Investigating undergraduate mathematics learners’ cognitive engagement with recorded lecture videos

The use of recorded lecture videos (RLVs) in mathematics instruction continues to advance. Prior research at the post-secondary level has indicated a tendency for RLV use in mathematics to be negatively correlated with academic performance, although it is unclear whether this is because regular users are generally weaker mathematics students or because RLV use is somehow depressing student learning. Through the lens of cognitive engagement, a quasi-experimental pre- and post-test design study was conducted to investigate the latter possibility.

Cognitive engagement was operationalized using the Revised Two-Factor Study Process Questionnaire (R-SPQ-2F), which measures learning approaches on two major scales: surface and deep. In two mathematics courses at two universities, in Australia and the UK, participants were administered the questionnaire near the course start and finish. Overall findings were similar in both contexts: a reduction in live lecture attendance coupled with a dependence on RLVs was associated with an increase in surface approaches to learning.

This study has important implications for future pedagogical development and adds to the sense of urgency regarding research into best practices using RLVs in mathematics.     

高清折反式视频显微镜

为了实现对细胞工厂中细胞的实时监测,设计一款高分辨率、长工作距离的视频显微镜。采用卡塞格林式物镜与折射式显微系统相结合的设计方法,在反射式系统中加入厚弯月形透镜补偿系统产生的像差,缩短光学系统的横向尺寸,校正像差。针对被观察细胞的具体特征,设计了一种工作距离100mm、分辨率1.2μm、线视场2mm的视频显微镜,达到高清水平,系统很好地校正色差、球差、场曲和畸变,达到了平场消色差显微镜的要求。实现对细胞状态的高清实时监测。     

超光谱红外卫星资料同步反演不同地表类型的大气廓线、地表温度和地表发射率

大气温度、水汽、地表温度和地表发射率是大气和地表的本征信息量。利用卫星红外资料精确反演大气温湿廓线有利于准确预报天气和研究气候变化,同时地表温度和地表发射率光谱的反演为研究植物生长与作物产量、地表水分蒸发与循环、能量平衡、地表成分及物理性质、气候变迁与全球环境提供重要参数指标。把大气和地面作为一个整体系统来考虑,建立一种能同步反演大气温度廓线、大气水汽廓线、地表温度和地表发射率的反演方法,利用超光谱红外卫星资料(atmospheric infrared sounder, AIRS),针对我国新疆地区沙漠和雪地两种典型发射率地表同步反演大气温度廓线、水汽廓线、地表温度和地表发射率。反演方法首先线性化地球-大气系统红外辐射传输方程, 提出通过经验正交函数构建大气廓线和地表发射率光谱,有效减少反演变量数,建立同步物理反演模式,然后以美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)的预报结果(初始大气温度、水汽廓线以及地表参数)作为初始值,最后通过牛顿迭代得到最优化解。反演观测区域覆盖我国新疆塔克拉玛干沙漠和准噶尔盆地,分别选择位于塔克拉玛干沙漠腹地的塔中探测站(纬度38.98°, 经度83.64°)和准噶尔盆地的阜康荒漠生态系统国家野外科学观测研究站(纬度44.2°, 经度87.9° )为反演地面验证点。反演结果表明,塔克拉玛干沙漠地表温度明显高于准噶尔盆地地表温度,与实际情况相一致;根据反演的8.6和13.4 μm处的地表发射率分布情况,可以看出在8.6 μm处沙漠地表发射率明显低于雪地发射率,在6～15 μm范围内,反演的沙漠地区(塔中站)地表发射率和雪地地区(阜康站)地表发射率与美国喷气推进实验室测量的沙漠发射率光谱和雪地发射率光谱相一致。研究表明,把大气和地面作为一个整体系统来考虑,把地表发射率加入到反演中,通过比较和分析沙漠地区(塔中)和雪地地区(阜康)的大气廓线反演结果与当地气象探空值和传统反演方法反演值,改进了大气温度廓线和水汽廓线反演精度,特别是边界层温度和水汽改进尤为明显;同时分析表明在发射率光谱变化较大的沙漠地区, 大气廓线反演精度的改进比雪地要高,这是由于地表发射率光谱在沙漠、戈壁地区变化较大,而雪地的发射率光谱变化不大。用该方法针对地表发射率光谱变化较大的地区(沙漠)同步反演大气廓线、地表温度和地表发射率,可以更有效的提高大气温度廓线、水汽廓线的反演精度。该研究结果可以为数值天气预报和我国未来超光谱红外卫星应用提供服务和有力支持, 具有十分重要的意义。     

