大學生深層學習的過程研究及思考 *

劉 宇，解月光

(1.東北師范大學 教育科學學院，吉林 長春 130024；2.南京郵電大學 教育與科學學院，江蘇 南京 210003；3.東北師范大學 信息與軟件工程學院，吉林 長春 130024 )

大學生深層學習的過程研究及思考*

劉 宇1,2，解月光3

(1.東北師范大學 教育科學學院，吉林 長春 130024；2.南京郵電大學 教育與科學學院，江蘇 南京 210003；3.東北師范大學 信息與軟件工程學院，吉林 長春 130024 )

深層學習是基于意義建構并具有批判性和反思性的學習方式，對于大學生的全面發展，尤其是科研、實踐能力的發展具有重要作用。深層學習能力是衡量大學生是否“學會了學習”的關鍵因素。網絡環境下大學生的深層學習具有重要意義。該文主要采用文獻研究法，在闡述深層學習內涵的基礎上，較為深入地討論了大學生的深層學習過程；介紹了SOLO分類法這種有關深層學習的評價方法；分析了我國大學生的學習層次現狀及研究爭論；最后結合該深層學習過程和SOLO分類法，從教師教學和學生學習兩個角度給出了促進網絡環境下大學生深層學習發展的策略。

深層學習過程；認知需求；復雜概念；認知投入；SOLO分類

在學習技術飛速發展的時代，傳統教育難以滿足大學生對知識產生、傳播和應用方面的需求，數字化學習改變了大學生的學習生活。然而，他們對“學習的本質”的理解有限、缺乏來自學校和教師方面的有效引導，導致了其學習方式仍然以記憶為主，網絡學習水平處于淺層學習狀態[1]。而與之相對的深層學習，可培養學生批判性的高階思維、主動的知識建構、有效的知識遷移及真實問題的解決[2]，對于大學生的全面發展，尤其科研、實踐能力的發展具有重要意義。深層學習必然成為創新背景下高校的重要學習理念和學習方式。高校要引導和改變大學生的學習價值觀和淺層學習方式，關注他們的深層學習。

一、深層學習的涵義

“深層學習”(Deep Learning)，也譯作“深度學習”，其概念起源于20世紀50年代Marton和Saljo所做的一系列實驗研究，他們發現：采用深層方式進行學習的學生對學習有內在興趣，更注重理解、強調意義，能集中注意于學習內容各部分之間的聯系、系統地陳述問題或概念的整體結構假設[3]。此后Ramsden、Gibbs、Entwistle和Biggs發展了相關理論，認為深層學習是“學生通過對知識的整合與分析，理解所學內容并形成內化”。在不熟悉的情境下的問題解決中，新的學習與原有知識相結合，通過復雜問題解決與探究可以顯示出學生的深層學習和理解[4]。Houghton和Warren認為深層學習是通過探究學習的共同體促進知識及元認知發展的學習[5]。

近年來國內許多學者給出了各自的定義，如葉信治認為深層學習是一種基于理解、需要學習者深入鉆研、學以致用和注重反思的高等級學習[6]；段金菊認為深層學習是學習者處于高認知水平層次的學習，包括學習者運用多種心智模式和元認知水平，目的在于發展學習者學會學習/問題求解的能力[7]。張靜認為深層學習是指學習者以復雜的、深層次知識(Deep Knowledge)為學習對象，以沉浸、投入的心理狀態，運用高階思維(Higher-Order Thinking)和復雜問題解決的相關能力，實現分析、綜合、評價等高層次學習目標的學習方式[8]。

筆者認為，深層學習是一種由學習者的“認知需求”和“內在動機”驅動的，基于理解并具有批判性和反思性的學習方式，其核心是主動的意義建構、有效的知識遷移和真實問題的解決。深層學習能力是高校大學生能力培養的核心任務。

