李翔 党晓楠 王清雯

摘 要：《建筑材料》是高职高专院校建筑工程技术、建筑材料检测技术、工程造价及工程管理的一门重要的专业基础课。《建筑材料》课程涵盖大量材料性能检测实验，所需实验设备众多。这需要学院能够配置数量众多的实验仪器，以满足实际的实验教学任务，这对于一般高职院校而言，几乎不可能实现。本文创新地采用了课内外分阶段网络虚拟实验教学方法，该方法不仅可达到理论教学、实验教学的双重目的，亦可解决教学资源短缺的现实问题。实验教学效果显著，学生对该创新实验教学方法的满足度达到95%。

关键词：建筑材料 分阶段 网络虚拟 实验教学

中图分类号：TU50 文献标识码：A 文章编号：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》是高職高专院校建筑工程技术、建筑材料检测技术、工程造价及工程管理专业的一门重要的专业课[1]。该课程介绍了常见建筑材料的基本概念、性质以及检测方法，对今后其他专业课程的学生起到搭建基础的作用，让学生对建筑材料的概念、产业发展前景及应用领域有了基本了解[2]。同时，可为今后从事建筑材料实验工作的学生提供一定的理论知识及基本实验技能。

1 传统《建筑材料》课程教学活动中存在的主要问题

随着社会的发展，教学手段及教学方法日新月异，教学改革的方向需要符合高职高专教学的本质，即引导和鼓励学生进一步加强实验动手能力，确保在《建筑材料》的课程教学中促进学生综合能力的提高[3]。在笔者看来，《建筑材料》作为一门专业基础课程，在实际实验教学过程中，仪器设备的不齐全是需直面的问题。这是由于《建筑材料》教材讲述的不同建筑材料检测方法多达三十几种，涉及内容包括材料基本物理性质实验、建筑钢材实验、水泥技术性能实验、混凝土骨料实验、普通混凝土稠度、强度实验、建筑砂浆稠度、分层度、抗压强度实验、烧结普通红砖抗压强度实验，石油沥青实验，木材实验等[4]。材料涉及的种类繁多，检测方法差异性巨大。这需要学院能够配置数量众多的实验仪器，以满足实际实验教学任务，这对于一般的高职院校而言，是几乎不可能实现的。同时，以镇江市高等专科学校为例，《建筑材料》课程的实验课时为48学时，在实际教授过程中学生只能独立动手参与12个实验。部分重点、难点的材料检测方法无法完成教学计划，给实验教学过程中留下遗憾。

随着现代教育技术、仿真技术与多媒体技术的迅速崛起与发展，网络虚拟实验室的建立已成为可能，网络虚拟实验室就是融合网络技术，利用虚拟技术在外观上模仿现实中的设备，再利用仿真技术模拟元器件的自身特性及实验设备的性能，并能真切地反映实验流程与步骤的一种虚拟实验室[5]。学习者能通过计算机对虚拟仪器进行操作，达到像现实中操作真实仪器相同的目的。网络虚拟实验室在很大程度上可辅助实验教学，为实验教学提供了一个独特的教学环境，从根本上改变了传统的教育模式，使得教与学的方式发生了革命性的变化。目前关于《建筑材料》课程的虚拟仿真软件亦可从相关厂家购买，但虚拟实验软件价格普遍昂贵，由于软件版权问题，学生无法自行在私人电脑上安装该软件；换言之，虚拟实验具有空间局限性，普遍需要在学校仿真实验室进行。因此，虚拟实验教学依然受限于实际教学课时。只有对高职院校《建筑材料》课程的实验教学环节进行有效改革，采用可简便安装、零付费、易编程的模拟软件实现建筑材料的性能模拟，才可达到理论教学、实验教学的双重目的，同时也解决了教学资源短缺的现实问题。

2 课内外分阶段网络虚拟实验教学法

如何让学生更多地参与教学实验，有效地利用有限的教学课时，是亟待解决的问题，也是教学改革的重点方向。课内外分阶段网络虚拟教学方法的引入，或在一定程度上解决了该问题，可让学生更多地了解实验原理以及影响材料检测结果的关键因素。课内外分阶段网络虚拟教学方法基于的理念是实现课内、课外的分段教学，课内实验教学环节学生通过教学视频了解某种材料的检测原理及方法，教师同步讲授影响该种材料性能测试结果的关键性因素，让学生对该实验有深刻认识。同时，教师提供破解版仿真软件Matlab 7.0，学生自带笔记本电脑实现软件的下载、安装、运行以及误差反向传播（BP）神经网络模型的编程。最后，教师提供模拟训练的数据库以及需要仿真模拟的样本数据，学生自主学习模拟仿真，认真学习，达到初步实验教学的目的。课后，教师提供需要模拟仿真的样本数据，学生课后需再次实现样本的模拟仿真，获得实验数据，并记录在实验报告中。

