职业本科学生数字孪生体构建探讨

成志伟，李雪娇，曾莉，彭光彬

（1.重庆机电职业技术大学 信息工程学院，重庆 402760；2.重庆电讯职业学院 智慧城市建设学院，重庆 402247）

一、引言

近年来，我国十分关注和重视新时代科技革命的发展和产业转型升级，为满足由制造业大国向制造业强国转变对人才的需求，我国实施了大力发展和推进职业教育发展的战略[1]。信息技术是教育生态重要的组成部分，对教育的影响也随着人工智能、大数据、区块链等新技术的迅猛发展越来越明显，学生的学习习惯和方式都发生了很大改变。教育工作者会面临如何依托大数据、物联网和人工智能等技术深入整合职业本科教学的各类数据，以及如何通过数据挖掘和预测性分析来科学评价学生的综合素质。职业本科教育显著区别于普通本科教育，是一种职业教育，具有职业导向性特征，着重于学生的技能、技术培养，但同时还需要达到本科层次的学业要求[2]。在职业本科学生教育过程中，对学生个性化培养是保障学生培养质量的内在要求，是建设职业本科教育体系的需要。

用户画像是一种将用户的信息多角度、深层次地刻画下来的技术，是大数据服务生态的重要组成部分。学生画像是用户画像在高校大数据应用中的扩展，根据学生全方位的数据抽象出标签化的学生模型。它可以用于对职业本科学生培养过程中的综合素质评价，为学生培养方式、方法及过程反馈给予了强力的技术支持，保障了综合素质评价元素的真实有效性和科学性，评价过程的合理性和精确性，评价反馈的及时性和可实施性。在国外早期的研究中，已经出现了不少诸如覆盖模型、铅版模型、摄动模型、贝叶斯网络模型等经典学生画像模型[3]。这些学生画像模型注重使用不同维度来描述学生已学到的知识并评估其运用知识的程度，再参照不同学生掌握知识的程度和差异性，提供个性化的培养策略。这种学生画像建模方式存在缺陷，即不够智能化，数据动态更新能力不强，学生模型与学生实体不能实现共同成长。随着大数据和人工智能技术在建模中的作用日益突出，学生画像正朝着实践情景多样化、建立方法智能化、物理实体与数字孪生体的方向发展。数字孪生体拥有高度仿真、动态互联、即时映射等特点，是信息化高度发展的产物，正助力教育生态系统的再构建[4]。在数字孪生体理念和技术驱动下，用于学生个性化培养的学生画像建模有“学生——数字孪生体”共同体模型的趋势。

二、数字孪生体系构建方案

（一）数字孪生体定义及概念

“数字孪生体”思想是由密歇根大学Michael Grieves 提出的“ 信息镜像模型”演变而产生的，是一种拟人化的称谓。同时，它也被称为“数字化双胞胎”和“数字化映射”，该概念是美国国防部在航空航天飞行器维护与保障中最早提出的。2012 年NASA给出一种解释，即“数字孪生体”合理配合运用物理实体映射、传感器即时收集机械设备历史运行等信息数据，综合多学科交叉、多物理量融合、多尺度信息描述的模拟仿真过程，在模拟空间中对物理实体进行精确动态数字映射，进而能够关联其全生命周期的过程。此外，“数字孪生体”的概念在数字孪生体实验室与安世亚太联合发布的《数字李生体技术白皮书（2019）》中也给出了解释，将其定义为一种能够通过实时测量、模拟仿真和算法分析来对物理实体进行即时交互、智能诊断和状态评估的数字化仿真模型[5]。

总之，“数字孪生体”就是一个物理产品或实体的数字化表达，它能够让我们在虚拟世界中的数字化产品上看到实际物理产品的即时状态和未来可能发生的情况。同时，通过这种数字化形式的表达，可以与物联网、大数据处理分析和人工智能等技术相结合，实现对过去发生的过程进行描述性、诊断、预测性和规范化分析，对当前状态给出分析结果来模拟各种可能性，从而为产品的设计、生产、管理等提供全面的决策支持。

职业本科学生的数字化映射体即数字孪生体，是学生画像技术更综合、更全面和更专业的深化和延展，其尝试采用最先进的数字模拟技术，为智能制造时代培养具有较强技术理论、技术应用和初步研究能力，面向生产、建设、管理、服务全过程的本科层次高技术技能人才。职业本科学生数字孪生体系统使用虚拟维度与现实维度的时空数据交互、转换与驱动，能够对数字孪生体的学习状态、培养进度及发展动态进行准确描述、精确认知、智能诊断、理性评估与培养经验共享，可以提供合理即时的培养过程反馈，多角度、深层次地保障培养过程中职业本科学生的职业资源共享、认知行为改善、求知兴趣提升、职业技能提高，培养学生的高阶思维，从而使职业本科教育培养出适应我国产业转型升级、创新发展需要的高层次、高素质技术技能人才[6]。

