線上個性化教學的提升策略：深度學習的視角

孟亞玲，賀佳欣，黃 武

一、引言

2021年7月24日中共中央辦公廳、國務院辦公廳發(fā)布的《關于進一步減輕義務教育階段學生作業(yè)負擔和校外培訓負擔的意見》中明確提出，要堅持學生為本、健全作業(yè)管理機制、減輕學生的負擔以及做強做優(yōu)免費線上學習服務等，[1]如何利用在線教育減輕義務教育階段學生的課業(yè)負擔已成為公眾日漸關注的教育問題。疫情期間，全球范圍內(nèi)中小學生全面體驗了在線教育，具有一定的在線學習經(jīng)驗，完成了疫情期間的學業(yè)任務，說明在線教育具有一定的優(yōu)勢。但是，傳統(tǒng)教育已歷經(jīng)漫長的發(fā)展過程，各方面都較為成熟，而在線教育仍處于起步階段，其教學質(zhì)量對學生深度學習的影響還有待研究。我國在線教育的基礎設施較好，通過在線教育，教師的信息技術能力有了很大提高，因此在線教育的應用條件也相對成熟。部分地區(qū)學校教師通過智慧平臺建立線上個性化題庫資源，對學生進行個性化推送，對學有余力的學生多推送一些難度較大的題目以提升能力，對需要幫助的學生多提供基礎型題目以滿足基本學習要求，逐層推送提高類題目，最后再進行查漏補缺。這樣既減輕了學生練習的負擔，提高了學習效率，同時也減輕了教師的負擔，減少不必要的備課時間。在線教育中的教育質(zhì)量與工具資源的利用有關，但工具資源不能代表教育資源全部，還包括人力資源。人力資源才是教育資源的核心。[2]教師自身教學方式及內(nèi)容的創(chuàng)新對學生的深度學習水平有一定的影響。基于此，如何促進學生深度學習，提升教學質(zhì)量，保證在線教育環(huán)境下個性化教學的成效成為亟待解決的問題。本研究的樣本學校通過利用智慧平板教學系統(tǒng)對在校生實施個性化教學，讓學生能夠利用教師錄制的校本課程資源與開放資源學習，且能夠?qū)W生的個體差異進行橫、縱向分析，從而開展有針對性的教學。為全面了解中學生線上個性化教學與深度學習現(xiàn)狀，本文從深度學習視角，以參與在線學習的學生為對象，運用問卷調(diào)查與統(tǒng)計分析的方法，深入剖析二者間的關系，并提出線上個性化教學的提升策略，以期更好地推動線上個性化教學的發(fā)展，提升在線教育中學生的學習質(zhì)量。

二、研究綜述

(一)個性化教學研究現(xiàn)狀

關于個性化教學，國外可以追溯到蘇格拉底的“助產(chǎn)術”，表現(xiàn)在其提問的方式。蘇格拉底認為，通過討論可以實現(xiàn)對事物的認識從具體到抽象，從特殊到普遍，一步步逐漸深入，最后得出正確認識。[3]在這個引導過程中，教師針對學生的特點，啟發(fā)學生的思想。國內(nèi)關于個性化教學思想的溯源是孔子在《論語》中提到的教學方式，根據(jù)弟子的不同個性特征分別進行教學。

在內(nèi)涵研究方面，李如密等人對個性化教學的本質(zhì)與內(nèi)涵進行了界定，提出個性化教學是教師以個性化的教為手段，滿足學生個性化的學，并促進個體人格健康發(fā)展的教學活動。[4]鄧志偉認為，個性化教學意味著尋求各種不同的變體和途徑，兼顧每個人的個性特點以實現(xiàn)一般的培養(yǎng)目標。[5]綜上所述，個性化教學是指教師針對學生的特點進行有針對性的教學。

