智能时代的深度教学理念与模式

摘要： 新一代信息技术对社会变革产生了意义深远的影响，我们正在迈向智能时代。教育要回应智能时代的社会需求，培养学生的核心素养，造就能适应智能时代社会变革的创新型人才。智能技术作为增强人类认知的工具，重塑了人类认识世界、适应世界的方式，为未来社会人才的培养提供了新机遇，它使得以核心素养为导向的深度教学成为可能。实施智能技术支持下的深度教学，教师需要转变教学范式、明确从知识到素养的进阶路径，并实现教学取向的变迁。基于教育大数据平台的有意义授导、证据导向的项目式学习以及协作知识建构是智能技术支持下深度教学的典型教学模式。

关键词：智能时代；核心素养；深度教学；认知工具；项目式学习；知识建构

当前，人工智能正在人脸识别、图像识别、机器翻译、自动驾驶等领域追赶甚至超越人类的认知与能力。人们不禁要问：当人工智能在知识记忆、检索、处理等方面越来越强大时，人类的优势在哪里？学生需要具备怎样的核心能力，才能适应并驾驭未来的智能社会？与此同时，人们获取信息的渠道越来越多、手段越来越先进，信息离散化、碎片化的现象却越来越严重，造成很多人思维肤浅、被“信息茧房”深深包裹着，失去了自己的判断力，看不到外面更大的世界，也看不到超越事物表象的深刻本质。我们的阅读方式以及获取知识的方式也在发生着深刻的改变，数字化阅读已成为必然趋势。学生正在从阅读纸张、处理简单的知识和被动地接受知识，转变为屏幕阅读、处理海量的信息和主动地搜寻知识。这些都是信息技术快速发展给教育带来的挑战，在人类要面对越来越高的复杂性、越来越多的不确定性以及越来越海量信息的大背景下，我们的教育该如何应对这些挑战呢？

一、智能时代人才培养的机遇与挑战

（一）核心素养是智能时代人才培养的必然要求

面对智能时代所带来的巨大社会变化，我们的教育理念首先要做出改变，不能局限于对分数或学科知识的过度关注，而应在更广阔的视野下关注学生心智成长，着力塑造学生区别于机器的创造力、社会能力、价值观、意志力等，培养他们完善的人格以及善良、合作、同情心等良好品质，使其富有学识、智慧和能力，能为自己的生活和社会承担责任，即发展学生的核心素养。近年来，国家在各种教育政策文件中越来越强调发展学生的核心素养，着重培养学生的关键能力和必备品格，这正是对智能时代、知识经济时代人才培养需求的有力回应。培养学生的核心素养在全球范围也已成为共识。联合国教科文组织指出，“要重新定义教育、知识和学习。教育应关注生命和人类尊严、权利平等、社会正义、文化多样性、国际团结和为可持续的未来承担共同责任”[1]。美国提出的21世纪技能模型，则强调培养学生的沟通交流、团队协作、批判性思维、创造力、文化传承以及意志力等。经济合作与发展组织（OECD）发布的《学习指南2030》认为，我们面对着充满变革且不稳定的新未来，如何帮助学生利用知识、技能、态度与价值观实现“在陌生环境中的自定航向”，以找到应对不确定性的正确办法，最终实现自身、社会和全球的福祉非常重要。因此，它提出建构“学生主体性”这一重要概念，并特别强调学生变革社会和塑造未来的“变革能力”。不难发现，无论是国内还是国外，人才的培养目标都在适应智能时代的社会变革需要，核心素养是智能时代对人才培养提出的必然要求。

（二）智能技术为人才培养带来新机遇

以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术正在对社会变革产生意义深远的影响。这种影响反过来又重塑着人类认识世界、适应世界的方式。可以说，智能技术绝不是一个简单的工具，它延伸了人的大脑，增强了人的认知能力，也为智能时代的人才培养带来新机遇。

