动态模态分解在河流口洪水驱动沉积物预测中的应用：一种数据驱动的海岸建模方法 作者：An?l ?elik, Abdüsselam Altunkaynak, Mehmet ?zger

《Water》：Dynamic Mode Decomposition for Forecasting Flood-Driven Sedimentation at a River Mouth: A Data-Driven Coastal Modelling An?l ?elik, Abdüsselam Altunkaynak and Mehmet ?zger

　　摘要：为应对模糊能力评估、教学调整延迟以及可持续工程实践课程中固定认知挑战水平所带来的问题，本研究提出了一种“目标提升-矩阵评估-动态调节”三位一体耦合的可持续教学模型。该模型以价值导向的评估矩阵为核心诊断工具，在四年的“设计-实施-诊断-迭代”闭环中整合了双阈值调节机制和标准迭代策略。实证证据表明：① 三级诊断模型（整体-模块-指标达成水平）能够识别教学内容中的结构性问题，并找出关键瓶颈；② 用基础技能模块替换冗余的高分模块可以消除极端值，改善成绩分布，使班级表现趋于75%~85%；③ 迭代标准校准有助于学生能力沿着“熟悉问题→新挑战”的路径逐步发展。本研究提供了一种经过实证验证的方法论框架，用于在工程实践课程中系统地实施“科学严谨性、实用性和适当挑战性”，同时培养可持续工程素养。

1. 引言
可持续发展教育（ESD）旨在培养能够确保经济、环境和社会未来的决策能力[1,2]。专业认证基于以学生为中心的理念和基于成果的教育方法，要求毕业生展示解决复杂现实世界工程挑战的全面能力[3,4]。这两个概念的核心目标高度一致。与此同时，“新兴工程学科”倡议强调跨学科整合，特别是通过嵌入STEM（科学、技术、工程和数学）原则来应对工业转型和可持续发展的双重挑战[5,6,7]。在此背景下，水利与水电工程教育需要通过以可持续性为重点的课程与联合国可持续发展目标（SDGs）保持一致[8]。为了实现这一目标，大学正在广泛进行教学改革，并进一步改革与水相关的实践教育，这一进程得到了联合国可持续发展教育十年计划（DESD）的支持[9]。鉴于现代高等教育的发展趋势，实践教育的战略重要性日益凸显，课程改革也受到了越来越多的关注。韩等人调查了七所地方大学——综合性大学、理工科大学和工程专业大学——以探讨“新工程教育倡议”如何实施工程实践教育，其中以能力为基础的教学是关键驱动力[10]。江等人指出，虽然专业认证促进了学科发展和改革，但实验和实践教学改革仍缺乏突破性进展，综合实验在培养工程能力方面的作用需要进一步加强[3]。王等人开发了一种通过构建水利工程课程集群来优化教学的改革模型，并进行了研究以分析其有效性[4]。李等人利用教师指导的学生社团作为平台开发以创新为重点的课程，并整合实验中心和实践基地，实施本科创新实践教育模式——提高了创新和创业教育的有效性[11]。因此，持续推进实践教育改革对于培养高质量的可持续工程人才至关重要。

尽管已经采取了许多改革措施来加强实践教育，但仍有一系列持续存在且显著的挑战尚未解决。传统的课程实践部分包括观察导向的实习、课堂实验和课程设计作业，这些活动通常具有标准化课程的特点[3,12,13,14,15]。这些活动主要以验证为导向，具有固定的操作规程和过于简化的边界条件；学生通常遵循预设的程序来重现预定的结果，从而无法充分接触和应对定义真实工程实践的固有不确定性和相互依赖的复杂性。此外，课程设计主题的范围相对狭窄，与后续的顶点设计项目衔接不足，导致这两个关键教学阶段之间存在明显“差距”[16,17]。在更根本的层面上，实践教学系统仍然很大程度上是碎片化和孤立的：学生在实习期间“观察”，在课堂实验中“测量”，在课程设计作业中“计算”——但很少参与一个涵盖问题识别、解决方案概念化、模型开发、结果解释和基于优化的决策制定的端到端学习过程。这种缺乏系统思维的情况成为应对复杂工程挑战的关键限制。

针对上述问题，学者们进行了有针对性的研究。唐等人、彭等人、孟等人、王等人分别对以下四本教科书进行了评论[12,17,18,19]。他们的评论一致强调了课程中实践导向教学的关键重要性。同时，他们指出了当前教科书面临的几个主要挑战——包括动手教学设计的整合不足、内容过时以及与现实工程实践的衔接不强，并提出了具体的改进建议。唐等人、姚等人、王等人探索了利用科学研究模型来支持本科实验教学的方法，涵盖了水力结构和水电站等主题[20,21,22,23]。此外，杨等人、郑等人、孔等人以及来自其他学科的罗等人利用校内外的研究平台设计了本科实践课程——强调课程内容的中心性、与学习目标的对接，以及将研究资源转化为教学支持，以加强学生的工程思维和创新能力。因此，合理利用研究资源可以深化教学，并为构建高水平、有特色的本科实践教学系统提供可扩展的路径[24,25,26]。

