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學習績效與教室照明環境研究述評

2019-11-07    

來源:光方評臺

   作者:孫寶石,滑鐵盧大學系統設計工程系  

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導語: 照明是教室環境中的一個重要因素。照明不僅對學生的視力有影響,也會影響學生的學習績效。本文檢索了2000年以后的113篇相關文獻,并依據最終選取的52篇文獻,對教室照明與學生績效相關性研究的發展歷程、研究框架、實驗方法做了回顧,總結了當前的認識和爭議。

  作者簡介:孫寶石,滑鐵盧大學系統設計工程系(加拿大 滑鐵盧 N2L3G1);李宗臣(通訊作者)(E-mail:[email protected]),男,廊坊市教育局教學儀器站(廊坊 065000);曹石(E-mail:[email protected]),男,滑鐵盧大學系統設計工程系(加拿大 滑鐵盧 N2L3G1)

  內容提要:照明是教室環境中的一個重要因素。照明不僅對學生的視力有影響,也會影響學生的學習績效。本文檢索了2000年以后的113篇相關文獻,并依據最終選取的52篇文獻,對教室照明與學生績效相關性研究的發展歷程、研究框架、實驗方法做了回顧,總結了當前的認識和爭議。在此基礎上,本文指出相關研究已進入場景化階段,并為后續研究提供了一些建議,包括:用學習成績等客觀數據替代主觀評測問卷,對被試人群按特征進一步細分,擴大樣本數量及采用機器學習進行數據分析。

  關 鍵 詞:內環境質量(IEQ) 教學環境 亮度 色溫 學習績效

  中圖分類號:B849文獻標識碼:A文章編號:1006-6020(2018)-04-0291-13

  青少年學生處于生理和心理發育期,并且長時間在教室內學習,因此學生所處的教室環境對他們的身心健康和學習效果有著不可忽視的影響。Gilavand(2016)認為教室是一個特殊的社交空間,健康的環境能夠在學生的社會化過程中提高學生的績效。教室環境包括諸多因素,對于有些影響因素,研究者已基本形成共識,例如Earthman(2004)將溫度、取暖和空氣質量列為影響學生學習效果的重要因素。而對于照明對學生學習效果的影響,以往研究尚未給出明確的結論(Higgins et al.,2005)。研究人員試圖從不同角度找出教學環境的最佳照明方案,同時,關于教室最佳照明方案的爭論和探索也沒有停止過。

  最近十多年來,室內照明技術發展迅速,照明系統能夠更精細地控制亮度與色溫。與此同時,學校教學場景也越來越豐富,而單一照明方案無法滿足教學場景多樣化的需求。這些發展和變化給教室照明設計提供了創新的空間和可能性,也對教室照明環境研究提出了新的要求。本文的目的是通過調查和整理以往關于教室照明環境對學生學習績效影響的學術文獻,歸納和分析相關研究的共性、問題,以及發展趨勢,并在此基礎上為后續研究提供參考和建議。

  1 文獻來源

  本研究檢索文獻來源包括:Google Scholar、Elsevier、ResearchGate、百度學術,以及中國專利庫。檢索關鍵詞(英文和中文)是從以下A、B、C三個組中各選取一個,構成一個檢索條件,例如:classroom+lighting+concentration。文獻檢索過程按此規則嘗試各種組合。

  A組:classroom,school,student,indoor environment,教室,學生

  B組:light,lighting,brightness,color-temperature,illuminance,照明,色溫

  C組:performance,behavior,concentration,attention,productivity,learning,perception,成績,績效

  考慮到研究的時效性,年份篩選條件設置為2000年及以后。最初檢索結果包含113篇文獻,對文獻泛讀后去掉了其中與教育無關的研究(如辦公室、商業等)25篇,而后根據教育領域專家的意見最終選取其中47篇文獻精讀,精讀過程中從論文所引用的文獻中又補充了5篇(個別文獻早于2000年),因此,最終共精讀52篇文獻。