由于提供模型训练的数据是将影响材料检测结果的各个因素进行了量化，让学生再次回顾实验操作的流程以及原理，加深了对该材料检测方法的了解，达到了虚拟实验教学的目的。相比较目前流行的网络虚拟实验室，该教学方法不受空间与时间的限制。同时，学生自带笔记本电脑，仿真软件只需通过一次下载即可永久使用。由于仿真软件的编程方式相同，只需要一次教授即可掌握，极大提高了教学效率，让学生在有效的实验教学课时中可对多种材料的性能进行虚拟仿真。

3 分阶段网络虚拟实验教学法教学实例

混凝土抗压强度的检测是《建筑材料》课程重点的实验内容，但因为镇江市高等专科学校刚开设建工、建材以及安监专业，相关的制样设备以及检测设备尚未配套齐全。因此，采用课内外分阶段网络虚拟教学法可以实现虚拟实验教学。模拟实验采用的UCI的Concrete Compressive Strength的数据集[6]，该数据集可以简单地从网络上下载。数据集中包含了1030组数据，每组数据由9个参数组成，输入层个数为8个，输出层个数为1个。前7个参数为每立方米混凝土中各种配料的含量，即水泥含量、高炉矿渣粉含量、粉煤灰含量、水含量、减水剂含量、粗集料含量以及细集料含量，第8个参数为制备试样在恒温恒湿条件下的放置天数，输出参数为抗压强度。在虚拟实验的过程中，从1030个数据组中选择部分作为训练组，部分作为预测组。同时，可以看出，每个输入层的参数都对混凝土最终的抗压强度产生了至关重要的作用，也是教材中需要让学生努力记忆、掌握的部分。通过软件模拟预测，可让学生真正理解每个关键因素对混凝土的影响，加深教材知识点的记忆。

在课内的实验教学环节，首先，学生在自己的电脑中安装免费的Matlab 7.0软件，并跟从教师学习BP神经网络模型的基本编程程序，具体的编程过程可以参考文献[7，8]。其次，通过观看视频了解抗压强度的检测方法，随后教师将数据集复制给各位同学。最后，学生跟从教师进行模型参数的设定、训练以及具体的仿真过程，达到熟练掌握材料性能预测的目的。課后，学生还需回顾仿真步骤，对教师提供的样本数据进行模拟训练，得到仿真结果，填写实验报告。学生对部分样品的预测结果如表2所示，可以看出模型的预测结果与数据集中给定的实测值很接近，说明该方法具有广泛的实用性。

4 课内外分阶段网络虚拟实验教学的学生满意

由于采用了课内外分阶段教学方法，有效提高了教学效率。本校《建筑材料》课程的实验教学课时为48课时，在实际的教授过程中，我们利用有限16个课时完成了7种建筑材料性能检测的网络虚拟教学。在该课程授课即将结束时，我们采用了网络调查问卷的方式了解学生对实验教学环节变革的适应性、满意度以及相关的建议。实际发出调查问卷22份，回收问卷22份。问卷调查的结果显示学生对课内外分阶段网络虚拟实验教学方法的总体满意度达到了95%以上。学生给予的建议是希望能够对其他可在实验室测试获得的材料性能也能进行模拟仿真。这也是今后实验教学的一个改革方向，将实践与理论进行结合，提高实验教学水平。

5 展望

付费、易仿真的Matlab 7.0软件可实现《建筑材料》课程的课内外分阶段网络虚拟实验教学。Matlab 7.0软件中包含BP神经网络预测模型工具箱，可简单调用，该模型的仿真编程程序简单、易懂、可操作性强，只需要提供部分样本进行训练，即可满足预测的目的。学生可在实验教学环节学习软件的安装与编程步骤，在课后自行免费安装该软件，安装方法简便，易于操作。学生根据老师提供的实验数据进行模拟编程，获得预测数据，并与老师提供的实测数据进行比对。该教学方法获得学生的认可，在高职高专院校实验设备不足的情况下，是可以选择的一种实验教学方法。

参考文献

[1] 郁素红.对高职院校《建筑材料》课程教学改革的探讨——以广东环境保护工程职业技术学院为例[J].建筑工程技术与设计，2015（19）：2161-2162.

[2] 蒋春霞.浅谈《建筑材料》课程的教学改革[J].当代教育实践与教学研究，2017（14）：141-142.

[3] 杨朋.建筑材料课程教学改革总结与体会[J].高教学刊，2018（6）：117-119.

[4] 曹志芳.对高职院校建筑材料课程教学改革的思考[J]. 长春教育学院学报，2014（2）：126-128.

[5] 杨爱荣.探讨建筑材料实验课程教学改革与实践[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.