作为应对复杂工程挑战的基础方法论，水力模型实验体现了可持续性，不仅保留了经典的理论框架，并能满足实际工程需求，还对培养工程人才做出了实质性贡献[27,28,29,30]。这些实验本质上反映了现实世界工程挑战的多方面特性，包括多过程耦合、不确定和可变的边界条件、尺度效应缓解以及严格的测量误差分析。因此，它们比更多的观察导向实习和课堂实验更需要系统思维。这些固有特性要求学生跨学科整合知识，并在整个实验工作流程中全面参与——从基于相似性的理论驱动设计和物理模型构建，到操作场景模拟，最终到数据采集和解释。这种全面的、过程导向的经验是培养“解决复杂工程问题能力”的重要准备训练，这是顶点设计项目强调的核心能力。它使学生能够在毕业设计之前系统地巩固他们的跨学科知识框架，同时培养对工程系统及其潜在复杂性的系统、全面的理解。至关重要的是，水力模型实验经常嵌入到真实的研究项目和实际工程项目中；因此，学生必须面对非标准化的边界条件，并应对模型行为与原型性能之间的不可避免的差异[16,20,21]。这种基于“真实问题”和“真实情境”的实践使学生能够直接应对工程不确定性，并处理多目标权衡，从而逐步培养出以价值为导向的可持续工程决策框架。

目前，水力与水电工程的实验课程主要以整合和分散的方式授课。例如，水力结构实验和课堂水电站实验与相应的理论教学紧密对接并直接强化了这些内容[21,22,31]。相比之下，在水资源与水电工程本科项目的两周强化培训期间，关于水力模型实验的综合性实践教学在文献中仍然很少见；此外，专门针对这一本科课程的全国标准化教科书尚未出版。为了弥合这一差距，开发此类课程必须从编写专门的教材开始，系统设计全面的教学框架，并通过持续的课堂实施和评估进行迭代改进。以下部分基于四年的教学实践，系统地阐述了以下三个方面：（1）三年教学实施成就的演变和问题；（2）基于评估数据的教学决策链和调整路径；（3）模块重构验证（第四年）和系统稳态成就。

2. 水力模型实验课程的基本信息
位于浙江省的浙江水利水电大学致力于建立一所具有独特特色的高水平应用型大学。水力模型实验课程的课程开发是在2021年水利与水电工程专业获得工程教育认证委员会认证后启动的，旨在根据认证标准的要求系统改革具有特色的实践导向课程——即系统设计、能力导向的教学和持续改进。在夏季实践培训的两周强化学习期间（大三之后），该课程设计建立了一个由三个相互关联和循环组成的可持续教学框架，包括“三阶课程内容”、“四个教学模块”、“五维评估指标”以及“根据学生成就水平进行双阈值动态调整”——如图1所示。如图1所示，本研究开发的可持续教学框架巧妙地整合了三个相互依赖的核心维度：内容进展、成果评估和过程调节。从左到右，这些维度分别由内容进展系统、评估矩阵和调节机制表示。它们相互支持，形成了一个连贯的“目标-实施-评估-调整”闭环。此外，成就水平分析有助于精确识别最需要教学改进的领域。目前，该课程已在16个班级中成功进行了四轮教学，共有625名参与者参与。

2.1. 课程教学模块的强化分层教学材料
本课程强调理论知识与实践应用的结合，涵盖了广泛的现实世界实施要求。如何在紧张的两周时间内有效设计和实施课程——以国家和区域产业发展为中心，以连贯和有目的的方式整合模块化教学内容，组织有针对性的探究式实验，并积极引导学生进行自主深度学习——是课程开发的主要挑战和关键焦点。具体来说，这涉及使学生逐步建立扎实的专业知识，培养批判性和创新思维能力，以及发展识别、分析和解决复杂工程问题的全面能力——所有这些都是通过真实的工程问题解决体验来实现的[32,33,34,35]。由于缺乏适用于本科教学的全国性指定教材，教学团队独立开发了四个基于项目的、按主题组织的教学模块。这些模块根据学科前沿进展和学生反馈不断改进，从而确保课程的学术时效性和教学适应性。

本课程的主要教学材料如下：
(1) 基础能力
从2022年到2024年，基础能力提升模块在水利结构课程的课堂实验基础上进行了深化，旨在加深学生对理论的理解和熟练度。理论部分涵盖了结构模型测试和测量技术，包括线性弹性应力模型的相似性条件，特别强调了结构模型测试中的相似性原理。实践培训部分侧重于重力坝的应力分析实验，这构成了静态水力结构模型测试[31]。这一基础提升是为已经具备初步理解的学生设计的。2025年，课程修订的重点是提升信息素养，加强了学术文献分析和数据可视化的能力——这些是可持续研究发展的核心能力。通过具体例子，课程强调高质量的研究成果不是瞬间获得的；而是通过迭代改进和严格修订实现的[35,36]。实践培训部分采用了开放式、基于作品集的评估格式和课程电子作品集考试，以加强学生独立检索、批判性评估和正确引用学术文献的能力，以及深入研究专利图表和关键专利权利要求的能力。这种基础强化基于对学生学习情况和需求的全面分析。

