數字孿生技術賦能智慧學習的模型建構及實踐應用

高速發展的社會將呈現出更加復雜、多變的形態，面向未來的學習不再是“知識本位”，而是轉向以“智慧本位”為目標的復雜學習和深度學習。在基礎教育數字化轉型的背景下，探索如何創新學習模式，滿足學習者按需、即時、個性化、多元的學習需求，培養智慧型人才，是自前教育領域面臨的主要挑戰。智慧學習離不開技術的力量。數字孿生（DigitalTwin，DT）技術作為一種驅動教與學變革的技術工具，近幾年已逐漸成為教育學領域的研究熱點。目前，已有研究利用數字孿生技術，構建學習者認知數字孿生體、數字孿生學習者等學習支持系統和孿生智慧學習空間數字孿生講臺等數字孿生學習環境7，探究數字孿生技術如何變革教育，但鮮有對基于數字孿生技術的學習范式理論和實踐進行研究。基于此，本文將在分析數字孿生技術帶來的知識生產與傳播、學習變革的基礎上，構建數字孿生技術支持的智慧學習模式，并探索其在基礎教育實踐中的可能應用，以推動數字孿生技術賦能基礎教育階段學習理論和實踐研究進程。

一、數字孿生技術賦能智慧學習的可行性分析

取知識轉變為知識擁有者利用智慧來解決問題，這一轉變引領我們進入共生共享教育（symbioticsharededucation）[8，9]的時代。智慧是一種能力和品質，它不是簡單的知識、技能積累，而是對知識、技能的理解和應用。學習則是將知識、技能直接作用于人本身，將知識與技能轉化成智慧以靈活解決問題的過程。智慧學習的本質在于通過知識學習，培養學習者的問題解決能力、智慧學習力和創新能力，促進智慧發展。

隨著社會對人才需求的變化，知識的網絡泛在化及其獲取方式的日益便捷，未來的學習從傳統獲

智能技術支持的智慧學習模型應包含兩部分內容：學習服務管理系統[12.13和智慧學習過程。學習服務管理系統提供學習資源管理、準確識別學習需求，為學習者精準匹配學習資源、規劃學習路徑、預測學習效果等全方位智能化學習服務，幫助學生和教師高效管理學習活動。學習者可便捷、高效、精準地獲取優質學習資源，并在智慧學習環境支持下，享受泛在的、個性化、定制化的學習服務。基于此，智能技術支持的智慧學習過程應包括：精準的學習需求識別、豐富優質的資源供給、定制化學習服務、智慧化學習環境、智能化學習成效預測及反饋等五大核心要素，達到最終通過智慧學習，服務于學習者智慧可持續發展的目的。

1.智慧學習的內涵

2.數字孿生技術及其特征

（1）數字孿生技術數字孿生技術是指將物理實體的結構、行為和狀態在虛擬空間中進行等同復制和模擬，生成其對應的數字孿生體，從而實現對物理實體的實時監測、預測和優化，同時進化自身，以提供更加實時、高效、智能化的服務[4，I5的技術。數字孿生技術已廣泛應用于多個領域，2023年，數字孿生技術被納入《國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》，為數字孿生城市建設提供了國家戰略指引[。在教育領域，數字孿生技術作為一種新興的教育手段，具有極大的潛力和優勢。基于數字孿生技術的知識孿生能夠在數字時空中再現物理時空的知識原態，從而革新知識管理與傳播方式。這一技術打破了時空限制，為學習者構建虛實融合的學習場域，支持場景化學習。此外，數字孿生的虛實交互特性亦拓寬了其應用空間，為教育和知識共享等領域提供了新的可能性。

（2）數字孚生技術的主要特征

① 虛實映射與互動。虛實映射是數字孿生技術的基本特征，是指對物理世界的等同復制和模擬生成孿生世界，并在數字空間中進行數據的計算、預測和演練，提出決策建議，以用于指導或直接反作用于物理世界，同時更新孿生世界，實現虛實雙向閉環互動。利用該特性，教育者們可為學生構建虛實融合的智慧學習環境，將物理世界的知識結構孿生至數字空間，再現物理時空的知識原態，形成數據驅動的、知識與實踐互聯的共享動態系統，即知識孿生。知識孿生革新了知識管理模式，為創新學習范式提供新的實踐進路。

