袁金丽，郭志涛

(河北工业大学 电子信息工程学院，天津 300401)

“互联网+”和人工智能等新兴信息技术的迅速发展对社会各行各业都产生了巨大而深远的影响。在教育领域，改变传统讲授式教学模式，将现代信息技术与课堂教学深度融合的智慧教育已成为必然趋势，这是人才培养从工业文明走向信息时代的反思与革新[1]，也是我国高等教育内涵式发展的关键所在。近年来，以MOOC建设、翻转课堂和混合式教学为主要特征的智慧教学在高校得到大力推进，并且在课程资源、教学方式和教学环境等关键要素上成绩斐然，然而当下的改革尚需解决人才培养的一些深层次问题[2]。中国高校毕业生普遍在学科知识或专业技能等硬实力方面受到较多肯定，但在社交能力、个人素养等软实力方面距企业的要求存在较大差距[3]。相关研究表明，注重知识内化和知识迁移的深度学习是培养21世纪人才能力的重要途径。

近十年来，深度学习已成为国内外教育理论研究领域的热点，并取得了丰硕的成果。在基础教育研究领域，北京师范大学郭华教授提出“深度学习是核心素养培育和发展的基本路径，是我国课程教学改革走向深入的必需”[4];杭州师范大学安富海在对我国学生核心素养发展方面存在的问题进行深入研究的基础上，更是反复强调深度学习之于课堂教学的重要意义[5][6];华东师范大学祝智庭教授更是将深度学习视为当下智慧教育的核心[7]。因此，深度学习正在深刻地影响着基础教育的变革。而在高等教育改革领域，鲜有学者提出深度学习的重要地位，并对深度学习为核心的智慧课堂实践路径进行研究。基础教育和高等教育对于人的培养本就一脉相承，人才核心素养的实现路径是相通的，作为学习形态的深度学习无疑为高校智慧教育改革走向深入指明了方向。

一、中国高校智慧教育现状

教育部颁布《教育信息化十年发展规划(2011-2020)》以来，全国各地高校纷纷出台相应的政策和举措，将信息技术与教育教学深度融合作为教学改革的工作重点，大力推进教育教学的全方位创新。“翻转课堂”“MOOC建设”“混合式教学”“智慧教室”等成为改革的关键词。这一系列改革举措加快了高等教育信息化的步伐，在教学质量提升方面成效显著，然而高校教育信息化向教育智慧化的过度需要经历“从无到有”“从有到优”“完善化、体制化”三个阶段[8]，当下的改革正在经历第二个阶段，并有待深入和完善。

顾小清详细阐明了智慧教育的定义，即“通过构建技术融合的生态化学习环境，通过培植人机协同的数据智慧、教学智慧与文化智慧，本着‘精准、个性、优化、协同、思维、创造’的原则，让教师能够施展高效的教学方法，让学习者能够获得适宜的个性化学习服务和美好的发展体验，使其由不能变为可能，由小能变为大能，从而培养具有良好人格品性、较强行动能力、较好思维品质、较深创造潜能的人才”[9]。发展智慧教育需要实现以下四方面变革：

首先，教育理念的革新。智慧教育以培养学生的高级思维能力与创新品质为目标，倡导一种新的人才观和教学观，教育者要树立技术赋能教育的信心，掌握教育者与学习者角色重构的规律，发挥数据智慧、文化智慧和教学智慧。

其次，构建智慧学习环境。学习环境与学生学习模式发展阶段息息相关，当前学生学习逐步由数字化和移动化迈向智能化，因此，与之匹配的智慧学习环境呼之欲出。智慧学习环境应当提供开放整合的学习资源、适配个性的学习服务、记录完备的学习数据以及空间互联的学习社群等。

再次，提倡智慧的教学方法。在培养高阶思维和创造能力的基本原则下精心组织教学设计。以数据分析作为精准决策的依据，善用技术施展高效的教育技能，并为学生提供适性的学习服务，让学生获得良好的发展体验。

最后，构建智慧评估体系。依据大数据分析，使得教学评价在对识记、理解等维度考量的基础上，更能诊断与检测隐性的能力与素质水平，为促进学习者进一步发展提供科学的依据。

当前高校的智慧教学在这四个方面的革新中，相比智慧教育的深刻内涵依然存在较大差距。首先，当前高校教师需要从传统教学观念逐步向智慧教育理念转变，需要逐步丰富和完善对智慧教育人才观和教学观的认知；其次，当前智慧教育环境建设多为促进学生对知识的认知和理解提供了便利，并未能够促进学生知识建构和迁移的水平，因此，对个人智慧学习空间的功能设定缺乏以创造为驱动的学习环节以及完备的学情档案和学生能力展示等内容；再次，教师对翻转课堂的认知有一定局限，“精彩纷呈”的教学活动中，学生尽管可以轻松愉快地接受知识，但学习方式依然停留于记忆和理解，知识并未真正转化为经验和能力，少有兼顾情感和动作技能等高阶教学目标；最后，智慧评估体系尚不成熟，缺乏对学习者思维能力、创造能力、领导与沟通能力等综合素养进行测评的直观科学的数据，因此无法为学习者提供及时的反馈，促进其内省与成长。总之，高阶教育目标“知道”却“难以做到”，缺乏有效的实践路径。

