不堪其“光”：多媒体教室屏幕眩光对学生视觉与心理健康的调研 第一章 引言 （一）研究背景 课堂环境直...

不堪其“光”：多媒体教室屏幕眩光对学生视觉与心理健康的调研
第一章 引言
（一）研究背景
课堂环境直接影响着教育质量与学生健康。随着教育信息化浪潮席卷全国校园，多媒体教学设备已从"锦上添花"演变为"必备工具"。教育部统计显示，全国99.5%的中小学已建成多媒体教室[1]，这一数字背后却隐藏着一个值得关注的问题：在追求"智慧课堂"的过程中，我们是否忽视了最基础的光环境需求？
实地调研发现，大量教室在改造时仅注重设备安装，却未充分考虑采光与照明的协调性[10]。当自然光透过未经处理的玻璃窗照射在高亮度显示屏上，或是人工照明与屏幕光线交织时，往往产生令人不适的眩光。Winterbottom & Wilkins的研究指出，这种不均匀的光线分布会迫使学生频繁调节视线，显著增加视觉疲劳[6]。
近年来，青少年视力问题日益突出。2004年卫生部、教育部的联合调查揭示：小学生、初中生、高中生的近视率分别达到32.5%、59.4%和77.3%[2]。更令人担忧的是，这一趋势呈现明显的低龄化特征。尽管近视成因复杂，但学生每天在教室7 - 8小时中有相当长时间与电子屏幕“对视”，这对视力影响不容忽视。Colliot & Jamet通过实验证实，眩光环境下的学生不仅视觉疲劳加剧，还更易出现焦躁不安与分心现象[3]。
国家层面已经意识到这一问题的重要性。《健康中国行动（2019-2030年）》将青少年近视防控列为重点任务之一[4]。然而，现行的《中小学校设计规范》（GB 50099-2011）对传统黑板的照度要求详尽明确，却未能充分考虑电子显示设备的特殊需求[8]。
（二）研究意义

1. 维护视觉健康与心理健康 眩光问题直接威胁学生视觉健康。研究表明，改善光照均匀度和亮度对比度不仅能降低视疲劳，还有助于稳定学生情绪并延长注意力时长[7]。王丽与陈红的研究进一步证实，合理控制眩光可显著缓解学生的学习焦虑，提高课堂参与度[5]。
2. 完善技术标准与规范 现有照明标准多聚焦照度与能耗[9]，对多媒体设备的防眩光指标缺乏系统性规定。本研究可为标准修订提供实证依据，推动更科学的光环境评价体系建立。
3. 促进技术创新与应用 国外已在防眩光涂层、屏幕低反射等技术领域取得突破[3]。深入研究眩光机理，可为国内相关技术研发提供方向指引，推动教室环境的整体优化。
   （三）文献综述
   已有研究从多个维度探讨了教室光环境问题。在视觉健康方面，Winterbottom & Wilkins（2009）通过详实的实验数据，揭示了不均匀光线分布对视觉调节的负面影响[6]。李晓明等（2020）的实地测量表明，仅满足一般照度标准难以应对电子屏幕的高亮度反射。
   在心理影响研究方面，Choi & Suk（2016）发现光环境直接影响学生的情绪状态与注意力持续时间[7]。
   技术标准方面，陈志刚与郭鹏（2021）指出，国内中小学校多媒体改造往往局限于硬件采购与安装，缺乏系统的眩光防控指导[10]。相比之下，部分发达国家已建立了较为完善的电子屏幕反射控制标准[3]。
   综上所述，虽然已有研究为理解教室眩光问题奠定了基础，但在量化评估方法、差异化标准制定及防眩光措施的性价比分析等方面仍有待深入。本研究将重点关注这些研究空白，力求提出既符合科学规律又切实可行的优化方案。
   第二章 调查方案设计与实施
   一、调查内容与方案设计
   （一）调查对象与调查重点
   本研究的调研对象主要面向小学、初中、高中及大学阶段的学生，同时纳入部分在职教师视角，旨在从不同教育阶段与实际教学环境出发，系统评估多媒体教室屏幕眩光对视力健康和心理状态的潜在影响。结合文献梳理和专家咨询后，最终将问卷内容划分为五大核心模块（见表 2-1）。
   表 2-1 调查问卷五大核心模块 模块名称
4. 基本信息 性别、年级、近视状况、用眼时长等人口学信息
5. 光环境与眩光现状 教室自然光、灯光类型、眩光出现频率及主要来源
6. 视觉健康（VFQ核心题） 眼部干涩、视野模糊、光暗适应、颜色辨别等常见视疲劳指标
7. 心理健康 注意力状况、烦躁易怒、学习兴趣减退等心理健康表现
8. 满意度与改进建议 对光环境的满意度、可行的防眩光措施及具体期望
   （二）研究框架与阶段设置
   为兼顾数据的广度与深度，研究团队构建了一套多阶段、多维度的综合研究方案，包括“预调研问卷—正式网络问卷—实地观测—深度访谈”四个主要步骤，所有数据采集完成后再进行统一整理与分析（见图 2-1）。在此过程中，通过量化与质性信息的互证，为后续研究提供更全面的支撑。
   图 2-1 调查研究整体流程（预留流程图位置）
9. 预调研问卷（66份） → 2. 正式问卷（883份） → 3. 实地观测（165次） → 4. 深度访谈（9名受访者） → 数据整合与分析

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二、预调查与问卷构建
（一）预调查与初步发现

1. 预调查目的
   在正式大范围发放问卷之前，研究团队先面向部分学生和教师发放了66份预调研问卷。通过该步骤，一方面可以检验问卷题目的逻辑是否清晰、量表设计是否能准确捕捉“屏幕眩光”的常见诱因和不适症状；另一方面也可收集受访者对教室光环境改善的初步意见，为后续问卷优化提供指导依据。
2. 结果与调整
   从预调查反馈来看，大部分受访者都提及在教室内因光线不均或屏幕过亮引发的明显眩光现象，并伴随眼干涩、视力模糊、注意力分散等不适。结合这些结果，研究团队在正式问卷中添加了更具针对性的定量测量题，同时进一步细分了心理状态测量项，以捕捉学生的烦躁、情绪低落等表现。
   （二）问卷结构与指标设置
   根据预调查的修正意见，最终形成了包含五大模块的正式网络问卷（见表 2-1）。其中，“视觉健康”部分参考国际通用的 VFQ 核心题，涵盖眼部干涩、视力清晰度、亮度适应及颜色辨别力等；“心理健康”模块主要采用李克特 5 分量表，围绕注意力分散、烦躁、学习兴趣波动等维度进行主观评估（表 2-2）。
   表 2-2 问卷主要题目示例 内容要点 量表形式
   基本信息（Q1Q 5） 性别、年级、身份、近视状况、用眼时长 单选题
   光环境与眩光（Q6Q 8） 自然光强度、眩光频率、反射来源 多选+单选
   视觉健康（Q 9Q15） 干涩、模糊、眼疼痛、光暗适应、颜色分辨等 5分制（从不～总是）
   心理健康（Q16Q2 1） 注意力分散、烦躁、学习兴趣变化等 5分制（从不～总是）
   满意度与改进建议（Q22~Q2 7） 对眩光不适的主观感受、光环境满意度、可行的改进方向等 5分制+多选+开放题

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三、正式问卷调查
（一）发放方式与回收情况

1. 发放渠道
   正式问卷主要通过班级群和教研群进行三周左右的分层投放。
2. 回收与清洗
   最终共计回收1027份在线答卷，剔除答题时间过短、重复IP、逻辑冲突等无效问卷后，得到883份有效问卷。这些有效样本覆盖了各学段学生，以及少量教师群体（见表 2-3）。
   表 2-3 问卷发放与回收统计 数量 说明
   发放总量 1027 线上投放历时约 3 周
   剔除无效 144 答题过快、IP 重复、逻辑冲突等
   有效问卷 883 占总回收量的 86.0%
   覆盖学段 小学～大学 小学（23.4%），初中（27.2%），高中（30.5%），
   大学（15.8%），教师（3.1%）

