1. 引言
材料表面工程作为材料科学领域的重要分支，其课程建设长期面临理论与实践脱节的困境[1]-[16]。当前教学普遍存在三大问题：教学内容滞后性，教材更新速度远低于行业技术迭代频率，导致前沿技术如等离子喷涂、纳米涂层等难以融入课堂；教学方法单一化，以教师单向讲授为主，缺乏对学生创新思维和动手能力的培养；实践环节薄弱化，实验设备陈旧、案例库匮乏，学生难以接触真实工业场景中的表面改性、防腐处理等关键技术。其材料表面工程课程曾因教学方法单一、教材内容陈旧，导致学生理论掌握碎片化、实践应用能力不足。面临类似挑战，表面工程技术课程虽涵盖材料、力学、化学等多学科知识，但传统教学模式难以支撑跨学科知识的有机融合，学生难以形成系统性工程思维。在此背景下，材料表面工程课程作为材料科学与工程专业的基础课程，亟需通过教学改革融入人工智能技术，以培养具备跨学科能力与创新精神的高素质人才。本文从课程目标、内容设计、实施策略及智能化装备应用等方面，系统探讨人工智能赋能材料表面工程课程的教学创新路径。
2. 以能力为导向的多元化培养
2.1. 综合能力的培养
课程目标需突破传统知识传授框架，构建“知识–能力–素质”三位一体的培养体系。通过引入人工智能驱动的材料数据库与计算工具，如AI学情分析系统和智慧课堂AI学伴，实现差异化教学计划生成和互动式课件开发，培养学生数据挖掘、模型构建和系统分析能力。利用机器学习算法，如BP神经网络 + NSGAII多目标优化算法，分析表面处理工艺参数与性能的关联性，使学生掌握从海量数据中提取关键信息的方法。通过Python/R工具实战训练和Kaggle竞赛参与，提升数据预处理、特征工程等核心技能；结合架构图、系统层次分析等工具，强化模块化设计与系统整合能力，最终形成解决复杂工程问题的综合素养。
2.2. 创新精神的激发
人工智能技术为材料表面工程领域带来颠覆性创新机遇。课程需通过项目式学习和跨学科竞赛，引导学生探索智能化表面处理技术。例如，设计基于生成式对抗网络的涂层微观结构优化项目，鼓励学生提出创新性解决方案，培养其科学探究能力与技术转化意识。
2.3. 实践能力的强化
实践是材料表面工程课程的核心环节。课程需构建“虚拟仿真–实验操作–工程实践”分层训练体系：通过虚拟实验室模拟激光熔覆、等离子喷涂等高危工艺；利用智能装备实现实验参数自动采集与实时反馈；结合企业真实项目开展工程案例分析，强化学生动手能力和工程思维。
2.4. 国际前沿文献综述与本研究定位(ITS、EDM、VR/AR)
2.4.1. 智能辅导系统(ITS)
近年来，ITS由“规则驱动”迈向“数据驱动 + 生成式”阶段，呈现三项共性趋势：第一，诊断粒度细化与知识状态建模融合，基于表征学习的知识点掌握度预测(如序列化学习轨迹建模)可在课内实现分钟级画像更新；第二，自适应脚手架与反馈模版标准化，形成“错因–策略–任务重构”的闭环，使个别化支持嵌入到课时级活动中；第三，与教师工作流的协同由边缘走向中心，例如以“任务单–评价量规–过程证据”为核心对象的课堂控制面板，既减少教师监控成本，也提升了反馈的时效性与可解释性。对于工程教育场景，ITS的有效性不只体现在成绩提升，更体现在问题分解能力、实验合规性与复现实验成功率等“工程素养型指标”的改善上。这提示我们：在材料表面工程课程中，应将ITS的“诊断–脚手架–再任务化”机制与实验/仿真活动绑定，而不是仅作为独立的课后练习工具。
2.4.2. 教育数据挖掘(EDM)
EDM的研究重心由“预测学习结果”转向“解释学习过程”。一方面，点击流、代码运行日志、版本记录、仪器数据等多模态证据被联合建模，提升了对“过程质量”的可观测性；另一方面，可解释方法(例如基于特征贡献的错因定位、对比学习的方案优劣判别)正在进入课堂级决策。工程教育实践显示：当过程数据(如参数选择序列、异常处置记录、复现实验日志)与终结性结果(如性能、误差、置信区间)同屏呈现并被量化进入Rubric时，学生在“从现象到机理”的因果叙述与“从结果回推方法”的反思显著增强。由此可见，本课程若要实现“数据驱动”的教与学，需要把EDM的思路嵌入活动设计：每一次实验–仿真–分析都应该产生结构化的过程证据，并与学习目标(OBE)看齐。
