文摘

为了澄清之间的定量关系学生的视觉清晰、舒适和环境亮度高校多媒体教室的光环境,得到的阈值和影响趋势亮度,视觉清晰,和视觉舒适的光环境的多媒体教室,本文提出了研究相关影响参数的多媒体教室的光环境。分析的基础上在中国多媒体使用的现状,本文提出了以亮度为室内光环境评价的主要参数进行学生的主观评价实验。能反映的亮度范围的视觉清晰度和视觉舒适实验者提取利用多媒体结合屏幕投影和HDRI技术。最后,通过分析实验数据,结合心理物理的操作性定义阈值,视觉之间的功能关系清晰、舒适、和多媒体教室的光环境的亮度是通过回归分析和阈值和极端点数据计算。实验结果表明,当亮度范围是370.83 cd / m²≤X≤558.47 cd / m²,它有更好的视觉清晰度和视觉舒适。当亮度对比接近10:1,视觉清晰是最高的;当亮度对比接近5:1,视觉舒适是最高的,减少双方的改变它的值。结论。本次试验研究的结果可以提供一个依据有关法律、法规制定和修订未来并提供一个参考多媒体教室的光环境设计在中国。

1。介绍

光环境指的是生理和心理环境与室内空间建立的功能和形状变化的光(自然采光和人工照明)和颜色(色调,色温、表现力和颜色分布)(1]。光环境主要分为自然光环境和人工光环境。自然光环境自然照明,自然光的室内使用。人工光环境是人工照明,它使用发光灯来补充不足白天照明在建筑空间中由于时间、天气、和其他原因。它是一个人工测量满足研究的需要,生活,和工作。它可以根据人们的需求灵活调整达到理想的照明效果。

不同的建筑类型有不同的光环境,因为不同的空间功能要求光有不同的要求。所示的建筑“建筑照明设计标准GB 50034 - 2013,”所需的照度值也显示不同类型的活动(2]。建筑照明环境的设计不再是单纯依赖照明和照明的规范和标准,但是发展中走向人性化设计理念。建筑照明环境的评估和研究也逐渐提高。根据不同的评估指标,室内光环境的评价建筑主要分为两种类型。一是部分定量评价研究,这是一个综合评价基于照度和亮度等客观指标。它需要测量的物理参数,如照明光环境的建筑空间,然后参考相关标准来评估光环境的优点和缺点。另一个是定性研究,直接使用舒适等主观评价指标综合评价,这需要大量的受试者参与实验(3]。因为有相关标准和规范对客观指标,他们通过相关仪器可以测量和评估。然而,主观指标的选择涉及到知识在许多领域,如人类心理学和行为学,评估过程也是很复杂的。

2。文献综述

郑和Crowcroft说提出了室内光环境舒适曲线和认为,对于任何给定的环境色温(其他光源,模仿固体放电光源的光色,我们使用相关色温),有一个舒适的照明范围;值低于这个范围会使人们感到黑暗和寒冷,和值高于这个范围将使人们感到不自然4]。Gerla Tzu-Chieh蔡回顾了研究结果的视觉舒适的室内光环境在最近的十年里,做了一个多维的评价和描述各种指标描述室内光环境的属性,在使用这些指标时,提出优化建议,为相关从业人员提供设计基础在建筑行业5]。赵et al .,通过调查工作面在室内光线的照明环境和用户的满意度与光环境,显示之间的近似关系满意度的室内光线的照明环境和工作面使用二次回归拟合的方法获得,并指出,当工作面的照明是100 - 2100 LX,人们对室内光环境满意,而当照明的工作面是1000 - 1200 LX,光环境的满意是最高的6]。王等人的工作表面照明设置200 - 900 LX的人工照明实验确定工作面空间照明的区别最佳视觉效果和最佳工作条件下视觉舒适的室内空间用户。结果表明,受试者的视觉效果是最好的照明下超过900 LX,以及400年和500年之间的照明LX让受试者感觉最舒适。建议应该适当考虑视觉舒适因素的照明环境的追求高效率的工作和精神刺激(7]。Kumar等人研究了视觉舒适的主题在屏幕上阅读和纸张阅读照明和色温的不同组合在一个小办公室通过主观评价实验。实验设置500 LX和750 LX照度和3000 K, 4000 K, 6500 K环境色温组合条件这两个视觉任务(8]。实验结果表明,光源的色温对视觉舒适非常重要和心理感受的主题。低色温、低照度和色温高,照度高更符合用户的心理偏好。Puguan等人的研究结果表明,光照低于300 LX不能满足用户的视觉舒适度需求,上述照明500 LX改善视觉舒适,毫无意义的影响和相关色温的变化对环境光的亮度(CCT)和心理愉悦的程度可以忽略9]。

