中職電商直播教學中AI虛擬主播實訓場景的開發實踐

中圖分類號：G63 文獻標識碼：A 文章編號：0450-9889（2025）17-0016-04

隨著淘寶直播“品質直播”戰略的推進，電商行業對從業人員的技術素養提出了更高要求。中職電商直播教學面臨兩大困境：一是實訓室建設需高成本設備，如綠幕、導播臺等；二是傳統教學模式難以模擬真實直播間的動態交互場景。 ??2023 中國職業教育電商人才培養報告》顯示， 73.6% 的中職學校因設備短缺導致學生平均每周實操時長不足1.5小時，嚴重制約學生技能形成[1。虛擬數字人技術規模化應用正在重塑直播生態，這給中職電商直播教學帶來了新的機遇與挑戰。本研究聚焦AI虛擬主播實訓場景開發，試圖利用虛擬化技術降低設備投入成本、利用智能交互模塊彌合實訓與實戰的鴻溝等，從而突破中職電商直播教學痛點。教師以電商直播運營實務課程為載體，構建“虛擬人設創建一智能選品一實時互動”三位一體的實訓路徑[2，不僅能填補虛擬數字人技術在中職教育應用的空白，還能利用AI驅動的場景迭代機制破解傳統教學中技術滯后于產業的困局，為技術賦能職業教育提供可復制的實踐范式。

一、虛擬數字人教育應用研究現狀

虛擬數字人技術在教育領域的應用正朝著場景垂直化與交互智能化的方向快速發展。以阿里云虛擬主播為代表的行業實踐表明，多模態交互技術已能夠支撐日均10萬場電商直播的規模化需求，其底層語音合成標記語言（SSML）技術允許實時調整語速與情感參數，這為教學場景開發提供了重要的技術參照。然而，當前研究多聚焦于企業級應用場景，針對職業教育場景的技術適配性研究仍不足。例如，智影AI數字人等工具雖然支持一鍵生成虛擬主播形象，卻缺乏教學導向的交互設計模塊，如針對違規話術的實時糾錯功能或基于商品講解邏輯的專項訓練程序，這導致技術工具與教學目標之間存在顯著斷層。這一研究空白為本研究的創新提供了突破口：構建“教學一技術—評價”三位一體的實訓路徑，將虛擬數字人技術深度融入中職電商直播人才培養的全流程。

二、建構主義理論指導下的實訓設計

本研究以建構主義理論為框架，通過情境學習與認知負荷控制的協同作用重構實訓路徑。情境學習理論強調真實任務環境對知識建構的驅動價值，為此，虛擬直播間需高度還原淘寶直播的“黃金6秒”法則，通過背景吸引力檢測、主播人設匹配度測試等環節，引導學生完成從商品賣點提煉到觀眾互動應答的完整認知閉環。典型實踐包括預設“觀眾流失率 gt;30% ”的臨界閾值觸發虛擬助教介入并提供實時話術優化建議，這一設計契合維果斯基提出的最近發展區理論，能夠利用外部支架輔助學生跨越能力鴻溝。認知負荷理論則進一步指導實訓任務的分層設計，依據斯韋勒的負荷模型，可以將學習過程劃分為基礎操作（L1）、動態應對（L2）與數據決策（L3）三階段：在基礎操作階段，學生掌握虛擬主播的機位切換與商品卡插入等基礎操作；動態應對階段則引入突發彈幕處理與違規詞規避等動態場景；數據決策階段要求學生基于觀眾停留時長與轉化漏斗數據優化直播策略。這種漸進式任務設計通過降低外在認知負荷，確保八成以上的學生能在4周內實現從機械跟練到自主運營的能力躍遷，最終達成“做中學”的教學目標。

三、AI虛擬主播實訓場景開發方法論

（一）技術框架搭建

AI虛擬主播實訓場景的開發需依托三階式技術框架，逐層實現從基礎功能到智能決策的能力躍升。在基礎模塊層，采用阿里云智能語音交互服務構建語音合成系統，通過調節語速、音調和情感參數，使學生能夠定制符合商品特性的主播聲線，如美妝類目采用甜美聲線、數碼產品使用沉穩語調等。交互模塊層則集成自然語言處理技術，搭建智能問答引擎，針對價格對比、售后政策等高頻問題生成動態應答庫，并引入文心一言大模型的意圖識別功能，實時解析學生輸入的直播腳本的語義邏輯。決策模塊層利用機器學習算法分析歷史直播數據，構建話術優化模型，例如當系統檢測到某學生講解服裝面料停留時長不足3秒時，自動觸發“關鍵詞強化”建議，提示補充“抗皺工藝”“透氣性測試”等專業話術。這一技術框架的搭建，使得電商直播運營實務課程中的虛擬實訓系統能夠同時滿足操作訓練與策略優化的雙重需求。