(2) 工程案例
在水力与水电工程中，全面的文献回顾是综合现有技术知识和制定原创、科学严谨的研究问题的基础步骤。通过系统地查阅博士论文、硕士论文、同行评审的期刊文章和权威专著，学生可以追溯水力研究的历史发展，批判性地评估实验设计背后的理论框架和方法论方法，并紧跟水力结构优化的前沿进展。这种与学术文献的深入互动为后续的独立实验研究奠定了坚实的概念和方法论基础。洪水排放能力和能量耗散安全性对于水力工程项目的安全、可靠和长期运行至关重要；因此，优化结构几何形状和进行彻底的水力特性研究是工程设计的关键方面[30,37,38,39,40]。如图2所示，研究模型来源于古贤水电站。专注于这一主题使学生能够发展出一个全面的认知框架——将理论基础与实际工程应用联系起来[38]。图2. 葛贤水利工程中翻斗形状的设计优化：(a) 几何比例为1:60的物理模型；(b) 从连续翻斗中释放的洪水流量；(c) 从窄缝翻斗中释放的洪水流量；(d) 从差动缝翻斗中释放的洪水流量；(e) 从燕尾缝翻斗中释放的洪水流量[38]。从2022年到2025年，工程案例研究模块的理论部分主要集中在“SL 155-2012正常水力模型试验规范”上，并结合了来自教科书《水力模型的设计与实践》中的两个示例案例研究：第2章——西河水电站（重力坝），以及第6章——寨口水库（溢洪道隧道）[41,42]。教学内容包括项目概述、物理建模所需的输入数据、测试的范围和目标、模型设计和建造方法、实验程序、测试结果的分析和解释以及结论性意见。此外，在线理论学习平台建立了一个“优秀作业库”，其中存档了前几届学生提交的优秀阅读报告，作为后续学生的参考模型。该库定期更新过去三年内发表的高质量论文，确保与最新的学科进展保持一致。对反复出现的问题，反馈逐渐从最初的“格式标准”转向更细致的指导，包括“逻辑严谨性”和“学术创新的识别与表达”，从而支持学生从基础理解向更深层次、更批判性的参与转变，并培养一种迭代的学术改进良性循环。

工程案例研究模块的实践培训部分围绕“硕士论文深度研究”框架进行组织。2022年和2023年，学生从基础专著《溢洪道的水力设计》[43]开始培训，从而掌握了水力测试和分析的基本理论知识，以及应用相关技术标准和规范的能力。2024年和2025年，培训内容扩展到专注于溢洪道实验和仿真的硕士论文，使学生具备了扎实的实验设计方法和数据解析技术。课程分别围绕两个主题集群：(1) 抽水蓄能水电站的洪水排放工程；(2) 高坝滑雪跳台静水池配置的优化。相应的参考论文列在附录A.1中。研究结果通过PowerPoint格式展示，学生被分配明确的团队角色，例如文献回顾、方法比较和结论总结。通过协作展示、结构化的同伴评估和有针对性的教师反馈，学生加深了对工程问题的理解，将其视为基础挑战。这一过程将个人见解转化为基于证据的共识——实现了从“理解单篇学术文章”到“清晰表述工程问题”的关键发展转变。最终，它培养了学生在解决复杂实际工程问题时的系统分析和创新设计能力。

(3) 专项实验I和II

工程实验模块的核心任务是实现从“认知学习”到“体验感知”的过渡。作为阐明水力工程中水力机制和验证结构优化策略的关键方法，流场测试与分析将物理建模与实际工程实践无缝结合。这些模块与校园内正在进行的教师主导的研究项目相一致，使学生直接参与到复杂流场的视觉观察和定量表征中，从而真正体验到理论知识与工程应用之间的深刻协同作用。这种教学进步不仅增强了学科专业知识，还培养了内在的探究和创新动机，建立了以“研究-学习-创新”为中心的整合培训模式。以下是两个不同实验模块的具体实施路径。

抽水蓄能水电站对现代电力系统起着关键作用。对其双向进水口和出水口结构的水力模型测试对于表征水力瞬变现象和优化水输送系统的设计至关重要[44,45]。从2022年到2025年，专项实验I的理论部分涵盖：抽水蓄能水电站的概述；进水口和出水口结构特性的分析；速度测量技术的介绍；面向应用的工程测试分析；以及全面的总结。参考了“NB/T 10072-2018抽水蓄能电站设计规范”和“SL 285-2020水利项目进水口设计规范”[46,47]。教学案例研究来自《水力模型的设计与实践》[42]的第4章（“进水口/出水口结构的双向流水力模型测试——冯宁水电站”）和第3章（“进水口的水力模型测试——叠闸配置”）。这些案例包括项目概述、输入数据、测试目标和范围、模型设计和制造、实验方法、结果和结论。

