深度学习视域下高中信息技术课程建构路径探析

摘要：本文介绍了深度学习与高中信息技术课程的内在联系，以及深度学习视域下高中信息技术课程的特征和优势，阐述了深度学习视域下高中信息技术课程的建构逻辑，探讨了深度学习视域下高中信息技术课程的建构路径，最后分析了深度学习视域下高中信息技术课程的建构意义。

关键词：深度学习；高中信息技术课程；建构；路径

中图分类号：G434 文献标识码：A 论文编号：1674-2117（2024）16-0087-03

深度学习视域下高中信息技术课程概述

1.深度学习与高中信息技术课程的内在联系

高中信息技术课程通常涵盖计算机基础、网络技术、软件应用等内容，而深度学习涉及神经网络、模式识别、数据挖掘等方面的知识，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。将深度学习引入高中信息技术课程，可以进一步拓展课程内容，让学生接触到更广泛的学科领域；可以让学生了解深度学习在实际应用中的场景和案例，增强他们的应用能力和实践经验。

2.深度学习视域下高中信息技术课程的特征

在深度学习视域下，高中信息技术课程强调理论知识与实践技能的结合。课程内容既包括深度学习的理论基础，如神经网络结构、优化算法等，也包括实践项目，让学生亲自动手搭建、训练和优化深度学习模型。具体的特征包括综合评估与反馈，除了传统的考试和作业外，还会注重项目报告、实践成果等方面的评估，引入数学、统计学等相关学科的知识，并及时给予学生反馈，帮助其全面提升。

3.深度学习视域下高中信息技术课程的优势

深度学习是人工智能领域的前沿技术，深度学习视域下的课程可以让学生接触到最新的科技成果，并可以进行应用实践。深度学习涉及计算机科学、数学、统计学等多个学科领域的知识，有助于拓展学生的知识面。深度学习视域下的课程通常注重项目实践和案例分析，学生可以通过动手实践掌握知识和技能，并可以在感兴趣的领域深入学习，从而提高学习动力和积极性。

深度学习视域下高中信息技术课程的建构逻辑

1.深度学习结合实践技能

深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，其理论知识与实践技能相辅相成。学生通过学习深度学习的理论知识，掌握深度学习的基本原理和算法，然后通过实践项目来应用所学知识，加深理解并提升技能水平。以项目为导向，即设计具有实践性和挑战性的项目案例，可以让学生在解决实际问题的过程中学习深度学习技术。通过项目实践，学生可以深入了解深度学习算法的应用和调优过程。

2.前沿技术赋能深度学习

高中信息技术课程应该不断引入最新的深度学习算法与技术，如Transformer模型、自监督学习、生成对抗网络（GANs）等。通过学习和应用最新技术，学生可以了解最前沿的科技成果，培养对未来科技的好奇心和探索精神。在进行课程设计时，可以引导学生将最新的深度学习技术应用到具体领域中。例如，在图像识别项目中，可以让学生使用深度学习模型来识别图像中的物体等。此外，还可以引导学生参与科研项目和竞赛活动，让其深入了解深度学习技术的应用和发展，同时培养其科学研究的方法和意识。在教学过程中，教师应重视对深度学习的伦理和社会责任的讲授，让学生了解深度学习可能带来的社会影响，如隐私保护、数据安全等问题，并学会正确使用深度学习，促进科技与社会的良性互动。

3.实践项目驱动课程建构

实践项目驱动的课程建构是以项目为核心进行学习的。实践项目涵盖深度学习的不同领域和应用场景，如图像识别、自然语言处理、智能推荐等。学生通过完成一系列的实践项目，逐步掌握深度学习的技能和方法，提高解决实际问题的能力。项目驱动的学习过程能够激发学生的学习兴趣，增强学习的深度和广度。实践项目驱动的课程建构强调学生的参与性，学生不再是被动接受知识的对象，而是课程的参与者和建构者。

深度学习视域下高中信息技术课程的建构路径

1.跨学科整合信息技术资源

跨学科整合信息技术资源是将不同学科领域的资源整合到信息技术课程中，以丰富课程内容，为学生提供多元化的学习体验。在跨学科整合信息技术资源的过程中，教师应灵活运用不同学科的教学资源，设计多样化的教学活动，以激发学生的学习兴趣。跨学科整合信息技术资源，需要确定与信息技术资源有机结合的整合点和交叉点，分析不同学科与信息技术之间的关联性，设计跨学科的教学活动和项目，确保各学科的知识和技能都能够有机结合。深度学习在模拟人类智能方面受到生物学和神经科学的启发。信息技术课程与生物学和神经科学等自然科学学科进行整合，可以帮助学生更好地理解深度学习原理，并将其应用于实际问题的解决。自然语言处理是深度学习的一个重要领域，涉及语言学、计算语言学等多个学科。信息技术课程与语言学和语言技术等学科进行整合，可以帮助学生学习如何使用深度学习技术处理自然语言数据，如文本分析、机器翻译等。

