摘要： 新一代信息技術對社會變革產生了意義深遠的影響，我們正在邁向智能時代。教育要回應智能時代的社會需求，培養(yǎng)學生的核心素養(yǎng)，造就能適應智能時代社會變革的創(chuàng)新型人才。智能技術作為增強人類認知的工具，重塑了人類認識世界、適應世界的方式，為未來社會人才的培養(yǎng)提供了新機遇，它使得以核心素養(yǎng)為導向的深度教學成為可能。實施智能技術支持下的深度教學，教師需要轉變教學范式、明確從知識到素養(yǎng)的進階路徑，并實現教學取向的變遷?；诮逃髷祿脚_的有意義授導、證據導向的項目式學習以及協(xié)作知識建構是智能技術支持下深度教學的典型教學模式。

關鍵詞：智能時代；核心素養(yǎng)；深度教學；認知工具；項目式學習；知識建構

當前，人工智能正在人臉識別、圖像識別、機器翻譯、自動駕駛等領域追趕甚至超越人類的認知與能力。人們不禁要問：當人工智能在知識記憶、檢索、處理等方面越來越強大時，人類的優(yōu)勢在哪里？學生需要具備怎樣的核心能力，才能適應并駕馭未來的智能社會？與此同時，人們獲取信息的渠道越來越多、手段越來越先進，信息離散化、碎片化的現象卻越來越嚴重，造成很多人思維膚淺、被“信息繭房”深深包裹著，失去了自己的判斷力，看不到外面更大的世界，也看不到超越事物表象的深刻本質。我們的閱讀方式以及獲取知識的方式也在發(fā)生著深刻的改變，數字化閱讀已成為必然趨勢。學生正在從閱讀紙張、處理簡單的知識和被動地接受知識，轉變?yōu)槠聊婚喿x、處理海量的信息和主動地搜尋知識。這些都是信息技術快速發(fā)展給教育帶來的挑戰(zhàn)，在人類要面對越來越高的復雜性、越來越多的不確定性以及越來越海量信息的大背景下，我們的教育該如何應對這些挑戰(zhàn)呢？

一、智能時代人才培養(yǎng)的機遇與挑戰(zhàn)

（一）核心素養(yǎng)是智能時代人才培養(yǎng)的必然要求

面對智能時代所帶來的巨大社會變化，我們的教育理念首先要做出改變，不能局限于對分數或學科知識的過度關注，而應在更廣闊的視野下關注學生心智成長，著力塑造學生區(qū)別于機器的創(chuàng)造力、社會能力、價值觀、意志力等，培養(yǎng)他們完善的人格以及善良、合作、同情心等良好品質，使其富有學識、智慧和能力，能為自己的生活和社會承擔責任，即發(fā)展學生的核心素養(yǎng)。近年來，國家在各種教育政策文件中越來越強調發(fā)展學生的核心素養(yǎng)，著重培養(yǎng)學生的關鍵能力和必備品格，這正是對智能時代、知識經濟時代人才培養(yǎng)需求的有力回應。培養(yǎng)學生的核心素養(yǎng)在全球范圍也已成為共識。聯(lián)合國教科文組織指出，“要重新定義教育、知識和學習。教育應關注生命和人類尊嚴、權利平等、社會正義、文化多樣性、國際團結和為可持續(xù)的未來承擔共同責任”[1]。美國提出的21世紀技能模型，則強調培養(yǎng)學生的溝通交流、團隊協(xié)作、批判性思維、創(chuàng)造力、文化傳承以及意志力等。經濟合作與發(fā)展組織（OECD）發(fā)布的《學習指南2030》認為，我們面對著充滿變革且不穩(wěn)定的新未來，如何幫助學生利用知識、技能、態(tài)度與價值觀實現“在陌生環(huán)境中的自定航向”，以找到應對不確定性的正確辦法，最終實現自身、社會和全球的福祉非常重要。因此，它提出建構“學生主體性”這一重要概念，并特別強調學生變革社會和塑造未來的“變革能力”。不難發(fā)現，無論是國內還是國外，人才的培養(yǎng)目標都在適應智能時代的社會變革需要，核心素養(yǎng)是智能時代對人才培養(yǎng)提出的必然要求。

（二）智能技術為人才培養(yǎng)帶來新機遇

以互聯(lián)網、大數據、人工智能為代表的新一代信息技術正在對社會變革產生意義深遠的影響。這種影響反過來又重塑著人類認識世界、適應世界的方式?？梢哉f，智能技術絕不是一個簡單的工具，它延伸了人的大腦，增強了人的認知能力，也為智能時代的人才培養(yǎng)帶來新機遇。