二、深層學習的過程分析

安德森等人對布盧姆認知目標分類學進行修訂，“認知過程”按照認知的復雜程度排列包括六個類別：記憶、理解、應用、分析、評價和創新[9]。研究者認為，教學目標分類中的分析、綜合、評價和創造是高階思維，高階思維是深層學習的核心特征[10]，高階思維的過程就是深層學習的過程[11]。杜建霞提出了在遠程教育中進行深層學習的框架，該框架建立在“信息、方法和認知”三個過程的基礎上，整合于“知識的獲得(表層水平的理解)、技能發展和深層學習(形成概念、解決問題、深入理解、創新性使用)”三個階段中[12]。DELC(Deeper Learning Cycle)將深層學習分為七個策略和步驟[13]。目前，國內對于深層學習的過程也大多分為七個階段，如淺層學習、理解、領會、方法與技能、遷移與應用、評價、創造[14]；以及按照信息加工環節劃分的動機階段、準備階段、領會階段、習得階段、保持階段、回憶階段和創造階段[15]。

本文借鑒上述研究成果，綜合“個體認知視角”和“基于實踐的取向”研究范式[16]觀點，將網絡環境下大學生的深層學習過程劃分為六個階段：生成動機、獲取新知、深入理解、遷移應用、反思評價、創造，如圖1所示。

圖1 深層學習過程

1.動機階段。“動機”被視為人類行為的原動力，是個體活動、行為或學習的原因。學習動機是由各種不同的動力因素協同引起的學習動力，其心理因素包括：好奇心、學習的需要，對學習本質的認識及信念，學習興趣、愛好或習慣等。深層學習主要受內部動機，以及個體因挑戰性的任務和復雜問題情境產生的“認知需求”(Need for Cognition，NFC)驅動。它是知識之于自我的價值判斷、學習的心向，反映了個體的認知動機。

在此階段，當學習主體發現學習客體存在于非良構的復雜問題域和真實的社會境脈(Context)中，并具有適度的認知負荷時，學生進行深層學習的內在動機和認知需求就被激發。由于動機是一種內在的歷程，不僅影響學生的學習參與狀態，而且還影響到學習的進程和成果，所以此階段對于深層學習的開展非常重要。

2.獲取新知階段。在這個階段開始時，個體首先需要進行“學習啟動”(Priming Effect)，激活、提取原有知識，對所學新知進行選擇性注意，并弄清將要學習的學習對象的所屬知識范圍或知識脈絡。隨后，個體采用“接受學習”(包括有意義學習和機械學習)，對相關散在的概念、原理、規則與定律等結構化的知識進行記憶和背誦。在這個過程中，個體需要對新舊知識的“適合性”作出判斷，并將所學的經驗以知識表征的形式登記和儲存于大腦不同的知識分類結構或智力結構之中，但個體尚未對新知識的涵義進行深思和知識的內化轉化，所學經驗尚不具有整體性和意義建構性。

3.深入理解階段。當學習者能夠從教學內容中建構意義，即新知識與原有知識產生聯系時便開始了“理解”，它是深層學習的基礎。理解起始于最低的層次，即事實水平上的關系(連接、序列、結果)；終止于最高層次，即跨越各領域的結合關系、可廣泛推廣的假設和原則[17]。“理解”一般可借助轉化、解釋和推斷三種形式來完成[18]，它要求學習者注意學習內容的要旨、各部分之間的內在聯系、信息整合，建立所學新知與學科整體知識的關聯。為此學習者要完成很多的工作，如深入理解知識的涵義，進行知識的內化、概念轉變和意義建構；在頭腦中情境性地生成復雜概念(Complex Concepts)，最終形成較為系統的非結構化的知識。在此階段，學習者已能模仿教師的行為，但靈活運用新知解決新問題的能力還需提高。

4.遷移應用階段。問題解決能力是高階思維能力和深層學習的一個重要體現，它包括良構問題(偏重于知識技能的簡單應用)和非良構問題(情境問題，偏重于知識的靈活運用)的解決。學習者除了要熟練掌握知識和技能，還要建立元認知知識，即了解在何時、如何運用這些知識技能來解決實際問題[19]。遷移應用是信息整合的高級形式，作用是建立知識與應用情境的聯系。在此階段，學習者要進行一定數量的適應性學習和訓練，通過不斷分析判斷問題的情境差異，形成“如何解決”的理論性思維，才能把新知識靈活地遷移到真實、復雜的情境中去。