1.可拓展人的认知边界，增强人的认知能力

在智能时代，判断一个人聪明与否，不能只看他自身的智商，还应看他运用智能设备的能力。这是因为，人们现在认识世界，不仅靠头脑内部的知识网络，还要依靠智能设备中的外部知识网络。人的思维就是内、外部知识网络协同认知的结果。当内部知识网络与外部知识网络连接点越多、连接强度越大，一个人的问题解决能力就会越强。人机协同的认知方式使得人类能够驾驭超越个体认知能力极限的复杂性，能够处理超越个体认知能力极限的海量信息，从中洞察隐藏在纷繁复杂的事物表象背后的关系与本质规律，从而拓展人类的认知边界。正如当我们站在风暴之中，会感到狂风骤雨杂乱无章，但倘若我们能够升到万米高空去俯视风暴，就会发现其规律性。智能技术让人类思维拥有了站在万米高空洞察规律的能力。因此，人机结合的思维方式是现代人的基本思维方式。复杂社会的生存，呼唤人机结合的教育智能。概括来讲，智能技术正在计算、感知、认知和社会网络四个层面增强人的认知。其基本原理在于，智能技术将外部纷繁复杂的事物简化后形成认知组块，并将其嵌入人的认知过程中，通过认知外包以及认知组块化扩展人的认知链条，增强人类驾驭复杂事件流、推动全局运转的能力。

2.能促进人与知识产生有意义的连接

现代社会，一个人需要掌握各方面的信息才能驾驭全局，但仅凭个人能力，想要掌握和理解一个领域或一门学科的全部内容是非常困难的。因此，借助智能设备在不同人群、不同领域、不同观点和概念之间，发现连接、识别范式和创建意义的能力变得愈加重要。从某种意义上说，一个人获取知识来源的能力，比知道现有知识的能力还要关键。因此，对于一个现代学习者而言，他的学习需要与知识产生有意义的连接，而连接的中介就是智能设备。

智能设备在教育中应用的核心价值在于，它延伸了我们的大脑，改变了我们认知世界的方式，而不是继续扮演教师的角色，让学生对现有的知识反复操练。因此，纳米级的知识点拆分、刷题式的适应性学习等不应是人工智能教育应用的主要方向[2]。智能时代的教育需要从以发展智力为中心向智力和非智力协调发展转变，从以学科知识获得为中心向核心素养培养转变，从重视知识继承向重视知识创新转变[3]，需要培养人机协同的能力与素养。

3.可作为认知工具，促进学生高阶思维发展

智能时代学生核心素养的培养，需要将智能技术作为学生的认知工具，帮助学生在真实的问题情境中进行分析、综合、评价和创造，在解决问题的过程中促进学生高阶思维发展。它强调将学习的重点放在特定情境下的真实问题解决上。这样，学生就有更多机会运用不同学科相互关联的知识去解决真实问题，跨越学科间的界限去建立知识之间的有机联系，提高他们综合应用多学科知识解决实际问题的能力。

因此，智能技术在教育教学中应用的主要方向，是成为支撑学生认知能力扩展的工具，让学生能够解决以前无法解决的问题、进入以前无法进入的情境、处理以前无法处理的复杂数据，从而促进其高阶思维能力的发展，实现深度学习。

4.可支持基于证据的教学范式

基于证据的学习，是为解决特定学习问题而运用一些证据验证假设、发现并得出解决问题方案的一种学习范式。该范式同时强调基于证据来呈现学习结果，并由此证明学习活动及学习成效已经发生。实践中，它强调学生从解决一个问题或进入一个项目开始，到找到该问题的解决方案，或者完成一件“人工制品”，这一过程中反映学生学习过程和成果的所有数据、材料等，都可以作为学习的证据。学习证据既是解决问题的线索，又是评价学习过程的依据。

智能技术在证据导向的学习中不仅能支持学生操作，更重要的是能生成数据，并帮助学生利用数据进行科学的、理性的思考，从而促进学生深度认知投入。在学生认知投入的过程中，又会有新的数据和证据的产生。利用这些生成的数据，教师不仅能对学生的知识进行评价，还能对他们的能力和素养进行评价。比如，学生在真实实验中或在仿真环境中采集数据，并运用信息技术建立问题解决模型；学生运用信息技术增强感知、处理、分析数据的能力，使得解决真实情境的问题成为可能；基于学生解决问题过程中的行为，智能技术自动分析与评估，及时给予学生提供相应的支架和帮助，促进学生反思，引导学生进入思维的深处。由此可见，让学生运用学习过程中产生的数据进行理性思考，模拟科学家的思维方式经历一个认知高度投入的学习过程，同时利用学习过程中产生的数据对其形成多维评价，才是智能技术所应发挥的关键作用。

