□ 王 娟，李 涵，李卓珂

“互聯(lián)網(wǎng)+”作為一種新型生產(chǎn)力正深刻改變著經(jīng)濟社會的各個領(lǐng)域，推動各行業(yè)的轉(zhuǎn)型、優(yōu)化與創(chuàng)新。同時，在“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境中教育以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)設(shè)施和創(chuàng)新要素，結(jié)合人工智能與大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)將互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)教育深度融合，創(chuàng)新教育的組織模式、服務(wù)模式、教學模式，進而構(gòu)建數(shù)字時代的新型教育生態(tài)體系。[1]《教育信息化2.0行動計劃》指出，要建成“互聯(lián)網(wǎng)+教育”大平臺，構(gòu)建“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下人才培養(yǎng)的新模式，發(fā)展基于互聯(lián)網(wǎng)的教育服務(wù)新模式。[2]但“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境中大量碎片化知識導致大學生的認知無法遷移應(yīng)用，部分學習活動僅停留在淺層學習層面。[3]這并非“互聯(lián)網(wǎng)+”教育的本質(zhì)，其目的要培養(yǎng)大學生的深度加工知識信息、深度理解復(fù)雜概念，建構(gòu)個人認知體系，并遷移運用以解決現(xiàn)實問題等一系列深度學習能力。因此，探究“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境大學生深度學習的影響因素具有重要的意義和價值，本文通過文獻梳理將深度學習劃分為知識遷移和能力培養(yǎng)兩個維度，使用調(diào)查問卷收集數(shù)據(jù)，構(gòu)建深度學習影響因素模型，提出相應(yīng)解決方案，為“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境大學生的深度學習提供借鑒和參考。

一、“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境中深度學習的內(nèi)涵

深度學習研究的興起，源自人們對教育本質(zhì)的深入理解，是學習者追求優(yōu)質(zhì)學習質(zhì)量與回應(yīng)時代需求培養(yǎng)全面人才的結(jié)果。近年來，《地平線報告(高等教育版)》多次將深度學習列為高等教育領(lǐng)域中期趨勢和長期趨勢，指出深度學習對高等教育的影響日益深遠，培養(yǎng)大學生創(chuàng)新創(chuàng)造、問題解決、合作交流等21世紀必需的能力。[4-5]目前，學術(shù)界對深度學習已開展較多的理論研究與實踐檢驗，不同的研究機構(gòu)和學者對深度學習的概念從不同角度進行闡釋。

1976年，Marton和Saljo發(fā)現(xiàn)學生完成閱讀任務(wù)時采用不同的認知方式，首次提出淺層學習和深度學習的概念。[6]Biggs對學生閱讀實驗的過程和結(jié)果進行分析，認為深度學習是學生的有意義學習，淺層學習是學生的機械學習。[7]Bloom在教學目標分類中指出，淺層學習停留在知識的簡單識記和復(fù)述，深度學習關(guān)注學生對知識的理解、遷移和運用。[8]2010年美國休利特基金會發(fā)起深度學習的研究，在美國不同地區(qū)的500余所學校開展深度學習實驗，將深度學習界定為學生在21世紀必備的掌握核心知識、批判性思維和復(fù)雜問題解決、團隊協(xié)作、有效溝通、學會學習、學習毅力等6個維度的基本能力。[9]黎加厚教授首先引進并介紹深度學習的概念，提出深度學習是在理解學習的基礎(chǔ)上，學生能夠批判性地學習新的思想和事實，將它們?nèi)谌朐姓J知結(jié)構(gòu)，能夠在眾多思想間進行聯(lián)系，并能夠?qū)⒁延械闹R遷移到新的情境中，做出決策和解決問題的學習。[10]張浩等學者認為，深度學習是一種主動的、批判性的學習方式，區(qū)別淺層學習中把知識作為獨立的概念來被動接受和機械記憶，深度學習需要對知識進行深層理解并可用于解決實際問題。[3]祝智庭等學者在智慧教育環(huán)境中從三方面闡釋深度學習的內(nèi)涵：在學習結(jié)果上表現(xiàn)為認知、自我、人際等方面的高階能力，在學習方法上表現(xiàn)為復(fù)雜問題的解決，在學習參與上表現(xiàn)為學生主動學習。[11]鄭葳等學者在我國核心素養(yǎng)的基礎(chǔ)上指出，深度學習是一系列相互關(guān)聯(lián)的素養(yǎng)，包括掌握精確嚴密的學科內(nèi)容、學習如何批判性思考和解決問題、有效協(xié)作與交流、自我指導學習，以及形成學科思維。[12]

