导向深度学习的数学学习活动设计

深度学习是当下基础教育改革研究的热门话题,在具体学科教学中如何设计能导向深度学习的学习活动是深度学习研究的重要内容.针对当下数学学习活动存在的被动、碎片和表层的现状,结合数学学科学习特点,提出了深度学习视域下数学学习活动的内涵特质.教学实践中,采用持续激发学生学习动机、关注学生数学基本活动经验、重视发展学生元认知能力、...     

面向深度学习的个性化数字学习

深度学习是近年来教育理论研究的重要成果.它提倡主动、批判性地学习,要求学习者在不同社会情境中通过深度理解复杂概念和有效迁移知识,解决复杂问题,最终促进学习者高阶思维能力的发展.因此,如何促使学习者进行信息深度加工,构建结构化的知识体系,满足其个性化学习和高阶思维能力发展的需求,是目前的研究焦点.文章在阐述深度学习内涵的...     

理解深度学习 促进深度教学

在积极探寻本土深度教学方式的诉求中,有必要厘清深度学习和深度教学的内涵与联系.系统分析深度学习研究领域的三位重要学者——马飞龙、比格斯和富兰的观点与研究,总结深度学习和深度教学的特质,结合我国现有研究,提出进行深度教学实践和研究的可行方向:寻求学校教学的系统和持续改进;加深对深度教学的认识和理解;重视对学生学习的实证研...     

学习科学视域下的e-Learning深度学习研究

深度学习是学习科学的主旨,也是现阶段所要破解的e-Learning难题,因此,对学习科学视域下的e-Learning深度学习进行研究,追溯起源,把握热点对推进e-Learning学习意义深远。在梳理e-Learning的现状及主要问题的基础之上,剖析了学习科学领域深度学习的重要性,以深度学习的内涵与特征、有意义学习是深度学习的主旨、高水平思维是深度学习的核心等理念为依据构建了e-Learning环境下深度学习分析模型,继而又以此为据,对e-Learning深度学习的研究现状进行述评。研究发现,为了进一步推动学习科学的发展,深度学习的研究必须在学习过程的评估与分析、情感体验等方面进一步加强,在研究方法与研究视角方面进行多角度创新,研究应该更精细深入,多进行相关的量化研究,以充分利用学习评估技术对深度学习的现状进行把脉。     

深度学习:学习科学视阈下的最优整合

为超越认知心理学的局限,深度学习研究从狭义走向广义成为必然.复杂科学为广义深度学习研究提供了全新视角,学习科学为学习系统简化提供了合理依据,以此可重新审视深度学习的缘起、内涵、机制及过程.研究结合人工智能历史演变,指出深度学习缘起于认知心理学的重塑、课程与教学论的变革以及教育技术学的突破;基于对既有内涵的梳理,认为深度学习是学习科学视阈下对信息深度加工过程、教师深度引导过程、技术深度支持过程三者的最优整合;依托影响因素分析,点明深度学习的发生机制以知识内容为客观载体、以真实情境为客观条件、以心理机能为主观意识;从纵向优化和横向整合两个方面建立了深度学习的一般过程模型,其间三个"深度过程"和"三维机制"不断趋于最优整合,共同促进学习者深度学习.     

深度学习:学习科学视阈下的最优整合

为超越认知心理学的局限,深度学习研究从狭义走向广义成为必然.复杂科学为广义深度学习研究提供了全新视角,学习科学为学习系统简化提供了合理依据,以此可重新审视深度学习的缘起、内涵、机制及过程.研究结合人工智能历史演变,指出深度学习缘起于认知心理学的重塑、课程与教学论的变革以及教育技术学的突破;基于对既有内涵的梳理,认为深度学习是学习科学视阈下对信息深度加工过程、教师深度引导过程、技术深度支持过程三者的最优整合;依托影响因素分析,点明深度学习的发生机制以知识内容为客观载体、以真实情境为客观条件、以心理机能为主观意识;从纵向优化和横向整合两个方面建立了深度学习的一般过程模型,其间三个"深度过程"和"三维机制"不断趋于最优整合,共同促进学习者深度学习.     

