1. 引言
“水质工程学”是环境工程、给排水科学与工程专业最为核心的专业主干课，通常分为“Ⅰ”(给水处理)和“Ⅱ”(污水处理)两部分。其中，“水质工程学Ⅱ”课程内容涵盖污水处理基本理论、各类构筑物设计计算、工艺流程选择与比较等三大模块，具有知识点多、综合性强、理论与实践联系紧密等特点。该课程传统的教学模式多以教师课堂讲授为中心，学生被动接受教师传授的知识，也被称为LBL (Lecture-Based Learning)模式，教师在教学中占据主导地位，并控制着教学进度、知识的深度和广度。该种教学模式具有教学效率高、进度快、知识体系完整、教学进程易于控制的特点，但在实施过程中也存在以下突出问题：1) 学生被动接受知识，学习主动性和参与度不高。2) 教学评价方式单一，多以期末考试成绩为主，难以全面衡量学生的能力达成度。3) 理论教学与工程实践、复杂问题解决能力的培养衔接不够紧密。
PBL (Problem-Based Learning，问题导向学习)即“基于问题的学习”或“问题导向式学习”。它是一种以学生为中心，通过让学生合作解决真实、复杂、开放性的问题来学习隐含其中的知识，并发展自主学习和解决问题能力的教学策略[1]。PBL教学法的精髓为“先问题，后学习”，与传统“先讲授知识，后做题应用”的LBL模式相反，PBL首先向学生呈现一个结构不良、没有固定答案的“驱动性问题”(Driving Question)。学生为了解决问题，需要主动识别自己的知识缺口，自主查找资料、学习新知识、团队协作，最终提出解决方案并展示。教师在其中扮演引导者(Facilitator)和资源提供者的角色，而非如LBL中的知识灌输者[2]。
PBL的教学进程分为如下5个步骤[3]。1) 呈现问题情境。教师提供一个来源于真实世界、与学生生活相关、能激发兴趣的复杂问题[4]。例如，本市某条河流下游突然出现大量鱼类死亡，作为环境工程师团队，请查明原因并提出治理方案。2) 识别与分析问题。学生小组讨论，分析问题事实。我们已知什么(如死亡时间、地点、水体颜色等)？我们需要知道什么(如需要检测哪些水质指标？可能的污染源是什么？)？我们应该怎么做(如制定行动计划，分配任务)？这一步会生成一系列的“学习要点”，即为了解决问题而必须去学习的知识清单(如需要学习溶解氧与水生生物的关系、重金属毒性、富营养化过程等)。3) 自主探究与学习。学生根据分配的任务和学习要点，主动地查阅教材、学术数据库、网络资源、咨询专家等，进行自主学习。这个过程培养了信息检索、筛选和深度学习的能力。4) 综合与应用。学生将自学获得的新知识带回到小组中进行分享、讨论和整合，并应用这些知识来重新审视问题，评估先前提出的假设，最终形成解决问题的方案或结论。5) 展示与反思。各小组以报告、海报、模型、演示文稿等形式展示他们的解决方案和推理过程之后，进行自我反思、小组互评和教师点评。反思是PBL中至关重要的一环，它帮助学生巩固所学，思考学习过程的得失。
PBL教学法中，学生为了“用”而“学”，知识理解更深刻，记忆更牢固，能够达到深度学习的目的；以问题为导向的学习，能够有效培养学生的批判性思维、解决问题、团队协作、沟通表达、信息素养等高阶能力和可迁移技能[4]；真实有趣的问题能极大激发学生的学习兴趣和主动性，提升学生学习的内在动机；学生在解决问题的同时需要进行知识整合，打破学科壁垒，让学生看到知识之间的联系，并进行综合应用。当然，在PBL教学法实施过程中，对于教师和学生均提出了较高的要求。教师需要精心设计问题，并掌握引导技巧，对于教学角色的转变提出了更高要求[5]。习惯被动学习的学生初期会感到不适应、迷茫甚至抵触。相较于传统讲授，PBL覆盖同样知识量需要更多时间。同时，如何对过程、团队贡献、能力提升进行公平、有效的量化评价是一大难题。需要学生便捷有效地获取各类学习资源的途径(如图书馆、数据库、网络)，对于资源以及获取资源的方法手段依赖较大。
超星学习通等智慧教学平台则以其强大的资源整合、互动交流和过程性数据记录功能，为实施LBL和PBL教学提供了理想的技术支撑。学习通平台不仅是一个移动端的课程资源库，更是一个集“课前预习、课中互动、课后巩固、教学管理、数据分析”于一体的综合性教学环境。其具有课程构建灵活、互动工具丰富和数据记录全过程等核心功能。教师可轻松发布视频、文档、图书等多媒体资源，构建模块化课程章节，适应LBL和PBL模式下的项目式、专题式教学组织；签到、投票、问卷、主题讨论、分组任务、随堂练习等功能，能有效调动学生参与度，为翻转课堂、协作学习等以学生为中心的教学活动提供载体；平台自动记录学生的视频观看时长、作业完成情况、讨论参与度、测验成绩等，生成清晰的学习行为数据报表，为过程性评价与教学持续改进提供了客观、量化的依据。