② 智能化仿真推演。智能化仿真推演是指基于數據驅動，對現實世界中的系統、過程或事件進行虛擬的多維度、多層次、多學科、多物理量、多場景、多概率的模擬和演練，從而得出可能的結果和結論。利用該特性，學習服務管理系統可預測學習效果，進行學習評價；同時也大大拓展深度學習資源的呈現、學習情境創設方式等；這有助于塑造真實的臨場體驗感，高效開展跨學科學習、情境化學習。例如，資源開發者可以借助數字孿生技術，仿真推演來源于生活的真實問題情境、知識建構過程等動態情境，由此學習者可獲得知識生產的在場體驗和直接經驗[18，服務于數據科學指向的知識發現、知識創造[19]。

③ 動態可視。動態可視是指借助三維可視化技術，數字孿生體模擬感知的信息，可使仿真系統具有較強的模擬空間與時間特性，即可實現全空間信息和物理實體運行態勢、知識的生產過程、真實問題情境的變化等的動態展示，也可實現數字孿生模型與三維孿生仿真系統的無縫集成。在學習領域，利用數字孿生技術的動態可視性，我們能夠精準地再現知識原態、構造出適合特定知識內容的動態學習情境2，讓學習者在情境中形成感知、建立體驗，解決時空分離條件下學習脫離真實情境的難題。

④ 可擴展性。數字孿生技術具備集成、添加和替換數字模型的能力，能夠針對多尺度、多物理、多層級的模型內容進行擴展。在學習目標的驅動下，融合數據編織技術，數字孿生體通過整合相關動態數據，可以完成學習場景的個性化配置，即可“拿來即用、按需裁剪、彈性資源、自主設計”，服務于學習場景的按需搭建、課程資源的定制化。

3.數字孿生技術變革知識的生產與傳播

融合生成式人工智能等技術的數字孿生技術變革了知識的生產、管理及傳遞方式，為學習者開展開放的、互動的、個性化的智慧學習提供了新的平臺與可能。基于數字孿生體的知識的生成與傳播由三部分構成（如圖1）：知識創生、知識運營與管理、知識服務與傳遞[21，22]。

知識創生是指將現實世界中由學術界、產業界、人、機等創生的知識孿生至虛擬空間的知識筒倉，便于知識的運營與管理。

知識的運營與管理主要有兩部分功能：知識的運營和知識的管理。第一，知識運營。知識運營是對知識從消費、轉化到沉淀的閉環管理。知識運營系統能夠自下而上地收集用戶的知識反饋，對所有用戶產生的數據記錄埋點，并挖掘分析隱性知識點。

并將缺失的知識點進行檢點審核，納入知識庫中，實現知識的閉環。數字孿生體作為智能化運營工具，大大提升知識系統的運營水平。第二，知識的管理。知識筒倉中的知識一部分來源于現實語境中的知識孿生，經機器學習分類存儲；一部分來源于數字空間中數字孿生體間的交互自主生成。數字孿生體具有知識獲得、知識分類、知識存儲、知識挖掘、知識組織、知識傳遞等知識的全生命周期的管理功能，能夠實現更高效、智能的知識管理，并為學習者提供學習服務。

知識服務與傳遞由兩個功能組成：知識服務和知識傳遞。第一，知識服務。基于會員、專家、企業等智慧，數字孿生體可以識別學習者學習需求，支持知識查詢，智能匹配學習資源，為學習者量身定制所需課程，服務于個性化、定制化學習。第二，知識傳遞。選擇適切的途徑及工具，為學習者提供精準的知識服務。