2.4.3. VR/AR在工程教育中的应用
VR/AR从“演示–参观”式体验走向“操作–评估”一体化。最新实践强调三点：其一，高风险与高成本工艺的安全替代(如喷涂、激光、化学处理等)可在VR中完成参数理解与流程演练；其二，表现性评估直接嵌入场景，以操作路径、时序与规范性作为打分依据；其三，与真实设备形成“轻量数字孪生”：学生在虚拟环境完成参数方案与流程优化后，迁移到实际物理实验，以差异分析驱动机理讨论。在材料表面工程语境中，VR/AR的价值也不会存在“身临其境”的新奇感，而在于它能把不可见(电化学过程、传质边界层)与难对齐(多参数耦合)的问题可视化，并与课堂Rubric的“规范–安全–效率–质量”维度直接对标。
2.4.4. 理论空白与学术贡献定位
1) 理论空白
① “三件套”分离问题：现有研究常分别讨论ITS、EDM或VR/AR，缺少把三者作为同一教学单元中的互补机制来建模与验证，导致课堂生态层面的解释力不足。
② 从“成绩效应”到“工程素养效应”的迁移不足：工程教育强调规范性、复现性、合规性与安全性等过程性指标，而不少研究仍以分数与作业正确率为主，过程证据入模与Rubric对齐不充分。
③ “虚实一体”的数据循环不完整：仿真(虚)与实验(实)之间的偏差–校正–再优化机制在多数教学研究中尚未形成可复用范式。
2) 本文的主要贡献
① 提出“ITS-EDM-VR/AR/DT”跨域协同的课堂范式：把“诊断–脚手架–任务重构”与“过程挖掘–证据入模–可解释反馈”以及“虚实联动–操作评估–偏差校正”在单元级活动中耦合，形成可落地的教学流程与评价口径。
② 把工程素养型指标纳入实证评估：在“分数提升”之外，系统引入“复现实验完成率、实验差错率、流程合规度、偏差诊断质量”等指标，并与Rubric和ANCOVA/混合效应分析对齐。
③ 提供面向材料表面工程的可复用模板：通过“电镀DT”、“CNN孔隙率”、“Python数据分析”三个试点模块，给出任务单–资源包–过程证据–统计报告的闭环范式，为后续课程与院校复用提供可操作的技术–教学接口。
3. 智能化与系统化的深度融合
3.1. 理论课程的智能化升级
将人工智能基础理论纳入课程体系，开设《材料计算与人工智能》选修课，系统讲解机器学习、深度学习在材料表面工程中的应用。例如，通过卷积神经网络分析涂层截面图像，实现孔隙率自动测算；利用自然语言处理技术解析材料文献，构建领域知识图谱。理论课程需配套开发智能教学平台，实现知识点推送、学习路径规划与学情动态监测。
3.2. 实验课程的虚实结合
实验课程需构建“数字孪生–物理实验–数据分析”闭环系统。以电镀实验为例，学生首先在虚拟环境中模拟工艺参数对镀层性能的影响，随后在智能电镀设备上完成实际操作，设备自动采集电流密度、温度等数据并上传至云端。最后，通过Python脚本分析实验数据，验证虚拟仿真结果，形成“理论预测–实验验证–模型优化”的科学研究范式。
为将“数字孪生–物理实验–数据分析”的闭环从理念化描述落到课堂实践，本文在本校同年级平行班内开展了两个小范围试点模块：其一聚焦电镀工艺的数字孪生优化，其二聚焦涂层显微图像的CNN孔隙率测算。二者共同构成“参数–过程–结构–性能”的教学证据链，并通过形成性评价与实证数据，为后续大规模推广提供可复用的范式与工具。
3.2.1. 电镀实验的数字孪生系统：小范围试点与课堂实施
1) 教学定位与达成目标
学生能说出电流密度、搅拌、时间对镀层厚度与均匀性的影响(口头点名30秒内回答)。
学生能在数字孪生(DT)界面设定参数并导出预测表(CSV)，完成“预测→实做→对比→改进”的闭环。
学生能用数据解释预测与实测偏差 ≥ 2处，并提出1条可行改进建议。
安全与规范：按SOP完成前处理与废液回收，零违规记录。
2) 课堂组织与分工
分组：4人/组(角色：参数策划、操作员、记录员、安全员；每次课轮换)。
课时建议：3次 × 90分钟(或6次 × 45分钟)。第1次：上机预测与计划；第2次：湿法实验与记录；第3次：复现实验与对比汇报。
教师任务：统一发放“参数卡”、“安全卡”、“记录表”，控制材料批次，课堂巡视打“形成性勾选”。
