基于深度學習的數字化教學資源建設及應用實踐

【摘 要】在當前信息化社會背景下，數字化教學資源已成為現代教育體系不可或缺的重要組成部分。深度學習能夠助力構建更加豐富多元、情境化且具有高度互動性的教學資源。基于深度學習的數字化教學資源不僅有力地支撐了課堂教學改革，也有助于打破地域界限，促進優質教育資源的共享，對于推進教育公平與教育質量的整體提升具有重要的現實意義和戰略價值。

【關鍵詞】深度學習；資源建設；應用實踐

【中圖分類號】G434" "【文獻標志碼】A

【論文編號】1671-7384（2024）05-079-03

在當前信息化社會背景下，教育數字化勢不可擋。數字化教學資源作為信息技術與教育教學深度融合的產物，已經成為現代教育體系不可或缺的重要組成部分。隨著大數據、云計算和人工智能技術的發展，深度學習作為AI領域的核心技術之一，為數字化教學資源的建設和應用提供了全新視角和無限可能。

數字化教學資源的發展現狀與問題分析

數字化教學資源是指利用現代信息技術，將知識內容進行數字化處理，通過視頻、音頻、動畫、圖片、文字等形式組織內容，生動而全面地展現給學生學習的知識系列。

數字化教學資源已經從傳統的電子文檔、PPT擴展到包含交互式模擬實驗、虛擬現實（VR）、增強現實（AR）等多元化的形式。深度學習、大數據等先進技術被廣泛應用在教育資源建設中，以實現個性化推薦和智能生成。開放教育資源（OER）作為共享文化的一部分，在全球范圍內得到了迅速推廣。特別是疫情時期，許多教學活動改為在線化，大量免費優質的數字化教學資源得以創建和傳播。翻轉課堂與混合式學習的廣泛應用，使得數字化教學資源發展更加迅速。

數字化教學資源盡管數量眾多，但質量并不均衡。部分資源通過教師個人或機構直接發布，缺乏科學性、系統性和針對性。信息技術飛速發展，教師和學生對新技術的接受能力也無法一概而論。此外，由于硬件設施的差異性，不同地區和學校之間獲取和利用高質量數字化教學資源的機會并不均等。因此，數字化教學資源的開發和應用雖然取得了顯著進展，但在實施過程中仍面臨諸如資源質量、技術應用以及公平性等諸多挑戰。

基于深度學習的數字化教學資源建設

1.深度學習的優勢

傳統的教學資源受限于形式單一、更新滯后、個性化不足等問題，難以滿足現代社會對教育質量提升及教育資源均衡分配的需求。而基于深度學習的數字化教學資源建設，則可以實現資源內容的智能化生成、精準匹配以及動態優化，大大提升了教學效率和效果。

首先，深度學習能夠助力構建更加豐富多元、情境化的教學資源，根據學生個體差異進行智能推薦，推動個性化教學實施，從而有助于解決“一刀切”式教學帶來的問題，提高學生的主動參與度和學習動力[1]。其次，通過深度學習模型對海量教學數據進行挖掘分析，教師能夠獲得更精確的教學反饋，改進教學策略，實現精準教學。最后，基于深度學習的數字化教學資源不僅有力地支撐了課堂教學改革，也有助于打破地域界限，促進優質教育資源的共享，對于推進教育公平與質量的整體提升具有重要的現實意義和戰略價值。

2.深度學習技術的選擇與集成

在基于深度學習的數字化教學資源建設中，深度學習技術的選擇與集成至關重要。首先要選擇適合的教學場景模型，如針對個性化推薦采用神經網絡、語音識別使用、圖像分析應用等。然后根據現有軟硬件條件選擇可高效部署的模型，并將其融入平臺架構設計，通過接口實現與其他系統模塊的聯動[2]。

