智慧學習環境下的深度學習分析及模型構建

彭培環

摘? ?要：隨著智能化時代的到來，學習環境從信息化轉向智慧化。深度學習是在教師的指導下，學習者圍繞有挑戰性的學習內容，全身心投入到學習過程以促進自身全面發展的學習方式。智慧學習環境具有全程記錄、無縫連接、交互參與、情境感知和自適應等功能特征。而這些特征也給深度學習帶來支持：全程記錄為深度學習提供反饋支持;無縫連接為深度學習提供資源支持;交互參與為深度學習提供情感支持;情境感知為深度學習提供情境支持;自適應為深度學習提供個性化支持。文章依據建構主義學習理論、情境認知理論和智慧學習環境對深度學習的支持，從創設情境、交互參與、遷移建構和檢測評價等四個階段，構建智慧學習環境下的深度學習模型，以達成深度學習。

關鍵詞：智慧學習環境;深度學習;模型構建

中圖分類號：G434 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2021）01-0010-05

隨著智慧地球、智慧教育、智慧校園、智慧城市等概念的興起，個體的學習環境從信息化轉向智慧化。《2015中國智慧城市白皮書》明確提出，信息時代的學習將以智慧學習環境為基本依托[1]。深度學習是近幾年來教育研究的熱點，基于智慧學習環境的學習應指向“深度”，導向深度學習，方便學習者在高級的學習環境和豐富的學習資源中學習。

一、智慧學習環境剖析

1.智慧學習環境的內涵

基于智慧學習環境的學習空間是“人人皆學、處處能學、時時可學”的學習環境，支持任何設備以任何形式接入，并通過智能感知學習情境、挖掘和分析學習數據，實現合理評價，推送優質學習資源和最適配的學習任務[2]。智慧學習環境是融合物理環境和虛擬環境，能夠促進有效學習的學習場域或活動空間，具有感知學習情境、識別學習者特征、提供學習資源與便利的互動工具等功能[3]。KOPE R認為智慧學習環境是一個多功能的物理環境[4]。基于此，智慧學習環境是以大數據、人工智能、互聯網等現代信息技術為支撐，擁有多功能的，便于學習者隨時隨地獲得學習支持服務的學習場所或活動空間。[5]

2.智慧學習環境的功能特征

不同研究者對智慧學習環境特征的認識有所不同。如：黃榮懷認為智慧學習環境具有記錄過程、識別情境、鏈接社群和感知環境的技術特征[6]。祝智庭認為智慧學習環境具有位置感知、情境感知、社會感知、互操作性、無縫連接、適應性、全程記錄、自然交互、深度參與等功能特征[7]。GBOS B認為智慧學習環境是泛在的、無縫的、個性化的、可以情境感知的[8]。綜合文獻分析，可以提煉智慧學習環境的功能特征為：全程記錄、無縫連接、交互參與、情境感知和自適應，如表1所示。

二、智慧學習環境下的深度學習分析

1.深度學習的內涵

深度學習是在教師的指導下，學習者圍繞有挑戰性的學習內容，并且全身心投入到學習過程以促進自身全面發展的學習方式[9]。深度學習是一種以理解為基礎、以遷移為導向、以解決復雜問題和培養創新能力為目標的主動的高層次學習[10]。深度學習的學習過程有教師指導并注重對知識的批判理解，學習內容是有挑戰性和有機整合的，學生是全身心投入的，學習目的是促進學生的全面發展。在學習過程中，學習者的身體、情感、審美、精神和道德也得到一定程度的成長[11]。

在中國，人工智能已成為未來的重大發展戰略。深度學習在學校教學中正引發變革。進入智能化時代，學習環境更加智慧化。深度學習的進行，要審視學習環境，結合學習環境的功能特征來開展，方能取得更好的效果。

2.智慧學習環境對深度學習的支持

（1）全程記錄為深度學習提供反饋支持

全程記錄是指以現代信息技術為支撐的智慧學習環境，該環境能夠智能地記錄學習過程。教育者可以對數據采集、處理、分析和評估，通過分析教與學的行為，形成評價體系。通過對當前和歷史的學習行為與教學行為進行對比和分析，可動態地揭示學習者和教學者行為以及學習成果或教學效果的情況，及時并全面地反饋給學習者和教學者。深度學習需要教學者的引導，不當的教學行為對學生的學習產生消極影響，通過反饋，教師可以及時糾正不當的教學行為。另外，通過教學效果的反饋，教師可以及時調整教學策略。教學者也可以通過對學生學習行為的分析，及時糾正其不當行為，使其更加專注于課堂學習。同時，教師也可以引導學生分析自身的學習行為，使課堂的配合程度更高。