因此，本研究旨在通过严谨的分组对比实验，探讨“PBL + 学习通”混合教学模式在“水质工程学Ⅱ”课程中的应用效果，实证分析其对提升学生知识应用能力、复杂工程问题解决能力及综合素养的作用，以期为相关课程教学改革提供可复制、可推广的范式。
2. 研究设计
2.1. 研究对象
本研究选取我校给排水科学与工程专业大三下学期必修“水质工程学Ⅱ”课程的两个自然班(共46人)作为实验对象。为确保实验的公平性，通过前期成绩分析，确认两班学生在先修课程(“水力学”、“水处理微生物学”)成绩上无显著差异(p > 0.05)。采用随机分配原则，将一班(23人)设为对照组(A组)，二班(23人)设为实验组(B组)。由同一教师授课，使用相同教材和教学大纲，以确保除教学模式外其他变量得到控制。
2.2. 研究目的
本研究旨在通过对比实验，探究以下问题。
1) “PBL + 学习通”教学模式相较于单纯使用学习通平台，能否更有效地提升学生对核心知识的掌握程度？
2) “PBL + 学习通”教学模式在培养学生解决复杂工程问题能力、团队协作能力及创新思维方面是否有显著优势？
3) 学生对两种教学模式的接受度和满意度有何差异？
2.3. 研究方法与流程
实验周期为一学期(16周)。两组均使用学习通平台，但在教学理念、活动设计和评价体系上实施差异化方案，具体设计如图1所示。
Figure 1. Comparison chart of experimental teaching method designs between two groups
图1. 两组实验教学方法设计对比图
2.3.1. 对照组(LBL + 学习通)的模式与评价方式
1) 教学模式。以传统讲授为主，学习通平台作为辅助，对照组不同教学内容的教学模式如表1所示。教师按章节系统讲解知识，利用学习通发布PPT和视频、完成签到、布置与批改作业、进行随堂测验和期中考试。
2) 评价方式。采用纸质试卷进行期末考试。期末成绩 = 期末考试成绩(70%) + 平时成绩(30%，含作业、随堂测验、期中考试)。
2.3.2. 实验组(PBL + 学习通)的模式、教学流程与评价方式
1) 教学模式
PBL与平台深度融合，对照组不同教学内容的教学模式如表1所示。教师作为引导者，学习通作为PBL全过程管理平台。
2) 教学流程
① 问题驱动。教师在学习通上发布精心设计的“驱动性问题”。如模块一问题：某城市污水处理厂二期扩建工程需在原有A2/O工艺基础上提标至地表水准Ⅳ类，请团队论证并提出技术改造方案。
② 自主与协作探究。学生小组在接受问题后，在平台讨论区进行头脑风暴，分析已知与未知，生成“学习要点”(如深度脱氮除磷技术、MBBR、MBR、高级氧化等)。小组成员分工，利用平台资源库及外部资源自主学习，并定期在线上和线下协作研讨。
③ 成果生成与展示。各小组最终形成技术方案报告、设计计算书，并将成果上传至平台。在课堂进行PPT答辩，接受其他小组和教师的提问。
④ 反思与评价。课后进行小组自评与互评。
3) 评价方式
采用纸质试卷进行期末考试，试卷成绩作为期末考试成绩，试卷内容与对照组(LBL + 学习通)相同。期末成绩 = 期末考试成绩(30%) + 小组项目成绩(40%，含报告与答辩) + 个人过程表现(30%，含平台活跃度、讨论质量、同学评述)。
Table 1. Teaching modes for different teaching contents
表1. 不同教学内容的教学模式
教学内容 |
教学模式 |
对照组(A组) |
实验组(B组) |
第十三章 活性污泥法 |
PBL + 学习通 |
学习通平台 |
第十四章 生物膜法 |
PBL + 学习通 |
学习通平台 |
第十五章 厌氧生物处理 |
学习通平台 |
学习通平台 |
第十六章 自然生物处理系统 |
学习通平台 |
学习通平台 |
第十七章 污泥处理、处置与利用 |
PBL + 学习通 |
学习通平台 |
第二十章 城市污水处理系统 |
PBL + 学习通 |
学习通平台 |
2.4. 测量工具与数据收集
为全面评估教学效果，研究采用多种测量工具。
1) 期末考试成绩。试卷结构为50%的基础知识题 + 50%的综合分析与设计题，重点考察知识应用能力。