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四、实地观测与深度访谈
（一）实地观测

1. 观测目的
   为获得客观佐证，研究团队在多所学校累计进行165次实地观测。观测重点记录屏幕眩光覆盖率、光线明暗度（0～100分制）以及窗帘使用情况、座位分布等可能影响眩光的环境条件。
2. 观测表与数据记录
   为降低不同观察员对“眩光覆盖率”等指标判断的主观差异，研究团队提前设计了标准化观测表（表 2-4），并对所有观测人员进行统一培训。若同一教室在不同时间段的观测结果差异过大，则结合窗帘拉开程度、人工灯光使用情况等因素进行进一步核实。
   表 2-4 实地观测记录表（示例） 测量项目 记录方式 说明
3. 时间段 上午 / 中午 / 傍晚 复选 不同时段光照条件差异
4. 窗帘状态 拉开 / 全关 单选 用以评估遮光措施对眩光的缓解效果
5. 灯光状态 开灯 / 未开灯 单选 人工照明与自然采光的组合影响
6. 座位位置 第 X 排第 Y 列 填空 观测不同角度眩光对观看体验的影响
7. 眩光覆盖率 x% 估算 指屏幕被反射强光覆盖的比例
8. 光线明亮度 0～100分 打分 0 表示极暗，100 表示极亮（刺眼）
   （二）深度访谈
9. 访谈对象
   本研究选取7位一线教师（覆盖语文、数学、音乐、英语、生物等科目）及2位医学专家（1位眼科医生、1位心理医生）进行半结构式面对面访谈。
10. 访谈内容与目标
    访谈提纲主要关注以下方面：
    o 不同时段和教学环节下，眩光出现的原因及频率；
    o 学生注意力涣散、情绪烦躁等具体表现；
    o 教室光环境改善时的优先目标与现实障碍（如经费、设备维护）；
    o 对医学专家则着重请教长期接触眩光可能带来的视功能受损风险和潜在的干预方法。

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五、小结
本研究通过预调研验证问卷可行性后，采用三阶段数据采集（883份问卷+165次实地观测+9人访谈）系统评估屏幕眩光影响。基于光环境特征、视觉健康、心理指标及改进需求的多维度数据，后续将运用描述性分析、分组检验和回归模型探究眩光与视疲劳、心理健康的作用机制，最终提出光环境优化策略。
第三章 访谈与质性分析
本部分将系统介绍访谈样本的选取依据与研究方法，并对核心发现进行阐述。为了更直观地呈现访谈结果，文中适度运用了词云和简明图表，并引用部分受访者的原话，力求提高访谈结果的说服力与真实性。

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3.1 访谈样本与选取过程
在66份预调研问卷、883份正式网络问卷与165次实地调查所得的定量结果基础上，本研究进一步开展了质性访谈，主要面向以下两类受访者：

1. 一线教师（7位）
   受访教师来自数学、语文、音乐、生物、英语等学科，涵盖了既需要精细图表的理科学科，也包含对多媒体教学辅助依赖度较高的文艺课程。通过这种跨学科、跨年级的分布，我们得以在“屏幕眩光”议题上收集到更丰富的教学反馈。
2. 医学专家（2位）
   受访的医学专家包括1位心理医生和1位眼科医生，分别从情绪健康及用眼卫生的专业角度，为“眩光可能造成的潜在危害及干预思路”提供了补充观点。由于在问卷与实地观测中难以深入探讨此类专业问题，访谈有助于填补这一空白。
   表3-1 访谈受访者概览
   编号 身份 学科/专业 重点关注领域
   T1~T7 中小学教师 数学/语文/音乐/生物/英语等 眩光影响教学环节、学生反应及改进可行性
   M1 心理医生 心理健康 学生因眩光引发的情绪和注意力问题
   M2 眼科医生 眼科/视光 屏幕反光与学生用眼疲劳、近视等关系
   在选取访谈样本的过程中，我们采用了半结构式访谈提纲，围绕“眩光成因及具体表现”“对教学和学生身心的影响”“现有或理想的改进方案”等主题展开。随着访谈深入，研究团队发现各位教师与专家对于眩光成因及其影响的看法趋于重复，信息逐渐达到饱和，因而停止继续扩充访谈样本。

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3.2 研究方法与资料处理
在完成录音及文字转录后，本研究对访谈文本进行了主题分析（Thematic Analysis）和词频统计。首先，由两位研究成员分别对文本进行开放式编码，对高频或关键概念（如“自然光射入”“经费不足”“灯光位置”“学生眼部疲劳”等）进行初步标记；随后通过讨论将相近主题聚合为更高层次的类别，例如“眩光成因”“教学干扰”“学生应对”“方案评价”“医学与心理视角”等。接着借助定量工具生成关键词词云和主题提及频次图表，让读者更加直观地了解访谈关注重点。
图3-1 访谈高频词云
（示意）字体越大代表出现频次越高；可以看到“眩光”“光线”“学生疲劳”“经费”等词语被多次提及。
为保护受访者隐私并遵守研究伦理，本研究在引用原话时采用编号形式（如“T1-数学教师”“M2-眼科医生”等），去除具体姓名与学校名称，但保留学科背景与职能信息，以便读者更好地理解访谈语境。部分访谈中较有代表性的表述会以“摘要”形式插入正文，从而增强报告的可信度与现场感。

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3.3 主要发现与讨论
在对访谈文本进行主题归纳后，我们将核心发现分为四个层面：眩光成因、学生应对与学习影响、教学干扰及经费困境、医学视角与改进方案。
3.3.1 眩光成因

1. 自然光从侧面或正面直射到屏幕上时容易产生亮斑
   多位教师指出，尤其在早晨或午后，侧窗或正面窗的阳光直射到屏幕上会出现明显的“白斑”。正如T1（数学教师）所描述：“从9点到10点，太阳斜照在投影幕布上，白得几乎看不清，学生都在抱怨。”
2. 教室内灯光与屏幕安装设计不当会加剧眩光问题
   不少教师认为，教室原有灯具的安装多是为传统黑板授课而设计，缺乏对多媒体设备反光控制的考量。T4（生物教师）提到：“顶灯正对着白板，强光反射直接射到后排学生眼里，别说学生，我站在讲台上也觉得刺眼。”
3. 缺乏防眩光涂层的屏幕材质会放大光线反射
   医学专家M2（眼科医生）也强调：“如果屏幕表面没有防眩光处理，本身像镜子一样光滑，那么任何外部光源都会被反射得更强，学生长时间盯着屏幕会更容易眼疲劳。”
   图3-2 教师对不同眩光成因的提及频度
   （示意，柱状图显示“自然光”“灯具照射”“屏幕角度/材质”三大原因普遍受到关注）

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3.3.2 学生应对与学习影响

1. 学生常以换座位或遮挡光线等临时措施来减轻眩光
   多位教师提到，学生面对屏幕亮斑时会用课本或手挡住光线，或者干脆到后排挪位置。T5（音乐教师）形容：“上课时大家都东倒西歪地挪动，只为找个看得清的角度，课堂秩序很难维持。”
2. 强烈眩光会导致视觉疲劳并加剧情绪波动
   若光反射强度过大或时间过长，学生往往出现疲劳、注意力涣散，个别还会感到烦躁。T6（语文教师）提到：“他们一直揉眼睛，过一会儿就开始心不在焉。”心理医生M1指出：“眩光本身不一定是情绪问题的根源，但会让已有的焦虑或烦躁雪上加霜。”
3. 不同课程对屏幕清晰度与互动方式的需求存在差异
   从跨学科教师的访谈中发现，理科对图表和文字清晰度有较高要求，因此眩光对理解和做题影响更明显；而艺术类和语言类课程在播放视频或音视频材料时，也同样依赖屏幕的可视度来保证课堂互动与参与度。