学生深度学习的内涵与培养路径研究

研究旨在一般意义上回答我国为何需要开展课堂教学深度学习的研究,深度学习"深"在何处以及如何培养学生深度学习这三个问题。研究发现:21世纪核心素养的提出,学生非参与和不专注现象的普遍存在,以及学生浅层学习和简单学习所引发的不良结果是开展深度学习的主要原因;深度学习主要体现在学生培养目标、思维水平与多维投入上。要发展学生深度学习,我们应该致力于合理的目标设计、转化师生的迷失概念、设计深度学习课堂评价任务、关注深度学习结果评价。     

在线学习者取向的深度学习评价模型研究

在线学习的蓬勃发展遭遇了关于其学习深度的质疑,如何有效评价在线深度学习成为研究者广泛关注的研究主题.文章通过对关于深度学习内涵界定的三类观点的深入分析,得出深度学习具体表现在"学习过程-学习结果"和"认知领域和非认知领域"两个基本方向.基于对相关文献的分析,文章提出了包含学习动机、外显在线学习行为、内在认知过程、概念转变等7个要素的在线深度学习评价模型,并对每个要素的评价方式和评价内容给出了建议.     

基于深度学习的高中数学教学设计研究

教学设计是数学教学取得良好效果的必要前提,深度学习是提升数学课堂教学质量、培养学生数学核心素养的重要路径.研究以高中数学教学为例,在剖析深度学习下高中数学教学设计基本要求的基础上,提出了深度学习下高中数学教学设计的优化策略,以期为一线教师的数学教学设计提供一些理论借鉴和实践参考.     

新型深度学习算法研究概述

作为一个具有巨大应用前景研究方向,深度学习无论是在算法研究,还是在实际应用(如语音识别,自然语言处理、计算机视觉)中都表现出其强大的潜力和功能.本文主要介绍这种深度学习算法,并介绍其在金融领域的领用.     

学习科学视角下深度学习的多模态研究

文章从技术、推广、评价、整合和拓展五个方面,说明深度学习研究有赖于基本规律研究。作为学习科学的重要研究内容,深度学习基本规律研究应借鉴多模态的研究方法,全面揭示深度学习发生的内在机制。同时,文章归纳了不同学科和不同行为的多模态,着重分析了学习科学与深度学习领域的多模态。在完善深度学习框架的基础上,文章针对框架的各个组成部分提出了基础型、专业型多模态指标,构建了基于深度学习框架的多模态指标体系,可为不同目的、条件和层次的深度学习基本规律的多模态研究提供指标依据和机制参考。     

初中数学深度学习的实践研究

深度学习促进学生的理解力、学习力的提升.基于概念深剖、探索领悟、思维递进、运算熟练、问题变式方面对初中数学深度学习进行实践研究.     

混合学习环境中大学生深度学习与收获相关性研究

通过修订的深度学习量表和NSSE-China 2012量表,从整体上描述统计深度学习与学习收获在性别、户籍所在地、年级等不同变量上的差异,并对深度学习与学习收获相关性进行实证研究。研究发现：深度学习和学习收获总体处于中等水平;性别、户籍所在地、年级对深度学习和学习收获有不同程度的影响;深度学习与学习收获之间有显著的线性关系,两者及其子维度均显著正相关;深度学习对学习收获有显著的影响力和预测力。建议：营造学习投入氛围、加大师生互动投入,从而增加深度学习投入;运用项目化学习和探究学习等多种学习策略,培养学生关键能力;加强新生入学教育,提升学生职业规划能力,减小不同年级学生在深度学习投入上的差异;从深度学习的动机、投入、策略等方面多管齐下,着重提升学生“能力”收获感。     