綜上，深度學習符合“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下人才培養(yǎng)的新要求，“互聯(lián)網(wǎng)+教育”需要培養(yǎng)大學生的創(chuàng)造力、交流能力等21世紀必備技能。因此，本研究將深度學習劃分為2個層面，一是指向知識的遷移，二是指向能力的培養(yǎng)。即在知識遷移上，學生主動分析、理解知識，將新知識融入原有認知結(jié)構(gòu)，并可以遷移運用以解決復(fù)雜的實際問題；在能力培養(yǎng)上，培養(yǎng)學生創(chuàng)新思維、團隊協(xié)作、有效溝通、學習毅力等21世紀所需的能力，如圖1所示。[13]

圖1 深度學習概念的圖示

二、“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下深度學習的影響因素及模型構(gòu)建

1.深度學習的影響因素

目前，國內(nèi)外較多學者對深度學習的影響因素開展實證研究。Groves等通過課堂觀察和測驗發(fā)現(xiàn)，學生年齡、閱歷和課程評估方式影響深度學習。[14]Papinczak等指出，深度學習與自我效能感有關(guān)，自我效能感高的學生能夠達到較高的深度學習水平。[15]Offir等對比遠程同步和異步教學系統(tǒng)中學生的表現(xiàn)和成績發(fā)現(xiàn)，學習活動影響深度學習，教師線上指導和反饋影響深度學習。[16]Leung等發(fā)現(xiàn)，學生的學習能力、反思能力、溝通能力、個人價值觀與合作學習等影響深度學習。[17]Dolmans等發(fā)現(xiàn)，基于問題的學習活動對淺層學習的影響較小，但對深度學習產(chǎn)生較大的影響，教師使用的評估方式影響深度學習。[18]Bonsaksen分析了深度學習的影響因素，即學生的年齡和性別、自我效能感、學習能力、自我評估。[19]Lee等探究增強現(xiàn)實環(huán)境下深度學習的影響因素，發(fā)現(xiàn)學生的自我效能感和評估方式影響深度學習水平。[20]

趙宗金等通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)，年齡、性別、成長環(huán)境、健康情況、學業(yè)挑戰(zhàn)度和主動合作學習水平等因素影響學生的深度學習，其中學業(yè)挑戰(zhàn)度是最重要因素。[21]王永花提出，學習目標、學生分析、學習氛圍、學習評估等因素促進深度學習。[22]胡航通過課堂實驗指出，深度學習的重點是厘清學習方式、學習內(nèi)容及學習資源三者的關(guān)系。[23]馮琳認為，學生的主動合作能力、信息素養(yǎng)能力及院校提供的支持環(huán)境和實踐活動影響深度學習。[24]錢薇旭通過課程案例發(fā)現(xiàn)，學習活動中學生的交流合作、參與度，采用的學習策略影響深度學習。[25]吳亞婕通過文獻內(nèi)容分析，從個體(包括自我調(diào)節(jié)、學習動機、學習方法、學習投入)、交互(包括生生交互、師生交互、學生與學習內(nèi)容的交互)和環(huán)境(包括網(wǎng)絡(luò)課程的目標、組織結(jié)構(gòu)、學習活動、評價類型、技術(shù)工具)3個方面分析深度學習的影響因素。[26]綜上，目前研究者從不同方向分析深度學習的影響因素，但深度學習的本質(zhì)是學習的一種高階狀態(tài)，其影響因素包含傳統(tǒng)學習的因素，需要以發(fā)展的眼光進行審視。

為明確“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下大學生深度學習具有較強影響力的影響因素，首先，研究在梳理現(xiàn)有文獻的基礎(chǔ)上，設(shè)計“‘互聯(lián)網(wǎng)+’環(huán)境大學生深度學習影響因素”調(diào)查問卷，采用李克特五點量表的形式設(shè)置分值。其次，選取國內(nèi)深度學習領(lǐng)域期刊發(fā)文量較多的研究者21人，以郵件的形式征求意見，最終回收有效答卷13份，問卷有效率為62%。最后，提取研究者普遍認為影響力較強的影響因素，分別為學習動機、學習投入、學習反思、學習活動、合作學習、學習評估和學習資源等因素。具體分析如下：