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3.3.3 教学干扰及经费困境

1. 眩光频繁打断教学节奏并影响师生互动
   访谈中，多位教师都提到，为了降低眩光，自己常常要拉窗帘或多次调整投影设备。反复操作不仅影响教学连贯，也容易让学生分心。T2（英语教师）坦言：“有时一节课拉窗帘能拉七八次，学生一会儿暗着学，一会儿又要开灯。”
2. 屏幕看不清导致互动质量明显下降
   当学生无法看清屏幕上的视频或文本，往往会反应迟缓，甚至放弃回答问题。T5（音乐教师）说：“歌词看不清，学生只能靠耳朵听着跟唱，师生互动肯定受到影响。”
3. 经费不足和维护难度限制了硬件升级的可行性
   几乎所有受访教师都提到，若要全面升级灯具或安装专业窗帘，需要不小的预算，后续维护成本也同样高昂。T7（数学教师）提到：“之前试验装过防眩光膜，花费不菲，效果也一般，后来就没再推广。”
   图3-3 受访教师提及“经费与维护”问题的频率
   （示意，可见约六成教师认为全面改造面临较大困难）

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3.3.4 专家视角与改进方案评析

1. 心理与眼科专家从身心健康角度补充了眩光的潜在影响
   心理医生M1指出：“眩光未必是造成重大心理问题的根本因素，但在学生已有学业压力的情况下，持续不适的环境往往会强化他们的疲惫与焦虑。”
   眼科医生M2也提醒：“如果长期处于刺眼的光线环境，干眼和视疲劳风险会提高，还可能加剧近视发展，但具体程度也要看个体差异。”
2. 常见的降眩光举措在实践中各有优劣
   研究团队向教师与专家列举了灯具加遮罩、安装百叶帘、调整屏幕倾斜、防眩光膜等常见方案，并请他们从实际操作层面给出评价。
   表3-2 常见降眩措施与受访者反馈
   方案 优点 局限性 倾向度
   灯具加遮罩 安装简便，可直接阻挡直射光 需兼顾教室整体亮度；材料若不佳，可能让环境过暗 较高
   安装百叶帘 有效抑制自然光直射，角度可灵活调节 易损坏、维护成本较高，学生频繁操作会增加损耗 中等
   调整屏幕倾斜或更换屏幕 能在短期内避开特定角度的外部光线 角度改变可能影响后排视线；若屏幕亮度不足又降低清晰度 较低
   防眩光屏幕或膜 从源头减少反射率，观感改善较明显 一次性投入高；老旧设备兼容性有限，效果因产品而异 中等
3. 通过硬件改造与教学策略相结合，可在长期内更有效地减少眩光
   受访教师与专家普遍认为，若要真正缓解眩光问题，需要在“硬件升级”与“教学策略”两方面同时发力。例如，硬件方面可尝试引入智能调光灯具或采用防眩光屏幕材质；教学层面则应适度降低对投影的依赖，增加板书或课本辅助。M2（眼科医生）进一步建议：“最好定期提醒学生在课间做眼保健操或远眺，减少长时间紧盯屏幕的负面影响。”

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3.4 综合评述
由访谈结果可知，“教室屏幕眩光”在光照强烈时段或灯具设计不佳的情形下，已成为部分学校普遍面临的难题，给学生的视觉健康和课堂效率带来了显著影响。教师与专家普遍认为，眩光成因主要集中在自然光或灯光直射、屏幕本身高反射率、以及经费限制导致的硬件升级难等方面。虽有拉窗帘、局部遮光、调整屏幕角度等应对策略，但在实际使用中往往因为维护成本和操作不便而效果有限。
“要是学校资金够，能统一升级屏幕或灯具，就能好很多；但现在只能在窗帘和灯光开关上反复折腾……”
——（T7，数学教师）
此外，眼科与心理医生均提醒，眩光加重了学生的用眼负担与情绪疲劳，对视力和心理健康都有潜在的负面影响，而敏感度因个体而异。基于这部分访谈所得的质性洞见，本研究将在后续章节结合正式网络问卷与实地观测的定量数据，运用统计分析方法系统评估眩光影响机制及改进方案效果，为优化教室光环境提供科学依据。
下面是一份仅对表格部分进行标准 Markdown 格式修订后的完整文本示例，保留了原先所有图片的引用方式（如“图4-1”“图4-2”等）及正文结构。请直接复制以下内容到 Obsidian 笔记中，即可正常渲染所有表格，同时也不会丢失对图表的引用。

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第四章 描述性统计分析
基于对大规模问卷与实地观测所得数据的定量描述，本部分从样本特征、光环境参数、视疲劳症状、心理健康指标四个维度展开定量分析，建立与质性研究的互证关系，为差异检验和回归模型提供数据基础。

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4.1 样本基本特征描述
以下内容对应原有的样本介绍与分布情况，以表格、图示及文字说明呈现，并在重点处以加粗标识。
表4-1 样本特征分布描述
变量 选项 频数 百分比
性别 男 413 46.80%
女 470 53.20%
身份 学生 723 81.90%
老师 134 15.20%
其他 26 2.90%
年级 小学 53 6.00%
初中 169 19.10%
高中 178 20.20%
大学 483 54.70%
佩戴眼镜 是 668 75.70%
否 215 24.30%
4.1.1 性别比例与对比
从图4-1可见，在所有受访者中，男性占比约46.8%，女性占比约53.2%。这一性别比例结构与目标人群在自然状态下的构成较为吻合，能够为后续有关性别差异的研究提供较为可靠的参照。在第三部分的教师访谈中，部分教师提及男女生用眼习惯存在差异，例如女生更倾向于课间使用电子设备查阅资料等。该数据有助于我们在分析视觉疲劳或眩光敏感度时，将性别纳入分组维度，探讨其在主客观感知上的可能差异。
图4-1 性别比例
（此处插入对应示意图）
4.1.2 身份分布与研究契合度
如图4-2所示，学生群体占比高达81.90%，教师为15.20%，其他群体（如学校管理者、家长等）仅占2.90%。这一高学生占比与研究对象的教学场景极为契合，也与访谈结论相互印证：在“教室眩光”问题中，学生是最主要的使用方与影响承受群体。
图4-2 身份分布比例
（此处插入对应示意图）
4.1.3 年级层次的构成与意义
如图4-3所示，在学生子样本内，大学生比例最高（54.70%），高中生与初中生次之，小学生占比相对较少。这一分布与网络问卷在大学生群体中传播更为便捷、参与度更高的现实相符。尽管年级结构并不完全均衡，但在后续分析中，我们可针对不同年级的子群体开展差异性研究，与第三部分多位教师所强调的“年级越高、用屏时长越长”这一观察形成呼应。
图4-3 年级分布图
（此处插入对应示意图）
4.1.4 佩戴眼镜与视力状况
在全体883位受访者中，约75.7%（668人）表示“已佩戴眼镜”，24.3%（215人）则为“未佩戴眼镜”。从图4-4可见，这一高佩戴率在后续探讨“眩光对视疲劳的催化效应”时至关重要：如同访谈中视光专家所言，佩戴眼镜者对光源环境的敏感度及耐受度可能与裸眼人群存在差异，需在分析模型中加以单独考量。
图4-4 是否佩戴眼镜占比图
（此处插入对应示意图）
综合来看，本研究样本在人群身份、年级、性别和佩戴眼镜等方面呈现出较高的多样性与代表性，为后续分组比较和回归分析提供了坚实的数据库基础。正如第三部分访谈所示，学生群体对眩光最为敏感，而师生双方的感知与需求也值得对照研究，以上丰富的样本特征将用于支撑多角度的深入探讨。

