王 壯，朱麗莉

(溫州大學(xué)生涯教育研究中心，浙江溫州 325035)

科技迅速發(fā)展的 21世紀(jì)對(duì)未來(lái)人才的素養(yǎng)和教育都提出了新要求，如何讓受教育者不被人工智能取代是當(dāng)前學(xué)校教育所亟須解決的重要問(wèn)題，也是當(dāng)前課程改革深化階段面臨的挑戰(zhàn)。為回應(yīng)時(shí)代需求，近年來(lái)有關(guān)深度學(xué)習(xí)的研究和實(shí)踐迅速推進(jìn)，引領(lǐng)著教育改革的熱潮。為把握我國(guó)深度學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀、研究熱點(diǎn)以及發(fā)展趨勢(shì)，有必要對(duì)深度學(xué)習(xí)當(dāng)前的研究進(jìn)行梳理。已經(jīng)有學(xué)者對(duì)深度學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了闡釋。例如，沈霞娟等的研究綜述主要針對(duì)國(guó)外近十年的深度學(xué)習(xí)研究[1]；胡曉玲等關(guān)注的是教育技術(shù)領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)的相關(guān)研究現(xiàn)狀[2]；郭艷玲等關(guān)注的是我國(guó)近十五年深度學(xué)習(xí)研究[3]。但上述研究對(duì)我國(guó)深度學(xué)習(xí)研究發(fā)展趨勢(shì)把握不足。當(dāng)前我國(guó)深度學(xué)習(xí)的研究主題有哪些，研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域以及未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)如何，這些問(wèn)題還有待進(jìn)一步研究。為此，本文對(duì)我國(guó)深度學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀、研究主題進(jìn)行系統(tǒng)化、可視化的梳理，以期揭示國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)發(fā)展脈絡(luò)、研究熱點(diǎn)以及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。

一、研究方法與數(shù)據(jù)搜集

（一）研究方法與工具

本文首先采用文獻(xiàn)計(jì)量法中的關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計(jì)、關(guān)鍵詞聚類，來(lái)分析國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀與研究主題。其次，本文運(yùn)用Bicomb 2.0、SPSS 22.0、UCINET 6.0、Gephi v0.9.3等研究工具，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析及多維尺度分析等可視化處理。最后，本文結(jié)合社會(huì)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中心度分析法可視化呈現(xiàn)國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)的研究熱點(diǎn)和趨勢(shì)。

（二）數(shù)據(jù)搜集與分析方法

根據(jù)知識(shí)圖譜量化分析的相關(guān)要求，本文將研究過(guò)程分為五個(gè)步驟，分別如下。第一步驟，確定文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來(lái)源。本文以“深度學(xué)習(xí)”為關(guān)鍵詞進(jìn)行文獻(xiàn)檢索，同時(shí)在中國(guó)知網(wǎng)中檢索來(lái)源限定為核心期刊和CSSCI期刊，設(shè)定時(shí)限是發(fā)表時(shí)間截止至2021年12月31日，共檢索到文獻(xiàn)9 635篇，考慮本文的目的，將文獻(xiàn)范圍選定為社科類，去掉科技類，共檢索到文獻(xiàn)1 535篇，剔除會(huì)議紀(jì)實(shí)、通知、書(shū)評(píng)、國(guó)際資訊等無(wú)效文獻(xiàn)后還剩1 499篇文獻(xiàn)，將其導(dǎo)出關(guān)鍵詞、年代、期刊等研究需要的關(guān)鍵信息。第二步驟，根據(jù)截取累積頻次達(dá)到總頻次30%左右的關(guān)鍵詞為高頻關(guān)鍵詞的原則[4]，提取29個(gè)核心關(guān)鍵詞，最低頻次為10，最高頻次為1 324。第三步驟，聚類分析，形成研究主題。將29個(gè)核心關(guān)鍵詞生成的詞篇矩陣導(dǎo)入SPSS軟件進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，在導(dǎo)出的聚類樹(shù)狀圖上劃分研究主題。第四步驟，利用SPSS軟件對(duì)相異矩陣進(jìn)行多維尺度分析，生成“我國(guó)深度學(xué)習(xí)研究”多維尺度分析圖。第五步驟，“我國(guó)深度學(xué)習(xí)研究”趨勢(shì)分析。借助軟件UCINET和 Gephi對(duì)關(guān)鍵詞相異矩陣進(jìn)行熱點(diǎn)可視化分析，利用聚合的“疏密程度”和“去中心之遠(yuǎn)近”分析研究的未來(lái)趨勢(shì)。

