何彤宇 劉曉紅

摘? 要 隨著現(xiàn)代社會對人才專業(yè)化程度的要求不斷提高，尤其是信息技術(shù)革命對人們的學(xué)習(xí)方式和任務(wù)產(chǎn)生重大影響，源自20世紀(jì)50年代的深度學(xué)習(xí)相關(guān)研究日益得到重視，我國學(xué)者也開展了廣泛研究。以此為背景，以中國期刊全文數(shù)據(jù)庫（CNKI）核心期刊和CSSCI兩個(gè)數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)源，運(yùn)用社會網(wǎng)絡(luò)分析和多元分析法，對當(dāng)前國內(nèi)深度學(xué)習(xí)研究熱點(diǎn)與趨勢進(jìn)行可視化分析

關(guān)鍵詞 深度學(xué)習(xí);知識圖譜;信息技術(shù);翻轉(zhuǎn)課堂;MOOCs

中圖分類號：G652? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B

文章編號：1671-489X（2019）04-0041-03

Abstract With the development of modern society， the requirement of specialization of talents has been continuously improved， espe-cially the revolution of information technology has a great influence on peoples way of learning and tasks， More and more attention has been paid to the study of deep learning from the 50s of last century. Chinese scholars have also conducted extensive research. Based on this background， this paper takes Chinese Journal Full-text Database （CNKI） core journals and CSSCI two databases as data sources， using social network analysis and multivariate analysis， this paper draws the knowledge network of deep learning research， and divides the current research into four knowledge groups.

Key words deep learning; research hot spot; knowledge map; infor-mation technology; flipped classroom; MOOCs

1 引言

隨著現(xiàn)代社會對人才專業(yè)化程度的要求的不斷提高，尤其是信息技術(shù)革命對人們學(xué)習(xí)方式和任務(wù)產(chǎn)生重大影響，在此背景下，源自20世紀(jì)50年代的深度學(xué)習(xí)相關(guān)研究日益得到重視。1976年，深度學(xué)習(xí)被界定為一種與淺層學(xué)習(xí)相對應(yīng)的主動學(xué)習(xí)方式[1]。國外有學(xué)者甚至將深度學(xué)習(xí)看作學(xué)生勝任21世紀(jì)工作和公民生活必須具備的能力[2]。國內(nèi)自2005年上海師范大學(xué)黎加厚教授在《促進(jìn)學(xué)生深度學(xué)習(xí)》一文中首次提出深度學(xué)習(xí)的概念之后，圍繞理論探索、實(shí)施路徑與評價(jià)，一些學(xué)者開展了一系列針對深度學(xué)習(xí)的相關(guān)學(xué)術(shù)研究，并取得較為豐碩的成果，如陜西師范大學(xué)的卜彩麗、吉林大學(xué)的李洪修等。

鑒于以上研究背景，本文采用知識圖譜、共詞分析法，對國內(nèi)公開發(fā)表的深度學(xué)習(xí)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)梳理，對深度學(xué)習(xí)研究熱點(diǎn)進(jìn)行分析與闡述，以期從不同的角度出發(fā)，總結(jié)研究現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)問題并提出建議。

2 研究方法和數(shù)據(jù)處理

研究路徑和方法? SCI創(chuàng)始人、現(xiàn)代情報(bào)學(xué)家加菲爾德認(rèn)為，科學(xué)研究前沿的名稱可以從來源文獻(xiàn)標(biāo)題中出現(xiàn)頻次最高的單詞或詞組中提取出來[3]。本研究采用定量與定性相結(jié)合的研究方法，主要使用社會網(wǎng)分析和多元分析法，對提取出來的關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，構(gòu)建知識圖譜，從而得出相關(guān)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，并對其進(jìn)一步分析和闡述。

數(shù)據(jù)收集與清洗? 為更好地體現(xiàn)研究結(jié)果的權(quán)威性，本研究將CNKI全文數(shù)據(jù)庫中的“核心期刊”與“CSSCI期刊”數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)源（不含碩博論文），從而保證文獻(xiàn)更具權(quán)威性與說服力;以深度學(xué)習(xí)為精確篇名和關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索，并對搜集到的文獻(xiàn)進(jìn)行有效性篩選，將重復(fù)無關(guān)文獻(xiàn)和無關(guān)鍵詞的文獻(xiàn)刪除（如會議通知等），截至2017年9月，共搜集到76篇有效文獻(xiàn)。