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4.2 教室光环境与眩光现状描述
本节系统展示教室光环境与眩光现状，以表格及图示的数据说明为主，并在关键叙述处加粗强调。
表4-2 教室光环境与眩光现状描述
变量 选项 频数 百分比
自然光强度 非常暗，影响教学 95 10.69%
暗，需要开灯辅助 196 22.05%
适中，舒适 391 43.98%
亮 103 11.59%
非常亮，刺眼 104 11.70%
注意炫光问题 经常有 24 36.40%
偶尔有 30 45.50%
几乎没有 12 18.20%
屏幕眩光主要来源 自然光(如阳光直射或反射) 33 50.00%
人工光(如灯具直射) 44 66.70%
屏幕表面材质反光 35 53.00%
4.2.1 自然光强度与舒适度
根据图4-5，样本整体对教室自然光强度的感知均值约为2.92，接近“适中”水平，方差1.09。但仍有约10.69%及22.05%的受访者认为光线“非常暗”或“暗”。在第三部分的教师访谈中，多位老师提及“教室朝向”与“建筑遮挡”会导致局部光照不足。与此同时，眼科医生也警示“长期在光线不足的环境中用眼易引发疲劳”，与本调查结果一致。
图4-5 光强度分布
（此处插入对应示意图）
4.2.2 眩光出现频率与主观感知
如图4-6所示，表示“经常有”眩光的受访者达36.4%，“偶尔有”更是达到45.5%，仅18.2%认为“几乎没有”。这清晰说明教室中的眩光干扰相当普遍。在第三部分的访谈中，多名教师例举“投影仪光线与窗外直射光叠加”的情况，引发学生反复抱怨；与定量结果高度契合，也凸显了眩光问题的紧迫性。
图4-6 是否注意到眩光
（此处插入对应示意图）
4.2.3 眩光成因的多重来源
由图4-7可见：自然光（29.5%）、人工灯具（39.3%）、屏幕表面反光（31.2%）三类光源在眩光成因中各占相当比例。这意味着改善光环境需针对不同光源特点采取差异化对策。在第三部分访谈中，“上午阳光直射”或“顶灯直接反射”被多位教师点名为学生正面受扰的重要因素，这与调查数据的多样化来源相互印证。
图4-7 屏幕眩光主要来源
（此处插入对应示意图）
综上可见，教室光环境与眩光问题呈现高发生率且多元化的特点：一方面，光强度在不同教室与时段差异明显，部分场景存在“暗到需辅助照明”或“亮到刺眼”的极端情形；另一方面，眩光来源既包含外界自然光，也包括内部灯具与屏幕本身。这与第三部分访谈中提到的“阳光/灯光/屏幕角度”等因素高度吻合，说明多源交互正是眩光问题的主要特征，也为后续改进措施的多管齐下提供了确凿依据。

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4.3 视觉健康状况与学生视觉负担
本节重点关注学生群体在视觉健康方面的主观与客观指标。依托问卷数据与医生访谈的综合解读，我们得以评估眩光环境对学生视力的潜在影响。
表4-3 学生视觉健康描述
变量 选项 频数 百分比
视觉症状 眼睛酸胀 39 59.10%
视力模糊 30 45.50%
眼干涩 35 53.00%
暂无问题 14 21.20%
4.3.1 视觉不适症状的分布情况
数据显示，“眼睛酸胀”出现频率最高（59.1%），其次为“眼干涩”（53%）与“视力模糊”（45.5%）；仅21.2%的学生认为“暂无问题”。结合图4-8雷达图可见，大多数学生都存在一定程度的视觉不适。在第三部分医生访谈中，专家也说明“电子屏幕反射光容易引发干眼症和眼部疲劳”，与此处结果紧密呼应。
图4-8 视觉症状
（此处插入对应示意图）
4.3.2 群体差异与个体离散度
通过对“从不经常总是”等量表选项进行细分统计，“视力模糊”“眼干涩”“眼疼痛”等主要症状的标准差约在0.4~0.5之间，反映出个体差异明显：在相似的光环境中，有些学生严重不适，也有人仅感到轻微或几乎不受影响。医生与教师在访谈中均强调“有的学生天生对光特别敏感”，提示后续干预方案需考虑差异化策略。
图4-9 响应比例
（此处插入对应示意图）
总体而言，学生视觉健康状况并不乐观：症状普遍、多发，且个体差异较大。正如第三部分专家所言，如果不及时改善用眼环境与习惯，眩光导致的疲劳和视物模糊恐持续加重，也更需教育管理与医疗机构高度关注。

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4.4 心理健康与学习效率
本节聚焦于眩光对学生心理层面的潜在影响，尤其在注意力、情绪及学习效率方面的主观感受。
表4-4 心理健康描述
变量 选项 频数 百分比
感到不适或烦躁 是，经常有 15 22.73%
偶尔有 39 59.09%
几乎没有 12 18.18%
学习专注力 是，经常有 20 30.30%
偶尔有 35 53.03%
几乎没有 11 16.67%
任务完成效率下降 是，经常有 19 28.79%
偶尔有 33 50.00%
几乎没有 14 21.21%
4.4.1 烦躁与不适：情绪负面影响
约22.73%的学生表示“经常有”眩光引发的不适或烦躁，近六成（59.09%）“偶尔有”，仅18.18%觉得“几乎没有”。这一情况与第三部分多位教师的观察一致：当学生长时间处于教学场景中，眩光往往会加剧心理上的焦躁与疲惫。
4.4.2 学习专注力与效率：指数分析
约30.3%的学生称“眩光对专注力影响明显”，53.03%认为“有一定影响”，仅16.67%表示“几乎没有”。另有28.79%的学生提到眩光会导致“任务效率下降”。在访谈中，“一些学生说看不清就干脆放弃”的教师原话也与此相呼应。
为更直观地评估整体心理压力水平，研究团队将注意力分散、烦躁、不适等指标合成为“心理不适指数”，并在图4-10和图4-11使用箱线图和雷达图分别呈现。指数均值约19.3，方差在0.64~0.70之间，说明大部分学生的心理不适程度处于中间水平，但也存在部分极端情绪的高分值。正如第三部分精神科医生提出的警示，“若学生持续处于强光或刺眼环境中，焦躁与烦闷感会逐步攀升，进一步加重心理负担”。
图4-10 心理不适指数的箱线图
（此处插入对应示意图）
图4-11 心理不适指数的雷达图
（此处插入对应示意图）

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4.5 实地测量与客观数据分析
本节整合实地测量的客观数据，包括眩光覆盖率及光线明亮度等指标，并与问卷和访谈结果进行参照印证。
4.5.1 监测指标与范围界定
研究团队在不同时段（上午/中午/下午）及窗帘状态（拉上/未拉）下，记录了眩光覆盖率（眩光面积 / 屏幕总面积）与光线明亮度（0~100分）这两项关键指标。教师在访谈中所说的“上午阳光角度偏斜”或“下午西晒较严重”等情况，均在此过程中得到验证。
表4-5 眩光覆盖率和光线明亮度的均值、标准差、偏度和峰度
统计项目 时间段 / 窗帘状态 均值 标准差 偏度 峰度
眩光覆盖率 上午 0.18 0.12 1.81 4.21
中午 0.22 0.15 0.90 2.70
下午 0.35 0.28 2.10 5.00
窗帘拉上 0.17 0.16 2.01 5.13
窗帘未拉 0.20 0.18 1.34 1.32
光线明亮度 上午 57.03 14.34 0.92 1.28
中午 60.56 15.56 0.29 -0.19
下午 54.53 16.23 0.53 -0.64
窗帘拉上 59.97 15.19 0.54 -0.20
窗帘未拉 55.78 15.27 0.64 0.07
4.5.2 不同时段与窗帘状态的差异对比

1. 眩光覆盖率
   如图4-12折线图所示，下午时段的眩光覆盖率均值最高（0.35），超过上午与中午；在图4-13的箱线图中，对比“窗帘拉上”与“窗帘未拉”则可发现拉窗帘状态下覆盖率整体更低且离散度更小。这与教师访谈“下午西晒辣眼睛更明显”以及“拉窗帘能有效降低反射光”的说法完全吻合。
   图4-12 不同时段眩光覆盖率的均值及其标准差
   （此处插入对应示意图）
   图4-13 窗帘拉上与未拉状态下的眩光覆盖率
   （此处插入对应示意图）
2. 光线明亮度
   上午与中午的平均值较高（57~60），下午略低（54.53），但偏度、峰度存在一定波动。窗帘拉上后，光线明亮度依然保持在59.97左右，未出现过度暗化。正如第三部分教师所言：“合理使用窗帘不仅能减眩光，也能维持适度亮度，使环境更柔和。”
   4.5.3 光线与眩光之间的相关性
   在“窗帘未拉”情况下，光线明亮度与眩光覆盖率呈正相关（r=0.47），而“窗帘拉上”时两者的相关系数减弱（r=0.35），如图4-14和图4-15所示。从客观数据进一步证明使用窗帘能有效缓冲亮度与眩光的耦合关系，与第三部分受访教师“调节光源角度可削弱眩光冲击”的看法一致。
   图4-14 窗帘未拉状态下的眩光覆盖率与光线明亮程度的相关性
   （此处插入对应示意图）
   图4-15 窗帘拉上状态下的眩光覆盖率与光线明亮程度的相关性
   （此处插入对应示意图）

