刘冠群 周伟 赵瑞军
摘 要：围绕数字孪生如何助力教育，国内外开展了多样化的实践探索。为总结数字孪生技术在教育教学领域的应用特点及演变趋势，采用系统性文献综述法，对国内外近5年的51篇论文进行统计，分析发现，数字孪生教育应用的研究对象多元，高等教育领域是热点；
研究类型以非实验研究为主，探索性研究居多；
正式教育学习场景最普遍，聚焦工程类学科；
应用场景单一，学习评价研究稀缺；
理论模型占较大比例，需求导向的系统平台开发较少。基于此，提出3点建议：探索数字孪生在基础教育不同场景的应用、关注数字孪生教育应用水平及效果评估、重视孪生数据驱动的学习评价研究。
关键词：数字孪生；
系统性文献综述；
教育元宇宙；
教育数字化转型
中图分类号：G4文献标识码：A文章编号：2096-0069（2023）02-0026-07
引言
数字化技术是教育信息化的重要支撑，是实现教育教学深刻变革、促进人才培养和科技创新的重要保障。2021年11月，上海市教委出台《上海市教育数字化转型实施方案（2021—2023）》，指出要深度融合数字技术，形成数字治理体系与机制[1]。数字孪生指通过数字化的方式创建实体的虚拟模型，并对物理实体的空间和时间维度进行数字化表达和动态表征。由于具有虚实共生、实时交互、高保真性、可拓展性、深度洞见等特征，数字孪生俨然成为多个领域的热点话题。近年，数字孪生技术逐步应用于教育领域，为教育教学方式的变革注入了新的活力，也为未来智慧教育空间、形态和模式的重构提供了新的内涵、图景和空间。
围绕数字孪生如何助力教育，国内外开展了多样化的探索，包括理论研究、技术开发和实践应用，相关成果涉及数字孪生智慧校园、数字孪生辅助教学系统、数字孪生体等[2-3]，然而，这些研究隶属不同研究类型，涉及不同的对象、方法与场景，无法体现不同教育情境的特点。李海峰等人[4]采用案例分析法，对美国、瑞士和芬兰数字孪生教育应用案例进行了剖析，但分析对象主要选取了3所大学的典型研究成果，缺乏系统性的文献述评。此外，作为从航空工业领域迁移而来的概念，数字孪生在教育教学方面的研究存在很多不足，诸如数字孪生教育应用缺乏、应用程度不高、缺少规范化的应用流程与模式等，这在很大程度上限制了数字孪生在教育领域的拓展与深度实践。
因此，本研究聚焦数字孪生技术与教育领域，旨在对国内外近5年数字孪生教育领域应用研究进行梳理，探究数字孪生技术在教育教学领域的应用特点及演变趋势，分析数字孪生技术在教育领域的发展现状及不足，促进数字孪生技术在教育领域的应用进程。
一、数字孪生的概念发展及其教育价值
（一）数字孪生与仿真技术的概念辨析
数字孪生起源于传统仿真。仿真是对物理世界的抽象描述，是将包含了确定性规律的数学、物理或计算机模型转化为仿真软件，并通过输入相应数据和环境信息来模拟真实世界的方式，不具备分析和优化物理实体的功能。数字孪生的核心是模型和数据，其主要思想是数字模型和物联网的融合与互通，强调通过实时采集与分析，预测与优化物理对象的行为。数字孪生以仿真为本，又远高于仿真，其区别主要体现在以下几个方面：（1）静态和动态。虚拟仿真模型是静态的，其改变与发展依赖设计者对外部元素的引入，而数字孪生中实时数据的引入为孪生模型提供了更主动的模拟。（2）可能性与真实性。虚拟仿真体现物理世界可能发生情形，而数字孪生则描述现实世界特定现象并提供真实反馈。（3）数据基数与数据运用能力。数字孪生充分运用物联网作为底层支撑技术，通过科学部署的大量传感器收集物理世界的各类数据，构成建立数字孪生模型的基础数据资源池，其数据量远超传统仿真所需数据。此外，数字孪生通过高性能协同计算、深度学习和人工智能等技术形成强大算力，其计算量和计算能力也远超传统仿真。
（二）数字孪生技术的发展
“孪生”的概念最早可追溯到美国航空航天局，后来广泛出现在工业、金融、农业、制造业等多个领域，由于其能通过虚拟孪生体实现对物体实体的驱动控制、运行维护和管理优化，逐渐成为各个领域所青睐的多维动态管理模式和解决方案。在我国，2020年国家发改委和中央网信办发布《关于推进“上云用数赋智”行动 培育新经济发展实施方案》，正式将数字孪生技术纳入国家战略发展体系；