国内外学者主要从两个方面探索视觉适用性的评估的视觉清晰度和视觉舒适。尽管有许多研究方向和结论对教室光环境,国内外仍有缺陷:很少有研究对多媒体教室光环境的亮度得到评价主体为主要评价参数。和缺乏定量研究主观评价学生的视觉清晰度和视觉舒适结合客观的实验数据。

基于大学生的主观感受在多媒体教室的光环境,本文利用高动态图像(HDRI)技术和考虑亮度为主要参数评价教室光环境的质量。多媒体教室的光环境的影响对学生的视觉清晰度和视觉舒适主观评估和收集实验数据,然后进行定量分析和研究。结合心理物理的操作定义阈值,视觉之间的功能关系清晰,舒适,和亮度在多媒体教室的光环境是通过回归分析,并计算阈值和极端点数据。最后,阈值和影响的趋势,可用于确定亮度范围,视觉清晰,视觉舒适的多媒体教室光环境。讨论视觉之间的关系清晰、舒适、环境亮度的多媒体教室可以提供一个参考的设计多媒体教室光环境和未来相关标准的制定。

3所示。研究方法

3.1。相关方法

3.1.1。评价方法

目前,测量受试者的视觉清晰度和视觉疲劳国内外基本上意味着测量指标相关的视觉清晰度和视觉疲劳,从而间接地量化指标相关的视觉清晰度。根据本研究的实验内容和测试人员的特点,设计以下两种方法:(1)主观评价和反馈评价的视觉清晰度和视觉舒适,使用调查问卷设计的基础上的语义不同规模下的李克特量表。使用适当的视觉主观评价方法,我们描述疲劳特征如嗜睡、和眼睛不适。根据不同的评估方法,筛选问卷调查,主观评价问卷调查和回访问卷设计(10]。(2)测量的视觉工效学完了。根据工作完成的数量和错误率,视觉疲劳状态的工作材料设计,和各种各样的材料,如数字识别表和图形识别(蓝岛环)选择实验。

3.1.2。视觉识别对象

本实验测试采用教室的光环境下各种各样的气候条件,从黑夜到阴天,然后室内光环境的亮度范围当没有云在一个晴朗的日子,所以它可以反映了相应的实验结果从一个大范围(11]。通过自然采光和教室的屏蔽遮阳窗帘,并结合或关闭照明灯具,室内光环境可以调节屏幕的亮度的投影机将不会调整。

我们使用thevisual灵敏度测试表、文本、图片丰富的色彩和细节,和计算机课件制作PowerPoint软件构建文本文件与多个大小不一的颜色和数量,这是方便受试者判断每个情况下的视觉清晰度,也可以避免颜色平等因素对实验结果的影响。拉丁方设计和循环方法用于抵消由于错误造成的参与秩序,投影,播放顺序的学生参与评价实验和自己的因素。

3.2。实验设计

3.2.1之上。实验参数的选择

过去,分析和研究的多媒体教室的光环境专家、学者主要用于教学工作的照明表面,如台式电脑和黑板,甚至眼睛位置的表面光照的物理参数测量多媒体教室的光环境,和很少使用亮度作为物理参数测量的光环境。因为亮度本身是人的光强度的感觉,这是一个数量,可以更直接地反映人们的主观感受12]。只有关国家规范使有关规定在室内照明光环境的建筑但不提出指导建议在教室的室内光环境的变化环境亮度和多媒体设备的使用。在过去,亮度信息通常是不习惯为主要参考参数的研究。主要原因是亮度信息的收集和提取是一个比较困难的过程与其他物理参数。然而,随着测量技术的进步和科学的方法,直接提取亮度参数可以反映建筑室内的光环境的地方。因此,本实验以亮度参数为参考依据和相关点的亮度信息,如亮度值最高,最低亮度值的平均亮度,和相关点的亮度为主要参考参数。

