深度學習視域下高校智慧教室功能優(yōu)化設(shè)計研究

卜彩麗 高欣玉 陳軍

摘 要：智慧教育已成為當前高等教育中一種新的教學形態(tài)和教學追求。智慧教室作為智慧教育的重要實施載體，其功能和效果在教學實踐中還有諸多不盡如人意之處。而深度學習理論既與智慧人才要求具有契合之處，又能對高校智慧教室的教學理念、教學內(nèi)容、教學方法、教學過程與教學評價提出新要求，這些要求則可以作為優(yōu)化和改進智慧教室功能框架的理論基礎(chǔ)。 文章從深度學習理論的視角出發(fā)，在對當前國內(nèi)高校智慧教室功能的不足之處和國外智慧教室功能借鑒進行分析總結(jié)的基礎(chǔ)上提出深度學習優(yōu)化后的智慧教室“虛實結(jié)合”的空間構(gòu)成，涵蓋資源利用層、應(yīng)用服務(wù)層、社區(qū)交互層、反饋評價層和大數(shù)據(jù)層五個層面的功能框架。

關(guān)鍵詞：深度學習;高校;智慧教室;功能設(shè)計

中圖分類號：G4文獻標志碼：A文章編號：2096-0069（2020）05-0025-06

收稿日期：2020-06-22

基金項目：2019年大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃省級項目“深度學習視域下高校智慧教室功能設(shè)計研究”（201910476063）、“提升職前教師信息化教學素養(yǎng)的課程設(shè)計與開發(fā)研究：基于深度學習的視角”（201910476025）

作者簡介：卜彩麗（1980— ），女，河南蘭考人，副教授，博士，研究方向為深度學習、信息化教學設(shè)計;高欣玉（2000— ），女，河南新鄉(xiāng)人，本科生;陳軍（1998— ），女，河南焦作人，本科生;曹婉迎（1996— ），女，河南駐馬店人，本科生。

一、問題的提出

智慧教育在國際上受到的關(guān)注度越來越高，而作為智慧學習環(huán)境之一的智慧教室也受到了廣泛關(guān)注。張亞珍等人認為現(xiàn)今國內(nèi)外智慧教室教學功能主要是從技術(shù)的角度進行分析，對于智慧教室功能的研究較少[1]，這些功能對于教學的實質(zhì)性影響則有待進一步研究。祝智庭等人認為深度學習能力與智慧人才能力高度契合，深度學習可以作為智慧教育的核心支柱[2]。而智慧教室作為實現(xiàn)智慧教育的智慧學習環(huán)境，則需要在功能上助力深度學習的實現(xiàn)。因此，如何利用深度學習理論優(yōu)化智慧教室的功能總體框架，實現(xiàn)智慧學習環(huán)境中的深度學習，是本研究的主要目的。

二、高校智慧教室功能現(xiàn)狀分析與借鑒

（一）國內(nèi)高校智慧教室功能現(xiàn)狀

目前國內(nèi)高校智慧教室建設(shè)大都基于黃榮懷提出的SMART模型[3]或根據(jù)高校自身建設(shè)需求提出建設(shè)方案，功能框架缺乏可推廣性，且國內(nèi)高校對智慧教室功能的認識不同，概念炒作多于實際教學意義，智慧教室核心的高交互、大數(shù)據(jù)等功能并未真正發(fā)生作用。在實際功能設(shè)計上，高校智慧教室建設(shè)重管理、輕教學[4]，并未充分發(fā)揮智慧教室的教學功能。

（二）國內(nèi)高校智慧教室功能現(xiàn)存問題

當前國內(nèi)智慧教室功能及應(yīng)用現(xiàn)狀暴露出智慧教室功能教學支撐度低的問題，主要體現(xiàn)在以下四個層面。

1. 資源層面

資源缺乏整合，信息質(zhì)量無法保證。當前高校智慧教室沒有建立共享平臺，資源缺乏整合，泥沙俱下，易產(chǎn)生信息垃圾或碎片化信息，造成淺層學習。

2. 服務(wù)層面

功能間的關(guān)聯(lián)性不足，教學服務(wù)力度不夠。各功能之間缺乏智慧關(guān)聯(lián)，無法支持必要的課堂信息捕捉與分析評價，無法為教學活動提供足夠的支持。

