科学 → 教育 → 项目 → 新的科学
研究问题如何转化为教学任务、实践成果， 再开启下一轮科学探索。
研究形成模型、方法与数据，为教学 模块和任务提供依据。
参与者在项目中运用知识，应对真实限制条件并形成 实践成果。
项目实践产生新数据，揭示原有模型的局限，并提出 下一轮研究的问题。
知识的持续循环
研究问题
- 输入
- 现象、矛盾
- 转化
- 明确问题
- 成果
- 问题表述
- 下一角色
- 研究人员
知识经过多个环节后以更新的形式返回
大学在研究中形成知识，将其转化为教学 任务，再通过项目实践进行核验。
实际应用揭示新的因素、限制与关联，为 下一轮研究提供依据。
每轮循环更新参与者、教学方案、项目、数据以及大学的 组织模型。
科学 → 教育
研究成果转化为概念、方法、材料与任务。
教育 → 行动
参与者通过具体任务学习一种工作方法。
行动 → 项目
教学任务获得实际背景、角色与限制条件。
项目 → 数据
项目实施形成可观察的成果和新的实证信息。
数据 → 解释
将实践成果与原有模型进行比较。
解释 → 新的科学
偏差、限制与新的关联形成下一项研究问题。
持续循环的八个层次
研究问题的设定
包含：
- 问题
- 研究问题
- 假设
- 研究对象
- 研究内容
- 背景
- 预期贡献
形成： 研究方向
循环始于可以解释的研究问题
研究问题确定需要解释的现象、需要核验的关联 以及所需数据。
问题与科研背景、实际问题及潜在的 教育意义相联系。
研究问题的结构
示例研究问题
- 现象
- 大学校园的资源消耗过高
- 矛盾
- 在基础设施相似的场所，技术措施的效果却不同。
- 研究问题
- 技术状态、空间使用日程、参与者行为与 组织规则之间的相互作用如何影响资源损失？
- 假设
- 持续减少资源损失需要协调改变技术、 行为和组织因素。
构建研究问题
请选择至少一个可能的影响因素。选择之前不会形成研究问题或假设。
研究形成模型、方法与未解决的问题
科学成果包含经核验的结论、适用范围、限制条件和 后续研究方向。
成果的构成
示例研究成果
标题： 技术、行为和 组织因素如何共同造成资源损失的模型。
包含：
- 损失类别
- 与日程安排的关联
- 使用方式的影响
- 组织规则的作用
- 适用条件
- 数据限制
成果的不同用途
科学成果可以转化为：
科学成果被转化为可执行的方法
教育转化从研究中提取概念、方法、任务、标准 和不同难度层次。
参与者可以复现研究方法，在新的背景中核验它， 并形成自己的成果。
概念
- 资源系统
- 损失类别
- 依赖关系
- 使用方式
- 行为因素
- 组织规则
方法
- 数据收集
- 流程图谱
- 时间序列分析
- 比较分析
- 情景建模
- 假设核验
材料
- 模型
- 示意图
- 数据片段
- 案例说明
- 标准
- 问题
任务
- 诊断任务
- 分析任务
- 项目任务
- 研究任务
- 管理任务
成果
- 影响因素图谱
- 模型
- 情景方案
- 原型
- 研究说明
将研究转化为教学
初始科研成果：资源损失影响因素模型.