3.2.2。亮度参数的提取方法

摘要高动态范围图像(HDRI)技术与浮点值存储方法用于提取亮度参数实验。在这个实验中,佳能5 d Mark II,一枚CMOS感光元素数码单反,再加上标准的50 mm镜头,用于提取亮度参数信息在正常视野。首先,分时和多重曝光拍摄进行测试目标在同一光环境场景获得低动态数字图像具有不同的曝光13]。然后,使用专业的形象合成软件和Photoshop CS6 Photomatix 5.1,与不同的暴露水平低动态范围图像合成高动态范围图像。合成高动态范围图像后,图像中的亮度和亮度对比度信息通过软件准确地从图像中提取HDR观众v1.4,由天津大学独立开发。

3.2.3。实验环境和人员选择

初步调查和数据收集的实验研究表明,典型的建筑平面的选择多媒体教室主要是矩形,用窗帘多媒体投影设备,单向侧窗照明,或高侧窗采光的另一边14]。因此,“建筑光学实验室”的大学课堂上面的典型特征和设施,可以积极地调整控制自然和人工照明光环境被选中作为实验模拟实验的网站。31人21到28岁之间被随机选中的大学。一半的学生是男性,一半是女性。严重影响视力和判断的因素,如色盲和色弱,被排除在外,以确保每个主体参与测试正常颜色和视觉15]。

测试点的选择是基于照明测量方法(GB / t5700 - 2008),教室的实际使用空间,视觉识别材料所需的评价方法和国际视力评估表,和实际使用多媒体教室的座位的位置。同时,结合投影屏幕的大小和位置的关系,三组9个不同的测试点的水平距离3米,5米和7米投影屏幕的选择和测试点的垂直高度从地面1.2米(指定的坐高照明测量方法)。

3.3。研究过程

3.3.1。Preevaluation实验

通过preexperiment,找到问题,具体的实验措施调整,改进实验方案,最后的实验过程是通过一个小批preevaluation实验。每组的实验将在指定的时间和在实验现场。都是多云,阳光明媚的天气条件,并据此完成每个实验环节preexperiment [16]。三个时间段,8:00-12:00,13:30-18:30日和19:00-21:00,被选中的学生经常使用多媒体教室,在multitime段实验。preevaluation实验是一个小样本实验。考虑不同的实验内容设置preexperiment,实验分为三个部分根据试验持续时间的变化在每个部分和实验内容。根据拉丁方设计的要求,6人被选作实验。视觉对每个参与者进行测试以确保每个参与者在测试正常视力。

3.3.2。大型批量评价实验

通过preevaluation实验,更极端的影响参数的值将被去除,剩下的参数数量存在明显不同,参数范围变得越来越小,亮度不同间距是适当的。然后,筛查结果preexperiment参数数据的筛选和优化,和在此基础上进行的实验是17]。然后,通过大样本大小的主观评价实验,得到了大量的实验数据,更改规则和阈值的视觉清晰度,视觉舒适,亮度对比是通过计算获得的。

根据大批量的主观评价实验,共有1116个实验数据得到:558视觉评价作业材料和1116年评价问卷调查,反馈问卷,访谈问卷。我们安排视觉清晰度和视觉舒适的平均分数据preexperiment的计分法。统计结果的平均得分在不同实验参数如表所示1。

在这个实验中,获得的数据从preexperiment和大型批量评估实验分析如下。

(1)可靠性分析。本文的内部可靠性分析克伦巴赫系数用于可靠性分析。通过每个评估项目的基本描述统计和计算通过使用SPSS软件,视觉舒适的可靠性系数和视觉清晰的preevaluation实验分别为0.828和0.882,表明良好的内部一致性。大批主观评价实验的可靠性系数分别为0.805,0.811,0.832,0.795,0.821,和0.756,分别接近0.8及以上,表明高一致性。

(2)相关分析。根据preexperiment SPSS分析结果的相关性分析,与视野亮度的变化,意味着皮尔逊相关的视觉清晰度和视觉舒适的平均分数变化规律和绝对值高于0.8。当两人在最高的亮度值点的两个,500 cd / m²和400 cd / m²有很强的正相关,相关性是0.826和0.912,分别有一个强大的最高点后负相关,相关性的绝对值是0.964和0.985,分别。