5.反思評價階段。個體在學習之后，要對學習過程中的學習對象、思維方法、理解深度、認知策略和學習結果等方面進行必要的回顧與思考。其中，“反思”是理解自我并反省自己的思維與行為模式的優缺點，以控制自己的學習和認知過程；“評價”是評估自己學習的效能和學習水平。為此，學習者要整合多種觀點，從多種角度、批判性地看待問題，還要實現對自我的批判和反省，完成認知策略和自我經驗的總結。

6.創造階段。創造作為一種思維方式或智力操作技能，是知識、經驗、智力因素和個性因素的綜合產物。柯諾·塞蒂納在《知識的生成》一書中指出：“科學知識不是被發現的，而是被構造出來的”。在此階段，學習者要實現對現有知識的重構、轉化和創造。

從圖1中可見由淺層到深層的學習是一個連續的過程。淺層學習是深層學習的起點，使學生形成對學習材料的一種“知其所以然”的知識，但學習者的思維停留在主要是包含著“是什么”“為什么”(原因、條件、目的)“會怎樣”(作用、意義)的事實性思維上。個體只有重視知識的內在聯系，探尋意義進行深層學習時，才能達到有效學習的目的。“深入理解”階段有利于學習者對知識進行意義建構和理解性記憶，形成正確的知識表征。在以此為基礎的“遷移應用”階段，學習者才能實現解決真實問題和學以致用的學習目的。元認知的參與是深層學習最重要的因素，它對學習的促進作用在于反思和評價。自我反思和評價是對實踐經驗的理性分析與思考、探析自身隱性知識的規律，它決定著個體對隱性知識的駕馭能力[20]。“創造”是心理活動的最高水平，也是深層學習的最高目標。在深層學習的四個階段中，學習者可以貫穿采用批判性的思維，對所學的知識、原理、結論、他人的思想觀點等提出質疑，但這需要用嚴謹證據來進行推理和論證。由于存在著個體差異，學習者的深層學習過程也會存在差異，達到的階段和水平存在差別，但是都需要包含意義探尋(知識的整合與聯系)和實踐應用(問題解決和知識運用)。個體只有超越純粹的認知，走向意義探尋和實踐應用的雙重發展時，深層學習才會真正發生。

三、深層學習過程的評價

目前，“如何促進和評價深層學習”是深層學習研究領域的重要課題。相對一般的學習，深層學習結果所要達到的層次更高，其預期的結果類型主要是復雜概念、非結構化的知識結構和高水平問題解決能力等。以下是兩種深層學習的評價方法。

澳大利亞教育心理學家Biggs和CCollis提出了SOLO分類理論[21]，意思是“可觀察的學習結果結構”(Structure of the Observed Learning Outcome)。它是一種基于問題解決的等級描述式的質性評價方法。Biggs 和 Catherine用實踐證實，可以利用SOLO分類法評價學生思維結構的復雜性，以測量學生的理解水平和學習深度[22]。該理論將學生對問題的反應水平分為五個不同的層次，如圖2所示[23]。

圖2 SOLO分類與學習階段劃分

圖2中，(1)前結構水平： 學生對問題基本上沒有理解，問題相關的反應是無關或無意義的；(2)單一結構水平：學生對問題有了一點理解，略知其一；(3)多元結構水平： 學生對問題本質特征有了更多的理解，但是這些特征彼此分離，沒有有機關聯關系；(4)關聯結構水平： 學生能把問題的各部分特征整合為一個有機關聯的整體；(5)拓展抽象結構水平： 學生對問題不僅有了整體把握，還能將關聯的結構整體概括到一個更高的抽象水平，使之適用于新的問題情境或領域。 處于這一水平層次的學生具有出很強的創新意識。

SOLO分類具有三個重要特征：一是可用于開放性問題；二是量的評測與質的考查相結合；三是目標表述簡單清晰，便于識別和操作[24]。該理論目前已產生廣泛的影響，常常與閱讀、寫作、數學、歷史及地理等學科結合起來，用于評價學習者深層學習質量和個體認知發展階段。利用它教師不僅能夠理解學生所掌握的知識，而且能有效理解知識的本質，以及把握學生的學習過程和課程目標[25]。

