面向智能时代职业技能培养的深度教学探究*

何凤梅 陈逸怀

（1.天津职业技术师范大学 自动化与电气工程学院，天津 300222；2.温州科技职业学院 信息技术学院，浙江温州 325006；3.温州城市大学 教师教学发展中心，浙江温州 325038）

一、研究背景

近年来，以智能技术为代表的新技术革命，被誉为“第四次工业革命”，成为社会、经济发展的新引擎。 AI+5G+大数据等的融合驱动，使得当下信息与知识的传播速度、途径和方法都在发生巨大的变化，正彻底改变着我们的生活、工作和学习方式。智能时代的教育，也因此被世界经济论坛誉为“教育4.0”，它与以往教育的不同， 在于更强调以培养学生的问题解决、设计、探究、创新能力为主要特征。

智能时代是一个创新型社会， 也是一个技能型社会，推动并实现“世界制造中心”，已成为我国的重要发展战略与目标。这一战略目标的实现，需要大批高素质应用型、创新性人才的有效支撑。但当前我们教育所培养的人才质量和数量， 均无法满足智能时代发展的现实需求。 2022年5月1日施行的《中华人民共和国职业教育法》，进一步凸显了推动技术技能人才培养的教育教学改革。 创新性技能人才的培养，需要在数字化、信息化支撑下，不断进行教学方式方法的创新与改革探索， 以培养学生具备有效解决现实工作中各种复杂问题的能力与探究素养。 基于这样的时代背景与发展要求，在应用型、创新性人才的培养过程中， 面向职业技能的深度教学和深度学习成为实施的关键，也是值得探讨的一个重要课题。

为此，本文主要基于私播课的混合同步教学，作为实现深度教学和深度学习的重要实践场与研究空间， 着重探讨职业技能培养视域下学生的深度学习和教师的深度教学之间的相互依存关系； 提出基于智能时代职业技能深度教学的原则与维度； 阐述以“学” 为核心的职业技能深度学习和深度教学策略，从而为优化面向职业技能的应用型、创新性技术人才培养，提供一些借鉴与参考。

二、职业技能视域中深度学习与深度教学

教学是为实现教育目的、以课程内容为中介而进行的教与学相统一的共同活动 （钟启泉， 等，2008），教与学相互融合具有一致性，他们具有相互支撑的一体化关系，二者缺一不可。职业技能培养视域中的教与学关系也是如此， 深度学习与深度教学相互依存、相互影响，共同作用于学习者的发展。 因此，厘清相关概念与研究现状，有助于后续研究。

（一）职业技能

卡尔·米切姆（Carl Mitcham）提出，“技术是作为客体、过程、知识和意志” 的技术认知 （吴国盛，2008）。 从应用型创新人才培养的角度，技术作为客体倾向于把技术等同于特殊的人造物（宋磊，2009），它们是身体的投影，强调问题解决的能力，注重活动的目的性和领域的专业性。 职业技能是一种综合性技能， 它是在工作环境中有效地使用生产工具和专业知识，完成特定生产任务的能力（劳动和社会保障部，2006），包括操作技能、心智技能和人际交往能力等。 操作技能是实际活动中操纵特定的设备或不需要借助设备的活动（何应林，2006），通过实践训练获得并呈现出来。 心智技能是人们在将观念的东西转化为实物过程中观察、分析、判断和决策的能力并通过操作程序呈现（徐德利，2007），如计算、阅读、分析和管理等技能。 职业技能还需要职业隐性需求的责任心、自尊、诚信、社交能力和自我管理能力等个人素质的支撑。

