指向深度學習的智慧課堂教學設計

摘要：深度學習的實施需要智慧學習環境的支持。作為一種典型的智慧學習環境，智慧課堂可視為融合教學設計與深度學習理論的關鍵橋梁。聚焦智慧課堂教學場景，通過深入解讀深度學習的內部機制與行為規律，構建由學習環境、學習分析、學習活動和學習評價組成的智慧課堂教學設計，可以支持深度學習的發生和核心素養的培養。

關鍵詞：智慧學習環境；智慧課堂；教學設計；深度學習；問題解決

2024年，國務院政府工作報告明確指出要“大力發展數字教育”。作為數字教育發展的戰略目標和行動綱領，教育數字化轉型旨在基于數據這一關鍵驅動要素推動教育的系統性變革，助力數字化能力、數字化意識與數字化思維等育人目標的培養^[1]。智慧學習環境的構建是實施教育數字化戰略行動的首要任務，它為教育數字化轉型提供了數字底座。作為人才培養的主陣地，智慧課堂旨在在智慧學習環境的支撐下達成促進深度學習、培養核心素養的目標^[2]。換言之，智慧學習環境各要素是支持智慧課堂中深度學習達成的外部條件，深度學習則是培養與發展核心素養目標的生成路徑^[3]。在智慧課堂中達成深度學習成為聯結智慧學習環境與核心素養的關鍵橋梁。

作為融合教學理論和學習理論的系統性方法，教學設計旨在遵循教學一般規律的前提下，通過整合促進學習發生的內部機制和行為規律實現優化與創新^[4]。可以說，在教學設計與學習科學理論融合創新的趨勢之下，智慧課堂的教學設計（包括學習環境設計、學習分析設計、學習活動設計和學習評價設計）成為發揮智慧學習環境要素功能、融合深度學習理論、達成深度學習目標和核心素養培養目標的重要途徑之一。如何基于學習環境、學習分析、學習活動和學習評價等要素，設計指向深度學習的智慧課堂成為本研究亟待解決的核心問題。為此，本研究通過深入剖析深度學習理論，明確智慧學習環境對深度學習要素和教學設計要素的支持，構建指向深度學習的智慧課堂教學設計，指導常態化應用。

一、深度學習的重要支撐條件：智慧學習環境

從發生過程和達成結果的視角，研究者對深度學習的解讀包括深度理解說、知識遷移說、學習體驗說和高階思維說。本研究認為深度學習是在問題解決活動中主動建構和協同創生的學習方式，具備主動、建構、真實、協作、反思、聯通等特征。深度學習的核心在于學習的主動輸出、而非被動輸入，發生在人際交互和人機交互等問題解決活動當中^[5]。深度學習的發生機制并非一蹴而就，必須經歷由淺及深的學習進程和由內向外的達成過程。基于深層動機、高階思維、問題解決、切身體驗、實踐創新等深度學習的關鍵要素^[6]，筆者進一步梳理了深度學習的內部發生機制：深度學習是一個逐步進階的過程，臨界點在于深層動機的喚醒與高階思維的生成。基于此，學生在問題解決過程中應用高階思維，伴隨切身體驗，輸出實踐創新成果。作為深度學習的外部支撐條件，智慧學習環境可持續助力深度學習的螺旋進階和有效達成。作為深度學習的內在育人目標，學生在文化基礎、自主發展和社會參與方面的核心素養會在基于問題解決的深度學習過程中得到培養。

在智慧學習環境中，場景、數據、模型、資源、工具、服務要素的協同作用和場景感知、數據驅動、無縫銜接、人機協同、自主進化等特征功能^[7]可支持深度學習的有效發生。第一，智慧學習環境依托數字工具和交互式資源提供的人機與人際的交互式服務，可大幅度提升學生的心理資源投入度和對關鍵信息的敏感度^[8]，繼而正向轉化為自信心，強化學生的認知內驅力和社會存在感，激活學生的深層動機、支持他們開展主動學習。第二，智慧學習環境依托生成類工具、靜態化資源，可提供蘇格拉底式問答、感知—指導反饋等個性化服務，這樣便能支持學生從淺層理解性學習逐步演化到深層關聯性或創生性學習^[9]，幫助學生完成知識建構或完善認知體系，助力其高階思維的進階發展與不斷運用。第三，依托協同編輯工具、評價反饋工具和學科任務單等靜態化資源，智慧學習環境提供的支架性服務不僅可降低學生的認知負荷、幫助學生自主聯結與應用新舊知識，而且可支持學生群體的協同知識建構，實現解決問題的目標。第四，智慧學習環境依托混合現實與增強現實等重構型工具和體驗性資源提供高臨場感的體驗性服務，不僅可支持學生多重感官的參與、營造并延伸學生的切身體驗，而且可以幫助學生在人機交互中運用身體動作與知覺經驗參與問題解決、塑造新的知覺經驗和感知體驗，實現從“做”的體驗中學習。智慧學習環境依托思維工具提供的支架性服務，可幫助學生通過甄別、審辨、反思、決策等行為整合或發散思維，系統化輸出學生的結構化知識或實踐性創新成果。