（二）总体构架

职业本科学生数字孪生体系的总体架构如图1所示，由职业本科学生物理域、人才培养决策支持系统、职业本科学生孪生域、大数据中台和数据驱动互联构成。

图1 职业本科学生数字孪生体系架构图

1.职业本科学生物理域

职业本科学生物理域是其数字孪生域的物理实体，即职业本科学生的本体，是构建职业本科学生数字孪生培养体系的关键。只有全方面、高层次、多角度地对学生物理域进行描述和刻画，才能建立有效的学生物理实体，进而对学生动态全域追踪、精确预测和有效干预。学生物理域通常使用学生的特征进行描述，在具体实施上，采用可穿戴技术、边缘设备、自适应系统、自学习技术、情景评估、情感分析、深度学习等信息科学手段，采集、处理职业本科学生的基本学习信息、职业兴趣、职业技能、设备操作、行为认知数据、情感状态、心理活动、社会网络等，组成职业本科学生物理特征域。

2.职业本科学生孪生体域

职业本科学生孪生体域是通过全周期、多维度、全方位采集、处理和分析职业本科学生物理域的相关数据而形成的数字化镜像。它基于数据驱动的实时虚拟映射系统，依托于数据科学、计算机科学、系统工程、大数据、人工智能、可穿戴设备等技术，其内容涵盖了抽象的职业本科学生和职业本科学生数字孪生体。根据学生特征将学生实体抽象化为数据描述，并从数字化映射的视角对其进行数字孪生体构建。在此基础上，通过信息流、数据流和控制流传递物理信息、测量数据和控制信号映射出学生知识技能、情感体验和认知行为等。职业本科学生数字孪生体具有高度仿真、虚实共生、动态映射、数据驱动与智慧服务等系列特征，是学生模型的优化和拓展。

3.人才培养决策支持系统

人才培养决策支持系统是一种能够基于物理实体和虚拟模型来提供智能化构建、精准化管控与个性化培养服务，并集成学习能力评估、学习进度控制和学习策略优化等各类信息的培养系统。其还能够根据职业本科学生孪生域，实时更新学生的动态信息，整个学习空间中众多学生孪生体之间的信息也将被有效集成，可以实现自动归约、分析，以挖掘学生在培养过程中出现的问题及根源，并对后续的培养起到预警与矫正作用。人才培养决策支持系统不仅可以运用于教学场景中帮助学生记录、分析学习过程中的行为表现，还可以运用于预测性场景中，例如，根据系统先前收集到的学生各类数据来对学生后续的学习过程进行演练和模拟，从而为学校提供适合学生的预警和教学策略。

4.职业本科学生孪生大数据中台

职业本科学生数字孪生体系中最核心的要素就是孪生大数据，它相当于数字孪生体系的“血液”，其来源于物理实体的多维度特征、仿真模型的即时动态和服务系统的优化更新，可以取之于各子系统，又用之于各个子系统。孪生大数据汇聚到职业本科学生孪生大数据中台，包括学生物理域、学生孪生域、人才培养决策支持系统的相关数据、领域知识及其融合数据，并随着实时数据的产生被不断更新与优化。数字孪生体系运行的核心驱动就是大数据中台，它在体系架构过程中起着不可替代的作用，主要通过多维度、立体化、全方位、多角度数据采集工具和方法，打破数据壁垒，贯通数据孤岛，搭建职业本科学生数据资产。同时，对采集到的学生特征进行数据加工、处理、存储、转换、分析、建模和可视化，让数据价值达到最大化。

5.数据驱动互联

职业本科学生数字孪生体系是以职业本科学生孪生大数据中台为数据中枢，分别与职业本科学生物理域、人才培养决策支持系统、职业本科学生孪生域进行数据采集、传输、驱动和更新的多向动态互联交互。此外，职业本科学生物理域、职业本科学生孪生域和人才培养决策支持系统三者之间有一个多向的动态即时交互与迭代的持续关系，能够保障人才培养决策支持系统的即时构建与连续的优化更新。人才培养决策支持系统中主要涵盖职业本科学生孪生域的构建与服务。

（三）实施策略

1.创建学生模型，仿真培养过程，建立物理状态孪生

通过可穿戴技术、边缘设备、自适应系统、自学习技术、情景评估、情感分析、深度学习等手段，多维度、深层次、全视角采集和处理职业本科学生的基本学习信息、职业兴趣、职业技能、设备操作、行为认知数据、情感状态、心理活动、社会网络等，进而深度绘制深度仿真的职业本科学生画像。同时，为了给后续构建职业本科学生数字孪生体打下数据支持和驱动基础，应拟定数据的相关策略和约定。在职业本科学生数字孪生体的构建过程中数据治理策略有着重大意义。首先，通过可视化体系内不同阶段采集的数据，可以协助管理人员、决策人员及实施人员实行人才培养任务的统筹、分配等；再次，学生培养过程中的实施和参与者依照数据产生的先后整理离散的业务数据，确定系统中不同角色的数据权限和数据接口等。在物理域数据的采集过程中，为了满足系统对获取数据的准确性、一致性、完整性等要求，应采用专业的数据获取设备、方法、渠道、系统进行采集。