（二）深度学习

深度学习从提出到成熟， 是一个不断演变的过程。从国际上看，早在20 世纪70年代，费尔伦斯·马顿（Ference Marton）和罗杰·塞尔乔（Roger Saljo）通过基于阅读的实证研究， 发现学生获取和加工文本知识的深入程度，直接影响学习结果的差异性，指出学习的本质区别在于过程（Marton，et al.，1976）。 洛林·W.安德森（Lorin W. Anderson）等人按深浅层次维度，将布鲁姆（Bloom）的教育目标修订为：记忆、领会、运用、分析、评价和创造，从而精确表述并指向了知识学习和认知过程两个维度。美国威廉和弗洛拉·休利特基金会（William and Flora Mewlett Foundation）认为， 深度学习就是学生通过批判性思考、问题解决、人际合作和自主学习，有效掌握学习内容的过程（Huberman，et al.，2014），对深度学习的本质进行了界定。而美国卓越教育联盟（2011）则强调，深度学习是将标准化测试与掌握沟通、协作、自主学习等能力相连接的一种学习方式（卜彩丽，等，2016）。

就国内而言，何玲、黎加厚团队在引进并解读深度学习时，指出其是在理解学习的基础上，批判性地学习新知识并融入原有的认知结构， 能够将已有知识迁移到新的情境中作出决策和解决问题 （何玲，等，2005）。段金菊等认为，深度学习旨在培养高阶思维能力，注重学习过程中的反思与元认知，以及学习行为方面的高情感和高行为投入（段金菊，等，2013）。刘月霞等指出，深度学习的有效应用，可以优化教育质量并促进学生的全面发展（刘月霞，等，2018）。 彭红超、祝智庭指出，深度学习是基于理解、追求迁移应用的有意义学习（彭红超，等，2020）。

（三）深度教学

美国学者詹森（Eric Jensen）等从教师教学的角度， 提出了深度学习路线DELC （Deeper Learning Cycle）模型，该模型由七个步骤组成，指导教师以激发深度学习的方式来促进教学 （Eric Jensen，et al.，2009）。 加拿大西蒙菲莎大学艾根（Kieram Egan）团队研究项目中的学生， 从入学到毕业会有一个深入学习的主题，在教师的帮助和指导下，由浅入深建立基于自身成长和变化的知识组合， 揭示了学生深度学习的真正发生需要依赖教师的深度教学， 体现了深度学习与深度教学的相互依存与结合（Egan，et al.，2010）。 迈克尔·弗兰（Michael Fullan）等认为，深度教学的根本宗旨除了变革教与学的方式之外，更需要引导学生经历“理解世界→进入世界→改造世界”的过程（Fullan，et al.，2018）。

在国内，郭元祥团队持续开展深度教学研究，提出了以知识观和学习观重建为根本基础的深度教学及其策略（郭元祥，2009），引导学生从符号学习走向学科思想和意义系统的理解和掌握（郭元祥，2015）。并指出从深度学习走向深度教学， 更具有发展性意义和价值：深度教学中的学生要在教师引导下，对知识进行内在结构逐层深化的递进式学习， 对学习过程深入参与和投入的沉浸式学习（郭元祥，2017），以实现学习的过程价值和实践属性。马云鹏指出，深度教学作为一种教学理解和设计模式， 通过整体的教学内容分析，设计有助于学生深度思考的教学活动，使体现学科本质、关注学习过程和富有深度思考的学习活动真正得以发生（马云鹏，2017）。张晓娟则进一步设计了深度教学的过程：评估学生前结构、预设课程、构建学习共同体、创设学习情境、丰富课程履历、检测与评价（张晓娟，等，2018）。

由此可见， 学生的深度学习和教师的深度教学是相互依存的。在数字化场域中，教师借助技术工具将学习材料、学习任务和真实的岗位应用相融合，应用线上线下、私播课（SPOC）等混合式同步教学，汇聚教学资源和学习材料，构建协作式的互动环境、呈现仿真情境（工作场）等沉浸式学习场景，通过开展协作、讨论、探究、技能通关训练和评价等，可以有效促进面向职业技能培养的深度学习与深度教学发生。

