國內教育領域深度學習的研究現狀與發展趨勢
——基于CiteSpace的可視化分析

霍婷婷

(延安大學教育科學學院，陜西延安，716000)

2017年新媒體聯盟發布的《地平線報告》指出，深度學習是未來5年或更長時間推動高等教育發展變革的關鍵方向。[1]隨著學習科學研究領域的興起和發展，混合學習、翻轉課堂等新型學習方式的廣泛使用，以及人工智能對教育的影響，深度學習的有效實施正在成為推動教育教學改革、提升學生高階思維能力和復雜問題解決能力的有力“抓手”。[2]在此背景下，研究教育領域的深度學習具有重要的意義。本研究借助CiteSpace可視化分析工具，對中國知網(CNKI)數據庫中有關教育技術核心期刊論文進行分析，梳理國內2011—2021年教育領域深度學習的研究熱點與發展趨勢，為深度學習的進一步研究提供參考。

一、研究設計

借助CiteSpace 5.6.R5可視化分析工具，采用文獻計量分析法，基于關鍵詞知識圖譜、關鍵詞聚類、突現分析等對文獻進行可視化分析，并結合文獻資料全面梳理2011—2021年教育領域深度學習的研究熱點與發展趨勢。

在中國知網(CNKI)數據庫中對教育技術核心期刊進行高級檢索，檢索主題詞是“深度學習”，檢索時間范圍是2011年1月1日至2021年12月31日，在檢索結果中再設定文獻來源“中國電化教育”“電化教育研究”“中國遠程教育”“現代教育技術”“遠程教育雜志”“開放教育研究”“現代遠程教育研究”“現代遠距離教育”。在檢索結果中剔除會議通知、論文征集等與主題不符的文獻，最終得到347篇論文作為研究樣本。

二、研究現狀

(一)發文量和走勢

通過發文量和走勢可在一定程度上了解國內教育領域深度學習的研究發展趨勢。發文量及走勢如圖1所示，由圖1可知，2011年至2014年國內深度學習研究處于平緩起步狀態。2010年韋鈺對學習科學進行了較早的定義，認為學習科學是研究學習者和學習過程的多學科交叉前沿領域，它的誕生為教育提供了很多新的研究視角。[3]焦建利等人指出，學習科學領域探討深度學習是如何發生的以及如何設計深度學習，最終培養學生深度概念所必備的技能。[4]在此背景下，教育領域的研究者逐漸開始對學習科學視域下的深度學習開展研究。2015年至2017年的發文量逐年遞增。2012年是翻轉課堂研究的元年，經歷了幾年的實踐應用后，研究者發現翻轉課堂不能只停留在流程上的逆序翻轉，要避免翻轉課堂實施存在形似而神不似的現象，因此研究者開始將有關翻轉課堂、混合學習等新型教學形式的研究向深度學習研究滲透，達成深度學習目標，因此這個階段的發文量呈快速上升趨勢。2018年至2021年的發文量呈現平緩上升趨勢。2017年發布的《新一代人工智能發展規劃》，2018年發布的《高等學校人工智能創新行動計劃》等文件提到要加快人工智能在教育領域的創新應用，推動人工智能與教育深度融合，使深度學習成為人工智能領域的研究前沿，這給深度學習的發展與研究帶來了契機。

圖1 發文量和走勢

(二)研究熱點

為了解當前教育領域深度學習研究熱點，將CiteSpace的節點設置為關鍵詞，選取時間范圍是2011年1月至2021年12月，TopN=50，運行CiteSpace生成關鍵詞知識圖譜，出現頻次較高的前十個關鍵詞分別是深度學習、人工智能、翻轉課堂、學習分析、在線學習、機器學習、MOOC、網絡學習空間、混合學習和教學設計，這在一定程度上反映了深度學習在發展過程中的研究重點。在此基礎上，對關鍵詞進行聚類分析，聚類結果如圖2所示，Q值為0.898，S值為0.9856，代表聚類結構是合理的。結合聚類結果和對文獻資料分析，可得出當前國內教育領域深度學習的熱點研究包括深度學習基礎理論研究、深度學習過程與方法研究、深度學習在實踐教學中的應用研究和深度學習在人工智能領域的應用研究。

圖2 關鍵詞聚類知識圖譜

1.深度學習基礎理論研究

深度學習的內涵、特征、理論基礎等是深度學習研究的基礎問題，也是開展深度學習研究與教學實踐的基礎。焦建利等人指出，深度學習是一種基于理解的學習，它強調學習者批判性地學習新思想和知識，把它們納入原有的認知結構中，將已有的知識遷移到新的情境中，從而幫助制訂決策、解決問題。[4]張浩等人指出，深度學習是一種主動的、批判性的學習方式，也是實現有意義學習的有效方式，具有注重批判理解、強調信息整合、促進知識建構、著意遷移運用、面向問題解決等特征，他們從建構主義理論、分布式認知理論和元認知理論的角度探析了深度學習的發生機制及促進策略，對深度學習的進一步研究具有重要的指導意義。[5]胡航等人基于認知和學習心理理論解析深度學習發生過程，依據CTCL研究范式，構建了深度學習認知模式和深度學習產生機理模型，并從分布式認知角度進行了理論闡釋，豐富并發展了深度學習理論體系。[6]段金菊等人指出，深度學習是一種有意義的學習，且是一種主動學習，并構建了學習科學視域中的e-Learning深度學習分析框架模型，從深度學習環境、過程、結果和情感體驗四個方面探討如何促進深度學習的有效發生。[7]目前，對深度學習的基礎理論研究雖然取得了一定的成果，在深度學習領域具有一定的影響力，但是目前還沒有形成系統的基礎理論研究體系。

