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关于深度学习的再认识
2019年12月05日 15:45 来源:《课程·教材·教法》2019年第2期 作者:吴永军 字号
关键词:深度学习;再认识;全视角

内容摘要:近几年来关于“深度学习”的研究以及实践成果有一种“单向度取向”,过于关注学生大脑内部“信息加工”过程,忽视了社会文化、情感、精神以及价值过程。超越认知心理学的局限,建构一种全视角深度学习观,应在对深度学习的认识、促进学生深度学习的策略、研究深度学习的方法论等方面建构整体性、系统性思维。

关键词:深度学习;再认识;全视角

作者简介:

  作者简介:吴永军,南京师范大学教育科学学院教授,博士,博士生导师,教育部基础教育课程改革南京师范大学研究中心常务副主任,教育部基础教育课程教材专家工作委员会委员,曾任中国教育学会教育学分会副会长。南京 210046

  内容提要:近几年来关于“深度学习”的研究以及实践成果有一种“单向度取向”,过于关注学生大脑内部“信息加工”过程,忽视了社会文化、情感、精神以及价值过程。超越认知心理学的局限,建构一种全视角深度学习观,应在对深度学习的认识、促进学生深度学习的策略、研究深度学习的方法论等方面建构整体性、系统性思维。

  关 键 词:深度学习 再认识 全视角

  中图分类号:G42 文献标志码:A 文章编号:1000-0186(2019)02-0051-08

  近几年来,“深度学习”(Deep Learning或 Deeper Learning)在国内暴得大名,无论是理论界还是实践界都对此趋之若鹜,许多学者对此有过论述,几乎所有一线教师都非常关心这一论题。就国内研究而言,短短五年(2013.1-2018.6)就有论文500篇之多。然而,我们不无遗憾地看到,绝大多数理论及实践成果都有一种“单向度取向”。即主要是基于学习心理学认知学派的“信息加工”理论而展开的研究成果,鲜有“全视角”观照;其中国内研究多数又以“译介”为主,实证成果稀少。不可否认,基于“信息加工”的心理学层面上的探索必不可少,它的确可以切入深度学习的内在机理。但是,如果始终停留在“信息加工”层面是无济于事的,而且很容易出现价值取向上的重大偏差。因此,我们应当超越认知学派,转向“全视角”或“全域理论”,对深度学习再做一番厘清。

  一、对当前深度学习研究的检视

  对于“深度学习”研究的检视,我们拟从两个方面来展开:一是考察深度学习研究的“谱系”,二是揭示深度学习的认识误区及其背后的原因。

  学术界基本达成这样的共识:深度学习缘起两方面研究——计算机领域中的“机器学习”(或“人工智能”)研究以及教育领域中的学习研究。相对于教育领域,计算机领域的机器学习对于深度学习更为广泛,影响也更为深远,这方面的海量研究最终积淀为后续研究与生俱来的基因——大脑内部极为复杂的信息加工。据研究,最早抢注“深度学习”概念的是机器学习领域,对机器学习进行研究,实质上是对人的意识、思维和信息过程的模拟,是一门人工智能的科学,而深度学习是机器学习中表征学习方法的一类。在机器学习中,深度学习被定义为“一系列试图使用多重非线性变换对数据进行多层抽象的算法”。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。[1]

  教育领域中的深度学习研究关注点是在学习科学视域下展开的。目前比较公认的是,国外教育领域中的“深度学习”概念最早由来自瑞典歌特堡大学的马顿(Marton)和萨乔()提出,他们在1976年研究大学生在进行大量散文阅读任务时,所表现出的不同学习过程和使用的学习策略以及理解和记忆的差异化学习结果时发现,学生在学习过程中处理信息存在不同水平,呈现浅层和深层的差异。当学生使用浅层学习策略时,只能获得对问题的浅表回答,学习过程表现为机械的死记硬背。当学生使用深层学习策略时,则能关注到文章主题和主要观点。两位学者由此提出了“深度学习”概念,指出深度学习是一个知识的迁移过程,有助于学习者提高解决问题并做出决策的能力。[2]