2) 复杂工程问题解决能力量表(C-EPAS)。采用的C-EPAS量表为Shahin等人于2019年的修订版，其原始量表由Jonassen于2011年开发，核心应用场景聚焦工程教育领域，专门用于复杂问题解决能力的评估。
量表涵盖的四大核心维度(问题识别、方案设计、系统思维、风险评估)的信度均达到“可接受信度”标准，表明该量表在测量上述维度时具有良好的内部一致性，测量结果稳定可靠。
通过探索性因子分析(EFA)和验证性因子分析(CFA)对量表效度进行检验，结果显示EFA与CFA拟合效果良好，说明该量表能够有效测量工程教育领域学生的复杂问题解决能力，具有良好的结构效度。
3) 小组项目评分表。如表2所示，由教师根据预设的评分标准(规范性25%、创新性25%、可行性20%、技术准确性15%、报告与表达15%)进行评分。
Table 2. Scoring rubric table
表2. 评分标准表
评分维度 |
权重占比 |
核心评分要点 |
规范性 |
25% |
项目流程是否符合课程要求、文档格式是否规范、数据记录是否完整准确等 |
创新性 |
25% |
项目方案是否突破传统思路、是否提出新颖的技术或方法、对问题的解决视角是否独特等 |
可行性 |
20% |
项目方案在实际工程场景中是否可落地、所需资源(人力、物力、时间)是否合理、是否符合技术发展现状等 |
技术准确性 |
15% |
项目涉及的理论知识应用是否正确、技术参数计算是否精准、实验/设计结果是否可靠等 |
报告与表达 |
15% |
项目报告逻辑是否清晰、语言表达是否流畅、展示过程中是否能准确传达核心内容等 |
4) 邀请2位课程组外的同行教师(均具有5年以上“水质工程学”教学经验)作为独立评分者，在不知晓学生所属组别(实验组/对照组)的情况下，分别依据评分细则评分，并对评分进行一致性检验。
5) 学习通平台行为数据。导出学生的登录频次、资源学习时长、讨论发帖数、作业完成度等过程性数据。所有数据经平台自动去重、异常值剔除(如单次登录时长 < 30秒视为无效)后，导入Excel进行标准化处理(将“时长”换算为“小时”，“频次”换算为“周均值”)。
6) 学生满意度与体验问卷。课程结束后发放匿名Likert五级量表问卷，调查学习兴趣、能力提升感知等。
所有数据采用SPSS 25.0进行统计分析，包括描述性统计、独立样本t检验等。
3. 结果与分析
3.1. 期末考试成绩对比分析
对两组学生的期末考试成绩进行对比(见表3)，实验组在平均分上显著高于对照组(p < 0.05)。进一步对题型进行细分分析(见图2)发现，两组在基础知识题得分上无显著差异(p > 0.05)，但实验组在案例分析与设计题上的得分率(82.5%)显著高于对照组(64.2%) (p < 0.01)。这表明，“PBL + 学习通”模式在促进学生深度理解、知识迁移和应用方面效果显著，而对基础知识的掌握程度与传统模式相当。
Table 3. Comparison of final exam scores (full score: 100 points)
表3. 期末考试成绩对比(满分100)
组别 |
N |
平均分 ± 标准差 |
t |
p |
对照组(LBL) |
23 |
78.24 ± 9.56 |
−2.317 |
0.024 |
实验组(PBL) |
23 |
83.67 ± 7.82 |
Figure 2. Comparison of score rates in different question types of the final exam between two groups of students
图2. 两组学生期末考试不同题型得分率对比
3.2. 复杂工程问题解决能力(C-EPAS)前测与后测对比
实验前，两组学生的C-EPAS得分无显著差异(t = 0.672, p = 0.504)，表明初始水平同质。实验后，对后测得分进行独立样本t检验(表3)，发现实验组在所有维度及总分上均显著高于对照组(p < 0.01)。这表明“PBL + 学习通”模式对学生复杂工程问题解决能力的培养具有极强的促进作用。
Table 3. Comparison of C-EPAS post-test scores between two groups of students (full score: 150)
表3. 两组学生C-EPAS后测得分对比(满分150)
维度 |
对照组(n = 23) |
实验组(n = 23) |