总之，智能时代，教育要以智能技术为载体来促进学生深度学习。教师不仅要给学生一些数据、信息和知识，还要培养学生的理解力、洞察力，乃至人生智慧。现代人获取信息的成本越来越低，但信息不等于知识，信息只有内化到个体认知结构中，并对其行动产生影响才能变成知识。所以，学生不仅要获取信息，更要利用智能技术将信息转化为知识，进一步转化成人生智慧，也就是核心素养。

二、智能技术支持下深度教学的特征

智能时代，人获取信息很容易，但要把信息转化为知识，对很多人来说却是相当困难的。因此，以智能技术为载体促进学生深度学习，其关键是要通过转变智能技术的作用，形成一种以素养发展为核心的深度教学模式。智能技术支持下的深度教学有以下特征。

（一）深度教学转变学生获取知识的方式

深度教学的一个特征是利用智能技术支撑学生实现更深层次的认知投入，转变学生获取知识的方式，从以前关注“双基”（基础知识与基本技能）拓展为关注“四基”（基础知识、基本技能、基本思想和基本活动经验）和“四能”（发现、提出、分析和解决问题的能力）。换句话说，教师要利用智能技术将知识放在真实的问题情境中去，然后精心设计问题、准备资源、组织活动、提供指导、开展评价，引导学生在解决问题的过程中达成对知识的深刻理解。在这个过程中，学生拥有更多的自主学习、交流协作、解决实际问题的机会，促使其能力和素养全面发展。

（二）深度教学达成高层次的教学目标

深度教学的核心特征是让学生在对知识形成理解深刻的基础上深度体验和参与学习过程[4]，在高水平完成既定教学目标的同时，增长信息技术技能、解决实际问题的技能以及跟他人协作的社会性技能，达成发展关键能力、核心素养等高层次的教育目标。

1.使学生对知识形成深刻的理解

知识获得是学习的重要目标，而知识获得有着不同的层次。在浅层学习中，学生可能只记住了一些概念、原理，并没有真正理解其含义。深度学习的魅力在于，它能揭示知识之间千丝万缕的内在联系。它需要学生结合原有的经验体系来思考和探索新知识，使所学知识的不同部分、新知识与原有知识经验联结形成一个整体[5]，从而达成对知识的深刻理解。这个过程将有助于学生超越主观表面的经验，形成结构化的、灵活的、属于自己的理性知识体系。

2.使学生的认知结构发生变化

新手学知识，往往是一个点、一个点地累积，没有连点成线、连线成面。深度教学中，学生的知识不仅有数量上的增加、认知层级上的提升，而且会根据抽象程度与亲疏关系建立起概念间的网状联系，形成能够解决问题并可迁移应用到多元情境的认知组块。这样形成的知识具有良好的保持性和迁移性，是一种专家知识。而要形成专家知识，教师应该把知识放在真实的情境中，让学生在各种场景中去解决问题，从而在解决问题的过程中建构出网络状的认知结构，获得知识迁移能力。深度教学就是要促进学生认知结构的变化，形成专家思维的认知结构，建立概念之间多向、多维度的关联。

（三）深度教学的内部过程是高阶思维

深度教学要求超越对概念和原理的记忆、复述和简单应用，强调学生在学习的过程中有高水平的思维和深度的认知投入。学生要不断地思考，不断地对各种信息和观念进行加工转换，基于新、旧经验进行综合和概括，解释有关的现象，形成新的假设和推论，并通过一定的方式做出检验[6]。高阶思维需要学生能表达内容的不确定性，学习中提出活动路线，从多种视角进行认知，能对某个观点赋予意义，能对某些知识做出自己的思考与判断等。