在模式研究方面，較多研究致力于新型模式的構建。甘曉雯等人通過分析MOOC個性化教學現(xiàn)狀及不足，利用分層教學法促進MOOC教學更具個性化，提出基于MOOC平臺的個性化教學模式。[6]王庭波等人以個性化教學實踐為基礎，根據(jù)學生的學習差異，構建了個性化教學五種主要的教學模式，即集體指導補充模式、學習進度模式、學習起點模式、學習順序模式、課題選擇模式，并對每種模式的具體操作流程進行了梳理。[7]

在評價研究方面，多數(shù)研究以教師為行為主體開展個性化教學現(xiàn)狀調(diào)查。盛影瑩等人依據(jù)教師對個性化教學的自我感知，采用調(diào)查研究法對所在地區(qū)各學校教師進行問卷調(diào)查，分析個性化教學研究現(xiàn)狀。[8]王中華等人提出個性化教學的必要性，分析了所在學校個性化教學實施的阻礙因素，并提出問題解決的相關對策。[9]基于此，本研究以學生為主體，關注學生感知到的個性化教學支持現(xiàn)狀，從教學過程關鍵環(huán)節(jié)入手，了解該地區(qū)個性化教學現(xiàn)狀。

(二)深度學習研究現(xiàn)狀

深度學習最初誕生于人工智能領域，是一種算法思維，其核心是對人腦思維深層次學習的模擬，通過模擬人腦的深層次抽象認知過程，實現(xiàn)計算機對數(shù)據(jù)的復雜運算和優(yōu)化。[10]

在內(nèi)涵研究方面，國外Ference Marton和Roger Saljo最早開啟對深度學習本質(zhì)的研究，二人對大學生在完成大量散文閱讀任務時的學習過程進行了分析，提出深度學習的本質(zhì)是主體集中精力研究什么是符號(即話語是關于什么的)，深度學習對應的是淺層學習，淺層學習是主體專注于符號(即話語本身或?qū)ζ涞幕貞?。[11]國內(nèi)學者也對深度學習作出了界定，何玲與黎加厚認為，深度學習是在理解的基礎上，學習者能夠批判地學習新思想和事實，并將它們?nèi)谌朐械恼J知結構中，能夠在眾多思想間進行聯(lián)系，并能夠?qū)⒁延械闹R遷移到新的情境中，作出決策和解決問題的學習。[12]段金菊提出，深度學習的發(fā)生需要學生進行新舊信息的整合，即概念交互，并在學習過程中介入反思和元認知的參與，以達到高階思維。[13]總之，深度學習是學習者在學習過程中主動反思新舊知識間關聯(lián)，于頭腦中建立知識結構體系，從而運用在實際生活中的一種有意義學習。

在模式研究方面，較多研究為深度學習理論下教學模式的提出。王永花基于深度學習理念，依據(jù)美國學者Eric Jensen和LeAnn Nickelsen提出的深度學習路線，運用混合學習模式開展了教學實踐，并總結了在混合學習模式下使學習者達到深度學習的有效策略。[14]張國榮提出了基于深度學習的翻轉(zhuǎn)課堂教學模式，是在深度學習理論的指導下，依據(jù)美國學者提出的深度學習路線，運用翻轉(zhuǎn)課堂模式開展了教學實踐研究，最終總結出在翻轉(zhuǎn)課堂模式下使學習者達到深度學習的有效策略，創(chuàng)新教學內(nèi)容、教學方法和教學流程等來適應深度學習的要求。[15]

在評價研究方面，國內(nèi)研究聚焦深度學習評價體系的構建。張治勇等人認為，學習性評價是深度學習的有效路徑，其主要目的是為了改善表現(xiàn)和促進學習，提高學生的學習能力、實踐能力和創(chuàng)新能力，從而指向深度學習。[16]張浩等人將深層學習的認知目標與布魯姆認知目標相對應，深度學習對應應用、分析、評價與創(chuàng)造，淺層學習對應記憶與理解目標層次，并提出如何用SOLO分類法進行深度學習的評價，構建了認知、思維結構、動作技能和情感四位一體的深度學習評價體系。[17]基于此，本研究以教育目標分類理論、沉浸理論與建構主義理論為基礎，從認知與情感層面測量學生的深度學習成效。

