深度学习演进机理及人工智能赋能.pdf

一、深度学习的演进机理 深度学习是认知结构和思维结构不断转变与纵深发展的过程，其核心特征在于迁移。在深度学习的过程中，堆积与分离是浅层学习的根源，表现为对信息的孤立积累，而不是在更深层次上整合与重构。深度学习强调的是通过新旧知识的相容，实现同化与顺应作用机制的内部关联迁移，即个体认知框架的更新和深化。重构与迭代则是深度学习外部拓展迁移的动力源，它涉及到跨领域知识的重构与情境重构，进而促进深度学习的形成。 二、人工智能与深度学习的关系 人工智能（AI）在深度学习领域中的应用可以激发学习者的学习兴趣和动机，促进新旧知识的相容，助力跨领域知识的重构和情境的重构，从而提升学习者的整体特性。AI赋能深度学习可以实现学习者认知结构的不断转化，进而大力提升学习的效率与效果。 三、深度学习在教育领域的重要性 随着深度学习技术和相关智能技术融入教育领域，智慧校园、智能教室等新形态不断涌现。深度学习作为一种新的教育理念和学习方式，已经成为教育领域研究与实践的热点，旨在培养学生的高阶思维能力和创新创造能力。 四、SOLO分类理论 SOLO（Structure of Observed Learning Outcome）分类理论，是由澳大利亚教育心理学家比格斯（Biggs,J.B）与林斯（Collis,K.F）提出的，以认知等级划分为特征的学习质量评价方法。SOLO理论将学生的学习结果由简单到复杂划分为五个层次：前结构、单点结构、多点结构、关联结构、拓展抽象结构，并强调质变与量变的区分。 五、深度学习与浅层学习的区别 深度学习与浅层学习有本质的区别。浅层学习主要表现为学习者在面对海量学习资源时，难以选择适当资源，容易出现“学习迷航”。同时，数字化学习的碎片化、多任务以及读图特征，使学习者难以集中注意力于某一主题，影响了知识构建和思维方式的形成。深度学习则强调通过学习者的主动建构和深度参与，实现知识的迁移、同化与顺应，以及重构与迭代，从而达到更深层次的认知发展。 六、数字化学习时代的挑战 数字化学习时代带来了便利性和多样性，但同时对学习效果的提升并不明显，学习者往往停留在浅层学习的层面。在这样的背景下，深度学习的理念和方法显得尤为重要，旨在通过合理的教学设计和学习策略，实现深度学习，促进学习效率与效果的提升。 七、人工智能时代的新工科教育 人工智能时代对新工科教育提出了新的要求，教育空间需要针对智能技术进行相应的建构。智能教育空间的构建对于提高教学效果、促进深度学习具有重要作用。这包括使用AI辅助教学、个性化学习、学习分析、智能评估等在内的多种智能技术，以实现教育资源的合理配置和学习效率的最大化。