3. 評價層面

評價方式淺層，信度低。當前高校智慧教室大都仍采用傳統(tǒng)方式（如問卷調(diào)查、教師打分等形式）對學生進行評價，評價數(shù)據(jù)的完整性和評價過程的連貫性不夠，難以實現(xiàn)對學生學習過程的深度評價。

4. 大數(shù)據(jù)層面

數(shù)據(jù)浪費，整合力度不足。當前高校智慧教室對課堂教學信息采集不及時、不全面，且挖掘、整合方式不夠合理，無法準確記錄課堂教學行為。

從整體上講，目前國內(nèi)高校智慧教室的功能已經(jīng)足夠豐富，但對教學的智慧支持力度還不夠，使得智慧教室功能的實際效能大打折扣。

（三）國外高校智慧教室功能的優(yōu)點借鑒

從20世紀80年代以來國際上對智慧教室的研究歷程來看，國外學者對智慧教室功能的理解經(jīng)歷了利用技術(shù)改善物理學習環(huán)境到從教與學的功能出發(fā)，體現(xiàn)教室的“智慧性”的變化[5]。這種轉(zhuǎn)變也為本研究提供了一定的借鑒。

1. 新興技術(shù)的積極引進

美國教育部在《國家教育技術(shù)規(guī)劃2010》中指出，教育生產(chǎn)力的顯著提高需要利用技術(shù)支持根本的結(jié)構(gòu)性變革[6]。21世紀以來科學技術(shù)蓬勃發(fā)展，技術(shù)進入教育領(lǐng)域成為教育改革的重要途徑，因而智慧教室功能的設(shè)計也應(yīng)適時添加具有時代性與新興性的科學技術(shù)。

2. 關(guān)注技術(shù)的教育價值

任何科學技術(shù)進入教育領(lǐng)域的起因和結(jié)果都應(yīng)是促進教學更好地發(fā)生，因而在新興技術(shù)不斷出現(xiàn)的當今，不能只關(guān)注科學技術(shù)的教育準入，更應(yīng)挖掘技術(shù)背后的教育價值。技術(shù)的堆砌無法創(chuàng)建真正智慧的學習環(huán)境，應(yīng)在合理的框架內(nèi)選取與使用教學所需要的技術(shù)，讓技術(shù)真正支持教學，而不是成為影響正常教學的障礙物。

3. 關(guān)注師生自身的智能

教育技術(shù)的焦點已經(jīng)適當?shù)貜娜斯ぶ悄苻D(zhuǎn)向了放大教師和學生的智能[7]。智慧教室作為促進教學行為更好發(fā)生的一種智慧學習空間，仍然需要教師的教學智慧和學生的學習智慧，甚至智慧教室的產(chǎn)生與發(fā)展不僅要求教師的角色轉(zhuǎn)變、學生主體性的突出，更要求師生自身教與學的智慧的提升。

4. 技術(shù)發(fā)展應(yīng)伴隨著有效的教學策略和方法

智慧教室如果僅被視為一種技術(shù)的發(fā)展，那么它將不會像人們期望的那樣有用。相反，智慧教室的技術(shù)方面應(yīng)該伴隨著有效的教學策略和方法。教學環(huán)境的轉(zhuǎn)變，相應(yīng)地也應(yīng)帶來教學策略與方式的轉(zhuǎn)變，否則這種轉(zhuǎn)變將會是無效的。