关联数据的大量的主观评价实验。其中,我们有以下几点:①视力:当亮度值为500 cd / m²它到达的最高点评估值,并减少之前和之后的值。分析结果显示出显著相关性,相关性的绝对值值为0.92;②视觉舒适:当亮度值为400 cd / m²它到达的最高点评估值,并减少之前和之后的值。分析结果显著相关,相关性的绝对值值是0.865。

同时,亮度对比和变化之间的皮尔逊相关视觉清晰度和视觉舒适的平均得分也经常变化和绝对值高于0.7。当亮度对比接近10:1、视觉锐度是最高的和视觉清晰度降低双方的变化对比价值;当亮度对比接近5:1,视觉舒适是最高的和相同的视觉舒适度降低双方的价值观。

4所示。结果分析

根据主观评价实验的设置调查问卷,我们以视觉舒适度评价量表为例(视觉清晰度评价规模也是一样)。主观评价量表,1分代表“很不舒服”,代表“不舒适”是2分,3分代表“一般”,代表“更舒适”是4点,和5分代表“非常舒服”。同时,我们给1点”很清楚,“2分”不太清楚,”“平均”的3点4点为“相对明确,”和5点“非常清楚”。

阈值计算的阈值是视觉清晰度和视觉舒适的光环境的多媒体教室。因为清晰和自我安慰因人而异,这是一个比较主观的概念。目前,对亮度值没有明确的监管视野的多媒体教室,这是视觉清晰度和视觉舒适的价值(18]。因此,以视觉舒适为例(此句可用于视觉清晰),提出了一种阈限值为50%时获得的主观评价得分大于或等于4,这是一个更高的标准价值的视觉舒适的光环境的亮度参数在多媒体教室;当主观评价得分小于或等于2,获得50%的阈限值的价值开始引起视觉不适。

4.1。统计频率的百分比

统计百分比的视觉清晰度和亮度视觉舒适在不同实验参数如表所示2和3。

4.2。阈值计算

50%的阈限值的计算获得的分数一批大型主观评价实验是大于或等于4表所示4。

我们使用线性插值方法计算出绝对阈值和设置相对应的绝对阈值的刺激值比例为50%X获得以下公式:

同样,50%的阈限值视力可以获得当评分≤2所示

根据绝对阈值的计算结果通过上述线性插值方法,50%的亮度阈值获得当实验得分大于或等于4 = 370.83 cd /米²和575.65 cd / m²分别;阈值限制的值50%视力时获得的分数小于或等于2 296.44 cd / m²和651.01 cd / m²,分别。

亮度变化的阈限值为视觉舒适度计算表数据5。

我们使用线性插值方法计算出绝对阈值和设置相对应的绝对阈值的刺激值比例为50%X获得以下公式:

同样,50%的阈限值时可以获得视觉舒适分数小于或等于2,如图所示

根据绝对阈值的计算结果通过上述线性插值方法,50%的亮度阈值获得当实验得分大于或等于4 = 290.8 cd /米²和558.47 cd / m²分别;50%的阈限值时视力得到分数小于或等于2 722.42 cd / m²。应该注意,由于亮度参数的范围的限制在这个实验中,当比分是小于或等于2,两个阈值从实验结果没有显示19]。

4.3。分析大型批量主观评价实验结果

亮度阈值进行比较后的视觉清晰度和视觉舒适的高和低标准,发现高和低标准的值之间的差异很大。回顾现场调查和测试数据,分析法律价值的视觉清晰度和视觉舒适度计算在这个实验中是作为值可以达到清晰的视觉清晰度和可怜的视觉清晰度,分别;和阈值点,可以带来更好的视觉舒适性和视觉舒适即将恶化[20.,21]。

根据阈值的定义和上面的数据规则,我们可以分析如下。

4.3.1。视觉清晰

当实验得分大于或等于4,50%亮度阈值限制370.83 cd / m²和575.65 cd / m²分别时,亮度范围是370.83 cd / m²≤X≤575.65 cd / m²,它有更好的视觉清晰度。当分数小于或等于2,50%的阈限值视力是296.44 cd / m²和651.01 cd / m²亮度范围时,x≤296.44 cd / m²和X≥651.01 cd / m²,视力很差。视力的平均分数评价和亮度的变化规律是做成一个趋势分析图表,如图1。

