深度学习理论视域下教学设计与实施——以物联网专业课程为例

苏春芳 曹雪花

(江阴职业技术学院，江苏 江阴 214405)

0 引言

随着人工智能、物联网技术日新月异的发展，物联网行业逐渐呈现出应用领域多样性、复杂性的特点。创新性地分析问题、解决问题，是物联网行业对应用型人才提出的要求。应用型人才不仅要具备一定的专业理论知识，还要具有较强的知识迁移、应用的能力，创新性地解决实际问题。如何提高学生的学习有效性，培养学生的深度学习能力，已受到教育界和行业领域的普遍关注。

“自动识别技术与应用”课程是物联网专业的一门专业核心课程，以提升学生知识与技能为教学目标，既强化对学生的实践操作训练，又提升学生在人工智能领域方面的理论知识水平。鉴于高职学生理论基础薄弱的特点，依据深度学习理论，在教学中通过调整动手实践与理论讲授环节的顺序，实现学生对理论知识分层次、分步骤的学习，便于学生走出“重实践轻理论学习”的误区。在整个教学过程中，通过搭建动手实践与理论学习有效结合的学习平台，建立实践促进理论知识学习、理论学习提升实践层次的学习闭环，引导学生重构理论知识体系，同时提升学生对自动识别技术的综合应用能力。

1 深度学习理论

深度学习概念是Ference Marton等[1-2]提出的，基于学习本质的层级理论将学习分为浅层学习和深层学习两种，这一概念的提出引起了教育领域广泛的关注。深度学习强调的是一种主动探究式的学习，在掌握核心学科知识的同时批判性地解决实际问题，与应用型人才培养目标高度契合，属于布鲁姆认知领域教学目标中的高级目标，即综合与评价。布鲁姆(Bloom)于20世纪50年代提出教学目标分类理论，将认知领域的教学目标从低级到高级、由简单到复杂共分为知识、理解、应用、分析、综合、评价6个层次。学生对新知识的学习过程是一个思维由低到高发展的过程，在对知识知晓、理解的基础上，达到对知识的应用、分析、综合和评价，提升深度学习的能力。

近年来，国内学者在如何提升学生深度学习能力方面开展了探索与实践。张燕等[3]指出，课堂教学是培养学生深度学习能力的重要环节，合理的教学设计以及教师的引导与激发，是培养学生深度学习能力的重要因素。朱立明等[4]深入探讨了深度学习教学逻辑的生成策略，认为“融合与联结”是课堂活动的基本特质。张鹏等[5]指出，课堂是学生学习的过渡点、思维传递的交互点，合理的课堂教学设计是传授知识、培养学生学习能力的重要环节。

Eric Jensen等[6]9-12提出深度学习路线(Deeper Learning Cycle，DELC)的概念，阐述了如何激发、引导学生进行深度学习，从而引导学生获得更深入更有意义的学习，达到学习的深层水平，并将DELC分为7个步骤，如图1所示。

图1 深度学习路线

深度学习路线是一个有效的教学闭环。设计标准与课程、预评估、营造积极学习氛围是深度学习的准备工作。教师采用多种方法引导学生激活先期知识并获取新知识，便于学生有目的地对知识进行加工、提炼，建立更抽象的思维结点，达到内化新知识的目的，为今后的综合应用打下良好的基础[6]11-19。学生的学习情况评价以及教师对教学效果的反思，是优化教学方案、进一步完善教学设计的重要依据。

2 教学设计方案

有效的教学设计是学生获取知识、技能，提升学习能力的重要环节。考虑到高职学生理论基础薄弱、实践能力强的特点，有针对性地将DELC中的营造积极学习氛围、预备激活先期知识、获取新知识、深度加工知识等关键步骤融入课前、课中、课后三个教学环节。在高职院校中，教学目标主要包含知识目标与技能目标，不仅要关注学生知识水平的提高，还要强化学生的实践，提升操作技能，因此在教学环节设计中将DELC中的“知识”拓展为“知识与技能”，如图2所示。

图2 基于DELC的教学环节设计

在教学设计中采用情景式项目体验、个性化实训等教学策略，让学生在实践中学习、验证、领会理论知识。“自动识别技术与应用”课程的理论覆盖面较广，涵盖主流的人脸识别、指纹识别、射频技术等，对以上理论知识的创新性应用是该课程的教学重点。