四、我國大學生的學習層次現狀及觀點爭論

我國高等教育長久以來存在著知識本位的價值取向，體現在以下三個方面：首先，偏重系統的學科知識的傳遞，對個人本位和社會本位重視不足，表現為注重學科知識體系的完整性、追求課程知識的卓越性和良構性；輕視了不同學科內容的交叉作用，課程往往不能立足真實的生產生活和復雜的現實情境。其次，教師比較重視課堂教學、知識傳授，學習進度整齊劃一，往往忽視了對大學生潛能、創新能力和實踐能力的培養，對學生課前的自主拓展知識、課中的思維訓練、課后的實踐訓練缺乏必要的引導和要求，因而學生的內在學習動機和學習需求激發不足。第三，高校評價學生學習的標準是學業成績單，還是主要采取紙筆考試來檢驗學生對知識的記憶成果。因而，學生需要努力記住甚至背誦所有與考試相關的信息，對于學生來說，這僅是一種“量”的學習。這種針對靜態知識的考試嚴重地危害大學生的思維發展，抑制了學生潛在的創造性。

可見，我國的大學生普遍對學習的本質理解不足，把學習過程理解為知識的積累，把學習看成是一種記憶性的活動，出現“學習異化”，忽視在學習過程中進行深入思考與創造實踐，整體上處于淺層學習狀態，表現出了學習方式較為單一(以記憶為主，缺少質疑地接受和記住事實)、學習動力不足(由外部動機驅動)、學習目的較功利(為了考試分數和獲得文憑，而不是為了探尋意義)的情況。多數采取死記硬背書本知識的學習方法，難以將所學知識融會貫通、學以致用，難以進行創造更新。實際上，大學生未來需要面對的是復雜的現實問題和非良構領域問題的解決，這必然需要他們在廣泛學習的基礎上進行意義建構、批判性思維、反思和創新實踐，采取一種“質”的學習。由“我要學”的內部動機驅動的深層學習，強調知識建構、意義探尋及復雜問題的解決，它促使個體能積極、有效和高效地學習，學習者需要采取“記憶—質疑—探究—反思”的策略進行學習。

網絡學習是大學生一個重要的學習手段，學生容易實現“是什么—為什么—還有什么”的學習認知過程。但是我國大學生的網絡學習(普遍采用瀏覽和接受式的學習)是典型的淺層學習。學生接受得到的結構化的“系統知識”如果不用于解決實際問題，就轉變成了僵化的知識和符號。在課程的混合教學中，教師應注意激發大學生利用網絡對一些基本問題、問題解決方法、正確答案進行質疑、反思和創造，推動學生超越二元框架、走向深層學習。在“問題—假設—推理—結論”模式的科研訓練中，高校更要著重培養大學生開展意義建構、反思、創造的深層學習的能力。

然而，有研究者對深層學習是否是大學最成功的方法持不同意見，認為：(1)深層學習雖然可以使學生擴大閱讀的數量、對該主題要做大量思考，然后找出一些問題以及不同的材料之間的聯系，最后通過閱讀大量書籍和網絡資料來驗證、解決問題，但有時會導致學生迷失學習方向[27]；(2)大學生必須通過學業考試，但只有很少部分人為了通過考試采用深層學習方法，而深層學習方法對考試成績影響不大；(3)深層學習方法太復雜難以控制，學生在很短的時間內難以得到大量的信息和取得顯著的學習效果。上述觀點存在一定的合理性，它涉及到學生的課程價值觀、個體的認知需求、學習負荷，以及教師的教學理念、課程目標和學習引導等因素。

五、網絡環境下對大學生深層學習的建議

學習方式決定了學習效果，個體由于對學習的認識差異而采用淺層或者深層學習，將導致大學生在學習結果上存在質的差別。高等教育期待大學生的深層學習，反對淺層學習。隨著信息技術的迅猛發展，網絡學習、混合式學習和移動學習等數字化學習手段已與大學生的學習生活緊密結合。依據文中提出的深層學習過程， 筆者認為可以從教師教學和學生學習兩個角度，來促進和改善大學生網絡環境下的深層學習。

