“深度学习”在机电课程引发高效学习实践

王新伟

[摘 要]“Deep Learning”深度学习是计算机学习系统，模仿人的学习方式，在学习中不断地排除错误，提高自身解决问题的能力。我们把这种模型应用到机电课程中，利用计算机系统去发现引发高效的学习过程，这种高效的学习过程是一种非常有意义的过程，对其他学科深度学习具有参考和借鉴的作用。

[关键词]深度学习；深度学习的应用；深度学习在机电课程的应用；深度学习在课程学习过程中的应用

学生在《维修电工》《泵站运行工》学习中都会遇到大量的问题，但怎样发现学生存在的问题，通常教师都是根据学生在学习中存在的错误而发现学生的问题，由于每一个学生存在的问题都不尽相同，所以发现学生的问题是一个非常繁琐的检查过程，通常教师在学生的作业中、练习中、课堂提问中、操作中及时发现学生学习存在的问题，并及时给予指正和帮助，如果不能及时发现学生的问题，及时给予帮助的话，往往学生的问题可能会对学生的学习带来很大的影响，积累到后期会变成更大的疑难问题，让学生对学习相关内容产生负面的影响。这就要求教师及时在教学中发现学习中存在的问题，并及时给予指正，而通常在课下作业中、课后练习中不能及时发现学生中存在的问题，都是在教师批改作业中才能发现问题，这就错过了最好的时期，最好的条件是在学生练习的过程中，及时发现问题并给予指正，这样对学生的帮助才是最有效和及时的。

怎样在课外没有教师的情况下，及时发现学生学习中存在的问题，分析其存在问题的原因？并及时解决学生的问题？

一、利用计算机学习练习系统，及时发现学生薄弱环节的检查

1.建立计算机在线练习题库：学校现在都建立了计算机在线练习系统，根据这个系统的功能，首先建立《维修电工》《泵站运行工》一个计算机习题库，题库中包含有所有教材中的各种问题，采用填空题、选择题、判断题、识别题等等。题库的建设是基础工作，只有将教材中的各种问题收集并整理，才能测出学生学习中真正的薄弱环节，才能有针对性的采取措施。

2.按照课程进度进行组题：题库建立后按照正常的课程进度在线练习系统进行组题，组题的目的是让作业、练习成为一个知识点分配全面，难度系数合适、分值合理、时间标准的作业或练习，这样的组题可以测试出学生的学习中的问题，并对学生的学习能力有所训练。

3.在在线练习中中发现学生的薄弱环节：用标准的练习去测试学生的学习情况，学生通过在线测试，会立即发现自己的不足，如果是仅仅发现学生的问题，是不足以达到学生深度学习的目标，我们通过计算機技术数据分析，分析学生存在哪些知识的盲点？哪些方面比较弱？哪些地方掌握的比较好？哪些方面掌握的非常的好？这是计算机数据统计的优势，利用计算机数据分析程序，不仅可以批改练习，最重要的是通过分析学生的练习，可以发现学生存在的薄弱环节，让学生马上就会知道自己的不足。

二、利用计算机技术，针对学生薄弱环节进行突破，完成深度学习过程

针对学生在在线练习后的成绩，计算机通过分析程序，就会分析发现学生的薄弱环节，并针对这些知识的薄弱环节和盲点，计算机会将重新组成一个具有针对性的标准的练习题，让学生重新进行练习训练，由于是针对学生薄弱环节而出的问题，每学生完成练习，就是最大的进步，他是一种认知上的进步，对学生的学习及其有意义，这种学习是最有价值的，吸引学生，让学生不断的投入到自己对薄弱环节的训练，学生不用反复训练自己已经掌握的知识，所以这种方式也是一种高效的深度学习方式，训练方式，对学生知识的回顾和深刻掌握具有非常有效的意义。

在高效的深度学习中，学生会发现自己是不断进步的，而且不断发现过去反复出现错误的问题所在，可以说只要练习，没有掌握不了的知识，学生会变成知识的主动学习者，而且深度的学习过程中这种进步对学生来说 是具有非常有效的学习兴趣激发作用，让学生很快就会想再次投入到练习测试的学习中，学生的好胜心是天生的，有效的激发这种好胜心，达到了深度学习和兴趣激发的作用，对学生的学习非常的和高效和高质。

三、学生学习能力的检查

我们在实践中发现学生第一次的在线测试成绩反映的是学生对知识的掌握情况，第二次的在线测试则后，是反映学生学习的能力，第三次的在线测试，反映的是学生深度盲点，也是学习能力不足的集中表现。第三次的成绩反映的更是一种突破学习能力不足的一种努力，完全是更高级的学习能力-关键能力的测试，第四次更是意志品质的测试，所以通过这种软件方案设计的软件，让学生不仅培养知识本身，还有学习能力的测试和关键能力的测试，如果将学生的成绩增量化成一条曲线的话会发现是一个上升的斜线，这条直线的斜率就反应了学习能力，这是一个发现，在学生针对知识的学习考核中的发现的学习能力，完全可以用数学表达式来写出来，即学习能力=成绩的增率，如果学习能力用N来表示，成绩增率用斜率用K来表示，显然N=K。仔细分析会发现学习能力就是根据同一种知识的学习中，学习效果的增率，增率越高则学习能力越强。从这个公式还发现，学习能力不能看第一次的成绩，第一次的成绩仅仅照明知识的掌握情况，不能证明学习能力的强弱。