同年，中国工业4.0研究院牵头发起成立“数字孪生体联盟”（Digital Twin Consortium，简称DTC），成为全球第一个数字孪生行业组织。2020年11月，中国电子技术标准化研究院发布《数字孪生应用白皮书（2020版）》，对智能制造、智慧城市、智慧交通、智慧能源、智慧建筑和智慧健康等6个领域的数字孪生应用案例进行了阐述，为数字孪生应用的推进提供了可参考的方向；
2022年1月，中国信息通信研究院发布的《数字孪生城市优秀案例汇编（2021年）》遴选呈现了54个数字孪生应用案例，涵盖园区综合治理、一网统管、安全应急、文体旅游、学校场景等，为数字孪生城市建设提供了有力借鉴。可见，数字孪生成为数字经济战略实现的重要抓手已成共识，从“数字孪生是个无人区”到开展“数字孪生的中国实践”，我国数字孪生正在各个领域加速落地。
（三）数字孪生赋能未来教育
数字孪生**了虚拟空间的大数据障碍，消除了现实环境的物联网困境，实现了物理现实系统向赛博虚拟空间数字化模型的反馈，允许学习者穿越虚实界墙，在物理和数字学习环境下自主地交互，为虚实融合、数据赋能的泛在智慧教育提供了新的愿景与方向[5]。数字孪生融入教学，将促进学习场所形态、学习内容呈现方式、师生交互形式以及学习评价方式的演变。已有研究对数字孪生技术应用于未来教育和学习的特征、场景和发展趋势进行了探讨，并指出数字孪生技術在优化教学过程、提供优质学习体验、触发创新灵感与参与积极性等方面具有重要作用[6-7]。例如，张喜艳等人[8]从教育主体视角出发，论述了数字孪生作为教师的智能助手、专属的学情分析师及真正的智慧学伴，在提供精准有价值的学情分析、多元个性化的学习路径及激发学习内驱力等方面的优势。褚乐阳等人[6]从微观、中观及宏观层面，阐述了数字孪生对学习资源、学习活动的泛在影响，并描绘了数字孪生教育领域的主要应用场景：教学设施管理、校园能耗管理、职业教育训练、可视化探究过程、教学动态评估、场馆学习、数字孪生全息课堂等。张枝实[9]则聚焦数字孪生赋能未来教育，从学习评估、学习分级、学习迁移以及学习外延维度，指出了数字孪生在重塑教学组织方式、重构教育技术形态、重筑教育覆盖范围、重组教学评价方式等方面的重要价值。
二、研究设计
（一）分析框架
作为一个崭新的技术概念，数字孪生迁移至教育领域具有特定的路径，对这个过程的分析有助于明确技术与教育的融通整合现态，加速数字孪生在教育领域的实践应用进程。近20年来，人工智能、虚拟现实、机器人等新技术不断涌现并逐渐被应用于教育教学活动，创新推动了教育形态的变革与发展。为深入探析教育技术的应用现状，及时把握技术驱动教育变革的趋势和规律，国内外学者也展开了相应的研究与探讨。例如，龚礼林等人[10]从研究主题、研究情境、研究方法和研究结果维度探究了机器人教育在课堂教学类型、学段分布、样本数量、实验周期、机器人类型、数据收集方法、作用效果等层面的研究进展。罗恒等人[11]从研究情境、技术特性、教学设计、效果评价角度出发，梳理归纳了虚拟现实技术在基础教育阶段的研究类型、实施学段、数据收集方式、硬件设备、功能特点、教学策略、评价方法等方面的现状与特点。因此，本研究构建了数字孪生在教育领域的研究分析框架，如图1所示，以期对2017年以来数字孪生在教育领域的相关文献加以梳理分析，呈现国内外学者在该领域研究中的整体样貌图景。本研究框架包括研究情境和应用情况两个维度。其中，研究情境包括研究类型、研究对象、教学形态三个方面；
应用情况从应用场景和实践成果两个方面进行梳理，以反映数字孪生在教育领域的实施与效果。
（二）研究方法
基于前文构建的分析框架，研究将采用系统性文献综述法，对国内外数字孪生教育领域的相关文献进行分析。系统性文献综述以研究问题为核心，旨在寻找对研究问题最具价值的文献，并通过对这些系统研究文献的理论整合来获得对问题的综合性洞见。相较于传统的文献研究，系统性文献综述强调动态的知识观、规范化的文献检索与分析流程，具有标准化、创新性和亲和性等优势，能够揭示数字孪生在教育领域的发展特征以及应用现状，深度解释数字孪生技术如何支持教育教学实践过程。研究步骤主要包括检索与评估文献、抽取与整合数据等。
