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    面向大學生創(chuàng)新能力發(fā)展的深度學習模型研究

    2024-01-24 14:07:36徐哲
    電腦知識與技術 2023年34期
    關鍵詞:深度學習創(chuàng)新能力

    徐哲

    摘要:創(chuàng)新能力培養(yǎng)已成為高校人才培養(yǎng)的重要一環(huán),深度學習能為創(chuàng)新能力的培養(yǎng)提供良好的解決方案。該研究以深度學習、創(chuàng)新能力發(fā)展以及支架理論為理論依據(jù),在充分考慮大學生學習特點的基礎上,構建了面向大學生創(chuàng)新能力發(fā)展的深度學習模型,并對模型的模塊構成、運行過程及注意事項進行了詳細的闡釋。

    關鍵詞:創(chuàng)新能力;深度學習;學習模型

    中圖分類號:G642? ? ? 文獻標識碼:A

    文章編號:1009-3044(2023)34-0161-03

    開放科學(資源服務)標識碼(OSID)

    0 引言

    信息技術的飛速發(fā)展和學習型社會理念的不斷推進,使得學會學習已經(jīng)成為人們需要擁有的一項必要的生存技能,而以增強學習者對復雜問題的解決能力、以發(fā)展高階思維為導向的深度學習,由于高度符合學會學習的要求,受到了教育領域研究者的普遍關注,并迅速成為教育教學改革中重點研究和探索的內容。美國新媒體聯(lián)盟發(fā)布的《地平線報告》(2017 高等教育版)以及北京師范大學智慧學習研究院與美國新媒體聯(lián)盟聯(lián)合發(fā)布的《2017新媒體聯(lián)盟中國高等教育技術展望:地平線項目區(qū)域報告》都提出,向“深度學習方法轉變”是技術應用促進教育發(fā)展的關鍵趨勢[1]。

    《國家教育事業(yè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃》明確提出,“要培養(yǎng)大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)精神與能力,強化其實踐動手能力”,大學生創(chuàng)新能力的培養(yǎng)已經(jīng)成為高校人才培養(yǎng)工作中的重要一環(huán)。創(chuàng)新能力是一種能夠針對實際問題提出新穎的、可行的解決辦法的能力,這種能力的體現(xiàn)需要學習者具備應用、分析、評價及創(chuàng)造等深層認知能力,與深度學習的目標完全契合,然而目前有關深度學習的研究中,聚焦于學習者某種能力培養(yǎng)的研究較少,因此研究面向大學生創(chuàng)新能力發(fā)展的深度學習模型具有重要的現(xiàn)實意義。

    1 理論依據(jù)

    1.1 深度學習理論

    深度學習研究主要分為機器學習中的深度學習與教育學中的深度學習,教育學中的深度學習最早源于學者馬頓(Marton,F(xiàn).)和薩喬(S?lj?,R.)對大學生閱讀學術文章的學習過程的研究。關于深度學習的內涵,比艾特等學者強調深度學習方式意味著學生為了理解而學習,主要表現(xiàn)為對學習內容的批判性理解[2];張治勇等認為深度學習是一種以提高學習能力、實踐能力和創(chuàng)新能力為宗旨的學習方式,學習者在理解知識的基礎上,建立新舊知識的有機聯(lián)系,并能夠靈活運用所學知識創(chuàng)造性解決實際問題[3]。關于深度學習的基本特征,何克抗教授認為有三種:一是動態(tài)的知識建構有助于催生高階思維與深層認知能力;二是為達到深度學習的目標須采用多種教與學方式及策略;三是需通過具身認知來發(fā)展學生的問題解決能力與創(chuàng)新能力[4]。各位專家學者的研究表明,深度學習是一種以學生為中心、強調全身心投入、通過協(xié)商、探究、批判、合作等多種方式實現(xiàn)創(chuàng)新創(chuàng)造等高階思維能力提升的學習方式。

    1.2 創(chuàng)新能力發(fā)展理論

    創(chuàng)新能力最早來源于“經(jīng)濟學”領域,后來被引入到教育、科技等多個領域,也常被稱為“創(chuàng)造能力”。美國心理學家吉爾福特認為創(chuàng)造能力主要體現(xiàn)為具有創(chuàng)造性思維和創(chuàng)造性人格,創(chuàng)造性思維主要體現(xiàn)為發(fā)散性思維,創(chuàng)造人格主要表現(xiàn)為有高度的自覺性與獨立性、有旺盛的求知欲、有強烈的好奇心、知識面廣、善于觀察、工作中講求條理性及嚴格性、有豐富的想象力、直覺敏銳、愛好抽象思維、富有幽默感、意志品質出眾等[5]。我國學者林崇德在吉爾福特的研究基礎上,提出創(chuàng)造性人才=創(chuàng)造性思維(智力因素)+創(chuàng)造性人格(非智力因素),并指出創(chuàng)造性思維是發(fā)散思維與輻合思維(convergent thinking)? 的結合[6]。因此,本研究認為創(chuàng)新能力的培養(yǎng)需要通過激發(fā)學生的興趣、在和諧友好的氛圍中引導其開展大量的討論、反思與實踐,促進批判與發(fā)散性思維活動的發(fā)生,以完成作品或提供解決方案的形式予以實現(xiàn)。