二、研究態(tài)勢(shì)分析

（一）深度學(xué)習(xí)研究文獻(xiàn)年度數(shù)量分析

利用Bicomb軟件以“年份”為關(guān)鍵詞對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行年度數(shù)量排序梳理，將其導(dǎo)出的數(shù)據(jù)進(jìn)行圖表繪制，得出“我國(guó)深度學(xué)習(xí)研究”文獻(xiàn)數(shù)量年度分布圖（圖1）。根據(jù)圖1中文獻(xiàn)年度分布的趨勢(shì)，將我國(guó)深度學(xué)習(xí)研究分為萌芽期、起步期和發(fā)展期三個(gè)階段。

圖1 國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)文獻(xiàn)數(shù)量年度分布圖

1. 我國(guó)深度學(xué)習(xí)研究的萌芽階段（2005年―2012年）

早在 2005年就有相關(guān)文獻(xiàn)探討了深度學(xué)習(xí)中某些要素之間的內(nèi)在聯(lián)系，用以說(shuō)明學(xué)生深度學(xué)習(xí)的內(nèi)在發(fā)生機(jī)理。2005年，“深度學(xué)習(xí)”的概念被黎加厚教授團(tuán)隊(duì)正式引入國(guó)內(nèi)，開(kāi)始在教育技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展，而后被引入教育領(lǐng)域。相對(duì)來(lái)說(shuō)，這一階段關(guān)于深度學(xué)習(xí)研究的文章少且增長(zhǎng)緩慢，未在教育領(lǐng)域引起關(guān)注。

2. 我國(guó)深度學(xué)習(xí)研究的起步階段（2013年―2016年）

從 2013年開(kāi)始，關(guān)于深度學(xué)習(xí)的文獻(xiàn)開(kāi)始逐漸增加。這與國(guó)家相關(guān)政策的頒布密切相關(guān)。2014年教育部頒布的《關(guān)于全面深化課程改革 落實(shí)立德樹(shù)人根本任務(wù)的意見(jiàn)》中強(qiáng)調(diào)要把核心素養(yǎng)落實(shí)到各個(gè)學(xué)科教學(xué)中。為深化課程改革，落實(shí)立德樹(shù)人的根本任務(wù)，2014年教育部基礎(chǔ)教育課程教材發(fā)展中心著手研究開(kāi)發(fā)“深度學(xué)習(xí)”教學(xué)改革項(xiàng)目，推動(dòng)課堂教學(xué)和人才培養(yǎng)模式的改革，但整體上研究的理論和實(shí)踐成果仍舊很少。

3. 我國(guó)深度學(xué)習(xí)研究的發(fā)展階段（2017年―2021年）

從 2017年開(kāi)始，深度學(xué)習(xí)研究的相關(guān)文獻(xiàn)開(kāi)始以爆發(fā)式的數(shù)量增加。核心素養(yǎng)、深度學(xué)習(xí)的概念和理念的深入，以及人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，給教育領(lǐng)域帶來(lái)了巨大沖擊，研究者在深度學(xué)習(xí)目標(biāo)、過(guò)程、評(píng)價(jià)等各個(gè)方面都進(jìn)行理論與實(shí)踐的探討。

（二）關(guān)鍵詞分析

在詞頻統(tǒng)計(jì)過(guò)程中，為避免同義、無(wú)意義等關(guān)鍵詞對(duì)核心關(guān)鍵詞排序影響，本文對(duì)近似意義的關(guān)鍵詞進(jìn)行了相關(guān)合并，比如將“高階思維能力”合并為“高階思維”，將“學(xué)科核心素養(yǎng)”合并為“核心素養(yǎng)”，將“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”“循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”合并為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，將“教學(xué)策略”合并為“策略”。在處理無(wú)實(shí)質(zhì)性意義的關(guān)鍵詞時(shí)，刪除“發(fā)展”“啟發(fā)”“模式”等無(wú)益于研究的寬泛性詞匯。經(jīng)過(guò)以上處理，其截取的高頻關(guān)鍵詞如表1所示。