二、應用數字孿生技術的智慧學習建模

數字孿生技術帶來的學習變革，需要我們以嶄新的視角來創新學習模式，助力適應社會需求的智慧型人才的培養。為促進數字孿生技術的多領域應用，北航數字孿生研究團隊創新性提出數字孿生五維模型，包含物理實體、虛擬實體、孿生數據、服務和連接五個維度，滿足數字孿生應用的新需求[23]。在該模型的基礎上，本研究結合基于數字孿生技術的知識的生成與傳播方式、學習服務設計理念、智慧學習的核心要素，構建了智慧學習模型，該模型為學習者提供按需、即時、高效獲取知識、技能、智慧，施展個性化的學習方法等的學習服務，最終發展學習者的學習智慧，培養智慧學習力。該模型主要包含兩部分：智慧學習服務管理系統模型和智慧學習過程模型。

1.智慧學習服務管理系統模型構建

學習服務管理系統（LearningServicesManage-mentSystem）是泛在學習環境下支持泛在學習的學習支持系統，將學習資源、學習活動和學習實踐封裝成服務的形式提供給學習者24。基于數字孿生技體2引發的知識生成與傳播方式、學習服務設計理念，本研究構建了智慧學習服務管理系統模型2，該模型由現實世界模塊、孿生世界模塊、孿生數據模塊、連接模塊和知識服務與傳遞模塊五部分組成（如圖2）。

現實世界模塊是真實性學習發生的空間。它既是知識原態的發生場景，又是知識演變與應用的重要土壤。該模塊將現實世界中由學術界、產業界、人、機等創生的知識孿生至孿生空間的知識筒倉，便于知識的運營與管理。

孿生世界模塊是將現實世界輸入的知識在虛擬空間中分類存儲，并進行知識的生成、維護和更新等知識的運營與管理，確保知識的準確性和可用性、知識資源的系統化和結構化，為知識服務與傳遞奠定堅實的基礎。

知識服務與傳遞模塊通過構建綜合的知識庫，實現信息的高效搜索與檢索，確保用戶能夠迅速獲得所需知識。同時，該模塊采用智能推薦算法，根據用戶的個性化需求提供定制化的知識資源，且通過多渠道傳播機制，知識得以在不同媒介間流動，提升其可及性與可見性。此外，該模塊集成互動與反饋功能，促使用戶在人機協同學習[27，28過程和知識使用過程中進行實時評價與反思，進一步推動知識的動態更新與優化。在知識查詢、傳遞與應用過程中，構建一個高效、靈活且互動的知識生態系統。

孿生數據模塊是學習服務管理系統的核心，用于存儲整個學習服務管理系統生命周期數據并向各模塊反饋信息指令，提供響應服務。

連接模塊使系統中現實世界、李生世界、知識服務與傳遞各模塊之間在運行中保持交互、同步以及連接，使各模塊產生的數據實時存入孿生數據模塊，并使孿生數據能夠驅動三者運行。

五大模塊相互連接、迭代優化，形成知識創生、知識運營與管理、知識服務與傳遞、智能評價與反饋的閉環智慧學習服務管理系統，并重塑人與學習場域的交互關系[29，服務于智能化、多元化、泛在化的學習實踐服務[30，推動學習范式轉型。

2.智慧學習過程

智慧學習的過程首先是由學習服務管理系統感知學習者需求，由學習者認知數字孿生體尋找知識缺口，并提出填補知識缺口的建議；綜合考慮學習的有效性和成本，學習者認知數字孿生體評估如何，怎樣才能將知識、技能、智慧與“我\"分享，并生成智能化學習路徑，由學習服務管理系統在學習者需要時根據學習路徑匹配、推送定制化的學習資源一一知識膠囊，以達成向學習者本體完成有效的知識遷移，“教育\"學習者、反哺現實世界的目的；同時，學習結果反饋至系統，學習服務管理系統同步自我更新，完成閉環學習（如圖3）。

三、模型核心要素分析

智慧學習模型的運行依賴于自主共生的學習服務管理系統提供智能化的學習服務，賦能學習者的智慧學習過程。在該模型中，認知數字孿生體提供知識運營與管理、知識服務與傳遞等核心功能，是模型運行的核心要素。

