高职涉农专业“数智孪生教师”的建设与实施路径探索

作者简介：张婧（1986.09—），女，汉族，云南威信人，硕士，讲师，主要研究方向为职业教育数智化转型、学生数字化管理体系建设。通讯作者：李一源（1980.06—），男，汉族，云南威信人，硕士，副教授，主要研究方向为职业教育技术、产教融合、职业教育数智化转型，E-mail:ynliyiyuan@126.com。基金项目：2025年度教育部职业院校中国特色学徒制教学指导委员会研究“课题“24135”特色学徒制人才培养模式在混合所有制产业学院中的创新实践与探索”（ZJYB161）。999Sep31··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.202涉农专业教学模式系统性革新的重要载体［4］。《教师生成式人工智能应用指引》强调，教师应始终发挥育人主导作用，将生成式人工智能仅作为辅助工具使用，这为界定数智孪生教师的角色定位、规范其教学伦理提供了基本遵循［5］。学界已在相关领域展开一定探索：黄荣怀等构建了基于虚拟化身与数字孪生的人机协同教学框架，为技术整合提供理论参照［6］；赵香妹等关注职业院校教师数字教育胜任力的生成与培育路径，为教师能力建设提供借鉴［7］；李海峰等通过实证验证了数字孪生驱动教学模式的有效性［8］。基于此，文章立足高职涉农专业教学现实，对接国家“人工智能+”与教育数字化战略，围绕数智孪生教师的内涵适配性、硬件与数据生态、实施路径及教师协同发展等方面展开系统探讨，以期为构建适应智慧农业需求的高技能人才培养体系提供理论参考与实践依据。1涉农专业数智孪生教师的内涵与适配性设计数智孪生教师是破解高职涉农专业教学困境的关键载体，其本质是以数字孪生技术为基石、生成式人工智能为核心、大数据为支撑的数字化教学主体，区别于传统虚拟教师或智能助手的核心在于“孪生等效性”与“教学主体性”。技术实现上，数字孪生完成物理教师与教学环境的精准映射与实时同步；生成式人工智能赋予其自然语言交互、内容生成与情境化推理能力；大数据与学习分析支撑其基于全过程教学数据实现教学策略的持续迭代与个性化适配。其核心价值体现在两方面：一是通过“全天候、一对一”智能交互突破传统教学时空局限，为学生提供贯穿预习、学习、复习各环节的个性化支持；二是通过复刻与传承优秀教师的教学智慧，缓解涉农专业优质师资分布不均的困境，实现教学资源的规模化优质共享。为实现与高职涉农专业人才培养目标的深度契合，需从知识库构建、能力模块设计、交互风格适配三个层面进行系统化设计（见图1）。知识库构建：自主研发的涉农知识图谱；能力模块设计：虚拟仿真实训模块的技术支撑；交互风格适配：农技专家交互风格的算法实现。图1“数智孪生教师”与涉农专业适配性设计通过上述“涉农基因”的有机植入，数智孪生教师得以从一种通用技术工具，转变为深度融合专业特色、直接支撑高职涉农专业人才培养目标的核心数字化教学主体。2涉农专业数智孪生教师的基础硬件与数据生态数智孪生教师从设计框架走向教学实践，其稳定运行与效能发挥依赖于一个与农业教育场景深度耦合的技术底座。该底座由适配性硬件基础设施与高质量数据生态两大支柱构成，二者协同支撑其在虚拟实训、个性化指导等核心场景中实现“感知、决策、反馈”的闭环。2.1面向农业教学场景的基础硬件支撑体系首先要有算力配置：构建以高性能GPU（NVIDIAA100）为核心、CPU为辅助的异构计算集群，采用“云、边”协同架构。云端中心算力负责复杂模型训练与大场景离线渲染；边缘算力节点部署于实训室、田间教学点，保障教学过程中的实时模拟与低延迟交互。其次要保证网络基础设施：构建以低延迟、高可靠为特征的校园网络，骨干网络采用万兆光纤，实训场所实现5G与Wi-Fi6双重覆盖，利用5G网络切片技术为VR/AR实训、多人在线协同操作等关键教学业务分配专属信道资源，确保端到端毫秒级延迟。