（二）教學場景設計

虛擬直播教學場景的設計需兼顧擬真性與教學導向，通過多維度參數配置還原真實直播生態。在硬件模擬層面，虛擬直播間支持背景模板庫（家居場景、戶外場景）燈光模式（冷光、暖光或追光）與多機位視角（全景、特寫或側拍）的靈活組合，學生可通過拖拽界面調整布局，直觀理解不同場景對觀眾停留率的影響機制。交互設計層面則嵌入多模態反饋系統：當學生講解時，系統自動彈出3D商品卡展示商品的核心參數，并模擬真實觀眾發送彈幕，如“價格太貴”“有沒有優惠”等，要求學生5秒內作出合規應答；同時接入廣告法關鍵詞庫，實時監測學生話術中是否存在違禁詞，包括“最優惠”“絕對有效”等，觸發預警時自動凍結直播界面并生成錯誤分析報告。這種設計使得學生在電商直播運營實務課程的“直播壓力測試\"環節中，能夠通過高密度彈幕模擬（每分鐘30條以上）訓練抗干擾能力、提高應變效率[3]。

（三）評價體系構建

實訓效果評價體系需突破傳統主觀評分局限，建立數據驅動的三維度量化指標。話術完整度維度占比 40% ，通過自動語音識別（ASR）技術轉譯學生講解內容，對比預設商品知識圖譜，如手機類目需覆蓋處理器、屏幕、續航等6大核心參數，主要考查學生講解的知識點的覆蓋率與邏輯連貫性。互動響應速度維度占比 30% ，記錄學生處理彈幕問題的平均耗時，并依據問題復雜度分級賦分一基礎咨詢類問題要求3秒內響應、技術質疑類問題允許8秒緩沖。轉化引導效果維度占 30% ，這一維度對接虛擬觀眾行為數據庫，統計商品點擊率、加購率與模擬成交率，通過分組實驗測試對比不同話術策略的轉化差異。所有數據均接入可視化分析面板，教師可實時查看班級熱力圖、個人能力雷達圖，并在電商直播運營實務課程的直播復盤環節中指導學生基于數據看板調整人設定位與貨品組合策略。例如，某實訓小組通過分析發現虛擬主播微笑頻率提升 20% 可使加購率增加 15% ，據此優化了表情驅動參數設置。

四、課程實施案例一以虛擬主播電商直播運營實務為例

（一）虛擬主播全流程實訓體系的搭建與實施

虛擬主播電商直播運營實務課程構建了“人設創建—智能選品一實時互動一數據復盤”四階段閉環實訓路徑，依托科大訊飛虛擬主播平臺與文心一言大模型，打造貼近行業實戰的高仿真教學場景，整個教學周期為6周。

在人設創建環節，學生借助Avatar捏臉系統，從面部特征、體型、服飾風格等維度定制虛擬主播形象。系統內置的“人設一商品契合度”算法會自動生成雷達圖，從年齡、氣質、語言風格等維度評估虛擬形象與目標商品的匹配度，若評分低于60分，系統將觸發優化提示，引導學生調整形象參數。同時，學生運用SSML定制聲線，通過語音情感識別模型檢測聲線與商品的匹配度，例如為美妝商品主播選擇甜美聲線、為數碼產品主播選擇沉穩語調，確保虛擬主播的聲線能夠準確傳遞商品特性。

智能選品階段實現了商品API對接，基于“商品—人設關聯”算法，系統會根據虛擬主播的人設特點自動生成適配的商品推薦列表，同時同步供應鏈數據構建動態選品池。在話術生成環節，文心一言大模型提供“痛點喚醒—成分解析一效果驗證一行動引導”四步模板，學生可根據商品特點進行模塊重組，系統還會對生成的話術進行語義檢測，確保知識點覆蓋率超過 85% ，幫助學生快速掌握專業的商品講解邏輯。

實時互動環節模擬了每分鐘30條彈幕的高密度互動環境，學生需要在5秒內對各類問題作出合規應答。系統通過ASR技術實時轉譯學生的講解內容，并接入廣告法關鍵詞庫，監測學生話術中是否存在違禁詞。一旦檢測到違規詞，系統將觸發預警并自動凍結直播界面，同時生成錯誤分析報告，強制學生進行相關知識的學習，以此強化學生的合規意識和應急應變能力。

數據復盤環節配備了“曝光一點擊一轉化\"流量漏斗報表，支持虛擬觀眾畫像分析與對照測試功能。學生可以根據點擊通過率（CTR）點擊轉化率（CVR）等指標優化直播策略，系統還會隨機植入合規風險任務，考查學生對相關法規的應用能力。通過數據復盤，學生能夠直觀地了解直播效果，從而有針對性地調整直播策略。

