近十五年来，中国在深度学习研究领域取得了显著进展。深度学习作为一种多层神经网络中的机器学习方法，最初起源于人工智能领域，而将其应用于教育领域的研究可以追溯到20世纪70年代中期。瑞典哥德堡大学的研究者Ference Marton和Roger Saljo通过对学生学习过程的实验研究，提出了深度学习和浅层学习的概念区别。在中国，何玲和黎加厚在相关研究中较早提出深度学习的概念，特别是在《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020）》发布后，深度学习相关研究获得了快速发展，文献数量迅速增长，研究视角和方法的多元化，也涉及到包括计算机科学、教育等多个学科领域。
在研究方法上，本文采用了内容分析法，这是一种在教育学领域常用的研究方法，其主要通过对文献内容中的信息量及其变化进行分析，实现对文献内容的可再现和有效的推断，达到透过现象看本质的研究目的。内容分析法的具体步骤包括选择研究样本、设定分析维度、选择分析单元和设计类目表格，以及利用统计分析工具进行客观、系统和量化描述，并得出结论。
在研究内容上，本文着重考察了深度学习的内涵、特征、策略和评价四个方面。从文献量和研究内容两个维度进行分析，结合定量和定性分析方法，揭示了我国深度学习研究的热点和动态。深度学习的内涵包括其理论基础、核心要素和实际应用；其特征涉及学习过程中的认知深度、知识建构和思考复杂度；策略方面包括教学方法、学习设计和学习环境的优化；评价方面则关注于学习效果的测量、反馈机制和评价方法的创新。
在未来的研究方向上，深度学习研究亟待深入探讨的领域包括深度学习的深层理论价值、深度教学策略和多元动态评价等。这些新的研究方向将有助于深度学习更好地服务于中国的实践教学，促进学生的全面发展和成长。
此外，研究还指出学术论文的刊载主体广泛，涉及多门学科。通过对收录论文所属期刊的整理分析，发现涉及深度学习主题的论文分布于众多期刊，其中载文量达到或超过标准的期刊数量达到25家。这反映出深度学习研究在学术界的影响力不断扩散和增强。
在研究的实施过程中，通过对近十五年国内公开发表的相关研究文献进行计量和系统梳理，本研究旨在为深度学习研究提供科学的参考，并期许研究成果能够对我国教育教学实践产生积极影响。通过这种综合性的研究回顾，可以更加清晰地认识深度学习在中国发展的历程，理解其在教育领域的应用现状和未来趋势，为我国教育改革和实践提供理论支持和技术指导。