（2）無縫連接為深度學習提供資源支持

深度學習的開展需要豐富的學習資源來支撐。基于網絡環境下的無縫連接功能打破了時空限制，學習者可以隨時隨地、無縫地接入，輕松地獲得豐富的學習資源，包括數字資源、移動閱讀資源、校本資源等。首先，在各種各樣的學習資源中，學習者可以根據自身需要選擇學習資源，在原有經驗的支撐下，將新知識與原有經驗進行聯系，并應用新知識解決實際問題。其次，學習資源具有共享性、泛在性和開放性，學習者在知識成功獲取后，還可以進一步探究和交流，借助觀點與思維的碰撞，內化知識，提高在現實中解決問題的能力，并學會解決其他類似的問題，做到舉一反三、觸類旁通，完成知識的遷移與建構。

（3）交互參與為深度學習提供情感支持

深度學習過程中，學習者是全身心投入的，包括身體、情感、審美、精神和道德等方面的投入。離開了教師的教學和引導，學生的“層進式學習”和“沉浸式學習”都缺乏保障。[12]基于智慧學習環境的交互包括學習者與學習者、學習者與教學者、學習者與機器之間的交互。教室里面對面的討論、移動終端（智能手機、筆記本、平板電腦等）線上交流、交互APP與平臺上的交互等，使得交互學習既可以同步也可以異步展開。在這種情況下，學習環境變得溫馨，對話交流更加平等。學習者可以暢所欲言地表達自己的知識、情感、經歷、經驗、觀點和態度等，相互交流，解決疑惑，并提出解決問題的辦法。在這種友好的情感交互中，學習者既可以體驗到學習的快樂，也可以拉近彼此間的距離，達成精神與心靈的溝通，從而促進其社會性的發展，為學習者更深層次的學習提供了支持。[13]

（4）情境感知為深度學習提供情境支持

智慧學習環境既可以創造學習情境，也可以智能感知各種學習情境。一方面，智慧學習基于人工智能、互聯網和大數據的支持，可以為學習者再現真實情境，讓學習者進入“真實世界”中學習。深度學習的最終目的是解決現實中的復雜問題，學習者可以在智慧學習環境創造的學習情境中，運用知識嘗試解決問題。另一方面，利用智慧學習環境全程記錄學習過程的特性，收集數據，分析學習情境信息，可感知學習者的需要，為學習者的進一步學習創設更好的學習情境。在這種情況下，時空界限已被打破，學習者既可以隨時隨地進入到各種情境的教學中，也可以在各種學習情境中進行交互。

（5）自適應為深度學習提供個性化支持

自適應旨在借助數據挖掘與學習分析技術動態校正教與學的過程，使學習者能夠更加符合個體真實需求，實現精準教與學。[14]智慧學習環境下，教師可以動態地校正教與學的過程，一方面調整教學策略、教學手段、教學工具和教學風格等，以促進學習者對知識的理解、加工、儲存。另一方面，可以從學習者的興趣信息庫分析用戶需求信息，推測學習者的意圖，根據其偏好類型進行劃分，為其定制個性化的學習服務，智能地推送符合其需要的學習資源。還可以根據反饋結果重新劃分學習群體，調整學習服務供給內容。在信息化時代，海量的學習資源雖然豐富了學習者的學習體驗，同時也加大了學習者選擇適合資源的難度，而智慧學習環境提供的個性化學習服務則可以減少其選擇資源的迷茫。