4.3.2。视觉舒适

当实验得分大于或等于4,50%亮度阈值限制290.8 cd / m²和558.47 cd / m²分别时,亮度范围是290.8 cd / m²≤X≤558.47 cd / m²,它有更好的视觉舒适;50%的阈限值时视力得到分数小于或等于2 722.42 cd / m²,也就是说,当亮度范围是722.42 cd / m²≤X,视力很差。视觉舒适的平均分数评价和亮度的变化规律是做成一个趋势分析图表,如图2。

4.3.3。亮度对比度值分布

从上面的大批主观评价实验,根据上述方法,更大的价值的概率分布提取亮度对比数据如表所示6,它的变化趋势如图3。

4.3.4。间隔重合部分

从上面的实验数据,我们可以分析阈值区间的重叠部分,也就是说,善与穷人之间的间隔的视觉清晰度和视觉舒适(22]。当亮度获得50%的阈值实验分数的视觉清晰度和视觉舒适大于或等于4的同时,也就是说,当亮度范围是370.83 cd / m²≤X≤558.47 cd / m²这间教室光环境有更好的视觉清晰度和更好的视觉舒适的同时。阈值的50%视力当实验获得的分数小于或等于2,也就是说,当722.42 cd / m²≤X,这间教室光环境糟糕的视力和比较视觉舒适同时[23]。同时,节中描述4当亮度对比接近10:1,也就是说,当亮度范围是300 cd / m²≤X≤500 cd / m²视觉锐度是最高的,视觉清晰度降低从一边到另一边的改变亮度对比价值;当亮度对比接近5:1,也就是说,当亮度接近400 cd / m²,视觉舒适是最高的。同样的,视觉舒适随两边的值。如图4之间的关系是亮度,对比度,视觉清晰和视觉舒适。

从图可以得出结论,当亮度范围是370.83 cd / m²≤X≤558.47 cd / m²这间教室的光环境具有良好的视觉清晰度和视觉舒适的同时。为了更好地反映巧合间隔的视觉清晰度,视觉舒适,和亮度对比在相同的亮度范围,亮度对比的价值降低了10倍,他们的变化趋势是观察与视觉清晰度和视觉舒适的平均分数(24]。巧合的阈值区间和变化趋势的视觉清晰度,视觉舒适,和亮度,以及比较分析亮度图,如图所示5。

总体变化趋势可以从上面的变化关系进行了分析。当亮度范围是370.83 cd / m²≤X≤558.47 cd / m²这间教室的光环境具有良好的视觉清晰度和视觉舒适的同时。此时,亮度对比价值很低,可以反映出,当亮度相对较低,会有更好的视觉清晰度和更好的视觉舒适25]。在这里,我们介绍的概念参考目标价值和当前值和制定50%的阈限值时获得的评价得分在一批大的主观评价实验中小于或等于2作为未来发展所需的当前值。50%的阈限值时获得的评价得分在一批大的主观评价实验中是大于或等于4是制定目标需要实现未来发展价值。

4.4。亮度变化对视觉主观评价的影响

4.1.1。变化趋势

之间有很强的相关性的视觉清晰度和视觉舒适的光环境高校多媒体教室和亮度的变化,这直接影响到视觉效果,视觉体验和主观感受。评价因素的选择多媒体教室空间的光环境是确定评价指标的基础在接下来的论文。根据光的测量环境中高校多媒体教室空间,指的是有关规范和标准,光环境评价的客观影响因素主要空间的整理和分析,包括照明、照明均匀,亮度均匀,色温,显色,反射率和眩光。如图6是构成模型的空间光环境的客观影响因素评估高校多媒体教室。根据亮度变化之间的关系和视觉清晰度和视觉舒适,本文根据平均分数变化趋势图的主观评价和每一个阈值,如图7和8。

从数据可以看出7和8的趋势,视觉清晰,视觉舒适,亮度参数大致相同。当亮度值大约是500 cd / m²,视觉清晰度和亮度值的变化呈正相关;当亮度值大约是500 cd / m²视觉清晰,亮度值的变化呈负相关;当亮度值大约是400 cd / m²,视觉舒适与亮度值的变化呈正相关。当亮度值大约是400 cd / m2,视觉舒适与亮度值变化量负相关。尽管一些变化趋势图可以看出,具体变量值不明确,需要进一步分析。

