論深度學習視域下的教育出版

胡明濤 姜雅妮

摘 要：“深度學習”既是人工智能領域的概念，也是教育領域的概念。在教育領域深入實施深度學習，需要重新深度加工、深度整合適合深度學習的內容，以大概念、項目學習組織學習內容。這為教育出版提升服務教育質量提供了機遇。人工智能領域的深度學習能夠越來越準確地模擬人類的學習過程，精準地反饋個人學習的優劣得失，從而為每個人制定個性化的學習方案。人工智能領域深度學習的應用為信息技術賦能教育教學提供了更為準確的依據。以數據為支撐，賦能教育教學，是教育出版數字化轉型的路徑之一。

關鍵詞：深度學習 人工智能 教育出版 教育教學

深度學習最先是人工智能領域的概念，屬于機器學習的一個分支，是一種能夠使計算機系統從經驗和數據中得到提高的技術。人工智能是對人類智能在計算機上的復制。機器學習，指的是機器使用大量數據集而非硬編碼規則來進行學習的能力。深度學習可以讓計算機從經驗中學習，并根據層次化的概念體系來理解更加復雜的概念，從而讓計算機不必依賴人工提取事物的特征，而是自動提取事物的特征，用自己的方式描述事物。[1]

教育領域于1976年提出“深度學習”這一概念，并在近幾年掀起關注熱度。教育領域研究深度學習，是在學習科學視域下展開的。針對的是實踐中存在的機械學習、死記硬背、知其然而不知其所以然的淺層學習現象提出的。在教育領域，深度學習著力于促進學生的高級認知和高階思維，著力于培養核心素養，著力于立德樹人。由此可見，深度學習的培養目標與教育的培養目標是一致的。深度學習是需要不斷加強的，代表了教育的發展方向，體現了教育發展的重點。

一、教育領域的深度學習研究

1976年，瑞典哥特堡大學的馬頓（Marton）和薩喬（Saljo）在研究大學生在散文閱讀中所表現出的不同學習過程、學習策略時，注意到了其理解和記憶的差異性。通過分析發現，學生在學習過程中因個體差異和策略選擇，在處理信息時呈現出不同的水平，存在深層和淺層的差異。1982年，澳大利亞比格斯（Biggs）與柯利斯（Collis），基于皮亞杰的認知發展階段理論，提出了SOLO分類法。進入21世紀，美國研究院（AIR）組織實施的SDL項目（Study of Deeper Learning：Opportunities and Outcomes）界定了深度學習的六維度能力——掌握核心學科知識、批判性思維和復雜問題解決、團隊協作、有效溝通、學會學習、學習毅力。[2]

2013年底，我國教育部基礎教育課程教材發展中心基于國家課程方案和各學科課程標準，在認真研究梳理已有理論與實踐研究成果的基礎上，充分借鑒先進的教育教學理念以及項目推進的方法與策略，籌劃并組織開發了深度學習教學改進項目。項目組在對深度學習研究的基礎上，對“深度學習”的概念進行了闡述：所謂深度學習，就是指在教師引領下，學生圍繞著具有挑戰性的學習主題，全身心積極參與、體驗成功、獲得發展的有意義的學習過程。在這個過程中，學生掌握學科的核心知識，理解學習的過程，把握學科的本質及思想方法，形成積極的內在學習動機、高級的社會性情感、積極的態度、正確的價值觀，成為既具有獨立性、批判性、創造性，又有合作精神、基礎扎實的優秀的學習者，成為未來社會歷史實踐的主人。[3]近年來，我國教育界對深度學習的研究逐漸從基于學習心理學認知學派的“信息加工”理論的“單向度”轉向以學生全面發展作為根本出發點和最終歸宿的“全視角”取向，提出了項目學習、大觀點組織、結構化思考等一系列可供操作的策略。

教育領域研究“深度學習”主要沿著微觀和宏觀兩個維度開展。微觀維度是充分調動作為課堂主體的學生的積極性，引導、激勵學生充分調動各種感官深度參與學習過程，通過聯想與結構、活動與體驗、遷移與運用等學習活動將經驗與知識相互關聯、相互轉化，將新知識整合進已有認知體系中，建構新的知識網絡。而其宏觀維度，是以學生的全面發展作為根本出發點和最終歸宿，發展核心素養，指向立德樹人。這個維度強調動心用情，強調情感態度價值觀的培養。