二、深度學習的達成路徑——智慧課堂教學設計

縱觀教學設計理論，我們可以發現系統化教學設計的共性要素通常包括教學目標、學情分析、教學內容、學習環境、教學策略與教學評價。本研究通過歸納整合教學設計的要素，將它劃分為教學分析設計、教學活動設計與教學評價設計。教學目標、學情分析、教學內容等可歸納為教學分析要素。該要素具備客觀屬性，可依賴共性原則，結合國家課程標準與學科核心素養等開展定向設計。教學策略可概括為教學活動要素。該要素具備主觀屬性，可融合教師的教學理念與相關學習理論，選擇適切的教學策略開展基于特定學習環境的活動設計。教學評價要素則可依托教學內容及教學目標設計，用以評估課堂教學效果和學生學習效果。

本研究首先聚焦智慧課堂教學場景，通過具象化設計課堂環境要素，明確它對教學設計各要素的支持作用。其次，在教學分析、教學活動、教學評價等教學設計要素中融入深度學習理論，構建以學習為中心的、指向深度學習的智慧課堂教學設計。可以說，指向深度學習的智慧課堂教學設計被拆解為兩個關鍵步驟：智慧課堂設計和指向深度學習的教學設計。它包括四個設計要素：學習環境設計、學習分析設計、學習活動設計、學習評價設計。設計過程需解決兩個核心問題：一是為了達成深度學習和核心素養培養的目標，智慧學習環境各要素需提供何種必要性支持；二是如何基于深度學習的目標導向設計學習分析、學習活動和學習評價。

（一）學習環境設計

本研究通過具象化設計智慧課堂場景中數據、模型、資源、工具和服務要素，明確它們對學習分析、學習活動、學習評價的支持作用，如表1所示。

數據模型：①學情數據是指基于問卷或自評表等工具捕獲的定量或定性數據。學習者特征分析模型旨在識別學習者的認知層級（前概念水平）、學習風格、學習動機等學習者特征，支持確定最近發展區、規劃教學路徑。②行為數據是指基于平臺系統或音視頻工具伴隨性收集的日志、身體姿態等外顯行為數據和面部表情、眼動、語音語調等內隱特征數據。學習過程分析模型旨在診斷學習者的學習投入度、學習習慣等宏觀的學習參與過程，支持教學進度調整和教學策略生成。③生理數據是指基于近紅外、腦電、手環等設備收集的大腦神經信號、腦電、心電、皮膚電等生理信號數據。學習狀態診斷模型旨在識別學生的情緒傾向性、專注度、臨場感、認知負荷、心理資源投入等微觀的感知體驗狀態，支持精準教學干預的實施。④結果數據是指活動完成后生成的人工制品或完成的作業測驗等成果性數據。學習結果反饋模型旨在可視化學習者的知識關聯和認知結構體系，預測學習群體的學業成績、評價核心素養，支持人機協同教學決策的開展。

數字資源：①靜態式資源是指權威的紙質資源或結構化程度較高的數字資源。②交互式資源是指支持師生與資源開展雙向交互的數字資源。例如，師生通過涂抹、按壓、手勢等方式與資源開展功能交互，資源則呈現出視覺、聽覺或觸覺等多重感官的交互反饋結果。③體驗式資源是指通過模擬真實場景或還原真實路徑，增強學生的臨場感，提升學生的感知程度和體驗狀態的AR/VR/MR資源。例如，虛擬現實資源“血液在人體的循環”可將學生置身于虛擬血管當中扮演白細胞的角色，讓他們體驗白細胞的工作與各種血細胞的功能（如圖1）。④生成式資源是指以問題為導向，通過人際和人機交互生成的教學資源，包括基于主體交互協同生成的定向性資源和基于主體觀點自主生成的定制性資源。例如，人際交互生成的文本類教學案例，人機交互生成的觀點、圖片、視頻等教學素材或教學課件。

