基于深度学习的小学智能化学习

梁正雄

摘 要 小学教育已进入智能化时代，智能技术推动了智能教学等方面的改革，要求构建智能学习等新型教育体系。深度学习是人工智能技术的代表。基于深度学习指导下智能学习的重要性和必要性，从学习效果、计划、方式和内容等方面，分析现阶段小学智能化学习处于瓶颈期的具体体现，以提出可行性的创新策略为目的，通过相关教学主体、智能学习平台、智能技术、分层教学方法及教学资源等共同发力，推进小学智能化学习改革进程。

关键词 深度学习 小学智能化学习 智能时代 “互联网+”教育

“互联网+”和“教育”共同创造了新的教育生态，推动教育进入新的开放时空，小学教学资源空前丰富且能够快速迭代。当前，网络智能化成为小学教学的发展主流，深度学习就是这一趋势下的产物，其强调教师的指导作用、学生的辩证思维、对知识和逻辑的深层次理解能力、自主学习能力及创新性学习能力等。与“互联网+”教育的本质一致，深度学习旨在促进智能化学习新模式成为教育新常态。相关教学主体须理解基于深度学习下小学智能学习的积极意义，客观面对现阶段的种种困境，探索出可行的改革路径，促使小学智能化学习系统和模式愈加成熟。

一、基于深度学习的小学智能化学习的可行性

深度学习赋予小学智能教育新的特征，创设了智能化学习环境，国内外专家学者不断充实其理论研究，并不断丰富学习形式，彰显了二者融合的必要性。

1.深度学习开创了人工智能新时代，提供了发展环境

深度学习集技术、科学、艺术于一体，是“模式分析方法”的统称，是基于多层神经元的自编码神经网络系统及基于多层自编码神经网络的深度置信网络，能够提供无监督学习和半监督学习。深度学习是对人工智能和机器学习的深化，其涵盖的学习样本数据层次多于机器学习，以“让机器像人一样分析并学习”为最终目标，能够识别图像、文字和数据等，在搜索技术、机器翻译、语音等相关领域取得了较大成就。这些都在不同程度上影响了小学智能学习的过程和结果，为“人工智能+教育”提供了硬件和软件方面的发展环境，使智能化学习成为不可避免的改革方向。

2.国内外智能化学习研究成果提供了理论支撑

“强调新旧信息的整合”，更加需要“高水平思维”，是智能化学习的起点。从20世纪80年代开始，国外教育专家关于“深度学习”的研究不断增多，从2011年开始大幅度上升。“在线学习”“合作学习”是多数国外教育家关注的重点。我国从2012年开始围绕深度学习内涵、智能教学资源、教学策略等方面加速展开研究，将深度学习与翻转课堂相融合进行研究，指出“深度学习应作为智能学习方式的长远方向，智能学习也应以深度学习为目标诉求”。同时，我国教育界还提出“应用跨平台虚拟学习环境和游戏化学习方式”进行改进的策略，为深度学习指导下的小学智能学习策略提供了一定的启发。《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010～2020）》等也从政策层面加固了理论支撑。

3.深度学习为智能化学习成为教育新常态提供了新形式

深度学习是对知识的深度理解，能够将教学上升为“应用、分析、创造”的较高水平。智能教育背景下，深度学习要求小学教育以大数据、人工智能技术为工具，培养学生的批判性、创造性思维等，即“以深度学习为指导，实现智能化学习应成为新常态”。我国一系列文件的颁布提出了“深度学习视角下信息化应用新常态”。究其原因，深度学习能为教学提供更加创新性的形式，将师生从机械的教学形式中解放出来，让教师有更多精力创新教学内容和模式[1]，让学生有兴趣探索未知领域，形成智能化学习习惯。