二、貫徹深度學習理念，挖掘深度學習素材

深度學習的內容是有挑戰性的，需要深度加工、深度整合，這是出版需要關注的第一條路徑。教育出版的作業、習題，需要重新設計。在既有知識型、概念型作業基礎上，圍繞有挑戰性的學習主題設計開放型、整合型學習任務，調動學生經歷全身心積極參與、體驗成功、獲得發展的有意義的學習過程。立足學生的學習與發展，以大概念的方式組織學習單元，在學科邏輯中體現較為豐富、立體的活動性和開放性，而不僅僅是知識的記憶、概念的辨析。當前，教研團隊紛紛研究基于深度學習的課程設計和作業設計，并且已有學校嘗試大單元教學取得了良好的效果。例如，語文學科探索大單元教學，用一到兩節課帶領學生疏通字詞、預習課文，再用兩節課時間把本單元各篇課文綜合起來講，讓學生在比較相同主題不同體裁課文的差異，體會相同體裁不同風格文章的異同的過程中，更加深入理解作者的情感情緒，感悟文章的思路主旨，領會作者的表現手法。而在數學的教學中，也有不少學校在實踐及教研基礎上，對教材知識的呈現順序進行重新組織、重新設計，更加注重學生的活動與體驗、遷移與應用。[4]

所有這些研究和實踐，都值得教育出版從業者持續關注。尤其2022年版《義務教育課程方案》提出“加強課程內容與學生經驗、社會生活的聯系，強化學科內知識整合，統籌設計綜合課程和跨學科主題學習”“加強綜合課程建設”“開展跨學科主題教學”“倡導‘做中學‘用中學‘創中學”等原則，都是深度學習理念所大力倡導的，也是教育出版需要積極貫徹落實的。將理論與實踐相結合，將教研與出版相結合，在深度學習教學教研基礎上，努力推動深度學習理念在教育出版領域的落實，符合課程方案的要求，也符合“雙減”意見中“鼓勵布置分層、彈性和個性化作業，堅決克服機械、無效作業，杜絕重復性、懲罰性作業”的精神。當然，學習是分梯度的，不是所有學科所有內容都適合在新授課遂行深度學習，但在單元復習、期末復習中跨單元、跨年級、跨學科組織學習素材，讓學生經歷多種學習活動，涉獵多領域知識，多角度鍛煉學習能力，對于提升學生對新學知識的宏觀把握程度、優化學生的知識結構、開發學生的綜合應用能力，乃至啟發學生自主設計學習路徑發現知識、創造知識，都將大有裨益。目前中高考備考復習中，專題復習已經有了深度學習理念的雛形。

教育圖書的未來一定是智力資源密集型產品，一定是在深入教研基礎上，多學科內容的相互聯系、相互滲透，一定是多個學習單元的相互呼應、相互補位，一定是多個學習元素的相互借用、相互促進，一定是知識能力與情感態度價值觀的相互成就、相得益彰。深度學習是學生感知、思維、情感、意志、價值觀全面參與、全身心投入的活動。教師要研究如何用恰當的方法去引發、促進、提升學生的深度學習。好的教育圖書便是這類教研成果的集大成者，是創新教育情境、創新學習內容、創新學習方式的踐行者和引領者。教研與出版相互促進，各領風騷，在你追我趕、互相催動中攜手向前，共同服務于教育教學。

三、落實“雙減”政策，減量提質增效的探索

“雙減”政策出臺一年來，各地都不遺余力地進行了貫徹落實。教育部及各省教育廳也出臺了部分典型案例。這些典型案例都緊緊圍繞作業的提質增效做了大量積極有效的工作。例如重慶市研制印發了《義務教育階段語文等12個學科作業設計與實施指導意見》，山東省濰坊市研制了《作業設計十項原則》《優秀作業十項標準》《作業評改十條策略》等文件，江西省“智慧作業”、山東省青島市嶗山區“課堂教學云平臺”、上海市閔行區教育云平臺將人工智能、大數據應用于作業批改、學情分析，以提升學習效率，推動個性化學習。分析這些案例，各地各學校都不約而同地提出了減量的措施和提質增效的方向。“減”是手段，“增”才是目的。而在實際教學中，各學校也確實嚴格把“量”控下來了，并在努力探索提質增效的方式方法。各個學校的探索方向不同，但大部分學校都圍繞提升作業設計質量和應用信息化技術這兩條途徑展開。

