利用數字人技術構建沉浸式個性化教學新模式的技術探索

摘要：文章探討利用數字人技術構建沉浸式、個性化教學新模式的可行性與實踐路徑。首先梳理研究背景與目標，明確元宇宙時代下教育變革的技術與場景基礎。其次介紹研究方法，分析數字人技術所涉核心環節，重點闡述技術設計與實現策略，包括虛擬教師建模、智能語音交互、場景搭建與云端資源管理的整合路徑。最后展望該模式的推廣與應用前景，為數字人技術驅動的教育創新與決策提供參考依據。

關鍵詞：數字人；沉浸式學習；個性化教學；虛擬現實；元宇宙；人工智能

中圖分類號：G642文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）14-0098-03

1研究背景與目的

1.1研究背景

隨著信息技術的高速發展，教育正從傳統的時空限定模式向更為靈活、智能與個性化的形態邁進。虛擬現實、元宇宙、人工智能、云計算等新興技術的交匯為教學方式的突破性創新提供了基礎條件。在此趨勢下，數字人技術逐漸成熟，具備逼真的人物建模、自然語言交互以及快速內容更新的特性，為構建沉浸式、個性化和智能化的教學生態創造了前所未有的可能[1]。

1.2研究目的

1）探討數字人技術在教學模式重塑中的核心價值與應用策略，為智慧教育生態構建提供清晰思路。徑，為后續實踐與推廣應用提供可借鑒的參考框架2）綜合梳理從技術設計到教學實施的全流程路。

有益的理論依據與創新范式3）為教育決策者、技術研發者及教學實踐者提供，推動教育信息化與智能化的發展[2]。

2研究方法

本研究通過多元化的研究方法，以確保對數字人技術在教學中的應用進行系統、全面的分析和驗證，從理論溯源到實踐落地，為后續優化與推廣提供科學依據。

2.1文獻調研與理論分析

通過檢索與分析國內外相關學術論文、行業報告與技術白皮書，對元宇宙背景下教育信息化、虛擬教師技術、沉浸式學習環境和智能交互系統的研究進展進行梳理。

預期成果：明確數字人技術在教育領域的應用場景、研究空白與待解決問題，為構建技術體系與應用框架奠定理論基礎[3]。

2.2技術平臺與工具選型

根據教學場景需求與技術特點，對各類平臺與工具進行比選和適配性評估。

預期成果：建立高效穩定的技術環境，為后續系統開發與實驗驗證提供支撐。

選型方向示例：

VR引擎及渲染工具：Unity、UnrealEngine，用于構建高保真虛擬教學場景。

語音與智能對話引擎：TTS引擎（如深度學習模型）、NLP模塊（如GPT類大模型）以實現自然語言交互與語音合成[4]。

動作與表情捕捉設備：光學動作捕捉系統、慣性傳感器表情及肢體動作數據、表情識別傳感器。，用于獲取并映射虛擬教師發、學習數據分析平臺云端資源管理與數據分析工具，用于教學資源的動態更新與：云存儲、CDN分用戶學習行為數據挖掘。

2.3實驗與用戶測試

在構建初步原型系統后，選取一定數量的學生及教師進行體驗測試，并收集互動數據、問卷反饋及訪談記錄。

預期成果：從用戶體驗、學習成效、易用性與滿意度等維度對原型系統進行評估和優化，確保技術方案在實際教學環境中的可行性與有效性。

2.4案例研究與對比分析

選取已有的VR教學案例和傳統在線教育模式進行對比，對已有實踐經驗與不足之處進行總結。預期成果：提煉成功案例的有效策略與需改進之處，為數字人技術在教育領域的可持續應用提供參考與修正方向。

3實施此類教學模式的必要性

在教育改革與信息化轉型的進程中，數字人教學模式的引入并非僅是技術驅動的趨勢，更是解決現實痛點、提升教學品質的創新路徑。通過與傳統教學手段的對比和初步實踐案例的驗證，可以清晰地看到數字人技術所帶來的優勢與突破點[5]。

3.1促進教育資源普惠與共享

數字人教學可將名校或優秀教師的課程內容數字化和虛擬化，打破地域與時間限制。以某高等院校開展的實驗性“數字人公開課”為例，偏遠地區的學生借助VR頭顯即可與虛擬教師互動并獲得實時答疑，從而緩解優質師資稀缺、教學資源不均衡的問題[6-7]。

3.2強化個性化學習體驗

傳統課堂難以滿足不同學習者的個性化需求，而數字人技術能基于學習數據分析，對教學內容難度、節奏和呈現方式進行動態調整。例如，在一項針對醫學專業學生的試點中，數字人教師可根據學生對解剖知識點的掌握情況進行個性化補充與答疑，從而顯著提高學習效率與滿意度[8]。

3.3提升沉浸感與互動性

與純文本或視頻課程相比，數字人教學融合了虛擬場景、語音對話和擬人化互動，學生可在模擬手術室、工程實驗室或歷史場景中與數字人進行全息互動，獲得近似實境的沉浸體驗。某培訓機構在職業技能訓練課程中引入數字人技術，讓學員在虛擬工廠中操作設備并接受數字人指導，學員反饋互動體驗更為真實、有助于快速上手實際操作。

3.4加速教學內容更新迭代

利用數字人技術可實現“微課件”快速生產和動態上線。當行業或學科知識出現更新時，只需在云端上傳新素材并由系統自動生成對應的虛擬講解，數字人即可在短時間內上線新版內容。一所高校的信息安全課程試點顯示，數字人課程的更新迭代周期從數周縮短至數小時，確保教學內容實時貼合行業前沿[9]。