三、职业技能培养的深度教学之原则和维度

基于上述相关研究，我们认为，面向职业技能培养的深度教学，应该遵循“自主性、成长性、有序性、混合性、互动性、可操作性和反馈性”七个原则，需要从“职业发展观的重塑、教学空间的重构、教学项目的重制、教学过程的重组”四个维度，重塑知识与技能的内在结构和呈现方式，构建情境、交互、体验和拓展一体化的职业技能深度学习场域，以实现“教师引导”和“以学生为中心”的有机融合与共同促进，让学生感受问题从发现、探索到解决的递进式过程，从而有效地促进深度学习的发生。

（一）深度教学的原则

1.自主性

自主性体现在学生对自己具有良好地评估认识，制定可行的学习计划，能实现多途径学习，学习过程可以自我控制等方面。 同时要求教师摒弃 “说教”，精心设计有意义的教学活动，激发学生对职业技能进行深度学习的欲望。换言之，深度教学要与学生的真实需求相联系， 为学生创造对话和探究的空间，设置多角度、发散式、创客式、游戏化的项目或问题，引导学生共同寻找切实可行的解决方案，以提高学生的学习体验与参与度。 并从中获得自主解决问题的方法与能力， 逐步成长为具有批判性思考能力的“主动参与者”，达成自主式、个性化的发展目标。

2.成长性

成长性体现在学生的知识和技能伴随教学不断提升，并在学习过程中融入职业道德、工匠精神和高阶思维的培养，让学生思考成为什么样的人。认知心理学认为， 学生现有的知识在新的学习过程中起着关键作用，任何教学都离不开学生自身的基础。教师需要诊断学生的现有知识水平， 规划要达到的发展水平， 运用各种有利于学生个人知识建构和意义协作的教学形式，给学生足够的时间与多样的体验、探究连接新旧知识，形成新的理解并实现迁移应用，从而让学生体验到意义的生成，实现两个水平间的“最近发展区”成长。 比如，让学生理解抽象的计算机系统，可以采用人体类比方式实现新旧知识的联系，其中硬件系统相当于人的躯体， 软件系统相当于人的灵魂。又比如，定向任务、程序任务、问题任务的逐层设计，可以推动学习难度呈螺旋式上升，使学生从新生成长为生手、熟手和能手；同时，引导学生基于不同项目与问题的思考，培养学生的成长型思维。

3.有序性

有序性体现在职业技能的培养要对应岗位项目的工作顺序，并作为教学顺序和行动顺序。 首先，要在教学单元或模块内实现知识技能按序分解并循序推进，使教学过程同步生产工作过程，以任务训练为途径，形成递进式的行动序列；其次，要遵从“新旧知识的衔接实现”过渡到“新知识的学习和实践内化”之路径，实现“知识和技能的岗位项目应用”，逐层推进知识、技能和素养等目标有序实现。比如，《云平台建设》课程中的“私有云平台部署”岗位项目，工作顺序是“基础环境准备、平台部署、平台使用和云主机应用发布”，每一项都是后一项的前提，教学顺序和行动顺序就要遵从其有序性。又比如，技能通关训练模块， 应先设计相当数量的基础练习后再进行专门训练，以实现复杂程度提升的有序性。

4.混合性

混合性体现在学习资源的多样化， 线上线下教与学的融合、知识技能与综合项目的融合等方面。学生的学习方式和接受能力存在较大的差异，教师应提供多样化的学习材料和教学资源， 如视频、文本、图片、PPT、链接等，将选择权交给学生，允许学生自主选择如何学习、何时学习、在哪里学习。 这样能够超越传统课堂教学的局限性，引导学生随时随地按需学习，从各种资源中获取知识。 比如，微课视频便于学生课前预习和课后复习，其中操作演示视频有利于学生全程实践进行参考并反复斟酌技能，从而掌握技巧。

5.互动性

互动性体现在教学中的交谈、讨论、协作、分享和反馈等方面。教师应给予学生发言权、选择权和自主权，成为学生深入学习的助动力，使他们能够感受到信任和尊重。教师采用形式多样的线上线下交流、互动和协作活动， 营造沉浸式的技能体验场景与创客式的探究项目，通过体验与探索问题、交流和讨论，一则能促进学生学会自主思考， 聚集问题的解决思路，并通过互动有意识地传授技巧，让同伴学会处理不同观点； 二则教师要多营造互动与探究的内容，如，在线讨论促进学生书面分享和交流，对专业技能掌握或问题解决的探讨；课堂口头分析和书面整理，让每位同学学会问题描述和问题分析等。