(1)學習動機。學習動機分為內(nèi)在動機和外在動機，內(nèi)在動機是個體尋求挑戰(zhàn)和滿足好奇心參與學習的傾向；外在動機是個體追求學習之外的其他因素，如獎勵、他人認可等參與學習的傾向。[27]激發(fā)學生的學習動機，學習成為積極應(yīng)用知識解決實際問題的過程，將超越淺層學習走向深度學習。[28]多項研究表明，學習動機影響學生深度學習的知識遷移。Vos從教育游戲中證明學習動機影響知識的遷移運用，影響學習者的深度學習。[29]Biggs指出，具有強學習動機的學生，使用深度學習策略，具有高效的知識遷移和運用。[30]陳明選發(fā)現(xiàn)，學習動機的增強有效保障深度學習目標的達成，學生不斷深化深度學習策略的應(yīng)用，加強深度學習的知識遷移。[31]張琪發(fā)現(xiàn)，高學習動機的學生擁有較強的判斷力和信念，有助于知識的遷移運用。[32]因此，本研究認為學生的學習動機與深度學習的知識遷移具有正相關(guān)關(guān)系。

(2)學習投入。學習投入包括行為、情緒和認知等3個維度。行為投入指積極地參與專業(yè)性和社會性活動；情緒投入指對學業(yè)的未來憧憬與學校的歸屬感；認知投入指主動掌握復(fù)雜的學習內(nèi)容并在學習過程中高度專注。[33]行為投入具體表現(xiàn)為學生對學習高度投入，積極地交流協(xié)作，專注地解決問題，培養(yǎng)創(chuàng)造和協(xié)作能力，是達到深度學習的必要條件。劉哲雨等提出，行為投入可以降低認知負荷對學生的負面影響，避免造成淺層次學習的現(xiàn)象，促進學生的協(xié)作能力、元認知能力的發(fā)展等，完成深度學習的能力培養(yǎng)。[34]趙金宗發(fā)現(xiàn)，學習投入促進批判思維與合作交流，達到深度學習。[21]馮琳指出，學習投入從學生行為和院校條件兩方面影響學生的創(chuàng)新思維。[24]郭元祥認為，學習投入是深度學習的基本條件，包括批判性和創(chuàng)造性等思維品質(zhì)的改善。[35]因此，學習投入影響協(xié)作交流、批判思維、創(chuàng)造思維等深度學習的能力培養(yǎng)。

(3)學習反思。學習反思是學生以已有的經(jīng)驗、經(jīng)歷、行為過程或自身身心結(jié)構(gòu)為對象，以反身性的自我觀察、分析、評價、改造和修煉等方式進行的學習活動。[36]學習反思是深度學習的必要條件，盧瑞玲等指出，學習反思使思維由表層走向深刻，邁向深度學習。[37]學習反思使學生在不斷思考知識高階內(nèi)涵的進程中實現(xiàn)思維品質(zhì)的提升。學習反思對深度學習的知識遷移有直接影響，吳秀娟等認為，學習反思貫穿深度學習的整個過程，易于促進知識理解、應(yīng)用及遷移，強化深度學習的知識遷移。[38]劉哲雨等指出，學習反思對深度學習的能力培養(yǎng)無顯著影響，但促進知識遷移和拓展，優(yōu)化深度學習的知識遷移。[39]余勝泉認為，學習反思有助于學生在陳述性知識和程序性知識的基礎(chǔ)上對知識深化，促進遷移和運用。[40]因此，研究認為學習反思對深度學習的知識遷移有積極影響。