綜上所述，學者們從多個維度對個性化教學與深度學習進行研究，但仍存在一些不足。在研究主體上，研究者主要針對教師對個性化教學的應用現(xiàn)狀進行了分析，缺乏對學生主體的關注；在研究內(nèi)容上，關于深度學習測評量表應用的研究較為缺乏。因此，本研究將以學習者為中心，在分析文獻綜述的基礎上，通過分析在線教育中個性化教學對深度學習的影響，從深度學習視角提出線上個性化教學的提升策略，也期望為其他相關實踐研究提供借鑒與啟示。

三、研究設計

(一)研究對象與數(shù)據(jù)收集

本研究從2021年8月15日至8月23日進行了正式的問卷調(diào)查工作，選取我國湖南省長沙市某中學已參加過在線教學并還在繼續(xù)的高二與高三年級共525名學生為研究對象。調(diào)查通過問卷星平臺設計問卷并于微信中發(fā)放，共收回問卷525份，剔除無效問卷后，有效問卷為459份，有效率為87%。

(二)數(shù)據(jù)分析方法

本研究主要采用軟件SPSS26.0作為數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計分析工具。首先對收集的數(shù)據(jù)做基礎的描述性統(tǒng)計和探索性因子分析；其次利用軟件自帶多元線性回歸分析自變量與因變量間的擬合度及貢獻度大小，探明在線教育中個性化教學對中學生深度學習水平的影響關系；最后對各控制變量在深度學習、高級思維和沉浸體驗三個維度上表現(xiàn)出來的差異進行獨立樣本t檢驗與單因素方差檢驗。

(三)問卷設計

調(diào)查問卷主要包含三部分內(nèi)容：第一部分是個人基本信息(控制變量)，第二部分是個性化教學現(xiàn)狀量表，第三部分是深度學習量表。

1.控制變量

通過深入了解研究對象如何利用智慧平板教學系統(tǒng)實施個性化教學，研究共編制8個題目，包括：性別，年級，日在線學習時長，每天在個性化題庫中練習的數(shù)量，在線學習中主要參與的學習場景(課前、課中、課后)，最積極參與的在線學習種類(高效交互、學考復習、自學課程、自主做題)，參與在線學習的學習方式，在線學習中學習效果的自我感知。

2.個性化教學量表

表1 個性化教學量表

個性化教學量表從學習者角度出發(fā)，測量在線教學活動中學生感知到的學校個性化教學支持情況。如表1所示，量表主要依據(jù)已有研究中上海市靜安區(qū)教育學院的鄧敏等人編制的個性化教學實施現(xiàn)狀調(diào)查量表。[18]該量表已在上海市靜安區(qū)進行過深入調(diào)查，具有一定的可信度，且在本研究中分析的信效度也較好，研究采用該量表來判斷研究樣本學校個性化教學實施現(xiàn)狀。考慮到研究對象及學校的實際情況，本研究選取了其中學生量表的18個題項，并根據(jù)學生的認知程度對其進行適當改編，其中，量表分為目標策略與評價創(chuàng)造兩個維度。目標策略維度中改動的題項，如“可以通過在線學習平臺了解自己的優(yōu)勢與不足”；評價創(chuàng)造維度中改動的題項，如“在線學習平臺提供個性化學習資源(課程或資料)”。

3.深度學習量表

深度學習量表以學生為主體，測評在線教育中學生的深度學習成效。量表借鑒中央電化教育館宋佳等人編制的深度學習量表，[19]如表2所示。該量表已被證明能夠有效測量在線教育中學習者的深度學習成效，有較好的信效度，且在本研究中分析的信效度也較好，適用于測量在線學習者的深度學習成效。量表由高級思維、沉浸體驗兩個維度共18個題項構成，研究保留原有量表的結構，僅將題項的文字表述進行了修訂，以便將“在線學習者深度學習”明確限定為“中學在線學習者深度學習”。例如，將原題“我對信息、他人的觀點加以判斷和評估”修訂為“我會對其他同學的觀點加以評價”。