6.可操作性

可操作性体现在教学设计的实施、技能训练的实践、教学活动的开展等方面。职业技能的培养需要在逐步深化的动态操作与实践练习过程中， 实现知识和技能的建构和深度加工。 这就要求设计可操作性的项目并贯穿学习过程， 在动态中实现技能的应用，把科学知识与技能应用于具体的问题解决过程。比如，在技能实践训练过程中，为学生提供并搭建职业技能通关训练模块，通过VR/AR 等解决操作练习和反馈的问题，不断纠正错误的认知和操作，实现技能训练复杂程度从“初级技能”向“高级技能”的推进，以构建系统、能解决问题的知识体系和技能体系。

7.反馈性

反馈性体现在教学中学生的学习和感悟能及时获得观察、分析、测量与反馈，积极的反馈可以增强学生的能力和信心。 教师要为每个学生建立数字化学习档案，包括目标、方法、学习伙伴、学习进度、讨论区参与度、章节测试成绩、作业完成情况、技能通关结果和问卷分析等。 学生的学习过程和学习行为也能够被学生和教师看到， 及时反馈并督促学生学习，帮助学习困难的学生组建学习小组或配对学习伙伴，有效地激发学生的学习动力。如，教师通过智能工具及时分析学生学的信息，及时调整教学内容和教学活动；学生收到系统自动反馈的学习情况，能够及时发现学习过程中存在的问题并解决， 帮助学生获得学习上的支撑和激励，从而顺利完成学习目标。

（二）深度教学的维度

1.职业发展观的重塑

基于深度教学的职业发展观的重塑是学生深度学习的内驱力。教师需要明确教学的意义，在于为培养具有问题解决能力、具有职业技能的一代新人而教，并促进每个学生的个性化发展。学生则在教师的引导下，规划自己的职业发展与人生目标等，从而激发学习主动性，为职业生涯做好准备。

职业发展观的重塑落实在深度教学的实践中，需要对接应用型创新人才的培养方案， 对接相应岗位能力的需求， 在专业课程中融入最新的职业标准并注入工匠精神，构建“岗、课、证”三融通，以指导课程的整体规划和具体实施，如图1 所示。 即，要让学生充分理解职业技能所对应的职业岗位之要求，激发自主学习职业技能的动机，能够有效适应“智能+”产业的变革和技术更迭。

具体而言， 这种重塑要采用形式多样的专业咨询和指导， 帮助学生深入了解专业规划和未来发展趋势，塑造学生良好的职业发展观，提升学习的内驱力。 其一，入学始业教育环节的人才培养方案分析，注重于激发学生欲求，促使学生谋求发展；其二，专业课程的第一次授课， 教师要深入分析本课程在整个培养过程中的功能、地位、方向、前导课和后续课的逻辑关系、课程内容对应的工作岗位需要掌握的技术水平及能达到的收入标准等， 将学生的欲求转化为需要， 主动获取外部信息以提升学习动力；其三，专业主任、任课教师或企业专家在课外要多提供职业生涯规划的个性化指导， 充分满足学生个性化的欲求和需要。通过上述职业发展观的重塑环节，能为学生在教学过程中主动参与深度学习提供动力。

2.教学空间的重构

基于职业技能培养的深度教学， 必然需要对现有的教学空间进行重构。 维果斯基的社会发展论强调了学习环境的重要性，诸多研究表明，创造安全、温馨向上的学习环境，有助于满足学生的多元需求，激发学生学习和构建积极的自我。 这一原理同样适用于线上，但线上教学具有自身的特征，需要对教学空间（从内容、过程到评价）进行重构或再设计。

