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深度学习是一种面向意义生成的研究与实践范式，使我们能够厘清并理解教育行为背后的深层含义，并进一步发展这种能力。 文/《在线学习》主笔 何曼  西南大学卓越教学中心主任胡航 信息技术正以远超社会发展的速度发展，要求人类的认知方式必须要有革命性的提升。因此，作为提升人类认知的新型学习方式，深度学习呼之欲出。十余年来，西南大学卓越教学中心主任胡航博士一直专注于深度学习理论与实践研究。他在与本刊对话时表示，深度学习既是教育范畴下的理论，又是一种思想和教育方式，它可以促进人类认知的提升，推动人由“点”走向“变换”。新时代背景下认知模式的变化以及对人更综合、深度的理解，对现有的教学方式、组织体系、服务体系和管理体系提出了新的挑战，是人类教育和学习理论与实践面临的时代性问题。“人类的深度学习没有'最深度’、只有'更深度’。未来，要用机器的深度学习促进人类的深度学习。” 深度学习强调解决实际问题能力在线学习：近年来，深度学习得到越来越多的关注。我们为什么要开展深度学习？ 胡航：深度学习研究起源于美国。学者Ference Marton和Roger Saljo于20 世纪50年代便开始对学习过程进行实验。1976年，他们在《学习的本质区别：结果和过程》一文中介绍了其研究，并依据布鲁姆教育目标分类学提出了深度学习和浅层学习两个概念。 新高考、“双减”、《普通高中课程标准（2017年版）》和《义务教育课程标准（2022年版）》均强调“真实情境”“跨学科实践”，这与深度学习的主张具有高度一致性。深度学习强调“主题式学习”，强调在“真实情境”中“解决复杂问题”的能力，这是培养“自主创新”人才的重要路径，是对党的二十大报告中教育、科技、人才“三位一体”战略部署的贯彻落实。 深度学习是一种面向意义生成的研究与实践范式，使我们能够厘清并理解教育行为背后的深层含义，并进一步发展这种能力。深度学习的研究强调基于真实情境与问题，充分应用智能化的研究方法，通过理论研究与实证研究“协同化”，试图架设连接脑科学、心理学、智能技术与教育的桥梁，让教育真正服务于人的生活需求、社会需求和未来的发展，进而构建一个具有高度开放性、灵活性、适应性和多样性的、能服务于每一个个体的终身学习生态体系。 在线学习：如何正确理解深度学习？其内涵是什么？ 胡航：我们可以从四个方面理解：一是深度学习中的学习者具有主动性、积极性、批判性和建构性等特征；二是深度学习关注情境迁移、问题解决和创新；三是深度学习过程中学习者具有良好的情感体验；四是深度学习是基于个性的社会化过程。 针对培养在不同情境中解决问题的能力，可以从知识层、应用层和思维层阐述深度学习“点—联结—结构—变换”的内涵。深度学习在知识层将传统教学中的知识点连接起来，将静态的学习转化成动态的学习；在应用层动态建构认知结构，将联结的结构变换应用于解决实际生活中的问题；最终在思维层培养具有成长型思维、大数据思维、问题解决与创新性思维的高效能人才。由此可见，深度学习是一种真实性学习，在三个层面均反映了学会学习、实践创新等核心素养，强调将已有知识迁移到新的情境中做出决策和解决问题。深度学习的教学方式以学习者为中心进行设计，综合运用“个性化—合作”学习（PCL）、情境式教学、主题式教学等，旨在让学生习得素养、培养专家思维和解决真实性问题。 深度学习激发生成教育新范式在线学习：深度学习与在线学习之间存在怎样的关系？ 胡航：教育强调“知情意行”的融合，不同的理论框架从不同的角度来阐释教育的本质，寻找将“知情意行”融合的方式。