樣率、學(xué)習(xí)分析模型的準(zhǔn)確度與執(zhí)行頻率提出了更高要求[9]。結(jié)合物理實(shí)驗(yàn)特征和學(xué)習(xí)分析流程，本研究設(shè)計(jì)了物理虛擬仿真實(shí)驗(yàn)可視化學(xué)習(xí)分析的思路，包括數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析模型構(gòu)建、結(jié)果可視化呈現(xiàn)與反饋三個(gè)主要環(huán)節(jié)，如圖1所示。

圖1 物理虛擬仿真實(shí)驗(yàn)可視化學(xué)習(xí)分析的思路

1 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的采集，是精準(zhǔn)教學(xué)得以順利開展的必要前提和實(shí)施依據(jù)[10]。在虛擬仿真實(shí)驗(yàn)云平臺(tái)，學(xué)生的個(gè)人信息、實(shí)驗(yàn)信息等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)于SQL數(shù)據(jù)庫(kù)中，而實(shí)驗(yàn)報(bào)告以XML文件半結(jié)構(gòu)化形式存儲(chǔ)，還有少量的實(shí)驗(yàn)效果評(píng)價(jià)、實(shí)驗(yàn)過(guò)程交流等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。因此，在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理之前，要先將所有數(shù)據(jù)統(tǒng)一為適合挖掘的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以提高對(duì)數(shù)據(jù)的管理和查詢效率；在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，要通過(guò)過(guò)濾或修改那些不符合要求的數(shù)據(jù)，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量[11]。本環(huán)節(jié)收集了虛擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上支持學(xué)生行為直接測(cè)量的相關(guān)數(shù)據(jù)，并將所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)后存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，以供數(shù)據(jù)分析使用。

2 數(shù)據(jù)分析模型構(gòu)建

數(shù)據(jù)分析模型是可視化學(xué)習(xí)分析的核心，以解決實(shí)際需求為目標(biāo)，設(shè)計(jì)匹配算法，獲得可靠的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。常見的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有分類、聚類、統(tǒng)計(jì)、回歸、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、序列模式挖掘、可視化數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘等[12]。在實(shí)際情況中，面對(duì)復(fù)雜的決策需求，各類數(shù)據(jù)挖掘算法經(jīng)常要結(jié)合具體的應(yīng)用情境一起使用，嚴(yán)謹(jǐn)而全面地規(guī)劃各數(shù)據(jù)挖掘算法的應(yīng)用范圍以達(dá)到精準(zhǔn)決策的目的?？梢暬瘜W(xué)習(xí)分析并非線性的過(guò)程，需結(jié)合外部評(píng)價(jià)法與內(nèi)部評(píng)價(jià)法對(duì)學(xué)習(xí)分析模型進(jìn)行質(zhì)量診斷與細(xì)節(jié)調(diào)控，以實(shí)現(xiàn)模型迭代[13]。數(shù)據(jù)分析模型運(yùn)行后產(chǎn)生的結(jié)果最終由指導(dǎo)教師進(jìn)行驗(yàn)證，如果運(yùn)行結(jié)果中仍含有特征不明的數(shù)據(jù)集，可以挑選出來(lái)進(jìn)行二次運(yùn)算，直至結(jié)果可定義。最終的運(yùn)算結(jié)果被標(biāo)記后，將以實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目為單位存儲(chǔ)于知識(shí)庫(kù)中。本環(huán)節(jié)采用知識(shí)庫(kù)配對(duì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘與專家分析結(jié)果，采用程序包存儲(chǔ)面向不同需求的、完整的學(xué)習(xí)分析算法，有利于推動(dòng)各虛擬仿真實(shí)驗(yàn)之間學(xué)習(xí)分析模型的共建共享。