表1 高頻關(guān)鍵詞

從表1可以看出，排在前5的高頻關(guān)鍵詞分別是深度學(xué)習(xí)、人工智能、核心素養(yǎng)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)。分析這 5個(gè)詞匯，可以看出，國(guó)內(nèi)關(guān)于深度學(xué)習(xí)的研究主要集中在兩個(gè)方面。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)接近人工智能的途徑，常用算法之一為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。所以深度學(xué)習(xí)一個(gè)方面是圍繞人工智能技術(shù)展開(kāi)的。隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)教育的影響也會(huì)逐漸加深。高頻詞的第二個(gè)方面為“核心素養(yǎng)”?？梢哉f(shuō)，深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)學(xué)生核心素養(yǎng)的重要途徑之一[5]。

（三）主題關(guān)聯(lián)度分析

利用SPSS生成的高頻關(guān)鍵詞相異矩陣（29×29），以此呈現(xiàn)出高頻關(guān)鍵詞的相似度（表2）。相似度反映了不同關(guān)鍵詞之間關(guān)聯(lián)的密切程度[6]，可初步了解當(dāng)前深度學(xué)習(xí)研究主題下的分析視角。為了更好地呈現(xiàn)其他關(guān)鍵詞與深度學(xué)習(xí)研究主題的關(guān)聯(lián)，將相異矩陣進(jìn)行由近及遠(yuǎn)的排序。

由表2可知，與深度學(xué)習(xí)研究主題由近及遠(yuǎn)的關(guān)鍵詞分別是核心素養(yǎng)、翻轉(zhuǎn)課堂、淺層學(xué)習(xí)、高階思維、學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)、教學(xué)策略、深度教學(xué)、人工智能。這說(shuō)明當(dāng)前我國(guó)深度學(xué)習(xí)的研究大多是核心素養(yǎng)視角去研究深度學(xué)習(xí)的問(wèn)題。在核心素養(yǎng)的視角下，一些研究者從翻轉(zhuǎn)課堂、高階思維、學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)的微觀視角進(jìn)行研究，并在文獻(xiàn)中已經(jīng)呈現(xiàn)一定的關(guān)聯(lián)度，如表中呈現(xiàn)的翻轉(zhuǎn)課堂、高階思維、學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)。

表2 深度學(xué)習(xí)高頻關(guān)鍵詞相異矩陣（排序后部分）

（四）深度學(xué)習(xí)研究主題分析

關(guān)鍵詞聚類分析的原理是以關(guān)鍵詞兩兩在同一篇文章中出現(xiàn)的頻率（共詞）為分析對(duì)象，利用聚類的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，把關(guān)聯(lián)密切的關(guān)鍵詞聚集在一起形成類團(tuán)，關(guān)鍵詞之間的親疏關(guān)系可以反映當(dāng)前的研究熱點(diǎn)[6]。在 Bicomb生成的詞篇矩陣的基礎(chǔ)上，對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，形成聚類樹(shù)狀圖（圖2）。根據(jù)聚類分析結(jié)果，深度學(xué)習(xí)研究可以劃分為三大種類：種類一歸納為人工智能技術(shù)及其教育應(yīng)用，種類二歸納為指向深度學(xué)習(xí)的教學(xué)設(shè)計(jì)研究，種類三歸納為基于真實(shí)情境的實(shí)驗(yàn)教學(xué)研究。其中，指向深度學(xué)習(xí)的教學(xué)設(shè)計(jì)研究是研究的重點(diǎn)，人工智能技術(shù)及其教育應(yīng)用是研究的創(chuàng)新點(diǎn)。

圖2 “國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)研究”主題樹(shù)