深度学习在此视阈下追求依托主题和活动实现“知情意行”，以契合今天的教育体制，并逐渐变革教学内容与形式，生成新的教育范式。通过对近几年在线学习的观察与反思，在线学习与深度学习之间的关系体现在三个方面：第一，究其诞生根源，在线学习是网络与多媒体技术快速发展的产物，且是电子商务迅速发展的伴生品；深度学习是生产力发展方向的要求，是马克思主义教育思想对人全面解放的需求。第二，探其存在形式，在线学习以网络为载体、以多媒体为表征、以屏幕为接触终端；深度学习以课堂为主阵地，以真实情境、实践行为与情感感知融合为载体，以师生和生生间交互为主要形式。第三，思其现实可能，在线学习所具有的“个性化”“社会交互”“学生选择教师”“大数据精准监测与调控”等优势还需让其在更大程度与更深层次上发生。 深度学习是目的，在线学习是方式，我们团队正在通过构建线上线下融合的“深度学习”方式，在人工智能时代拟通过机器深度学习促进人类深度学习。 在线学习：您曾提到，目前的教育已经走向教育3.0的状态，但在线教育仍处于1.0的层面。应该如何理解这一观点？ 胡航：纵观改革开放以来的教育变革，从1978年至2000年，可称为教育1.0形态，其主要目的是解决教学中知识的“准确性”问题。教师扮演全知全能的知识输出者角色，学生的主要动作就是“接收、回应、反刍”。从2001年开始新课程改革至2018年，可称为教育2.0形态，其主要目的是解决“知识应用”的问题。2019年2月，中共中央、国务院印发了《中国教育现代化2035》，要求各地区各部门结合实际认真贯彻落实。正当教育同仁踌躇满志探索如何走向教育现代化的时候，新冠疫情暴发，在线教育如一剂猛药“灌入”教育体内，其是否有效取决于它是否契合了教育3.0形态的要求。而教育3.0要培养的是大量具有创新思维的人，这是教育现代化的标志。 在教育3.0形态中，教师就像一个学习社群里的导游、导师和协作者；学习者就是学习网络的连接者、学习内容的创造者、学习体系的建构者。深度学习技术包含学习场域、资源和服务等,教师与学习者在特定场域提供的技术、环境和服务的支持下进行各种活动；教室结构、资源与活动是技术设计与开发下支持学习场域运行的服务；师生、生生之间在该服务中形成场域关系。 深度学习“七步骤”常态化进课堂在线学习：课堂教学如何实现深度学习？如何设计开展促进学生深度学习的混合式教学？ 胡航：课堂教师实施的教学活动是否能激活学生深度学习、推动学生核心素养发展，是课堂教学能否促进学生认知结构完善、学科能力发展和复杂情感体验的关键所在。在深度学习课堂上，学习者通过真实社会情境和复杂技术环境深度加工知识信息、深度理解复杂概念，主动建构个人知识体系，并有效迁移、应用到真实情境中，进而提升高阶思维能力。 在混合式教学范式下，深度学习帮助学生由知识层的觉知记忆到应用层的深度归纳，再到思维层的迁移转换，进而培养解决复杂问题的高阶思维。鉴于此，实施深度学习主要包含觉知、调和、归纳和迁移四个阶段，具体化为七个步骤。 一是知识觉知。主要指让学习者接触、了解、感知新知识，“触摸”其轮廓，换句话说即教师指导下的、有针对性的预习过程。知识觉知是深度学习的基础，或者说是导向深度学习的前奏，也是认知起点诊断的基础。 二是认知起点诊断。主要是教师运用学习平台，在融通技术与教育的前提下，通过发放的前测试题、融于知识觉知活动中的各项观察与访谈、儿童数学思维可视化诊断工具等对学习者的学习策略、认知结构和学科知识进行评估，为课程选取与重构、个体学习资源供给和小组成员调整提供支撑。教师在此过程中成为行为主体，尽量准确判断出学习者的个性化差异。 三是课程选取与重构。教师根据对学习者认知起点诊断情况，依据教材和其他资料，选取“4S”（SK学科知识、KS策略知识、SS社会技能、CS 认知结构）学习内容，按照深度学习课程框架进行重构，并进行深度学习数字化学习资源的开发。 