基于深度學習的小學智能化學習

梁正雄

摘 要 小學教育已進入智能化時代，智能技術推動了智能教學等方面的改革，要求構建智能學習等新型教育體系。深度學習是人工智能技術的代表。基于深度學習指導下智能學習的重要性和必要性，從學習效果、計劃、方式和內容等方面，分析現階段小學智能化學習處于瓶頸期的具體體現，以提出可行性的創新策略為目的，通過相關教學主體、智能學習平臺、智能技術、分層教學方法及教學資源等共同發力，推進小學智能化學習改革進程。

關鍵詞 深度學習 小學智能化學習 智能時代 “互聯網+”教育

“互聯網+”和“教育”共同創造了新的教育生態，推動教育進入新的開放時空，小學教學資源空前豐富且能夠快速迭代。當前，網絡智能化成為小學教學的發展主流，深度學習就是這一趨勢下的產物，其強調教師的指導作用、學生的辯證思維、對知識和邏輯的深層次理解能力、自主學習能力及創新性學習能力等。與“互聯網+”教育的本質一致，深度學習旨在促進智能化學習新模式成為教育新常態。相關教學主體須理解基于深度學習下小學智能學習的積極意義，客觀面對現階段的種種困境，探索出可行的改革路徑，促使小學智能化學習系統和模式愈加成熟。

一、基于深度學習的小學智能化學習的可行性

深度學習賦予小學智能教育新的特征，創設了智能化學習環境，國內外專家學者不斷充實其理論研究，并不斷豐富學習形式，彰顯了二者融合的必要性。

1.深度學習開創了人工智能新時代，提供了發展環境

深度學習集技術、科學、藝術于一體，是“模式分析方法”的統稱，是基于多層神經元的自編碼神經網絡系統及基于多層自編碼神經網絡的深度置信網絡，能夠提供無監督學習和半監督學習。深度學習是對人工智能和機器學習的深化，其涵蓋的學習樣本數據層次多于機器學習，以“讓機器像人一樣分析并學習”為最終目標，能夠識別圖像、文字和數據等，在搜索技術、機器翻譯、語音等相關領域取得了較大成就。這些都在不同程度上影響了小學智能學習的過程和結果，為“人工智能+教育”提供了硬件和軟件方面的發展環境，使智能化學習成為不可避免的改革方向。

2.國內外智能化學習研究成果提供了理論支撐

“強調新舊信息的整合”，更加需要“高水平思維”，是智能化學習的起點。從20世紀80年代開始，國外教育專家關于“深度學習”的研究不斷增多，從2011年開始大幅度上升。“在線學習”“合作學習”是多數國外教育家關注的重點。我國從2012年開始圍繞深度學習內涵、智能教學資源、教學策略等方面加速展開研究，將深度學習與翻轉課堂相融合進行研究，指出“深度學習應作為智能學習方式的長遠方向，智能學習也應以深度學習為目標訴求”。同時，我國教育界還提出“應用跨平臺虛擬學習環境和游戲化學習方式”進行改進的策略，為深度學習指導下的小學智能學習策略提供了一定的啟發。《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010～2020）》等也從政策層面加固了理論支撐。

3.深度學習為智能化學習成為教育新常態提供了新形式

深度學習是對知識的深度理解，能夠將教學上升為“應用、分析、創造”的較高水平。智能教育背景下，深度學習要求小學教育以大數據、人工智能技術為工具，培養學生的批判性、創造性思維等，即“以深度學習為指導，實現智能化學習應成為新常態”。我國一系列文件的頒布提出了“深度學習視角下信息化應用新常態”。究其原因，深度學習能為教學提供更加創新性的形式，將師生從機械的教學形式中解放出來，讓教師有更多精力創新教學內容和模式[1]，讓學生有興趣探索未知領域，形成智能化學習習慣。