- 教学目标
- 分析一栋教学楼的数据，识别主要资源损失来源。
- 知识
- 影响因素模型、分析方法
- 行动
- 数据处理、解释
- 角色
- 学生、教师
- 标准
- 来源完整性、与模型的关联
- 预期专业能力
- 数据分析、解释
- 成果
- 分析图谱
- 下一阶段
- 进入实验室核验
教学任务面临实际限制条件
项目转化将研究方法与教学成果同真实对象、资源、 期限、参与者以及决策后果联系起来。
项目背景增加了什么
示例项目任务
结合技术状态、日程安排、使用者行为以及 运行规则，为一栋楼宇制定减少资源损失的试点方案。
团队角色
构建项目实施环节
尚未选择团队成员。角色未协商确定之前，这份任务表述只是草稿。
- 对象与目标
- 教学楼: 降低能源损失
- 阶段
- 明确对象 - 数据 - 模型 - 方案 - 协商 - 试点 - 观察 - 结论
- 角色
- 尚未选择参与者
- 资源
- 团队时间、设施访问、分析工具
- 检查节点
- 收集数据后、协商后、试点后
- 限制条件
- 数据不完整
- 预期数据
- 备选方案比较、假设及适用条件
- 与研究的关联
- 「分析方案」有助于完善原有的资源损失影响因素模型。
项目在真实系统条件下核验模型
项目实践展示科研模型在实际限制条件、环境变化 以及参与者协作中能如何发挥作用。
项目实践的阶段
- 01明确对象
- 02收集实际数据
- 03核验初始模型
- 04设计方案
- 05与参与者协商
- 06试点应用
- 07观察成果
- 08分析偏差
- 09形成结论
- 10把数据交回研究流程
项目成果的类型
实践产生只有通过行动才能获取的数据
项目形成关于系统实际行为、参与者反应、技术 限制条件和决策后果的信息。
技术方面
- 实际消耗
- 设备运行方式
- 偏差
- 故障
- 基础设施限制
行为方面
- 使用者反应
- 对新规则的遵守
- 适应过程
- 变化的稳定性
组织方面
- 日程安排的影响
- 责任分配
- 协商效率
- 流程冲突
经济方面
- 成本
- 资源需求
- 运营后果
- 规模扩展的可行性
教育方面
- 参与者的行动
- 决策质量
- 供专业能力评价的材料
- 遇到的困难
- 方法迁移
研究方面
- 与假设不一致之处
- 新的影响因素
- 更多依赖关系
- 新的问题
实践为模型补充了什么
原有模型： 资源损失由技术状态、 日程安排和使用者行为共同影响。
- 实际观察
- 调整日程后，只有部分房间的晚间能耗下降。
- 原有假设
- 日程安排对能耗的影响相同。
- 模型变化
- 增加局部运行方式因素。 (局部运行方式的差异)
- 新的问题
- 哪些局部运行方式造成差异？
- 补充研究
- 对不同空间开展比较研究。
实践中的偏差形成新的研究问题
新一轮科学研究始于比较项目预期成果与 实际结果之间的差异。
研究环节获得新的数据、因素、限制条件和可能的 解释。
修订模型
加入新发现的因素或关联。
新假设
核验观察结果的一种可能解释。
新方法
调整数据收集或分析方式。
新规模
从一栋楼宇扩展到校园或设施网络。
比较研究
比较多个场所、群体或方案。
长期观察
检验成果随时间推移能否保持稳定。
提出新假设
初始观察： 技术调整只有在使用者获得定期反馈时 才产生持续效果。
- 新假设
- 「使用者更了解行动后果」决定效果能否持续。
- 研究问题
- 使用者更了解行动后果 如何影响「单个群体」层次上的效果持续性？
- 所需数据
- 行为观察、稳定性指标和相关文件
- 方法
- 观察
- 与上一轮的关联
- 完善资源损失影响因素模型
- 教育应用潜力
- 行为模型 → 下一教学模块与项目任务
知识如何在参与者与流程之间传递
八个角色与十种成果材料构成一条移交链，每位参与者获得 上一阶段的成果，并为下一阶段准备输入。
- 研究人员。 明确研究问题 → 科学成果 → 移交给：教师。
- 教师。 开发模块 → 教学模块 → 移交给：学生。
- 学生。 执行与反思 → 方案及专业能力证明材料 → 移交给：设计人员。
- 设计人员。 方案设计 → 项目模型 → 移交给：专家。
- 专家。 专家评审 → 专家意见 → 移交给：合作方。
- 合作方或设施负责人。 提供背景并开展评价 → 经过评价的试点及数据 → 移交给：研究人员。
- 协调员。 协调阶段衔接 → 当前计划 → 移交给：所有角色。
- 教学方案负责人。 组织层面的决策 → 更新后的教学方案 → 移交给：研究人员与教师。