三、智慧學習環境下深度學習模型的構建

1.構建依據

（1）建構主義學習理論

建構主義學習理論認為學習者已有的經驗是新知識的增長點，學習是學習者以已有的經驗為基礎構建知識的過程，建構主義者認為學習具有主動建構性、情境性、社會互動性、反思性和診斷性等特征[15]。深度學習一定程度上體現了這些特征，具體為：第一，建構性和情境性。深度學習強調聯系與建構、遷移與應用，通過激活已有的知識經驗，把新知識與已有的經驗進行聯系，主動建構新知識，并把知識應用到學習情境中解決問題。這與建構主義強調的主動建構性和情境性相吻合。第二，社會互動性。在深度學習的過程中，學生是全身心投入的，學習者通過交流，包括與教師和學習者之間的交流來實現互動。這與建構主義強調的社會互動性相對應。第三，反思性和診斷性。深度學習強調批判與理解，與建構主義重視反思性和診斷性在學習中的作用相符。

因此，為了實現智慧學習環境視角下學生的深度學習，首先要加強資源建設，促進資源應用和共享，同時依靠互聯網和大數據，為學習者精心準備學習材料，如視頻、音頻、圖片、文獻、電子教材等，以便提出問題，引起學習者的認知沖突。其次要借助人工智能技術為學習者創設良好的學習情境，讓學習者在學習情境中，激活已有的知識經驗，把新知識與已有的經驗進行聯系，主動建構新知識，并把知識應用到學習情境中解決問題，完成對知識經驗的聯結和遷移運用。最后是打造智慧環境，校園網絡方面，提升網絡速度;教學環境方面，加強智慧校園和智慧教室的建設;信息終端方面，加快普及移動終端，滿足課堂交互的要求。

（2）情境認知理論

情境認知理論認為知識來源于真實的活動和情境，學習需要在一定的情境或文化中發生才有效，教學要提供真實或仿真的情境與活動，評價必須模擬真實性任務[16]。深度學習具有情境性和交互性，一定程度上也是一種情境性學習。具體體現在以下方面：第一，深度學習可理解為基于情境的行動。情境認知理論認為個體在一定情境或活動中獲得的知識，最終是應用于實際問題的解決。深度學習是以解決復雜問題為目標的，可以借助情境認知理論，在智慧學習環境中創造有意義的學習情境支撐深度學習的開展。第二，深度學習的過程具有“合法的邊緣參與”特征。學習者是學習過程的“合法”參與者，而非觀察者，學習者參與到學習情境中，通過交流互動，建構知識。在深度學習過程中，學習者全身心投入，主動地建構知識體系。第三，深度學習的達成離不開“實際共同體的構建”。這種特征下的學習具有參與性和實踐性。深度學習強調遷移與建構，目的是解決復雜的問題。因此，“實踐共同體的構建”這一特征也為本模型的構建提供了科學依據。[17]

根據情境認知理論，為了實現智慧學習環境下學生的深度學習，首先需要借助互聯網和人工智能技術創設良好的學習情境，這是學習活動開展的基礎。其次，設置合理的交互環境，既滿足線下交互，也滿足線上交互。同時需要引導學習者參與到學習過程中，在學習情境中交互，建構知識體系。最后，讓學習者在智慧學習環境創設的學習情境中，把獲得的知識應用于解決問題。

2.基于智慧學習環境的深度學習模型構建

筆者以建構主義學習理論、情境認知理論以及智慧學習環境對深度學習的支撐為前提，關注學習者在智慧學習環境中深度學習的過程，同時也研究智慧學習環境在這一過程中所扮演的角色與作用。本研究從創設情境、交互參與、遷移建構和檢測評價四個階段來剖析學習者在智慧學習環境下的深度學習，提出智慧學習環境下深度學習的基本模型，如圖1所示。

（1）深度學習的情境創設階段

學習情境的創設是深度學習模型的基礎。另外三個階段的開展也基于學習情境的創設。第一，資料收集。教師利用大數據和互聯網的優勢，按需利用數字資源、移動閱讀資源、校本資源，根據教學內容、學習目的、學習行為、學習情境以及學習者的特點等，為學生精選學習材料，目的是創設一個創新的、適宜的學習情境。另外，智慧學習空間具有海量的資源，包括學科資源、常規資源和交互資源等，教師可以通過多種形式進行搜集，包括線上搜集和線下搜集。第二，明確目標。教學開始時必須向學生明確教與學的目標，使學生積極、主動、有目的地進行接下來的學習。明確教學目標是上好一節課的關鍵。第三，激發動機。教學者應保護學習者的自信心，激發其好奇心和求知欲，提高其自我效能感，設置民主、平等、和諧、積極的課堂氛圍。第四，提出問題。深度學習最終解決的是現實中的復雜問題，因此，所提出的問題應具有一定的難度或挑戰性，與實際生活有一定聯系，需要理解、交流、合作、探究和檢驗等才能解決，這也可為后續學習遷移的發生提供支持。至此，學習情境創設基本完成。