3 結(jié)果可視化呈現(xiàn)與反饋

結(jié)果可視化呈現(xiàn)與反饋是指利用合適的圖表直觀地呈現(xiàn)學(xué)習(xí)分析結(jié)果，為教師、學(xué)生、開發(fā)者等相關(guān)用戶提供決策支持與反饋。但在進(jìn)行反饋干預(yù)時(shí)，由于教育的復(fù)雜性，需著重考慮干預(yù)方案實(shí)施時(shí)的具體情境。如何捕捉合適的時(shí)機(jī)、教學(xué)場(chǎng)景、反饋方式以提供合適的教學(xué)干預(yù)，需要大量的科學(xué)研究和教師豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)[14]。如果干預(yù)效果與預(yù)想不符，反思原因后就需重新回到模型構(gòu)建階段再次迭代，直至滿足實(shí)際需求，達(dá)到精準(zhǔn)干預(yù)的目的。待明確一套完整的以測(cè)輔學(xué)方案后，將其數(shù)據(jù)分析方法、挖掘結(jié)果標(biāo)記及其可視化呈現(xiàn)方法相結(jié)合，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建一個(gè)精準(zhǔn)學(xué)習(xí)方案庫(kù)，可以為后續(xù)相關(guān)研究提供參考。

二 物理虛擬仿真實(shí)驗(yàn)可視化學(xué)習(xí)分析的特征

在進(jìn)行虛擬仿真實(shí)驗(yàn)可視化學(xué)習(xí)分析時(shí)，所收集數(shù)據(jù)的類型與特征會(huì)直接影響具體算法的選擇，而不同的數(shù)據(jù)分析模型會(huì)影響最終的可視化圖形選擇?；诖?，本研究圍繞學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情況診斷這一需求，對(duì)其關(guān)聯(lián)的異構(gòu)數(shù)據(jù)特征、基于該需求開發(fā)的數(shù)據(jù)分析模型特征及其對(duì)應(yīng)的可視化圖形特征展開具體分析。

1 異構(gòu)數(shù)據(jù)特征

根據(jù)維度數(shù)，物理虛擬仿真實(shí)驗(yàn)報(bào)告中生成的數(shù)據(jù)可分為一維、簡(jiǎn)單多維、復(fù)雜多維三類。

①一維數(shù)據(jù)：是數(shù)據(jù)集中最小的分析單位。實(shí)驗(yàn)操作判別、計(jì)算結(jié)果、物理量等數(shù)據(jù)一般以一維形式呈現(xiàn)，多維的實(shí)驗(yàn)過(guò)程性數(shù)據(jù)表格也是由多個(gè)一維數(shù)據(jù)組成。清洗后的一維數(shù)據(jù)有兩大特征：正確結(jié)果可能多樣，且各結(jié)果簇接近正態(tài)分布。除此之外，一維數(shù)據(jù)因受實(shí)驗(yàn)儀器測(cè)量值讀取錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)處理過(guò)程單位轉(zhuǎn)換錯(cuò)誤等影響導(dǎo)致密度分布不均勻。

②簡(jiǎn)單多維數(shù)據(jù)：物理實(shí)驗(yàn)過(guò)程中常用多次測(cè)量以獲得準(zhǔn)確的結(jié)果，該類數(shù)據(jù)屬于多維數(shù)據(jù)，在實(shí)驗(yàn)報(bào)告中多以表格形式呈現(xiàn)。該類數(shù)據(jù)在不同實(shí)驗(yàn)測(cè)量?jī)?nèi)容中由于各維度數(shù)據(jù)的函數(shù)關(guān)系不同，造成數(shù)據(jù)簇的分布形狀各異，如存在線性關(guān)系的條形分布、平方關(guān)系的弧形分布等。

相關(guān)的工作人員應(yīng)該努力學(xué)習(xí)造林技術(shù)，對(duì)高科技的手段能夠熟練的運(yùn)用，對(duì)營(yíng)造林的技術(shù)進(jìn)行宣傳，對(duì)科學(xué)的理論進(jìn)行全面的掌握，建立一支強(qiáng)大的高素質(zhì)的造林隊(duì)伍，不斷實(shí)現(xiàn)造林水平的上升。在進(jìn)行營(yíng)造林的過(guò)程中應(yīng)該重視科技的使用，而不僅僅依靠原始的技術(shù)。此外，還應(yīng)該大力宣傳營(yíng)造林的意義，可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的作用進(jìn)行營(yíng)造林的宣傳，讓更多的人了解造林的好處，積極參與其中。

③復(fù)雜多維數(shù)據(jù)：復(fù)雜多維數(shù)據(jù)與簡(jiǎn)單多維數(shù)據(jù)的區(qū)別在于維度數(shù)是否超過(guò)20。當(dāng)輸入的維度數(shù)大于20時(shí)，基于距離的計(jì)算方法失效[15]?？紤]到后續(xù)部分的算法原理與距離相關(guān)，為更利于開展降維處理，故做此區(qū)分。