(一)從教師教學的角度看

1.使學生樹立正確的課程價值觀，激發其深層學習動機和認知需求

認知需求主要源于個體的價值觀、能力反饋、自我滿意度和此前認知任務完成情況，與好奇心、內在動機等呈正相關，它是觸發學習者開展學習活動最重要的、最穩定的內部動力。教師在混合教學中，應該著力激發大學生的內在學習動機，提高他們的認知需求。有研究表明，提高學生的認知投入(Cognitive Engagement)的質量可以有效地保證個體學習的成功[28]。為此，教師要轉變教學理念，幫助學生理解信息時代學習的本質，引導學生順利進入深層學習的“動機階段”。

首先，要改變學生的課程價值觀。課程價值包括內在價值(課程本身是否有趣、體驗到快樂、具有挑戰性等)和工具價值(課程內容是否有用、與自己的生活相關等)，當學生認為課程價值高、具有挑戰性時往往會采取深層學習。此外，影響學生學習方式的課程因素包括個體對課程學習負荷的感知、課程的目標和學習任務是否明確、學習自主程度，以及教師的課程態度和教學方式等。那些感覺課程學習負荷大的學生或者認為課程考試的實質就是需要死記硬背的學生，往往因缺乏興趣和價值認同而傾向于采取表層學習方式，且缺乏元學習。教師要突出課程的內在價值，適當增加課程的學業挑戰度，保證課程具有適度的學習負荷，調動學生主動進行課堂教學外的延伸學習和思維訓練，增加認知投入。其次，隨著年級的增高，與大學生未來需要結合的“社會性動機”(Social Motivation)的作用越來越重要。教師要使學生了解到課程學習的社會意義，促使學習者生成開展深層學習的“認知需求”。第三，教師要幫助學生真正理解深層學習過程的本質特點，教會學生如何進行網絡深層學習，使之能運用多種策略，如采取深入廣泛的閱讀、批判性分析、整合多種資源、合作交流等方式主動加深對知識的深層理解和運用，最終能把孤立的信息與更多的概念、原理聯系起來，應用于真實情境中。第四，增加課程學習的趣味性，例如使課程信息的呈現方式多樣化、學生學習風格預測和自適應推送學習材料等，吸引學生的“自我卷入”(Selfinvolvements)。高校課程只有促使大學生提高認知投入，才能使之運用元認知和意志、策略去進行有意義的深層學習。在深層學習過程中，高校課程的學科價值取向、社會價值取向和大學生的個人價值取向才能走向融合。

2.課程教學應以問題為核心，發展學生的思維能力和遷移能力

大學教師若繼續沿用對結構化的知識原理及事實進行傳遞式的教學，不注重引發學生的深入思考和探究，必然導致學生學習的表面化與膚淺化。杜威主張以“解決問題為中心”來組織課程和教材。教師在課程教學中要有足夠的“問題意識”并將學習活動嵌入擬真的問題情境(Situativity)中，并按照問題解決的路線實施課程，以使學生用主動尋求問題答案代替被動的知識灌輸，由被動接受學習轉向主動的深層學習，由知識的依附者轉變成知識的創作者、生產者。

對于信息時代大學生的學習，“提出一個問題往往比解決一個問題更為重要”尤其具有意義，教師可以利用網絡平臺或各種開放教育資源，讓學生深入研究課程材料，采用批判性思維發現問題，鼓勵他們提出自己的觀點，查找資料為之進行辯護、開展討論，以觸發學生進入深層學習的“獲取新知階段”。需要注意的是，“問題”不能簡單地指向具體的知識點，而要指向學科的核心思想和對復雜概念的深層次理解，以及能夠提示學習內涵豐富性和復雜性的問題[29]。其次，課程內容應當避免以簡單的說教、傳遞的方式給出定論，課程目標應該有適度的生成性和模糊性。第三，課程的考核也需要做相應的調整。常見的選擇題和簡答題的考試極易導致學生采用表層學習，應適度減少；開放性的論文或問題解決的文字性作業則會驅動學生采取深層學習，應加重其在學生成績構成中的比例。