1.可拓展人的認知邊界，增強人的認知能力

在智能時代，判斷一個人聰明與否，不能只看他自身的智商，還應看他運用智能設備的能力。這是因為，人們現在認識世界，不僅靠頭腦內部的知識網絡，還要依靠智能設備中的外部知識網絡。人的思維就是內、外部知識網絡協(xié)同認知的結果。當內部知識網絡與外部知識網絡連接點越多、連接強度越大，一個人的問題解決能力就會越強。人機協(xié)同的認知方式使得人類能夠駕馭超越個體認知能力極限的復雜性，能夠處理超越個體認知能力極限的海量信息，從中洞察隱藏在紛繁復雜的事物表象背后的關系與本質規(guī)律，從而拓展人類的認知邊界。正如當我們站在風暴之中，會感到狂風驟雨雜亂無章，但倘若我們能夠升到萬米高空去俯視風暴，就會發(fā)現其規(guī)律性。智能技術讓人類思維擁有了站在萬米高空洞察規(guī)律的能力。因此，人機結合的思維方式是現代人的基本思維方式。復雜社會的生存，呼喚人機結合的教育智能。概括來講，智能技術正在計算、感知、認知和社會網絡四個層面增強人的認知。其基本原理在于，智能技術將外部紛繁復雜的事物簡化后形成認知組塊，并將其嵌入人的認知過程中，通過認知外包以及認知組塊化擴展人的認知鏈條，增強人類駕馭復雜事件流、推動全局運轉的能力。

2.能促進人與知識產生有意義的連接

現代社會，一個人需要掌握各方面的信息才能駕馭全局，但僅憑個人能力，想要掌握和理解一個領域或一門學科的全部內容是非常困難的。因此，借助智能設備在不同人群、不同領域、不同觀點和概念之間，發(fā)現連接、識別范式和創(chuàng)建意義的能力變得愈加重要。從某種意義上說，一個人獲取知識來源的能力，比知道現有知識的能力還要關鍵。因此，對于一個現代學習者而言，他的學習需要與知識產生有意義的連接，而連接的中介就是智能設備。

智能設備在教育中應用的核心價值在于，它延伸了我們的大腦，改變了我們認知世界的方式，而不是繼續(xù)扮演教師的角色，讓學生對現有的知識反復操練。因此，納米級的知識點拆分、刷題式的適應性學習等不應是人工智能教育應用的主要方向[2]。智能時代的教育需要從以發(fā)展智力為中心向智力和非智力協(xié)調發(fā)展轉變，從以學科知識獲得為中心向核心素養(yǎng)培養(yǎng)轉變，從重視知識繼承向重視知識創(chuàng)新轉變[3]，需要培養(yǎng)人機協(xié)同的能力與素養(yǎng)。

3.可作為認知工具，促進學生高階思維發(fā)展

智能時代學生核心素養(yǎng)的培養(yǎng)，需要將智能技術作為學生的認知工具，幫助學生在真實的問題情境中進行分析、綜合、評價和創(chuàng)造，在解決問題的過程中促進學生高階思維發(fā)展。它強調將學習的重點放在特定情境下的真實問題解決上。這樣，學生就有更多機會運用不同學科相互關聯(lián)的知識去解決真實問題，跨越學科間的界限去建立知識之間的有機聯(lián)系，提高他們綜合應用多學科知識解決實際問題的能力。

因此，智能技術在教育教學中應用的主要方向，是成為支撐學生認知能力擴展的工具，讓學生能夠解決以前無法解決的問題、進入以前無法進入的情境、處理以前無法處理的復雜數據，從而促進其高階思維能力的發(fā)展，實現深度學習。

4.可支持基于證據的教學范式

基于證據的學習，是為解決特定學習問題而運用一些證據驗證假設、發(fā)現并得出解決問題方案的一種學習范式。該范式同時強調基于證據來呈現學習結果，并由此證明學習活動及學習成效已經發(fā)生。實踐中，它強調學生從解決一個問題或進入一個項目開始，到找到該問題的解決方案，或者完成一件“人工制品”，這一過程中反映學生學習過程和成果的所有數據、材料等，都可以作為學習的證據。學習證據既是解決問題的線索，又是評價學習過程的依據。