10/24/11。SPSS曲线回归

曲线回归是一种数据分析方法,将根据数据的特点,然后执行线性回归或使用曲线拟合原始数据拟合的方法,确定曲线回归方程。

本节研究亮度参数变化之间的关系和视觉清晰度和视觉舒适高校多媒体教室,并使用软件进行曲线拟合发现亮度变化之间的定量关系和视觉清晰度和视觉舒适,最后确定曲线方程。通过曲线方程,具体变化趋势进行分析,和亮度值,使视觉上能找到最清晰和最舒适的,分别的亮度值,需要达到满足一定视觉清晰或视觉舒适。

曲线回归的步骤主要包括以下几点:首先,我们使用折线图来初步判断曲线类型。减少失明的曲线估计,有必要先画一条线图表,根据依赖和独立变量的变化趋势折线图,你可以选择一个合适的函数以适应数据点。然后,我们执行曲线回归分析。计算机处理后的曲线回归完成后,选择最合适的曲线回归类型根据计算机的输出结果和的平方值判断系数r .最后,根据拟合曲线的回归类型和每个系数的值,函数公式。

(1)画一个(X, Y)折线图视觉之间的关系清晰,视觉舒适,和亮度参数,如图9和10。亮度之间的关系,视觉清晰,视觉舒适可以初步观察,和独立和相关的变量之间的关系可以被认为是接近曲线。因此,曲线回归分析可以继续。

(2)曲线拟合。根据线的变化趋势图表,曲线的形式初步判断和选择二次函数和三次函数拟合。

根据自变量和因变量的定义,确定了多媒体教室的亮度值作为一个独立变量和视觉清晰或视觉舒适度的评价得分作为因变量决定。

实际数据的折线图的视觉清晰度和亮度和二次三次函数曲线方程的拟合图所示的数字11和12。

(3)根据数据进行曲线拟合。从SPSS软件的数据模型和参数评估,可以发现R²值确定系数的二次曲线模型和三次曲线模型是0.788和0.962,分别表明质量和两个回归模型的拟合效果相对较好。

拟合二次函数曲线方程的视觉清晰度和亮度

拟合三次函数曲线方程的视觉清晰度和亮度

根据实际情况和审查实验情况和实验值的趋势,后亮度达到800 cd / m²视觉清晰应该减少的趋势,增加亮度,所以排除结合立方函数图和功能公式。同时,由于实验的定义范围,独立和相关的变量有实际的领域范围,理论上。在这方面,如果使用二次函数方程,亮度值达到最高点的视觉清晰度可以计算约506.25 cd / m²。

同样,实际数据的折线图视觉舒适和亮度和二次三次函数曲线方程的拟合图所示的数字13和14。

根据数据进行曲线拟合。从SPSS软件的数据模型和参数评估,可以发现R²值确定系数的二次曲线模型和三次曲线模型是0.771和0.979,分别表明质量和两个回归模型的拟合效果相对较好。

视觉舒适的拟合二次函数曲线方程和亮度

拟合三次函数曲线方程的视觉清晰度和亮度

根据实际情况和审查实验情况和实验值的趋势,后亮度达到800 cd / m²视觉清晰应该减少的趋势,增加亮度,所以排除结合立方函数图和功能公式。同时,由于实验的定义范围,独立和相关的变量有实际的领域范围,理论上。在这个领域,视觉舒适的亮度值到达最高点可以根据二次函数的计算方程,也就是大约422.54 cd / m²。

5。结论

本文提出一种方法提取多媒体教室的光环境利用高动态范围图像,提出一种新的方法和理念用于测量光环境。然而,目前,multiexposure方法用于获得高动态范围图像,呆在测点的一段时间,和动态场景的信息采集效果很差。希望未来的研究可以提高获取高动态范围图像的方法或开发一个更直观、有效的方法提取视觉亮度接近人眼。

考虑的因素的健康照明、节能和环境保护、治疗和选择多媒体教室的光环境,我们应充分考虑自然采光的使用,采用窗帘可以调整自然光线的透过率,等等,所以,自然光线的强度和方向进入教室可以根据需求调整,并结合这些调整方法与光传感装置自动调节室内光线和照明光的量。

在这项研究中使用的白色塑料窗帘属于反射光源类型的屏幕和使用静态的视觉识别对象。在实际的教学环境,还有多媒体教学工具与自发光和不同的动态回放频率,如液晶电子白板。这些设备的具体的影响程度和影响规律需要进一步研究。

数据可用性

标签数据集用于支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作被广州大学的技术和业务支持