[基金项目]本文系2022年江门职业技术学院教改项目（项目编号：J22XYG012）及2022年广东省职业技术教育学会项目（项目编号：202212G218）的研究成果。

一、引言

随着全球化和信息化时代的到来，教育领域正经历着前所未有的变革。在这一背景下，高水平专业群的建设成为推动教育现代化、培养创新型人才的重要途径。专业群建设不仅涉及到教学资源的优化配置、课程体系的创新设计，还覆盖教学方法的改进和教育环境的智能化升级。为了应对这些挑战，数字孪生技术应运而生，其在教育领域的应用展现出巨大潜力。

数字孪生（digital twin,DT）作为信息化高度发展的产物，备受专家和学者的关注。高校如何将数字孪生技术应用到高水平专业群建设中来改善教学质量，是高校教师面对的一个重要课题。通过AI、大数据等技术，建设专业群状态数据库和数字孪生体，不仅能够实时反映专业群的动态，还能对专业群建设要素进行评估与监控，集中资源、把握重点、传承优势，支撑专业内涵建设，保障专业群建设持续改进、协调发展。

二、理论基础

（1）数字孪生技术定义

数字孪生技术融合了物联网、人工智能和云计算等前沿技术，通过创建物理实体的虚拟数字副本来实现对实体的深入理解和优化。这种综合性技术平台不仅能够实现对物理实体的精确监控和控制，而且通过先进的数据分析和智能算法能够对实体的行为和性能进行深入的模拟和预测。数字孪生的核心在于其能够提供全面分析、预测和优化物理实体的能力，从而在产品设计、制造过程、运营效率和维护策略中发挥关键作用。

（2）高水平专业群概念

高水平专业群是指在特定学科领域内，通过资源整合和优势互补形成的专业集合体。高水平专业群不仅注重单一学科的深入发展，更强调跨学科的协同创新和实践能力培养，要求精准社会需求，培养具备创新精神和实践能力的复合型人才。专业群的建设和发展需要依托先进的教育理念、科学的管理机制和持续的质量监控体系，以实现教育目标的最大化，并为区域经济发展和产业升级提供人才和智力支持。

（3）数字孪生在教育领域的应用

数字孪生技术在教育领域的应用正逐渐展现出其独特的价值和潜力。通过构建教育环境和学习过程的数字孪生模型，教育者能够模拟不同的教学场景，预测学生的学习行为和成果，从而为教学决策提供数据支持。通过数字孪生技术的模拟和分析，还可以实现教学资源的优化配置，确定最有效的教学方法和资源分配策略。在教育管理和决策层面，通过数字孪生模型能够实现全面的数据分析和可视化展示，帮助管理者实时监控教育质量，及时调整教育策略，以适应教育发展的新趋势。

三、拟解决的技术关键问题

依托学校智能产品开发与应用专业群发展机制，构建专业群状态数据库和数字孪生体，促进专业群自我完善、动态调整。

（1）专业群状态数据库的采集

利用信息技术，采集反映学校教学基本状态数据，构建专业群状态数据库系统。数据库包括专业群的师资队伍、教育教学、教育经费、教学科研仪器、教学条件、学生基本情况、学生课外活动、科研情况、学科建设等多方面数据，服务于学校自身对教学工作常态监控，服务于政府宏观监控高等教育质量，服务于社会监督高等学校人才培养工作，服务于专家开展评估工作。

（2）构建专业群数字孪生体

在数字孪生的协同作用下，精准捕捉和对比专业群各种教和学的参数，结合学习分析、机器学习等，全方位、多尺度地收集、整理与分析专业群的多元学习数据，准确把握专业群的规律和特点，对专业群建设过程进行可视化、精准化建模，精准构建专业群数字孪生体。

（3）专业群数字孪生体的动态调整

专业群数字孪生体不是一成不变的，需要在专业群实体与数字孪生体之间建立动态联系，实时呈现专业群状态和仿真专业群模型，定期更新、完善专业群建设数据，为专业群对接产业、动态调整、自我完善提供决策参考。