3.教師要在學習社區(或論壇)中提供學習支持

學生利用網絡視頻公開課、網絡課程資源或者MOOCs進行“知識傳授式”學習后，其思維結構(或學習結果結構)往往仍處于淺層學習層次，即處于“單一結構”或“多元結構”狀態，教師需要在課堂、學習社區(或者論壇)中幫助學生進入“深入理解階段”，這往往要通過師生、生生間的互動來實現。有研究表明，互動本身并不促進深層學習，教師“有質量的交互和指導”才能導致網絡環境下學生深層學習的發生[30]。這個過程需要有教師參與的“主體間性”(Inter Subjectivity)活動，進行提問、回答、反駁和再追問，才能有效地使學生個體的思維走向深入。因此，教師需要向學生提供網絡學習支持，即增加自己在網絡論壇或學習社區的“教學性存在”，拿出足夠的時間與學生進行深入的交流、組織討論，引導他們進行意義建構與反思。這對教師的教學信念和教學投入提出了較高的要求。學生要進行必要的練習與訓練，以完成“遷移應用階段”的認知任務，通過解決情境問題，達到深層學習的“關聯結構”水平。

4.以創造、創新為目的開展“經驗”教學

深層學習應該是使學生能對現有知識的重構、轉化和創造，它應該是開放的和基于項目的。個體的知識結構既包括書本上的理論知識，也應包括豐富的感性知識和實踐經驗[31]，在混合教學中，教師可以通過文獻綜述、案例分析、項目學習等方式，使學生情境性地深入理解相關的學科知識是如何在實踐中被獲取、使用、轉化、重構和創造的。教師要鼓勵學生獨立思考、參與實踐和體驗創新，使他們由被動學習變為主動學習和深層學習。研究發現，高校教學中的“讓學生在課堂上完成獨立研究的陳述”對于學生創新能力的提升效果顯著[32]。如果學生達到了深層學習的“創造階段”，他的思維結構(或學習結果結構)就達到了“拓展抽象結構”水平，其知識抽象水平、知識非結構化程度更高，易于拓展到其他主題或領域。現階段“國家大學生創新性實驗計劃”的目的就是圍繞著劣構問題的最終解決，推動我國大學生經歷深層學習，實現知識的創新和創造。

(二)從學生學習的角度看

1.學會運用概念圖等認知工具表征和建構知識關系

深層學習是探尋意義的學習，注重知識建構。概念圖、思維導圖等可視化認知工具能外顯個體內部的知識理解，將知識結構和層級關系直觀、可視化地表現出來，具有良好的表征知識、闡述復雜概念和原理的能力，可視化認知工具對大學教學的重要價值主要在于它能有效地支持學生與知識的互動，表現為它能有效地干預學習者對信息的編碼過程，并影響到學習者信息加工的精細程度[33]。

從學生學習的角度看，教師除了應該利用網絡提供各種學習資源，更需要運用可視化認知工具將新知識置于概念網絡中，給出知識結構和關系。學生要學會利用概念圖與課程知識進行“對話”和信息加工，并能對所學知識進行分類和關聯，構建復雜概念，深入理解課程內容。

2.構建網絡學習共同體，實現協作學習

從學習科學的角度來看，學習應該是協作的和基于小組的，而不是獨立的個體學習和考試[34]，缺失社會互動的純粹的個體性學習是無法實現真正的持久的深層學習的[35]。由于網絡學習的便捷化、碎片化和微型化，對于大學生個體來說，有必要通過網絡學習共同體來建立深層學習的主體間性。在網絡學習共同體中，學習者相互對話、 彼此互動合作來共同學習和分享知識，降低或轉移課程學習的個體認知負荷，并引發知識遷移和知識創造。利用社會化學習工具，一方面教師可以組織學生進行質疑、批判，另一方面學生只有深入學習和思考才能組織和提供可靠的證據、對課程內容和他人觀點作出評判。因為視角不同，共同體中不斷同化和順應的主體間性最終使個體能夠理解復雜概念和掌握知識意義。

有調查發現：大學新生多半不會選擇深層學習法，大四學生的深層學習的水平顯著高于大一和大三，女生高于男生，文科生高于理科生[36]。其原因可能在于大四學生學習能力和認知需求增強；女生的批判性思維、求知欲較強；文科劣構知識多，需要學生的發散思維、積極尋求討論、反思自我、多領域廣泛閱讀才能整合知識。