數字工具：本研究基于SAMR（Substitution、Augmentation、Modification、Redefinition）模型中技術在教學中的地位與作用等級^[10]，將數字工具劃分為替代型工具、增強型工具、調整型工具和重構型工具四類。①替代型工具旨在替代教學中程序性、重復性和機械性等任務，幫助師生將心理資源投入更復雜的任務當中，提升教學環節的設計與實施效率。例如，電子白板和教學投屏等教學演示類工具，語文田字格生成器、數學口算出題器等學科效率類工具。②增強型工具旨在增強教學中技能性、規則性、知識性、復雜性等任務功能，降低師生的認知負荷，提升教學活動的直觀性、交互性和高效性。例如，幾何畫板、NOBOOK、PHET虛擬實驗室、Earth Space Lab（如圖2）、文字處理軟件等學科效果類工具。③調整型工具旨在調整和改進教學目標和活動任務，優化教與學路徑、提升教與學效果。例如，自我評價表、Plickers即時反饋等評價反饋類工具，思維導圖、概念圖、象限圖等知識建構類工具，知乎圓桌、Teambition等協同編輯類工具。④重構型工具旨在重構教育組織形式或教學模式、創造新的活動任務，例如，Classin、微助教、超視頻平臺等教學聯通類工具，虛擬現實頭盔和增強現實展臺等真實情境類工具，ChatGPT、文生視頻模型Sora等AI生成類工具。

智能服務：①支架性服務旨在通過提供學科效果類工具、評價反饋類工具、學科任務單等工具服務和推薦教學路徑、反饋可視化分析結果等資源服務，支持學習活動的優化和教學進度的調整。②交互性服務旨在通過提供點擊、拖曳、放大、手勢動作、口語交互等功能服務，支持人機自然交互。例如，手勢互動屏集成了手勢環互動裝置、大屏幕、交互程序等技術工具，支持通過手勢動作與屏幕交互。③體驗性服務旨在提供視覺、聽覺、觸覺、嗅覺、動覺等感官交互的功能服務，延伸學生的感知體驗。例如，美國伊利諾伊大學香檳分校構建的交互仿真式行星天文學習空間（Meteor），將地面作為天體空間的虛擬仿真器，通過在學生腳踝處佩戴傳感器，提供以自我運動模擬天體運動軌跡的服務（如圖3）。④個性化服務旨在通過提供生成式資源與生成類工具等服務，支持個性化教與學。例如，學生運用文心一言等大模型輔助完成學科主題的教學設計創設任務。

（二）學習分析設計

學習分析設計旨在以深度學習特征和核心素養為目標導向，依托國家課程方案與課程標準、權威的學科教材與評價體系等，結合智慧學習環境的要素功能，設計教學目標、開展學情分析、組織學習內容，支持智慧課堂的學習活動設計。

教學目標設計旨在依托國家課程標準及學科教材，融合深度學習特征和學科核心素養，采用ABCD（Audience、Behavior、Conditions、Degree）教學目標陳述法（包括主體、行為、條件和程度），系統性開展由“ABCD+深度學習特征+核心素養”組成結構化設計，明晰通過何種具體行動達成何種水平、基于何種學習路徑支持深度學習特征和學科核心素養。教學目標設計可遵循以下原則：①通過自主表現行動，提升學生的認知內驅力，喚醒深層動機、培養自我管理能力；②通過總結輸出行動，逐步接近學生的最近發展區，發展高階思維、培養科學精神；③通過學習共同體的協作參與行動，將個體認知沖突轉化為群體認知沖突，開展問題解決、培養社會責任感；④通過開展做中學行動，延伸學生的身體體驗，達成切身體驗、培養樂學善學素養；⑤通過制作并生成人工制品活動，實現理論到實踐的轉化，培養實踐創新素養。

學情分析設計旨在基于智慧學習環境中數據、模型、資源、工具與服務要素，分析學習者特征、量化知識結構、定位學習起點、規劃學習路徑，輔助教學目標和學習內容設計。學情分析設計可遵循以下原則：①課中將學生的心理資源喚醒程度可視化，分析學生認知內驅力的調節水平；②課前將學生群體的先驗知識結構可視化，確定其最近發展區，定位學習起點、規劃學習路徑；③課前基于學習者特征和分布式結構構建學習小組，分析學生小組的社會交互網絡；④課前設計符合學習者特征的交互式資源或體驗性工具，量化學生群體的具身程度、延伸身體體驗；⑤課后對活動成果進行內容分析和系統評價，并以知識圖譜的形式反饋。