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4.6 结果讨论与总结
通过对问卷与实地测量这两套量化数据的系统化分析，并与第三部分访谈结论互相印证，可以得到以下关键发现和思考：

1. 样本特征的多元与合理
   学生占据主体、教师与其他从业者作补充的结构，辅以不同时段与窗帘状态的实地测量，为研究提供了全景性的视角，保证后续分组对比与模型分析拥有充分的基础。
2. 眩光普遍且来源多样
   包括自然光、人工灯具与屏幕反光在内的多种光源均构成眩光主因，且“经常”或“偶尔”发生眩光的人群比例超过八成；下午时段或窗帘未拉情况下最为严重。此结论与访谈中教师与专家的经历高度契合。
3. 视觉与心理健康均受波及
   学生常见眼干涩、酸胀、视力模糊等不适症状，且相当一部分人出现学习效率下降或情绪烦躁。访谈中的医生和教师多次提及眩光易强化“生理-心理”压力循环，凸显了防控的迫切性。
4. 实地数据与主观感知具备一致性
   眩光覆盖率和光线明亮度的客观变动规律，与“下午西晒影响更强烈”“拉窗帘缓冲过亮或直射”的访谈主张相互呼应，也为后续改进对策的实操应用提供了可靠的客观佐证。
   综上所述，本部分为我们在“多媒体教室眩光”这一议题上奠定了坚实的数据与背景基础。借助第三部分的质性洞见与本部分的量化证据，我们将在后续进一步展开分组差异、相关检验及回归分析，以甄别哪些变量最显著地影响师生对眩光的主观感知与满意程度，从而为教室光环境的改进策略提供更具针对性和可操作性的实施方案。
   第五章 分组差异分析
   为进一步挖掘不同群体在眩光感知与健康状态上的差异，本研究采用独立样本 t 检验及单因素方差分析等方法，从“性别”“身份（学生/教师/其他）”“年级（小学/初中/高中/大学）”“近视状况（佩戴眼镜/未佩戴眼镜）”四个核心维度分别展开了差异检验。本部分还结合相关性检验，探讨“眩光”与“视觉/心理健康”的联系是否显著。

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5.1 性别分组差异分析
根据表5，我们针对“视觉疲劳综合分”“心理不适指数”“眩光源识别”“视觉症状相关性”“心理症状相关性”“眩光问题重要性认知”等关键指标，分别对男性与女性开展独立样本 t 检验（显著性水平 α=0.05）。
表5-1 各维度在性别上的差异分析
变量 性别 平均值 标准差 t 显著性(p)
视觉疲劳综合分 男 23.72 4.831 -2.745 0.674
视觉疲劳综合分 女 23.88 4.624
心理不适指数 男 19.18 4.158 -2.952 0.229
心理不适指数 女 19.33 3.899
您认为造成教室眩光的光源类型有哪些？ 男 1.97 0.850 -3.143 0.589
您认为造成教室眩光的光源类型有哪些？ 女 1.94 0.854
若有上述视觉健康症状，您认为与眩光的相关性? 男 3.26 1.081 -2.536 0.371
若有上述视觉健康症状，您认为与眩光的相关性? 女 3.34 1.094
若有上述心理健康症状，您认为与眩光的相关性? 男 3.81 1.092 -2.351 0.015
若有上述心理健康症状，您认为与眩光的相关性? 女 3.91 1.000
你认为教室屏幕眩光问题重要吗? 男 3.88 1.063 -1.486 0.109
你认为教室屏幕眩光问题重要吗? 女 3.91 1.009
图5-1（A） 男女性别在视觉疲劳综合分上的均值
图5-1（B） 男女性别在心理不适指数上的均值
图5-1（C） 男女性别在对“眩光光源类型”认知上的均值对比
图5-1（D） 男女性别在“视觉症状与眩光相关性”维度的均值对比
图5-1（E） 男女性别在“心理症状与眩光相关性”维度的均值对比
图5-1（F） 男女性别对“眩光问题重要性”的认知差异
5.1.1 主要发现

1. 大部分指标无显著差异
   在视觉疲劳综合分（p=0.674）、心理不适指数（p>0.05）、眩光源识别、视觉症状相关性以及眩光问题重要性上，男女间差异均未达统计学显著水平。这表明就总体而言，两性在眩光感知及大多数健康指标上的主观评分较为趋同。
2. “心理健康症状与眩光相关性”出现显著性别差异
   该维度 p=0.015<0.05，说明女性更倾向于将心理不适（烦躁、注意力下降等）归因于眩光。结合第三部分访谈可知，一些老师提及“女生更容易对光源刺眼做出情绪化反应”，而男生或因“较少言说”而掩盖了对光线不适的表达。
3. 均值微差与结果讨论
   整体均值上，女性群体多项指标略高于男性；但差异“统计上不显著”或 p>0.05，暗示两性可能在生理敏感度方面略有差别，但个体差异与环境因素共同作用，使得并未形成强烈区隔。
   此外，女性在“心理关联”方面更敏感，也契合部分访谈中的观点：“女生对学习环境更在意，自然会更快地将不舒适感诉诸外部因素，如眩光。”

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5.2 身份分组差异分析
本研究将身份分为学生、教师、其他（如家长、管理者等）三类，采用单因素方差分析（ANOVA）检验其对主要指标的影响（显著性水平 α=0.05）。
表5-2 各维度在身份上的差异分析
变量 身份 个案数 平均值 标准差 F 显著性 多重比较
您认为造成教室眩光的光源类型有哪些？ 学生 723 1.94 0.857 0.893 0.410 /
您认为造成教室眩光的光源类型有哪些？ 老师 134 2.04 0.839
您认为造成教室眩光的光源类型有哪些？ 其他 26 1.96 0.774
若有视觉健康症状，是否与眩光相关？ 学生 723 3.29 1.074 0.316 0.729 /
若有视觉健康症状，是否与眩光相关？ 老师 134 3.37 1.16
若有视觉健康症状，是否与眩光相关？ 其他 26 3.23 1.107
若有心理健康症状，是否与眩光相关？ 学生 723 3.85 1.056 3.897 0.021 2>1, 2>3
若有心理健康症状，是否与眩光相关？ 老师 134 4.05 0.944
若有心理健康症状，是否与眩光相关？ 其他 26 3.50 1.105
你认为教室屏幕眩光问题重要吗? 学生 547 3.89 1.047 1.45 0.235 /
你认为教室屏幕眩光问题重要吗? 老师 108 3.99 0.902
你认为教室屏幕眩光问题重要吗? 其他 18 3.56 1.338
视觉疲劳综合分 学生 723 23.87 4.733 0.325 0.723 /
视觉疲劳综合分 老师 134 23.57 4.308
视觉疲劳综合分 其他 26 23.38 6.300
心理不适指数 学生 723 19.19 4.019 3.744 0.024 2>3
心理不适指数 老师 134 19.93 3.737
心理不适指数 其他 26 17.77 4.966
图5-2（A） 不同身份在“光源类型”认知差异
图5-2（B） 不同身份在“视觉症状与眩光关联性”均值对比
图5-2（C） 不同身份在“心理症状与眩光关联性”均值对比
图5-2（D） 不同身份对“眩光问题重要性”认知差异
图5-2（E） 不同身份在“视觉疲劳综合分”上的均值
图5-2（F） 不同身份在“心理不适指数”上的均值
5.2.1 主要发现