國際視野中的智慧教室從最初的重視技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)樵陉P(guān)注新興技術(shù)的引進的同時，也更為關(guān)注技術(shù)對師生、對教學的實際影響，更關(guān)注智慧教室內(nèi)教與學的行為，這種變化趨勢也為國內(nèi)高校智慧教室功能設(shè)計研究提供了一定的借鑒之處。

通過分析面向深度學習的智慧教室的功能建設(shè)總體框架，在吸收國內(nèi)外智慧教室建設(shè)經(jīng)驗并考慮國內(nèi)高校學生深度學習特征和深度學習條件的基礎(chǔ)上，本研究設(shè)計了面向深度學習的智慧教室的功能模型。該功能模型旨在打造以大數(shù)據(jù)為鏈接的集資源、服務(wù)、交互和評價于一體的創(chuàng)新型智慧教室。

1. 資源利用層

資源利用層是面向深度學習智慧教室的第一個基礎(chǔ)功能，主要包括四大功能。①資源獲取功能：教師可借助電子或?qū)嶓w資源進行備課工作，便捷獲取教學資料，選取適配的教學策略;學生可自主獲取學習資源進行主動性學習。②資源推送功能：系統(tǒng)根據(jù)課程內(nèi)容與實時教學進度，利用大數(shù)據(jù)進行資源篩選和重組，為教學活動提供精準的信息資源，師生之間也可相互推送，也允許師生對資源內(nèi)容進行編輯，以提高資源的利用率和適配度。③資源共享功能：師生之間、生生之間可共享筆記、同屏播放資源。④資源上傳功能：學生們可以上傳個人學習筆記以及教師的電子板書，進行討論與交流;上課形成的教學視頻也可在教師審核后上傳云端;另外，師生也可直接對獲取到的資源進行收藏與標記，上傳到個人學習空間，創(chuàng)建個人學習足跡。

2. 應(yīng)用服務(wù)層

應(yīng)用服務(wù)層是面向深度學習智慧教室的第二個基礎(chǔ)功能，主要是為深度學習提供教學支持，輔助教學管理。管理端主要針對教學管理工作，管理人員可通過應(yīng)用服務(wù)層進行分類管理。師生端主要針對課堂教學，可根據(jù)實際教學需要使用所需系統(tǒng)。教學輔助功能可輔助教師智能備課，在課堂上為教師提供所需虛擬教具，并根據(jù)學生實際學習情況智能調(diào)整教學內(nèi)容或進度;視頻會議功能可以遠程互動，提高學生的社會性經(jīng)驗;錄播課程可記錄整個教學過程，形成優(yōu)質(zhì)教學資源;電子書包功能可為學生呈現(xiàn)數(shù)字化學習資源，可作為學生自主學習和協(xié)作學習的工具;虛擬現(xiàn)實功能是基于全息投影、AR和VR等技術(shù)，為情境化學習、探究式學習等提供技術(shù)支持;智能感知功能可以感受學生學習狀態(tài)、評估學生學習情況以及課堂教學預(yù)期效果;自適應(yīng)功能能夠采集課堂教學過程中的信息數(shù)據(jù)，根據(jù)師生的教學過程的動態(tài)變化，預(yù)測教學效果，為教學提供更加科學化的決策方式。另外，服務(wù)應(yīng)用層也可對教室環(huán)境進行指揮控制，助力網(wǎng)絡(luò)維護與設(shè)備維護工作。

3. 社區(qū)交互層

社區(qū)交互層是面向深度學習智慧教室的第三個基礎(chǔ)功能，主要包括保障良好的教學交互與建立學習社群功能。高交互是實現(xiàn)深度學習的重要條件。教學交互借助無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和自適應(yīng)交互系統(tǒng)技術(shù)，實現(xiàn)人機、師生、生生、師師、遠程等多主體的良性交互。建立社群的目標是借助移動設(shè)備，構(gòu)建貫穿學習者、家庭、教師、社會和其他人的多主體交互網(wǎng)絡(luò)，包括學生交流社群、教師交流社群和社會交流社群等。