高頻關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計(jì)? 關(guān)鍵詞是對文獻(xiàn)內(nèi)容的高度概括，能直觀、鮮明地反映文獻(xiàn)的主題[4]。在本研究中，采用限制詞頻閾值的方法，即高頻關(guān)鍵詞根據(jù)高頻被引頻次閾值確定。本文選取詞頻大于5的四個(gè)關(guān)鍵詞為主要關(guān)鍵詞，其總的出現(xiàn)頻次為84次，累積百分比為33%，滿足知識圖譜中規(guī)定的27%，符合分析標(biāo)準(zhǔn)，基本反映了近年來國內(nèi)深度學(xué)習(xí)研究的現(xiàn)狀。但是鑒于當(dāng)前國內(nèi)深度學(xué)習(xí)研究尚處于起步階段，故根據(jù)實(shí)際情況適當(dāng)放大高頻關(guān)鍵詞范圍。筆者選擇頻次2及以上的23個(gè)關(guān)鍵詞來描述近年來深度學(xué)習(xí)研究的熱點(diǎn)。

對標(biāo)準(zhǔn)化后抽取出的10個(gè)高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行排序，從中初步地了解到近年來我國深度學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域與翻轉(zhuǎn)課堂、高級思維等主題相關(guān)。包括深度學(xué)習(xí)在內(nèi)，熱點(diǎn)前10名分別為翻轉(zhuǎn)課堂、高級思維、MOOCs、學(xué)習(xí)科學(xué)、淺層學(xué)習(xí)、e-Learning、反思性學(xué)習(xí)、信息化教學(xué)、教學(xué)模式。但是對高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)分析，僅能發(fā)現(xiàn)與深度學(xué)習(xí)研究相關(guān)的熱點(diǎn)，而如想進(jìn)一步討論它們之間的內(nèi)部關(guān)系，就需要關(guān)鍵詞共現(xiàn)技術(shù)達(dá)到這一要求。

通過相異矩陣可以看出，與深度學(xué)習(xí)距離由近到遠(yuǎn)的關(guān)鍵詞前十名分別是翻轉(zhuǎn)課堂（0.633）、高階思維能力（0.701）、MOOCs（0.727）、實(shí)證研究（0.727）、學(xué)習(xí)科學(xué)（0.756）、e-Learning（0.756）、淺層學(xué)習(xí)（0.756）、核心素養(yǎng)（0.788）、信息化教學(xué)（0.788）、評價(jià)指標(biāo)（0.788）。

從上述計(jì)算結(jié)果可以看出，國內(nèi)學(xué)者對深度學(xué)習(xí)問題的研究側(cè)重于在e-Learning環(huán)境下，圍繞如何培養(yǎng)學(xué)生高階思維能力或提升核心素養(yǎng)，分別從學(xué)習(xí)科學(xué)理論或?qū)嵶C研究、構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)等角度展開。

3 知識圖譜以及多元分析

關(guān)鍵詞聚集在一起代表了學(xué)科的研究熱點(diǎn)。為了更進(jìn)一步研究深度學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域內(nèi)部聯(lián)系情況和領(lǐng)域間相互影響情況，一方面利用社會網(wǎng)絡(luò)圖，從宏觀視野勾勒出該研究領(lǐng)域的主要研究熱點(diǎn)及其各個(gè)關(guān)鍵詞之間相互關(guān)系;另一方面利用戰(zhàn)略坐標(biāo)圖繪制出深度學(xué)習(xí)研究熱點(diǎn)知識圖譜，對熱點(diǎn)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀或發(fā)展趨勢進(jìn)行歸納和總結(jié)。

社會網(wǎng)絡(luò)圖譜的構(gòu)建與分析? 為進(jìn)一步探尋23個(gè)關(guān)鍵詞之間隱藏的內(nèi)部關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)，在共詞矩陣基礎(chǔ)上利用社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件繪制出高頻關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)圖，了解各個(gè)關(guān)鍵詞在整體網(wǎng)絡(luò)中分布情況及該領(lǐng)域的發(fā)展態(tài)勢，同時(shí)為進(jìn)一步分析闡述深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)提供條件。

首先，根據(jù)社會網(wǎng)絡(luò)分析的觀點(diǎn)，各關(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)性以及關(guān)聯(lián)程度可以通過網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)平均路徑長度的計(jì)算，從而對該研究領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)狀與未來發(fā)展趨勢在宏觀視角上有所了解。從分析結(jié)果可得，關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)的密度為0.407 1，表明研究熱點(diǎn)之間關(guān)聯(lián)程度一般;但是關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)中結(jié)點(diǎn)之間的平均距離是1.818，說明該網(wǎng)絡(luò)具有較高的反應(yīng)能力。此外，通過計(jì)算可知，該研究網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)化中間中心勢是0.816 9，表明深度研究領(lǐng)域研究有向某個(gè)關(guān)鍵詞集中的趨勢。