1. 视觉疲劳与光源识别：无显著差异
   “视觉疲劳综合分”“对光源类型的识别”及“视觉症状-眩光相关性”在各身份组之间均未达显著性（F<临界值3.89, p>0.05），反映出对眩光在“视觉层面”影响的客观认知相对一致。这与第三部分访谈中的共识相符：无论教师或学生，都能察觉眩光对眼部健康的潜在影响。
2. 心理维度差异显著
   o “若有心理健康症状，是否与眩光相关？”指标 F=3.897，p=0.021<0.05，后续多重比较发现教师（2组）评分显著高于学生（1组）与其他群体（3组）。
   o 心理不适指数同样出现显著差异（p=0.024），多重比较显示教师群体得分显著高于“其他”群体，学生居中。“这或许暗示教师在持续暴露于多媒体教学时，对光环境对情绪的影响更为敏感。”——这一推断亦可从访谈中找到例证，多位教师提到“一整天的课会让我对眩光更厌烦，也更焦虑”。
3. 眩光重要性认知：均偏高
   三类群体在“你认为教室屏幕眩光问题重要吗？”上的平均分均超过3.5，虽差异不显著（p=0.235），但暗示各方均持较高关注度。在第三部分教师访谈里，也有“无论是学生还是家长都对屏幕反射颇多抱怨”的表述，与此结果吻合。

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5.3 年级分组差异分析
在学生群体中（小学、初中、高中、大学），本研究对主要指标进行单因素方差分析。表7给出相关结果。
表5-3 各维度在年级上的差异分析
变量 年级 个案数 平均值 标准差 F 显著性 多重比较
您认为造成教室眩光的光源类型有哪些？ 小学 53 1.91 0.861 2.280 0.780 /
您认为造成教室眩光的光源类型有哪些？ 初中 169 1.97 0.855
您认为造成教室眩光的光源类型有哪些？ 高中 178 1.81 0.860
您认为造成教室眩光的光源类型有哪些？ 大学 483 2.01 0.844
若有视觉健康症状，是否与眩光相关？ 小学 53 3.47 1.219 0.889 0.446 /
若有视觉健康症状，是否与眩光相关？ 初中 169 3.24 1.054
若有视觉健康症状，是否与眩光相关？ 高中 178 3.37 1.177
若有视觉健康症状，是否与眩光相关？ 大学 483 3.28 1.050
若有心理健康症状，是否与眩光相关？ 小学 53 4.00 1.056 4.223 0.006 3>4
若有心理健康症状，是否与眩光相关？ 初中 169 3.88 0.937
若有心理健康症状，是否与眩光相关？ 高中 178 4.08 0.873
若有心理健康症状，是否与眩光相关？ 大学 483 3.77 1.123
你认为教室屏幕眩光问题重要吗? 小学 44 3.89 1.125 2.412 0.066 /
你认为教室屏幕眩光问题重要吗? 初中 131 3.68 1.047
你认为教室屏幕眩光问题重要吗? 高中 142 3.95 1.054
你认为教室屏幕眩光问题重要吗? 大学 356 3.95 1.004
视觉疲劳综合分 小学 53 25.38 5.715 6.354 0.000 1>2;1>4;3>2;3>4
视觉疲劳综合分 初中 169 23.58 3.755
视觉疲劳综合分 高中 178 24.80 4.768
视觉疲劳综合分 大学 483 23.35 4.807
心理不适指数 小学 53 19.96 4.043 3.571 0.014 3>4
心理不适指数 初中 169 19.35 3.783
心理不适指数 高中 178 19.94 3.544
心理不适指数 大学 483 18.90 4.226
图5-3（A） 不同年级在对“光源类型”的认知差异
图5-3（B） 不同年级在“视觉症状与眩光相关性”上的均值对比
图5-3（C） 不同年级在“心理症状与眩光相关性”上的均值对比
图5-3（D） 不同年级对“眩光问题重要性”的认知差异
图5-3（E） 不同年级在“视觉疲劳综合分”上的均值
图5-3（F） 不同年级在“心理不适指数”上的均值
5.3.1 主要发现

1. 光源类型、视觉相关性：无显著差异
   F 值均不足以拒绝原假设（p>0.05），不同学段学生对眩光成因的感知比较类似，“不因年级而显著不同”。这与第三部分教师所言“阳光/灯光/屏幕反光都会影响所有年级学生”相呼应。
2. 视觉疲劳综合分：显著年级差异
   F=6.354 (p=0.000<0.05)，多重比较显示：
   o 小学组（25.38分）>初中（23.58分）和大学（23.35分）
   o 高中组（24.80分）>初中（23.58分）和大学（23.35分）
   也就是说，小学/高中学生的视觉疲劳度均显著高于初中/大学。可能原因：
   o 小学生因自我调节能力较弱，对强光更敏感，且座位难以自由调整。
   o 高中生多媒体使用频率高+学习压力大，访谈中多位高中老师也提到“考前复习时段常用PPT、投影反复刷题，容易造成眼疲劳累积”。
3. 心理症状与眩光的关联：高中 vs. 大学显著差异
   表中显示“小学组均值4.00，高中组4.08，大学组3.77”，多重比较得出高中>大学。这提示高中生更容易将心理不适归因于眩光。结合访谈，“高强度学业压力+晚上复习用屏时间长”可能放大了对光环境的敏感度，大学生则较能自主选择场地或时间，受限度相对较低。
4. 心理不适指数：高中 vs. 大学出现差异
   小学与高中均值相近（19.96 vs 19.94），大学显著低于高中（p<0.05）。这一与访谈“大学生可调整学习节奏、拥有更多空间选择”之言相呼应，说明高年级却在中学阶段仍旧处于更严苛的学习环境，是心理疲劳与眩光交织的高发时段。

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5.4 近视与非近视分组差异分析
依据“是否佩戴眼镜”来区分近视与非近视人群，通过独立样本 t 检验对关键指标进行比较。
表5-4 各维度在近视状况上的差异分析
变量 佩戴眼镜 平均值 标准差 t 显著性(p)
视觉疲劳综合分 是 24.07 4.842 2.934 0.048
视觉疲劳综合分 否 22.99 4.223
心理不适指数 是 19.28 3.905 0.243 0.332
心理不适指数 否 19.20 4.370
您认为造成教室眩光的光源类型有哪些？ 是 1.97 0.854 0.668 0.989
您认为造成教室眩光的光源类型有哪些？ 否 1.92 0.847
若有视觉健康症状，是否与眩光相关？ 是 3.31 1.096 0.416 0.254
若有视觉健康症状，是否与眩光相关？ 否 3.27 1.065
若有心理健康症状，是否与眩光相关？ 是 3.87 1.032 0.320 0.373
若有心理健康症状，是否与眩光相关？ 否 3.85 1.085
你认为教室屏幕眩光问题重要吗? 是 3.89 1.010 -0.252 0.087
你认为教室屏幕眩光问题重要吗? 否 3.91 1.112
图5-4（A） 近视/非近视在视觉疲劳综合分上的均值
图5-4（B） 近视/非近视在心理不适指数上的均值
图5-4（C） 近视/非近视对“光源类型”看法的对比
图5-4（D） 近视/非近视在“视觉症状与眩光关联性”维度的对比
图5-4（E） 近视/非近视在“心理症状与眩光关联性”维度的对比
图5-4（F） 近视/非近视对“眩光重要性认知”差异
5.4.1 主要发现

1. 视觉疲劳：近视组显著高
   p=0.048<0.05，表明近视学生在“视觉疲劳综合分”上高于非近视群体。结合第三部分医生访谈，“近视者对屏幕光线更易疲劳”是较常见的临床现象，也与教师观察到“戴眼镜学生更频繁揉眼”情形相吻合。
2. 心理不适指数：无差异
   近视与非近视在“心理不适指数”及其他主观认知指标上差异均不显著（p>0.05）。这意味着单纯的近视状况尚不足以带来显著的情绪或心理落差，其影响更多体现在视疲劳层面。
   若结合教师与医生访谈，一些戴眼镜者表示“担忧度数进一步加深”从而放大对光源的敏感度，尤其在高中阶段更为突出。虽然本次量化分析未在“心理不适指数”上发现显著差异，但视觉疲劳增加足以说明近视学生需更多防护措施，如防眩光屏幕、合理灯光设计等。