1．检索与评估文献
为有效获取国内外近5年数字孪生教育领域的高质量研究文献，本研究以中国知网数据库（CNKI）、Web of Science数据库、Elsevier数据库、SpringerLink数据库为文献来源库，搜索形式为“主题”，日期限定为2017年1月1日至2022年4月24日。中文数据库检索语句有两组：第一组为“数字孪生”，第二组为“教学”“教育”“课堂”等与教育情境相关的词语，两组为“并且”关系，共获得153篇文献；
外文数据库以“Digital Twin & education（数字孪生&教育）”“Digital Twin & class（数字孪生&课堂）”等为关键词，共获得182篇文献。
对文献质量进行评估是系统文献综述法的关键一环，可通过制定纳入/排除标准来对文献进行筛选。为保证文献分析结果的准确性及可靠性，基于研究问题，本研究制定出了5条文献纳入/排除标准，如表1所示。
基于上述标准，本研究对文献进行了筛选，最终确定51篇文献。其中中文文献36篇，外文文献15篇。筛选过程如图2（见下页）所示。
2. 抽取与整合数据
为从纳入的文献中抽取关键性信息，本研究编制了文献信息抽取单，主要包括以下几个层面：（1）文献基本信息，包括作者、国家、发表年份、来源期刊；
（2）研究情境，包括研究对象（基础教育、高等教育）、研究类型（实验研究、非实验研究）、教学形态（正式教育、非正式教育、正式与非正式教育融合）；
（3）应用情况，包括应用场景（教学、评价、管理）、实践成果（开发系统、构建模型、实践应用）。
三、研究结果
（一）整体趋势
从发表时间来看，当前国内外数字孪生在教育领域应用研究呈逐年递增趋势（见图3），尤其是近两年的文献数量突增，表明数字孪生持续受到教育界的关注；
从文献来源看，51篇论文发表在40种不同的期刊或会议上，其中，国内期刊发表数量前四的期刊分别是《远程教育杂志》《实验技术与管理》《高等工程教育》《现代教育技术》，国外期刊则以《国际在线工程杂志》（International Journal of Online Engineering）居多。
（二）研究情境
从教育阶段来看（见图4），国内外近5年数字孪生教育应用研究中，31篇在高等教育阶段开展（60.8%），13篇在基础教育阶段开展（25.5%），7篇在职业教育阶段开展（13.7%）。可见，高等教育是数字孪生教育应用的主要场所，其原因可能是作为从工业领域迁移而来的概念，高等教育的工科（如制造业、建造业等）对其适应性更强；
且数字孪生产品的应用需要较为系统的软硬件及设备，基础教育阶段（尤其是义务教育阶段）的教学环境不足以支撑相应的活动开展。
从研究类型来看（见下页图5），实验研究有9篇（17.6%），非实验研究有42篇（82.4%）。其中，实验研究主要通过对照实验、多阶段对比等方法开展，并利用问卷调查、成绩测评等方式评估数字孪生教育应用实践效果。例如，李海峰等人[12]采用准实验研究，通过前后测对照实验发现，基于数字孪生的教学能够有效提高学习者的自我效能感、合作学习倾向、学习体验和学习成绩，且学习者的认知负荷更小。非实验研究则主要是结合某一特定的主题，设计相应的数字孪生教学模式或开展相应的案例实践，但没有量化数据分析过程。在当前的数字孪生教育应用中，这类研究占据较大比例，说明当前数字孪生教育应用尚处于理论探索阶段，结合具体的情境研发相应的平台或工具，并开展实证研究是未来重点与趋势。
从教学形态来看（见图6），正式教育有39篇（76.5%）、非正式教育有5篇（9.8%）、正式与非正式教育融合有7篇（13.7%）。在正式教育的文獻研究中，主要涉及智能制造业、智能建造业（如船舶）等工程课教学，以及英语课、体育课等基础教育课程；