在集成過程中，深度學習模塊作為后臺智能服務提供內容生成、分析等功能，需動態更新優化以適應師生行為變化和新數據輸入。

3.教學資源內容的智能生成與個性化推薦機制設計

在基于深度學習的數字化教學資源建設中，教學資源內容的智能生成與個性化推薦機制設計是關鍵環節。

智能生成方面，利用深度學習技術，如自編碼器、變分自編碼器或生成對抗網絡等模型，對大規模教育數據進行學習和理解，從而生成新的教學內容，包括但不限于知識要點、習題集、個性化課程視頻剪輯等。這些模型能夠捕捉到數據中的復雜模式并創新性地構造出針對性強且高質量的教學材料[3]。

個性化推薦機制設計方面，通過運用深度學習中的協同過濾、矩陣分解、深度神經網絡等方法，構建用戶畫像以精確反映其學習興趣、能力水平及知識結構。系統實時分析學生的行為軌跡、互動反饋以及學習效果，不斷優化推薦策略，實現教育資源的精準匹配和動態推送。

4.資源的質量評價與優化策略

在基于深度學習的數字化教學資源建設中，教學資源的質量評價與優化策略是確保教育資源有效性、吸引力和教育成果的重要手段。首先，利用深度學習模型進行質量評價，通過構建包含多維度特征的學習資源評估體系，如內容準確性、知識結構完整性、互動性以及學生反饋等指標，從大量數據中挖掘潛在的質量關聯模式，據此對各類教學資源進行量化評分。其次，在優化策略方面，深度強化學習等技術可以用于持續改進資源質量[4]。系統通過模擬不同優化方案并觀察其對學生學習效果的影響，不斷調整資源內容、表現形式及組織結構，以使教學效果最優化。

此外，結合教師專家評審、學生滿意度調查等多種手段，深度學習輔助下的迭代優化過程能夠動態適應教學需求變化，確保數字化教學資源始終處于最優狀態，并促進個性化、差異化的高質量教育資源體系建設。

數字化教學資源應用于課堂教學的實踐方案與實施步驟

信息技術學科是一門實踐性很強的課程，利用數字化教學資源相對較多，數字化教學資源在信息技術課堂教學中可以發揮更大的優勢。以信息技術學科教學為例，基于深度學習的數字化教學資源建設在實踐應用中，主要從以下三個方面來考慮。

1.智能教學平臺的設計與開發

智能教學平臺的設計與開發是數字化資源建設的一個核心環節。通過設計智能教學平臺，可以有效提高課堂學習效率[5]。平臺需要具備以下關鍵功能模塊。

對于學生而言，平臺需要具備個性化教學資源管理功能。基于深度學習算法構建內容推薦系統，建立交互式學習環境，根據不同學生的學習情況，智能推送適合的教學視頻、課件、習題等，提高課堂教學有效性。

對于教師而言，平臺需要具備動態學情分析功能。運用大數據技術和機器學習算法實時追蹤并分析學生的學習行為、成績表現等數據，為教師提供精準的教學效果評估報告。通過智能輔助教學工具，如自動批改作業、智能答疑等功能，在減輕教師負擔的同時，及時反饋學生學習情況，助力因材施教。

從區域層面來講，平臺應具備協同教學支持功能。通過搭建云協作平臺，方便區域內的教師共享資源，通過遠程互動工具等實現實時同步授課和跨地域交流研討。

最重要的是，平臺應該具備持續優化迭代的功能。根據學生學習反饋和使用數據不斷優化平臺性能和服務功能，確保智能教學平臺能緊跟教學節奏，適應不斷變化的教學需求。

以我區信息技術學科教學為例，在信息技術學科教學中，我區通過搭建信息科技學習平臺，對接吳中區智慧教育云平臺，方便師生開展教學活動。部分教學知識點一開始由教師錄入，學生在課堂中的各類表現通過后臺數據記錄，通過整合生成交互式學習素材，進一步有針對性地幫助學生學習。此外，學生可以在平臺進行實時作業、課堂互動等，方便學生實時看到自己的作業情況。