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5.5 相关性检验
为进一步探究“眩光”在视觉与心理健康层面的作用，本研究对“教室多媒体设备是否存在明显眩光”与“视觉疲劳综合分/心理不适指数”进行皮尔逊相关分析，结果如表9与表10所示。
5.5.1 眩光与视觉健康的相关分析
表5-5 眩光与视觉疲劳综合分的相关性
指标 中小学阶段，您教室的多媒体设备是否有眩光? 视觉疲劳综合分
皮尔逊相关系数（r） 1 -0.081
Sig.（双尾） - 0.017
个案数 883 883
• r=-0.081, p=0.017，呈现微弱负向相关且在大样本（N=883）下达到统计学显著性。
• 然而，r 值绝对值接近 0，说明眩光与视觉疲劳之间的关联度相当有限，“统计显著但效应量很小”。这与部分访谈内容存在出入：许多教师直觉上认为“眩光越强，视疲劳越严重”。可能原因在于中间调节变量（如个人光适应能力、教室布局、用眼习惯等）尚未纳入模型，或因大样本放大了微弱效应。
5.5.2 眩光与心理不适指数的相关分析
表5-6 眩光与心理不适指数的相关性
指标 中小学阶段，您教室的多媒体设备是否有眩光? 心理不适指数
皮尔逊相关系数（r） 1 0.018
Sig.（双尾） - 0.585
个案数 883 883
• r=0.018，p=0.585>0.05，相关不显著。即从整体统计结果看，眩光与心理不适指数缺乏实质性关联。
• 结合第三部分的精神科医生访谈：“眩光只是潜在诱因，但学生心理状态还牵涉家庭、学业压力等更关键因素。”因此，这一结果并不违背在访谈中听到的“有些学生会受光干扰而烦躁”的个案表述，但就总体而言，眩光并非主要或唯一的心理压力源。

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5.6 小结
通过上述分组差异与相关性检验，可以发现：

1. 性别层面：大多数指标差异不大，仅在“心理症状与眩光关联性”方面女性显著更敏感；这与访谈中女生更倾向表达对光线不适的观察相互印证。
2. 身份层面：教师在“心理健康症状-眩光关联”及“心理不适指数”上显著高于其他群体，可能因其长时间暴露在屏幕/投影教学环境中，更易出现情绪负担。
3. 年级层面：高中与小学学生在视觉疲劳及对心理不适关联的评分均高于初中与大学，符合访谈中所述“高学习压力+少自主管理”导致光环境干扰影响更突出的推断。
4. 近视层面：近视者视觉疲劳显著高于非近视者，心理指标无明显差异，说明近视学生在眩光环境下的“视疲劳”更值得关注。
5. 相关性检验：从整体角度看，眩光与视觉疲劳虽具微弱负向相关，且与心理不适指数未见显著关联，或因个体差异与环境复杂性所致。定性访谈指出若考虑更多调节变量（如教室设计、教学模式、个体光敏感度），或能更精准刻画眩光对师生健康的影响。
   综上，第五部分：分组差异分析的结果与前文大体吻合，显示眩光在不同人群、不同学段中的影响存在一定差异性与复杂性。
   第六章 多元回归模型与满意度因素分析
   为了更加系统地解释哪些因素会显著影响学生对教室屏幕眩光的总体满意度，本部分将基于分组差异发现的性别、年级、近视状况等变量，构建多元回归模型解析眩光满意度影响因素，通过模型构建——变量筛选——拟合优度评估三步骤完成量化验证。

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6.1 模型构建与变量选择
6.1.1 基本思想
为探讨影响学生对教室屏幕眩光满意度的主要因素，同时量化各个因素的独立贡献，本研究采用OLS（最小二乘法）多元线性回归模型。在先前的分组差异分析以及访谈（第三部分）中，我们初步锁定“近视状况”“屏幕使用时长”“自然光强度”“眩光频率”“视觉疲劳综合分”等可能的重要自变量，并将学生对眩光的满意度设为因变量。通过回归分析，可识别哪些变量在控制其他因素后仍具显著影响，并判断其方向与幅度。
6.1.2 模型方程与变量说明
本研究构建的多元回归方程可表示为：
其中，
• 因变量 ：对教室屏幕眩光的满意度（李克特5分，1=非常不满意；5=非常满意）；
• 自变量：
o ：是否近视（0=未近视，1=近视）
o ：屏幕使用时长（小时/天）
o ：教室自然光强度评分（李克特5分，1=非常暗，5=非常亮）
o ：眩光频率（0=无，1=偶尔，2=经常）
o ：视觉疲劳综合分（连续变量，量表0~100）
表6-1 模型初始变量说明
变量类型 变量名称 测量方式 取值范围/编码
因变量Y 满意度 李克特5级量表 1（非常不满）5（非常满意）
自变量X1 是否近视 二分变量 0=未近视 / 1=近视
自变量X2 屏幕使用时长 连续变量（小时数） 0∞
自变量X3 教室自然光强度 李克特5级量表 1（非常暗）5（非常亮）
自变量X4 眩光频率 有序分类变量 0=无 / 1=偶尔 / 2=经常
自变量X5 视觉疲劳综合分 连续变量（0100） 实测值越高表示疲劳越严重
在访谈中，多位教师与医生均强调“视觉疲劳”是学生投诉“屏幕不舒适”的核心诱因，也暗示“自然光强度、眩光发生频率”在教室环境中扮演关键角色。初步回归将这些自变量纳入，以检验各因素对“满意度”是否具备显著解释力。

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6.2 模型输出与诊断
6.2.1 回归分析（初始模型）
本研究首先将屏幕使用时间作为一个潜在关键变量一并纳入模型，使用SPSS进行多元线性回归，结果见表6-2和表6-3。
表6-2 多元线性回归模型摘要（初始模型）
模型 R R方 调整后R方 标准估算错误 Durbin-Watson
1 .318a 0.101 0.096 1.041 1.908
预测变量：(常量)、视觉疲劳综合分、教室自然光强度、近视情况、眩光频率、屏幕使用时间
因变量：学生对教室屏幕眩光的满意度
由表6-2可见：
• 调整后，说明这些自变量共同解释了学生满意度约9.6%的变异；虽然解释力不高，但F检验显著，且标准估算误差1.041处于可接受范围。
• Durbin-Watson=1.908，表明残差自相关性较弱，适合使用线性回归。
表6-3 多元线性回归系数（初始模型）
变量 未标准化系数B 标准误差 标准化系数Beta t值 p值 容差 VIF
(常量) 4.426 0.283 - 15.617 0.000 - -
近视情况 -0.08 0.082 -0.031 -0.978 0.328 0.99 1.01
屏幕使用时间 -0.03 0.045 -0.022 -0.666 0.506 0.963 1.038
自然光强度 -0.048 0.032 -0.048 -1.492 0.136 0.994 1.006
眩光频率 -0.099 0.083 -0.038 -1.191 0.234 0.987 1.013
视觉疲劳综合分 -0.072 0.008 -0.31 -9.454 0.000 0.952 1.051
6.2.1.1 结果解读（初始模型）

1. 屏幕使用时间（X2）不显著
   t=-0.666, p=0.506>0.05，说明在控制其他变量后，“每日使用屏幕时长”与“眩光满意度”关联不强。这可能与座位位置、个人光敏感度等未纳入模型的干扰因素有关。
2. 视觉疲劳综合分（X5）最显著
   t=-9.454，p<0.001，系数为-0.072（Beta=-0.31），体现“视疲劳越严重，满意度显著下降”。这与先前访谈中“学生抱怨眼睛酸涩时，对屏幕及光环境的评价尤其负面”之说法高度吻合。
3. 近视情况（X1）和自然光强度（X3）、眩光频率（X4）的p值均大于0.05，说明其在本模型中不达显著；但从主观和实地数据看，这些因素依然在具体情境下具有影响，需要后续进一步调试模型或引入更多交互、控制变量。
   6.2.1.2 模型精简
   基于上述结果，我们剔除“屏幕使用时间”（X2）后再次回归，以简化模型并避免过度稀释解释力。得到的新自变量集合为：
   • ：是否近视
   • ：自然光强度
   • ：眩光频率
   • ：视觉疲劳综合分