智能技術在證據導向的學習中不僅能支持學生操作，更重要的是能生成數據，并幫助學生利用數據進行科學的、理性的思考，從而促進學生深度認知投入。在學生認知投入的過程中，又會有新的數據和證據的產生。利用這些生成的數據，教師不僅能對學生的知識進行評價，還能對他們的能力和素養(yǎng)進行評價。比如，學生在真實實驗中或在仿真環(huán)境中采集數據，并運用信息技術建立問題解決模型；學生運用信息技術增強感知、處理、分析數據的能力，使得解決真實情境的問題成為可能；基于學生解決問題過程中的行為，智能技術自動分析與評估，及時給予學生提供相應的支架和幫助，促進學生反思，引導學生進入思維的深處。由此可見，讓學生運用學習過程中產生的數據進行理性思考，模擬科學家的思維方式經歷一個認知高度投入的學習過程，同時利用學習過程中產生的數據對其形成多維評價，才是智能技術所應發(fā)揮的關鍵作用。

總之，智能時代，教育要以智能技術為載體來促進學生深度學習。教師不僅要給學生一些數據、信息和知識，還要培養(yǎng)學生的理解力、洞察力，乃至人生智慧?，F代人獲取信息的成本越來越低，但信息不等于知識，信息只有內化到個體認知結構中，并對其行動產生影響才能變成知識。所以，學生不僅要獲取信息，更要利用智能技術將信息轉化為知識，進一步轉化成人生智慧，也就是核心素養(yǎng)。

二、智能技術支持下深度教學的特征

智能時代，人獲取信息很容易，但要把信息轉化為知識，對很多人來說卻是相當困難的。因此，以智能技術為載體促進學生深度學習，其關鍵是要通過轉變智能技術的作用，形成一種以素養(yǎng)發(fā)展為核心的深度教學模式。智能技術支持下的深度教學有以下特征。

（一）深度教學轉變學生獲取知識的方式

深度教學的一個特征是利用智能技術支撐學生實現更深層次的認知投入，轉變學生獲取知識的方式，從以前關注“雙基”（基礎知識與基本技能）拓展為關注“四基”（基礎知識、基本技能、基本思想和基本活動經驗）和“四能”（發(fā)現、提出、分析和解決問題的能力）。換句話說，教師要利用智能技術將知識放在真實的問題情境中去，然后精心設計問題、準備資源、組織活動、提供指導、開展評價，引導學生在解決問題的過程中達成對知識的深刻理解。在這個過程中，學生擁有更多的自主學習、交流協(xié)作、解決實際問題的機會，促使其能力和素養(yǎng)全面發(fā)展。

（二）深度教學達成高層次的教學目標

深度教學的核心特征是讓學生在對知識形成理解深刻的基礎上深度體驗和參與學習過程[4]，在高水平完成既定教學目標的同時，增長信息技術技能、解決實際問題的技能以及跟他人協(xié)作的社會性技能，達成發(fā)展關鍵能力、核心素養(yǎng)等高層次的教育目標。

1.使學生對知識形成深刻的理解

知識獲得是學習的重要目標，而知識獲得有著不同的層次。在淺層學習中，學生可能只記住了一些概念、原理，并沒有真正理解其含義。深度學習的魅力在于，它能揭示知識之間千絲萬縷的內在聯(lián)系。它需要學生結合原有的經驗體系來思考和探索新知識，使所學知識的不同部分、新知識與原有知識經驗聯(lián)結形成一個整體[5]，從而達成對知識的深刻理解。這個過程將有助于學生超越主觀表面的經驗，形成結構化的、靈活的、屬于自己的理性知識體系。

2.使學生的認知結構發(fā)生變化

新手學知識，往往是一個點、一個點地累積，沒有連點成線、連線成面。深度教學中，學生的知識不僅有數量上的增加、認知層級上的提升，而且會根據抽象程度與親疏關系建立起概念間的網狀聯(lián)系，形成能夠解決問題并可遷移應用到多元情境的認知組塊。這樣形成的知識具有良好的保持性和遷移性，是一種專家知識。而要形成專家知識，教師應該把知識放在真實的情境中，讓學生在各種場景中去解決問題，從而在解決問題的過程中建構出網絡狀的認知結構，獲得知識遷移能力。深度教學就是要促進學生認知結構的變化，形成專家思維的認知結構，建立概念之間多向、多維度的關聯(lián)。