除了數(shù)據(jù)本身的特征外，物理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)還存在各步驟之間的答案關(guān)聯(lián)性強(qiáng)、各步驟的正確答案不唯一兩大特點(diǎn)，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析模型設(shè)計(jì)時(shí)需考慮其教學(xué)意義。

2 數(shù)據(jù)分析模型特征

基于上述異構(gòu)數(shù)據(jù)特征分析，本研究設(shè)計(jì)了實(shí)驗(yàn)特征分析、問(wèn)題域挖掘、問(wèn)題歸因三個(gè)特征模型，以適合不同虛擬仿真物理實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目的學(xué)情分析需求。

①實(shí)驗(yàn)特征分析模型：基于描述性統(tǒng)計(jì)方法，從學(xué)生實(shí)驗(yàn)次數(shù)、平均實(shí)驗(yàn)時(shí)長(zhǎng)、實(shí)驗(yàn)成績(jī)、最高分四個(gè)維度描述在線實(shí)驗(yàn)的基本學(xué)情。這四個(gè)維度的數(shù)據(jù)獲取便捷、主題多樣，有利于輔助教師快速掌握實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目的難度和學(xué)生的知識(shí)掌握情況、學(xué)習(xí)習(xí)慣等顯性信息。運(yùn)用本模型得到的挖掘結(jié)果可用于與線下實(shí)驗(yàn)教學(xué)的正常數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，以發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)平均時(shí)長(zhǎng)和實(shí)驗(yàn)次數(shù)異常、平均成績(jī)異常等情況。

②問(wèn)題域挖掘模型：借助聚類算法，對(duì)同一步驟實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的相似類對(duì)象進(jìn)行標(biāo)識(shí)與分組。本模型結(jié)合專家對(duì)模型挖掘結(jié)果各相似類對(duì)象的定義，來(lái)精準(zhǔn)定位錯(cuò)誤類型。根據(jù)三種不同的數(shù)據(jù)類型，本研究相應(yīng)選取三種聚類算法。其中，一維數(shù)據(jù)的問(wèn)題域挖掘選取實(shí)現(xiàn)較為簡(jiǎn)單、且以質(zhì)心為圓心對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分的K-Means算法——為解決該算法初始類別數(shù)K值不確定，聚類質(zhì)量受初始聚類中心、噪聲和孤立點(diǎn)的影響較大等問(wèn)題，本研究在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段采用Canopy算法刪除孤立點(diǎn)，并初步確定K值和各個(gè)聚類中心，以降低算法的不穩(wěn)定性。對(duì)于簡(jiǎn)單多維數(shù)據(jù)的問(wèn)題域挖掘，本研究選取基于高斯混合模型（Gaussian Mixed Model，GMM）的聚類算法——該算法根據(jù)數(shù)據(jù)分布的特點(diǎn)不斷訓(xùn)練，以自動(dòng)擬合簇的形狀，適合多維且數(shù)據(jù)關(guān)系不明確的變量集。而對(duì)于復(fù)雜多維數(shù)據(jù)的問(wèn)題域挖掘，本研究首先利用主成分分析法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，之后根據(jù)新產(chǎn)生的特征因子數(shù)對(duì)應(yīng)采取改進(jìn)版的K-means算法或GMM算法。

③問(wèn)題歸因模型：在問(wèn)題域挖掘模型結(jié)果的基礎(chǔ)上，借助關(guān)聯(lián)規(guī)則算法找出各步驟答案的頻繁項(xiàng)集，并發(fā)現(xiàn)項(xiàng)與項(xiàng)之間的順序關(guān)系。前后項(xiàng)均為錯(cuò)誤類的關(guān)聯(lián)規(guī)則，說(shuō)明前項(xiàng)錯(cuò)誤大概率是導(dǎo)致后項(xiàng)錯(cuò)誤出現(xiàn)的主要原因，即后項(xiàng)錯(cuò)誤并不是真正的知識(shí)難點(diǎn)，而是由前項(xiàng)錯(cuò)誤導(dǎo)致。從教學(xué)有效性的角度考慮，篩選出該類規(guī)則后，只需重點(diǎn)關(guān)注前項(xiàng)（即實(shí)驗(yàn)時(shí)存在的關(guān)鍵問(wèn)題）即可。由于錯(cuò)誤記錄數(shù)占總記錄數(shù)的比值較小，故本研究將Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法中的支持度設(shè)置為1%，表示兩步驟的錯(cuò)誤類同時(shí)出現(xiàn)的概率應(yīng)大于1%；置信度設(shè)置為60%，表示前項(xiàng)錯(cuò)誤類的出現(xiàn)能導(dǎo)致60%概率以上的后項(xiàng)錯(cuò)誤發(fā)生。