(4)學習活動。學習活動是學生掌握辯證思維從實踐到本質(zhì)，把握問題的根基，借助理論性知識介入社會實踐的過程。[41]學生在深度學習的活動中進行復(fù)雜的教學交互，成為實踐活動的主體，完成高水平的認知。[42]學習活動是深度學習的重要環(huán)節(jié)，Biggs指出學習活動幫助學生調(diào)整學習方法，對知識深度加工，獲得深度理解。[43]多項研究證明學習活動提升學生對知識遷移的運用能力。傅鋼善等指出，學生通過學習活動將知識和技能運用到新情境，解決復(fù)雜問題，進一步領(lǐng)悟和思考，加深理解。[44]李利指出，學習活動幫助學生發(fā)展學科知識的框架結(jié)構(gòu)，獲得意義豐富和靈活多變的知識組織形式[45]；吳亞婕認為，學習活動促進知識遷移和運用，鼓勵學生獨立思考，強化深度學習的知識遷移。[26]綜上可知，學習活動促進知識的遷移和運用，對深度學習的知識遷移具有正向影響。

(5)合作學習。合作學習是基于心理學和社會學，以師生、生生、師師合作為基本動力，以小組活動為教學方式，以團體成績?yōu)樵u價標準，以提升學生成績和良好社會技能為目標的教學理論與策略體系。[46]在合作學習中學生是主體，積極互賴的組織結(jié)構(gòu)可以激發(fā)學生的責任和興趣，實現(xiàn)深度學習。已有研究證實合作學習對深度學習有積極影響，Pun運用合作學習的教學模式，發(fā)現(xiàn)學生的創(chuàng)造性思維能力和溝通能力提升，完成了深度學習的能力培養(yǎng)。[47]崔向平闡釋了合作學習對深度學習能力中團隊協(xié)作能力、溝通能力等高階思維能力的培養(yǎng)。[48]Hamilton發(fā)現(xiàn)，合作學習與競爭學習可以促進學生對知識的遷移和運用。[49]胡航等指出，合作學習是促進學生深度學習，實現(xiàn)有效學習的重要形式。[50]因此，合作學習對深度學習的知識遷移和能力培養(yǎng)呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。

(6)學習評估。學習評估以學習目標為依據(jù)，運用觀察、反思、調(diào)查、測驗等方法，收集學習過程及學習結(jié)果等方面的客觀資料，對學習效果做出鑒定和價值判斷，反思和修訂學習目標的活動。[51]學習評估是深度學習的重要保障，定位學生深度學習程度，指導教學過程調(diào)整和學習反思。祝智庭指出，“以評促學”有助于學生了解自身深度學習狀況，培養(yǎng)批判思維和創(chuàng)新思維等能力，達到深度學習的能力培養(yǎng)。[52]張浩等認為，學習評估以提升學生的問題解決、自主學習和知識創(chuàng)新等高階思維能力為目標，培養(yǎng)深度學習的能力。[53]劉哲雨等認為，學習評估促進新知理解，有利于內(nèi)部知識的實踐運用和外部元認知能力、創(chuàng)新能力的培養(yǎng)，達到深度學習的能力培養(yǎng)。[54]由此可知，學習評估有利于學生批判思維、創(chuàng)新思維等深度學習能力的培養(yǎng)。

(7)學習資源。學習資源是以學生為中心，以有意義學習為最終目的，融合內(nèi)容、活動、工具及人際智慧在內(nèi)的資源體。[55]“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境學習資源碎片化造成淺層學習，引起廣大學者的關(guān)注。陳琳等認為，學習資源對深度學習起著源頭性作用，為學生提供深度閱讀動力，促進知識的遷移和應(yīng)用。[56]詹青龍等提出，學習資源使學生有機會解決真實世界的問題，打通學校和社會的壁壘，在實踐中運用知識。[57]研究發(fā)現(xiàn)，學習資源有助于知識的遷移運用，能有效提升學業(yè)成績，學習內(nèi)容的分解、數(shù)字化資源的重構(gòu)和開發(fā)促進學生對知識的遷移和運用。[23]學校提供的硬件環(huán)境、軟件特性及資源豐富度促進學生知識的遷移和運用，優(yōu)化深度學習的知識遷移。[58]因此，研究認為學習資源正向影響深度學習的知識遷移。

2.研究假設(shè)與模型構(gòu)建

根據(jù)上述影響因素分析，研究提出如下假設(shè)：

H1：學習動機顯著正向影響深度學習的知識遷移；H2：學習投入顯著正向影響深度學習的能力培養(yǎng)；H3：學習反思顯著正向影響深度學習的知識遷移；H4：學習活動顯著正向影響深度學習的知識遷移；H5：合作學習顯著正向影響深度學習的能力培養(yǎng)；H6：合作學習顯著正向影響深度學習的知識遷移；H7：學習評估顯著正向影響深度學習的能力培養(yǎng)；H8：學習資源顯著正向影響深度學習的知識遷移。