在智能时代，学习空间的内涵与表现日益多元。技术成为促进学习的重要手段 （L·约翰逊， 等，2016）。运用数字技术构建线下“现实空间”+线上“虚拟空间”的混合双主体空间，可发挥各自优势以满足深度教学原则的需求。线下现实空间的主要职能，在于通过深度教学过程中的要点分析、训练、强化和答疑等，强化职业技能内化与递进的环节，提供更多协作学习和交流展示的机会。 线上虚拟空间可配置丰富的音视频在线学习资源，融入专业训练平台，提供更多引导自主学习的体验与操作项目， 通过在线答疑和讨论获得支持和帮助，借助VR、AR 等技术，使得问题场景更加具身化、真实感，实现无处不在的仿真情境支撑下的按需学习。通过教学空间的重构，使课堂成为师生平等交流对话和合作创新的平台，逐步创建基于混合同步学习空间的新型师生关系，也为实现深度教学提供有力的环境支撑。

3.教学项目的重制

基于职业技能培养的深度教学项目的重制，在于通过引入岗位技能要求和职业技能标准，指导教师有序整合新技术、新规范和典型生产案例，重制并设计适合教学的岗位实践项目（如，定向任务、程序任务和问题任务），在课堂内外帮助学生建立和社会的联系，满足对目标、职业和价值的深层次需求。具言之，深度教学项目需要具有认知要素、企业要素和社会要素，其中认知要素是教学内容的认知活动和认知过程，企业要素强调根据企业工作环境设计教学内容，社会要素是实践过程中进行协作和互动的需求。

亚里士多德曾说， 对于我们不得不学习之后才能做的事情，我们通过做来学。 对于项目的设计，本文主要参照德国学者费利克斯·劳耐尔团队开发的COMET 职业能力模型（王荣秀，等，2019），该三维能力模型源于职业的典型工作任务， 每个项目都有情境描述和具体任务要求（如图2 所示）。

上述三维能力模型涵盖了教学设计中的学习内容、学习难度、学习能力和学习表现等。其中，要求维度（能力级别）通过对学生能力类型的评价，指导项目设计和评分；内容维度（学习范围）是学生从生手成长为熟手、能手、专家的过程，每个成长环节都有不同的学习范围和难易程度；行动维度（完整的工作过程）评价学生在整个工作过程中的表现，从而影响教学过程的重组。 在面向职业技能培养的深度教学中，需要采用不同形式的项目，实现集“知识结构、训练方式和反思实践”于一体的可操作性项目教学。比如，定向任务的要点清晰明了，用于课前预习任务、课中重难点和易错点的教学。 小组分层实践和项目拓展应考虑程序任务， 课后学生结合自身知识技能与小组成员协同完成。 短小精悍利于初学的学生产生成就感，整个课程结束后，要求学生完成一个问题任务的项目作品， 涵盖各个模块所学内容的综合应用，通过深度加工和迁移创新完成项目作品。

在具体的教学实践中， 可根据应用型创新人才培养的特点，参照企业真实岗位活动项目的需求，设定不同的岗位角色，比如，项目经理、实施工程师、验收工程师等，通过角色扮演帮助学生投入学习。通过情境主题引导学生有效完成学习、实践和训练，一起协作完成项目以实现职业技能的提升。同时，通过展示项目成果，分享学习策略、工具和经验，培养学生问题解决等的能力。每个项目设定目标和考核评价，根据学生完成情况，形成过程性评价分数。

4.教学过程的重组

基于职业技能培养的深度教学必然涉及对原有教学过程的重组，需要合理应用教学空间，围绕职业技能训练的成长规律，收集、整理和设计恰当的线上线下教学资源、学习材料、学习活动、教学案例和挑战性岗位项目等；同时，参照生产工作过程，引导学生按“序”操作学习材料和参与体验活动，提供机会让学生践行批判性思考和问题解决的过程， 通过亲身实践掌握相应的知识和技能。