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6.2.2 回归分析（精简后模型）
表6-4 多元线性回归模型摘要（精简后）
模型 R R 方 调整后R方 标准估算错误 Durbin-Watson
1 0.317a 0.101 0.097 1.040 1.906
预测变量：(常量)、视觉疲劳综合分、教室自然光强度、近视情况、眩光频率
因变量：学生对教室屏幕眩光的满意程度
• 调整后，较初始模型略有提升；说明此模型用四个自变量可解释约9.7%的满意度变异。
• Durbin-Watson=1.906，与初始模型接近，无明显自相关。
表6-5 多元线性回归系数（精简后模型）
变量 未标准化系数B 标准误差 标准化系数Beta t值 p值 容差 VIF
(常量) 4.195 0.238 - 17.615 0.000 - -
近视情况 0.079 0.082 0.031 0.965 0.335 0.990 1.010
自然光强度 -0.048 0.032 -0.048 -1.500 0.134 0.994 1.006
眩光频率 -0.096 0.083 -0.037 -1.163 0.245 0.989 1.011
视觉疲劳综合分 -0.073 0.007 -0.314 -9.731 0.000 0.983 1.018
6.2.2.1 模型诊断与拟合后检验

1. 正态性检验
   o 图6-1：回归标准化残差的正态Q-Q图
   o 图6-2：回归标准化残差的正态P-P图
   结果显示残差点大体围绕参考线分布，尾部仅有轻微偏离，说明残差符合正态假设；t统计与回归系数估计均具统计有效性。
2. 自相关检验
   o Durbin-Watson=1.906，处于无显著自相关区间，说明不存在明显的一阶自相关。
3. 方差齐性检验
   o 图6-3：残差-拟合值散点图
   o 所得散点无明显漏斗形或系统性趋势，表明方差基本恒定，无异方差风险。
4. 多重共线性检验
   o 各自变量VIF值均<1.02，容差>0.98，远低于经验阈值（VIF>5或容差<0.2才需警惕），说明未出现严重多重共线性。
   表6-6 残差统计（精简后模型）
   | | | | | | |
   |---|---|---|---|---|---|
   |表6-6 残差统计（精简后模型）| | | | | |
   ||最小值|最大值|平均值|标准偏差|个案数|
   |预测值|1.04|3.50|2.26|.347|883|
   |残差|-2.276|3.959|.000|1.038|883|
   |标准预测值|-3.514|3.564|.000|1.000|883|
   |标准残差|-2.188|3.806|.000|.998|883|
   |因变量：学生对教室屏幕眩光的满意程度| | | | | |
   |*所有数值单位均为标准化满意度分| | | | | |
   综上，模型各项诊断均达标，满足OLS回归的主要假设。
   6.2.2.2 模型分析与结果讨论
5. 视觉疲劳综合分：核心驱动因素
   o 标准化系数Beta=-0.314, p<0.001，绝对值远高于其他自变量。
   o “视疲劳每增加1分，满意度下降约0.073分”。结合先前分组差异和访谈可知，许多教师称“学生频繁揉眼、眯眼后，会对屏幕产生更强的负面评价”，与此定量结果吻合。
6. 自然光强度与眩光频率：均呈负向关系
   o p值处于0.13~0.24，未达严谨的显著标准，但仍显露一定负向趋势。
   o 实地调查中亦发现“正午、下午阳光强时屏幕反光最严重”；本回归结果提示若能控制光照过亮（如拉窗帘），或许能小幅提高满意度。若眩光从“无”变“经常”，满意度在模型中预期下降约0.19分。
7. 近视情况：结果不显著但系数正向
   o 近视(1)比未近视(0)时满意度增加0.079，p=0.335。该方向并不完全符合部分预期；可能与样本特征或“近视者会主动规避强光”等未观测因素相关。也可能在高标准误下并无统计意义，需要更细化的子群体研究。
8. 模型局限与解释力
   o 调整后，说明当前变量只能解释不足10%的满意度变动。“还存在大量未纳入的潜在因素”，如屏幕材质、座位远近、天气时段等。
   o 访谈亦多次提到这些具体条件，如“不同教室窗帘质量不一”、“交互式白板反光程度差异”，均未纳入本研究的量化指标。今后若可引入更多精准测量或交互项，模型表现或能进一步提升。

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6.3 研究启示与展望
从本模型结果看，视觉疲劳度无疑是影响学生对眩光满意度的“关键变量”，在第三部分多位教师的访谈里也有类似共识：“学生若在高频使用屏幕且未及时休息，出现明显眼酸、眼痛时，对屏幕光环境的负面评价最为强烈”。此外，自然光强度过高、眩光高频出现等因素或多或少降低满意度，但目前尚未达严格的显著水准。
需要注意的是，模型解释力 昭示我们：

1. 眩光满意度形成机制较复杂。心理、环境及设备因素并存，“窗口设计”“屏幕角度”“个人视觉敏感度”“设备反射率”等都可能发挥重要作用。
2. 定性+定量结合仍是必要路径。正如访谈和分组差异所显示，有时“高年级、近视者”对眩光抱怨度会更明显，也有一些学生则“只要屏幕不抖就能接受”。若能从技术和教学使用方式上同步调整，或可更全面提升满意度。
   总体而言，本回归分析在统计学层面确立了“视觉疲劳”对满意度的负向影响最为显著，也在一定程度上印证了“高光强、频繁眩光”的负面作用。结合先前第五部分分组差异的发现和第三部分访谈建议，后续可考虑：
   • 加强用眼卫生与课间休息，显著缓解视疲劳；
   • 精准调控自然光（如增加百叶帘或半透光窗帘）以及减低屏幕反射（防眩光膜、合适的灯具位置、降低屏幕亮度等）；
   • 关注近视学生的特殊需求，如提供防眩光镜片或更佳的座位选择；
   • 深入研究其他调节变量，如座位远近、屏幕分辨率、环境亮度自动化控制等，为改善学生视觉健康与满意度提出更具体的可行性方案。
   本部分的多元回归分析为“教室屏幕眩光”议题提供了更系统的量化佐证，也与前文质性和分组分析相互呼应，进一步明确了“控制视觉疲劳、合理调光”在提升师生满意度中的核心地位。后续研究可尝试更复杂的模型（如结构方程模型SEM）或引入更多现场监测指标，以期为改进教室光环境、保障学生健康提供更有针对性与可操作性的策略。
   参考文献
   [1] 教育部. 2021年12月教育信息化和网络安全工作月报. 2022. [2] 卫生部, 教育部. 我国学生近视率研究报告(2004). 2004. [3] Colliot, T. & Jamet, E. "A Comparison of Two Types of Visual Interference in Multimedia Learning." Computers & Education, 2018. [4] 国家卫生健康委员会. 健康中国行动（2019—2030年）. 2019. [5] 王丽 & 陈红. "教室眩光对学生心理健康影响的实证研究." 心理学报, 2019. [6] Winterbottom, M. & Wilkins, A. "Lighting and Discomfort in the Classroom." Journal of Environmental Psychology, 2009. [7] Choi, K. & Suk, H.J. "Dynamic Lighting System for the Learning Environment." Optics Express, 2016. [8] GB 50099-2011. 中小学校设计规范. 住建部, 2011. [9] DB31/T 539-2020. 中小学教室照明技术规范. 上海市市场监督管理局, 2020. [10] 陈志刚 & 郭鹏. "中小学校教室光环境研究." 教育技术研究, 2021.

结合以上所有内容
请你给出第七部分，结论与建议。写作风格一致，结合专业知识，这是一个调查报告。