[目的]针对《生物统计与试验设计》课程中数据处理复杂、学生参与度低等问题,开发一款轻量化教学工具,探索数字化教学改革的有效路径。[方法]基于Uniapp跨平台框架,结合豆包人工智能辅助开发技术,构建集成生物统计计算、试验设计模拟及...[目的]针对《生物统计与试验设计》课程中数据处理复杂、学生参与度低等问题,开发一款轻量化教学工具,探索数字化教学改革的有效路径。[方法]基于Uniapp跨平台框架,结合豆包人工智能辅助开发技术,构建集成生物统计计算、试验设计模拟及案例实操功能的微信小程序,在实验班(医动2211,n=23)与对照班(医动2212,n=26)开展对比教学实验,评估小程序的应用效果。[结果]教学实践数据显示:实验组学生完成数据处理任务的平均耗时较对照组缩短43.75%(45 min vs.80 min),课堂主动提问频次提升149%(2.64次/课vs.1.06次/课),理论知识考核成绩提高21.4%(85分vs.70分),实践操作成绩提升33.3%(40分vs.30分),差异均具有统计学意义(P<0.05);问卷调查表明,实验组学生课堂参与积极性达70%,显著高于对照组的35%。[结论]基于Uniapp和豆包AI的轻量化开发的微信小程序,显著提升了学生的理论理解深度与实践能力,为职业院校专业课程的数字化转型提供了可复制的解决方案。未来可进一步优化小程序功能,深化工具与教学场景的融合。展开更多
风洞天平的校准精度直接决定了风洞试验的气动载荷测量精度,为了提升天平校准的质量和效率,以BCS-100天平校准系统为研究对象,基于现代试验设计方法(modern design of experiments,MDOE)开展了风洞天平校准研究。针对单因子变量法(one f...风洞天平的校准精度直接决定了风洞试验的气动载荷测量精度,为了提升天平校准的质量和效率,以BCS-100天平校准系统为研究对象,基于现代试验设计方法(modern design of experiments,MDOE)开展了风洞天平校准研究。针对单因子变量法(one factor at a time,OFAT)天平校准中存在系统误差与响应量耦合的问题,采用MDOE的随机、重复和分块策略控制校准的系统误差,并选定响应面理论的中心复合设计方法生成校准矩阵。校准矩阵共计86个样本点,包括64个分级因子点、12个轴向因子点和10个中心因子点,其中所有样本点的加载顺序做随机化处理,并作为一个样本块在短时间内集中完成加载,中心因子点则用于满足重复原则。最后开展了OFAT和MDOE的对比校准,拟合载荷的残差正态概率分布显示MDOE校准中横侧向分量的样本点独立性更强,样本点残差最高可降低84%;检验载荷显示MDOE和OFAT两种方法中天平所有分量的综合加载重复性持平,MDOE校准中横侧向分量的综合加载误差最高可降低54%。研究表明MDOE能够有效降低校准的系统误差,提升横侧向小量的预测能力。展开更多
文摘[目的]针对《生物统计与试验设计》课程中数据处理复杂、学生参与度低等问题,开发一款轻量化教学工具,探索数字化教学改革的有效路径。[方法]基于Uniapp跨平台框架,结合豆包人工智能辅助开发技术,构建集成生物统计计算、试验设计模拟及案例实操功能的微信小程序,在实验班(医动2211,n=23)与对照班(医动2212,n=26)开展对比教学实验,评估小程序的应用效果。[结果]教学实践数据显示:实验组学生完成数据处理任务的平均耗时较对照组缩短43.75%(45 min vs.80 min),课堂主动提问频次提升149%(2.64次/课vs.1.06次/课),理论知识考核成绩提高21.4%(85分vs.70分),实践操作成绩提升33.3%(40分vs.30分),差异均具有统计学意义(P<0.05);问卷调查表明,实验组学生课堂参与积极性达70%,显著高于对照组的35%。[结论]基于Uniapp和豆包AI的轻量化开发的微信小程序,显著提升了学生的理论理解深度与实践能力,为职业院校专业课程的数字化转型提供了可复制的解决方案。未来可进一步优化小程序功能,深化工具与教学场景的融合。
文摘风洞天平的校准精度直接决定了风洞试验的气动载荷测量精度,为了提升天平校准的质量和效率,以BCS-100天平校准系统为研究对象,基于现代试验设计方法(modern design of experiments,MDOE)开展了风洞天平校准研究。针对单因子变量法(one factor at a time,OFAT)天平校准中存在系统误差与响应量耦合的问题,采用MDOE的随机、重复和分块策略控制校准的系统误差,并选定响应面理论的中心复合设计方法生成校准矩阵。校准矩阵共计86个样本点,包括64个分级因子点、12个轴向因子点和10个中心因子点,其中所有样本点的加载顺序做随机化处理,并作为一个样本块在短时间内集中完成加载,中心因子点则用于满足重复原则。最后开展了OFAT和MDOE的对比校准,拟合载荷的残差正态概率分布显示MDOE校准中横侧向分量的样本点独立性更强,样本点残差最高可降低84%;检验载荷显示MDOE和OFAT两种方法中天平所有分量的综合加载重复性持平,MDOE校准中横侧向分量的综合加载误差最高可降低54%。研究表明MDOE能够有效降低校准的系统误差,提升横侧向小量的预测能力。