學習內容設計旨在依托課程標準和教材，結合智慧學習環境要素，開發并建立數字資源與教學重難點的映射關系，搭建課程的知識結構體系，支持學習內容的系統化整合與分布式呈現。學習內容設計可遵循以下原則：①空間型、技能型內容中運用體驗式資源和調整型工具，喚醒深層動機、開展切身體驗；②在真實問題情境中運用交互式資源和增強型工具，支持問題解決、達成高階思維；③作品等產出成果中運用調整型、重構型工具和支架性服務，完成實踐創新。

（三）學習活動設計

學習活動設計是依托相關學習理論和教學策略設計的一系列學習活動的總和，包括活動目標、活動任務、活動方式和活動成果。活動任務設計為其核心要素，可呈現出不同的學習活動序列。例如，體驗式學習活動包括具體體驗、觀察反思、抽象概括、主動實踐等序列^[11]。本研究依托深度學習關鍵要素的活動目標，遵循“淺層學習—臨界點—深層學習”的內部機制，設計促進深度學習發生的復合型活動任務序列，結合智慧學習環境的要素功能，確定活動方式、輸出活動成果，支持學生在問題解決中達成深度學習，如圖4所示。

1.活動目標設計

本研究依托深度學習機制，設計深層動機、高階思維、問題解決、切身體驗和實踐創新等活動目標的達成路徑。即基于淺層學習活動喚醒深層動機、達成高階思維，并將此視為深度學習發生的臨界點和問題解決活動的開端。學生通過維持深層動機、運用高階思維、伴隨切身體驗開展問題解決，輸出實踐創新成果。認知內驅力源于學生的好奇心和探究心理。活動通過激活學生的好奇心、維系正向情緒，提高學生的專注度和自信心，塑造和強化學生的認知內驅力，喚醒深層動機。最近發展區是指學生的實際發展水平與潛在發展水平的距離，是有效學習和因材施教發生的前提。在最近發展區內，通過設計由基礎活動到復雜活動的學習支架，實現認知水平的逐層遞進，達成高階思維。具身交互是身體在場的體驗性與建構性交互活動，通過搭建由體驗型資源和調整型工具構成的沉浸式學習環境，拓展身體感知程度、延伸身體在場范圍，營造切身體驗。問題解決是學生在真實問題情境中通過社會互動和協商開展有意義的知識建構的過程。協作探究途徑貫穿問題解決過程的始終^[12]。換言之，學習共同體在協作探究活動中開展社會建構，有效執行問題解決。實踐創新是指通過問題解決活動生成實踐性和創新性應用成果，培養學生的創新意識和實際問題解決能力。

2.活動任務設計

本研究依托深度學習機制，設計支持深度學習發生的學習活動序列，包括具體體驗、自主調研、反饋調節等進階型的淺層學習活動，問題表征、協作探究、增值體驗、協同建構等螺旋上升型的問題解決活動，共享反思、應用生成等強化型的深層學習活動。

（1）淺層學習活動：喚醒深層動機、達成高階思維。

具體體驗是基于物理空間中實物及其關聯資源的體驗性學習活動，旨在通過具體感知和關聯映射等方法創設情境，激活學生的經驗、正向情緒和好奇心，提升認知內驅力、喚醒深層動機，支持學生積極、專注地投入自主調研活動。

自主調研是基于權威的靜態資源或大模型、智能體等重構型工具開展的自主學習活動，旨在通過最近發展區設計基礎性、綜合性和復雜性等進階型情境任務，支持學生基于選擇注意力機制篩選整合資源、逐步完成任務，提高認知水平。

反饋調節是基于教師或數字工具的指導性、感知性反饋開展的自我調節活動，旨在通過IRF（Initiation-Response-Feedback）對話模式引導學生主動開展或感知他者（教師、同伴、工具）的生成式反饋信息，支持學生反思并調節調研結果，維系深層動機，達成高階思維。

（2）問題解決活動：運用高階思維，伴隨切身體驗，支持問題解決。

問題表征是基于思維工具、學科工具等開展的人機交互活動，支持學習共同體識別、分解復雜問題，明晰執行計劃、定位癥結所在，實現思維外顯。

協作探究是基于在線交互平臺和支架式服務開展的社會交互活動，支持共同體按照分解的問題和制訂的計劃開展社會交互和共同協商，運用學習支架拓展思路、發散思維，實現高階思維的運用和意義建構的生成。