3) 课前准备(教师)
打印：① 参数卡(给定3档i与2档rpm，留1档自定)；② 安全卡(穿戴/酸洗计时/废液桶编号)；③记录表(见下)。
设备校验：电源空载与短接测试、搅拌器转速核对、称量校正。
低配备选：若无电化学工作站，保留称重估厚与显微观察；DT照常进行。
4) 课堂流程(板书提示与口令)
① 第1次(上机90 min)
教师演示5分钟：在DT中载入“基线方案”，说明“厚度均匀性U”和“缺陷评分S_defect”。
小组完成预测表(20 min)：板书提示语——“先锁定时间，扫描i与rpm，记录U↑与S_defect↓的组合。”
讨论并选定A、B两套参数(10 min)，提交教师核准(避免内容重复冲突)。
课堂小测(10 min)：2题选择 + 1题简答(例如“如何降低烧焦风险？”)。
导出CSV并备份到班级盘(5 min)。
② 第2次(液相处理90 min)
安全口令(2 min)：安全员带读→教师看手套/护目镜→才发酸。
前处理与电镀(50 min)：按A方案操作；记录Δm估厚、异常现象(起泡或边缘增厚等)。
快速复盘(10 min)：与预测对比，圈出≥2处偏差。
若时间允许，B方案做短时复刻(20 min)。
③ 第3次(复现 + 对比90 min)
根据偏差回到DT校正参数(电流效率η或边界层δ) (15 min)。
复现实验(45 min)。
组内汇报(每组3 min，教师即时点评) (20 min)：必含U变化、缺陷对比、能耗/时间成本、一条可推广建议。
形成性打分与课堂总结(10 min)。
5) 记录表(课堂版模板)
样品ID |
i (A∙dm−2) |
rpm |
t (min) |
预测厚度/µm |
实测厚度/µm |
U预测 |
U实测 |
缺陷计数(孔/mm2) |
现象记录 |
改进要点 |
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6) 形成性与终结性评价(教师可直接打分)
形成性(40%)：过程规范(安全、记录完整) 10%；预测合理性与参数选择理由10%；偏差分析深度(≥2点且指向明确) 15%；组内协作与时间管理5%。
终结性(60%)：对比结果呈现(图表清晰，单位正确) 20%；结论可迁移(提出1条跨样品或跨参数的推广建议) 20%；口头汇报(3分钟内重点到位，回答1问1答) 20%。
7) 常见错误–即时纠偏口令
边缘增厚明显：提醒“减小i或加rpm，优先保证U ≥ 0.8”。
起泡/烧焦：口令“先停电源再停搅拌”，检查夹持与极间距。
预测与实测差很大：提示“校正η，或在DT中调δ (搅拌强度)再预测一次”。
8) 作业与拓展
课后作业：用DT完成“能耗最小化”方案并简述代价(厚度、时间、均匀性取舍)，1页A4。
拓展：将显微图像上传到第二个实验(3.2.2)做孔隙评估。
3.2.2. 基于CNN的涂层孔隙率分析：小范围试点与课堂实施
1) 教学定位与达成目标
学生能完成一次从标注→训练→推理→统计孔隙率的闭环操作，并保存可运行脚本和权重。
学生能对比传统阈值法与CNN结果差异，并给出一致性理由(至少2条)。
学生能解释至少1个误分割案例(如边界模糊和污染点)并提出相应对策。
2) 课堂组织与时间
分组：与第一个模块(3.2.1)一致；角色：数据官、标注官、训练官、复核官。
课时建议：2次 × 90分钟 + 1次 × 45分钟汇报。
3) 课前准备(教师)
数据包：训练–验证–测试各10~15张示例(已脱敏)，附标注mask。
双轨方案：零基础和低配(只跑权重完成推理与统计)；进阶(从10~20张自标注开始训练)。
4) 课堂流程(板书提示与口令)
① 第1次(标注 + 基线90 min)
演示标注工具(5 min)：孔 = 1、非孔 = 0，边界模糊从保守侧处理。
小组标注并互审(20 min)，复核官对2张做Kappa一致性检查。
运行传统阈值基线脚本(10 min)：Otsu + 形态学，得到孔隙率baseline。
课堂小测(5 min)：阈值/形态学名词卡。