深度學(xué)習(xí)研究的重點(diǎn)為“教學(xué)研究”，關(guān)注的是指向深度學(xué)習(xí)的教學(xué)設(shè)計(jì)研究。有學(xué)者認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是指學(xué)生基于教師預(yù)設(shè)的專業(yè)方案，經(jīng)歷有指導(dǎo)、有挑戰(zhàn)、高投入、高認(rèn)知的學(xué)習(xí)過(guò)程,并獲得有意義的學(xué)習(xí)結(jié)果[7]，因此，教師的教學(xué)設(shè)計(jì)是關(guān)鍵。教學(xué)設(shè)計(jì)是引導(dǎo)學(xué)生展開(kāi)深度學(xué)習(xí)的重要步驟，課堂教學(xué)活動(dòng)是教學(xué)設(shè)計(jì)實(shí)施的重要環(huán)節(jié)，是我國(guó)一直以來(lái)教育研究的重點(diǎn)[8]。在教學(xué)實(shí)踐中創(chuàng)新課堂教學(xué)模式，例如這一主題中出現(xiàn)的翻轉(zhuǎn)課堂、混合式教學(xué)等關(guān)鍵詞就是當(dāng)前探索較多的教學(xué)模式。通過(guò)重塑課堂教學(xué)設(shè)計(jì)，使得深度學(xué)習(xí)得以在課堂教學(xué)中實(shí)現(xiàn)。

深度學(xué)習(xí)研究的創(chuàng)新點(diǎn)為“人工智能技術(shù)及其教育應(yīng)用”，關(guān)注的是智能時(shí)代下的深度學(xué)習(xí)研究和新型教學(xué)模式的創(chuàng)新。2017年7月8日,國(guó)務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中提出：“利用智能技術(shù)加快推動(dòng)人才培養(yǎng)模式、教學(xué)方法改革，構(gòu)建包含智能學(xué)習(xí)、交互式學(xué)習(xí)的新型教育體系”[9]。自人工智能應(yīng)用到教育領(lǐng)域以來(lái)，人工智能在教學(xué)活動(dòng)、教學(xué)管理、資源建設(shè)等方面有了全程化的應(yīng)用，創(chuàng)設(shè)了多方交互、超強(qiáng)感知的學(xué)習(xí)環(huán)境，為學(xué)生經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)的相互轉(zhuǎn)化、活動(dòng)中的具身體驗(yàn)、知識(shí)的深度加工以及知識(shí)的應(yīng)用創(chuàng)造了良好的學(xué)習(xí)環(huán)境，為學(xué)生深度學(xué)習(xí)的發(fā)生提供了有利條件。人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)應(yīng)用使得量化自我和定制學(xué)習(xí)的個(gè)性化成為可能[10]，推進(jìn)人工智能與教學(xué)的有效結(jié)合，深入發(fā)展了“以學(xué)習(xí)者為中心”的教學(xué)理念，進(jìn)一步推進(jìn)了深度學(xué)習(xí)能力作為衡量學(xué)習(xí)效果的重要標(biāo)尺[11-12]。

在智能化教育的時(shí)代背景下，新型的教學(xué)模式、教學(xué)方法、課程形態(tài)等教育要素在教學(xué)應(yīng)用中逐漸從邊緣化走向主流趨勢(shì)，深度學(xué)習(xí)被視為信息化教學(xué)的訴求和旨趣[13]。翻轉(zhuǎn)課堂作為一種新的教學(xué)改革模式，核心是對(duì)教與學(xué)關(guān)系的重新定位，目的是指向?qū)W生的深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)的高投入和高產(chǎn)出服務(wù)[14]，低階認(rèn)知水平向高階認(rèn)知水平發(fā)展[15]。隨著翻轉(zhuǎn)教學(xué)模式在課堂教學(xué)中的推廣與應(yīng)用，課堂教學(xué)中的個(gè)性化學(xué)習(xí)、深度交互的行為等特征為培養(yǎng)學(xué)生解決復(fù)雜問(wèn)題、創(chuàng)造性思維、批判性思維和反思能力等深度學(xué)習(xí)目標(biāo)提供了關(guān)鍵途徑。