2.深度學習過程與方法研究

隨著教育教學改革的不斷深入，翻轉課堂、混合學習等學習方式要求學生能夠深度理解知識內涵，能夠解決復雜問題等，這與深度學習的旨趣相一致，進一步推動了深度學習的發展。深度學習過程與方法研究主要是從深度學習策略、深度學習評價、深度學習資源、深度學習模式和深度學習教學設計等方面對深度學習進行多視角研究，旨在促進深度學習和培養學生深度學習能力。段金菊構建了深度學習交互層次模型，并以此為依據，深刻剖析了e-Learning環境下促進深度學習的學習策略。[8]張浩等人構建了深度學習多維評價理論體系，從認知、思維結構、動作技能和情感四個維度共同為全面評價深度學習效果提供理論指導。[9]謝幼如等人系統構建了智能時代基于深度學習的課堂教學設計框架、 設計內容、設計方法與評價體系，其研究表明基于深度學習的課堂教學設計能夠培養學生知識遷移能力和問題解決能力。[10]曾明星等人構建了由SPOC翻轉課堂、DELC深度學習過程、SPOC對深度學習的支持所構成的深度學習模式，使學生達到對知識的深度理解，提高高階思維能力。[11]目前，對深度學習過程與方法的研究，基本上停留在理論研究層面，缺乏實證研究。

3.深度學習在實踐教學中的應用研究

深度學習在實踐教學中的應用研究主要依托現代信息技術，結合翻轉課堂、混合學習和MOOC等多種創新教學形式開展實踐教學研究，培養學生的高階思維能力和復雜問題解決能力，為深度學習研究提供了新的研究視角。陳明選等人從課前自我理解、課上分享理解、課后反思理解和課終遷移應用四個方面設計促進研究生深度學習的翻轉課堂，其結果表明，要顯著增強深層學習動機與學習投入，深化深度學習策略的應用。[12]李志河等人基于“Photoshop平面設計”課程進行翻轉課堂教學實踐，研究結果表明，溝通交流、知識加工水平、反思評價水平是影響深度學習的主要因素。[13]丁永剛等人提出了基于SPOC的翻轉課堂2.0教學模式，研究結果表明，該模式能有效促進學生高階思維能力的形成。[14]黃志芳等人以深度學習理論為指導，構建了面向深度學習的“3*3混合式學習模式”，研究結果表明，該模式有利于知識的深層次掌握、高階能力的提升以及情感的升華。[15]目前，深度學習在實踐教學中的應用研究越來越廣泛，但是多數研究是基于個案的，沒有與具體學科特點結合起來，形成深度學習與具體學科的實踐融合路徑。

4.深度學習在教育人工智能領域的應用研究

深度學習在教育人工智能領域的應用研究主要聚焦兩個方面：一是探索人工智能與教育教學的深度融合路徑，推動教育教學改革，促進深度學習。梁迎麗等人分析了人工智能教育應用的現狀及典型特性，歸納并構建了人工智能與教育的融合創新發展體系，旨在為我國人工智能與教育的融合發展提供理論指導。[16]孫婧等人指出，合理利用人工智能技術推動教育教學改革，要開創教師培養新機制、建構新型教學模式和新型學習方式、制訂多重培養目標，發展學生的高階思維能力，促進深度學習。[17]二是基于深度學習的人工智能技術在教育領域的實踐應用。教育大數據、深度學習、機器學習、學習分析等先進技術的深入發展，加快并拓展了人工智能在教育領域的應用。黃甫全等人系統地探索了雙師課堂課程開發促進深度學習的效應以及雙師課堂課程開發促進深度學習的內在機理，以期為雙師課堂課程的適切開發提供新思路。[18]牟智佳以智能教育云服務平臺為實體依托，以人工智能技術為支撐，設計了基于人工智能技術的智能教育云服務平臺系統，推送個性化學習內容、生成個性化學習路徑、評價個性化學習，以期實現自我導向的有意義學習。[19]鄭勤華等人指出，人工智能技術的教育應用要構建出清晰的評量、匹配和干預規則，讓基于深度學習的人工智能技術為教育教學的支持和服務提供指導。[20]

三、研究趨勢

突現詞是指在一定時間內出現次數較多的研究主題，通過分析突現詞可以預測該領域研究的發展趨勢。本文對深度學習研究領域的主題共現網絡進行突現詞分析，并結合文獻資料，可將國內教育領域深度學習研究趨勢劃分為三個階段，以進一步厘清深度學習在不同時期的發展趨勢。