3 可視化圖形選擇

三 物理虛擬仿真實(shí)驗(yàn)可視化學(xué)習(xí)分析的教學(xué)應(yīng)用

1 案例介紹

“霍爾法測(cè)量磁場(chǎng)”實(shí)驗(yàn)是大學(xué)物理和實(shí)驗(yàn)教學(xué)中的一個(gè)重要內(nèi)容，大多數(shù)高校都開設(shè)了該實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，在教學(xué)中具有代表性。基于此，本研究以上海市T大學(xué)的“霍爾法測(cè)量磁場(chǎng)”實(shí)驗(yàn)為例，介紹虛擬仿真教學(xué)過(guò)程及其可視化學(xué)習(xí)分析結(jié)果。本實(shí)驗(yàn)為“物理實(shí)驗(yàn)（下）”課程中的內(nèi)容，面向理工科一年級(jí)本科生開設(shè)，每年有約3000名學(xué)生參與該實(shí)驗(yàn)。虛擬仿真實(shí)驗(yàn)的教學(xué)內(nèi)容與線下實(shí)驗(yàn)基本一致，學(xué)生基于物理實(shí)驗(yàn)中心平臺(tái)仿真實(shí)驗(yàn)?zāi)K提供的實(shí)驗(yàn)簡(jiǎn)介、原理、內(nèi)容等學(xué)習(xí)資源進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，同時(shí)基于仿真程序搭建儀器、調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)、獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，并將實(shí)驗(yàn)報(bào)告文件提交至平臺(tái)，項(xiàng)目操作界面與實(shí)驗(yàn)報(bào)告界面如圖2所示。

圖2 “霍爾法測(cè)量磁場(chǎng)”虛擬仿真實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目操作界面（左）與實(shí)驗(yàn)報(bào)告界面（右）

2 分析過(guò)程

本實(shí)驗(yàn)分析數(shù)據(jù)由平臺(tái)上學(xué)生提交的實(shí)驗(yàn)報(bào)告文件批量讀取并轉(zhuǎn)換獲得，主要包括學(xué)生信息、實(shí)驗(yàn)次數(shù)、實(shí)驗(yàn)時(shí)長(zhǎng)、實(shí)驗(yàn)成績(jī)、完整的測(cè)量數(shù)據(jù)五部分內(nèi)容，這些內(nèi)容客觀、真實(shí)地記錄了學(xué)生在虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)中的學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)結(jié)果。具體的分析過(guò)程如下：①借助Minidom解析器解析XML實(shí)驗(yàn)報(bào)告文件，遍歷各節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)從半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的無(wú)損映射；借助正則表達(dá)式拆分非結(jié)構(gòu)化字符串類數(shù)據(jù)，提取其中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。②對(duì)殘缺、錯(cuò)誤、重復(fù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。③根據(jù)各步驟的數(shù)據(jù)維度采用相關(guān)聚類算法，對(duì)該實(shí)驗(yàn)的13個(gè)步驟分別進(jìn)行問(wèn)題域挖掘；挖掘后經(jīng)由教師驗(yàn)證，對(duì)各步驟的顯著答案類別進(jìn)行編碼與含義標(biāo)記，編碼格式為“HE步驟序號(hào)_類別序號(hào)”。④運(yùn)行Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，挖掘各步驟、各答案類別之間的顯著關(guān)系。⑤借助Excel、Echarts等工具實(shí)現(xiàn)問(wèn)題域挖掘結(jié)果和問(wèn)題歸因模型挖掘結(jié)果的可視化。

3 應(yīng)用效果

（1）實(shí)驗(yàn)特征分析模型：發(fā)覺學(xué)情異常點(diǎn)