    1.3 支架理論

    支架也常被稱為腳手架,腳手架原為建筑行業(yè)的術語,指的是建設房屋所必需的工具,教育領域中的“腳手架理論”引用了該術語,用于指代教育教學過程中教師為學生學習提供的工具、搭建的環(huán)境以及其他階梯式的幫助與支持。關于腳手架的形式,李梅等提出基于項目的在線協(xié)作學習的學習支架分為結構支架、模型支架、問題支架和知識支架四種[7];閆寒冰認為學習支架可以分為范例、問題、建議、向導、圖表五種[8]。關于腳手架的作用,潘星竹等認為,在STEM教育中搭建合適的腳手架,有助于培養(yǎng)學生的批判性思維能力、創(chuàng)新能力及問題解決能力[9];徐錦芬認為在大學英語課堂中,支架的作用主要體現(xiàn)在提高參與度、提供詞匯、提供觀點、糾正錯誤表達、簡化任務、維持既定目標、提供情感支持等7個方面[10];柴陽麗等認為支架可為學習者團隊反思活動提供有效支持,有助于CSCL 團隊反思活動的開展[11]。因此,大學生創(chuàng)新能力發(fā)展的深度學習模型中勢必需要提供多種形式的支架,助力學生的反思、批判、研究、討論等行為,為創(chuàng)新能力的培養(yǎng)奠定堅實的基礎。

    2 面向大學生創(chuàng)新能力發(fā)展的深度學習模型構建

    2.1 構建的原則

    深度學習的特點表明深度學習不是簡單地被動接受式學習,而是需要學生經(jīng)過大量的合作、批判、反思才能完成的發(fā)現(xiàn)式學習。大學生的學習地點經(jīng)常變化,并且各門課程的課時數(shù)有限,勢必課前、課后都需要投入學習,才能實現(xiàn)深度學習的目標,基于此,面向大學生創(chuàng)新能力發(fā)展的深度學習模型構建時應遵循以下原則。

    一是突出情景性原則。深度學習目標的實現(xiàn)不可能僅僅依靠課堂教學,需要教師課前發(fā)起學習任務,大學生都是碎片化學習,學習任務具有情景性才更易于激發(fā)其在課前參與,進而為深度學習的開展奠定基礎。

    二是便于合作性原則。深度學習目標的實現(xiàn)需要學習者利用各種工具進行比較、分析與判斷,因此學習環(huán)境中應具有思維可視化工具,提供創(chuàng)設學習共同體、腳手架的功能,以方便學習者根據(jù)興趣組隊,開展合作、研討與探究,促進問題的解決與新方案的生成。

    三是支持泛在性學習原則。學習環(huán)境的訪問需支持多終端性,比如既支持電腦端,也可支持手機、iPad登錄,以方便學生可以隨時隨地參與學習與研討, 促進問題的及時解決及方案的生成,最終實現(xiàn)深度學習。

    2.2 面向大學生創(chuàng)新能力發(fā)展的深度學習模型

    本研究以深度學習發(fā)生、創(chuàng)新能力發(fā)展的特點以及支架理論為理論依據(jù),以大學生的學習特點為現(xiàn)實依據(jù),構建了將反思、批判與合作互助貫穿整個學習過程的深度學習模型。該模型以泛在學習平臺為載體、以學生為中心、以學習共同體為學習圈、以協(xié)商、探究、意義建構及創(chuàng)作為主線,具體如圖1所示。

    面向大學生創(chuàng)新能力發(fā)展的深度學習模型主要由三個模塊構成:

    一是泛在學習平臺,該平臺是一種可支持手機、iPad、電腦等任何終端訪問,保證學生可隨時隨地學習、促進深度學習發(fā)生的重要支撐工具,在面向創(chuàng)新能力發(fā)展的深度學習模型中發(fā)揮著特別重要的作用。該平臺包括六個子系統(tǒng):學習資源庫、通訊交流系統(tǒng)、反思工具系統(tǒng)、任務發(fā)布系統(tǒng)、規(guī)則設置系統(tǒng)、作品展示系統(tǒng)。學習資源庫是學習資料的集中存放地,支持存放音頻、視頻、動畫、圖片、文本等各種類型的資料,教師可在學習資源庫中放置每次課程學習所需的視頻、音頻資料,也可以放置課外拓展學習的資料,并且具有點播功能,方便學習者觀看,同時提供搜索功能,方便學生快速定位到資源。通訊交流系統(tǒng)是師生交流研討的場所,既可支持組建小組討論、也可支持外部通信,通過調用QQ或微信向小組成員發(fā)送消息,提醒其加入討論或進行單獨會話。反思工具系統(tǒng)為學習者提供多種思維可視化工具,利用諸如線圖、韋恩圖和金字塔圖等圖形化模板,發(fā)揮其描述、比較和推理等功能[12],幫助學習者梳理問題,進行問題間的對比與分析。任務發(fā)布系統(tǒng)是支持教師發(fā)布學習任務及資料、學生接收任務的學習系統(tǒng)。規(guī)則設置系統(tǒng)是用于教師設置學習規(guī)則、分組規(guī)則,支持學生進行智能化分組,構建學習共同體的智能化管理系統(tǒng)。作品展示系統(tǒng)是支持學生以可視化的形式發(fā)布小組作品,方便開展組間研討與質疑,并且具有屏幕分享功能的內容呈現(xiàn)系統(tǒng)。