增值體驗是基于體驗式資源、可穿戴設備、具身智能體等重構型工具開展的具身交互活動，旨在通過沉浸式環境調動大腦及身體感知運動系統的協同參與，支持學生運用并塑造新知覺經驗，深化知識體系、營造切身體驗。

協同建構是基于知乎圓桌、Teambition等協作性工具開展的社會建構活動，支持學習共同體協商并整合協作探究和增值體驗的成果，初步生成問題解決方案。

（3）深層學習活動：展示反思方案，輸出實踐創新。

共享反思是基于學習結果反饋模型、演示類和評價反饋類工具等開展的反思交流活動，通過展示并反饋問題解決方案的評價結果，定位問題解決過程的重難點，支持學生個體、同伴或教師經驗的定向共享、補充、質疑、整合，提高問題解決過程和結果的平均留存率，實現對問題解決方案的高效反思與修訂完善。

應用生成是基于編程開發與AI大模型等制作類工具、思維類工具等開展的實踐創新活動，旨在通過應用相關工具執行完善后的問題解決方案，支持學生整合或發散思維，輸出人工制品，達成實踐創新應用。

3.活動方式設計

活動方式設計包括活動資源、活動工具、活動服務等環境支持和教師預設的活動規則設計。淺層學習活動旨在學情數據、生成式資源和交互性服務等支持下，采用人機自主交互等形式開展。問題解決活動旨在體驗式資源、調整型工具、支架性服務和體驗性服務等支持下，采用人機交互和組內人際交互的形式開展。深層學習活動在結果數據和調整型工具的支持下，采用組間人際交互等形式開展。

4.活動成果設計

活動成果是指活動表現、響應狀態和取得的實際產物，包括學生的生理信號、人機交互行為、社會交互行為、身體動作行為等活動表現和習題的正確答案、課題的理性結論、探究的實踐方案、項目的實際作品等學習成果。

（四）學習評價設計

學習評價設計旨在通過整合經驗驅動的主觀評價和數據驅動的客觀評價，結合學生的活動表現、響應狀態和實際產物等活動成果，評估深度學習的達成效果。一方面，教師可基于課堂教學目標和教學內容，自主構建問題解決活動的評價量規，采用學生自評和他人互評等形式，量化課堂學習表現。另一方面，心理參與度、身體參與度、社會參與度和認知參與度等參數可反映深度學習中深層動機、高階思維、切身體驗、問題解決和實踐創新的達成效果（如圖5）。心理參與度是指心理資源的喚醒程度，被用以評價深層動機。身體參與度是指建構性動作的參與程度，被用以評價切身體驗。社會參與度是指人機與人際的社會交互程度，被用以評價問題解決。認知參與度是指基于理論觀點、問題解決方案、實際作品等學習成果反映的認知水平和知識結構體系，被用以評價高階思維和實踐創新。

三、結語

融入深度學習理論在學習環境、學習分析、學習活動和學習評價四個方面開展設計，是指向深度學習的智慧課堂教學設計的關鍵。經過對數據、模型、資源、工具和服務等要素的具象化設計，學習環境可以由內而外地促進學習者內部動機、意義關聯、知識重組、社會交互、外在體驗等的強化。學習分析設計需要結合智慧學習環境的要素功能，開展教學目標設計、學情分析和學習內容組織。活動任務設計是學習活動設計的核心要素，結合智慧學習環境的要素，設計促進深度學習發生的復合型活動任務序列，可以支持學生在問題解決中達成深度學習。指向深度學習的學習評價設計是衡量智慧課堂教學設計成功與否的標準之一。通過分析智慧課堂教學設計的這些要素，本文為教師在智慧課堂環境下開展支持深度學習的常態化教學提供了理論指導和實踐建議。

注：本文系國家社會科學基金教育學一般課題“基于人機智能協同的精準學習干預研究”（編號：BCA200080）、北京師范大學教育學一流學科培優項目“智能教育理論體系的構建和實踐研究”（編號：YLXKPY-XSDW202204）的階段性研究成果。

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（作者武法提系北京師范大學教授、博士生導師，數字學習與教育公共服務教育部工程研究中心主任；楊重陽系河北師范大學教育學院講師）

責任編輯：李媛