2.先知学习发展，先觉培养结果，先见培养策略

采用大数据、传感器、机器视觉、深度学习等手段，结合大数据可视化技术，将培养的实时数据、阶段数据、培养决策备案数据和培养运作日志等进行全生命周期的仿真评估与模拟培养，对职业本科学生的学习发展和培养结果进行预测。在此基础上，体系逐步完善，进而实现“先知”（使用培养机理的评估推测）、“先觉”（使用数据驱动的非线性推测）和“先见”（基于先知先觉的动态培养策略）。“先知”为在职业本科学生数字孪生体模型的基础上，采用已知的人才学习规律和逻辑原理，估算、解析和评估人才学习及培养机制的发展规律；“先觉”是指依照随机或混沌的信息流和无法描述或量化的原理，使用大数据深度挖掘和分析方法以推测人才培养的未来发展状态，如图2 所示。

图2 职业本科学生数字孪生体实现步骤图

3.构建培养体系，共享培养成果，创建教育培养生态

职业本科学生数字孪生体系发展的终极目标是打造教育培养生态——为教育参与者在虚拟世界中创造数字虚拟角色，在虚拟世界中开拓正式与非正式的教学场所，突破了物理世界的局限，满足教师和学生在物理和虚拟世界同时获得现实和虚拟教学的需求，并共享资源与成果。教师将不再用粉笔字在黑板上书写或者一块屏幕来授课，相反其可以根据课程特性自定义自己的教室。丰富的共享资源只需要简单操作，便可以向学生展示空间几何的构建、宇宙大爆炸的过程，甚至可以穿越千年和伽利略一起完成自由落体实验。而人工智能技术的进化，则可以使其成为一位比任何人都要了解学生的老师。教育部门或者教育联合体可以把全国各门课程最优秀教师的教学模式和经验AI 化，训练成各种款式的虚拟数字老师，以匹配不同类型学生的需求。基于区块链的认证技术也将在学生的动态评价中发挥作用，教师或者学习系统会将学生平时的作业、考试、关键行为等评分上链，形成更全面的学分记录和激励闭环，可以动态优化学生的学习和行为指导。每位学生还可以根据自己的学习能力及兴趣对自己每门功课的学习进度进行调整和规划，制定适合自己的学习计划。学历学分制将与学生的年龄脱钩，只要积满对应学历的学分并且考核过关，都能够授予相应的学历，这也是对应个性化学习进度的制度性配套政策。

（四）教育应用价值

1.学生：通过反馈学习状态，改善自我学习规划

职业本科学生数字孪生体系可以适应不同的职业应用情景，还可以让学生内观到“自己”，从而促进学生在学习过程中不断进行自我监控、反思和评估。通过数据驱动的学生孪生体，可以对学生学习行为进行实时跟踪、对学生的学习成效进行评估，进而及时结合学生的实际学习状况改善学生的学习规划和目标。

2.教师：通过学生呈现的学生状态，优化和完善教学策略

职业本科学生数字孪生体系实时反馈学生数据，并动态跟踪和呈现学生当下的学习进程。教师能够依照其状态制定合适的培养策略和方法，及时发现和纠正教学过程中的问题和不足，进行适当的调整。教师还可以提前对学生孪生体进行课堂模拟和训练测试.事先演练自己的教学方式和策略，并进一步优化和完善教学过程。

3.教学：建立虚拟仿真实训基地，进行“真实”的理实一体化教学

新时代背景下，创建服务于职业本科教育的虚拟仿真实验实训系统，不仅是职业教育传统教学变革和高技能技术人才培养的需要，也是开展实训相结合教学活动的迫切要求。学生可以和学习空间中的数字孪生体进行交流互动，提高学习效率和教学效果，解决职业本科教育实训应用过程中的“三高”（成本高、风险大、易污染）与“四难”（看不到、做不到、进不去、难复现）问题。

4.学生数字孪生群体：模拟交互，可共享学习经验和资源

职业本科学生数字孪生体系不仅是一个开放、共享、智慧的学习空间，在未来能够发展为海纳百川的教育生态。学生与“学生”、教师与“教师”、其他人与“其他人”都是教育学习培养空间的重要组成元素和参与者、建设者。各个元素之间可以多向、多维、多层次沟通、交流和互动。例如能够在虚拟空间中通过进行集体活动来促进个体间的合作和协调能力，学生与学生数字孪生体之间进行数据和信息的交互和更新，可以促进其共同成长。

未来每一个职业本科学生在教育中都会存在一个对应现实物理实体的数字化映射——数字孪生体，与我们共同成长，并给职业教育带来新的变化。数字孪生体以学生画像模型为研究基础，结合职业本科学生的学习培养特点而构建。其体系的架构、实现策略、特征、教育应用价值等，给职业本科学生培养带来的变革，为智能制造时代下高技能人才的培养提供新的维度和视角。