表2 深度學習量表

除了控制變量，本研究中所有量表題項均采用五級李克特量表形式測量，要求被試根據(jù)每個題項描述的情況與其在具體教學情境中的實際學習情況的符合程度進行評分，從1到5，符合程度依次增強，分別為非常不符合、不太符合、難以判斷、比較符合、非常符合。如在深度學習量表中，得到的分數(shù)愈高，表明學生當前在線教學活動中的深度學習水平愈高。

(四)信效度分析

本研究對個性化教學量表和深度學習量表進行了Cronbach′s Alpha信度檢驗，結果顯示，問卷的整體內(nèi)部一致性α系數(shù)為0.959。兩個量表的信度系數(shù)分別為：個性化教學0.919，深度學習0.950。各個維度的信度系數(shù)分別為：目標策略0.873，評價創(chuàng)造0.855，高級思維0.929，沉浸體驗0.943。吳明隆在綜合多位學者對信度分析的看法后總結道：問卷中分層面最低的內(nèi)部一致性α系數(shù)要在0.50以上，最好能高于0.60，而整體量表最低的內(nèi)部一致性α系數(shù)要在0.70以上，最好能高于0.80。[20]因此，此份問卷的整體信度與各分維度的信度都達到標準，信度良好。

效度代表問卷的準確與有效，因維度的各題項均參考并改編自國內(nèi)已得到高度認可量表的題目，因此具有較好的內(nèi)容效度。研究基于SPSS 26.0軟件對問卷進行了探索性因子分析的效度檢驗，分析顯示問卷總體的KMO值為0.956，卡方值為11702.205，且Sig值為0.000。同時各測量子維度KMO值均大于0.7(分別為0.855、0.897、0.928、0.932)，且在0.00上顯著，說明問卷適合因素分析，效度良好。

四、數(shù)據(jù)分析

(一)在線學習者感知個性化教學的整體水平

為了解學生感知到的個性化教學現(xiàn)狀，對個性化教學量表各維度進行描述性統(tǒng)計分析，結果如表3所示。從表中可以發(fā)現(xiàn)，個性化教學維度的均值為3.52，但標準差為0.67，說明學生感知到的學校個性化教學實施情況處于中等水平，但被試間差異較大。因此，學校在智慧教育平板應用下的個性化教學各方面還需要進行相應的提升。

表3 在線學習者感知個性化教學的描述性統(tǒng)計

在學生感知個性化教學的目標策略與評價創(chuàng)造維度，均值分別為3.68、3.39，均低于4分，而標準差達到了0.73與0.7分。說明學校的個性化教學中目標策略層面略高于評價創(chuàng)造層面，其對學生提供的創(chuàng)造性空間還不足夠，應在日常學習交流中多鼓勵學生發(fā)散思維，提升創(chuàng)新思維。

(二)在線學習者深度學習水平的基本情況

為了解學生的深度學習水平，對深度學習量表各維度進行描述性統(tǒng)計分析，結果如表4所示。從中發(fā)現(xiàn)，學校利用智慧平板進行個性化教學，學生整體深度學習水平的均值為3.62，標準差為0.71。說明學生的深度學習水平處于中等水平，但被試間差異較大。這也表明教師應該注重培養(yǎng)學生的深度學習思維，學習知識不僅僅停留在淺層學習上。

表4 在線學習者深度學習的描述性統(tǒng)計

在學生深度學習水平的高級思維與沉浸體驗維度，均值分別為3.76、3.41，均低于4分，而標準差為0.69與0.9分。說明學生的深度學習水平中高級思維維度略高于沉浸體驗維度，表明學生對于學習過程中的沉浸體驗還不夠高，教師可以在智慧教育平板中加入一些小問答游戲或者利用其他學生感興趣的方式，提高學生學習興趣，增強沉浸體驗，提升教學效果。