根据前文的论述，我们基于智能化、数字化的教学空间建构视角， 借鉴Eric Jensen 和Le Ann Nickelsen 提出的深度学习DELC 模型，融合职业技能培养的教学特点， 构建了符合应用型创新人才培养需求的深度教学过程，如图3 所示。

具体而言，在线下“现实空间”+线上“虚拟空间”的混合双主体空间的支持下，通过七个步骤重组教学过程。 其中，前五步都是为学生的深度学习做准备和打基础，第六步是学生深度学习的关键，通过项目实践完成信息的有意义整合，帮助学生有效解决实际问题，第七步评价是对学生深度学习之后的反馈，以有效保证高阶思维能力和问题解决能力的提升。在教学实施过程中，将部分主要学习任务前置到课前，引导学生课前自主学习实践、在线交流和诊断测试，方便教师确定教学起点；在课堂教学过程中，将部分在线功能替代传统教学功能，引导学生学会借助平台进行线上线下混合同步学习与实践， 组织学生进行讨论、答疑、资源检索、数据处理、项目制作和作品展示等，推进其从低阶思维向高阶思维的过渡，培养学生的认知能力和问题解决能力； 课后通过技能通关实践、岗位项目拓展和学习反思等高阶思维活动，实现综合育人，促进学生知识迁移和创新能力的培养，确保学生从“生手”成长到“能手”。 因此，图3 的职业技能深度教学过程既适合单元教学，也适合模块教学。 表1 简述了单元教学的具体实施流程和相应内容。

表1 深度教学实施过程（单元）

四、职业技能培养的深度教学策略——以私播课混合同步教学为例

从技术哲学的角度审视， 职业技能的养成取决于职业发展的可能路径、专业学习、专门训练和持续的反思实践（宋磊，2009）。职业技能的学习强调过程逻辑和实践情境，教师要从学生的角度看待学习，研究教学策略并设计教学内容， 实现职业技能教学过程与工作过程相一致，以促进学生达成发展目标。

基于上述所构建的面向职业技能深度教学过程，本文以私播课混合同步教学为例，进一步剖析并阐述提升职业技能培养的深度教学实施策略。旨在通过教学设计、学习流程、通关训练和评价体系四个以“学”为核心的深度学习和深度教学推进策略，保障深度教学的持续展开，以充分体现深度教学的具体应用。

（一）基于私播课的混合同步教学设计

基于私播课的混合同步教学设计是在原有教学过程的基础上，融合职业发展观、教学空间和教学项目等要求，遵循自主性、成长性、有序性、混合性和互动性等深度教学原则，在详细分析的基础上，对资源组织、教学管理和互动环境进行再设计，如图4 所示。

在资源组织方面， 基于私播课平台重新组织学习资源。需要对教学内容、教学设计和教学资源（如，微课、课件、练习题、实验报告、导学案或工作手册）等进行碎片化整合， 提供更多引导学生自主学习的切入点或任务包。同时，使平台上学习资源的关联更具紧密性，形成系统化的有机整体，以满足线上知识技能框架设计和线下课堂教学顺序的需求。

在教学管理方面， 教师基于私播课平台发布教学内容、教学设计、论坛讨论、公告和作业等，开展班级管理和学生管理。如，群发通知、查看作业情况、催交作业等操作， 将客观评价测试直接交给SPOC 平台来处理，用以统计考勤、测试和学习数据等。 学生学习过程的全部数据汇聚平台， 可及时有效分析并了解学生自主学习情况，保障教学的有序推进。

在互动环境营造方面，教师基于私播课平台创建新型师生关系，为师生之间和生生之间的互动提供交流环境和支持工具。 在教学过程中通过咨询、小组协作和师生团队，建立教师、学生、网络学习资源之间的多元交互。线上虚拟空间的互动式教学系统具有很强的开放性和包容性，提供更多的音视频、虚拟体验、互动方式、自主学习方式；线下现实空间则加强职业技能的衔接与内化，提供更多协作学习和创客式探讨。