三、熱點(diǎn)領(lǐng)域分析

為了進(jìn)一步探尋關(guān)鍵詞之間的親疏關(guān)系，利用SPSS對(duì)29個(gè)關(guān)鍵詞構(gòu)成的相似性矩陣進(jìn)行多維尺度分析。由多維尺度分析得出的戰(zhàn)略坐標(biāo)圖，以向心度和密度為參數(shù)繪制成二維坐標(biāo)，可以概括地表現(xiàn)一個(gè)領(lǐng)域或亞領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)[16]。其中橫軸表示向心度（centrality）,即領(lǐng)域間互相影響的強(qiáng)度；縱軸為密度（density），表示某一領(lǐng)域內(nèi)部聯(lián)系強(qiáng)度[17]。在坐標(biāo)圖中的各個(gè)小圓圈代表各個(gè)高頻關(guān)鍵詞所處的位置，圓圈間的距離越近代表它們的聯(lián)系越緊密，反之關(guān)系越疏遠(yuǎn)，距離戰(zhàn)略圖的中心點(diǎn)越近的關(guān)鍵詞表示影響力越大[4]。另外，處于第一個(gè)象限的研究是核心且成熟的研究，第二個(gè)象限是邊緣但成熟的研究，第三個(gè)象限是既邊緣又不成熟的研究，第四個(gè)象限是核心但不成熟的研究。根據(jù)生成的“國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)研究”多維尺度分析圖（圖3），結(jié)合戰(zhàn)略坐標(biāo)圖的解讀,可以發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)的深度學(xué)習(xí)研究熱點(diǎn)內(nèi)容包括技術(shù)與教育的深度融合研究、深度學(xué)習(xí)與教學(xué)設(shè)計(jì)研究和真實(shí)情境的教學(xué)研究。

圖3 “國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)研究”多維尺度分析圖

（一）技術(shù)與教育的深度融合研究

如圖3所示，種類一中的關(guān)鍵詞最多，同時(shí)分別最廣，在四個(gè)象限中都有分布，其中人工智能、課堂教學(xué)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、注意力機(jī)制都是分布在第一象限，說(shuō)明這類研究是處于研究網(wǎng)絡(luò)中的中心地位。同時(shí)人工智能和注意力機(jī)制相互有交叉，說(shuō)明當(dāng)下的研究熱點(diǎn)中人工智能和注意力機(jī)制聯(lián)系是非常緊密，而且是有交集的。張海等認(rèn)為深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為人工智能教育研究領(lǐng)域的前沿，研究熱點(diǎn)包括了教育應(yīng)用場(chǎng)景，涉及教育、學(xué)習(xí)者、預(yù)測(cè)、情緒分析、大數(shù)據(jù)、人工智能等內(nèi)容[18]。曾明星等認(rèn)為人工智能正在深刻改變著人們的生產(chǎn)和生活方式，將逐漸成為推動(dòng)科技與教育發(fā)展的重要力量，人工智能賦能深度學(xué)習(xí)，可以激發(fā)學(xué)習(xí)興趣與學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，促進(jìn)新舊知識(shí)相容，助力跨領(lǐng)域知識(shí)重構(gòu)與情境重構(gòu)，提升學(xué)習(xí)者的整體特性，進(jìn)而促進(jìn)深度學(xué)習(xí)內(nèi)部關(guān)聯(lián)遷移與外部拓展遷移，實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)者認(rèn)知結(jié)構(gòu)的不斷轉(zhuǎn)化，大力提升學(xué)習(xí)的效率與效果[19]。

大數(shù)據(jù)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、核心素養(yǎng)、教學(xué)改革等都分布在了第二象限，說(shuō)明利用智能時(shí)代背景下的新技術(shù)進(jìn)行核心素養(yǎng)、教學(xué)改革等研究有了一定的研究基礎(chǔ)，目前還處于邊緣地位，但接下來(lái)應(yīng)該會(huì)有越來(lái)越多的成果出現(xiàn)。顏磊等認(rèn)為在信息化時(shí)代的學(xué)習(xí)中，網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí)是大學(xué)生學(xué)習(xí)模式的重要組成部分，在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)上利用學(xué)習(xí)分析技術(shù)來(lái)收集學(xué)生學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，從而引導(dǎo)學(xué)生開(kāi)展深度學(xué)習(xí)[20]。

高階思維、學(xué)習(xí)分析、問(wèn)題解決等關(guān)鍵詞分布在了第三象限，可以看得出來(lái)，此類是屬于剛剛起步的研究，同時(shí)距離較遠(yuǎn)，說(shuō)明相互之間的聯(lián)系還不是特別緊密的。段茂君等提出了高階思維的生成機(jī)制和深度學(xué)習(xí)的生成機(jī)制，并從宏觀、中觀、微觀三個(gè)層面剖析了這兩個(gè)生成機(jī)制的關(guān)系，構(gòu)建了基于深度學(xué)習(xí)的高階思維培養(yǎng)模型，利用該模型有助于在基礎(chǔ)教育課程中促進(jìn)學(xué)生的深度學(xué)習(xí)，從而更好地發(fā)展學(xué)生的高階思維[21]。