最后稳定存储体系：采用分布式存储系统Ceph保障系统的横向扩展性与数据可靠性；依据数据访问频率和价值实施冷、温、热分层存储策略，将高频访问的实时教学数据置于高速存储层，将历史归档数据迁移至低成本存储层。选型清单上分为三个部分7个板块。（1）硬件基础设施上算力保障：云端服务器：推荐使用NVIDIAH100/A100GPU实例，内存256GB+，用于大模型训练、离线渲染。边缘节点：NVIDIAJetsonAGXOrin/AMDRyzenEmbedded，配合RTX4090Mini，负责实时渲染与低延迟推理。集群管理：Kubernetes+Kubeflow，支持算力弹性调度。网络保障：核心骨干：万兆光纤（10Gbps+）。接入层：Wi-Fi6/5G校园网。切片技术：5G网络切片（NetworkSlic-ing），专为VR/AR实训分配低时延信道。存储保障：热数据：NVMeSSDRAID10（RAID10），用于实时模拟数据。冷数据：对象存储（如Ceph/S3），存储历史遥感影像与教学视频。分层：热（实时交互）/温（历史案例）/冷（归档数据）分层策略。（2）软件与平台上数字孪生平台：仿真引擎：Unity3D/UnrealEngine（支持3D作物模型、生长渲染）。物理引擎：Havok/PhysX（支持力觉反馈与真实交互）。大气模型：WRF（WeatherResearchandForecastingModel）耦合，模拟真实气象环境。数据治理：清洗：ApacheSpark/Hadoop。标注：LabelS-tudio+BERT/BioBERT实体抽取。质量控制：数据质量规则引擎（自定义SQL/Python脚本）。（3）算法模型上知识图：谱数据库：Neo4j/ArangoDB（图数据库）。实体抽取：BERT/RoBERTa。关系抽取：OpenIE/GPT-4（Zero-shot抽取）。融合：多源数据（传感器+遥感+文本）通过时间轴对齐。交互模型：基础模型：ChatGLM/LLaMA。微调技术：RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)/LoRA(Low-RankAdaptation)。多模态：GPT-4V/LLaVA，结合视觉（作物叶片）与语言。情感分析：BERT+视觉特征，判断学生理解度。999Sep32··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.2022.2贯穿“田间+课堂+产业”的农业教学数据生态数智孪生教师的智能源于数据，一个完整、高质量、持续进化的农业教学数据生态，是其进行精准分析、科学决策和个性化服务的根本。首先进行数据采集：建立全域覆盖、多源融合的数据采集体系，贯穿农业生产与教学全链条。田间生产数据通过物联网传感器、无人机、卫星遥感等采集；课堂教学与学习行为数据通过数智孪生教学平台全程记录；产业实践数据通过与现代农业企业、科研院所、农技推广部门合作引入。其次数据治理：构建基于农业知识特性的数据治理与融合机制，利用自然语言处理（NLP）技术实现农业文本数据的清洗与标注，通过计算机视觉（CV）技术处理农业图像与视频数据，建立统一的数据标准和知识表示模型。最后数据安全：建立动态、可持续的数据更新与安全合规体系，遵循最小必要原则采集学生个人学习数据，实施严格的匿名化脱敏处理；对涉及的田间地理信息等敏感数据，建立分级分类的访问权限控制。通过上述“涉农基因”的有机植入与核心技术的自主研发，数智孪生教师得以从通用技术工具转变为深度融合专业特色、直接支撑高职涉农专业人才培养目标的核心数字化教学主体，为破解涉农专业教学困境提供了全新的技术路径与实践方案。3涉农专业数智孪生教师的实施路径数智孪生教师的最终价值在于融入真实教学流程并驱动范式变革，需以场景为牵引、模式为骨架、教师能力为支撑，形成可持续改进的系统工程。