(三)個性化教學對深度學習水平的影響關系

1.個性化教學與深度學習的相關性分析

為了解個性化教學與深度學習之間的關系，研究對數(shù)據(jù)進行了皮爾遜積差相關分析，結果如表5所示。由表中數(shù)據(jù)可以看出，學生的個性化教學中目標策略、評價創(chuàng)造維度與深度學習中高級思維、沉浸體驗維度均呈現(xiàn)顯著相關，且總維度個性化教學與深度學習也顯著相關。這說明學生的深度學習水平與智慧平板系統(tǒng)實施的個性化教學相關性顯著，個性化教學實施的情況越好，學生的深度學習水平越高。

表5 個性化教學與深度學習的相關性分析(N=459)

2.個性化教學對深度學習水平影響的多元線性回歸分析

為了解兩個影響因素目標策略與評價創(chuàng)造對學生深度學習水平的影響關系，本研究采用多元線性回歸的方法進行分析。將兩個影響因素作為自變量，深度學習作為因變量，獲得各因素對因變量的貢獻度大小，從中看到各因素的重要程度大小以及排名，分析結果如表6所示。

計算所得的多元線性回歸模型：深度學習=0.964+0.3*目標策略+0.459*評價創(chuàng)造。

表6 多元線性回歸分析結果

由表6數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，影響因素目標策略和評價創(chuàng)造的P值均小于0.001，說明顯著性良好；評價創(chuàng)造維度的t值大于目標策略維度，說明評價創(chuàng)造對于學生深度學習水平的影響重要性程度大于目標策略。多元線性回歸方程的方差分析和F檢驗結果如表7所示。

表7 回歸方程方差分析和F檢驗結果

由表7數(shù)據(jù)看出，模型的回歸平方和為120.722，殘差平方和為112.373，總平方和為233.095，統(tǒng)計量F=244.939，P<0.001。說明至少一個自變量的回歸系數(shù)不等于0，該回歸模型是有意義的。為檢驗模型對樣本觀測值的擬合程度，對模型進行檢驗，結果如表8所示，可以看出R=0.720，R2=0.518，說明模型的擬合度效果比較好。

表8 回歸方程擬合總結果

3.在線學習者深度學習水平的差異特征

為探討深度學習水平在性別、年級等控制變量上的差異，本研究采用獨立樣本t檢驗進行分析。對深度學習水平于在線學習時長、個性化題庫練習數(shù)量、學習場景、學習種類、學習方式與學習效果自我感知因素等控制變量上的差異，研究采用單因素方差分析。

通過獨立樣本t檢驗分析發(fā)現(xiàn)，學習者深度學習水平與性別無顯著差異(雙尾概率P=0.63>0.05)，即性別不是影響深度學習的主要因素。在具體的兩個維度上，高級思維(雙尾概率P=0.55>0.05)和沉浸體驗(雙尾概率P=0.80>0.05)與性別無顯著差異。學習者深度學習水平與年級無顯著差異(雙尾概率P=0.52>0.05)，即年級不是影響深度學習的主要因素。在具體的兩個維度上，高級思維(雙尾概率P=0.30>0.05)和沉浸體驗(雙尾概率P=0.96>0.05)與年級均無顯著差異。

單因素方差分析結果顯示，在線學習時長、學習場景、學習種類、學習方式、學習效果自我感知因素與深度學習水平及其兩個維度的顯著性P值均大于0.05，表明在線學習時長對深度學習及其各維度無顯著影響。