② 第2次(训练 + 推理90 min)
演示训练脚本(5 min)：仅改学习率、batch、epochs三处超参。
小组训练或加载权重直接推理(40 min)，保存最优权重与log曲线。
在测试集推理并统计孔隙率与95% CI (25 min)。
用模板脚本生成Bland-Altman图(15 min)。
③ 第3次(汇报45 min)
每组3分钟海报式汇报：两法对比、一张失败图、1条改进建议。
教师提问1个：例如“为什么边界拉丝会导致CNN过分割？如何缓解？”
5) 记录表(课堂版模板)
训练/验证日志：
run |
lr |
batch |
epochs |
best_IoU |
Dice |
备注 |
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一致性对照：
样品ID |
阈值法(%) |
CNN (%) |
差值 |
95%CI |
失配原因(关键词) |
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6) 形成性与终结性评价
形成性(40%)：标注质量与互审记录10%；训练和推理过程规范(目录、命名、权重保存) 15%；一致性图表与口头解释15%。
终结性(60%)：结果表述(指标齐全、单位和CI正确) 20%；误差分析(至少1个失败案例 + 对策) 20%；复现包完整性(README文件能一键跑通) 20%。
7) 常见错误–即时纠偏口令
过拟合：口令“停更久不如早停；看val曲线，耐心等最优点”。
边缘噪点：口令“后处理一次开闭运算，再阈值0.5检查”。
标注不一致：口令“复核官抽2张做Kappa，低于0.7就重标”。
算力紧张：口令“减小patch或直接用已给权重，先完成统计”。
8) 作业与拓展
课后作业：写出“阈值法适用边界”的三点总结，并配一张图佐证。
拓展：尝试把第一个模块(3.2.1)的显微图送入CNN，观察镀层缺陷统计随参数变化的趋势。
为进一步展示AI技术与专业知识的深度融合路径，在虚拟仿真(3.2.1)与图像表征(3.2.2)的基础上，本文提供一个数据分析教学设计案例。该案例以Python数据分析为载体，提供完整的学习任务单–先修要求–教学资源–操作步骤–评价标准，便于在同课程体系内“一键复用”。
3.2.3. AI应用案例：Python数据分析教学设计
1) 教学目标与产出(对齐OBE)
LO1 (知识与技能)：掌握基于阈值与形态学的方法估算涂层孔隙率的基本流程，能阐明关键参数对结果的影响。
LO2 (过程与方法)：能够完成数据清洗、图像预处理、指标计算、不确定度估计与可视化复现的完整工作流。
LO3 (综合与迁移)：将所学方法迁移到另一批样品(或他组数据)上并复现实验结论，形成“方法–结果–讨论”的规范技术报告。
对应证据：源代码与环境说明、可再现图表(含随机种子和参数)、结果表格(含均值 ± 标准差以及置信区间)、复现实验记录、技术报告与展示答辩。
2) 学习任务单(学生领取版，可直接发放)
任务背景：课程提供经匿名化处理的SEM显微图像与(可选)电化学数据。请在限定时间内完成“孔隙率测定→不确定度评估→方法比较→复现实验→技术报告”。
任务目标：① 以给定基线代码为起点，跑通端到端流程；② 在≥2组超参数和方法(如Otsu阈值vs.自适应阈值；是否使用开闭运算)下比较结果；③ 对至少n = 3张图像进行批处理与统计，并给出95% CI或自助法区间；④ 完成其他组数据复现(交叉复现1次)，并记录差异原因；⑤ 提交技术报告(≤6页)与可执行环境说明(requirements.txt或conda环境)。
交付清单：src/代码与注释、data/组织规范、results/图表与表格、report.pdf报告、README.md复现实验说明。
时间分配建议：准备与预处理(20%)→指标计算与比较(35%)→复现实验(20%)→报告撰写(25%)。
3) 先备知识与支持性资源
先备知识：Python基础(Numpy、Pandas、Matplotlib)、图像处理基本概念(灰度化、阈值、形态学操作)、统计基础(均值、方差、置信区间)。