（二）以“学生为中心”的动态化学习活动

诺曼·韦伯（Norman Webb）构建的“知识深度模型”（Webb，1997）， 明确了不同教学活动可以激发不同程度的知识养成，培养学生的高阶思维。 应用于私播课混合同步教学的设计中，在于形成并促进以“学生为中心”的动态化学习活动和教师深度教学引导学生深度学习的活动过程。 这一“教师引导，学生主体”的动态化学习活动模型（如图5 所示），旨在鼓励学生学会自我管理，积极投入学习活动，形成一个有生命活力的课堂，培养和锻炼学生的主体意识和健全的自我发展人格， 并保障学生发展的可持久性和可延展性，从而培养智能时代需要的应用型创新人才。

具体而言，教师结合系统讲授（人类认识成果的逻辑与系统）、自主探究（学生个体直接体验）、重过程（学生经验）和重结果（人类已有经验），引导学生明确学习内容、方法及目标。 活动模型的关键在于：其一，教师采用“两次倒转”的教学机制，通过典型案例和项目，让学生经历“再创造→再经历→再体验→迁移应用”的建构过程。 其二，学生参与岗位项目活动和问题的推理、分析和解决，根据自己对技能知识的理解，绘制思维导图或项目实施流程图等，通过说明性或描述性的语言展示出来， 激发学生的高阶思维。 其三，小组协同讨论最终方案，在体验和感受过程中完成内化， 然后通过通关训练的任务完成建构与迁移，最后在项目拓展中实现应用与创新。

通过上述“实践→理解→建构→训练→迁移→创新”的深度学习活动流程，有利于学生巩固技能知识并在研讨中培养团队协作和沟通意识，通过项目实践体验技能的建构与应用，理解学习内容与现实世界之间的联系，培养学生的问题意识、问题分析与问题解决能力，从而实现深度教学引导深度学习，如图6 所示。

（三）面向技能培养的“自主学习”通关训练

柏拉图指出，一个人若想擅长某一技能，必须有意无意地以该技能所需要的特殊方式， 不断地进行实践。面向技能培养的“自主学习”通关训练，遵循自主性、有序性和可操作性等原则，基于工作过程进行通关训练，能有效促进学生主动获取职业技能。

应用型创新人才的职业技能需要通过训练，以实现从“新手”到“生手”再到“熟手”的成长。 训练要体现科学性、复杂性和精致性，以符合职业技能成长的特点。 其一，训练要有科学性，参照职业技能标准要求，从计划到实施和反馈，均需建立符合专业需求的职业技能递进通关训练模块。其二，训练要有复杂性，在进行相当数量的基础练习后再专门训练，每个训练项目要有明确的针对性，逐步推进，使学生从简单经验累积到实现知识与技能的内化和迁移应用，完成职业技能的成长和突破。 其三， 训练要有精致性，通关模式在于充分调动学生的主动性，促进学生反思所学知识和技能在具体操作过程中的地位、作用、优势、不足、用途和局限等。借鉴游戏中的通关机制， 技能通关旨在强化和提升COMET 职业能力模型中内容维度（学习范围），通关的任务设置由定向任务、程序任务和问题任务组成，每一关通过都会有相应的过程性奖励分值，以保持学生不断攻关的热情。

在教学过程中， 教师应结合教学目标分解职业技能模块， 分析各模块中技能的复杂程度和先后顺序，将其分为初级技能和高级技能。 其中，初级技能是基础练习，高级技能是专门训练。借鉴游戏化学习反馈机制，设置通关模式，激发学生自主学习的积极性， 只有初级技能全部通关后才能进入后续高级技能学习。 技能通关训练模块要助推学生对技能的深度理解和建构，每关都包含：相关知识点、闯关要求、校验规则、提示信息等元素，以满足学生通关训练的需求，增加技能点实践训练的有效性，如图7 所示。所通关的初高级技能通常基于一个个单元而完成，从而有足够的时间检验学生高级技能的掌握程度，为下一单元的教学设计作参照。