致力于知识迁移的深度学习探究

目前,深度学习和知识迁移已成为教育研究领域的热点议题,但关于深度学习与知识迁移之间关系的研究成果很少。为探究致力于知识迁移的深度学习,文章首先从多个角度,分析了互联网对知识迁移的阻隔;接着,文章详细梳理了知识迁移的内在逻辑:学习者必须在联结大脑与信息的基础上,通过理解性学习、激活记忆中的知识、反思与批判性思维、提取与应用知识,最终才能顺利地实现知识迁移;然后,文章阐释了深度学习与知识迁移之间的关系;最后,文章以深度学习与知识迁移之间的指向关系为依据,深刻剖析了致力于知识迁移的深度学习的路径。探究致力于知识迁移的深度学习,可以推动深度学习和知识迁移的进一步融合,并为互联网学习环境下的深度学习研究提供理论参考。     

深度学习支持下多模态学习行为可解释性分析研究

当前,学习行为分析已成为研究热点.基于大数据技术挖掘学生的学习行为特征,能为学习过程的改善、学习评价的优化提供重要依据.然而,现有研究却存在分析数据类型单一、实时性不强、结果准确度不高、缺乏可解释性等问题.文章从利用深度学习算法进行多模态学习分析入手,采用HDRBM(Hybrid Deep Restricted Boltzmann Machine,深度混合判别受限玻尔兹曼机)神经网络模型,建立多模态学习分析模型,为教育技术领域中利用多模态大数据挖掘学习者行为特征提供了新范式;接着从可解释性分析的角度,阐述利用深度学习算法进行多模态学习行为分析的算法设计与实现过程;通过实验表明,研究中所采用的方法与技术路线对提高学习行为分析的可解释性有较好成效.     

学习科学视阈的深度学习

学习科学重新揭示了学习的本质和规律,它与深度学习紧密相联。学习科学视阈的深度学习是学习者遵循学习原理,在学校场域中对以重要概念为核心的知识进行理解性和创新性学习的有效学习过程。深度学习的典型机制主要有生长机制、颉颃机制、建模机制、互动机制和表达机制等。深度学习需要全面引导,但关键是课程与教学的重建。深度学习在核心素养的培育、课程和教学的变革等方面给予我们诸多启示。     

深度学习的评价模式研究

深度学习是学习者能够主动、批判性地整合新知识,并以深度理解为起点、以新情境中的迁移为导向、以解决复杂问题和培养创新能力为目标的一种高层次的学习方式。知识在学习者认知结构中的状态与知识呈现时的原始状态之间的差距,可以作为深度学习的评价标准。文章基于迁移理论与SOLO水平分类方法,改变传统的保持与迁移的深度学习评价方法,构建出深度学习效果的"3+2"评价模式,即新知理解评价深度学习的基础,内部关联迁移和外部拓展迁移评价深度学习的程度。     

学习架构：深度学习灵活性表达

针对深度学习的灵活性诉求,研究尝试构建一种灵活的框架形式——学习架构。为此,研究从“架构”的词义以及其在建筑学领域与计算机科学领域的含义入手,经过两次探究分析并类比教学结构的定义提出了表征灵活性的学习架构界定。之后研究论述了三种现有学习架构模型,并从深度学习特征的角度进行解析,得出它们最多只能关注深度学习某方面特征的结论。基于这些认识,研究构建了一种能够表征学习任务、学习活动、学习进程、教学决策四方面灵活性的深度学习架构模型,并论述了其理念机制。希望研究能够加深学者对学习架构的认知,为深度学习的研究提供新方向。     

指向深度学习的课堂教学改进思考

相关研究表明,深度学习是学生形成核心素养的基本途径之一.文章以一节课为深度学习的发生单元,探索深度学习的课堂特征、关键因素和运行机制,进而提出教学策略,引导中学地理教学提升教学品质,发挥育人价值.     

促进深度学习的物理课堂教学行为特征研究

深度学习能够促进新课程、新教材改革在实践层面的有效推进.借助教学行为分析方法具象化深度学习课堂,可以帮助教师具象化深度学习课堂的教学样貌,从而促进深度学习的发生,实现学生核心素养的培养.基于DLBA框架分析发现深度学习课堂存在以深度提问为核心的教师语言行为比率高、促进学生高阶思维发展的深度支持行为比率高、促成课堂融洽氛围与良好关系的“回音”行为增多、学生学习的深度参与行为比率提高等特征.这一结论为更有效地促进教师专业发展与教学变革提供了参考与借鉴.