资源提供方式：课程平台或代码仓库同步发放：① 代码模板(1/O、去噪滤波、阈值与形态学、连通域统计、批处理)；② 示例数据集(带像素–物理尺寸换算率的SEM图像)；③ 评价Rubric与报告模板；④ FAQ与坏案例库。
数据字典(节选)：px_um_ratio (像素–微米换算)、method (阈值/管线名)、morphology (形态学序列)、porosity (孔隙率0~1)。
4) 学生活动与操作步骤(流程化)
Step-1 环境与数据检查：创建虚拟环境；读取样例图；验证像素–物理尺寸换算(标尺验证)。
Step-2 预处理与基线跑通：选择去噪(中值或双边)；运行Otsu阈值得到掩膜；进行小物体移除与开和闭运算；计算孔隙率。
Step-3 方法与参数比较：与自适应阈值(局部窗口)对照；在不同结构元素半径(r = 2/3/5)下比较porosity；对n ≥ 3图像做批处理并输出均值 ± SD与95% CI。
Step-4 复现实验与不确定度：获取他组数据或第二数据包，不改动数据前提下复现流程；使用bootstrap (1000次)估计不确定度，报告区间与偏差来源。
Step-5 报告撰写与合规：报告包含方法、结果、讨论、威胁与局限；附复现实验记录与参数表；注明外部库以及权重来源与许可证。
基线代码见附录。如需运行附录代码，需要准备相应的SEM图片。
5) 形成性支持与困难点对策
常见困难：照明不均导致阈值偏差、孔隙与划痕/污点混淆、形态学参数敏感、统计样本不足。
对策：提供局部阈值和顶与底帽示例；人工抽查5%样本进行目测校验；规定最小样本数与交叉复现；构建失败案例库以增强系统的稳定性。
学术与伦理：禁止手工涂抹改变真值；公开代码与参数；引用合规、数据匿名化。
6) 评价标准与计分(Rubric)
A：方法正确性(40%)：流程完整、参数依据充分、代码可运行并有注释与日志。
B：结果有效性与解释(30%)：图表规范、统计口径一致，能解释差异与失败案例。
C：复现实证(15%)：完成他组数据复现并对偏差做出合理分析。
D：写作与规范(15%)：报告结构与图表规范，引用与许可合规。
评分细化：A1流程与模块化15；A2参数与对照设计15；A3可运行与注释10；B1图表 + 统计15；B2讨论与威胁分析15；C1复现完成度10；C2差异分析5；D1写作版式10；D2复现附件与规范5。总分100；60及格，≥85为优秀。
7) 证据采集与质量控制
过程性证据：代码提交记录、参数与日志、阶段性小测。结果性证据：porosity批处理表、置信区间、复现实验对比与报告。
质量控制：同行评审(互评至少1组)；教师抽检(随机重跑10%作业)；统计规范(均值 ± SD、95% CI、样本量标注，FDR校正)；可重复性(固定随机种子、记录依赖版本、提供最小可运行示例)。
8) 与专业知识的深度融合
材料机理对应：将“孔隙率–致密性–腐蚀通道”与电化学表征(如Rct变化方向)建立证据链。若孔隙率下降，应在EIS、Tafel或显微形貌上得到呼应。
工艺参数映射：把图像指标与制程(电流密度、温度、pH、时间)建立映射假设，提出可检验的实验方案(如DOE)。
迁移路径：可平移到缺陷检测、涂层厚度统计、晶粒尺寸估计等场景，形成“方法–场景–证据”的可复用范式。
9) 预期学习成效与局限
预期成效：工程数据处理能力、统计与可视化素养、复现与合作意识提升，报告质量与答辩表现改善。
局限性：图像质量差异导致阈值敏感；样本量与类别有限；尚未系统评估跨仪器与跨工艺的外部效度。扩展研究可引入多站点数据与更强对照设计。
3.3. 实践课程的产教融合
实践课程需与企业深度合作，开发基于真实工程场景的案例库。例如，针对航空航天领域高温涂层需求，设计“智能热障涂层制备与性能评价”综合实践项目，涵盖材料选型、工艺优化、性能检测全流程。企业工程师参与指导，使用工业级智能喷涂机器人和在线检测系统，使学生接触前沿技术，提升其工程适应能力。
4. 互动化与个性化的教学创新
4.1. 启发式教学策略