在個性化題庫練習數(shù)量因素上，本研究根據(jù)研究對象的情況，將其分為“10個以下”“10—20個”“20—30個”和“30個以上”四類，運用SPSS 26.0的單因素方差分析對這四類學習者的深度學習水平做差異分析。結果發(fā)現(xiàn)，個性化題庫練習數(shù)量不同的學習者在深度學習及其各維度上的P值分別為0.001、0.002、0.001，表明個性化題庫練習數(shù)量在深度學習及其高級思維、沉浸體驗兩個維度存在顯著差異。進一步分析事后檢驗與平均值圖發(fā)現(xiàn)，在個性化題庫中練習越多的學習者其深度學習水平及高級思維水平越高，個性化題庫中練習數(shù)量為30個以上的學習者沉浸體驗水平高于練習數(shù)量為20—30個的學習者，練習數(shù)量為10—20個的學習者沉浸體驗水平高于練習數(shù)量為10個以下的學習者。

圖1 深度學習平均值圖

圖2 高級思維平均值圖

圖3 沉浸體驗平均值圖

五、研究結論與提升策略

(一)研究結論

本研究基于疫情期間在線教育中個性化教學與深度學習的問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，系統(tǒng)分析了在線教育中個性化教學對中學生深度學習的影響，得出以下結論。

1.在線教育中學生感知到的個性化教學實施情況與學生的深度學習水平均一般。描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析結果顯示，學生感知到的個性化教學實施情況與各維度都在3—4分間，學生的深度學習水平與各維度也都在3—4分之間，而此份問卷使用的是五級李克特量表，因此評分屬于一般水平。

2.在線教育中個性化教學對深度學習呈現(xiàn)顯著的正向作用，總體上促進了中學生的深度學習，但在維度和層次上表現(xiàn)出差異。根據(jù)相關性分析與多元線性回歸分析結果可知，個性化教學與深度學習具有較為顯著的正相關，個性化教學的兩個分維度都能夠?qū)W生的深度學習水平產(chǎn)生一定的影響，其中評價創(chuàng)造分維度對于學生深度學習水平的影響程度大于目標策略分維度。

3.在線教育中個性化題庫練習數(shù)量可以有效提升學生深度學習的水平。控制變量中各個題項表示的是學校的個性化教學具體實施情況，而根據(jù)單因素方差分析結果得知，其中的個性化題庫能夠很好地提高學生的深度學習水平，尤其是分維度高級思維，完成題量越多，學生的高級思維水平越好。

(二)提升策略

針對調(diào)查結果中學生深度學習水平一般，且個體間差異較大的現(xiàn)狀，本研究認為在線教育中提高學生深度學習水平仍有很大空間，對此提出以下幾種提升策略。

1.以個性化需求為導向，構建教學資源庫

教學資源是教育教學工作開展的基礎，是教育質(zhì)量保證中必須考慮的重要因素，[21]教學資源的構建對提升在線教育質(zhì)量具有重要的價值。一線教師對學生學習習慣情況了解較深，學校及各級教學資源中心應通過為教師提供相關培訓和研修活動, 支持教師參與信息化教學資源開發(fā)，[22]為學生提供更好的資源支架，發(fā)揮在線教育的優(yōu)勢。根據(jù)布魯姆教育目標的分類層次，教師在集體備課時需注重課程的多元化，設計并制作有利于學生學習的個性化校本課程資源，供應良好的資源支架，滿足不同學習水平的學生對學習內(nèi)容的需求。學習是不斷深入的過程，根據(jù)張浩等人提出的布魯姆認知目標與深度學習相對應，教師應根據(jù)二者間的關聯(lián)，充分發(fā)揮網(wǎng)絡技術優(yōu)勢，設計多元化課程，進行差異化推送。如掌握以記憶為中心的知識需要學生淺層學習，對應知道與領會的目標，學生不需要耗費大量精力，教師可以設計較為簡單的課程資源，保證學生學懂即可；而掌握應用類的知識需要學生深度學習，對應的是應用、分析、綜合、評價創(chuàng)造的目標，教師需要合理設計課程資源的各個環(huán)節(jié)，激發(fā)學生學習興趣，引導學生學會遷移應用，在新的情境中解決問題。此外，校方可以購買互聯(lián)網(wǎng)上的教育資源或共享開放資源，促進資源流通，豐富網(wǎng)絡教學資源庫，平臺的網(wǎng)上教學資源管理系統(tǒng)要對資源進行科學化分類，滿足學生對不同類型課程與知識的需求，促進學生的深層次學習。