（三）深度教學的內部過程是高階思維

深度教學要求超越對概念和原理的記憶、復述和簡單應用，強調學生在學習的過程中有高水平的思維和深度的認知投入。學生要不斷地思考，不斷地對各種信息和觀念進行加工轉換，基于新、舊經驗進行綜合和概括，解釋有關的現象，形成新的假設和推論，并通過一定的方式做出檢驗[6]。高階思維需要學生能表達內容的不確定性，學習中提出活動路線，從多種視角進行認知，能對某個觀點賦予意義，能對某些知識做出自己的思考與判斷等。

（四）深度教學的任務具備多樣性和情境性

深度教學反對過于簡單化地處理學習內容，強調教師既要讓學生了解邏輯結構良好的抽象知識，還要把知識融入與學生生活相關的真實的情境中，問題和活動的設計貼近日常生活，讓學生理解知識在各種情境中的表現，并對情境進行分析和判斷，從而獲得將知識進行情境化應用的能力，做到學以致用。這一理念與國家課程標準、中高考改革方向是相一致的。學生必須親歷探究與發(fā)現的過程，其能力和素養(yǎng)才能發(fā)展起來。通過情境性問題的解決，學生所建構的是屬于自己的知識經驗、自己對各種問題的觀點和見解、自己靈活運用知識解決問題的判斷，而不僅是高效地記住他人研究出來的、等待他們去接受的結論。

（五）深度教學的教學結構發(fā)生轉變

課堂教學中有四個核心要素：教師、學生、教學媒體和教材。傳統(tǒng)課堂呈現以“教”為中心的教學結構，而智能技術支持下的深度教學形成“教師主導—學生主體”教學結構。教師要根據學生的特點，為其選擇和設計特定的教學內容、教學媒體和交流方式。教師是教學過程的組織者，學生意義建構的促進者，學生良好情操的培育者。學生擁有大量的經過教師選擇、設計并控制的學習資源，是學習活動的主體，是信息加工與情感體驗的主體，是知識意義的主動建構者。教學媒體既可以是輔助教師教的演示工具，又可以是促進學生自主學習的認知工具與情感激勵工具。教材不是唯一的教學內容，通過教師指導、自主學習與協(xié)作交流，學生可以從多種學習對象和多種教學資源中獲取多方面的知識[7]。

（六）深度教學的外部過程：合作與指導

1.充分的合作和溝通

在深度教學中，學生和學生、學生和教師會進行更充分的溝通和合作。每個學生都有自己的經驗世界，不同學生從不同角度可以對同一問題形成不同的假設和推論，進而形成對知識多元豐富的理解，并看到不同側面的解決問題的途徑[8]。在小組合作解決問題的過程中，學生面對各種各樣的觀點，要學會厘清并表達自己的見解，學會聆聽并理解他人的想法，學會相互接納、贊賞、爭辯和互助，學會在沖突的過程中進行妥協(xié)。學生還需要不斷對自己和他人的看法進行反思和歸納，從而實現自身的社會性成長。

2.注重教師的指導

深度教學強調學生的主動探索，也承認教師的引導、幫助和提示對于學生的思考和知識建構極為重要。作為引導和激勵學生的關鍵角色，教師要幫助學生檢視和反思自我、明確想要學習和獲得什么；幫助學生發(fā)現所學內容的個人意義；幫助學生學會使用信息化學習工具；幫助學生尋找、搜集和利用學習資源；幫助學生設計合適的學習活動；幫助學生學會交際和表達；幫助學生對學習過程和結果進行評價，并促進評價的內化。教師還要提出一些能啟發(fā)學生思考的問題，引導學生形成自己的看法，并洞察他們想法的由來，分析其合理性和局限性，而后提供相應的引導[9]。

三、智能技術支持下深度教學的理念

如前所述，智能技術最核心的作用在于增強人類的認知、擴展人類的認知邊界，而認知的增強和認知邊界的擴展，使得深度教學的實施成為可能。那么，在智能技術的支持下，教師應如何實現核心素養(yǎng)導向的深度教學呢？

（一）促進素養(yǎng)導向的教學范式變革

核心素養(yǎng)導向的深度教學，關鍵是要促進教學范式變革，使得教師的教學從知識傳遞的教學范式，到知識建構的教學范式，再到知識創(chuàng)生的教學范式轉變（如圖1）。教師要從自己講、學生聽、記筆記、做作業(yè)、模擬考試的單向知識傳遞，轉變?yōu)榻處熅脑O計問題、準備資源、設計活動、準備工具和設計相應的評價活動，誘導學生在一步步解決問題的過程中，達成對知識的深刻理解。再進一步，教師要把知識放在真實的、具有一定復雜性的宏觀環(huán)境中，設計一個個項目，讓學生在實施項目的過程中，有自己的知識發(fā)現和情境性知識創(chuàng)生，有自己觀念的表達，有自己情境化知識的梳理與遷移運用。在教學范式轉變的過程中，教師要讓學生實現從知識到能力再到素養(yǎng)的轉化。