二、基于深度學習的小學智能化學習的困境

我國深度學習研究指導下的小學智能化學習仍處于起步階段，表現在智能系統開發技術低下、課堂行為識別力不足、教學資源利用率低及教學主體智能教學素養不足等方面。

1.智能系統開發技術發展緩慢，影響學習效果

智能系統是深度學習視角下小學智能化學習發展的“中樞”。現階段，國家相關部門關于智能學習技術的指導性文件缺失，尤其缺乏細節規定，造成“智能開發技術并非緊迫任務”的錯覺，導致企業思想理念落后、研發積極性不足，且單方面考慮技術的市場適應性和盈利性，忽略了小學教學需求，違背“可持續發展”規律。與此同時，相當一部分智能學習系統忽視配套監測體系的嵌入，導致部分智能系統不具備監測功能，或者監測體系不實用，或者流于形式，導致學生學習時主要以教師主觀評價為驅動，與智能系統賦予的客觀性和公平性相背離，使學習效果大打折扣。

2.學生課堂行為識別精準度低，影響學習計劃

深度學習和小學智能化學習的共同特征之一即智能化。然而，小學生課堂行為隨著信息化技術的提升變得復雜，凸顯出智能行為識別的困難，基本體現在三方面。第一，識別系統數據采集環節不夠完善，受學生性別、著裝、體態、教室環境等不確定因素的影響，識別圖像不準，數據采集結果參考價值縮水。第二，智能學習系統的數據預處理操作統一，但不夠靈活，體現在系統并未將不同階段的學生進行分層，且處理圖像等數據時保持尺寸、圖像比例等高度一致，造成部分識別數據缺失完整信息，數據樣本嚴重不足。第三，智能學習系統未能充分融合深度學習識別優勢，尤其忽視卷積神經網絡的運用，造成無法提取學生行為局部特征的不良后果，進一步減少數據樣本數量[2]，降低學生課堂行為識別精度，影響個性化學習計劃制定。

3.教學資源利用率低，影響學習方式

智能化學習環境下，大多數學校明令禁止學生攜帶手機、平板等，不僅造成教學資源浪費，而且使學生因珍視使用網絡的機會而熱衷于使用終端設備進行娛樂，與智能化學習的初衷背離。在此基礎上，很多學生運用智能化系統獲取學習資源的能力極差，智能素養的缺失導致其知識素養和能力下降，學習方式依舊停留在傳統學習階段，缺乏創新性和發展活力，由此影響師生之間的溝通[3]，同時也影響智能交互學習方式的應用效果。

4.教學主體智能教學素養不足，影響學習內容

教學主體智能素養與智能教育呈正相關。然而，我國小學教師群體的年齡結構正在由中老年向年輕過渡，但年長教師認為自身教學經驗足，頑固堅持傳統做派，排斥智能教育技術，忽視年輕一代教師智能素養優勢，嚴重影響教師隊伍整體素養的提升。基于此，各個環節的學習內容未能與智能時代的新知識和理念接軌，更無暇顧及部分學習效果極差學生的個性優勢，造成“強者更強，弱者更弱”的學習局面，加劇了教育不公平現狀，不利于智能化學習改革。

三、基于深度學習的小學智能化學習的路徑

我國小學智能化學習需專門機構和主體提升智能技術，需教學主體落實動態分層教學方法，融合思辨性思維，指導教學資源和智能平臺更好地發揮作用，共創中國特色化小學智能化學習道路。

1.將專業智能技術與監測體系相融合，保證學習效果

無論深度學習還是智能化學習，都需要人工智能技術的支持。具體而言，國家應出臺針對小學深度學習與智能學習融合發展的具體政策，為小學智能化學習發展指明方向，并給予技術開發一定的資金支持。在此基礎上，“互聯網+”教育公司應貫徹政策，明確自身市場定位，了解小學教學所需，及時更新技術，保障企業能夠在適應市場競爭的同時激活創新力，為智能學習提供技術支持。智能技術企業還需認識到深度學習和智能學習技術的關鍵點在于數據，不僅要保證技術、教育資源與時俱進，而且要保證線上終端監測體系順利運轉，開通并優化數據自動統計和監測功能，助推深度學習高速發展[4]，并助推教學課堂管理高效運轉，以此保障智能化學習的效果。