1.認知數字孿生體及其作用

數字孿生體（DigitalTwin，DT）是現實世界各物理實體在數字空間的孿生虛體。隨著數字孿生技術的發展，形成了不同的維度，并以不同的形式、不同角色參與交互，賦能學習3。在智慧學習服務管理系統中，認知數字孿生體（Cognitive Digital Twins，CDT）通過知識圖譜和語義等技術增強數字孿生體的認知能力[32，是數字孿生體的一種擴展形式。在智慧學習模型中，CDT不僅具有數字孿生體的基本特性[33]，還具備如記憶、檢索、反思、推理、知識孿生、知識映射和知識管理等功能，使數字孿生體的概念得以延伸并應用于教育領域34，其核心思想是利用先進的數據分析、機器學習和人工智能技術，使模型具備自我學習、推理和決策能力。一個完整的認知孿生，依賴于云端存儲、數據分析、知識圖譜、仿真優化等技術驅動，具備感知、記憶、學習、注意力、推理以及最終問題求解能力。CDT拓展了在知識交互行為數據中孿生可執行知識的實踐路徑，大大彌合知識與實踐之間的鴻溝。

2.學習者認知數字孿生體構建方式及其作用

（1）學習者認知數字孿生體的構建方式

為給學習者提供個性化的學習服務，需要構建學習者認知數字孿生體[35.36。當下，網絡是個體社會交往和生活的重要的工具，學習領域中的學習者認知數字孿生體構建的數據除一部分來源于可穿戴性傳感器外，大部分數據來源于學習者及其認知數字孿生體在網絡空間的交互活動。學習者認知數字孿生體的構建途徑主要有以下幾種： ① 學習者的教育過程等信息； ② 在網絡時代，學習者在網絡空間中存在大量交互，如數字孿生體間的交互、人機交互等，交互中的分布式認知被系統驗證并建立關聯，形成共生的知識，反饋并更新至學習者認知數字孿生體； ③ 學習者參加各類學習培訓的過程及成績信息等也是構建學習者認知數字孿生體的主要信息來源； ④ 學習者在網絡空間持續進行的各類活動，其大量的交互行為和認知數據就可以用來繪制形成個人的知識地圖、個體活動的軌跡及活動內容，有助于學習服務系統提供適合其背景的“學習膠囊”； ⑤ 個體與個體間在現實語境中的知識交互行為映射到網絡空間。

學習者認知數字孿生體與現實世界中學習者實體建立起來的各種學習行為雙向映射，從而形成實體與虛體身份的協調互動3，革新了知識建構、知識創生、知識管理模式。數字空間已成為家庭、學校、社會等現實世界的延展，未來虛擬世界與現實世界連接日趨緊密。隨著互聯網、信息技術的發展，個人在網絡空間的活動將會越來越豐富，越來越多的數據可以被收集以打造更“豐富”的學習者認知數字孿生體。

（2）學習者認知數字孿生體的作用

學習者的知識、技能、經驗都是其認知數字孿生體的組成部分，學習者的獨一無二使其認知數字孿生體具有獨特性。在智慧學習過程中，學習者的認知數字孿生體起著重要的統籌作用。它通過感知學習者物理實體所在的語境，如學習者工作或學習地點、需達成的學習目的、正在進行的任務、將要完成的任務等，并根據要達成的目標，評估知識缺口，智能化定制學習策略，主要包括如何利用現有的知識，如何更新和補足知識的策略，并把外部知識轉化為物理本體所需的可執行知識等，達到提高學習的效率和質量的目的。為提高學習績效，認知數字孿生體需要提前預測遷移什么樣的知識才能更好地解決面對的問題。基于此，認知數字孿生體自由漫游網絡空間獲取物理實體所需或可能所需的知識，并對知識的可靠性進行評估和認證，實現知識再生及自身知識空間的更新。此外，認知數字孿生體擔任學習者的代理，代表學習者進行一些認知活動，使用學習者的部分知識去完成某一認知任務，比如學習者獲取的數據，認知數字孿生體可完成數據分析、計算、數據可視化等。

四、智慧學習模式的實踐應用

智慧學習是更好地運用技術來改造學習過程，是面向實踐的自主學習。本文構建的智慧學習模型旨在探索數字孿生體技術賦能學習，以培養滿足社會需求的智慧型人才，助力構建終身學習的學習型社會，探索數字李生技術賦能學習的實踐路徑。