二、深度学习——“信息技术”与“智慧教育”的桥梁

20世纪80年代，由拉塞尔·艾克夫(Russell Ackoff)提出的数据智慧的四层框架为信息时代的智慧教育架通了“技术”与“智慧”之间的桥梁[10]。该框架呈现了人类智慧发展的途径，即从数据到信息、从信息到知识、从知识到智慧不断提升演进的过程。在这个过程中，人类通过主动记忆理解，在头脑中构建知识网络，并通过建立事物各部分之间以及各事物之间的关联性，从而领悟事物的根本特征与基本原理，融会贯通，做到知识的迁移、应用与创造，形成智能与智慧。在智慧发展过程中，重视知识内化与迁移的深度学习是必不可少的重要途径。

图1 “知识智慧”四层框架模型

提到深度学习，人们很容易联想到人工智能领域机器的深度学习，机器学习的思路是构建多层人工神经网络，在对网络训练的过程中，对输入数据逐层进行前馈运算，将最终输出的运算结果与目标比对，其误差反馈给每个神经元，从而调整每个神经元的链接参数，使网络的多层神经元链接精确表达输入输出数据之间复杂的非线性映射关系。这类似于人类学习过程中知识的内化与建构，在这个过程中评价与反馈是相当重要的，人工神经网络有了这种自省和调整的能力，在诸多领域的智能表现已超出了人类的能力，近年来机器迁移学习已经成为重要的发展方向，并表现出相当可观的商业价值。与智能机器相比，人类大脑具有更加复杂纵深的网络结构，因此人类具有进行更为深度学习的条件，人类深度学习的目的同样是知识迁移。所以，这为智慧教育带来了深刻的启示：深度学习是当下智慧教育目标达成的重要途径，也是信息技术与智慧教育的桥梁。

三、深度学习的双层内涵和核心特征

教育领域深度学习的概念最早由美国学者弗伦斯·马顿(Ference Marton)和罗杰·萨尔乔(Roger Saljo)针对只关注理解、记忆等低阶思维的浅层学习而提出的[11]，它对应于学习者迁移、应用、分析和创造等高阶思维的发展。2012年，美国研究委员会(National Re-search Council，简称NRC)发布了题为《为了生活与工作的学习：发展21世纪可迁移的知识与技能》的专题报告，将深度学习定义为一种能够使学生从某一情景中的所学应用到新情景中的学习过程(即迁移)[12](P5-6)。该研究会根据21世纪的技能构建了深度学习的能力框架，分为“认知领域、个人领域和人际领域”三个维度。

我们可以从两个层面来把握深度学习的内涵。从基本层面来看，深度学习是针对当前教育教学中的浅层学习弊端提出的具有高投入性和建构性的学习过程，主要目标是发展高阶思维和知识的迁移和应用能力；从更高层面来看，深度学习不只是为了促进学生的高级认知，更是指向立德树人，提升学生的核心素养，培养全面发展的人。深度学习具有以下四方面的核心特征：

第一，深度学习的本质是教师指导下的教学，而非学生的自学。深度学习的提出是为了体现“以学生发展为中心”，落实学生在教学中的主体地位，但并不意味着忽视教师的教，只有在教师合理、精心地引导下，学生的深度学习才有可能发生。因此，教师除了具备学科知识、思维和技能之外，还要有高度的教育理念和循循善诱的教学智慧，从而使学生能够全身心地投入学习之中。

第二，深度学习的内容是具有整体性和挑战性的主题化内容。主题化的学习内容是针对传统教学中知识点彼此孤立、缺乏整合等问题而提出的。教师对于教学内容要有整体把握，深入探索“教什么”和“不教什么”，对课程内容进行多个主题的整体设计。每个主题中的各个知识点相互关联，结构化地有机组织在一起，具有一定的“挑战性”，深入学科本质，调动学生以往经验，引发学生深入思考、主动探究和拓展知识面，在学习过程中建构新的知识结构体系。