抽水蓄能水电站水输送系统中的水力瞬变分析的核心技术挑战[48,49]。培训实验包括在学院水力工程实验室进行的“水输送和发电系统主阀流特性模型测试”。所使用的水力控制和运行安全测试系统如图3a所示。重点是对重力流下水阀流特性的物理模型测试，使学生初步掌握水阀及其在水输送系统中的流动行为模型测试方法。通过测量压力和流量数据并计算阀门的流量系数和流动阻力系数，学生可以分析其流动特性模式，从而发展解决实际工程问题的能力。图3. 专项实验照片：(a) 实验I中水输送和发电系统的主阀流特性；(b) 实验II中新型生态海堤护块的海浪消散性能。浙江的海堤项目是一项旗舰生态海堤倡议，为堤坝工程及相关水力模型测试提供了实际背景[50]。从2022年到2025年，专项实验II的理论部分涵盖以下主题：基本堤坝概念；浙江的海堤超级项目；沿海波浪截面的物理建模；以及基于案例的应用分析和综合。这些主题系统地基于关键技术标准，包括“GB 50286-2013堤坝工程设计规范”、“SL/T 171-2020堤坝项目管理设计规范”以及浙江海堤项目的开发和建造[51,52]。迫切需要研究波浪与生态护坡之间的相互作用机制[53,54,55]。该实验培训环节包括在学院水力工程实验室进行的“新型生态海堤护块的海浪消散性能”实验；实验装置的照片如图3b所示。实验重点观察波浪行为——特别是波浪变形、反射和破碎——在撞击代表性海岸堤坝时的情况；并评估护坡单元（如护块）的稳定性。其总体目标是在真实的工程背景下培养系统思维和可持续决策能力，从而支持参与者从技术实施者向反思性工程实践者的转变。

这两个实验基于教学团队成熟的研究重点；实验条件保持一致，而测试内容根据年度项目变化进行微调。附录A.2和附录A.3详细说明了2025年实验I和II的具体评估标准及其相应的权重。学生始终遵循一个共同的能力发展路径：“理论教学以理解工程问题；动手测量以掌握实验系统、仪器设备、条件控制、数据采集和处理以及模式/现象分析”。然而，数据分析方法的重点因具体工程问题而异：附录A.2中的实验I主要依赖于原始数据的图形分析，而附录A.3中的实验II则侧重于基于图像的分析。这两种分析方法协同增强了学生在解决工程问题时的系统思维能力，利用多源、多路径的数据融合。同时，学生在测试过程中记录的细节程度存在显著差异；因此，评分明确区分了那些全面记录实际测试过程（包括所有关键步骤和重要观察细节）的学生与记录不完整或肤浅的学生。此外，对观察现象和潜在模式的分析是一个半开放式任务：学生通过将实证测量数据与学术文献中的理论见解相结合来展示其概念理解的深度，这也是区分的标准之一。

总体而言，这两个实验——基于基础实验技能和数据处理能力——分别强调图表分析（附录A.2）和图像分析（附录A.3）。通过半开放式模式分析组件系统地培养工程思维和解决问题的能力，从而促进这些核心能力的全面发展。这种方法建立了一个以“共享的基础能力——不同的重点——全面进步”为特征的能力发展框架，为教育者提供了监测教学进展和提供有针对性的、基于证据的指导的坚实基础。

总之，这三个模块遵循渐进的教学逻辑：“建立基础知识库以培养创新能力；进行综合模型实验以协作验证假设并追求科学真理；同时实施有针对性的模型实验以阐明流场机制”。它们共同构成了一个连贯的能力发展链——包括“认知构建”、“协作探究”和“机制分析”。具体来说，模块①强调重力坝的应力分析和创新导向的培训，直接支持毕业成果“解决方案的设计/开发”。模块②、③和④——分别关注进水口和出水口结构的双向流模型实验、堤坝工程的水力模型实验以及生态坡面保护系统——共同支持毕业成果“研究”。

2.2. 4行5列的课程评估矩阵

对学生课程成就水平的评估通常用于定量评估教学效果[2,9,35,56,57]。四个教学模块使用统一的五项标准评估框架进行评估，这些标准的权重与课程的核心教学价值观相一致：学习纪律（0.10）——遵守工程伦理；课堂表现（0.10）——协作沟通；知识掌握（0.10）——应用科学方法；实践技能（0.10）——遵守标准化实践；实践报告（0.60）——系统思维的展示。实践报告被赋予较高的权重，明确强调了“系统思维对于解决复杂工程问题至关重要”的原则。在所有模块中采用统一的、不分部分的评估标准，确保评估标准的一致应用，并能够进行有效的跨模块比较，从而促进精确的诊断反馈和支持闭环过程，其中评估数据直接指导有针对性的教学改进。

每个学生都有一个个人评估矩阵。每一行和每一列分别对应四个教学模块和五个评估指标。矩阵元素是学生在相应教学模块中的能力提升指标的百分比得分。根据权重向量，计算教学模块得分向量（）和能力提升得分向量（），如公式（1）和（2）所示。假设学生班级集合为S（），与学生k相关的矩阵为，教学模块得分向量为，能力提升指数得分为。基于此，班级的教学模块达成得分为，能力提升得分为，整体课程得分为，如公式（3）-（5）所示。是班级在模块i中的达成水平；是班级在能力提升指标j上的达成水平。假设有M个班级；班级c的整体成就水平为，所有班级的平均整体成就水平为。因此，班级间的标准差可以计算为，如公式（6）和（7）所示。同样，各个教学模块和每个能力提升指标的班级间标准差分别计算为（i）和（j）。