基于上述假設(shè)，研究構(gòu)建了“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境深度學習影響因素模型，如圖2所示。在該模型中，外源潛變量包括學習動機、學習投入、學習反思、學習活動、合作學習、學習評估和學習資源7個方面；內(nèi)生潛變量包括深度學習的知識遷移和能力培養(yǎng)2個方面。

圖2 “互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境深度學習的影響因素模型

三、研究過程

1.調(diào)查問卷的設(shè)計

為探究“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境深度學習影響因素模型的合理性，研究使用結(jié)構(gòu)方程模型驗證，通過調(diào)查問卷收集數(shù)據(jù)。問卷包括2個部分，第一部分是深度學習的影響因素，借鑒NSSE-CHINA問卷，參考王振宏、陳佑清、呂巾嬌、馬紅亮、盧峰等學者的研究內(nèi)容及SOLO分類評價法，分別編制學習動機、學習投入、學習反思、學習活動、合作學習、學習資源、學習評估。第二部分為深度學習的知識遷移和能力培養(yǎng)，該部分題目改編自R-2F-SPQ量表的深度學習部分，分別為深度學習的知識遷移(3道題目)和能力培養(yǎng)(6道題目)。問卷兩部分均采用李克特五點量表的形式，共9個維度，42道題目。深度學習各影響因素的題目設(shè)置見表1。

表1 深度學習影響因素的題目及來源

2.實施問卷調(diào)查

本研究調(diào)查對象為江蘇某高校教育技術(shù)學專業(yè)本科生，調(diào)查時間為2019年4—5月，研究在初始問卷形成后，首先進行試調(diào)查，根據(jù)結(jié)論修改定稿。本研究通過當面發(fā)放和網(wǎng)絡(luò)發(fā)放相結(jié)合的方式進行問卷發(fā)放，共回收問卷241份，剔除多數(shù)題目漏答、答案選擇有明顯重復(fù)規(guī)律的無效問卷20份，最終得到有效問卷221份，有效率為91.7%。

3.問卷的信效度分析

研究使用SPSS20對問卷數(shù)據(jù)進行信度分析，采用項目分析中的克隆巴赫α值檢驗?？寺“秃咋林禉z驗用于判斷問卷內(nèi)部一致性系數(shù)α值，通過題目刪除后量表α值的變化來判斷量表題目的質(zhì)量，若題目刪除后該題目的α值增加則說明應(yīng)該剔除。經(jīng)SPSS數(shù)據(jù)處理，發(fā)現(xiàn)題目5、7、37項在刪除后α值增加，因此問卷最終刪除這3項不符合判斷標準的題項。之后使用克隆巴赫信度系數(shù)(Cronbach α)和組合信度(CR值)對修正后的問卷進行信度檢驗，當克隆巴赫系數(shù)α值位于0.6至0.8之間，說明測量題項具有較好的內(nèi)部一致性；當組合信度(CR值)大于0.7時，說明問卷題目的內(nèi)部一致性較好。表2顯示，問卷的克隆巴赫系數(shù)α為0.946，所有維度的信度系數(shù)α>0.6，說明問卷具有較好的信度。同時，組合信度(CR值)均在0.7以上，說明問卷信度良好，調(diào)查數(shù)據(jù)的內(nèi)部一致性良好。

表2 調(diào)查問卷信度分析(N=221)

研究采用KMO和Bartlett球形檢驗分析問卷的結(jié)構(gòu)效度，如表3所示。KMO檢驗系數(shù)為0.918(>0.5)，巴特利特球檢驗的顯著性概率P<0.01，說明問卷具有較高的結(jié)構(gòu)效度，適合進行結(jié)構(gòu)方程模型分析。之后使用平方差萃取量(AVE值)對問卷的收斂效度進行分析，AVE值一般用來說明潛在變量對題目的解釋能力，當AVE值大于0.5時，說明模型的收斂效度較好。