（二）明確從知識到素養(yǎng)的轉化和進階路徑

實施核心素養(yǎng)導向的深度教學，還必須明確從知識到能力和素養(yǎng)的轉化機制，這樣教師在落實學生核心素養(yǎng)的培養(yǎng)時才會有抓手。為幫助教師更好地理解從知識到素養(yǎng)的轉化和進階路徑，北京師范大學九大學科教育團隊共同提出了學科能力指標體系，將中小學課程標準涉及的核心知識、核心概念以及核心概念發(fā)展的認知進階過程，用明確的行為動詞描述了出來。該學科能力指標體系認為，學生學科能力的增長，主要包括“學習理解”“應用實踐”和“遷移創(chuàng)新”三個進階的過程（如圖2）[10]。“學習理解”即知識意義化，學生建立認識角度，實現知識經驗的結構化；“應用實踐”即知識功能化，學生把知識內化為技能，形成認識思路，實現知識經驗的程序化；“遷移創(chuàng)新”即知識的素養(yǎng)化，學生把知識內化為素養(yǎng)，實現認知方式自主化和知識經驗系統(tǒng)化。隨著學科能力的進階，學生所研究的對象從書本上的知識與簡單的問題變?yōu)檎鎸嵣钪刑N含這些知識的現實問題；學生所面對的問題情境，也從熟悉、簡單、直接和原型，變得陌生、間接、真實和復雜。

依據這一進階的學科能力指標體系，教師將智能技術作為學生的認知工具，可實現素養(yǎng)導向的深度教學取向轉變：從獲得知識結論的教學到知識解析的教學，從轉變偏差認識的教學到概念轉變的教學，從超越具體概念的教學到觀念建構的教學，從形成認知能力的教學到素養(yǎng)發(fā)展的教學。

四、智能技術支持下深度教學的模式

在上述理念的指導下，教師可以基于智能技術實施多種形態(tài)的深度教學。以下三個有代表性的模式，教師在實施核心素養(yǎng)導向的深度教學時可以參考。

（一）基于教育大數據平臺的有意義授導

核心素養(yǎng)導向的深度教學并不排斥教師講授，但這種講授要有意義，即應讓學生實現從知識到能力和素養(yǎng)的轉化。我們研發(fā)的教育大數據平臺“智慧學伴”內嵌了學科能力指標體系，可根據學生作業(yè)、考試等學習過程性數據，智能診斷出學生所處的學科能力層級，并基于學習問題跟蹤學生的學科能力表現。依據學生不同的學科能力表現，平臺會為學生提供個性化、多樣化的在線服務與支架，并通過數據分析，實現學生學習情況的可視化以及教師教學的個性化、精準化（如圖3）。

如，針對“有理數”這一核心概念，平臺列出了15個學科能力指標的轉化體系。通過該體系的診斷，教師可明晰學生處于“學習理解”“應用實踐”或“遷移創(chuàng)新”中的哪一個能力層級。同時，基于學生的學科能力水平，教育大數據平臺會為其推薦相應的授導內容和學習資源等支架，助力學生核心素養(yǎng)發(fā)展，也幫助教師更好地開展個性化教學。

（二）證據導向的項目式學習

核心素養(yǎng)導向下深度教學的另一個典型模式是項目式學習。項目式學習是以建構主義理論為指導，強調學生在真實問題情境中探究學習，從而提升學生多元能力的教學模式。研究表明，項目式學習可以有效提升學生的認知層級，并可促進學科邊界融合。但在實施項目式學習過程中，還存在以下問題：一是學生只會模仿教師的操作，而沒有真正體驗到獲取知識的過程，沒有運用知識解決問題的遷移過程；二是以多學科知識整合的形態(tài)呈現學習項目，容易造成學生的知識結構性缺失；三是學習過程缺乏科學的數據與證據支持，難以表征學生的創(chuàng)新學習能力是否得到提升；四是教育評價中不包含對知識掌握水平的評價，也未有效針對能力素養(yǎng)進行評估。