1.高效開展跨學科主題學習

《義務教育科學課程標準（2022年版）》明確要求，各門課程原則上要用不少于 10% 的課時設計跨學科主題學習[38。跨學科學習關注的是學生理解學科知識背后的意義、不同學科知識的整合，強調學科知識整合的方式，以解決真實世界的問題。跨學科已成為義務教育新課程方案倡導的一種重要學習方式。基于跨學科學習的發生機制，高階思維技能的發展、真實情境問題解決的過程、學習環境設計[39，是促進跨學科學習發生的三個要素。

智慧學習模式下，數字孿生體能夠為學習者按需創建復雜的問題解決環境，提供可驗證的智慧功能，創設信念形成的反思語境。數字孿生體技術支持的智慧學習模式具有培養高階思維能力的獨特優勢[40]。

數字孿生體技術具有的可擴展性、數據驅動性特征，使得數字孿生體實例得以獨立于數字孿生體和物理實體存在。基于數據驅動，實例化的數字孿生體可被編輯，這種可編輯性也拓寬了真實情境建構的實踐進路。此外，智慧學習模式提供的虛實融合的情境，拓展了跨學科學習的時間和空間，有利于“理論 + 實踐\"融合，從而增強學習體驗和提升學習效果。

2.賦能沉浸式情境化學習

人類學取向的情境學習理論（SituatedLearningTheory）認為學習是一種情境性活動，認為學習的發生離不開情境，不能把學習從情境中抽離出來進行研究，而是要將其鑲嵌在它所在的情境之中。情境是交互作用的產物，情境化學習是指學習者圍繞學習主題充分與情境互動而引發經驗生長的過程[41]。

數字孿生技術具有的實時交互、虛實映射、可拓展性等特征，能為情境化學習創設豐富的媒介環境，將認知性、實踐性、價值性信息或概念資源融合為一個意義建構的空間。在此空間，學習者通過視覺、聽覺、觸覺等感官通道，與人、機、物、環境發生深度而廣泛互動，其感知逐漸由感官沉浸發展到意識沉浸。意識沉浸感生成深度學習的臨場感體驗，與情境充分互動，引發經驗生長，推動素養生成。最終實現與學習者原有的知識、經驗和價值觀的匯通，獲得真切的學習體驗，完成經驗重組，達成有意義的情境化學習。

3.助力培養面向未來的終身學習者

隨著技術革命和全球化進程的加速，每一位學習者需要不斷學習以迭代自己的知識體系。構建終身學習文化，培養終身學習者對于實現可持續發展、促進個人全面發展和建設學習型社會至關重要。

終身學習是一種持續學習的過程，同時也是一個不斷創新實踐、解決問題的過程。智慧學習模式為培養終身學習者提供高效的平臺與工具，有效提升學生在終身學習中的自主性與靈活性，從而有效提升學習成果和應對復雜環境的能力。智慧學習模式中，學生已有的知識被映射到認知數字孿生體中。學習者認知數字孿生體能利用已有的知識和技能，將已有的知識重塑，以幫助學習者解決可能面對的復雜問題。知識重塑的過程也是向新領域的知識遷移的過程。此外智慧學習模式根據學習者的反饋和進度調整內容，鼓勵主動學習，為學生提供自適應學習環境，鼓勵學習者持續探索和適應新知識，形成終身學習的習慣。

4.實現個性化定制學習

在智慧學習中，個性化定制學習是根據每個學習者需求和能力的不同，利用數字孿生技術可再現知識和技能的特性，為學習者量身定制學習內容，被視為未來的一種重要學習形式。基于數字孿生技術，未來的教育可定制化，學習的效率會大幅度提升。數字孿生技術在基礎教育中的應用為培養終身學習者提供了新的路徑。通過創建虛擬副本，數字孿生技術能為學習者提供個性化的學習體驗，并實時反饋學習進度和需求，從而調整學習者的學習內容和節奏，促進學習者自我調節能力的發展。同時，數字孿生技術支持復雜場景的模擬，為學習者提供無風險的實踐和反思環境，提升學習者的問題解決和批判性思維能力。此外，數字孿生技術能整合跨學科知識，推動跨領域的學習和創新，增強綜合分析能力。通過持續的數據更新，學生能夠與時俱進，適應新知識和社會需求，激發終身學習的動力。