2.將動態分層方法與行為識別系統相結合，調整學習計劃

深度學習視角下的智能化學習要求教師采用動態分層方法，將不同年齡段的學生或者同一學段不同水平的學生分為若干層次，據此確定教學目標和調整教學策略。具體而言，動態分層方法可分為認知診斷、聚類分析和動態分層三個步驟。首先，智能識別系統及時收錄學生的線上和線下學習情況，通過大數據進行分析和診斷，把控學生掌握知識的程度并追蹤。其次，行為識別系統將已有數據和正在更新的數據進行匯集，采用“聚類分析”方式，將知識水平相似或者相同的學生分為不同“簇”，這是極為重要的一步。最后，以診斷反饋和聚類分析結果為主要參考指標，智能識別系統進一步將學生進行分層[5]。分層之后，識別系統需進一步細化分層標準，將單元學習任務、學生實時學習報告等納入其中，以便及時、動態地調整教學設計和學習計劃。

3.將思辨性與教學資源相融合，優化學習方式

深度學習指導下的小學教育由數字化學習轉變為智能化學習，具有場景性、交互性、主動性等特點，能夠讓學習者享受個性化服務，客觀認識自身，以提升綜合素質。具體而言，智能化學習平臺將思辨性思維融入各個環節，引導學生從“感性的感知需求”到“深度學習”，進而上升為“理性的自主學習”。以“自適應預習新知”為突破口，教師和學生轉變角色并重新定位。教師不再是單純的授課者，而是根據個體行為特征、學習習慣和水平，以智能化學習平臺為媒介，向不同學生傳送針對性的學習資源。這種方式可從根本上激發學生的學習興趣，幫助學生自主找尋適合自身的學習方式，為后續學習進程和進步奠定堅實基礎。學生運用智能化交互平臺能夠與外部環境保持互動，還能夠運用人工智能學伴及自測系統，逐步構建自身的知識結構，實現智能引導深度學習[6]。

4.提升教學主體智能教學素養，定制學習內容

深度學習驅動小學教學更加智能化，需教學主體增強智能素養，對學習內容做出改變。2019年4月，教育部發布的《關于實施全國中小學教師信息技術應用能力提升工程2.0的意見》提出，“大數據、人工智能等新技術變革對教師信息素養提出了新要求”[7]，肯定了小學教師智能素養、人工智能運用能力的重要性。教師等教學主體應響應政策，將“交織型智能”作為指導，改變教授內容，提升智能化教學相關的“基礎素養”“能力素質”及“性格特征”。從宏觀層面而言，教授內容囊括“學術智能”“社交智能”等，注重培養學生的目標確立意識、自主提升技能意識等，更加接近“整體性智能學習”的改革目標。從微觀層面來看，不同階段的教學主體須引入“關于人工智能的內容”和“關于人工智能用于處理問題的具體類型和情況”;針對部分學習能力較強的學生，學習內容還應包括“開發下一代人工智能學習系統的要素”[8]，綜合構建智能學習生態系統，營造“人人都能理解人工智能和智能化學習”的氛圍，為小學生接受繼續教育打下堅實基礎。

參考文獻

[1] 謝忠新.智能化教學——AI時代信息技術與課程教學深度融合[J].上海課程教學研究，2019，（Z1）：5-9.

[2] 魏艷濤，秦道影，胡佳敏，等.基于深度學習的學生課堂行為識別[J].現代教育技術，2019，29（07）：87-91.

[3] 劉勇，李青，于翠波.深度學習技術教育應用：現狀和前景[J].開放教育研究，2017，23（05）：113-120.

[4] 嚴燕.人工智能時代英語教學促進學生深度學習路徑探究[J].教學與管理，2019（27）：106-108.

[5] 趙良平.基于認知診斷的動態分層教學設計及應用研究[D].新鄉：河南師范大學，2019.

[6] 華璐璐.人工智能促進教學變革研究[D].徐州：江蘇師范大學，2018.

[7] 高潔，肖明，王有學.教師+AI，創造更好的教

育——中小學教師人工智能素養提升課程建設案例[J].中小學信息技術教育，2020（01）：12-15.

[8] 盧金，栗浩洋.智能學習的未來[M].徐燁華，譯.杭州：浙江教育出版社，2020：192.

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