由表4可知，各潛在變量的AVE值除合作學習外均在0.5以上，考慮到合作學習的AVE值為0.499，較為接近0.5，因此將其歸為合格范圍，各潛在變量的AVE值表明問卷的收斂效度合格，潛在變量可以解釋它對應(yīng)的題目。

4.建構(gòu)結(jié)構(gòu)方程模型

研究使用AMOS20軟件對研究假設(shè)驗證，建立“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境深度學習影響因素的模型，依次執(zhí)行模型擬合、模型評價和模型修正。研究使用CMIN/DF(卡方自由度比)、GFI(擬合優(yōu)度指數(shù))、CFI(比較擬合指數(shù))、NFI(規(guī)范擬合指數(shù))、IFI(遞增擬合指數(shù))、TLI(Tucker-Lewis指數(shù))和RMSEA(近似誤差均方根)等指標，一般而言，CMIN/DF最優(yōu)值<3；GFI、NFI、IFI、TLI和CFI最優(yōu)值>0.90，RMSEA最優(yōu)值<0.05。[59]由表5知，模型經(jīng)過修正后的各項擬合指標均達到標準，模型的擬合較為理想。

表5 模型的各項擬合指標表

5.路徑分析結(jié)果

觀察各變量的路徑系數(shù)及相應(yīng)的P值統(tǒng)計表。由表6知，假設(shè)H1中學習動機對深度學習知識遷移的正向影響，路徑系數(shù)為-0.103，P值為0.234，P值>0.05，未達到顯著水平，該假設(shè)不成立；假設(shè)H4中學習活動對深度學習知識遷移的正向影響，路徑系數(shù)為0.126，P值為0.122，P值>0.05，未達到顯著水平，該假設(shè)不成立；假設(shè)H6中合作學習對深度學習知識遷移的正向影響，路徑系數(shù)為0.139，P值為0.169，P值>0.05，未達到顯著水平，該假設(shè)不成立。

表6 變量路徑系數(shù)與假設(shè)檢驗

根據(jù)分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)：在知識遷移方面，學習動機、學習活動及合作學習對深度學習知識遷移的路徑系數(shù)未達到顯著水平，說明其對深度學習的知識遷移未產(chǎn)生顯著影響；學習反思、學習資源與深度學習知識遷移的路徑系數(shù)分別為0.273、0.241，達到顯著水平，說明學習反思、學習資源顯著正向影響深度學習的知識遷移。在能力培養(yǎng)方面，學習投入、合作學習、學習評估與深度學習能力培養(yǎng)的路徑系數(shù)分別為0.229、0.241、0.191，均達到顯著水平，說明學習投入、合作學習、學習評估對深度學習的能力培養(yǎng)產(chǎn)生顯著正向影響。

因此，在模型中剔除假設(shè)H1、H4和H6，最終得到圖3的最終模型。

圖3 “互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境深度學習影響因素的最終模型

四、研究結(jié)論

在深度學習影響因素研究中，研究者往往將深度學習視為一個整體。通過文獻梳理發(fā)現(xiàn)，“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下深度學習的內(nèi)涵隨著時代變遷融入了新含義，深度學習在早期研究中僅指學生對知識的深層次理解，對知識進行遷移和運用以解決復(fù)雜問題。[7]伴隨時代發(fā)展，深度學習的內(nèi)涵擴展為在學習結(jié)果上表現(xiàn)為認知、自我、人際等方面的高階能力，在學習方法上表現(xiàn)為復(fù)雜問題的解決，在學習參與上表現(xiàn)為學生主動學習。[11]基于此，本研究將“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下的深度學習劃分為知識遷移和能力培養(yǎng)2個層面，在知識遷移上學生主動地分析、理解知識，將新知識融入原有認知結(jié)構(gòu)，并可以遷移運用以解決復(fù)雜的實際問題；在能力培養(yǎng)上學生培養(yǎng)創(chuàng)新思維、團隊協(xié)作、有效溝通、學習毅力等能力，通過構(gòu)建“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下深度學習的影響因素模型，更為細致地探討深度學習中影響知識遷移和能力培養(yǎng)的因素。