通過這些實際案例與應用場景可以看出，數字人教學模式既能滿足普惠教育需求，也為個性化與沉浸式學習提供技術抓手，并在內容管理與課程更新方面展現出靈活性與高效性。這些特性使數字人技術成為教育升級與教學創新的有力支撐。

4設計與實現

4.1總體架構概覽

系統總體架構由虛擬教學場景構建層、數字人生成與控制層、智能交互層和云端資源管理與數據分析層組成。通過模塊化設計，每一層面均有明確的功能與接口。虛擬場景層為教學內容的呈現與互動提供基礎環境，數字人層負責虛擬教師形象的精確建模與可視化呈現，智能交互層實現自然語言理解與情感計算，云端資源與數據層則負責內容更新與學習數據分析技術路線[10-12]，如圖1所示。

4.2關鍵技術流程與實現步驟

4.2.1虛擬教師模型快速搭建

利用3D建模工具與人臉識別算法，將真人教師的照片或掃描數據轉換為虛擬教師模型。通過面部捕捉與參數化驅動技術，快速生成具備表情、口型及情緒特征的高保真虛擬形象。

4.2.2智能語音與自然語言處理

將課件文本輸入TTS引擎生成自然語音，并利用NLP模型理解并響應學生提出的問題。在教學互動中，數字人可根據學生的語速、疑問類型與反饋信息進行動態調整，確保交流過程流暢、精準。

4.2.3場景搭建與沉浸式交互

在VR或元宇宙引擎中構建教學場景，包括實驗室模擬、歷史情境重現或工程實訓環境。學生通過頭戴式顯示設備或網絡端口進入場景，與數字人展開多模式交互（語音、手勢、點擊操作等），獲得沉浸式的學習體驗。

4.2.4云端資源與內容迭代

將教學素材、課件模板和課程數據集成至云端資源管理平臺。系統可自動對新上傳的文本、圖像、視頻或3D模型進行格式轉換與渲染處理，再由數字人自動匹配語音、口型與表情，實現快速迭代與在線更新。

4.3示例與說明

以面部識別與建模為例，在實際實現中可先通過AI驅動的人臉關鍵點檢測技術獲取人臉特征值，再利用深度學習模型將其映射到標準化的人臉網格模型中。隨后，通過參數化表達的骨骼動畫與表情庫，實現對數字人面部的精細控制。當教學內容更新時，系統可調用對應的表情參數與動畫序列，確保虛擬教師的口型與語音輸出同步，從而形成自然、可信的教學表現[13-14]。如圖2所示。

5推廣與應用

數字人教學模式的成功落地與持續發展不僅依賴于技術本身，更有賴于多層次、多主體的合作與應用實踐。通過產學研協同創新，可在教育機構、產業界、國際學術網絡的支持下，探索多元化、可持續的應用場景。

5.1與教育機構與企業的深度合作

高校與中小學可在實驗課程、藝術欣賞、歷史人文教育等領域率先引入數字人技術，打造“數字人微課”“虛擬指導實驗室”等新型教學單元。職業培訓機構、在線教育平臺及企業內訓部門也可借助數字人技術快速定制行業技能培訓課程，加快學員上手速度，提升培訓效果。

5.2多學科融合的跨界創新

數字人技術能夠在醫學、工程、語言教學、藝術鑒賞等不同學科間靈活適配。例如，在醫學模擬教學中，數字人教師可模擬臨床場景，為學生提供多樣化病例討論與遠程手術指導；在工程培訓中，數字人可輔助學員在虛擬車間中操作機械設備，進行安全技能演練。通過學科間的融合與擴展，有望形成更為全面的教育生態圈。

5.3國際化教學與跨文化交流

借助多語言文本轉語音與自動翻譯技術，數字人教師可面向全球學習者提供多元文化背景下的教學服務。高校或國際組織可聯合開發跨國在線課程，將數字人教學融入國際夏校、學術交流項目中，為海外學生提供更具沉浸感與互動性的線上學習體驗，促進國際化教育資源的共享與流動。

5.4數據驅動的教學優化與決策支持

在推廣應用中，系統可持續收集學習者的反饋數據與行為數據，并利用數據分析與智能推薦算法對教學策略加以改進，從而實現自適應調控。決策者、管理者可據此優化資源配置，提升課程質量與學生滿意度，為長期教學創新與教育決策提供數據支撐。通過與教育機構、企業和國際合作網絡的多方位互動，數字人技術將不止于單一試點，而是逐步融入更廣泛的教育場景與學科領域，為全球化、個性化與智能化的教育形態奠定堅實基礎。

6結束語

本研究在梳理元宇宙與數字人技術發展背景的基礎上，針對沉浸式、個性化教學的需求，探討了數字人技術在教育領域的應用價值與實現路徑，并提出了從技術設計到實踐推廣的完整框架。研究結果表明，數字人教學模式可以有效緩解優質資源分配不均、缺乏個性化指導以及教學內容更新不及時等痛點問題，為構建靈活、多元、數據驅動的智慧教育生態提供可行路徑。

然而，本研究仍有不足之處。例如，在大規模應用場景下的系統性能與網絡傳輸優化策略尚待進一步驗證，隱私保護與倫理規范問題也需多學科共同參與探討與完善。未來的研究方向包括：深化多模態交互與情感計算模型的融合，提高數字人對跨領域知識的遷移與適應性；探索更高效、可信的數據分析與隱私保護技術，以及在國際合作框架下完善多語種、多文化背景下的數字人教學生態體系。

通過持續研究與完善，數字人技術有望為教育領域帶來更多創新動力，為個性化、開放式、持續進化的智慧教育時代鋪平道路。

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【通聯編輯：光文玲】