3.進行反思評價，提升元認知水平

反思能幫助學生客觀地評估自己的學習水平、調整學習方案，以新的視角來指導自己未來的學習。從“認知性存在性”的角度看大學生的網絡深層學習，教師要給予學生足夠的時間和空間進行質疑、思考和反省，以利于他們達到“反思評價階段”。深層式學習往往包含或者導致復雜的、情意的滿足，而這樣的滿足也是個體非常重要的學習結果[37]。例如，在網絡共同體中共同討論、總結問題的解決方法等，引導學習者在分享、討論和借鑒中進行反思，最終可以提高他們的元認知知識、元認知體驗和元認知調控水平。

六、結束語

身處學習型社會，高校對大學生的培養應該主要是一種能力和思維上的培養，衡量大學生是否“學會了學習”的標準，不應該僅僅看其掌握的知識數量、達到的學習廣度，更應該評價其是否具有了深層學習的能力。高校教學的重心應該由向學生傳授固有知識，轉向支持他們充分利用網絡學習資源進行深層學習的能力培養。對此，高校要加強學校的教育創新及創新文化的建設，要轉變教師的課程教學理念，建立正確的知識觀和學生評價觀，革新那些易導致學生淺層學習的課程教學方式和考核方法，改變大學生的學習價值取向和淺層學習方式。

[1] 陳琳,李凡等.促進深層學習的網絡學習資源建設研究[J].電化教育研究,2011,(12): 69-75.

[2][10] 張浩,吳秀娟.深度學習的內涵及認知理論基礎探析[J].中國電化教育,2012,(10):7-11

[3] 陳琦,劉儒德.教育心理學[M].北京:高等教育出版社,2005.318-320.

[4] Entwistle & Ramsden.Understanding Student Learning[M].London:Croom Helm,1983.

[5] Warren Houghton.Deep and Surface Approaches to Learning[EB/OL].http://www.heacademy.ac.uk/resources/detail/subjects/engineering/Deep-and-Surface-Approaches-to-Learning,2014-04-06.

[6] 葉信治.基于深層學習的我國大學課程的反思與變革[J].福建師范大學學報(哲學社會科學版),2011,(2):135-141.

[7] 段金菊.技術支撐下的團隊深度學習設計研究[J].中國遠程教育,2011,(1):44-48.

[8] 張靜,陳佑清.學習科學視域中面向深度學習的信息化教學方式變革[J].中國電化教育, 2013,(4):20-24.

[9] 盛群力,褚獻華.布盧姆認知目標分類修訂的二維框架[J].課程·教材·教法,2004,(9): 90-96.

[11] 李亞嬌,段金菊.SNS平臺在促進深度學習方面的比較研究[J].遠程教育雜志.2012,(5):26-34.

[12] 杜建霞,范斯,安東尼.動態在線討論:交互式學習環境中的深層學習[J].開放教育研究.2006,(4):75-79

[13] Jensen, Eric, and LeAnn Nickelsen, eds. Deeper learning: 7 powerful strategies for in-depth and longer-lasting learning[M]. Corwin Press Inc, 2008.

[14] 景紅娜,陳琳,趙雪萍.基于Moodle的深層學習研究[J].遠程教育雜志,2011,(3):27-33.

[15] 慕彥瑾,段金菊.基于認知心理學理論的深度學習設計研究[J].內蒙古師范大學學報(教育科學版),2012,(7):65-69.

[16] 李茂榮.西方專業發展研究范式的轉向與議題重構——從個體認知視角到基于實踐的取向[J].現代遠程教育研究,2013,(1):15-23.

[17] Offir, B., Lev, Y., & Bezalel, R. . Surface and deep learning processes in distance education: Synchronous versus asynchronous systems[J].Computers & Education, 2008,51(3),1172-1183.

[18] 鐘曉流,宋述強,焦麗珍.信息化環境中基于翻轉課堂理念的教學設計研究[J].開放教育研究,2013,(1):58-64.

[19] 何曄,盛群力.理解的維度之探討[J].開放教育研究,2006,(3): 28-34.

[20] 楊素娟.網絡課程論壇的認知性存在研究[J].中國遠程教育,2011,(3):39-43.47.