    二是師生學習共同體。師生學習共同體是由教師參與其中,根據(jù)學生的興趣、特點組成的異質化的學習團體。學習共同體對深度學習具有較好的支持:沉浸式協(xié)作學習,達成深度學習;隱性知識的共享,促進深度學習;知識的遷移與建構,導向深度學習;多向社會性交互,支持深度學習[13]。深度學習的發(fā)生要求學生開展批判、研討、質疑及反思,異質分組構建的學習共同體,可以有效彌補學生個體的弱勢與缺點,在和諧友好的氛圍內使每個學生都能發(fā)揮特長,通過提出問題、分析問題、驗證結果再實踐等形式共同開展合作探究,對問題進行條分縷析后,通過集思廣益、批判質疑等系列過程探尋出問題的答案。

    三是面向大學生創(chuàng)新能力發(fā)展的深度學習過程。該過程包括4個階段:一是分析學習目標,設計情景性任務;二是合作探究,建構小組作品;三是分析點撥,形成認同性作品;四是提出新問題,實踐創(chuàng)作。分析學習目標,設計情景性任務階段是教師根據(jù)課程學習目標,結合實際應用,設計2至3個難度等級相當、與先前所學知識相關、彰顯思考性與情景性的學習任務,以確保學生確定學習任務后,能夠促進新舊知識的聯(lián)結,激發(fā)其反思、批判等深層次認知活動,為深度學習的發(fā)生奠定堅實的基礎。合作探究,建構小組作品階段是實現(xiàn)深度學習發(fā)生的關鍵階段,該階段包括4個子步驟:一是各學習團體經(jīng)過協(xié)商、討論后確定1個學習任務;二是對任務進行梳理分解、制定小組內的分工計劃;三是學習團體搜集資料,利用MindManager、韋恩圖等思維可視化工具歸納整理,對個人的可視化分析結果進行組內匯報、研討及批判,提出改進的方向;四是進一步完善資料,再次開展研討,進行質疑與反思,修正分析結果,形成小組作品。在探究與研討的過程中促進隱性知識的顯性化、實現(xiàn)新舊知識之間相互關聯(lián),教師在此過程中需把握研討的氛圍,確保和諧融洽,仍需及時提供腳手架,幫助學習者突破難關,促進合作探究的順利開展。分析點撥,形成認同性作品階段是各小組在作品展示系統(tǒng)匯報所在團體創(chuàng)作的任務作品,接受所有成員的質疑與提問,促進隱性知識在更大范圍內的顯性化。經(jīng)過共同探討、教師深入地解讀與闡釋,學生根據(jù)教師講授,重新審視已有的作品,以新的視角和理解進一步修改與完善,創(chuàng)作出更加理想的作品。提出新問題,實踐創(chuàng)作階段是教師根據(jù)學習者在前面三個階段掌握的學習內容,提出新問題,促使各學習團體再次進行合作探究,開展實踐創(chuàng)作,實現(xiàn)知識的鞏固、遷移及運用,不斷提升創(chuàng)新能力。

    3 結束語

    培養(yǎng)創(chuàng)新人才已成為國家對高校的一項重要要求,深度學習作為一種旨在培養(yǎng)學生問題解決與創(chuàng)新創(chuàng)造能力的學習方式,已經(jīng)成為教育領域的研究熱點。本文在借鑒深度學習、創(chuàng)新能力發(fā)展以及支架理論的基礎上,結合大學生的學習特點,設計了面向大學生創(chuàng)新能力發(fā)展的深度學習模型,并對模型的構成、運行過程進行了詳細的解釋,以期為高校人才培養(yǎng)提供一種新的方法。

    參考文獻:

    [1] 高媛,黃榮懷.《2017新媒體聯(lián)盟中國高等教育技術展望:地平線項目區(qū)域報告》解讀與啟示[J].電化教育研究,2017,38(4):15-22.

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    [10] 徐錦芬.大學英語課堂小組互動中的同伴支架研究[J].外語與外語教學,2016(1):15-23,146.

    [11] 柴陽麗,陳向東,陳佳雯.CSCL中的團隊反思及其支架開發(fā)[J].電化教育研究,2021,42(4):93-100.

    [12] 金濤.教師如何應用技術開展反思?:論思維可視化技術支持下的反思性思維影響因素模型[J].遠程教育雜志,2020,38(2):99-112.

    [13] 李洪修,丁玉萍.基于虛擬學習共同體的深度學習模型的構建[J].中國電化教育,2018(7):97-103.

    【通聯(lián)編輯:王 力】

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