  2 研究背景

  照明對人的作用包括視覺效應和非視覺效應。人類視網膜上的視覺感受器包括視錐細胞和視桿細胞。視錐細胞集中于視網膜中央凹區域,對視覺信息的細節分辨率高,且有三種視錐細胞為顏色知覺提供信息。但是視錐細胞工作需要較高的照明亮度。在較暗的環境下,視覺更加依賴視桿細胞,但是視桿細胞分布較為稀疏,對視覺信息的細節分辨率較低,也無法分辨顏色。因此,照明亮度對視敏度和顏色分辨能力的影響是非常明顯的。已有研究闡述了燈光的質量(如頻閃、炫光)和顏色是如何影響視覺能力,進而影響學生的學習成績的(Mott et al.,2012)。除了視錐和視桿細胞之外,人眼視網膜上還存在第三類感光細胞,專門負責傳遞環境光線信息給大腦的生物鐘調節器,影響生物節律(Berson,et al.,2002)。這類細胞接受到光線刺激(特別是藍光波段),會導致大腦中激素分泌的變化,褪黑分泌素減少,皮質醇分泌增加。褪黑素是睡眠激素,它的減少會讓人興奮,不易入睡。皮質醇的增加則使人注意力集中,心率加快。光照的效應也存在于分子生物學層面。2017年諾貝爾生理學或醫學獎頒給3位美國科學家,獲獎理由為“發現了調控晝夜節律的分子機制”,從而為光照對生物體的影響提供了分子生物學的基礎依據(Mealey-Ferrara,Montalvo,and Hall,2003)。光線對生物節律的影響屬于照明對人的非視覺效應(Berman,2008;Huang,2010;Fabio et al.,2015)。非視覺效應也包括光線對人的健康、情緒和機敏度的影響。研究發現人工照明的亮度和色溫對人體的許多生理指標,如血壓、心率變異、腦電波,以及體溫也有顯著影響(Sleegers et al.,2013)。

  盡管室內照明環境需要考慮的因素很多,但對光照本身而言主要的考慮是光照度和色溫。光照度,即亮度,單位為勒克司(lux),指的是被攝主體表面單位面積上受到的光通量。1勒克司相當于被攝主體每平方米的面積上,受距離1米且發光強度為1燭光的光源垂直照射的光通量。色溫(correlated color temperature,CCT)的度量單位為開爾文(Kelvin),用K表示。色溫指的是當一個光源的顏色表現與某一溫度下的黑體輻射的光色相近似時,便用此時黑體的溫度來表示該光源的色溫。高色溫光源偏冷色(藍、白),低色溫光源偏暖色(紅、黃)。目前教室照明環境研究的主要內容就是通過實驗測試和數據分析,尋找更合適特定教學場景的亮度與色溫的組合。

  3 相關研究的發展歷程

  室內照明是一個復雜系統,涉及的方面很多,比如光源的各種特性、具體的使用場景、參與者的個體差異等等。而受到照明產品技術和應用環境的限制,這必然是一個逐步完善和深入的過程。通過對這個過程的回顧和梳理,我們可以找出發展的趨勢和規律。

  最初,研究人員關注自然光和人工照明的區別。Hathaway(1983)發現老師和小學生更喜歡自然光,其后的一些研究則表明自然光更能對學生產生積極影響(Rittner and Robbin,2002;Heschong,2003;Earthman,2004)。然而,教室單純依靠自然光不現實(Higgins et al.,2005),而且不足或者過度的自然光都會引起學生的抱怨(Singh and Arora,2014)。因此,可控的自然光配合適當的人工照明對學習績效非常重要(John & Timothy,2005)。考慮到自然光的控制在建筑完成后,主要靠玻璃和窗簾,調節的效果非常有限。因此,對人工照明的研究逐漸成為室內照明環境的重點。