2月底，教育部公布了2021年度基礎教育信息技術與教育教學深度融合示范案例名單，共66個區域、44所學校。在推動信息技術與教育教學深度融合方面，這些區域和學校進行了更加深入、更加有效的探索和嘗試。3月1日，教育部召開新聞發布會，介紹了國家中小學智慧教育平臺建設與應用有關工作進展情況。談到建設背景，呂玉剛司長特別提到了“隨著‘雙減工作的深入實施和推進基礎教育高質量發展，對共享優質教育資源、以信息化助力教育現代化提出了迫切要求”。因此利用人工智能和大數據為教學過程把脈問診，為教學決策科技賦能，是教育出版“雙減”背景下的另一條路徑。

四、用深度學習的人工智能技術助力提質增效

在人工智能領域，深度學習被定義為“一系列試圖使用多重非線性變換對數據進行多層抽象的算法”。通過“多層抽象算法”，人工智能可以更加真實地模擬人的意識、思維和信息過程。人工智能領域的深度學習作為一個工具，能夠實現自主學習，能夠更加準確地模擬人類的學習過程，精準地反饋個人學習的優劣得失，從而為每個人制定個性化的學習方案。

“國家中小學智慧教育平臺”是這條路徑的積極探索者，也是政府主導的服務教育的公益教育資源平臺。但該平臺的建設與運營，并不影響各省出版集團在此方向深入探索。按照教育部介紹，“國家中小學智慧教育平臺”重點承載面向中小學的各類優質教育教學資源，建立資源分發共享機制。因此，國家平臺重在資源，而各省平臺則可更多關注學習數據的收集和應用，用人工智能技術多角度、多維度處理數據、分析數據，用大數據為教育教學、教研培訓、教育管理等提供依據，助力精準教學、精準教研、精準管理，最終助力學生的高效學習。人工智能，尤其是有深度學習能力的人工智能在準確反饋教學過程、記錄學習障礙、診斷分析學情等方面能發揮巨大作用。人工智能超強的信息處理能力和記憶能力，將有效幫助學校和教師做好常態化、過程性教學評價，實時跟蹤，及時反饋，真正實現“讓每一個學生得到不同的發展”。這也是教育部在致力于國家平臺建設的同時，公布2021年度基礎教育信息技術與教育教學深度融合示范案例名單的意義所在。

五、破除擔心守舊，大膽擁抱數字技術

當前，教育出版以紙質圖書為主要產品，并成為相當一部分出版社的主要業績板塊。任何的一點風吹草動，都可能對出版社的營收造成影響。尤其出于對能夠深度學習的人工智能的擔憂，擔心其高度發展會“革”了紙質出版的“命”。

蒂姆·庫克（蘋果公司現任CEO）說：“我不擔心機器會像人一樣思考，我擔心的是人會像機器一樣思考。”[5]人工智能未來的發展，尤其在教育領域，是不可能替代教育行業的老師、專家的。不管未來的學習載體是什么，老師、專家的參與必不可少。人工智能能代替部分出題出卷工作，但不能離開人工干預獨立做好出題出卷工作，更不能代替人腦的全部功能。況且，規模化和個性化本就是推動教育進度、提升教學效率這個“一體”的“兩翼”，忽視或片面強調任何一個都會影響、遲滯乃至阻礙教學任務的完成。規模化推進與個性化發展相輔相成，相得益彰，在達到一個最佳的比例時才能推動教學任務更好更快地完成。在這個比例中，規模化甚至要更加重要一些。而紙質教輔集中優質智力資源的批量編寫、低成本的批量印刷、高效率的批量配送都是最能保證規模化優勢的有效措施。因此，在紙的高階替代品得到大范圍應用以前，紙質教輔在規模化方面的效率優勢、成本優勢仍將存在。因此，教育出版可以大膽擁抱數字技術，而不必擔心數字教輔會替換現有紙質教輔，不必擔心人工智能會代替人的腦力勞動。

“雙減”政策的實施，對出版業來講是挑戰，更是機遇。尤其是如何在“減”的同時提質增效，也是教育部門迫切需要破解的難題。“教育有規律，施教無定法”，要想提質增效，不管是著力于教師的隊伍建設，還是致力于學生學習效率的提升，出版都可以為其提供智力和資源支持。

教育領域深度學習生態學的方法輔以人工智能領域深度學習信息加工的方法，將深刻改變教育教學的模式，進而深刻改變教育出版的模式。

綜上，教育出版助力“雙減”政策走深走實，可在兩個方面作出努力：一是再造紙質教材教輔，創新習題設置，以適應深度學習需要;二是應用機器學習深度學習方面研究成果，基于人工智能和大數據，提升學生學習效率。

（作者單位系山東電子音像出版社）