  此后,许多学者纷纷加入深度学习的研究行列中,其中比较著名的有澳大利亚学者比格斯(Biggs)与柯利斯(Collis)于1982年基于皮亚杰的认知发展阶段理论,提出的SOLO分类法(Structure of the Observed Learning Outcome,简称SOLO),依据学习结果的复杂性进行分类,分别为学习结果的前结构水平(Prestructural)、单一结构水平(Unistructural)、多层结构水平(Muhistructural)、相关结构水平(Relational)和拓展抽象水平(Extended Abstract)五个层次[3]。

  进入21世纪,2006年加拿大多伦多大学欣顿(Hinton)教授和他的学生萨拉赫丁诺夫(Salakhutdinov)在《科学》上发表了一篇关于深度学习的文章,开启了21世纪深度学习在学术界的热潮。而由美国威廉和弗洛拉·休利特基金会(William and Flora Hewlett Foundation)发起,美国研究院(AIR:American Institutes for Research)组织实施的SDL项目(Study of Deeper Learning:Opportunities and Outcomes),则在全美建立了500余所深度学习实验学校。 SDL项目在理论建树与实践普及方面都具有划时代意义。[4]在笔者看来,这一划时代意义在于 SDL项目突破了传统深度学习限于“信息加工”的窠臼,无论是美国国家研究委员会(NRC)的深度学习能力三维度划分(认知领域、人际领域、个人领域)[5],还是SDL项目所界定的深度学习的六维度能力(掌握核心学科知识、批判性思维和复杂问题解决、团队协作、有效沟通、学会学习、学习毅力)[6],都充分考虑了社会文化因素,具有了“全视角”特性,是一种比较完整的关于深度学习的理解。

  正因为深度学习研究与生俱来的“基因”的型塑,我国早期研究深度学习(2005年)以及近几年来异常活跃的学者,其学术背景绝大多数并不是传统意义上纯粹的教育学者,而是“教育技术学”领域学者,如被认为是引进“深度学习”概念的黎加厚教授就是教育技术(信息技术)方面的研究专家。而在2013年以后深度学习研究风起云涌态势下,比较活跃的一些学者如祝智庭、董玉琦、张宝辉、张浩、吴秀娟等都是教育技术领域有影响的学者。而刊发深度学习一些重要论文的刊物也以“教育技术”类杂志为主,如《中国电化教育》《远程教育杂志》《中国远程教育》《电化教育研究》等。

  上述研究至少存在三个问题。一是对于深度学习的认识,偏于心理学认知学派的“信息加工”理论,尤其是试图以人工智能、机器学习研究所得成果来反观人类学习,从某种角度讲,这种学习观是没有“价值取向”的学习观,是没有“灵魂”的学习观。

  深度学习对于“学习”的理解还是比较狭隘与局限的,更多的是以信息加工理论来揭示“认知”方面的心理过程机制。而价值、情感、态度以及精神领域的学习被有意无意地忽视,这其实是典型的认知学派的基因使然。深度学习的学习之所以被称为“深度”,在于研究者们有这样的认识:早在20世纪80年代,认知科学家从深度学习与浅层学习的“关键区别”中发现:当学习者运用“深度”学习方式时,不仅能获得知识,而且清楚知道在真实世界和实际情况中如何运用这些知识,这样的知识会在学习者头脑中保持得更为持久。而死记硬背和简单记忆对个人的知识建构的作用只是浅表的、易忘的,这是浅层学习。也就是说,深度学习之“深度”的最重要表征是:应当能够使知识保持长久,并能运用。而要做到这些,学习者必须把握知识之间的有机联系,在头脑中建立知识之间的有机联系,即使知识结构化,而不是碎片化、孤立化地保有知识。从这个意义上说,深度学习理论其实是对美国心理学家、认知学派代表人物奥苏贝尔的“有意义学习”理论的继承与发展,或曰“有意义学习”的升级版或扩展板。简言之,深度学习就是学习者在理解的基础上,把握知识间的有机联系,旨在做出决策或解决问题的学习。

作者简介

姓名:吴永军 工作单位:南京师范大学教育科学学院

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