四、主要研究内容

（1）建立专业群状态数据库

建立专业群状态数据库是实现教育信息化的基础工作。数据库应包括但不限于专业群的师资队伍、教育教学、教学科研仪器、教学条件、学生情况、学生课外活动、科研情况、学科建设等多方面数据，采用自动化工具和手动输入相结合的方式进行数据采集，确保数据的实时更新和准确性。此外，数据库应支持数据的高效查询和分析，为后续的研究和决策提供支持。
    （2）采集专业群发展状态数据

利用信息技术，精准捕捉专业群各种教和学的参数，全方位、多尺度地收集专业群发展状态数据是把握专业群运行状况的关键步骤。数据采集范围应当涵盖学生的学习行为、成绩、反馈，教师的教学方法、课程内容、资源使用情况等多个维度。采集过程中，将注重数据的代表性和广泛性，确保数据能够全面反映专业群的发展状态。同时，将采取必要的数据清洗和预处理措施，保证数据的质量和可用性。

（3）依托状态数据库，运用数字孪生技术建立专业群发展模型

数字孪生技术为专业群发展提供了一种全新的分析和预测工具。在数字孪生的协同作用下，整理与分析专业群的发展状态数据，准确把握专业群的规律和特点，对专业群建设过程进行可视化、精准化建模，精准构建专业群发展模型，实现对专业群状态的实时监控和动态仿真。

（4）应用专业群数字孪生模型，为专业群发展提供服务

应用专业群数字孪生模型，实时呈现专业群状态，为专业群对接产业、动态调整、自我完善提供决策参考。同时，模型可为教师提供个性化的教学建议，帮助他们根据学生的学习状态调整教学策略。此外，模型还可为学生提供学习路径推荐，促进他们的个性化学习。

五、特色与创新

（1）数字孪生在高水平专业群建设中的应用研究符合专业群发展需要

利用AI、大数据等技术，建设专业群状态数据平台和专业群数字孪生体，实时呈现专业群状态和仿真专业群模型，符合专业群可持续发展需要，符合学校自身对教学工作常态监控需要，符合政府宏观监控高等教育质量需要，符合社会监督高等学校人才培养工作需要，符合专家开展评估工作需要。

（2）创新数字孪生技术与专业群建设的融合

在数字孪生的协同作用下，创新性的提出精准构建专业群数字孪生体，实时呈现专业群状态，对专业群建设要素进行评估与监控，集中资源、把握重点、传承优势，保障专业群建设持续改进、协调发展。

六、研究论证

（1）研究分析

研究结果表明，数字孪生模型能够有效支持专业群内部的资源优化和协调发展，通过对专业群内不同专业之间的相互作用进行模拟，揭示资源共享和优势互补的潜在机会，为专业群的整合发展提供了决策支持。此外，实验结果表明，数字孪生技术在模拟复杂教学场景和预测学生学习路径方面表现出色，有助于教育者制定更加个性化和灵活的教学计划。

（2）研究意义与局限性

数字孪生技术的应用不仅能够增强教育者对教学过程的理解，还能够促进教育决策的科学化和精准化。此外，本研究还为专业群的资源整合和协调发展提供了新的视角，有助于推动教育领域的创新和改革。然而，本研究也存在一定的局限性，如研究的样本量和范围可能限制了发现的普遍适用性，资源投入在一定程度上影响着研究的进展等。

（3）对专业群建设的启示

数字孪生技术的应用可有力地推动专业群内部的跨学科协作和资源共享，促进不同专业之间的协同发展。在专业群建设的过程中，应当重视数据的收集、分析和应用，以数据为基础优化教学资源配置和人才培养策略；同时，应当注重技术与教育实践的结合，利用数字孪生技术等创新工具来提升教学效果和学习体验；专业群建设者和教育管理者需要不断更新知识和技能，以适应教育技术的发展。

六、结束语

本文提出了数字孪生在高水平专业群建设中的应用研究，通过搜集专业群建设期内的状态数据，实时呈现专业群状态和仿真专业群模型，对专业群建设要素进行评估与监控，集中资源、把握重点、传承优势，保障专业群建设持续改进、协调发展。研究结果表明，数字孪生技术在高水平专业群建设中展现出巨大的应用潜力，能够在教育领域发挥关键的作用，推动教育的创新和专业群的高质量发展。

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