依據(jù)從實(shí)驗(yàn)次數(shù)、平均實(shí)驗(yàn)時(shí)長(zhǎng)、實(shí)驗(yàn)成績(jī)、最高分四個(gè)維度分析得到的班級(jí)整體分布情況，可以初步掌握學(xué)生完成實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目的情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的學(xué)習(xí)異常現(xiàn)象。本研究對(duì)T大學(xué)參與“霍爾法測(cè)量磁場(chǎng)”實(shí)驗(yàn)的2730名學(xué)生為期一學(xué)期的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到15851條虛擬仿真實(shí)驗(yàn)記錄，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用條形圖繪制了“霍爾法測(cè)量磁場(chǎng)”實(shí)驗(yàn)特征分析模型統(tǒng)計(jì)圖，如圖3所示。教師可根據(jù)圖內(nèi)線條的花色和長(zhǎng)短，識(shí)別各維度數(shù)據(jù)的占比差異。

圖3顯示，從實(shí)驗(yàn)的最高分看，68.36%的學(xué)生處于90分以上的高分段。而在線下實(shí)驗(yàn)教學(xué)中，教師根據(jù)實(shí)驗(yàn)操作情況和實(shí)驗(yàn)報(bào)告內(nèi)容給出評(píng)分，僅有約46%的學(xué)生總評(píng)達(dá)到90分以上。經(jīng)對(duì)比，本研究發(fā)現(xiàn)學(xué)生的最高線上實(shí)驗(yàn)成績(jī)顯著高于線下（Sig.值為0.000），此結(jié)果證實(shí)了霍爾效應(yīng)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)的教學(xué)有效性。但從實(shí)驗(yàn)完成度來(lái)看，有36.29%的實(shí)驗(yàn)記錄得分＜5分，一半以上學(xué)生的實(shí)驗(yàn)次數(shù)＞3次，說(shuō)明學(xué)生無(wú)法通過(guò)一次實(shí)驗(yàn)就能完成所有的學(xué)習(xí)內(nèi)容。結(jié)合占比最大的半小時(shí)內(nèi)實(shí)驗(yàn)時(shí)長(zhǎng)記錄分析，可知許多學(xué)生并沒有認(rèn)真地對(duì)待每一次實(shí)驗(yàn)，他們可能利用物理實(shí)驗(yàn)課程最終成績(jī)選取整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中所得最高分的評(píng)價(jià)漏洞多次猜答案，以獲得高分。針對(duì)這個(gè)線上教學(xué)常見的問(wèn)題，教師需要精準(zhǔn)掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)行為，嚴(yán)格監(jiān)督其實(shí)驗(yàn)態(tài)度，指引學(xué)生從知識(shí)理解出發(fā)對(duì)知識(shí)進(jìn)行加工、內(nèi)化，避免走向唯分?jǐn)?shù)論的試誤型、無(wú)意義學(xué)習(xí)。實(shí)驗(yàn)特征分析模型初步表征了實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目的難度和實(shí)驗(yàn)完成度，有利于分析學(xué)習(xí)異常情況，為更深入的學(xué)習(xí)分析提供了依據(jù)。

圖3 “霍爾法測(cè)量磁場(chǎng)”實(shí)驗(yàn)特征分析模型統(tǒng)計(jì)圖

（2）問(wèn)題域挖掘模型：健全評(píng)價(jià)綜合度

霍爾電壓測(cè)量是“霍爾法測(cè)量磁場(chǎng)”實(shí)驗(yàn)的重難點(diǎn)內(nèi)容。本研究以該內(nèi)容的問(wèn)題域挖掘結(jié)果為例，采用多維平行坐標(biāo)系圖進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，結(jié)果如圖4所示。平行坐標(biāo)系將實(shí)驗(yàn)表格中的多維數(shù)據(jù)落點(diǎn)于多個(gè)等距數(shù)軸上，隨著數(shù)據(jù)的增多，各點(diǎn)連線后的形狀差異越發(fā)明顯。教師根據(jù)平行坐標(biāo)系中各類數(shù)據(jù)的線條形狀，即可快速識(shí)別不同的數(shù)據(jù)規(guī)律。該內(nèi)容聚類結(jié)果與平臺(tái)實(shí)際評(píng)分進(jìn)行比較，求得福爾克—馬洛斯指數(shù)（Fowlkes-Mallows Index，F(xiàn)MI）值為0.672，說(shuō)明成對(duì)的準(zhǔn)確率與召回率的幾何平均值較高，聚類質(zhì)量良好。