此階段主要發揮智慧學習環境資源支持和情境支持的功能特征。一方面，關注優質教育資源的生產和共享，提供優質的數字資源、校本資源和閱讀資源等，打造豐富的資源庫，促進資源共享。另一方面，建設智慧校園和智慧教室，借助互聯網和人工智能技術創設物理的和虛擬的學習環境，滿足傳統教授、新型講授、互動探究和同步授課等，強化教育者和學習者在教學過程中的互動，為深度學習提供豐富的資源和創新的學習情境，方便學習者在學習情境中，通過新舊知識的聯系，主動地建構新知識。

（2）深度學習的交互參與階段

交互參與是深度學習的關鍵。第一，問題歸類。問題提出后，教師應引導學習者對問題進行歸類，并激活已有的學習經驗。然后根據學習者對各類問題的感興趣程度進行分組，以便開展接下來的學習活動。第二，交流答疑。智慧學習環境方便師生、生生和生機進行交互，小組成員既可以在智慧教室中進行面對面的交流，也可以課后在智能平板上進行交流，分享彼此的情感、經歷、經驗、觀點和態度等，相互交流，加深理解，解決疑惑，并提出解決問題的方法。交流答疑十分重要，直接影響學生的學習效果，體現深度學習中的“深度”二字。第三，知識整合。學習者最初獲得的知識是無序的，需要進一步整合加工。有機地整合新舊知識，是學習者真正習得知識的重要步驟。知識整合的方法多種多樣，應引導學生使用適當的方法，達到事半功倍的效果。如：學生進行較多的知識點整理時，可以引導其使用思維導圖，直觀形象，也可提高記憶效果。

此階段主要發揮智慧學習環境情感支持的功能特征。要發揮智慧學習環境對深度學習的情感支持，首先，要設置合理的課堂環境，讓學習者置身于和諧、平等、自主的學習氛圍，這是良好交互的基礎。其次，關注泛在網絡，提高寬帶速度。移動終端、學習辦公終端和管理終端等應配置完善，實現課堂全向交互。最后，教師適時引導交互。如：對于某一問題，應該采取面對面交互還是線上交流討論，教師應適時進行引導。深度學習強調理解，智慧學習環境可以讓學習者在學習情境中進行交互，加深對知識或概念的理解，掌握解決問題的方法。

（3）深度學習的遷移建構階段

深度學習的遷移建構階段是深度學習的核心階段。在此階段，學習者需要對上一階段獲得的知識進行深加工、遷移和構建。第一，知識保持。學習者需要對習得的知識進行深加工并儲存到長時記憶，目的是方便以后提取知識或經驗，解決問題。第二，知識遷移。這時學習者需要對獲得的知識進行概括、概念轉換，并對新知識進行遷移，主動建構認知體系。遷移有同化性遷移、順應性遷移和重組性遷移之分。同化性遷移是指不改變原有認知經驗結構，將原有的認知經驗應用于解決同類事物;順應性遷移是指原有經驗無法解釋新事物，需要把原有經驗和新的經驗進行融合，形成新的經驗結構;重組性遷移是指將原有經驗結構的成分或要素進行重組，構建新聯系，從而解決情境問題[18]。遷移是深度學習的一種方式，深度學習需要對知識進行遷移，把知識提升為經驗。第三，知識建構。對知識進行遷移后，方可構建新的知識體系。第四，知識創造。即把新知識與認知結構已有的知識經驗進行聯系、遷移和構建，生長出新的知識。

智慧學習環境在此階段主要發揮情感支持和情境支持的功能特征。首先，交互參與為深度學習提供情感支持，應設置合理的交互環境，讓學習者可以在問題情境中進行交互，暢所欲言，借助觀點的碰撞，實現對知識深度把握的同時豐富學習者的學習體驗。這里的交互包括線下面對面交互和線上交互。其次，情境感知為深度學習提供情境支持，依托人工智能技術為學習者創設良好的學習情境，讓學習者可以在智慧學習情境中，應用獲得的知識解決情境問題，完成對知識的遷移，同時學會觸類旁通、舉一反三，實現新知識的構建。其中，應用的方式包括面對面和線上的辯論、內容改寫、題目設計、作品制作等。