其次，依據(jù)中間中心度計(jì)算生成的共詞網(wǎng)絡(luò)圖，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都代表一個(gè)關(guān)鍵詞，不同的節(jié)點(diǎn)代表不同的關(guān)鍵詞，節(jié)點(diǎn)的大小說明關(guān)鍵詞的中介中間性。從圖1可以發(fā)現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)、翻轉(zhuǎn)課堂、學(xué)習(xí)科學(xué)相對于其他節(jié)點(diǎn)處于網(wǎng)絡(luò)中心，反映了當(dāng)前的研究熱點(diǎn);而信息化教學(xué)、教學(xué)策略等，雖然處于較為邊緣位置，但是從線條數(shù)量來看，多于其他節(jié)點(diǎn)，表示這并不代表該詞不重要，而是目前對其關(guān)注研究還很少，由于這些詞多出自近期的文章，一定程度可以反映這些關(guān)鍵詞是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域未來的研究趨勢及方向;其他如認(rèn)知理論這樣一些節(jié)點(diǎn)，處于網(wǎng)絡(luò)圖的中間位置，是聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn)和邊緣節(jié)點(diǎn)的橋梁，如充當(dāng)深度學(xué)習(xí)與學(xué)習(xí)科學(xué)或教學(xué)策略之間的橋梁。

戰(zhàn)略坐標(biāo)圖的構(gòu)建? 在高頻關(guān)鍵詞相異矩陣基礎(chǔ)上得出深度學(xué)習(xí)研究熱點(diǎn)知識圖譜，即戰(zhàn)略坐標(biāo)。戰(zhàn)略坐標(biāo)由Law等人于1988年提出，主要通過密度和向心度明確類團(tuán)內(nèi)、類團(tuán)與類間的關(guān)系。越靠近中央的關(guān)鍵詞，表明其在學(xué)科中的核心位置越明顯，與其他關(guān)鍵詞聯(lián)系也越多。結(jié)合之前的聚類圖，本研究繪制出當(dāng)下深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)知識圖譜（圖2），即四個(gè)知識群：深度學(xué)習(xí)理論與教學(xué)模式創(chuàng)新研究;e-Learning環(huán)境下深度學(xué)習(xí)圍繞如何解決淺層學(xué)習(xí)問題的教學(xué)策略研究，包括認(rèn)知理論等關(guān)鍵詞;深度學(xué)習(xí)的評價(jià)研究，包括評價(jià)指標(biāo)、教學(xué)改革等;教學(xué)設(shè)計(jì)或?qū)W習(xí)設(shè)計(jì)方面的實(shí)證研究，包括核心素養(yǎng)、SOLO分類法等。

4 建議與展望

加強(qiáng)深度學(xué)習(xí)跨學(xué)科領(lǐng)域研究? 在深度學(xué)習(xí)理論探究方面，我國起步較晚，以美國著名學(xué)者Ference Marton提出深度學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ)，國內(nèi)對于深度學(xué)習(xí)的研究多是教育學(xué)和學(xué)習(xí)科學(xué)的視角，代表人物主要有黎加厚、王永花等。如黎加厚等較早提出深度學(xué)習(xí)的概念，認(rèn)為深度學(xué)習(xí)是在理解學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，學(xué)習(xí)者能夠批判性地學(xué)習(xí)新的知識和思想，并將其融入已有的認(rèn)知結(jié)構(gòu)中。而王永花則依據(jù)學(xué)習(xí)者對知識的掌握程度，將學(xué)習(xí)分為初步學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)兩個(gè)階段。學(xué)者認(rèn)為深度學(xué)習(xí)與淺層學(xué)習(xí)的根本區(qū)別在于理論基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)動機(jī)、知識聯(lián)系、學(xué)習(xí)策略、思維層次、遷移能力、學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)反思等九個(gè)方面。

相比之下，國外深度學(xué)習(xí)的研究來源于計(jì)算機(jī)科學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域，其中不乏關(guān)于深度學(xué)習(xí)跨學(xué)科的研究，涵蓋了計(jì)算機(jī)領(lǐng)域、教育領(lǐng)域、醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。因此，專家建議深度學(xué)習(xí)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用有必要借鑒人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域基于大數(shù)據(jù)深度挖掘的思路與方法，將能夠進(jìn)一步拓寬深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域。