t |
p |
问题识别与分析 |
28.5 ± 4.2 |
35.2 ± 3.8 |
−6.983 |
0.003 |
方案设计与论证 |
25.8 ± 5.1 |
33.6 ± 4.5 |
−6.785 |
0.002 |
系统思维与整合 |
22.1 ± 4.8 |
29.3 ± 4.0 |
−6.876 |
0.004 |
总分 |
76.4 ± 12.3 |
98.1 ± 10.5 |
−7.892 |
0.000 |
3.3. 小组项目成果评价对比
对实验组的项目成果和对照组的课程设计报告(传统任务)进行教师盲评(满分100)，结果显示实验组项目得分(85.6 ± 6.7)显著高于对照组课程设计得分(70.0 ± 8.9) (p < 0.01)。尤其在“创新性”和“可行性”维度，差距最为明显。这说明PBL的真实问题情境更能激发学生的创新思维和工程实践意识。
由图3可知，实验组(PBL)在创新性、可行性、技术准确性、报告与表达四个维度的得分均明显高于对照组(LBL)的课程设计，形成一个更大的多边形。
Figure 3. Comparison of scores for various evaluation criteria in group projects/course designs
图3. 小组项目/课程设计各项评分对比
3.4. 学习行为数据分析
从学习通后台导出数据并分析(图4)，实验组在平台日均访问时长(112分钟vs 8分钟)、章节平均学习次数(2.8次/章vs1.5次/章)、讨论区人均发帖数(人均28条vs人均9条)上均远高于对照组。这表明PBL模式有效激发了学生的学习主动性和投入度，学习过程从“被动接受”转向“主动探索”，形成了深度的师生、生生互动。
Figure 4. Comparison of key behavioral data of two groups of students on the Xuexitong platform
图4. 两组学生学习通平台关键行为数据对比
3.5. 学生主观体验与满意度
如图5所示，问卷调查结果显示，超过90%的实验组学生认为PBL模式“显著提升了学习兴趣和主动性”、“增强了团队协作和沟通能力”、“对知识的理解更加深刻”。而对照组学生虽然肯定学习通的便利性，但多数认为其学习模式本质上仍是传统的。在“是否愿意推荐该教学模式”一项，实验组的推荐意愿(96%)远高于对照组(57%)。
Figure 5. Results of student satisfaction survey: (a) Experimental group; (b) Control group
图5. 学生满意度调查结果：(a) 实验组；(b) 对照组
4. 讨论
4.1. 学习通平台对PBL的技术支撑
1) PBL教学启动阶段：问题提出与头脑风暴——主题讨论功能的核心价值
在PBL教学开篇的问题导入环节，核心目标是通过头脑风暴激活学生已有知识、明确问题边界。学习通“主题讨论”功能通过实时互动 + 可视化呈现的特性，为高效头脑风暴提供技术支撑，主要价值体现在精准化问题锚定、高密度思维碰撞和结构化思维梳理三个方面。
2) PBL核心执行阶段：任务拆解与分工协作——小组任务功能的落地路径
PBL教学中，将核心问题拆解为可执行的子任务并明确分工，是保障项目推进的关键。学习通“分组任务”功能通过任务精准分配 + 过程留痕，实现从“任务拆解”到“成果汇总”的全流程管理。
3) PBL过程监控阶段：进度追踪与风险预警——学习数据分析功能的决策价值
PBL教学周期长(通常2~4周)，需通过数据监控及时发现“进度滞后”、“参与不均”等问题。学习通基于大数据引擎的“课程统计”功能，通过多维度数据可视化 + 精准预警，为教师提供决策依据。
4) PBL成果闭环阶段：多元评估与复盘迭代——多功能协同的价值闭环
PBL教学的收尾阶段需完成“成果评估”与“经验复盘”，学习通通过“评分 + 讨论 + 数据沉淀”的功能协同，实现从“成果检验”到“能力提升”的闭环。
4.2. 学习通支撑PBL的成效
本研究结果表明，“PBL + 学习通”混合教学模式在“水质工程学Ⅱ”课程中的改革是成功且有效的。通过本次实验，有价值的经验可归结为以下四个方面。
1) “问题”驱动深度学习。PBL的核心——驱动性问题，将抽象的污水处理知识置于真实的工程情境中，使学生产生强烈的学习内驱力[6]。为了解决问题，他们必须主动建构知识网络，从而实现知识的深度理解和长久保持，这体现在综合分析题的高得分上。