在智慧學習模式中，學習者的歷史學習數據，在學習過程中由于個人性格等因素表現出的不同學習風格、興趣、習慣等學習者偏好，在網絡空間的交互中通過驗證都會被反饋更新至認知數字孿生體。學習者認知數字孿生體通過感知不斷變化的學習者偏好、定制和體驗并對學習者偏好數據進行分析和挖掘，構建適合學習者個性化需求的學習場域，推薦個性化學習資源。學習者自主地掌握學習過程，并在需要時尋求認知數字孿生體的“指導”，從而培養自主學習的能力、提升參與感、激發潛力。

5.面向未來的可執行知識的學習

2018年，國防大學終身教授金一南在第十屆《今日經濟》大會曾提出知識不是力量，只有能執行的知識才是力量。他認為再優秀的知識如果不具備可執行的操作方法，終究也只是空中樓閣。面向未來的可執行的知識不僅僅關注理論知識的掌握，更強調將所學的理論知識轉化為可執行的技能，以解決實際的問題，以高效應對面臨的各種挑戰。此外，面向未來的可執行知識需融合跨學科領域的知識，具備動態學習和適應性，既能根據社會、科技和市場變化不斷優化更新，又能有效融合大數據、人工智能等技術實現實時分析和預測，為學習者提供個性化解決方案，推動理論知識向實際應用轉化。可執行知識是新的教育方式，面向未來的學習應重視可執行的知識，以便應對未來可能面臨的復雜問題。

數字孿生技術是實現“可執行知識”的一種有效工具。數字孿生通過建立現實世界中的物理實體、過程或系統的數字化副本，以實時監控、模擬和預測系統的狀態，從而為決策提供依據。通過這種方式，抽象的知識或理論模型可以變得更加直觀和可操作，有助于將知識轉化為實際可執行的方案。

在智慧學習模式中，認知數字孿生體不僅能夠再現抽象的知識，還可以基于高度模擬的虛擬環境，將知識從靜態的集合轉變為一個可執行的智能體。這種轉變下，知識不僅能夠被存儲和傳遞，而且被賦予“執行力”，即通過融合人工智能、機器學習等技術使其能夠在模擬或實際環境中進行操作和反饋，從而達到動態學習和適應的目標。這種“智能體\"不僅能夠執行預設任務，還能夠在一定條件下自主調整行為，提供智能決策或相應服務。該類可執行的知識不僅有效增強知識的動態性和可操作性，還使學習過程變得更為直觀和互動。這種轉變有助于提升知識的應用價值和實際效益。

基于數字孿生技術，學習者能夠在虛擬環境中實時進行知識的應用和驗證，促進學習的個性化與實踐性。此外，認知數字孿生體能夠根據學習者的反饋與需求實時調整學習內容和節奏，增強學習的針對性和有效性。這種基于可執行知識的學習模式，使學習者能夠在更貼近實際的情境中提高問題解決能力和決策能力，拓展其技能范圍。同時，也為培養具備創新思維和跨學科能力的終身學習者提供了新的路徑。

智慧學習作為技術賦能的未來學習范式，其創新發展及實踐應用是數字孿生時代基礎教育信息化實施的重要行動之一。本研究構建了面向基礎教育的基于數字孿生體的智慧學習模型，分析其在個性化學習、情境化學習、終身學習中的潛力。然而，本研究也存在一定的局限性，如本研究提出的模型在基礎教育的不同學科教育環境中存在適應問題。未來的研究將進一步探討數字孿生技術在基礎教育中的推廣應用，尤其在資源有限的教育環境中探究其價值增值路徑。此外，還需關注技術與教育政策的結合，以促進數字孿生體技術的廣泛應用和持續優化。

綜上所述，數字孿生技術為智慧學習建模提供了新的視角和工具，具有廣闊的應用前景。本研究為未來的教育技術發展提供參考，并激發更多關于智慧教育的創新探索。

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