加強(qiáng)可操作性和通用性研究，避免教育理論研究雞湯化現(xiàn)象? 雖然深度學(xué)習(xí)研究取得大量研究成果，然而由于各種原因，在當(dāng)前國內(nèi)主要以教師為主導(dǎo)的課堂教學(xué)模式大環(huán)境下，如何推廣深度學(xué)習(xí)模式存在一定困難。如在深度學(xué)習(xí)過程中，教師如何掌握案例與教學(xué)內(nèi)容的關(guān)聯(lián)性，控制好教學(xué)節(jié)奏與導(dǎo)向，對組織課堂教學(xué)管理能力提出更多挑戰(zhàn)。如在有限的時(shí)間內(nèi)有條不紊地組織好小組協(xié)商，調(diào)動學(xué)生積極性，以及點(diǎn)評打分等各環(huán)節(jié)，從而達(dá)到深度學(xué)習(xí)目的，是一件極具挑戰(zhàn)性的事情。目前的一些教學(xué)設(shè)計(jì)案例或評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，雖然提供了一定程度的借鑒，但是難免存在煩瑣復(fù)雜的弊端，教學(xué)實(shí)踐中操作起來費(fèi)時(shí)費(fèi)力。因此，深度學(xué)習(xí)既要提升教學(xué)質(zhì)量，又保證教學(xué)效率，加強(qiáng)可操作性研究應(yīng)是研究人員要關(guān)注的議題之一。

其次，當(dāng)前教學(xué)理論研究呈現(xiàn)多元化態(tài)勢，與之相關(guān)的評價(jià)研究也取得較多成果，既有土生土長的素質(zhì)教育及其評價(jià)研究，也有舶來品STEM模式下的學(xué)習(xí)評價(jià)。然而無論是建構(gòu)主義指導(dǎo)下的教學(xué)改革，還是雙創(chuàng)、STEM理念下的教學(xué)實(shí)踐，這些教學(xué)理念的一個(gè)共同點(diǎn)是試圖在信息技術(shù)條件下，通過教師引導(dǎo)、情境構(gòu)建、小組學(xué)習(xí)、協(xié)商討論，最終達(dá)到推動學(xué)生綜合素質(zhì)提高，提升教學(xué)質(zhì)量的目的，這與深度學(xué)習(xí)相關(guān)理論并無本質(zhì)上的差異。

而整合這些研究成果，避免教育理論大而全、包羅萬象的雞湯化現(xiàn)象，從而讓這些新的教學(xué)理念或手段得以在一線教學(xué)實(shí)踐中得到推廣和普及，化繁為簡，提升通用性，這是新興教學(xué)理論最終得到認(rèn)可并運(yùn)用到教學(xué)實(shí)踐中的關(guān)鍵;否則難免給人帶來“理論很豐滿，現(xiàn)實(shí)很骨感”，為學(xué)術(shù)而學(xué)術(shù)的感覺。

加強(qiáng)比較研究? 根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)，目前深度學(xué)習(xí)研究的主體以北美、英、澳洲以及亞洲的新加坡為代表，歐洲以及亞洲如日本、韓國等教育比較發(fā)達(dá)國家相對較少。因此，國內(nèi)研究者在關(guān)注美英等深度學(xué)習(xí)開展較為深入國家研究的同時(shí)，關(guān)注歐洲等國家相關(guān)研究動態(tài)，可以從不同視角借鑒其他國家的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，從而推動我國教育質(zhì)量的整體提升。

加強(qiáng)信息技術(shù)對深度學(xué)習(xí)提升作用的研究? 從目前已有的文獻(xiàn)分析來看，眾多學(xué)者對如何促進(jìn)深度學(xué)習(xí)，多是從教學(xué)設(shè)計(jì)的角度加以論述，而對如何應(yīng)用信息技術(shù)促進(jìn)深度學(xué)習(xí)鳳毛麟角，如對虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等提升深度學(xué)習(xí)的作用方面缺乏論述，顯示該領(lǐng)域研究視角較為單一。

此外，還應(yīng)該注意到諸多學(xué)者在如何把控學(xué)習(xí)內(nèi)容深度上，尤其是難度和深度關(guān)系如何區(qū)分，也缺乏清晰表述?？傊?，深度學(xué)習(xí)方式的養(yǎng)成有著長期性和系統(tǒng)性，在當(dāng)前各種教學(xué)理論不斷涌現(xiàn)的情況下，如何讓這些理論落地，是教學(xué)科研工作者真正需要面對的。

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