  轉入人工照明研究后,研究者首先關注的是人工照明的質量。其中,對健康有直接影響的因素包括頻閃、炫光、顯色指數以及熒光燈黑化問題等。這些問題引發的抱怨很多,例如頭疼、眼疲勞、身體疲倦、注意力不集中、近視等(Higgins et al.,2005;An et al.,2008)。隨著學校照明標準的完善和提高以及LED(發光二極管)的普及,合格的LED產品憑借其高效、體積小、節能、環境友好以及實時頻譜可調等特性得到廣泛歡迎和使用(Smet et al.,2011;et al.,2010),光源的質量本身已經不再是障礙,關鍵在于如何應用。

  之后越來越多學者開始研究室內照明的亮度,各國也陸續出臺了相關標準,例如:美國、英國、中國等國家都規定教室的平均照度不應低于300 lux,且一般要求亮度分布均勻。那么教室里的照明亮度是否越亮越好?做到亮度均勻分布是否就足夠了?近期研究結果傾向于否定的答案。雖然一些研究表明高亮度(如1000 lux)能夠提高學生注意力(Sleegers et al.,2013;Singh and Arora,2014),減少困倦、增加活力和提高興奮程度(Smolders,2014;Fabio et al.,2015),然而,Winterbottom(2009)認為過量照明會引發身體不適和眩光失能(Kim and Koga,2005;Osterhaus,2005),因此建議通過窗簾和燈光調節將教室照明亮度控制在1000 lux以內。Veronika(2015)通過測量發現高亮度(5000 lux)和低亮度(400 lux)對受試者的褪黑素變化沒有顯著影響,高亮度與低亮度條件相比反而會降低受試者的績效。此外,一項針對英國小學的調研發現交互式智能顯示屏已經在教室中廣泛安裝,在使用顯示屏的多數時間里高亮度照明并不是所希望的,老師們更希望使用顯示屏時亮度足夠低,從而提高顯示內容的對比度,而在學生閱讀書本時再把亮度提高(Zhang et al.,2016)。更進一步,一些特定教學場景需要調整亮度分布,例如老師授課和學生自習時講臺與學生區的亮度對比需要反轉;幻燈片或投影儀演示時需要減少自然光、關閉屏幕區域的照明,而聽眾區域需要保持適當的照明;即興演講需要聚光燈效果;而小組討論最好能夠分區域照明,減少組間干擾。

  最近幾年的研究開始關注色溫,也包括對亮度和色溫的綜合研究。Sleegers(2013)的研究表明在高色溫(6500 K)照明環境中學生更能集中注意力。在學生的認知方面也有類似發現,Ferlazzo(2014)發現中等色溫(4000 K)相對于較低色溫(2800 K)光源對于學生的三維物體識別能力以及多任務處理能力等有明顯提高;而德國Ulm大學的研究人員(Keis et al.,2014)發現在中等色溫光源(4000 K)中混合超高色溫光源(14000 K)能夠提高學生的認知處理速度和注意力,但對短時間記憶加工和檢索績效基本沒有影響。在此基礎上,近年來部分學者開始關注不同教學場景對照明方案的不同需求。Ayash(2016)指出,在鮮艷的色彩下學生能取得更高的閱讀分數;Weesolowski(2014)發現照明的豐富變化能夠提高小學生的社交行為;韓國KAIST大學的兩位研究者(Choi and Suk,2016)建議在長時間的學習環境中,光線應該有所變化,對于簡單、標準和高認知負荷的活動建議分別使用3500 K,5000 K和6500 K色溫;而另一個韓國研究團隊(Lee et al.,2016)開發了一個能自適應多種教學場景(如數學、藝術、社交等)的照明系統,并提出了分別針對這些場景的亮度和色溫配置。

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  圖1 室內照明相關研究的發展

  從上述文獻整理可以看出,近十多年來,研究人員對室內照明與學生績效相關研究大致經歷過四個階段(參見圖1):自然光與人工照明的比較研究、人工照明的質量對人的影響、亮度的優化,以及不同色溫對人的影響和優化。目前的研究趨勢是在綜合之前的成果集成,研究更貼近工作學習實踐,進入場景化、集成化的新階段。