基于上述评估框架，年度和班级间的教学模块达成水平监测模块难度和教学适应性；能力发展模块达成水平诊断能力目标的实现程度；整体课程达成水平——汇总所有四个模块——作为课程质量的宏观指标。此外，班级间和年度间的标准差量化了班级间的差异和系统范围内的平衡。本研究使用Spearman等级相关系数（）来检查教学模块之间和能力提升指标之间的关联。

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)

2.3. 四年课程优化的动态调节

定量数据为教学决策提供了支持，有助于精确识别教学瓶颈并实现有针对性的、基于证据的改进。此外，年度成就数据和监管框架共同形成了一个持续的改进闭环“设计—实施—评估—完善—重新评估”。除了计算每个模块和每个能力提升目标的达成水平外，还应特别关注过程评估达成水平（Cp）的比较，该水平定义为前四个评估标准的平均分数：学科遵守情况（）、课堂表现（）、学科知识掌握情况（）以及实践技能熟练度（）。此外，形成性评估达成水平（Cf）仅基于实践报告（c5）来确定，而综合性评估达成水平（Cc）则是Cp（权重：0.40）和Cf（权重：0.60）的加权组合。基于掌握学习理论和维果茨基的最近发展区理论，实施了一种双阈值触发机制：（1）小组支持阈值，当模块级别的达成水平低于75%时，会启动有针对性的支持性干预措施，如补充教学或个性化辅导；（2）个人扩展阈值，当达成水平超过85%时，会激活以扩展为导向的干预措施，如开放式研究项目或对表现标准的迭代改进。当达成水平稳定在75%~85%之间时，定义了小组层面的“稳态区”——这是一种动态平衡，既保证了教学的挑战性，又不会让学生感到沮丧，也不会因为挑战不足而失去兴趣。

3. 结果与讨论
3.1 三年教学实施成就的演变与问题
每个学年包含四个班级，班级标识符随机分配为M = 1–4。对于每个班级标识符（M = 1–4），计算了2022–2024年期间过程评估（Cp）、形成性评估（Cf）和综合性评估（Cc）的平均达成水平及其标准差；并且计算了每种评估类型的总体平均达成水平，即所有班级和学年的平均值，如图4a所示。此外，对于每个教学模块（i = 1–4），还计算了同一年度内不同班级格式下的过程评估（Cp）、形成性评估（Cf）和综合性评估（Cc）的达成水平及其标准差。这些统计数据的年度趋势分别绘制在图4b、图4c和图4d中。在图4中，i = 1、2、3、4分别代表基础能力提升模块、综合文献回顾以及特殊实验I和II。
图4. 2024年四个班级在不同教学模块（i = 1~4）中的平均达成水平和标准差的年度变化：(a) 成就水平是使用相同班级标识符计算三年的平均值；(b) Cp的达成水平是使用相同年份计算四个班级标识符的平均值；(c) Cf的达成水平是使用相同年份计算四个班级标识符的平均值；(d) Cc的达成水平是使用相同年份计算四个班级标识符的平均值。如图4所示，当班级按相同的班级标识符分组时，过程评估（Cp）的平均达成水平最高，其次是综合性评估（Cc），形成性评估（Cf）最低。这三个指标都在75%~85%的理想范围内，年度变化相对较小，相应的平均标准差分别为3.67、3.36和3.22，变异系数约为4%。然而，当以教学模块作为Cp、Cc和Cf的分组标准时，教学模块1的整体表现最好——某些分数甚至超过了理想范围的上限（85%）。教学模块2排名第二，并且始终保持在目标范围内。相比之下，教学模块3和4的得分相对较低，有些分数甚至低于75%的下限。值得注意的是，班级间的变化相对较小，相应的平均标准差分别为4.83、5.71和4.87，变异系数约为6%。尽管学生们的学习成果在不同班级间有所差异，但总体成就分布保持稳定（标准差的平均变异系数在4%到6%之间），表明课程改革在不同班级中得到了高度一致和可重复的实施。
进一步分析年度成就水平的变化以及教学改进的有效性如下：
(1) 从2022年到2024年，基础能力提升模块的成就水平一直保持较高且稳定（85.68%~91.68%）。这种稳定性反映了该模块作为课堂水力结构实验的高级实践延伸的作用；其培训内容与理论教学紧密结合，从而支持了学生的理解和掌握。尽管2023–2024年教学材料和反思性问题得到了扩展，但核心知识结构保持不变；因此，这些改进对总体成就水平没有产生统计学上的显著影响。
(2) 从2022年到2024年，综合文献回顾的成就水平保持稳定（82.26%~90.10%）；然而，在2024年略微下降到80.28%~85.56%——这与向结合动手实验与数值模拟的综合教学模式的转变相吻合。分析表明，自2022年以来，已经建立了一个有效的机制来传播优秀的学生作品并系统地收集反馈，从而能够提供有针对性的、基于证据的复习指导。这一举措逐步加强了学生报告的分析严谨性和整体质量。这种持续的改进有效缓解了由于2023年和2024年评估标准的提高以及2024年评估任务复杂性的增加所带来的负面影响。
(3) 2022年进行的特殊实验I和II的成就水平表现出明显的不稳定性，低分的比例相对较高（三分之二低于80%）。2023年引入了有针对性的预教学解释，旨在澄清学生经常误解的概念，从而显著提高了表现。然而，当2024年停止这些预教学解释时，成就水平回到了2022年的基线。这种反复出现的模式揭示了学生能力上的一个持续差距：具体来说，是执行任务的操作能力（“能做但不能表达”）和进行实证测试的能力（“能测试但不能分析”）。从根本上说，这种差距反映了独立系统思维的缺失——这是有效处理开放式复杂问题所必需的能力。关键在于，2023年实施的教学支架仅起到了短期、外部中介的支持作用；它没有内化为持久的概念知识。因此，一旦撤除支架，表现迅速下降。