在圖4中，類別1為正確答案，由幾組正反向線性曲線構(gòu)成。對(duì)比正確答案，觀察其他類別在圖中各數(shù)軸上的值域范圍和數(shù)軸之間的關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)：①曲線整體距離零軸較遠(yuǎn)，即錯(cuò)誤數(shù)值的絕對(duì)值主要集中在0或10附近（類別3、4），導(dǎo)致該錯(cuò)誤的具體原因是霍爾效應(yīng)實(shí)驗(yàn)開始時(shí)未調(diào)零。②曲線呈波浪曲線而非線性變化，說(shuō)明不同數(shù)軸之間的符號(hào)沒有進(jìn)行正負(fù)轉(zhuǎn)變（類別6），導(dǎo)致該錯(cuò)誤的具體原因是學(xué)生未掌握換向法測(cè)量原理，數(shù)據(jù)呈單項(xiàng)遞增或遞減趨勢(shì)。③曲線呈震蕩，說(shuō)明部分極性設(shè)置錯(cuò)誤（類別2、7），該類學(xué)生在測(cè)量原理或磁場(chǎng)、電壓的設(shè)置有誤——如果是粗心導(dǎo)致，那么就要對(duì)學(xué)生的實(shí)驗(yàn)態(tài)度和學(xué)習(xí)習(xí)慣多加注意。但是，原因也可能在于學(xué)生對(duì)霍爾實(shí)驗(yàn)儀器開關(guān)的控制不熟練，導(dǎo)致部分符號(hào)出錯(cuò)。④曲線開口較小，與零刻度軸更為貼近，原因主要在于實(shí)驗(yàn)剛開始前未調(diào)零，或測(cè)量元件位置放置不當(dāng)，導(dǎo)致數(shù)值略微偏小（類別5）。基于問(wèn)題域挖掘模型分析結(jié)果，教師在物理虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)中可從實(shí)驗(yàn)操作、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理、實(shí)驗(yàn)知識(shí)點(diǎn)、實(shí)驗(yàn)態(tài)度等維度細(xì)化評(píng)價(jià)內(nèi)容。

圖4 “霍爾法測(cè)量磁場(chǎng)”中復(fù)雜多維數(shù)據(jù)的聚類結(jié)果圖

圖5 “霍爾法測(cè)量磁場(chǎng)”虛擬仿真實(shí)驗(yàn)各題答案的關(guān)聯(lián)規(guī)則圖

（3）問(wèn)題歸因模型：提升反饋精準(zhǔn)度

在有向關(guān)系圖中，各節(jié)點(diǎn)編碼名稱與問(wèn)題域挖掘結(jié)果一致。本研究采用有向關(guān)系圖，繪制了“霍爾法測(cè)量磁場(chǎng)”虛擬仿真實(shí)驗(yàn)各題答案的關(guān)聯(lián)規(guī)則圖，如圖5所示。圖5（a）呈現(xiàn)了“霍爾法測(cè)量磁場(chǎng)”實(shí)驗(yàn)中所有的關(guān)聯(lián)規(guī)則，圖5（b）對(duì)其中前后項(xiàng)均為錯(cuò)誤類的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行了可視化呈現(xiàn)。圖中箭頭由前項(xiàng)指向后項(xiàng)，表明前項(xiàng)是后項(xiàng)的因。經(jīng)驗(yàn)證，圖5（b）所得結(jié)果均與實(shí)驗(yàn)邏輯關(guān)系相符。從實(shí)驗(yàn)操作來(lái)看，由于霍爾電壓（HE6、HE8）、霍爾系數(shù)（HE10）、載流子類型（HE11）、載流子濃度（HE12）存在計(jì)算關(guān)系，如未將霍爾元件置于磁場(chǎng)中央而影響霍爾電壓的測(cè)量，必然會(huì)導(dǎo)致以上步驟出現(xiàn)一系列錯(cuò)誤關(guān)聯(lián)，即所有實(shí)驗(yàn)結(jié)果測(cè)量值均偏小。而從知識(shí)點(diǎn)掌握來(lái)看，概念理解不清的學(xué)生在第6、第8步驟均存在符號(hào)記錄錯(cuò)誤問(wèn)題（HE6_2、HE8_3），且該問(wèn)題會(huì)受實(shí)驗(yàn)內(nèi)部邏輯關(guān)系的影響，從而造成元件類型判斷錯(cuò)誤（HE11_0）。