采用“问题导向–智能辅助–自主探究”教学模式。例如，在激光表面改性章节，提出“如何通过工艺参数优化实现涂层硬度与韧性平衡？”的问题，引导学生利用材料基因组计划数据库筛选候选工艺，结合强化学习算法进行多目标优化，最终通过实验验证最优方案。教师角色转变为学习促进者，通过智能问答系统实时解答学生疑问。
4.2. 互动式教学策略
构建“师生–生生–人机”多维互动生态。利用智能教学平台开展实时投票、弹幕讨论和分组竞赛，例如在热喷涂工艺选择环节，学生通过移动端投票选择参数组合，系统即时生成性能预测结果并触发班级辩论。同时，引入AI助教实现24小时答疑，通过语义分析识别学生知识盲点，推送个性化学习资源。
4.3. 案例式教学策略
开发“经典案例–前沿案例–跨学科案例”三级案例库。经典案例包括汽车发动机缸体激光淬火工艺优化；前沿案例聚焦3D打印涂层技术；跨学科案例则结合医学领域，分析生物活性涂层在人工关节中的应用。每个案例配套VR/AR资源，使学生沉浸于工程场景，通过角色扮演如工艺工程师、质量检测员，深化对知识的理解。
4.4. 课堂互动与形成性评价的落地案例
基于3.2.1/3.2.2的试点实施，本文将“启发式、互动式与案例式”策略转化为可观察的课堂行为与形成性证据：例如，DT模块通过“参数卡–安全卡–记录表”实现对过程规范与偏差诊断的可视化；CNN模块通过“标注互审-Kappa抽检–一致性图”将数据质量与结果解释性前移到课堂过程之中。上述证据由教师以“即时勾选 + 口头抽问 + 小测”的方式沉淀，为后续的准实验实证评估提供了高质量过程数据来源。
5. 从工具到生态的变革
5.1. 智能化表面处理技术
课程需整合激光熔覆、等离子喷涂、气相沉积等智能装备。例如，使用配备机器视觉的激光熔覆系统，实时监测熔池温度与稀释率，通过闭环控制实现工艺稳定性；开发基于数字孪生的等离子喷涂工艺仿真平台，学生可在虚拟环境中调整喷涂距离、功率等参数，预测涂层孔隙率与结合强度。
5.2. 智能化表面工程装备
实验室需配备物联网集成的智能装备。例如智能电镀生产线可自动调节电流密度、pH值和温度，通过传感器网络采集数据并上传至云端；热喷涂机器人搭载力控传感器，实现涂层厚度精准控制。学生可通过移动端远程监控设备状态，学习工业4.0背景下的装备运维技术。
5.3. 人工智能驱动的教学评价
构建“过程性评价–智能分析–个性化反馈”评价体系。过程性评价涵盖课堂参与度、实验操作规范性和项目完成度；智能分析通过学习行为数据挖掘，如点击流、讨论记录，评估学生知识掌握模式；个性化反馈基于学习分析结果，为学生推荐补救性学习资源或拓展性研究课题。例如对在涂层摩擦学性能分析中表现薄弱的学生，系统自动推送相关MOOC课程和文献。
5.4. 试点研究的实证评估设计与数据采集
为检验试点模块的初步成效，本文采用平行班准实验设计(实验班vs对照班，周期8周)，并结合前后测、Rubric评分、过程数据与问卷/访谈构建多证据链。主要指标包括ΔScore (概念与情境化题)、Rubric总分(建模/实施/解释/反思四维)、实验差错率与一致性结果(CNN vs阈值)。统计分析采用ANCOVA (以前测为协变量)与混合效应模型，报告95% CI与Cohen’s d，并进行FDR多重校正。缺失数据 < 5%采用完全案例，≥5%采用多重插补并做敏感性分析。
6. 结论
本研究以“数字孪生–表征分析–数据分析”为主线重构材料表面工程的课堂路径：以电镀数字孪生支撑参数–过程推演，以卷积网络完成涂层孔隙率分割与不确定度表述，以Python统摄统计推断与证据整合。平行班试点表明，在等量课时与资源条件下，学生的概念迁移、操作规范性与复现实验成功率均有所提升，课堂由展示式活动转向以过程证据驱动的闭环教学。然而，研究仍受单院校单学期样本的限制，证据类型偏相关，成本核算与数据治理尚不完备，评分者一致性亦需校准，因而结论仍具探索性。后续工作将开展多站点复制与纵向追踪，结合混合效应与准因果方法强化“过程–结果”的解释力；同步推进成本–效果与时间–动作研究，完善隐私与公平性框架及跨教师量规校准；并研制用于激光熔覆参数优化的课堂助教模块，采用2 × 2因子设计检验其对质量、一致性与能耗的影响。
NOTES
*通讯作者。