智能教學平臺的設計與開發是一個系統工程，旨在構建一個集資源、服務、監控、交互于一體的智能化教育生態系統，以支持更為高效、個性化的課堂教學實踐。

2.深度學習驅動的互動式與自適應教學模式建構

在課堂教學實踐中，深度學習驅動的互動式與自適應教學模式建構是提升教學質量的關鍵環節。

首先，根據信息技術課程的知識體系和學生需求，利用深度學習技術對現有教材、課件等教育資源進行智能化處理與重構。例如，通過自然語言處理技術構建自動化的文本摘要模型，提煉核心知識點；運用計算機視覺技術智能識別并標注編程代碼或硬件結構圖，制作交互式學習素材。

其次，設計個性化推薦系統。依據深度學習模型對學生的過往學習記錄、能力水平、興趣偏好及知識掌握情況的實時評估，個性化推薦難度適中、符合學生認知特點的教學內容和任務[6]。例如，高中信息技術課堂中，學生需要掌握Python語言編程，根據學生在習題庫中的練習情況，采用強化學習算法動態調整習題序列，創建個性化習題集，針對薄弱知識點，更好地幫助學生練習以達到熟練掌握的程度，確保每個學生都能在適合自己的節奏下進行有效學習。

再次，創建深度互動式教學環境。在硬件條件允許的情況下，可以結合虛擬現實（VR）、增強現實（AR）等先進技術，打造沉浸式學習體驗。同時，應用語音識別、機器翻譯等技術搭建無障礙溝通平臺，促進師生間的高效互動交流。

最后，定期迭代優化教學模式。根據深度學習模型反饋的學情報告，教師可以適時調整教學策略，并結合專家經驗與人工智能相結合的方式，持續改進和完善自適應教學模式，以實現真正意義上的因材施教。例如，在我區信息科技學習平臺中，教師可以通過“評價反饋”與“課堂表現”兩大模塊，實時收集并分析學生的學習情況，對后續學習資料進行迭代更新，更高效率地幫助學生掌握新知。

3.教師角色轉變與學生自主學習能力培養

平臺、教學模式搭建成功后，還需要注意教師與學生的能力培養。教師角色轉變與學生自主學習能力培養是深度學習驅動的互動式與自適應教學模式的必要條件。

隨著技術的進步，教師的角色從傳統的知識傳授者轉變為引導者、輔導者和合作者。在深度學習支持的教學環境中，教師不再僅僅是將課程內容直接輸出，而是利用智能工具進行數據挖掘和分析，個性化指導每位學生，激發他們探究問題的興趣，鼓勵他們獨立思考和解決問題[7]。

同時，該模式強調了對學生自主學習能力的培養。通過設置豐富的在線資源庫、智能化學習平臺以及挑戰性的項目式任務，學生能夠根據自己的需求和進度自主選擇學習內容，并借助實時反饋機制，自我監控學習進程，形成自我調節學習策略。教師則在一旁提供適時的支持與指導，幫助學生發展信息素養、批判性思維和創新能力，從而實現從被動接受到主動建構知識的轉變。

在這一實施步驟中，教師不僅是技術支持下的高效教學設計者，更是促進學生從依賴型向自主型學習過渡的關鍵推動者。

結" 語

綜上所述，借助深度學習技術革新教育資源開發與應用模式，通過組建智能教學平臺，集成和優化各類深度學習算法，構建互動式與自適應教學模式，可以實現教學資源的智能化生成、個性化推薦及動態適應性調整，提升教學內容與學生需求的匹配度，以幫助教師轉變角色，培養學生自主學習能力和創新能力。在大數據與人工智能高速發展的今天，數字化資源建設在課堂教學中的應用將越來越廣泛。

注：該成果得到了“華東師范大學-云思智學教育數字化戰略實驗室”開放基金“數字化教學資源建設與應用研究”（2023AIEDF20230902）課題資助

參考文獻

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