总之，应保留从教学模块2传播优秀作业的现有机制；教学模块1的内容可以适度简化，以便更有效地重新分配教学资源；教学模块3和4的教学必须超越临时解释，转向系统设计的、逐步构建的、越来越自主的学习序列，以真正增强学生解决复杂工程问题的能力。

3.2 基于评估数据的教学决策链和调整路径
为了更准确地识别关键弱点和问题，以下部分针对2024年的每个模块的评估指标，对成就水平进行了详细分析，如图5所示。在图5中，j = 1、2、3、4、5代表学习学科的评估指标（遵守工程伦理）；课堂表现（协作沟通）；知识掌握（应用科学方法）；实践技能（遵守标准化实践）；实践报告（系统思维的展示）；班级标识符（M = 1–4）用黄色、绿色、紫色和蓝色表示；虚线圆圈的内外部分别表示成就水平的控制阈值，包括小组支持阈值和个人扩展阈值。
图5. 2024年不同教学模块（i =1~4）中代表性评估指标（j = 1~5）在班级（M = 1~4）中的成就水平：(a) 基础能力第一教学模块的成就水平；(b) 工程案例第二教学模块的成就水平；(c) 专门实验I第三教学模块的成就水平；(d) 专门实验II第四教学模块的成就水平。如图5所示，评估指标1的成就水平在所有模块中最高，其次是评估指标2和5；相比之下，评估指标3和4的成就水平较低。
(1) 在这80个评估样本中，有20个样本超过了个人扩展阈值85%。基础能力提升模块的教学模块1包含17个这样的样本，占其总样本数20的85%。综合文献回顾的教学模块2包含6个样本（占其总数的30%），而教学模块3和4中没有这样的样本。值得注意的是，尽管特殊实验I和II的教学模块3和4的整体达成水平较低，但它们的“学习学科（遵守工程伦理）”指标（指标1）得分相对较高，这可能反映了强烈的伦理意识和良好的学习态度。然而，这种积极的态度尚未转化为解决开放式问题的熟练能力，这进一步暴露了一个关键差距：“能够行动但无法清晰表达；能够测试但无法分析。”虽然这种态度支持了对基本标准的遵守，但核心能力需要针对性地发展，特别是系统思维。
(2) 在这80个评估样本中，有24个样本低于小组支持阈值75%。基础能力提升模块的教学模块1没有这样的样本，而综合文献回顾的教学模块2只包含一个。具体来说，特殊实验I和II的教学模块3和4分别包含12个和11个样本，占其各自总样本数的60%和55%。此外，低成就水平的样本主要集中在评估指标3和4中。从指标维度的角度来看，低分样本分布不均；它们高度集中在“知识掌握（应用科学方法）”和“实践技能（遵守标准化实践）”这两个指标上。调查显示，学习任务要求的不匹配是主要限制因素。

总之，教学模块3和4中的实证导向分析任务对方法论迁移和动手验证的要求远高于前两个模块。学生的主要挑战不在于缺乏对基本原理的理解，而在于关键的转化差距——特别是无法有效地将“数据转化为证据”和“程序操作转化为清晰、明确的解释”。这些差距具体表现在三个关键领域：综合学术文献的效率低下；图表和表格中的逻辑结构表达不清；以及缺乏连贯的系统分析框架。虽然临时教学干预可能会带来短期的收益，但它们未能培养解决复杂工程问题所需的持久、可转移的能力。真正需要的是不是被动的、符合任务要求的执行（“教然后做”），而是需要刻意、持续地培养主动学习习惯和强大的分析能力——这些能力必须在整个综合任务序列中系统地培养和反复强化。

3.3 模块重构验证（第4年 vs. 第3年）和系统稳态成就
3.3.1 2025年与2024年之间的成就水平变化
为了评估2025年实施的教学改进措施的有效性，图6a展示了当年引入的四个教学模块的成就水平。这些模块通过过程评估（Cp）、形成性评估（Cf）和综合性评估（Cc）进行评估，并给出了各自的模块级平均分数和标准差。图6b展示了每个评估组成部分的年度变化，计算方法为2025年和2024年之间的差异。值得注意的是，报告的标准差反映了模块间成就水平的班级间差异。
图6. 2025年不同教学模块（i = 1~4）中四个班级的平均成就水平和标准差，以及2024年与2025年之间的差异：(a) 2025年的成就水平；(b) 2025年与2024年之间的成就水平差异。如图6a所示，当按教学模块对班级进行分组时，2025年过程评估（Cp）、形成性评估（Cf）和综合评估（Cc）的平均成绩水平分别为72.66%~86.08%、72.04%~88.77%和75.08%~87.70%，班级间的差异相对较小，相应的平均标准差分别为5.91、6.33和4.86，变异系数在7%左右。在这12个评估样本中，有2个样本（i=1和i=3的Cf）低于75%的群体支持阈值，而3个样本（i=2的Cp、Cf和Cc）超过了85%的个体扩展阈值。总体而言，模块层面的平均成绩水平和标准差分别为78.99%~79.29%和4.86%~6.33%，处于理想的75%~85%范围内，这比2024年的74.13%~91.66%和4.16%~8.36%要好。这表明大规模的系统性偏差和成绩水平的显著班级间差异已经大大减轻，整体表现更加均衡和稳定。比较图6a和b，2025年过程评估（Cp）、形成性评估（Cf）和综合评估（Cc）的班级间差异分别为72.66%~86.08%、72.04%~88.77%和75.08%~87.70%，与2024年相比略有增加（分别为4.64、6.17和5.10）。变异系数始终保持在7%左右，这表明该课程不仅整体结构更加平衡，而且在不同班级间的实施一致性也较高。