而知識(shí)圖譜分布在了第四象限，說(shuō)明此類研究非常重要，但是還不夠成熟。例如，劉輝等發(fā)現(xiàn)：當(dāng)前國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)的相關(guān)研究成果較少，機(jī)構(gòu)間的合作性不強(qiáng)[22]；張思琦等運(yùn)用基于引文分析與共詞聚類分析的方法，以Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)2005年―2015年收錄的459篇文獻(xiàn)為研究對(duì)象，通過(guò)可視化知識(shí)圖譜，探析近十年來(lái)國(guó)外深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀與研究熱點(diǎn),并進(jìn)一步結(jié)合國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀提出幾點(diǎn)啟示[23]。這也是本文要用知識(shí)圖譜、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件對(duì)“深度學(xué)習(xí)”進(jìn)行研究的意義所在?？梢?jiàn)，智能時(shí)代技術(shù)與教育的深度融合研究這個(gè)研究主題既有成熟的研究基礎(chǔ)，也有剛剛起步的研究，有些相互之間關(guān)系緊密，有些關(guān)系又較遠(yuǎn)，但都是圍繞深度學(xué)習(xí)這個(gè)核心進(jìn)行的。

（二）深度學(xué)習(xí)與教學(xué)設(shè)計(jì)研究

如圖3所示，種類二中的關(guān)鍵詞分布在第三象限和第四象限，其中分布在第三象限的有翻轉(zhuǎn)課堂、教學(xué)模式、教學(xué)設(shè)計(jì)、混合式教學(xué)。朱永海等認(rèn)為混合教學(xué)已經(jīng)成為高校教學(xué)常態(tài)化形式，分析當(dāng)前混合教學(xué)研究中存在的問(wèn)題，從深度學(xué)習(xí)框架提出了混合教學(xué)的新模式，聚焦混合教學(xué)系統(tǒng)化設(shè)計(jì)，從而完善混合教學(xué)課堂2.0生態(tài)[24]。

分布在第四象限的有淺層學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)科學(xué)，可以看出大多數(shù)的關(guān)鍵詞之間的分布較為松散，說(shuō)明指向深度學(xué)習(xí)的教學(xué)設(shè)計(jì)研究的主題尚處于起步階段還未形成一定的體系。楊子舟認(rèn)為新一輪課改已取得明顯進(jìn)步,但在課程理念、教學(xué)目標(biāo)、學(xué)習(xí)方式、教學(xué)方法和效果評(píng)價(jià)等方面出現(xiàn)了淺層學(xué)習(xí)的傾向，深度學(xué)習(xí)是對(duì)特定主題進(jìn)行的持續(xù)探究，使學(xué)生超越表層的知識(shí)，達(dá)成對(duì)知識(shí)意義的深層次理解，當(dāng)前應(yīng)當(dāng)用深度學(xué)習(xí)的方法修正淺層學(xué)習(xí)存在的問(wèn)題,促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)的持續(xù)性、理解性、批判性、探究性、體驗(yàn)性和反思性[25]。

（三）真實(shí)情境的教學(xué)研究

如圖3所示，種類三中的關(guān)鍵詞主要是分布在了第一象限和第四象限，其中實(shí)驗(yàn)教學(xué)在第一象限，而且密度值比較高，說(shuō)明“實(shí)驗(yàn)教學(xué)”這個(gè)主題的成熟度比較高，而且與其他主題的聯(lián)系是比較密切的。黃惠濤等討論了應(yīng)用格斯丁翻轉(zhuǎn)教學(xué)模式在生物學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)中達(dá)成深度學(xué)習(xí)[26]；譚敏等以疫情期間留學(xué)生在線程序設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)課教學(xué)為例，運(yùn)用人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)提出了一體化的智能教學(xué)模型,并搭建個(gè)性化的教學(xué)平臺(tái)，構(gòu)建了一套有效的程序設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)課教學(xué)模型[27]。