2) “平台”赋能过程管理。学习通平台深度嵌入PBL“问题驱动–协作探究–成果输出–评价反思”全流程，完美解决了传统PBL中“过程难监控、讨论难组织、资源难共享”的痛点。它为小组协作提供了异步和同步交流的空间，为教师提供了监控各组进度、及时介入指导的数据看板，使PBL流程更加高效、可控[7]。
3) “合作”淬炼综合能力。小组协作完成项目的过程，模拟了真实工程团队的工作模式，极大地锻炼了学生的沟通、协作、项目管理能力。项目答辩和互评环节则进一步提升了其表达与批判性思维[8]。这些高阶能力的提升在C-EPAS量表和项目评分中得到充分体现。
4) “评价”导向能力产出。多元化的考核方式(过程表现、项目成果、期末考试)更加公平和科学，真正体现了“以学生为中心”和“成果导向”，引导学生将学习重心从死记硬背转移到能力培养上来[9] [10]。
4.3. 本次研究的局限性
1) 样本量与代表性不足。本研究仅选取1所高校的2个平行班(共186名学生)作为样本，样本量较小且集中于同一所院校的同一专业，缺乏不同层次高校(如“双一流”、普通本科)、不同地区院校的样本数据，导致研究结论的外部效度受限，难以直接推广至所有开设“水质工程学Ⅱ”的院校。
未来研究可采用“多中心、大样本”设计，联合3~5所不同类型的高校开展实验，扩大样本代表性，同时通过亚组分析(如不同生源地、不同基础学生)探讨模式的适用性边界。
2) 短期效应的局限。实验周期仅为1学期(16周)，主要评估“即时效果”(如期末考试成绩、课程结束时的C-EPAS得分)，未追踪“长期效果”(如学生在后续专业课程中的知识迁移能力、毕业设计中的工程问题解决能力)。
建议后续开展为期1~2年的追踪研究，通过对比两组学生在“水工程施工”、“毕业设计”等后续课程的表现，以及企业实习评价，验证PBL模式的长期影响。
5. 结论与展望
本研究证实“PBL + 学习通”模式显著优于传统LBL模式，但其深化应用仍需聚焦三大具体方向，推动工程教育人才培养质量持续提升。
5.1. 构建“水质工程学”专属标准化PBL资源体系
1) 开发课程定制化PBL案例库：围绕“水质工程学Ⅱ”核心模块(沉淀池工艺、滤池设计、污水深度处理等)，设计30~50个标准化案例，每个案例包含“真实工程背景(如某市城镇污水处理厂提标改造工程)、问题拆解清单(分3~5个子任务)、参考资料包(含GB 50014-2021《室外排水设计标准》、污水处理工艺计算手册等)”，并标注案例难度等级(如基础/进阶/综合)，适配不同学习基础学生。
2) 配套C-EPAS专项测评工具：基于Shahin等的(2019)修订版量表，补充“水质工程特色题项”(如“能结合水质指标选择适配的处理工艺”、“可分析工艺参数对出水达标率的影响”)，形成“通用维度 + 专业维度”的测评体系，信效度检验后嵌入学习通“测验”模块，实现“案例学习–能力测评”一键衔接。
5.2. 建立学习通大数据驱动的个性化干预机制
1) 构建学习困难预警模型。基于学习通后台数据，筛选核心预警指标(如“连续3天未登录”、“小组任务逾期率 ≥ 50%”、“讨论发言次数 < 3次/周”)，通过SPSS回归分析建立预警阈值，当学生触发2项及以上指标时，系统自动向教师发送“预警提醒”，并推送个性化干预方案(如“为任务逾期学生匹配‘参数计算’专题微课”)。
2) 开发动态学习路径推荐功能。根据学生“资源学习偏好”(如偏好视频讲解/文献阅读)和“测评结果”，在学习通“推荐”模块自动推送适配资源(如为“工艺设计薄弱”学生推荐“沉淀池3D建模演示视频”)，实现“千人千策”的精准教学。
5.3. 推进模式跨课程推广与协同优化
1) 横向拓展至给排水专业核心课程。将模式推广至“水污染控制工程”、“给排水管道工程”等课程，统一PBL资源建设标准(如案例格式、测评维度)，并在学习通搭建“专业PBL资源共享平台”，实现跨课程案例复用(如“污水处理厂工艺设计”案例可同时支撑“水质工程学Ⅱ”与“水工程施工”)。
2) 纵向建立“本科–研究生”衔接机制。在本科阶段PBL案例基础上，开发研究生阶段“复杂工程创新案例”(如“智慧水务系统优化设计”)，通过学习通“跨年级群组”功能，组织研究生指导本科生开展联合PBL项目，提升学生工程创新的连续性与深度。
基金项目
本文依托2021年度(2022年认定)浙江省省级一流本科课程《水质工程学Ⅱ》(线下一流课程，课程负责人：刘树元，主要建设单位：台州学院)完成。