（二）多技術融合的智能教學輔助

實訓場景整合了多模態交互引擎與實時數據李生系統，實現了“文本輸入一語音生成一表情驅動一動作同步”的毫秒級聯動。例如，當學生講解“口紅不拔干\"這一賣點時，系統會自動匹配微笑表情、抬手展示商品的動作，并通過語音情感算法增強關鍵詞“不拔干”的重音，使虛擬主播的表現更加生動自然，增強觀眾的代入感。

實時數據孿生系統通過“教學一產業數據\"接口，實時同步平臺直播管理規定與行業案例，確保實訓內容與市場動態保持零時差對接，讓學生在虛擬環境中就能接觸到行業最新要求和實際案例，提升實訓的時效性和實用性。

教師還可以基于多輪對話大模型構建虛擬助教“小播”，以此為學生提供全流程輔助。在選品階段，若檢測到品類集中度大于 70% ，“小播”會及時提示學生“增加品類豐富度”，避免選品過于單一；在復盤階段，“小播”會根據學生的操作歷史生成個性化的優化方案，例如針對絕對化用語高頻觸發的學生推送《廣告法》學習的相關路徑，幫助學生有針對性地提升自身能力。

沉浸式實訓環境采用Unity3D引擎搭建，支持綠幕背景替換、多機位切換等操作。學生通過拖拽界面即可模擬導播臺操作，直觀觀察不同運鏡方式對觀眾注意力的影響。例如，特寫鏡頭能夠使商品細節關注度提升 35% ，以此讓學生深刻理解運鏡在直播中的重要作用，掌握如何通過鏡頭語言吸引觀眾。

五、教學效果實證分析

（一）試驗設計

為驗證AI虛擬主播實訓場景在教學中的實際效能，研究選取某中職學校電商專業學生開展對照試驗。試驗將學生隨機分為兩組，試驗組采用集成虛擬主播平臺與智能技術的實訓系統，對照組沿用傳統綠幕直播設備與人工評分模式。兩組以相同類目為實訓主題，執行統一的教學周期與考核標準，重點觀察操作效率、內容合規性、運營效果等維度的差異，通過雙盲設計確保評估過程的客觀性。

（二）數據分析

在操作效率方面，試驗組依托虛擬系統的數字化工具，顯著簡化了直播準備流程，避免了傳統設備調試的煩瑣步驟，且完全消除了硬件故障導致的教學中斷問題，展現出技術驅動的流程優化優勢。內容合規性層面，試驗組通過系統內置的智能監測與即時反饋機制，有效減少了直播中的違規表述，使學生對相關法規的實際應用能力顯著提升，體現出場景化訓練對合規意識的強化作用。運營效果上，試驗組學生在虛擬環境中經歷高密度互動模擬，其直播互動感染力與策略調整能力均有明顯進步，能夠更精準地把握觀眾注意力并優化商品推廣效果，反映出虛擬實訓對實戰技能的提升價值。進一步分析發現，智能技術模塊在引導規范操作、強化專業表達等核心環節發揮了關鍵作用，驗證了技術介入對教學目標的支撐效能。

實證結果表明，AI虛擬主播實訓場景通過技術工具創新與教學流程重構，顯著提升了中職電商直播教學的實效性。該方式突破傳統教學對硬件設備的高度依賴，以低成本實現高仿真的實戰場景模擬，有效簡化直播準備流程，減少教學中斷問題，提升學生對行業法規的應用能力與直播互動感染力，強化實戰技能培養，形成技術驅動的教學流程優化優勢。該方式以輕量化技術部署構建了貼近行業實戰的教學環境，為中職學校解決設備短缺、場景單一等痛點提供了可行方案，尤其為實操資源匱乏的學校開辟了數字化實訓新路徑。通過實時對接行業標準與市場動態，構建“技術賦能一能力進階”良性循環，確保教學內容與產業需求同步迭代，形成兼具經濟性與實效性的職業教育數字化轉型范式[4]。未來可進一步探索虛擬訓練與真人直播的融合機制，推動虛擬場景中的策略優化向真實直播場景遷移，構建虛實銜接的一體化實訓體系；同時深化AI在個性化學習中的應用，基于學生操作特征動態調整教學策略，提升實訓任務的適配性與針對性，持續完善“教學—技術一評價”三位一體的新型人才培養體系，為電商行業輸送更具技術適應性與創新能力的技能型人才，推動職業教育數字化向精準化、智能化方向縱深發展。

參考文獻

[1]姚于瑩瑩.電子商務直播在中職電商教學中的應用[J].中國管理信息化，2022，25（23）：217-220.

[2]潘夢鷂，呂小勇，陳少偉，等.基于AI虛擬數字人技術線上教學的創新與實踐[J].現代職業教育，2023（31） ：1-4.

[3]賈超.數字人技術在課堂教學中的應用研究與實踐探索[J].大數據時代，2025（2）：54-58.

[4]殷琴.直播營銷模式下高職電子商務專業人才培養的新探索[J].營銷界，2020（28）：159-160.

（責編劉小璦）