2.以趣味化學習為導向，強化平臺功能

智慧平板教學平臺是面向?qū)W生創(chuàng)建的，建構趣味化的平臺應用，強化個性化教學的服務功能，能有效提高學生的使用頻率，提升平臺的運作效能。一個完整的網(wǎng)絡教學平臺由四個系統(tǒng)組成：網(wǎng)上教學支持系統(tǒng)、網(wǎng)上教務管理系統(tǒng)、網(wǎng)上課程開發(fā)工具和網(wǎng)上教學資源管理系統(tǒng)，而網(wǎng)絡教學系統(tǒng)又包含適應性超媒體學習、測評系統(tǒng)、師生交互工具、學習管理系統(tǒng)等。[23]其中網(wǎng)上教學支持系統(tǒng)與網(wǎng)上教務管理系統(tǒng)為課程教學提供基礎保障，保證教學順利實施與規(guī)范管理；網(wǎng)上課程開發(fā)工具與網(wǎng)上教學資源管理系統(tǒng)為優(yōu)化教學服務，方便教師備課與減負。為優(yōu)化網(wǎng)絡教學平臺功能，可以從以下幾種途徑出發(fā)：(1)在線教育與傳統(tǒng)教育相比雖能進行遠距離學習，但無法保證良好的溝通體驗，可以利用師生交互工具設計課中的反饋模塊，供學生及時反饋學習困難，與教師進行實時對話，體驗在線教育中的沉浸交互感。(2)在線教育非常考驗學生的自律與自覺，平臺要強化學生感興趣的功能，滿足其個性化愛好。相關研究表明，將游戲融入學習過程中更能吸引學生注意力，提高學生學習效果。[24]在測評系統(tǒng)中引入如排行榜、積分、反饋表情包、虛擬形象、倒計時、音效等游戲元素，[25]包括提供闖關類的學習游戲如游戲化答題、調(diào)查或測驗等。(3)關于網(wǎng)絡課程資源的學習，應完善平臺學習管理系統(tǒng)，充分了解學生個別需求及興趣點，差異化推送內(nèi)容，提高學生的沉浸式體驗，促進知識的深層次理解。如此強化平臺的趣味化功能將對學生學習興趣與深度學習水平的提高有重要意義。

3.提升教師在線深度教學能力

在線教育中教師自身素質(zhì)與深度教學能力是提升學生深度學習水平、提高教學效果的首要條件。教學活動中教與學相互聯(lián)結、相互支撐，教學的深度化有利于促進學習的深度化，課堂是學生獲取知識的主要渠道，教師是在線教學活動的實施者，教師的教學方式方法會直接影響學生的深度學習效果。[26]為提升教師在線深度教學能力，可以從以下幾種途徑著手：(1)為順應新時代對教師的要求，相關教育部門應組織大規(guī)模的教師在線教學與深度學習培訓活動，提升在線教育中教師的勝任力，促進教師對深度學習的認識并應用于教學活動中，進行深度教學。(2)為發(fā)揮優(yōu)秀教師的示范引領作用，學校需定期選派教師去示范學校考察交流，學習優(yōu)秀教師在教學中用到的新技術、新方法，在自身教學中有意識地引入深度學習，層層遞進開展教學，鼓勵學生深入思考問題，提升教學質(zhì)量。(3)教師教學能力主要包括師德、教師專業(yè)知識與能力，教師能力又分為教學、教研、科研、現(xiàn)代教育技術掌控與使用能力。[27]教師要靈活運用教學策略，提升自身教學能力。如采用焦建利教授所提出的3—2—1反思教學策略，即三個疑問、兩個心得、一點不同意見，學生在課后掃碼即可獲得反思框架，在不斷反思中促進自身批判性思維與深度學習水平的提升。