2.多样性搭建深度学习模型

深度学习领域涵盖多种技术和应用领域，通过多样性的深度学习模型搭建，学生可以接触到不同领域的知识和技能，从而丰富他们的学习体验。搭建多样性的深度学习模型应该充分结合深度学习的理论知识和实践技能。学生不仅要了解深度学习的基本原理，还要通过实际的编程练习，掌握如何构建、训练和评估深度学习模型。例如，课程可以介绍多种常用的深度学习算法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等。学生可以通过比较不同算法的优缺点，了解它们在不同领域的应用。为了培养学生对不同类型数据的处理能力，课程应涵盖多样性的数据集，如图像、文本、音频等。学生可以通过实际的项目案例，从不同数据集中提取特征，进行数据预处理，并训练相应的深度学习模型。通过开放式的问题解决，引导学生探索新的深度学习模型或者改进现有模型的方法。通过实践搭建多样性深度学习模型可以帮助学生掌握数据处理、模型选择、调参等实践技能，为将来从事相关领域的工作或研究打下基础。

3.个性化推广信息技术课程

深度学习作为信息技术领域的前沿技术，是高中信息技术课程设计的理论基础。课程内容也可基于深度学习的理论知识，如神经网络结构、深度学习算法等进行设置。个性化推广信息技术课程需要了解学生的兴趣和偏好，设计个性化的学习计划。课程可以提供多样的学习内容和项目选择，让学生根据自己的兴趣选择感兴趣的主题进行深入学习。个性化推广信息技术课程还应注重培养学生的实践能力和应用能力，让他们能够将所学知识应用到实际情境中去。深度学习为课程提供了实践支持，通过深度学习框架和工具，学生可以实际操作并应用深度学习算法，如使用TensorFlow、PyTorch等工具进行模型设计、训练和评估，有助于将理论知识转化为实际应用能力。深度学习技术具有强大的模式识别和数据挖掘能力，信息技术课程可以运用深度学习技术对学生的学习特点进行分析和建模，实现对学生学习行为的个性化推荐和评估。

深度学习视域下高中信息技术课程的建构意义

1.拓宽学生学业发展路径

深度学习视域下的高中信息技术课程能够使学生接触到最前沿的技术和理论，了解深度学习在各个领域的应用，并培养他们对未来技术发展趋势的敏感性和洞察力。例如，深度学习技术在人工智能、大数据、互联网等行业有广泛的应用，为学生提供了丰富的职业发展机会。通过学习深度学习技术，学生可以更好地理解和把握科技发展的方向。

2.促进学科融合应用实践

深度学习是人工智能领域的重要分支，具有跨学科的性质，可以作为促进学科融合的桥梁。深度学习视域下的信息技术课程建构，能够让学生学习到深度学习的原理和方法，并学会运用深度学习技术解决实际问题，这不仅有助于他们在信息技术领域的发展，还能够培养他们的跨学科应用能力。

3.激发学生的学习探索欲

深度学习是一个需要持续学习和不断探索的领域，学生需要通过自主学习和实践来掌握其中的知识和技能。深度学习的应用需要学生不断探索和尝试新的方法和技术，而信息技术课程提供了实践平台和技术支持，使学生能够将创新想法付诸实践，并不断提升自己的技能水平。面对深度学习的挑战性学习任务，学生能被激发出更强的学习探索欲和学习动力，提升自主学习能力。

参考文献：

[1]任云.基于核心素养培养背景下高中信息技术应用PBL教学模式的具体思路与实践[J].中国新通信，2024，26（02）：128-130.

[2]韦洪浪，周锦程.高中信息技术教学中人文教育的渗透途径研究[J].黔南民族师范学院学报，2023（06）：65-72.

[3]李兴隆，佟松龄，董艳.项目式学习在高中信息技术教学中的应用研究——以Python人工智能爬虫课程为例[J].林区教学，2023（12）：69-73.

[4]胡继波.高中信息技术课程教学中计算思维培养路径探析[J].甘肃教育研究，2023（10）：109-111.

作者简介：李川奇（1988—），女，汉族，浙江绍兴人，大学本科学历，浙江省绍兴市稽山中学，中学一级教师，研究方向为高中信息技术教学。