4. 反饋評價層

反饋評價層是面向深度學習智慧教室特色部分，主要功能是進行課堂反饋與課后評價，并建立學生成長檔案與教師成長檔案。反饋評價層依據(jù)大數(shù)據(jù)采集課堂教學信息，及時評量學生深度學習情況，匯聚反饋數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)學生問題，幫助教師實現(xiàn)精準教學決策，并進行即時教學補救。課后生成深度學習教學診斷報告，幫助教師關(guān)注學生的深度學習情況，進行個性化課后教學補救。這種教學補救可將診斷報告推送給學生個人，讓學生自主進行學習補救，幫助深度學習更好實現(xiàn)。反饋評價層還能結(jié)合過程性評價與總結(jié)性評價，生成學生成長檔案與教師成長檔案，評估深度學習的實現(xiàn)情況。

5. 大數(shù)據(jù)層

大數(shù)據(jù)層是面向深度學習智慧教室的核心部分，主要功能是大數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)管理。大數(shù)據(jù)層重點關(guān)注智慧教室功能的整體性與效能性，串聯(lián)并整合其他四個層面的數(shù)據(jù)信息。在大數(shù)據(jù)分析功能中，大數(shù)據(jù)層可進行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘，并對數(shù)據(jù)進行分析，在教學過程中適時進行推送教學資源或問題反饋，并根據(jù)學生學習問題為教師提供科學性的教學決策，預(yù)測深度學習效果。大數(shù)據(jù)管理則是對人員、資源和管理等數(shù)據(jù)進行分類管理，并建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，為教學過程的不斷發(fā)生提供更加精準的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

以大數(shù)據(jù)空間為核心的“虛實結(jié)合”的智慧教室涵蓋了深度學習教學內(nèi)容呈現(xiàn)、教學過程支持、良性教學交互、過程性評價等功能，這些功能為師生的大數(shù)據(jù)提供來源，并應(yīng)用大數(shù)據(jù)優(yōu)化教學決策，提高深度教學質(zhì)量。各子模塊相互關(guān)聯(lián)、共生協(xié)調(diào)，為實現(xiàn)智慧教室內(nèi)的深度學習提供所需的智慧支持。

五、結(jié)論

本研究在深度學習視域下探討智慧教室的功能設(shè)計，以期為實現(xiàn)深度學習創(chuàng)造智慧學習環(huán)境，實現(xiàn)了教育技術(shù)與教育理論的有效融合?，F(xiàn)有的智慧教室建設(shè)經(jīng)驗表明，將技術(shù)引入課堂固然重要，但一味地追求新興技術(shù)的“堆砌”是舍本逐末的行為。面向深度學習的智慧教室功能設(shè)計是對智慧教室建設(shè)目標的一種具體化，使得其功能更具效能性和整體性。當然，本研究主要圍繞面向深度學習的智慧教室功能設(shè)計，但這種創(chuàng)新型智慧教室對深度教學的具體影響，還有待更多的教學實踐研究。

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（責任編輯 孫興麗）

Abstract： Smart education has become a new teaching form and teaching pursuit of present college education.As an important implementation carrier of smart education，smart classrooms function and effect have many disadvantages in the teaching practices.However，the theory of deep learning not only accords with the requirements of smart talents，but puts forward new requirements to college smart classrooms teaching ideas，teaching contents，teaching methods，teaching process and teaching evaluation，and these requirements can serve as the theoretical basis for optimizing and improving smart classrooms functional framework.Based on the analysis and summary of the deficiencies of present national college smart classrooms functions and the drawing lessons of smart classroom functions from abroad，this paper，from the perspective of deep learning，has put forward the smart classrooms space composition of“combination of virtuality and reality”，including five levelsfunctional framework，namely，resource utilization level，service application level，community interaction level，feedback and evaluation level，and big data level.

Key words： deep learning;college;smart classroom;functional design