(一)早期研究前沿

早期研究前沿主要是指在2011年開始突現的關鍵詞所反映的研究主題，該階段形成了學習科學這一明顯的突現主題。焦建利等人指出，學習科學研究領域旨在探討深度學習是如何發生的，并以此指導如何設計深度學習，最終培養學生深度概念理解所必備的技能。[4]段金菊等人指出，深度學習將成為學習科學領域的重要研究議題。[7]學習科學領域研究的不斷深入在一定程度上推動并加快了深度學習研究的發展。早期對深度學習的研究可以歸納為兩個方面：一是從學習科學的角度探討深度學習的理論依據，揭示深度學習的發生機制和環境條件；二是在學習科學視域下重塑課堂和教學環境，包括構建深度學習框架模型、變革信息化教學方式、創新教學設計理論、設計深度學習策略和構建數字化學習環境，多角度、多維度探討如何更好地促進學習，使學生能夠在真實的情境中更有效地進行深度學習。

(二)中期研究前沿

中期研究前沿主要是指突現時間在2012年至2018年的關鍵詞所反映的研究主題，該階段深度學習研究涉及的主題詞有高階思維、翻轉課堂、MOOC、混合學習和網絡學習空間。高階思維是深度學習的核心特征，發展高階思維能力有助于實現和促進深度學習。[5]隨著現代教育理念的不斷更新和現代信息技術的快速發展，混合學習為深度學習的有效實施提供了有力的支持。翻轉課堂是一種新型的混合學習形式，吸納了MOOCs的優勢和特點，實現了教學流程的逆序創新，其實踐本質是提高學生的知識遷移能力和復雜問題解決能力，促進深度學習。通過梳理文獻資料，該階段研究主要是依托翻轉課堂、混合學習、MOOC等新型教學形式和教學資源，聚焦利用網絡學習空間等技術對深度學習開展多視角研究，很多研究構建了深度學習模式和深度學習場域，完善教學組織過程，提出要充分利用面對面師生交流，培養學生的問題解決能力，提升高階思維能力，促進學生的深度學習，改善教學效果。

(三)最新研究前沿

最新研究前沿是指2019年至2020年的關鍵詞所反映的研究主題，該階段的深度學習研究聚焦人工智能。2017年發布的《新一代人工智能發展規劃》指出，人工智能時代呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操縱等新特征。[21]2018年發布的《高等學校人工智能創新行動計劃》指出，要加快人工智能在教育領域的創新應用，不斷推動人工智能與教育深度融合，為教育變革提供新方式。[22]何克抗指出，人工智能將對教育領域產生極為深刻的影響。[23]在此背景下，深度學習成為人工智能教育研究領域的前沿和熱點，促使人工智能與教育教學的深度融合，促進深度學習。通過梳理文獻，該階段的研究主要聚焦人工智能的教育應用與實踐、教育人工智能，通過合理利用基于深度學習的人工智能技術推進教育教學改革，促進教育公平，發展學生的高階思維能力，促進深度學習，實現教育個性化。

四、研究建議

(一)完善深度學習理論體系研究

深度學習基礎理論是開展深度學習研究和教學實踐的基礎。目前，研究者對深度學習基礎理論的研究仍處于探索階段，還沒有形成系統的理論體系。深度學習是隨著學習科學研究領域的興起開始受到關注的，對深度學習的認識和理解是建立在多種學習理論的基礎之上的。[4]因此，研究者應從學習科學和學習理論的視角出發，結合教育學、心理學、計算機科學等眾多學科理論，建立系統的深度學習理論體系，這對深度學習的深入研究具有重要的理論指導意義。

(二)重視深度學習過程與方法的實證研究

深度學習追求高階思維能力和復雜問題解決能力的提升，研究者應從深度學習策略、深度學習評價、深度學習資源、深度學習模式和深度學習教學設計等方面加強對深度學習過程與方法的多視角研究，重視實證研究，在實證研究中凝練并提升理論研究成果，讓研究成果有效促進深度學習的發生和學生深度學習能力的提升。

(三)探索深度學習與學科教學的實踐融合路徑研究

梳理相關研究可知，結合翻轉課堂、混合學習和MOOC等多種創新教學形式開展實踐教學，能夠取得良好的教學效果，促進深度學習。但是多數研究是基于個案的，沒有與學科教學結合起來，應用性不足。國外有研究表明，不同學科背景下深度學習的具體表征、促進策略和應用成效不盡相同。[24]研究者應該結合具體學科教學的特點，明確不同學科對深度學習的具體要求，探索深度學習與學科教學的實踐融合路徑，形成具有學科特色的創新實踐模式，促進深度學習在學科教學中的廣泛應用。

(四)推動人工智能在教育領域的創新應用研究

深度學習是人工智能領域的研究前沿，通過合理利用基于深度學習的人工智能技術推進教育教學改革，能夠發展學生的高階思維能力和復雜問題解決能力，促進深度學習，實現教育個性化。研究者應進一步將人工智能與教育教學深度融合的理論研究與實踐應用結合起來，拓展人工智能在教育領域的應用形態，解決教育教學改革過程中存在的具體問題，推動人工智能在教育領域的創新應用。