  4 理論框架總結

  在相關文獻中,部分學者試圖從理論上解釋照明是如何影響人員績效的,于是提出了一些研究理論框架。雖然這些研究理論框架都是定性分析,無法直接應用于工程實踐中的定量優化,但是它們對于理解系統中各因素之間的關系并據此進行實驗設計具有指導意義。因此,我們在這里匯總了六個有代表性的研究理論框架。

  Boyce(2004)在“照明影響工作績效的三個途徑的概念框架”(參見圖2)中提出視覺效應通過認知績效、任務績效和運動績效三個途徑直接或間接影響人員績效。此模型包含的因素非常多,是六個模型中最復雜的一個,可以幫助人們全面認識照明對工作績效影響的機制。

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  圖2 照明影響工作績效的三個途徑的概念框架

  經授權,翻譯自Figure 1 "A conceptual framework setting out the three routes whereby lighting conditions can influence human performance"(Boyce,2004)

  在Boyce(2004)模型基礎之上,Kretschmer et al.,(2012)提出了簡化版的兩通道概念模型(參見圖3)。這個模型的創新之處在于把光線對認知績效的影響歸納為視覺效應和非視覺效應。

  Mott et al.(2012)提出動態照明對學生學習效果影響的概念框架(參見圖4)。該框架更有針對性,而且區分了自然光和人工照明,對工程和實際應用有指導價值。

  Samani(2012)的基于變量的研究框架(參見圖5)將影響因素歸納為照明質量、顏色,以及個體差異(年齡、性別)。提出對個體差異進行研究這一點具有創新性,不過個體差異涵蓋的內容非常廣泛,遠不止年齡和性別,除了生理差異和心理差異,文化差異也不能忽視。

  Kort & Veitch(2014)提出照明對生理機能影響線路框架(參見圖6)。該理論框架與Kretschmer et al.,(2012)的模型有相似之處,都包括視覺影響和非視覺影響兩部分,但主要區別在于Kort & Veitch(2014)在模型中增加了視覺影響和非視覺影響之間的交互作用。

  Pulay(2015)提出的概念理論框架將光線對學生的影響分為行為和認知兩種,且兩者之間有交互作用。這些影響都來自生理、心理和荷爾蒙三個方面。

  綜觀上述研究理論框架,視覺效果和非視覺效果是比較公認的影響通道,構成了理論模型的基礎結構。不同研究者根據其研究關注的方向和思路,對基礎結構進行變化和擴充,從而形成不同的研究框架。

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  圖3 在Boyce(2004)模型基礎上簡化的兩通道概念模型

  經授權,翻譯自Figure 1 "A simplified conceptual model of the relation-ship between lighting and cognitive performance,including the two different light-sensitive pathways via the visual system and the circadian system"(Kretschmer et al.,2012)

  5 實驗方法總結

  以往的行為實驗研究基本都采用了實驗組和控制組對照的設計,且多數采用實驗前后對比測驗。受試者數量基本都在100人以內(N<100)。實驗中因變量的測量大體上可分為以下四類。

  1.生理學指標:用生理學設備對受試者的體征進行測量,通過測量數據反映受試者的生理或心理狀態。具體方法包括心電圖(ECG)、腦電波(EEG)、皮膚電(EDA)等。例如:Choi and Suk(2016)使用ECG作為先導實驗手段確認不同色溫能夠引發不同的生理反應;Shin(2013),Yunhee(2015)通過測量EEG確定受試者的注意力和放松程度;Smolders(2017)在研究中使用了ECG和EDA作為輔助手段記錄受試者在測試過程中的生理變化。

  2.認知任務指標:閱讀、算術、打字、拼圖等任務的成績。

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  圖4 動態照明對學生學習效果影響的概念

  框架經授權,翻譯自Figure I "Conceptual framework of the study"(Mott et al.,2012)

  注:ADHD=注意力缺乏多動癥(attention deficit hyperactivity disorder)

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  圖5 基于變量的研究框架

  經授權,翻譯自Figure 3 "Research frame work base on variables"(Samani,2012)