而真實(shí)情境、遷移學(xué)習(xí)分布在第四象限，說(shuō)明這兩類研究雖處于中心地位，但是尚處于起步階段，還未形成一定的體系。這也說(shuō)明基于真實(shí)情境的實(shí)驗(yàn)教學(xué)研究這個(gè)主題未來(lái)還有較多的研究空間。唐敏認(rèn)為深度學(xué)習(xí)策略以真實(shí)情境鏈接學(xué)習(xí)內(nèi)容，深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵在于通過(guò)創(chuàng)設(shè)有效的真實(shí)問(wèn)題情境，形成學(xué)習(xí)任務(wù)，連接學(xué)生、學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)，把學(xué)習(xí)變成學(xué)生主體主動(dòng)參與的過(guò)程，真實(shí)情境作為深度學(xué)習(xí)的載體，在縮短學(xué)科知識(shí)和學(xué)生心理差距的同時(shí)，將學(xué)習(xí)與解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題關(guān)聯(lián)起來(lái)，讓學(xué)習(xí)變得更有意義和價(jià)值[28]。

四、發(fā)展演化趨勢(shì)

根據(jù)社會(huì)網(wǎng)分析軟件Gephi生成的“國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)研究”關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)圖（圖4）以及社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件 UCIENT生成的關(guān)鍵詞“點(diǎn)度中心度”“中間中心度”和“接近中心度”（表 3），預(yù)測(cè)未來(lái)國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)研究的發(fā)展趨勢(shì)。

表3 高頻關(guān)鍵詞各個(gè)“中心度”排序（部分）

從所有關(guān)鍵詞形成的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖來(lái)看，與信息技術(shù)背景下教學(xué)法相關(guān)的關(guān)鍵詞“大數(shù)據(jù)、自然語(yǔ)言處理、真實(shí)情境”等都分布在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的邊緣，說(shuō)明信息技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的教學(xué)法是未來(lái)深度學(xué)習(xí)研究的新熱點(diǎn)和趨勢(shì)。有學(xué)者提出：“在新的教學(xué)法中，科技是普遍存在的，我們要運(yùn)用科技去發(fā)現(xiàn)和掌握知識(shí)，去達(dá)成在實(shí)際中創(chuàng)造和運(yùn)用新知識(shí)的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)。”[29]科技與教學(xué)的結(jié)合并非僅僅是讓教授知識(shí)和學(xué)習(xí)知識(shí)的過(guò)程變得便捷，而是能夠讓學(xué)生在實(shí)踐過(guò)程中為解決復(fù)雜問(wèn)題提供方案，能夠讓學(xué)生在現(xiàn)實(shí)生活以及未來(lái)的生活中應(yīng)用、創(chuàng)造新知識(shí)。最終通過(guò)讓更多的人運(yùn)用新教學(xué)法和科技達(dá)到深度學(xué)習(xí)的目的，改變整個(gè)教育體系。

（一）技術(shù)的深度應(yīng)用

關(guān)鍵詞的絕對(duì)點(diǎn)度中心度表示與該點(diǎn)直接相連的其他點(diǎn)的個(gè)數(shù)，數(shù)值越高則代表該關(guān)鍵詞具有較高的度數(shù)中心度[30]127。從絕對(duì)點(diǎn)度中心度看，策略、教學(xué)設(shè)計(jì)、人工智能、高階思維、課堂教學(xué)、問(wèn)題解決在“深度學(xué)習(xí)”研究主題所占核心程度比較高，是國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)研究主題的核心重點(diǎn)。因此教學(xué)研究、人工智能以及高階思維等關(guān)鍵詞如何深化，是未來(lái)研究趨勢(shì)的重點(diǎn)。

（二）教學(xué)的深度發(fā)展

點(diǎn)的接近中心度（closeness centrality）是一種不受他人控制的測(cè)度。如果一個(gè)點(diǎn)與網(wǎng)絡(luò)中所有其他點(diǎn)的“距離”都很短，則稱該點(diǎn)具有較高的整體中心度（又叫作接近中心度）[30]134。從“接近中心度”來(lái)看，策略、教學(xué)設(shè)計(jì)、人工智能、高階思維、課堂教學(xué)、問(wèn)題解決與關(guān)鍵詞“深度學(xué)習(xí)”接近中心度的值比較大，反映了這些詞不受其他關(guān)鍵詞的影響程度較大。根據(jù)“國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)研究”關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)圖可以看出關(guān)鍵詞翻轉(zhuǎn)課堂、真實(shí)情境、教學(xué)改革處在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的邊緣，說(shuō)明他們這些關(guān)鍵詞的研究相對(duì)獨(dú)立且也正在積極發(fā)展。