[21] John Biggs and Kevin F.Collis. Evaluating the quality of learning[M].New York: Academic Press,1982.13-15

[22] John Biggs and Catherine Tang. Teaching for quality learning at university(Fourth Edition)[M]. Maidenhead: McGraw-Hill Education(UK) Limited & Open University Press, 2011. 235-236

[23] Smith T W, Colby S A. Teaching for deep learning[J]. The Clearing House: A Journal of Educational Strategies, Issues and Ideas, 2007,80(5): 205-210.

[24] 李佳,吳維寧.SOLO分類理論及其教學評價觀[J].教育測量與評價(理論版),2009, (2):16-19.

[25] 蔡永紅.SOLO分類理論及其在教學中的應用[J].教師教育研究,2006,(1):34-40.

[26] Hay D B. Using concept maps to measure deep, surface and non‐learning outcomes[J]. Studies in Higher Education, 2007, 32(1): 39-57.

[27] To what extent is a deep approach to learning the most successful in university education[EB/OL].http://wenku.baidu.com/view/f3b57bacdd3383c4bb4cd2df.html,2014-03-08.

[28][34] 基思.索耶.劍橋學習科學手冊[M].北京:教育科學出版社,2010.

[29] 張靜,陳佑清.學習科學視域中面向深度學習的信息化教學方式變革[J].中國電化教育, 2013,(4):20-24

[30] Akyol Z, Garrison D R. Understanding cognitive presence in an online and blended community of inquiry: Assessing outcomes and processes for deep approaches to learning[J]. British Journal of Educational Technology, 2011, 42(2): 233-250

[31] 田起宏,韓笑,雷涯鄰.創新人才培養理論研究現狀及未來研究方向[J].山東師范大學學報(人文社會科學版),2010,(6):82-85.

[32] 劉強.學生創新能力現狀及影響因素研究—基于2010年“首都高校學生發展狀況調查”相關數據的分析[J].教育理論與實踐,2012,(1):29-32

[33] 李建年.試論可視化認知工具在大學教學中的運用——促進學生深度學習的方法[J]. 貴州師范學院學報, 2010, (4): 36-41.

[35] 王永花.深度學習理論指導下的混合學習模式的實踐與研究[J].中國遠程教育,2013 (7):73-77.

[36] 趙宗金,王小芳,宋文紅.高校大學生深度學習水平及相關因素研究——基于中國海洋大學學情調查的分析[J].教育研究與實驗,2013,(1):73-77.

[37] 陳正學,歐陽珒晶. 深層式學習模式透析[J]. 當代青年研究, 2009,(11): 36-39.

劉宇：在讀博士，副教授，研究方向為數字化學習、課程與教學論(jingliuyu@gmail.com)。

解月光：博士，教授，博士生導師，研究方向為數字化學習環境、課程與教學論(xyg6367@126.com)。

2014年3月27日

責任編輯：李馨 趙云建

Research and Thinking on the Process of Deep Learning of College Students

Liu Yu1,2, Xie Yueguang3
(1.Institute of Educational Science, Northeast Nomal University, Changchun Jilin 130024;2.Institute of Educational Science, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing Jiangsu 210023;3.Institute of information and software engineering, Northeast Nomal University, Changchun Jilin 130024)

Deep learning is a kind of critical and reflective learning style which has been based on the meaning construction. It plays a very important role for all-round development of college students, especially in developing their ability of scienti fi c research and practice. The capability of deep learning is the key to measure how the students learn to study. There is a signi fi cance about college students’ deep learning under the web environment. This article mainly uses the literature research method. And the author has elaborated the content of deep learning and thoroughly discussed the deep learning process of college students. It has been recommended that there are two kinds of evaluation methods about deep learning such as SOLO taxonomy and Concept map. Then the paper has an analysis about the situation of learning level and some research disputes on deep learning. With the combination of deep learning process and SOLO taxonomy, the author has given some tactics and suggestions on how to accelerate the deep learning of college students from the both sides of students and teachers based on the web environment.

Deep Learning Process; Need for Cognition; Complex Concepts; Cognitive Engagement; SOLO Taxonomy

G434

A

1006—9860(2014)07—0056—07* 本研究系江蘇省教育廳高校哲學社會科學研究項目“創新價值取向下的高校數字化課程研究”(項目編號：2011SJD880061)階段性研究成果。