（4）深度學習的檢測評價階段

這一階段貫穿整個學習過程的始終。第一，知識檢測。知識檢測的實質是學習者提取知識，并將知識應用到問題的解決中。教師可以通過課堂提問和課堂練習等形式，及時了解學習者知識的掌握程度。當然，課后的鞏固練習也是需要的。第二，教學反饋。通過了解學習者的學習效果，對學習者的知識薄弱點進行有針對性的訓練，也可以通過反饋及時調整教學手段、教學工具和教學風格等，為學習者提供個性化的學習服務。第三，學生反思。教師既需要引導學習者進行反思，也需要給予一定的時間讓學習者進行反思，加深理解，通過理解來掌握解決問題的方法，而不是死記硬背。第四，形成評價。深度學習評價是逐步形成的，需要對知識進行檢測，結合教學反饋和學生反思而形成。另外，評價主體具有多元性，進行評價時不能局限于學生自我評價和教師評價，還應考慮同伴評價和助教評價等。而且，深度學習的評價包括過程性評價和終結性評價，評價量表的設計應考慮這兩大評價。

智慧學習環境在此階段主要發揮其反饋支持和個性化支持的功能特征。首先，應發揮智慧學習環境全程記錄學習過程的功能特征，自動化和智能化地對數據進行采集、處理、分析和評估，分析課堂教與學的行為，形成評價體系，發揮評價對深度學習的反饋作用。其次，數據挖掘和學習分析技術具有預測的功能。借助數據挖掘和學習分析技術可了解學習者的興趣信息庫，分析用戶需求信息，預測學習者的需要，為學習者定制個性化的學習服務。

參考文獻：

[1]佚名.《2015中國智慧城市白皮書》項目成果發布會在北京師范大學舉行[J].現代教育技術，2015（10）：126.

[2]祝智庭.智慧教育：引領教育信息化走向人本主義情懷[J].現代教育，2016（7）：25-27.

[3]黃榮懷，胡永斌，楊俊鋒等.智慧教室的概念及特征[J].開放教育研究，2012（2）：22-27.

[4]KOPER R. Conditions for effective smart learning environments[J].Smart Learning Environments，2014（1）：1-17.

[5]陳明選，陳舒.智慧教育：論信息化環境下大學生的有效學習[J].高等教育研究，2013 （9）：65-72.

[6]黃榮懷.智慧教育的三重境界：從環境、模式到體制[J].現代遠程教育研究，2014 （6）：3-11.

[7]祝智庭.智慧教育：引領教育信息化走向人本主義情懷[J].現代教育，2016（7）：25-27.

[8]GBOS B.The design of smart educational environments[J].Smart learning environments，2016（3）：1-11.

[9]郭華.深度學習及其意義[J].課程·教材·教法，2016（11）：25-32.

[10]劉哲雨，郝曉鑫，曾菲等.反思影響深度學習的實證研究——兼論人類深度學習對機器深度學習的啟示[J].現代遠程教育研究，2019（1）：87-95.

[11]尹寶才，王文通，王立春.深度學習研究綜述[J].北京工業大學學報，2015（4）：48-59.

[12]伍紅林.論指向深度學習的深度教學變革[J].教育科學研究，2019（1）：55-60.

[13]李洪修，丁玉萍.基于虛擬學習共同體的深度學習模型的構建[J].中國電化教育，2018（7）：97-103.

[14]景玉慧，沈書生.基礎教育智慧學習空間建設的SWOT透視——以南京市江寧區為例[J]. 電化教育研究，2019（2）：77-86.

[15]嚴佳晨.社會建構主義學習理論視域下幼兒教師學習共同體的構建[J].新課程研究，2019（5）：111-113.

[16]劉亞龍.基于情境認知理論的大學英語多媒體網絡教學研究[J].電化教育研究，2009（7）：113-116.

[17]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.

[18]何聚厚，梁瑞娜，肖鑫等.基于沉浸式虛擬現實系統的學習評價指標體系設計[J].電化教育研究，2018（3）：75-81.

（編輯：王曉明）