二、基于深度学习的小学智能化学习的困境

我国深度学习研究指导下的小学智能化学习仍处于起步阶段，表现在智能系统开发技术低下、课堂行为识别力不足、教学资源利用率低及教学主体智能教学素养不足等方面。

1.智能系统开发技术发展缓慢，影响学习效果

智能系统是深度学习视角下小学智能化学习发展的“中枢”。现阶段，国家相关部门关于智能学习技术的指导性文件缺失，尤其缺乏细节规定，造成“智能开发技术并非紧迫任务”的错觉，导致企业思想理念落后、研发积极性不足，且单方面考虑技术的市场适应性和盈利性，忽略了小学教学需求，违背“可持续发展”规律。与此同时，相当一部分智能学习系统忽视配套监测体系的嵌入，导致部分智能系统不具备监测功能，或者监测体系不实用，或者流于形式，导致学生学习时主要以教师主观评价为驱动，与智能系统赋予的客观性和公平性相背离，使学习效果大打折扣。

2.学生课堂行为识别精准度低，影响学习计划

深度学习和小学智能化学习的共同特征之一即智能化。然而，小学生课堂行为随着信息化技术的提升变得复杂，凸显出智能行为识别的困难，基本体现在三方面。第一，识别系统数据采集环节不够完善，受学生性别、着装、体态、教室环境等不确定因素的影响，识别图像不准，数据采集结果参考价值缩水。第二，智能學习系统的数据预处理操作统一，但不够灵活，体现在系统并未将不同阶段的学生进行分层，且处理图像等数据时保持尺寸、图像比例等高度一致，造成部分识别数据缺失完整信息，数据样本严重不足。第三，智能学习系统未能充分融合深度学习识别优势，尤其忽视卷积神经网络的运用，造成无法提取学生行为局部特征的不良后果，进一步减少数据样本数量[2]，降低学生课堂行为识别精度，影响个性化学习计划制定。

3.教学资源利用率低，影响学习方式

智能化学习环境下，大多数学校明令禁止学生携带手机、平板等，不仅造成教学资源浪费，而且使学生因珍视使用网络的机会而热衷于使用终端设备进行娱乐，与智能化学习的初衷背离。在此基础上，很多学生运用智能化系统获取学习资源的能力极差，智能素养的缺失导致其知识素养和能力下降，学习方式依旧停留在传统学习阶段，缺乏创新性和发展活力，由此影响师生之间的沟通[3]，同时也影响智能交互学习方式的应用效果。

4.教学主体智能教学素养不足，影响学习内容

教学主体智能素养与智能教育呈正相关。然而，我国小学教师群体的年龄结构正在由中老年向年轻过渡，但年长教师认为自身教学经验足，顽固坚持传统做派，排斥智能教育技术，忽视年轻一代教师智能素养优势，严重影响教师队伍整体素养的提升。基于此，各个环节的学习内容未能与智能时代的新知识和理念接轨，更无暇顾及部分学习效果极差学生的个性优势，造成“强者更强，弱者更弱”的学习局面，加剧了教育不公平现状，不利于智能化学习改革。

三、基于深度学习的小学智能化学习的路径

我国小学智能化学习需专门机构和主体提升智能技术，需教学主体落实动态分层教学方法，融合思辨性思维，指导教学资源和智能平台更好地发挥作用，共创中国特色化小学智能化学习道路。

1.将专业智能技术与监测体系相融合，保证学习效果

无论深度学习还是智能化学习，都需要人工智能技术的支持。具体而言，国家应出台针对小学深度学习与智能学习融合发展的具体政策，为小学智能化学习发展指明方向，并给予技术开发一定的资金支持。在此基础上，“互联网+”教育公司应贯彻政策，明确自身市场定位，了解小学教学所需，及时更新技术，保障企业能够在适应市场竞争的同时激活创新力，为智能学习提供技术支持。智能技术企业还需认识到深度学习和智能学习技术的关键点在于数据，不仅要保证技术、教育资源与时俱进，而且要保证线上终端监测体系顺利运转，开通并优化数据自动统计和监测功能，助推深度学习高速发展[4]，并助推教学课堂管理高效运转，以此保障智能化学习的效果。