為此，項目式學習一定要遵循深度學習的理念，著重關注基于證據的理性思維，讓學生在科學原則的指導下，基于證據驗證假設，在理性的邏輯推理基礎上發(fā)現并得出解決問題的方案；在設計作品時，遵循科學和數學的嚴謹規(guī)律，而非思辨或想象，從而讓嚴謹的工程設計實踐幫助學生認識和理解客觀的科學規(guī)律。例如，在“在真實世界中計算生物多樣性”項目中，教師讓學生圍繞“如何從物種多樣性的角度去比較不同時期的森林群落”的研究問題，設計科學的調查方案，到戶外各種生物群落中采集數據，并基于數據用數學方法（辛普森指數）分析解釋生態(tài)系統(tǒng)中不同因素如何影響生物多樣性的變化。項目開展過程中，學生不僅拍攝了照片，還通過理性化的計算過程，如計算辛普森指數，學會將其遷移與運用，展現出了他們的能力。整個項目式學習過程，從地點的選擇到采樣方法的確定，再到收集數據和分析數據，都嚴格符合科學原則，進而得出解決問題的方案，體現出實證性特征。

（三）協(xié)作知識建構

協(xié)作知識建構，即個體在特定的組織中互相協(xié)作，共同參與某種有目的的活動，最終形成某種觀點、思想、方法等智慧產品的過程[11]。其核心是提出觀點、開展討論、修正觀點、組織活動、整合觀點。

以小學語文“基于知識圖譜的翻轉課堂教學模式”為例。該案例借鑒Stahl知識建構模型，以協(xié)同知識建構的生成性教學為核心，以優(yōu)化個體認知結構、聯(lián)結群體意義智慧為導向，并運用了學習元知識圖譜的理念和技術。

1.課前：建構個體初級知識圖譜

在《涼州詞》的課前學習中，教師設計了“請你尋找《涼州詞》中的關鍵詞，并將由關鍵詞引發(fā)的相關詩詞、作者、類似風格的詩詞描述出來”的學習任務。為了完成學習任務，學生需要反復誦讀詩句，在自主理解其內容的基礎上，主動尋找詩中所體現的關鍵詞，并充分調動自己的知識儲備、理解能力、學習方法、思維視角等經驗智慧，從多種渠道生成對關鍵詞的描述。這個描述會使用三元組知識圖譜的形式來表現。

2.課中：建構群體知識圖譜

學生課前學習建構的個體初級知識圖譜，展現了學生已有的知識結構、經驗基礎、思維能力、關注視角等隱性因素，即學生的初始學習狀態(tài)。學習元平臺通過判斷，將相同的實體或概念聚合歸類為具有唯一標識的對象，并依據其已有的語義標注和層級關系，將個體初級知識圖譜匯聚收斂生成班級群體知識圖譜，形成集體理解。當個體初級知識圖譜中出現無關內容，或者質量相對較低、存在一定錯誤的實體和概念時，群體知識圖譜中即出現無關聯(lián)的獨立知識點。這些知識點通過投票、深入討論以及人工審核方式，由師生共同決定是否匯聚到群體知識圖譜中。群體的知識建構，既能推動形成群體共識，又能讓學生形成個性化理解。

3.課后：完善個體高級知識圖譜

知識圖譜的建構不僅便于學生知識的結構化，還能促使學生主動與其他學生交流。通過個體知識圖譜的對比與相互參考，學生開闊了視野，拓展了知識儲備。通過查看群體知識圖譜并參與討論，學生得以彌補個體認知缺憾，也可以為他人提供學習幫助。課后，學生根據評價與反思，不斷改進、完善個體初級知識圖譜，生成個體高級知識圖譜。這個過程有利于學生繼續(xù)根據學習內容的關鍵點進行深入思考，實現對所學內容的深加工和生活化體悟。

不難看出，上述三個典型模式中，技術的應用并不是以學習視頻為中心，而是強調將智能技術作為學生的認知工具、協(xié)作工具、表達工具、知識表現和呈現工具、思維過程可視化工具來使用，體現了深度教學的特征。當然，它們也只是智能技術支持的深度教學中有代表性的模式，還有很多其他模式，在此不一一列舉。無論哪種模式，課堂上實施深度教學的目的不變，那就是培養(yǎng)學生核心素養(yǎng)，造就能適應智能時代社會變革的創(chuàng)新型人才。

注：本文系作者在“第六屆中小學數字化教學研討會”上所做主旨報告的整理稿。

參考文獻

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（作者系北京師范大學教授、博士生導師，未來教育高精尖創(chuàng)新中心執(zhí)行主任，“移動學習”教育部—中國移動聯(lián)合實驗室主任，國家基礎教育信息化教學指導委員會副主任）

責任編輯：牟艷娜