在實(shí)驗(yàn)中，物理數(shù)學(xué)關(guān)系越復(fù)雜的物理量往往錯(cuò)誤率越高，也越難明確根本性的錯(cuò)誤原因。關(guān)聯(lián)規(guī)則歸因模型通過(guò)追溯錯(cuò)誤答案類別之間的關(guān)系，精準(zhǔn)定位錯(cuò)誤步驟，診斷錯(cuò)誤原因，有效解決了這一難題。該模型通過(guò)提升反饋精準(zhǔn)度，既提高了教師的在線輔導(dǎo)效率，又有利于改善學(xué)生的在線學(xué)習(xí)體驗(yàn)，避免其因?qū)W習(xí)陷入困境而出現(xiàn)厭倦感，保證了高質(zhì)量的學(xué)習(xí)[16]。

四 結(jié)語(yǔ)

相較于理論性課程，物理實(shí)驗(yàn)課程的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容更加復(fù)雜、實(shí)驗(yàn)答案更具開放性和關(guān)聯(lián)性，這進(jìn)一步加大了教師精準(zhǔn)診斷的難度，也強(qiáng)化了學(xué)生對(duì)及時(shí)、有效教學(xué)指導(dǎo)的需求。本研究發(fā)現(xiàn)，借助可視化學(xué)習(xí)分析可以表征虛擬仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分布規(guī)律，呈現(xiàn)清晰的物理量關(guān)聯(lián)關(guān)系，并幫助教師由原來(lái)基于經(jīng)驗(yàn)假設(shè)的教學(xué)逐漸轉(zhuǎn)為基于數(shù)據(jù)指導(dǎo)的教學(xué)，提高了教學(xué)效能，故在改善線上虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)效果方面潛力巨大。后續(xù)研究可在學(xué)情分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合相關(guān)學(xué)科特點(diǎn)和教學(xué)過(guò)程，增加對(duì)科研能力、設(shè)計(jì)能力、情感態(tài)度等更多維度的考察，從診斷、預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)、反饋等多方面發(fā)揮可視化學(xué)習(xí)分析方法的作用，從而不斷豐富精準(zhǔn)教學(xué)方案庫(kù)，建設(shè)更高質(zhì)量的虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)服務(wù)體系。

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Visual Learning Analysis in Physical Virtual Simulation Experiment——Taking the Experiment of “Hall Method to Measure Magnetic Fields” for Example

LI Yu-ying1NI Chen1[Corresponding Author]LIU Bing-jie2GUAN Jia1WANG Yi-meng1

With the development of large-scale virtual simulation experiment, the lack of personalized tutoring and real-time feedback restricts the teaching effect of the experiment. The highly simulated and immersive virtual simulation experiment provides a new way for networked, intelligent and personalized experimental teaching, which is the focus of the new infrastructure construction for national education. Accordingly, based on the visual learning analysis method driven by precision teaching, combined with the multi-answer and highly coupled heterogeneous data characteristics generated in the process of virtual simulation experiment, this paper designed three feature models of experimental feature analysis, problem domain mining and problem attribution, which can help teachers accurately diagnose students’ learning effects of virtual simulation experiments from the perspectives of knowledge mastery, experimental attitude and experimental operation methods with the help of intuitive visual graphics, so as to realize personalized guidance. At the same time, taking the experiment of “Hall method to measure magnetic fields” as an example, this paper carried out teaching application, analyzed application effects, and clarified the relationship between the experiment difficulties and the experiment errors, based on the above three feature models. The visual learning analysis in physical virtual simulation experiment in this paper was helpful for the digital intelligence transformation and upgrading of physical experiment teaching, and could promote the construction of a sustainable high-quality virtual simulation experiment teaching system.

visual learning analysis; virtual simulation; precision teaching; college physics experiment

G40-057

A

1009—8097（2022）09—0091—09

10.3969/j.issn.1009-8097.2022.09.010

本文為虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)創(chuàng)新聯(lián)盟項(xiàng)目“虛擬仿真物理實(shí)驗(yàn)精準(zhǔn)教學(xué)評(píng)價(jià)研究”（項(xiàng)目編號(hào)：VSE21013R07）的階段性研究成果。

李漁迎,在讀碩士，研究方向?yàn)橹腔劢虒W(xué)及物理實(shí)驗(yàn)信息化教學(xué)研究，郵箱為1930937@#edu.cn。

2022年2月20日

編輯：小米