非正式教育则是以场馆学习、孪生图书馆等非正式学习场景为载体，设计相应的数字孪生融合模式。例如，王小根等人[13]将数字孪生技术引入场馆教学中，具体阐述了孪生场馆的概念，指出孪生场馆在数字化保护与馆藏资源传播、沉浸式检索与场馆知识体验、场馆实时监控与评估、智能化控制等方面的优势，并详细介绍了孪生场馆的模型和架构。此外，也有研究将正式教育与非正式教育相融合，探索基于数字孪生的智慧学习空间在课堂、住所、娱乐场地等环境中的应用[14]。
（三）应用情况
从应用场景来看（见图7），46篇文章关注课堂教学（90.2%），5篇关注教学管理（9.8%）。可见，当前数字孪生教育应用仍聚焦于教学层面；
且在51篇文献中没有评价研究，说明数字孪生应用于学生评价方面的潜力还有待深入挖掘。
从实践成果来看（见图8），26篇文章的研究成果为构建模型（51%），5篇文章的研究成果为开发系统（9.8%），20篇文章的研究成果为开展实践应用（39.2%）。可见，当前数字孪生教育应用研究处于“苗头正猛”状态，其在教育领域的潜力使得诸多学者关注相关的数字孪生教学模式构建，并逐步开展相应的实践应用。
四、总结与启示
本研究利用系统性文献综述法，筛选国内外近五年数字孪生教育领域的51篇文献，从研究类型、研究对象、教学形态、应用场景、实践成果等方面对数字孪生教育领域应用现状进行了系统分析，研究发现：（1）数字孪生教育应用的研究对象多元，高等教育领域是热点；
（2）研究类型以非实验研究为主，探索性研究居多；
（3）正式教育学习场景最普遍，聚焦工程类学科；
（4）应用场景单一，学习评价研究稀缺；
（5）理论模型（应用模式）占较大比例，需求导向的系统平台开发较少。基于上述结论，本研究提出以下建议。
（一）探索数字孪生在基础教育领域不同场景的应用
当前，数字孪生技术广泛应用于高等教育的工程类课程学习。随着技术的发展、教与学需求的攀升，数字孪生技术支持的教育教学应用逐渐得到越来越多基础教育研究者的关注。朱珂等人[14]对数字孪生赋能下的全息课堂构建进行了探索，指出数字孪生技术支持下的全息课堂将打破现实环境条件的限制，拓宽资源获取途径，具有变革与强化教学、深化具身认知、拓宽学习评价等功能。在地理教学中，教师可以将地球或太阳的数字地形孪生体直观展示给学生，并在此基础上呈现不同季节、气候的场景；
在历史教学中，教师可以构建红军长征的可视化孪生场景，促进学生的记忆与理解。总之，数字孪生在基础教育领域（尤其是主学科）具有蓬勃的发展态势，未来数字孪生教育领域应用可以更多关注基础教育阶段，探索数字孪生技术深度融合的各类教育教学应用与实践，实现教学相长[15]。
（二）关注数字孪生教育应用水平及效果评估
随着数字孪生逐渐从理论研究迈向实践落地，实际应用对数字孪生模型的质量、性能、适用性和共生性等方面都提出了更高的要求，如何深入推广和应用数字孪生成为一大挑战。当前，数字孪生教育应用大多停留在现状孪生阶段，缺乏对孪生水平的具体详细划分。同时，当前数字孪生教育领域应用以非实验研究为主，缺少对数字孪生应用效果恰当的评估。因此，未来研究可以关注两个方面：一方面，可以研发数字孪生教育应用水平层级框架，提高对学习孪生场景的具体阶段的认识，巩固并促进实践的可持续性；
另一方面，可以将数字孪生技术应用于具体的教学场景，采用实验或准实验方法探究数字孪生技术对学习绩效、学生自我效能感、创造性思维等高阶思维的具体影响。
（三）重视孪生数据驱动的学习评价
在教育信息化2.0时代，传统的教育教学评价机制已逐步转向数据驱动的精准化学习评价。数据是数字孪生的核心驱动力，基于数字孪生技术构建的数字孪生学习体具有很强的数据感知能力，能够全方位地采集、处理、分析学习者的动态学习数据，并为学习者提供精准的学习过程分析与学习内容推送[16]。通过文献分析发现，数字孪生教育领域应用大多是借助数字孪生技术实现对日常难以获得的教学环境的直观体验，缺乏对学习评价这一关键场景的深层次应用与分析。因此，数字孪生教育领域应用需关注孪生数据驱动的学习分析与评价，通过可穿戴设备、自适应、情感计算等各种方式，收集学习者学习、行为及生理等多模态数据，开展个性化、多维度的学习评价，并基于历史数据、实时数据以及算法模型，实现对学习全周期过程的模拟、验证和预测。