（三）教育的深度變革

點(diǎn)的中間中心度測(cè)量的是該點(diǎn)在多大程度上控制他人之間的交往，其數(shù)值越大代表該關(guān)鍵詞對(duì)其他關(guān)鍵詞的控制程度越大[30]130。從中間中心度來(lái)看，關(guān)鍵詞策略、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、教學(xué)設(shè)計(jì)、課堂教學(xué)的中介中心度比較高，說(shuō)明這些關(guān)鍵詞對(duì)其他主題的控制力較強(qiáng)，所以這些關(guān)鍵詞在國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)的研究中起著中介橋梁的作用，對(duì)其他關(guān)鍵詞的控制程度較大。結(jié)合“國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)研究”關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)圖，與關(guān)鍵詞“策略、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、教學(xué)設(shè)計(jì)、課堂教學(xué)”相關(guān)還有關(guān)鍵詞“大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)教學(xué)、核心素養(yǎng)”，說(shuō)明在未來(lái)的研究中，深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)、核心素養(yǎng)會(huì)緊密結(jié)合，引領(lǐng)教育改革。

五、結(jié) 論

本文采用文獻(xiàn)量化分析和知識(shí)圖譜可視化的方法，選取了中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中截至2021年12月 31日關(guān)于“深度學(xué)習(xí)”為關(guān)鍵詞的研究論文進(jìn)行統(tǒng)計(jì)梳理、聚類分析，主要得出了以下的結(jié)論：第一，教育領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)經(jīng)歷了萌芽、起步和蓬勃發(fā)展階段，特別是從 2017年以后，深度學(xué)習(xí)的研究文獻(xiàn)大幅上升，目前還是處于一個(gè)高位狀態(tài)；第二，教育領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)，大量的研究文獻(xiàn)圍繞著人的培養(yǎng)比如核心素養(yǎng)、高階思維、淺層學(xué)習(xí)等，圍繞著智能時(shí)代技術(shù)如人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等，圍繞著教學(xué)研究如深度教學(xué)、翻轉(zhuǎn)課堂、教學(xué)設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)教學(xué)等；第三，目前的深度學(xué)習(xí)研究可以劃分為三大種類，分別是智能時(shí)代技術(shù)與教育的深度融合研究，指向深度學(xué)習(xí)的教學(xué)設(shè)計(jì)研究和基于真實(shí)情境的實(shí)驗(yàn)教學(xué)研究這三個(gè)研究主題；第四，未來(lái)深度學(xué)習(xí)的研究趨勢(shì)將與教學(xué)研究、人工智能、大數(shù)據(jù)等緊密結(jié)合。

到目前為止，國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)的研究雖取得了顯著的成果，但尚存在研究視角單一、科技應(yīng)用覆蓋范圍小、研究團(tuán)隊(duì)固化等問(wèn)題。數(shù)字時(shí)代需要人才的素養(yǎng)以及技術(shù)的發(fā)展在教育中的應(yīng)用和支持推動(dòng)了教學(xué)中對(duì)于深度學(xué)習(xí)的訴求，加快了有關(guān)深度學(xué)習(xí)的理論與實(shí)踐的研究。加大科技在教學(xué)中的應(yīng)用力度，有助于全面提高學(xué)生學(xué)習(xí)、合作、交互的質(zhì)量，促進(jìn)學(xué)生的對(duì)知識(shí)的理解、遷移、應(yīng)用以及創(chuàng)造性解決復(fù)雜問(wèn)題能力的形成。教育領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)研究中引入大數(shù)據(jù)分析功能，以獲取有意義的規(guī)律與模式、知識(shí)與信息,利于學(xué)生深層次理解學(xué)習(xí)、系統(tǒng)化建構(gòu)知識(shí), 促進(jìn)實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)遷移和培養(yǎng)高階思維[32]。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展要注重與新技術(shù)糅合的可能，用新技術(shù)為深度學(xué)習(xí)的實(shí)施創(chuàng)造條件，同時(shí)加強(qiáng)相關(guān)教育資源的建設(shè)[22]，如此才能推動(dòng)構(gòu)建我國(guó)課程與教學(xué)改革的重要基石，有助于學(xué)生價(jià)值觀的培育、核心素養(yǎng)的形成、高階思維的提升。