2.将动态分层方法与行为识别系统相结合，调整学习计划

深度学习视角下的智能化学习要求教师采用动态分层方法，将不同年龄段的学生或者同一学段不同水平的学生分为若干层次，据此确定教学目标和调整教学策略。具体而言，动态分层方法可分为认知诊断、聚类分析和动态分层三个步骤。首先，智能识别系统及时收录学生的线上和线下学习情况，通过大数据进行分析和诊断，把控学生掌握知识的程度并追踪。其次，行为识别系统将已有数据和正在更新的数据进行汇集，采用“聚类分析”方式，将知识水平相似或者相同的学生分为不同“簇”，这是极为重要的一步。最后，以诊断反馈和聚类分析结果为主要参考指标，智能识别系统进一步将学生进行分层[5]。分层之后，识别系统需进一步细化分层标准，将单元学习任务、学生实时学习报告等纳入其中，以便及时、动态地调整教学设计和学习计划。

3.将思辨性与教学资源相融合，优化学习方式

深度学习指导下的小学教育由数字化学习转变为智能化学习，具有场景性、交互性、主动性等特点，能够让学习者享受个性化服务，客观认识自身，以提升综合素质。具体而言，智能化学习平台将思辨性思维融入各个环节，引导学生从“感性的感知需求”到“深度学习”，进而上升为“理性的自主学习”。以“自适应预习新知”为突破口，教师和学生转变角色并重新定位。教师不再是单纯的授课者，而是根据个体行为特征、学习习惯和水平，以智能化学习平台为媒介，向不同学生传送针对性的学习资源。这种方式可从根本上激发学生的学习兴趣，帮助学生自主找寻适合自身的学习方式，为后续学习进程和进步奠定坚实基础。学生运用智能化交互平台能够与外部环境保持互动，还能够运用人工智能学伴及自测系统，逐步构建自身的知识结构，实现智能引导深度学习[6]。

4.提升教学主体智能教学素养，定制学习内容

深度学习驱动小学教学更加智能化，需教学主体增强智能素养，对学习内容做出改变。2019年4月，教育部发布的《关于实施全国中小学教师信息技术应用能力提升工程2.0的意见》提出，“大数据、人工智能等新技术变革对教师信息素养提出了新要求”[7]，肯定了小学教师智能素养、人工智能运用能力的重要性。教师等教学主体应响应政策，将“交织型智能”作为指导，改变教授内容，提升智能化教学相关的“基础素养”“能力素质”及“性格特征”。从宏观层面而言，教授内容囊括“学术智能”“社交智能”等，注重培养学生的目标确立意识、自主提升技能意识等，更加接近“整体性智能学习”的改革目标。从微观层面来看，不同阶段的教学主体须引入“关于人工智能的内容”和“关于人工智能用于处理问题的具体类型和情况”;针对部分学习能力较强的学生，学习内容还应包括“开发下一代人工智能学习系统的要素”[8]，综合构建智能学习生态系统，营造“人人都能理解人工智能和智能化学习”的氛围，为小学生接受继续教育打下坚实基础。

参考文献

[1] 谢忠新.智能化教学——AI时代信息技术与课程教学深度融合[J].上海课程教学研究，2019，（Z1）：5-9.

[2] 魏艳涛，秦道影，胡佳敏，等.基于深度学习的学生课堂行为识别[J].现代教育技术，2019，29（07）：87-91.

[3] 刘勇，李青，于翠波.深度学习技术教育应用：现状和前景[J].开放教育研究，2017，23（05）：113-120.

[4] 严燕.人工智能时代英语教学促进学生深度学习路径探究[J].教学与管理，2019（27）：106-108.

[5] 赵良平.基于认知诊断的动态分层教学设计及应用研究[D].新乡：河南师范大学，2019.

[6] 华璐璐.人工智能促进教学变革研究[D].徐州：江苏师范大学，2018.

[7] 高洁，肖明，王有学.教师+AI，创造更好的教

育——中小学教师人工智能素养提升课程建设案例[J].中小学信息技术教育，2020（01）：12-15.

[8] 卢金，栗浩洋.智能学习的未来[M].徐烨华，译.杭州：浙江教育出版社，2020：192.

[责任编輯：白文军]