2.1 情景式项目体验

课前的情景式项目体验是为学生营造学习氛围、激发学习动力的有效手段。以激发学习兴趣、激活先期知识为目的，将传统的看看书、做做题的课前预习方式变为情景式项目体验的预习方式。学生登录情景式项目体验平台，以亲身体验的方式完成课前预习任务，既补充、激活与教学内容相关的背景知识，又明确课堂教学任务。在这一过程中，学生可以对自己有一个客观的评价，明确教学重难点，带着兴趣、疑惑、问题走进课堂。

2.2 深度加工知识

课堂教学的目标是引导学生获取、加工知识，进而达到对知识的内化，重构知识结构，实现认知领域的高级目标。一般情况下，学生的复杂思维是不能独立、直接形成的，需要在教师的传授、引导、激发下，通过一系列教学策略，逐渐引导学生将新知识加工成条理分明、有意义的、更高一级的思维结点，帮助学生进行深层次的信息加工。学生在获取新知识之后，只有通过对知识的深度加工，才能将先期知识与新知识联结在一起，从而达到认知领域的高级目标。

课堂教学采用“从实践到理论，再从理论到实践”的教学步骤，以实践促进理论学习的有效发生，又以理论学习反作用于实践，提升动手操作能力。充分发挥学生的主观能动性，将传统的以教师为主导的任务导入环节变为学生分享、讨论的环节，给学生预留思考、分析问题的时间。教师通过组织学生讨论、分析并解答在课前体验环节遇到的问题，让学生明确课堂的教学任务。在这一过程中，教师还可以根据学生的研讨情况，动态地更新课堂教学的知识目标、技能目标，变静态教学方案为动态、个性化的教学方案。

引导学生发掘知识之间的联系，将新知识融入已有的认知结构中，优化、更新知识之间的联结，变浅层学习为深层学习。课堂教学目标不仅是让学生掌握专业理论知识，还要提升学生分析问题、解决问题的高阶思维能力，培养学习兴趣，让学生获得成就感、提升自信心。

2.3 个性化实训

课后，在学生完成对新知识与技能学习、内化的前提下，增加个性化实训环节，为学生搭建知识与技能迁移的环境，既促进学生对新知识与技能的掌握与应用，又提升学生知识与技能的迁移、应用的能力。通过个性化实训项目，让学生在实训中学会分析问题、解决问题，完成对知识的反思、加工，提升深度学习的能力，增强团队协作意识和成就感。

3 教学实施

整个教学过程是学生迭代加工知识与技能的过程，教学实施采用10-80-10的法则[6] 92，其中10%为学生通过课前情景式体验项目，激活先期知识；80%为课堂讲授过程，教师引导、协助学生完成对信息的有效加工，建立知识与技能间的联结；10%为课后学生巩固知识与技能的阶段，通过参与个性化实训，进一步加深对知识与技能的理解，巩固知识与技能之间的联结。下面以“自动识别技术与应用”课程中的一个教学任务“一维码技术与应用”为例，阐述整个教学实施过程。

3.1 课前激活先期知识与技能

学生对知识的掌握程度与学生自身的背景知识有一定的关系，在课前阶段补充必要的先期知识，有助于学生对新知识的理解。通过设计合理、形式多样的课前体验环节，唤起学生对相关知识的记忆，从而提高课堂教学效果。

课前，教师首先将“超市购物”“图书借阅”等情景式体验项目作为预习作业发布在教学平台。学生通过完成以上作业，不仅可以沉浸式地体验超市购物，而且可以通过角色互换，亲身体验收银员的工作，从感观上认识一维码，了解一维码的使用。依据教学重难点，在虚拟平台体验环境下设计以下两种任务情景：

(1)收银员使用扫描枪扫描一维码；

(2)一维码破损，无法使用扫描枪，收银员手动输入字符编码。

通过课前体验活动，既唤起学生对相关知识的记忆，又引导学生完成对课堂任务的预习。在“一维码技术与应用”教学任务中，共构建4个情景式项目体验活动，如表1所示。

表1 “一维码技术与应用”课前情景式项目体验

学生依据兴趣自由选择体验项目，在体验活动中激活“数据表设计”的先期知识，了解一维码的用途、构成等新知识。

3.2 课堂重构知识与技能体系

课堂教学不仅是传授新知识的过程，更重要的是引导学生如何将新知识融入原有的知识体系，变浅层的、机械的记忆为深层的批判学习。

在“一维码技术与应用”教学任务中，教师采用讨论、类比、提问等多种教学方法，引导学生通过多种加工路径来加工新知识，重构知识体系。“一维码技术与应用”知识学习加工过程如图3所示。