第三，深度学习的过程让学习真正发生。深度学习具有主动性、高投入性和建构性，在深度学习过程中，教师的角色尤其重要，从教学内容的整体设计到教学活动的开展，无不渗透教师以学生为主体的教学理念，通过适时引导，让学生针对有难度、有挑战的内容，联想已有经验，进一步建立复杂的认知结构。借助适当的引导，学生可以深究并把握学科知识的本质，从而能够举一反三，将课堂内容迁移到实际问题的解决中去。学生还可以通过价值评价学会批判地接受知识，从而提升独立思考和判断能力。

第四，深度学习的任务和目的是培养全面发展的社会实践者。以深度学习为主导的教学，一方面要培养学习者的高阶思维能力，帮助学习者主动建构“网状”的知识架构，提升解决实际问题的能力；另一方面，更加注重提升学习者勇于挑战的意志品质，并在学习过程中体验到自我效能感，通过价值评价等引导，培养学生批判意识和独立思考能力，形成正确的价值观。

四、高校智慧教育中深度学习的实践路径

(一)教师树立指向深度学习的教学观

当下高校混合式教学之所以容易陷入“形式热闹”，实则是由于停留在知识记忆和理解这一低阶教学目标上，原因在于教师对于高阶教学目标并不明确。高校智慧教育改革走向深入首先要改革教师的教学观念，让教师们清楚“为什么教”“教什么”和“怎么教”。针对这三个核心问题，教师需要树立三大教学观[13]：

第一，立德树人的教学观。教师要明确教育的最终目的是培养全面发展的人。因此，需要在学科中深度挖掘思政元素，让教学能够影响学生的生活、行为和精神世界。

第二，把握课程宏观结构与学科本质的教学观。打破传统教学中知识点孤立、散列的缺陷，教师应从宏观上对课程进行整体和系统的梳理，同时对教科书进行延伸、拓展，在关键知识点上深挖，让学生把握学科本质。

第三，以学生学习为中心的教学观。准确地定位教和学的关系是高校教育改革成功的关键。学生的学是内因，教师的教是外因，外因需通过内因才能起作用。因此，教是为学服务的，教师必需高度关注学生的学，所有的教学应该围绕学习来设计和开展。

(二)指向深度学习的智慧教育三层楼设计

教育是一个系统工程，智慧教育更是如此，教师的深度教学组织为学生的深度学习提供了坚实的基础，学生的深度学习则是达成高阶思维和能力培养的必要途径。因此，本研究提出了智慧教育三层楼设计(见图2)。

图2 智慧教育的三层楼设计

根据智慧教育的三个核心要素，教师的深度教学组织作为高楼的基础，需要从三个维度来进行建设：指向深度学习的智慧教育环境、高阶思维驱动的翻转课堂以及关照深度学习成效的智慧评估体系(见图3)。

图3 三维度深度教学组织

1．营造深度学习氛围的智慧教育环境

智慧教育环境是一个开放的学习生态系统，以促进学习者深度学习为核心，是教育者的文化智慧、数据智慧和教学智慧与信息技术深度融合的充分体现。面向深度学习的智慧教育环境，可以从以下四个方面进行建构[14]：

第一，适于深度学习的教学资源。为达成高阶思维和创造能力培养的教育目标，智慧学习空间需提供经过高度整合的具有深度、关联度和挑战度的优质数字化资源，促进学习者协作学习和深度参与。同时，通过提供优质资源链接或者社会实践窗口等拓宽学生视野与思路，利用开放性的学习资源，引导学生树立正确的价值观。

第二，“人人互通”的学习社群。智慧教育环境在促进学习者个体进行深度参与之外，还需要促进学习者之间合作学习。因此，个人智慧学习终端应提供“人人互通”的学习社群，以及自然简单实时的交流工具，便于开展共同学习。

第三，创造空间与能力展示。针对每个学习者个体的创造空间，以创造为驱动，鼓励学生实现知识迁移应用，并进行作品展示。不仅为学习者提供高阶学习的机会，还能为学习者提供展示自身高阶思维能力和创造能力的窗口。

第四，记录学习过程的电子学档。应用多种数字化工具记录学习过程数据，并将之与知识深度等级建立关联，为自动生成学习过程性评价和反馈提供科学的有说服力的证据。基于学习数据的智能评价可以让学习者了解自己的学习特点，并对努力和改进的方向给出建议。

2.高阶思维驱动的翻转课堂

作为一种新型教学模式，翻转课堂正在深刻影响高校的课堂教学。然而，从国内翻转课堂的教学实践来看，还普遍存在着认知的“天花板”，有些教师认为“翻转”就是教与学时间顺序的调整，课前的微课学习资料准备不足，并未充分调动学习的积极性，课上教学环节引导不够深入，翻转课堂的教育价值得不到体现[15]。指向深度学习的翻转课堂就是要打破这一认知局限，结合智慧教育中学生的思维模型(见图4)。根据2001年由布鲁姆的学生安德森(Anderson)等人提出的布鲁姆的认知目标分类模型修订版[16](P48)(见图5)，反映出以注重培养学生的应用、分析、评价和创造等高阶思维为教学目标的翻转课堂2.0已经成为教学改革的新趋势。