与2024年相比，2025年各模块的平均成绩水平显示出明显的结构差异。基础能力提升的教学模块1在成绩上有所下降，下降了9.17%至19.62%。相比之下，综合文献回顾的教学模块2以及特殊实验I和II的教学模块3和4则呈现出上升趋势，其中教学模块2的增长尤为显著。这种模式表明，重新设计的“信息素养提升教学模块”（重置后的教学模块1）已经成功建立了可持续的教育功能。其知识转移和应用能力显示出很强的区分效度，并有效解决了学生在认知转变方面的长期挑战。总体而言，这一阶段的教学改革在优化资源配置和加强高阶能力方面取得了实质性进展。

为了进一步验证每个模块内部能力维度的平衡性，本研究分析了2025年各模块在所有评估指标上的成绩水平及其相对于2024年的年变化情况，以评估指标作为聚类单元，整个年级群体作为统计总体。结果如图7所示。图中，2025年每个评估指标的成绩水平用蓝色表示，而2024年至2025年的年变化用红色表示。图7显示了2025年整个年级群体在不同评估指标（j=1~5）上的平均成绩水平和标准差，以及与2024年的差异：(a) 基础能力第一教学模块的成绩水平；(b) 工程案例第二教学模块的成绩水平；(c) 专项实验I第三教学模块的成绩水平；(d) 专项实验II第四教学模块的成绩水平。如图7所示，2025年每个教学模块内评估指标的成绩水平范围相对于2024年（61.81%~96.94%）有所缩小（70.47%~89.25%），反映了指标层面表现的平衡性提高和能力维度之间的协同发展增强。与2024年相比，2025年的表现显示出以下趋势：学习学科（j=1中的工程伦理遵守）的成绩水平在所有模块中下降了3.31%~13.99%，调整后的范围为73.21%~89.25%；课堂表现（j=2中的协作沟通）的成绩水平下降了3.41%~10.51%，除了教学模块2，调整后的范围为70.47%~82.79%；知识掌握（j=3中的科学方法应用）、实践技能（j=4中的标准化实践遵守）和实践报告（j=5中的系统思维展示）的成绩水平大部分提高了0.76%~14.73%，只有教学模块4的所有指标和教学模块4的指标4有所下降，调整后的范围为72.43%~88.77%。

进一步分析表明，基础指标的下降并不是回归，而是对更高评估标准的合理重新调整——远离了“人为夸大的高基线表现”。这种转变标志着向真实评估的真实进步。第一模块中引入的信息素养成功延续到了后续模块中，推动了高级指标的总体提升，并实证验证了“基础能力支持高阶任务”的原则。相反，第一模块自身高级指标的下降突显了差异化教学的迫切需求。这种改革代表了一种范式转变——从统一的高分转向真正的能力展示和个体潜力的实现。因此，具有不同天赋和学习特点的学生可以在与其优势相匹配的领域表现出色，真正实现了评估的核心目的。

3.3.2 2025年与2024年之间的相关系数变化
作为非参数度量方法，Spearman的ρ通过评估观察值的排名来评估单调关系，特别是在数据呈现非正态分布时特别有利。由于它不需要正态性的假设，Spearman的ρ特别适用于教育表现数据。相关系数及其对应的显著性水平（p）是使用统计软件自动计算的。为了进一步检验教学模块之间的独立性和评估指标之间的内在关系，分别按年级水平计算了2024年（155名学生）和2025年（175名学生）的Spearman相关系数（ρ），如表1和表2所示。具体来说，计算了：(1) 不同教学模块之间过程评估（Cp）、形成性评估（Cf）和综合评估（Cc）的成绩水平；以及(2) 同一模块内各个评估指标（j=1~5）之间的成绩水平。按照惯例，|ρ| ≥ 0.6表示强相关，0.3 ≤ |ρ| < 0.6表示中等相关，|ρ| < 0.3表示弱相关。每个相关性的统计显著性是通过“p”来确定的，其中“p” < 0.05表示统计显著。