3.1聚焦涉农教学核心需求的应用场景一是虚拟仿真实训：构建与真实农场1:1映射的数字孪生体，学生零成本完成高难、高耗或跨季操作；孪生教师化身“专家顾问”，实时注入故障情境与优化方案。二是远程协同教学：名师数字模型同步驱动多地课堂，破解优质师资不均衡，尤其适用于偏远地区农技推广与中高职衔接。三是产教融合实践：把企业基地、生产线实时镜像进校园，孪生教师以“企业导师”身份带学生熟悉真实流程与标准，弥合教学与产业的缝隙。四是个性化自适应学习：持续采集学习行为数据，动态生成个人知识图谱，推送差异化资源、路径与挑战任务，实现“因人施教”。3.2师生机三元协同教学模式的构建人类教师、学生、数智孪生教师按任务属性动态分工：教师—教学设计师、情感联结者、价值引领者，把控目标与节奏；孪生教师—认知工具与个性助手，负责海量检索、技能模拟、实时反馈、数据诊断；学生—积极建构者，在人机双导下探究实践。教学流程闭环：课前孪生教师输出学情分析与资源建议；课中教师主导讨论，孪生教师并行演示、答疑、训练；课后追踪学习效果，推送个性化复习，并将结果反哺教师优化下一轮设计。3.3指向协同创新的教师能力发展路径初级：普及数字素养，能独立操作平台并解读数据，把孪生教师作为教学补充。中级：提升整合与设计能力，将孪生教师嵌入课程整体，基于数据开展差异化教学与过程性评价。高级：形成协同研究与创新能力，与技术人员、行业专家共建团队，基于教学数据优化知识库与交互策略，甚至开发新模块，完成从“使用者”到“创新伙伴”的转型。3.4实施保障与持续改进机制为确保实施路径的顺畅，需要建立多层次的保障体系。制度层面，院校需制定激励政策，认可教师在数智孪生教学方面的投入与成果，并建立跨教务、信息、院系的协同管理机制。资源层面，需确保硬件与软件平台的可持续运维与迭代更新。同时，必须预见并应对可能出现的挑战。例如，针对可能的技术依赖或伦理风险，应明确数智孪生教师的辅助定位，并制定数据隐私保护规范。建立常态化的教学效果评估与反馈机制，通过学生学业成果、教师反思、产业反馈等多维度数据，持续审视并优化数智孪生教师的实施策略，确保其发展始终服务于涉农专业人才培养质量的提升。4结论与展望研究提出“三维适配框架＋云边协同算力＋全链条数据生态”的系统方案，证实数智孪生教师可拓展教学时空、复现优质师资、支撑个性化学习，为涉农专业数字化转型提供落地方案。未来需在四方面深化：一是技术集成：研发多模态农业数据高效融合与轻量化部署，降低门槛；二是教学实证：开展长期跟踪，构建科学效果评估体系；三是伦理与教师发展：厘清人机权责边界，完善角色转型支持政策；四是共享生态：探索基于区块链的校际、校企可信共享机制，推动优质资源普惠。坚持“育人为本、技术为用”，在迭代中完善、在融合中创新，为职业教育高质量发展和乡村振兴提供坚实支撑。参考文献：［1］中央人民政府网站.《国务院关于深入实施"人工智能+"行动的意见》发布［J］.信息技术与标准化,2025(9):6-6.［2］教育部等九部门.关于加快推进教育数字化的意见［Z］.教办〔2025〕3号，2025.［3］车紫薇，李双龙.教育元宇宙视域下职业院校教师角色转换及其实现路径［J］.教育与职业，2023(15):80-88.［4］王书瑶，王娟等.融入认知数字孪生体的智慧学习空间：框架构建与应用延伸［J］.成人教育，2022,42(12):51-59.［5］教育部教师队伍建设专家指导委员会.教师生成式人工智能应用指引（第一版）［Z］.2025.［6］黄荣怀,刘德建,阿罕默德·提利利,等.人机协同教学:基于虚拟化身、数字孪生和教育机器人场景的路径设计［J］.开放教育研究,2023,29(06):4-14.［7］赵香妹，陈亮.职业院校教师数字教育胜任力的生成机理与培育路径［J］.职教论坛，2025,41(08):56-64.［8］李海峰，王炜.数字孪生驱动的协同探究混合教学模式［J］.高等工程教育研究，2021(05):194-200.999Sep33