图4 智慧教育中学生的思维模型

图5 布鲁姆认知分类模型(修订版)

2012年，雪莉·赖特(Shelley Wright)[17]在教学过程中，从创造、评价、分析高阶认知过程开始，过渡到运用、理解与识记这一低阶思维，对布鲁姆认知教育目标分类进行了翻转，从下至上依次为创造、评价、分析、应用、理解、识记六类认知过程。我国学者祝智庭等人2014年提出的“靶向学习模型”[18]与雪莉·赖特的观点非常相似，“靶向学习模型”强调创造成为整个学习经历中的直接动力和明确靶心。学习者在实现“创造”目标的过程中，可能会无意识地击中识记、理解、应用、分析、评价的任意一环或几环，因而无须明确强调基本的识记、理解、应用、分析、评价环节而直接完成创造过程。“翻转布鲁姆”和“靶向学习模型”都强调了高阶思维的引领作用，具有很强的价值导向。因此，需要提出高阶思维驱动的翻转课堂作为走向深度学习的教学应用路径，并给出各个教学环节的具体设计方案。

首先，课前先学阶段设计。课前要为学生提供具有整体性、系统性和挑战性的教学内容。让学生主动构建网状知识体系结构。微课设计需要让学生明确学习目标，激发学生的学习兴趣和内在动机，以问题为引导启发学生运用高阶思维进行深入思考，鼓励学生自己提出问题，并解决问题，为学生提供实践的机会并加以引导。还要根据记录完整学习过程的电子学档对学生的学习状况给予反馈，帮助学生调整努力的方向。

其次，课中教学阶段设计。翻转课堂是培养学生高阶思维的主阵地，因此需要以探究式教学和项目式教学为主要手段。教学活动组织具体从以下四个方面展开：第一，明确学习目标和意义，让学生明确具体的学习目标，产生学习动力，为深度参与提供情感准备。第二，知识梳理，借助思维导图等工具让学生进行知识建构，引导学生对所学知识进行价值评价，批判地接收和理解。第三，探究解惑，通过师生互动和生生互动，解决疑难和困惑，探究知识的本质和关联。第四，迁移应用，教师采用项目式教学方法，进行个性化设计，指导学生动手实践，引导学生培养实践思维和辩证思维，帮助学生学会全面地看待问题以及抓住事物的主要矛盾，从而解决复杂问题。在各个教学活动过程中，教师要借助智慧教育环境，收集反映学生高阶思维和动手能力的数据，为作出合理的过程性评价做好准备。

最后，课后作业阶段设计。课后为深度学习的巩固发展阶段，学生将课上所学进行拓展应用。学生在个人学习平台发布学习成果、设计作品，并通过文字总结、视频图片等内容进行个人能力展示。

3.关照深度学习成效的智慧评价体系

指向深度学习的教学评价要与教学目标相统一，打破“一考定成绩”的单一模式，研究如何实现智慧评估体系逐步数字化和智能化，如何从学生的思维能力、创造能力、沟通与合作能力、适应能力、主动性、信息技术素养等多个维度，获取科学的可支撑的数据，建立电子学习档案和综合评价体系，设计阶段性评价方案，注重考核学生在学习过程中的思维能力和解决实际问题的能力。

“知识深度模型”(Depth of Knowledge，简称DOK)是美国教育评价专家诺尔曼·韦伯(Norman Weber)于1997年提出的，用以表征学生的知识深度[19]。知识深度模型的四个层次如表1所示，该模型细致全面地描绘了深度学习在认知领域的具体能力，为深度学习成效评价提供了详细的指标和依据。

表1 知识深度模型

学习过程性评价分为个人深度自学评价和课堂深度参与评价两种。学生在课前课后完成各阶段的学习后，可以通过个人学习空间中的学习数据与知识深度模型建立对应关系，通过数据自动生成个人深度自学评价；在课堂教学过程中，教师一方面通过智慧教学工具收集每位学生深度参与的互动数据，并通过提前设定，从而自动生成课堂评价矩阵；另一方面，教师可以根据课堂实际情况和个性化指导经验，对学生做出相应的考量，从而形成课堂表现评价，最终将二者综合形成课堂深度参与评价。

对教师而言，知识深度精确矩阵是一个科学有效的教学评估工具，能有效地评估学生学习的深度，激发学生的内在学习动力，对促进教学相长、良性优化具有重要意义。