图3 “一维码技术与应用”知识学习加工过程

在教师的引导下，学生首先对原知识“学生学号”“图书标号”“数据表物品标识”进行加工，抽象为“物品标识”“数据表设计”，并进一步在“物品标识”与“数据表设计”之间建立联结，产生更抽象的思维结点“信息标识”；然后采用“分析-暂停-思考”的设计思路，从低级到高级，对6个新知识进行学习，并进一步从具体到抽象递进式地归纳总结出7个中间层的思维结点；最后，在小组讨论、教师点评环节，建立更高一级的思维结点“一维码在零售业中的应用”，掌握一维码应用技巧，具备解决物联网领域物品标识等问题的技能。

学生形成知识联结的过程是一个不断思考、修订或者巩固先期知识的过程。在这一过程中，教师需要设计多种策略，激发学生对知识进行深度加工。为了培养满足社会需求的物联网应用型人才，在课堂教学中应侧重引导学生建立以应用为导向的思维结点，强化对理论知识的应用，进一步提升学生分析问题、解决问题的能力。

3.3 课后促使知识与技能迁移

课后实训是课堂的延伸。一方面巩固学生对课堂知识的掌握，强化课堂上刚刚建立起来的知识体系；另一方面促使学生顺利地进行知识迁移，提升分析问题、解决问题的能力。基于“理论共性，实践个性”的理念，设计3个课后拓展实训任务，分别为“图书馆图书入库”“智慧超市商品入库”“药店药品入库”。学生依据兴趣选取不同拓展任务，动态组成3个项目组，应用课堂所学的知识与技能完成实训任务。拓展任务的设计既基于课堂基础知识，又高于课堂基本训练，是对课堂新知识的综合应用。学生在认真分析问题的基础上，通过小组讨论最终确定解决方案并实施完成。由于各个拓展任务之间既存在相关性，又存在差异性，因此团队协作主要发生在项目组讨论中。学生通过分享、讨论，不断碰撞出知识的火花，从而形成自己的方法论，达到进一步内化知识、重构知识结构的目的。

在课后实训环节，每一位学生都被赋予了一定的责任和权利。项目组成员都有共同的学习兴趣，为了完成一个共同的目标而相互合作、讨论，营造积极的学习氛围。在相互协作的过程中，小组成员内在的学习动力得以激发。

4 实施效果

投入(engagement)强调个体主动、正向的参与，反映个体行为的主观意识和主动性[7]。学习性投入是指学生在教育活动中主动、正向投入的状况，如学生所投入的时间和精力等[8]。学生能否在课外自主参与理论学习与项目实践，反映了学生对课程的学习兴趣，也可以作为评估教学效果的一个指标。为了对学生的学习性投入进行量化，分别统计2个班级学生(人数均为29人)在课后访问教学平台的次数。物联网1班(中职注册班)是教学改革试验班，物联网2班是普通班。课程资源主要发布在网络教学综合服务平台“泛雅平台”，以月为单位，统计一个教学周期内2个班级学生访问学习平台的次数，如图4所示。

图4 课程资源平台的访问量统计

从图4可以看出：物联网1班学生的月访问量明显高于物联网2班，反映了物联网1班学生的学习兴趣提高和深度学习能力提升，体现在学生知识迁移、应用、创新等方面。在课后知识迁移的过程中，物联网1班大部分学生具备了分析问题、解决问题能力，在实践、讨论、协作互助中知道使用课程中的哪一个知识与技能可以解决所遇到的问题，发现自己的薄弱环节，带着问题、目的再次访问教学网站，查看PPT、查阅实训讲义、回放教学视频，自主完成对课堂知识与技能的再学习。从总体看，其中2月、3月、5月的访问量相对较多，主要是这3个月的课后实训项目难度较大，涵盖对条形码技术、RFID技术、生物识别技术的综合应用，无论从识别原理还是应用层面上都是相对较难的，学生需要查阅大量课程资料，才能找到解决问题的方法。

5 结语

深度学习理论指导下的教学设计，在夯实学生理论基础的同时提升了学生知识迁移、应用、创新的能力，有效地提升了高职学生的综合能力，契合高级应用型人才培养的要求。在实际教学中，通过增加课前情景式项目体验、课后个性化任务拓展环节，激发学生学习兴趣，实现学生由浅层学习到深层学习的转变。学生学习性投入明显增加，有效地提升了自动识别技术的应用能力，实现学以致用、创新性地解决实际问题的教学目标。目前，由于课前体验、课后实训项目不够丰富，还不能真正实现学生按照兴趣自由选择课前体验以及课后实训项目，今后将进一步丰富课程资料。