表1. 不同年份教学模块之间的相关性分析。
表2. 不同年份能力提升指标之间的相关性分析。

如表1所示，从2024年到2025年，教学模块对（i=1和i=2~4）之间的成绩水平相关性始终保持较低，这表明这些模块之间的功能独立性，完全符合原始的教学设计意图。值得注意的是，在教学模块1进行全面内容重新设计后，出现了两种互补的教学效果：①其加强的信息素养教学产生了积极的跨模块影响，使得教学模块2~4的成绩水平有所提高；②其新扩展的评估组件保持了高度的概念和操作自主性，这些评估与其他模块的评估之间可能没有统计学上的显著相关性。这种“辐射但解耦”的关系构成了预期的教学结果：它有效地实现了从基础能力到高阶、综合任务的转移和学习者能力的提升，同时严格保持了每个模块的独特概念框架和评估完整性。这种设计在时间有限的教学框架内特别有利，因为它利用多样化的模块化架构来支持学生发展解决复杂实际工程挑战所需的能力。

如表2所示，2024年，除了教学模块2外，每个模块内的内部指标显示出强烈的相关性，反映了整体模块设计的高度内部一致性。然而，2025年模块内指标的相关性发生了结构性变化。一方面，某些相关性减弱了，特别是指标1和5之间、2和5之间的相关性。这种减弱可能源于评估标准的提高：项目表现评估越来越强调高阶认知能力，如创新和批判性思维。因此，那些以前主要依赖学科知识来获得高分的学生发现很难快速适应这些修订后的标准。相比之下，表现出更强智力敏捷性和主动推理能力的学生在新框架下往往表现更好，这可能导致基础指标的异步提升。另一方面，一些相关性显著增强，特别是指标3和5之间、4和5之间的相关性。这主要归因于教学模块1的重新设计。通过重新配置其内容架构，它成功地将知识获取扩展到了其他模块的学习过程中，增强了实践技能的发展，从而促进了“理论理解”和“实际应用”的协同进步。

总体而言，改革后的相关性模式变化并不反映统计上的显著偏差；相反，它们表明学生能力架构发生了建设性的调整，从统一的低水平趋同转向了差异化的、高水平的发展。这一发现与差异化教学理论一致，该理论已经通过实证证明，通过根据学生的不同发展需求定制教学来提高学习动机、课堂参与度和公平的学术成就[9,58]。改革成功地促进了双重进步：提高了学生的整体学术表现，同时实现了个体能力的有意义差异化。因此，具有不同天赋和学习特点的学生现在能够追求与其优势相匹配的个性化发展路径，真正实现了评估的核心目的。

4. 结论与展望
课程教学是人才培养的主要领域。高质量的教学设计必须牢固地建立在机构优势的基础上，积极促进机构间的合作，并深化产业-大学-研究合作和教育-研究的协同作用——从而培养一个可持续的、多方利益相关者的协作教育生态系统。本研究介绍了一个可持续的教学框架，用于水力工程模型实验课程，旨在培养具备可持续能力的工程专业人才。设计和实施如下：
(1) 框架构建：从分散设计到系统集成
本研究开发的可持续教学框架包括三个相互关联的组成部分：一个围绕“三个层次和四个教学模块”构建的渐进式主题模块，一个沿着“四个教学模块和五个评估指标”组织的价值导向评估矩阵，以及一个旨在监控进度和支持学习成果达成的双重阈值监管机制。四年的迭代实践验证了该框架有效支持工程实践课程的持续改进和动态适应。
(2) 诊断创新：从结果评估到结构分析
可持续教学框架已被实证验证为一种有效的工具，可用于指导四个迭代周期中的持续、基于证据的课程改进。它证明了用基础技能培养模块替代高分基础模块的可行性，这有助于消除统计异常值，提高学生的成绩水平，并突出个人优势。此外，仅凭整体成绩水平无法替代教学模块的结构诊断；相反，模块间的相关性和评估指标的支持强度构成了更敏感的诊断指标。采用“分布形态优化”作为教学效果的评估标准，更符合工程教育以能力培养和可持续性为导向的范式。(3)范式转变：从局部优化到系统重构课程改革的战略重点已从“局部优化”转向“结构重构”，成功的评估标准也从“分数提升”转变为“分布形态优化”。总体成绩水平不能替代对教学模块的结构诊断；相反，模块间的关联性和评估指标的支持力度构成了更敏感的诊断指标。这一转变标志着工程教育评估概念的深刻演变——从结果导向转向过程诊断，从资格认证导向转向能力培养导向。采用“分布形态优化”作为评估标准，更符合工程教育以能力培养和可持续性为导向的范式。(4)未来展望：从单一实践到多元化拓展推动课程建设发展的主要力量来自教师，这种动力源于学生、学校和社会的协同需求。我们未来的工作将集中在三个方面：①通过高校与行业的合作建立在线案例库，将水相关实验模型与风能和太阳能利用系统相结合，旨在帮助学生理解多能源互补框架下的复杂水-能源关系；②不断优化符合国家发展趋势的、以实践为导向的课程体系，融合受水利成就和行业先锋启发的思想政治教育，通过培养学生的国家责任感和工程伦理将课程提升至“金牌课程”标准；③以该课程为基础，系统地开发水资源工程专业的实践课程群——确保各课程之间的纵向衔接和协同作用——构建一个进步的、基于能力的实践教学体系，以培养具有系统思维、创新潜力和社会责任的可持续工程人才。