（四）“诊断、激励和发展性”的动态评价策略

无论是面向职业技能培养的深度教学， 还是基于私播课的同步混合教学，必须实施以“诊断、激励和发展性”的评价策略。 它以教学目标为依据，设计教学评价并通过平台所收集和汇总的评价数据，对教学和学习过程进行监控， 使评估在各阶段得到及时反映，达到深度学习与深度教学协同发展的目的。

教学评价是教学活动中不可或缺的要素， 需要充分反映学生的学习结果。 本着“诊断、激励和发展性”的动态化评价目的，在传统总结性评价和主观表现评价基础上， 必须添加过程性评价并持续反馈给学生，有助于提高学生的高阶思维能力。

总结性评价通常用于某一阶段教学活动结束后，通过评价了解最终的学习效果。而全过程评价则是一个价值判断（胡中锋，2013），在于学生积极参与整个学习过程，并逐步生成和构建学习的过程。 表2所示便是动态化、全过程评估的要素。

表2 动态化全过程评价要素

评价方式采用质性与量化相结合的综合性评价，以确保评价结果真实反映学生的客观实际。教师着重关注总结性评价和过程性评价之间的“平衡性”，既要考虑学生在学习过程中的能力发展，又要考虑他们在学习结束后的效果，两者相辅相成。 合适的配比能够更有效地引导和激励学生成长，具体内容和比例可见图8，以实现线上线下评价有效融合和应用。

我们认为， 面向职业技能培养的深度教学评价策略应涵盖五个方面：其一是总结性评价，通过作品关注学生长期积累的技能与知识的综合应用， 确保学生获得高阶学习认知技能，如期末考核；其二是频繁地开展形成性评价， 平台上的各种测评工具和方法产生可量化的数据结果， 可评价学生对概念的理解，如测验（前测和后测）；其三是非正式的形成性评价，密切监测学生的学习和每天在线学习数据，衡量学生实现学习目标的进展状况， 比如， 学生在线签到、视频观看时长、任务点学习情况、线上线下回答问题等；其四是以掌握技能为基础的评价，如技能通关训练模块为学生提供反复强化的技能训练； 其五是多主体评价，融合教师评价和学生自评互评，充分调动学生积极性并促进反思，如小组合作项目。教师通过分析和诊断学生行为数据， 为学生提供个性化的指导和追踪， 以最大程度满足学生深度学习的需要，实现教与学质量的提升，引导学生的可持续发展。

我们通过研究分析学生的学习数据轨迹和反馈的分析结果，发现学生在理论理解、实践操作、迁移应用和高阶思维等方面的提升效果较为显著。特别是针对不同类型的学生，通过诊断数据与动态评价可实现不同程度的提升：（1）善于学习的学生，通过对数据的分析，可以协助自己对学习过程进行反省、评估、诊断和引导，剖析知识盲区，对出现的错误进行反思，解决学习中碰到的问题和困惑，以提升学习能力；（2）学习状态一般的学生， 通过对数据的查阅可以监控自己，发现还没有达到的学习目标，查漏补缺，端正积极的学习态度，逐步学会如何学习；（3）学习状态懈怠的学生，则通过教师及时查看与反馈，督促他们尽快完成学习和操作实践，慢慢学会自主有效地学习。

五、结语

本文基于智能时代技能型社会需要培养大量应用型、创新性技术人才的现实要求，提出了面向职业技能培养的深度教学理念， 阐述了职业技能深度教学七个原则、四个维度，构建了职业技能培养的深度教学过程。并以私播课混合同步教学为例，进一步论述了具体的实施策略， 以引导学生运用知识和技能解决实际问题。研究表明，这一职业技能深度教学有利于智能时代培养学生的深度学习能力， 提高学生的核心素养，在教育实践中也具有可操作性。

当然， 本文在教学与分析过程中还存在着一些不足，比如，缺乏大规模的样本与数据分析支撑。 未来， 还需要在研究价值与作用机制方面进一步细化与验证。 从而为智能时代应用型创新人才的培养与教育质量的提升，提供更有效的参考。