1.學習反思、學習資源顯著正向影響深度學習的知識遷移

“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下，大學生通過反思自身學習策略和重復(fù)思考已學的知識內(nèi)容，對深度學習的知識遷移產(chǎn)生積極影響，實現(xiàn)知識的深層加工，可以遷移、運用與解決復(fù)雜的實際問題。同時，目前學習資源已成為深度學習的重要組成部分，大學生使用學習平臺、MOOC資源與遠程會議直播等學習資源，實現(xiàn)了學習時間、地點及內(nèi)容的靈活化，學習途徑增加有助于知識的深入理解和遷移運用，影響大學生深度學習的知識遷移。因此，加強學習反思與高校學習資源建設(shè)是促進大學生深度學習知識遷移的關(guān)鍵。

2.學習動機、學習活動及合作學習對深度學習的知識遷移無顯著影響

研究發(fā)現(xiàn)，學習動機、學習活動及合作學習未對大學生深度學習的知識遷移產(chǎn)生顯著影響。究其原因：學習動機受外在動機和內(nèi)在動機影響，大學生在高校缺少升學壓力、教師監(jiān)管力度低及高校課程內(nèi)容難度較大等原因，削弱了學習動機，造成其更傾向選擇淺層次學習過程，如簡單理解、識記，最終導致學習動機與知識遷移的影響關(guān)系不明顯。學習活動對深度學習知識遷移的影響不顯著，反映出知識遷移是個體的內(nèi)部認知建構(gòu)，是大學生對知識的理解和運用，不易受外部教學模式和學習形式的影響，說明教師采用的教學方式對大學生的知識遷移未產(chǎn)生顯著影響，教師應(yīng)關(guān)注大學生的內(nèi)部認知過程，通過強調(diào)學習反思和提供高質(zhì)量的學習資源以強化知識遷移。合作學習對學習者的知識遷移未產(chǎn)生顯著影響，但顯著影響學習者的能力培養(yǎng)，說明學習者的高階思維能力的發(fā)展是社會性相互作用內(nèi)化的結(jié)果，每位學習者具有獨特的知識結(jié)構(gòu)，通過相互溝通與團隊互助等合作形式實現(xiàn)了知識的流通，有效培養(yǎng)了學習者的交流能力、責任意識等高階思維能力，而學習者能否將知識遷移運用以解決實際問題則更多地依賴個人的努力。合作學習只是為學習者提供了良好的學習氛圍和學習支持，無法從外力上提升學習者的知識遷移和運用。

3.學習投入、合作學習、學習評估顯著正向影響深度學習的能力培養(yǎng)

深度學習能力指高校大學生在“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下應(yīng)具備的核心競爭能力，包括批判性思維能力、團隊協(xié)作能力、溝通能力，以及創(chuàng)造性思維能力等高階能力。[60]研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，學習投入、合作學習、學習評估對深度學習的能力培養(yǎng)均具有顯著正向影響。首先，學習投入分為行為投入、情感投入和認知投入，均對深度學習的能力培養(yǎng)具有正向影響，其中行為投入促進大學生主動回答問題和敢于質(zhì)疑，培養(yǎng)批判性思維；情感投入促進大學生對學校生活的熱愛，豐富其精神世界；認知投入提升大學生的思維水平，培養(yǎng)面對困難的勇氣與工作學習的責任感。其次，在合作學習中成員提出對問題的見解，在協(xié)作交流中得出創(chuàng)造性的問題解決方案，培養(yǎng)溝通合作能力的同時提升創(chuàng)造性思維能力，進而形成深度學習能力。最后，學習評估對學習過程監(jiān)控，指導教學內(nèi)容設(shè)計和教學開展，大學生根據(jù)評估結(jié)果判斷學習狀態(tài)，及時調(diào)整學習方式。大學生借助學習評估的相應(yīng)指標，明晰學習中存在的不足并加以改善，培養(yǎng)批判性思維等能力，完善深度學習的能力培養(yǎng)?？梢姡處煈?yīng)從行為、情感和認知等方面提升大學生的學習投入，構(gòu)建合作學習的交流環(huán)境，為其提供全方位、個性化的學習評估。

五、研究建議

1.加強高校學習資源建設(shè)