基金项目：浙江省哲学社会科学规划年度课题“基于场所感的虚拟学习空间构建”（23NDJC239YB）
作者简介：刘冠群（1997 — ），女，湖南娄底人，中学初级教师，研究方向为信息技术教学、教育信息化等；
周伟（1978 — ），男，上海青浦人，中学高级教师，研究方向为区域教育信息化、教育大数据应用等；
赵瑞军（1980— ），男，河北邯郸人，副教授，研究方向为信息化学习环境。
參考文献
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（责任编辑 孙兴丽）
Abstract：
Diverse practical explorations have been carried out at home and abroad on how digital twin can help education. In order to summarize the application characteristics and trends of digital twin technology in education and teaching， this article adopts a systematic literature review method to analyze 51 papers from the past five years at home and abroad. It is found that the research objects of digital twin education applications are diverse with the higher education sector being the hotspot; the type of research is mainly non-experimental with a predominance of exploratory research; formal education learning scenarios are the most prevalent， most of which are from engineering disciplines; the application scenarios are single， and learning evaluation research is scarce; the theoretical models account for a large proportion， and demand-led system platforms are less developed. Based on the results of the review， this article puts forward three recommendations：
exploring the application of digital twin in different scenarios of basic education， focusing on the level of application and evaluation of the effectiveness of digital twin in education， and paying attention to the research of twin data-driven learning evaluation.
Key words：
Digital twin; Systematic literature review; Education metaverse; Digital transformation of education