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  圖6 照明對生理機能影響線路框架

  經授權,翻譯自Figure 2 "Pathways of light relevant to psychological functioning"(Kort & Veitch,2014)

  3.認知心理學測試和量表:d2視覺搜索注意力測試;卡羅林斯卡警覺度分類表(Karolinska Sleepiness Scale,KSS);精神運動警覺性作業(Psychomotor Vigilance Task,PVT);狀態自控力分類表(State Self-Control Capacity Scale,SSCCS);安菲莫夫劑量作業表(Aventura Karimov table,AKT)等。相關方法的參考文獻、用途和基本信息參見表1。

  4.主觀問卷:問卷在相關研究中被廣泛使用,用來衡量受試者的主觀感受和偏好。多數研究中主觀問卷作為輔助手段;也有個別研究全部基于問卷調查,例如:Gilavand(2016)。

  另外,需要說明的是,很多研究使用多種度量方法,比如:EEG與簡單任務結合、d2與問卷結合等等。一個研究中的多種度量方法有的是針對不同的度量指標,有的則是對同一目標的多角度驗證。在某些研究中,針對同一目標的兩種度量方法會給出矛盾的結果,例如:Sleegers(2013)的一部分研究數據中d2測試與主觀問卷結果不一致。

  6 基于教學場景的照明方案研究

  根據之前對相關研究的發展歷程的回顧,教室照明研究的重點逐步轉入場景化、集成化階段。以往的研究側重于通過實驗手段研究照明參數,如不同的亮度和色溫,對學生的生理指標或認知績效測驗指標的影響。近期有學者開始關注在不同教學場景下,照明配置方案對學生學習績效的影響。雖然這些研究對教學場景的定義不同(如:簡單、標準和高負荷,或者數學、藝術、社交、休息),但是其目標是一致的,就是尋找與教學內容和教學目標相匹配的最優照明配置方案。因此,本文特別針對這個方向有代表性的研究進行了概括,參見表2。從能夠檢索到的文獻看,關于這個方向的研究數量有限,研究尚不充分,研究結論也有值得進一步證實之處。而針對中國學校的相關研究更是空白。

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  7 以往研究結果討論

  總結以往研究,研究者普遍認為光照條件對學習績效有重要影響,近十年來的研究主要針對不同亮度和不同色溫對學生的影響。雖然照明行業和學術界對亮度級別和色溫級別都沒有統一的規定,但是我們發現研究者大多定義300 lux以下為低亮度、300 lux至600 lux為中等亮度、600 lux至1000 lux為高亮度;亮度超過1000 lux會引發身體不適和眩光失能(Kim and Koga,2005;Osterhaus,2005),也不節能。同時,研究者大多定義2700 K至3500 K、3500 K至5000 K,以及5000 K至6500K為低色溫、中等色溫和高色溫。

  關于亮度和色溫的具體效應,根據以往研究的發現和結論,多數研究者認為高亮度、高色溫能夠提升注意力和認知績效。因此,占主導的觀點是:在教室照明中使用亮度較高、色溫較高的光線可以提高學生學習績效。然而,事實上這一觀點仍缺少足夠的研究數據支持,甚至部分相關研究給出了與之沖突的結論(Higgins et al.,2005)。例如,基于實驗數據Yunhee(2015)認為高色溫并不會影響學生的注意力和認知活動,低色溫也不會讓學生更放松、安靜。Smolders(2017)的實驗結果顯示高色溫環境與低色溫相比并不會對大學生的“精神狀態和績效帶來明顯的有益影響,也不會產生生理上的激活效果”。Yan(2010)的實驗結果則顯示在中等色溫(4000 K)環境中,學生的學習效率最高,并且視/腦疲勞最低,而非高色溫(6500 K)環境。有的實驗結果顯示男女對燈光的反應沒有明顯差異,而有的實驗則給出相反結果(Knez,2000)。甚至有的實驗中同樣的照明環境對四年級學生有影響顯著,而對六年級學生影響不顯著,而注意力測試結果跟主觀問卷結果也出現了矛盾(Sleegers et al.,2013)。