學習環(huán)境是深度學習得以實現(xiàn)的保障，特別是“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境的深度學習必須為學生提供環(huán)境支持，包括學習平臺、智慧教室等。[61]首先，高校要建設(shè)“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境的基礎(chǔ)硬件設(shè)施，架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)教學平臺，設(shè)計統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和完善的軟件支持服務(wù)，保障學習資源底層軟/硬件系統(tǒng)的連通和運作。其次，學習資源要與時俱進，強調(diào)學習資源的多元化、標準化及智能化，開發(fā)移動化學習資源及虛擬仿真學習資源，增強學習資源的交互性和情境性，為大學生提供個性化的學習支持，提升認知過程的深度。最后，“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下高校教師應(yīng)充分應(yīng)用MOOC、SPOC等新興教學方式，注重教學方式的創(chuàng)新，為大學生提供更好的學習體驗，調(diào)動學習積極性。

2.教學中設(shè)計合作學習環(huán)節(jié)

“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下人際交流與合作的重要性逐漸顯現(xiàn)，深度學習在能力培養(yǎng)方面也提出要加強大學生的協(xié)作和溝通能力。面對“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境的新要求，高校教學中應(yīng)設(shè)計合作學習環(huán)節(jié)，構(gòu)建積極互賴的組織結(jié)構(gòu)和平等民主的學習氛圍，這有助于大學生學習動機和責任意識的激發(fā)。同時，教師在合作學習中應(yīng)轉(zhuǎn)變角色，借助現(xiàn)代化教學手段，作為組織者、監(jiān)督者、指導者和評價者參與整個合作學習，在多個角色中靈活轉(zhuǎn)換，為合作學習搭建腳手架和技術(shù)支持，促進大學生自主學習能力的提升。為增強小組內(nèi)的合作關(guān)系，教師應(yīng)根據(jù)“組內(nèi)異質(zhì)，組間同質(zhì)”的原則對小組成員進行劃分，明確個體在合作學習中的責任和角色，加強組內(nèi)合作的效率。

3.注重培養(yǎng)學習反思能力

“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境的教學中，教師應(yīng)注重大學生反思能力的培養(yǎng)，教師可以在教學的不同階段設(shè)計不同的反思方式。在課前導入階段，教師可以利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為學生傳遞課程預(yù)習和導學材料，要求學生提前學習知識并記錄存在的疑惑，促進學生在已有知識經(jīng)驗的基礎(chǔ)上進行總結(jié)和思考，激發(fā)學習注意力和興趣。在課中學習階段，教師需要對教學過程進行監(jiān)控和調(diào)節(jié)，及時發(fā)現(xiàn)、解決問題，幫助學生不斷改善學習策略和方法，促進知識的遷移和運用。在課后階段開展多元化的學習反思，可以借助自我評價量表、學習總結(jié)表等形式，引導學生總結(jié)學習經(jīng)驗，進而創(chuàng)造新知。[38]總之，“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境中學習是周期性的活動，需要學生不斷審視和反思以往的學習經(jīng)驗，并與自身的認知結(jié)構(gòu)相適應(yīng)，最終才能控制和管理學習過程，達到深度學習。[62]

4.利用大數(shù)據(jù)技術(shù)助力學習評估

“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下教育與技術(shù)結(jié)合，教育過程中產(chǎn)生了龐大且類型復(fù)雜的數(shù)據(jù)，可以借助大數(shù)據(jù)技術(shù)對教育數(shù)據(jù)進行分析、挖掘和預(yù)測。通過大學生行為數(shù)據(jù)的日常采集和技術(shù)分析，科學判斷其學習過程存在的優(yōu)勢和不足，做到個性化與全方位實時評估學習狀態(tài)。大學生根據(jù)學習評估信息對自身的學習狀態(tài)整體把握，實時調(diào)節(jié)學習進度和策略，促進其深度學習。此外，高校教育者和管理者應(yīng)重視對學生個性化評估的研究，準確了解大學生的認知結(jié)構(gòu)、個性特征等，設(shè)計相應(yīng)的指標體系，提供個性化、精準化的學習評估。

綜上，研究使用結(jié)構(gòu)方程模型方法分析高校大學生深度學習的影響因素，但研究樣本量局限于教育技術(shù)專業(yè)，后續(xù)研究可進行更大規(guī)模的實證研究，結(jié)合訪談等方法開展更為詳細的質(zhì)性研究。期望后續(xù)研究可以在此研究基礎(chǔ)上借鑒和改善，深入分析“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下高校大學生深度學習影響因素，以促進深度學習研究的發(fā)展，改善大學生的學習狀況。