一种间接从高光谱数据中提取黑土硒含量的新方法

我国东北黑土富含养分,随着土壤数字制图、精确农业和土壤资源调查等研究的深入,引入航空高光谱数据并提供科学的预测结果成为研究热点。硒元素相对于黑土土壤的主要成分属于微量元素,但其对作物的正常生长的作用与大量元素是同等重要的,亦是人体健康所必要的营养元素。针对硒含量反演,建立了一个基于主要成分的间接提取模型,该模型能够显著提升硒含量回归系数,降低实测值与预测值的误差。数据源自CASI-1500航空高光谱成像系统,光谱范围380~1 050 nm,空间分辨率1.5 m。在黑龙江建三江地区采集60个土壤样本,化验获得硒、有机质、全铁、pH和氧化钙含量数据,选择BP神经网络,建立光谱与含量的反演模型。分析不同含量的黑土成分在可见-近红波段范围内光谱变换规律,掌握了硒元素随着含量升高,光谱反射率会逐步升高的规律。但当硒含量较低时,在其他成分的干扰下,这一规律会逐渐减弱,直至不显著。有机质的光谱特征与硒元素相反,总体上随着含量的增高,反射率整体下降,这与有机质的光谱特性紧密相关。全铁光谱呈现出与有机质光谱类似的规律,说明二者具有较高的相关性。不同pH值和氧化钙含量的光谱特征与检测值没有呈现出明显的特征规律,反射规律不明显。对60个采样点不同养分含量进行逐波段求反射率对养分的相关系数。结果表明,pH值各个波段相关系数最高,均值达到0.63;其次是全铁的相关系数,为0.54;有机质和氧化钙的相关系数接近,分别为0.42和0.47;而硒元素含量与逐波段的平均相关系数最低,为0.38。选取相关系数较高的前5个波段,作为建模波段。硒特征波段为447,437,456,466和475 nm;有机质特征波段为447,456,466,437和475 nm;全铁特征波段为752,695,800,762和733 nm;pH特征波段为905,752,800,943和695 nm;氧化钙特征波段为752,695,800,523和762 nm。通过计算样本点硒含量与其他成分的相关系数,硒与有机质呈正相关,相关系数为0.79;与全铁、pH、氧化钙呈负相关,相关系数分别为-0.80,-0.94和-0.69。针对有机质、全铁、pH和氧化钙反演精度较高,而硒元素含量较低,直接反演精度不足的问题,设计了一种先提取4种成分含量,再根据其提取结果建立硒元素函数关系,间接反演硒元素含量的方法。首先将五种成分与特征光谱进行神经网络分析,计算每种成分的回归系数R2和RMSE。显示全铁和pH具有较高的反演精度,有机质和氧化钙归系数虽低于0.8,但也显著高于硒元素的反演精度。建立硒元素与其他4种成分含量的回归模型,得出Se=0.522 9+0.041 8Som-0.016 6Fe₂O₃-0.035 6pH-0.005CaO,进行硒元素间接提取,回归系数从0.516增长到0.724,均方根误差从0.182降低到0.136,显著改进了反演硒含量的精度,为硒元素大范围精确制图提供了一种新技术。     

基于线性回归算法的春玉米叶面积指数的冠层高光谱反演研究

利用辽宁锦州地区2013年生长季不同土壤水分控制条件下的春玉米冠层高光谱数据,及对应的植株叶面积指数(leaf area index,LAI)数据,分析在不同发育期内不同生长状况下的春玉米冠层高光谱特征及其与植株叶面积指数的关系。采集并计算共313组有效样本,包括350～2 500 nm波段范围光谱的反射率、反射率倒数的对数、反射率一阶导数及LAI,应用多元逐步线性回归法和偏最小二乘回归法,对剔除了受大气水分影响较为严重光谱波段的其他波段数据进行降维,构建叶面积指数的全波段冠层高光谱数据模型,并进行精度检验与比较。结果表明,春玉米LAI与光谱反射率在可见光波段(350～680 nm)、红外波段(1 430～1 800和1 950～2 450 nm)均呈显著的负相关;反射率倒数的对数在对应区间为显著的正相关;反射率一阶导数则在可见光和近红外波段(350～1 350 nm)存在较显著相关波段。三种全波段冠层高光谱数据在春玉米LAI的线性回归中,偏最小二乘法在以冠层反射率为自变量的模型构建中,比多元逐步线性回归拟合度好,其总均方根误差为0.480 7;以冠层光谱反射率的倒数的对数及一阶导数为自变量,应用逐步线性回归法建模,拟合度较好,其总均方根误差分别为0.333 5和0.348 8;三种光谱数据的春玉米LAI两种回归算法中,以冠层反射率倒数的对数为自变量,应用逐步线性回归方法建模的拟合度最佳。     

改进的PNJL模型下QCD的相图

Polyakov-Nambu-Jona-Lasinio（PNJL）模型是研究强相互作用物质性质的使用最为广泛的有效模型之一。在PNJL模型的基础上考虑了手征凝聚和Polyakov圈之间的纠缠作用,并且引入了化学势修正的Polyakov有效势,由此得到了化学势依赖的entangled PNJL（μEPNJL）模型。在平均场框架下的计算结果表明:相较于原始的PNJL模型,由μEPNJL模型计算得到的临界点（CEP）朝着温度更高、化学势更小处移动,并且手征对称性恢复相变和退禁闭相变在较大的化学势范围内都重合得很好。通过与STAR合作组在相对论重离子对撞机（RHIC）上进行的净质子数分布的测量结果相比,可以发现,通过适当的参数调节,由μEPNJL模型计算得到的CEP更加靠近实验预言的CEP可能存在的区域。Polyakov-Nambu-Jona-Lasinio (PNJL) model is one of the most popular effective quark models to investigate the properties of strongly interacting matter. Based on the PNJL model, we consider the entanglement interactions between the chiral condensate and Polyakov-loop, as well as the chemical potential modification of Polyakov-loop potential simultaneously, which is named μEPNJL model. Compared with the original PNJL model, the calculations in the mean field approximation show that the critical end point (CEP) given in the μEPNJL model moves towards higher temperature and smaller chemical potential in the T-μ phase diagram. Besides, the chiral symmetry restoration and deconfinement phase transition coincide well in a wide range of chemical potential. Comparing our calculations with the measurement of the moments of net-proton multiplicity distributions at Relativistic Heavy-Ion Collider (RHIC) by STAR Collaboration, we find that the CEP given by μEPNJL model can be closer to the range predicted by the experiment through appropriate parameter adjustment.