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  對于這些不一致和矛盾,其原因可能在于實驗設計不夠嚴密,對其他因素的控制不夠(Choi and Suk,2016)。Smolders(2017)發現不同測試時間,如上午時段和下午時段,對測試結果有顯著差異。Moon(2016)表示受試者的性別、年齡、工作狀態等因素也會影響個體對照明方案的反應。Yunhee(2015)強調人的情緒因素的重要性,在實驗中,情緒因素對結果的影響甚至超過了生理學反應的影響。此外,以往研究數據樣本較小(多數研究中被試不超過100人)以及時間跨度較短(多數研究持續不超過3個月)也是重要制約因素(Sleegers et al.,2013;Pulay,2015;Fabio et al.,2015;Ayash et al.,2016)。更進一步,通過分析以往實驗的結果報告能夠發現,在報告統計差異顯著的40篇文獻中僅有6篇報告了效果量(effect size),比例偏低。在所報告的效果量中,值在0.001至0.741之間,其中效果量較大的(≥0.5)包括:高亮度高色溫照明(1000 lux,6500K)相對于標準照明(300 lux,3000 K)對提高學生注意力集中度和減少錯誤率有積極作用(Sleegers et al.,2013),高色溫照明(6500 K)相對于3500 K和5000 K對提高算術答題正確率有積極作用(Choi and Suk,2016)。以往研究所報告的Cohen's d值在0.13至3.94之間,其中效果量較大的(d≥0.8)包括:高色溫照明(5500 K相對于3000 K和3500 K)對提高認知處理速度和注意力集中度以及減少錯誤率有積極作用(Keis et al.,2014)。

  8 后續研究建議

  通過對現有研究存在問題和發展趨勢的梳理,本文希望能夠為后續研究提供一些方向性的建議。

  首先,以往研究中較多使用主觀問卷,但是主觀結果受個體差異及隨機因素影響較大,并不總是能夠反映照明對學習能力和學習效果的影響,一些研究中出現的主觀問卷與客觀測試結果的矛盾就是例證。因此,后續研究應減少對主觀評價的依賴,多使用客觀評測,特別是基于客觀數據的量化分析。

  其次,被試人群的特征,如年齡、性別、地域及文化差異等,都有可能影響實驗結果。不同被試人群對最優照明條件可能有不同的需要。以往研究所積累的實證數據仍然不足,后續研究需要繼續收集數據并比較不同被試人群間的差異,并注意在實驗結果中報告效果量。

  第三,無論是生理學方法、心理學方法,還是認知任務測試(參見“5.實驗方法總結”),現有研究基本都是用間接結果表示學生的學習績效。在本文檢索到的研究中,沒有一例使用真實的考試成績。雖然可能的原因有很多,但是從某種意義上,中國學生、學校和家長最關心的還是學習成績。因此,后續研究需要檢驗照明配置對學生各科成績有無顯著影響。

  第四,LED、智能終端、物聯網等技術的發展和普及,使得可動態調整亮度和色溫的智能照明系統具備了大規模應用的條件。教學場景和教學手段的現代化、多樣化,也帶來了教室照明需求的多樣化和場景化,然而相關的研究目前還不充分(參見“6.基于教學場景的照明方案研究”),后續研究也需要在這方面進一步加強。

  最后,現有研究的數據樣本都比較小,后續研究需要增大樣本量,提高統計檢驗力。當數據樣本達到一定規模后,可以考慮利用機器學習的方法進行數據分析,期望能夠得出更多結論。

  綜上所述,盡管部分研究發現高色溫照明對提高學生注意力有積極作用,以往研究仍存在許多不足,以往的研究方法和設計需要完善和擴展,研究者尚未對教室照明如何影響學生學習績效這個問題的答案達成共識。因此,已有研究結果尚不足以對教室照明的最佳亮度和色溫設計方案給出決定性的指導意見,也表明該領域相關研究還有較大提升空間。

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