- 责任范围
- 研究问题的设定
- 假设
- 方法
- 解释
- 科学成果
- 行动
- 明确研究问题
- 形成的成果
- 科学成果
- 接收方
- 教师
- 责任
- 结论依据是否充分
- 主要问题
- 什么现象需要解释？
- 下一阶段
- 交由教学流程处理
持续循环提供新的发展背景
每一阶段都形成不同难度的任务、角色以及专业能力证据。
科研环节发展的能力
- 提出研究问题
- 运用研究方法
- 数据分析
- 科学论证
- 批判性解释
教育环节发展的能力
- 理解概念
- 复现方法
- 解决结构化任务
- 反思
- 沟通
项目环节发展的能力
- 处理限制条件
- 方案设计
- 协调
- 决策
- 对成果负责
返回科研时发展的能力
- 比较模型与实践
- 发现新的因素
- 提出假设
- 迁移经验
- 独立开展研究
循环更新大学的数字模型
数字孪生保存
- 研究问题
- 项目
- 参与者
- 角色
- 资源
- 状态
- 成果
- 关联
- 事件
教育数据分析考察
- 成果的流转
- 阶段衔接质量
- 角色参与
- 困难
- 新的证明材料
- 模型与实践之间的差异
- 决策后果
EduOS「Lad」协调
- 路线
- 任务
- 背景传递
- 日程安排
- 检查节点
- 状态更新
专门的智能体支持不同环节之间的衔接
科研导航智能体
- 整理研究领域
- 关联来源
- 呈现未解决的问题
- 追溯概念来源
分析智能体
- 处理数据
- 识别关联
- 比较模型与实践
- 形成观察
导师智能体
- 将研究方法转化为解释
- 选择任务
- 支持学习
- 将任务与发展路径关联
批判性评估智能体
- 核验假设
- 发现依据薄弱处
- 比较不同解释
- 记录不确定性
协调智能体
- 关联角色
- 设置移交节点
- 更新计划
- 跟踪依赖关系
专业能力智能体
- 把行动与证据联系起来
- 展示新的应用背景
- 提出下一项任务的备选方案
治理智能体
- 核验权限
- 决定数据访问权限
- 记录决策依据
- 维护变更日志
智能体如何支持周期
- 阶段
- 研究问题
- 参与的智能体
- 科研导航, 批判性评估
- 智能体职能
- 支持阶段衔接、核验并传递背景
- 输入
- 研究领域与来源
- 成果
- 明确的研究问题表述
- 接收方
- 研究程序
- 负责作出决策的人员角色
- 研究人员
一个成果如何改变大学
一次试点成果逐步进入五个层次：参与者、团队、 教学方案、研究方向与整个大学。
- 层次
- 参与者
- 发生的变化
- 知识, 专业能力, 角色, 发展路径, 研究兴趣
- 更新依据
- 专业能力图谱与新任务
- 责任角色
- 参与者与导师
- 下一轮
- 下一项教学或项目任务
完整的持续循环
场景将研究问题、教育转化、 项目实践、实践数据与新一轮研究关联起来。
科学问题如何经过教育与项目实践， 以新的研究任务返回
- 阶段 1
- 实践观察
- 环节
- 研究
- 内容
- 大学发现基础设施相似的楼宇消耗资源的程度不同。
持续循环的规则
科研来源
教学内容保持与研究问题、方法及来源的关联。
清楚的转化
科学成果转化为概念、任务、行动与标准。
可核验的教学任务
参与者形成的成果与具体行动方法相关联。
实际背景
项目包含真实限制、资源、参与者与后果。
可观察的数据
实践应用形成可供分析的信息。
区分事实与解释
观察、解释、假设与决策具有不同状态。
按角色确认
每次阶段衔接均有责任角色和标准。
保留来源
来源、方法、版本、决策与变更都可核验。
说明不确定性
每一环节的成果包含未解决的问题与限制条件。
返回科研
实践数据形成新的研究问题表述。
更新教育系统
成果进入教学方案、任务、发展路径与专业能力图谱。
周期可重复
每轮成果为下一轮持续循环提供依据。
大学 5.0 持续循环的构成
研究问题
周期始于问题、假设、方法及必需的数据。
科学成果
研究形成模型、结论、方法与未解决的问题。
教育转化
科学知识转化为概念、任务、行动与标准。
项目实践
教学任务获得真实对象、资源、限制条件和责任。
实践数据
实施结果呈现系统的实际行为，并修订初始模型。
新一轮科研
偏差与新关联形成下一项研究问题。
组织更新
周期改变参与者、教学方案、项目、研究与大学数字孪生。
持续循环将科学研究、教育与项目实践联系为一个系统。 每项成果都成为下一轮研究、教学模块与 组织更新的资源。