工科大学物理实验教学

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大学物理实验是学生进入大学学习所碰到的第一门实验课,是作为实验技能训练的开端和后续实验课和理论课的基础。如何提高工科大学物理实验教学质量,是一个很值得探索的问题。近年来,不少院校在实验教学改革方面做了许多改进工作,如开设设计性物理实验;改革实验考核方式;有些院校还开放了实验室等等,这些改革无疑对实验教学质量的提高,培养学生实验能力,做出了自己的贡献。那么,物理实验教学本身是否还有潜力可挖?现就个人几年来的实验教学体会,提出如下见解。

1实验教学应体现大学物理实验技能的特色

大学物理实验课的内容十分丰富,涉及面广:力、热、电、磁、光学、近代物理知识都有,且各实验技术有其自己的一套特色。比如,对某物理量可直接测量,若不能直接测量的可通过“比较”、“转换”、“放大”、“模拟”、“补偿”等技术达到测量的目的,而这些技术在其它后续的实验或高级实验技术中都要用到。过去实验教学中对这些实验技术的讲授尤如蜻蜓点水,致使学生也只能得到零星知识,印象并不深刻。如果我们在实验教学中注意系统归纳讲授实验技术,或在实验教学中是否能围绕某一种技术去安排相应的实验训练,学生对大学物理实验技术的特色就会有较深刻的了解和掌握。一般说来,物理测量的方法很多,如以测量来分,可分为电测量和非电测量两大类;以测量性质来分,可分为直接测量、间接测量和综合测量;以测量过程中被测量是否随时间变化来分,可分为静态和动态测量等等。实验中,无论涉及到哪种测量方法,都应注意体现该实验技能的特色,丰富学生的测量知识,注重培养学生严格的工作态度、严谨的工作作风及良好的实验习惯。

2实验教学中应提供给学生有自由选择的余地

在当前实验教学中,从大纲、教材以及实验教学,对学生的约束力太大,传统的教学模式把学生统得太死。这样不利于学生发挥做实验的主动性和积极性。如何调动学生学好实验的主动性和积极性?我认为在实验条件的允许下,可在实验教学中为学生提供一些较有自由选择的实验余地,让学生去发挥他们的创造性能力。如以某物理量或某常数的测定为题,提供几种可行的测量方法,让学生根据自己的爱好去选择,当然教学中要有基本的要求,只要学生做到了基本要求就算通过了,而对那些心有余力的学生,通过课题不同的实验比较,提出自己的见解去发挥他们的聪明才智。例如,重力加速度的测量,可提供单摆法、自由落体或凯特摆法测定;磁场的描绘,可提供冲击电流计测绘、模拟法、霍尔元件或高斯计等方法测绘;或以某种测量技术为题,研究它的应用;或以某种仪器为题,研究它的应用等等。学生通过实验,会使他们发现一个物理量的测量或者一种仪器或者一种实验技术的应用,并不是唯一的,哪一种测量方法更为实用可靠?这就会促使他们带着瓿去研究和探索,如果实验教学中,我们能做到有计划且合理地安排,相信对学生的实验能力和创造性能力的培养是有益的。当然,根据课题,一次可能要排出若干个实验,这将给实验室的工作人员及实验指导教师增加很多的工作量,同时教师的素质要求会更高,然而,只要各方面予以重视,这个问题是不难解决的。

3实验教学中应注重数据处理方法的训练

实验技能的训练以及实验误差理论与误差计算固然是大学物理实验教学的基本要求,然而,数据处理方法也应该是实验教学的基本要求之一。以往在实验教学中,注意力是否常常放在前者而忽视了后者。本人认为,如果我们在物理实验教学中,有意识地反复注意对学生进行数据处理方法的训练,相信对提高物理实验教学的质量是有益的。学生一旦掌握了数据处理方法,他们的智能,独立工作的能力等都会得到提高。

数据处理的方法很多,然而,作图法、平均法、逐差法和最小二乘法等等依然是大学物理实验教学中最常用的几种数据处理方法。例如,实验测得一组数据为xi,yi(i=1,2,…,n),证公式或求解经验公式。

3·1用作图法处理数据

将该组测得的数据在直角坐标纸(或在单对数纸或双对数纸)上标点,看其变化趋势,比如,用直线去拟合,可行,说明x与y的关系是线性关系,满足

y=a0+a1x

待定系数可以用

计算。若函数关系已知,如I=U/R,显然R=1/a1,a0经计算值很小,可近似为零(这很小值因测量误差带来的),验证了I与U的线性关系,还可求得R值。不能用直线拟合的,可试探某种类型的曲线拟合,求解经验公式,解决方程的回归问题。3·2用逐差法处理数据

将数据列表,设自变量是等间隔变化(普物实验的一般取值),将对应变量数据逐项逐差,若为恒量,如

δyi=yi-yi-1=a1x(i=1,2,…,n)

则函数为线性关系

y=a0+a1x

如果一次逐差不是恒量,可再次逐项逐差,若二次逐差为恒量

则函数具有

y=a0+a1x+a2x2

形式。如果二次逐差仍不是恒量,可继续再次逐项逐差,看其是否是恒量,直至逐差为恒量,可确定其多项式形式。

此外,将测量数据分成对半两组,用隔1项逐差,可求解物理量的常数据。

3·3用最小二乘法处理数据

最小二乘法是从误差的角度来讨论方程的回归问题,它从数学上和几何意义上说都比较严格。假定上述测量数据中,xi的测量误差都归结到yi误差,且x与y关系为线性关系:

y=a0+a1x

则yi-a0-a1xi=ζix

根据最小二乘法原理

取一级微商,并令一级微商为零,整理后,得

其中

为了判断函数形式选取是否合理,在a1与a0解定之后,还需要计算相关系数r,对一元线性回归,r计算式为

根据概率统计理论证明,r值在0与1之间,若r=0,说明x与y完全无关,数据点远离求得的直线,显然用一元线性回归是不妥的;若r=1,说明x与y线性相关得很好,数据密集分布于求得的直线附近,直线回归处理方法是正确的。

此外,还可以进一步讨论求得的直线是否通过坐标原点以及待定系数a1的误差问题,用不确定度来表述测量结果。

用平均法处理数据在方法上比上述方法简单,一般在精度要求不太高的测量中,用平均法处理数据比较方便。另外,在大学物理的大多数实验中,物理量之间函数关系多为线性关系,许多非线性关系也可以通过转换,变非线性关系为线性关系去处理。总之,大学物理实验数据处理方法很多,有一定的灵活性,也有一定的数学工具可循,教学中应适当安排一些时间,向学生系统讲授数据处理方法,并在有关实验中给予必要的训练,学生通过对实验后的数据作出正确处理,使之找出事物的内在规律性,或检验某种理论的正确性,或准备作为以后实践工作的一个依据。