四是激活先前知识。建立已有知识与新知识之间的联系，即建立已有图式和目标图式之间的桥梁，一方面为新知识的学习搭建脚手架，另一方面纠正学习者先前知识的偏差，进一步巩固上述桥梁，以提升学习者的成就感。 五是获取新知识。此阶段的重点是在认知起点诊断的基础上，为个体提供个性化资源，进行个性化学习，对基础知识中的偏差进行集中学习。 六是深度加工知识。这是深度学习的核心，传统课堂缺乏课堂中学习者真正的深度理解、意义构建、迁移同化等过程。此阶段主要依据S-ACIG深度加工过程进行，重点是调和（C）、归纳（I）和迁移（G），因为其中觉知（A）在前面阶段基本已经完成。在深度学习混合式教学中，分别采取了各类活动促进学习者深度加工知识。 七是学习评估。对学习效果的评估,主要指学业成绩和思维品质的可视化诊断，考察课堂深度学习的有效性与学习者的发展水平。 需要补充说明的是，深度学习范式下混合式教学的时间路线是非线性的，具有循环的系统化特征，可作为课堂深度学习的教材组织、资源开发和教学活动实施的操作性框架。 在线学习：您对推进深度学习有何教学建议？对其未来发展有何期待？ 胡航：深度学习有助于教育教学理念和学习理论研究的持续深化，在线教育给学习的时间和空间带来巨大的延伸和拓展。走向未来的在线教育应该解决五点问题： 第一，重构数字学习资源，形成面向学生个体需求的深度学习课程资源体系。促使在线教育努力建构顶层设计，打破教育资源开发利用的传统壁垒，推进开放资源汇聚共享。具体来说就是利用大数据技术采集、汇聚互联网上丰富的教学、科研、文化资源， 以学习者需求为导向分类开发资源，实现从“专用资源服务”向“大资源服务”的转变，这也是目前所强调的“数字化转型”。 第二，创新教师专业发展路径，形成线上线下融合的深度学习师资培育体系。目前，优质教师依然大量集中在传统教育行业，缺乏适应新技术环境下的互联网教育复合人才，未来应让广大教师都看到数字技术对传统教育的补充支持作用，让教师成为课堂的引导者，使其角色由单一的学科知识讲授，转化为学习活动设计、资源开发、材料组织、活动实施、教学监控与调节等。 第三，重构深度学习“4S”教学内容，搭建基于真实情境的深度学习教学实践模型。 第四，改革教育评价模式，形成融过程性与考核性为一体的深度学习评价体系。面向未来的深度学习，必须重视培养学生的高阶思维，有效诊断教师的教学质量以及学生的学习绩效；从外显走向内隐，从学习科学的角度构建深度课堂分级实施与评价框架成为亟待解决的问题。 第五，重构深度学习研究与实践体系，实现“机器深度学习促进人类深度学习”。我们团队目前将深度学习研究体系分为四个层面：一是算法基础层，关注因果关系、量子力学等在学习与教学过程中的解释力，通过教育数据的类型、结构与特征的研究，以机器深度学习算法为核心，迭代或重构“教育分析算法”，奠定“计算教育学”的基础；二是技术研发层，基于上述算法，研发真正适合深度学习的学习空间、学习工具、人机交互agent等；三是教学应用层，在真实的课堂环境中研究在上述环境中如何实施深度学习，并大规模、常态化的应用；四是人才培养层，通过教师教育和企业人力资源体系，开发“智能时空人是如何学习的”系列课程与教学体系。这一体系覆盖全教育，一方面包括经典教育中的教师和学生，另一方面涵盖家长、企业人力资源等社会人员，从而构建出“深度学习生态”，服务教育、科技和人才“三位一体 ”。 来源丨《在线学习》杂志2023年6月刊（总第93期） |
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