（四）深度教学的任务具备多样性和情境性

深度教学反对过于简单化地处理学习内容，强调教师既要让学生了解逻辑结构良好的抽象知识，还要把知识融入与学生生活相关的真实的情境中，问题和活动的设计贴近日常生活，让学生理解知识在各种情境中的表现，并对情境进行分析和判断，从而获得将知识进行情境化应用的能力，做到学以致用。这一理念与国家课程标准、中高考改革方向是相一致的。学生必须亲历探究与发现的过程，其能力和素养才能发展起来。通过情境性问题的解决，学生所建构的是属于自己的知识经验、自己对各种问题的观点和见解、自己灵活运用知识解决问题的判断，而不仅是高效地记住他人研究出来的、等待他们去接受的结论。

（五）深度教学的教学结构发生转变

课堂教学中有四个核心要素：教师、学生、教学媒体和教材。传统课堂呈现以“教”为中心的教学结构，而智能技术支持下的深度教学形成“教师主导—学生主体”教学结构。教师要根据学生的特点，为其选择和设计特定的教学内容、教学媒体和交流方式。教师是教学过程的组织者，学生意义建构的促进者，学生良好情操的培育者。学生拥有大量的经过教师选择、设计并控制的学习资源，是学习活动的主体，是信息加工与情感体验的主体，是知识意义的主动建构者。教学媒体既可以是辅助教师教的演示工具，又可以是促进学生自主学习的认知工具与情感激励工具。教材不是唯一的教学内容，通过教师指导、自主学习与协作交流，学生可以从多种学习对象和多种教学资源中获取多方面的知识[7]。

（六）深度教学的外部过程：合作与指导

1.充分的合作和沟通

在深度教学中，学生和学生、学生和教师会进行更充分的沟通和合作。每个学生都有自己的经验世界，不同学生从不同角度可以对同一问题形成不同的假设和推论，进而形成对知识多元丰富的理解，并看到不同侧面的解决问题的途径[8]。在小组合作解决问题的过程中，学生面对各种各样的观点，要学会厘清并表达自己的见解，学会聆听并理解他人的想法，学会相互接纳、赞赏、争辩和互助，学会在冲突的过程中进行妥协。学生还需要不断对自己和他人的看法进行反思和归纳，从而实现自身的社会性成长。

2.注重教师的指导

深度教学强调学生的主动探索，也承认教师的引导、帮助和提示对于学生的思考和知识建构极为重要。作为引导和激励学生的关键角色，教师要帮助学生检视和反思自我、明确想要学习和获得什么；帮助学生发现所学内容的个人意义；帮助学生学会使用信息化学习工具；帮助学生寻找、搜集和利用学习资源；帮助学生设计合适的学习活动；帮助学生学会交际和表达；帮助学生对学习过程和结果进行评价，并促进评价的内化。教师还要提出一些能启发学生思考的问题，引导学生形成自己的看法，并洞察他们想法的由来，分析其合理性和局限性，而后提供相应的引导[9]。

三、智能技术支持下深度教学的理念

如前所述，智能技术最核心的作用在于增强人类的认知、扩展人类的认知边界，而认知的增强和认知边界的扩展，使得深度教学的实施成为可能。那么，在智能技术的支持下，教师应如何实现核心素养导向的深度教学呢？

（一）促进素养导向的教学范式变革

核心素养导向的深度教学，关键是要促进教学范式变革，使得教师的教学从知识传递的教学范式，到知识建构的教学范式，再到知识创生的教学范式转变（如图1）。教师要从自己讲、学生听、记笔记、做作业、模拟考试的单向知识传递，转变为教师精心设计问题、准备资源、设计活动、准备工具和设计相应的评价活动，诱导学生在一步步解决问题的过程中，达成对知识的深刻理解。再进一步，教师要把知识放在真实的、具有一定复杂性的宏观环境中，设计一个个项目，让学生在实施项目的过程中，有自己的知识发现和情境性知识创生，有自己观念的表达，有自己情境化知识的梳理与迁移运用。在教学范式转变的过程中，教师要让学生实现从知识到能力再到素养的转化。

（二）明确从知识到素养的转化和进阶路径

实施核心素养导向的深度教学，还必须明确从知识到能力和素养的转化机制，这样教师在落实学生核心素养的培养时才会有抓手。为帮助教师更好地理解从知识到素养的转化和进阶路径，北京师范大学九大学科教育团队共同提出了学科能力指标体系，将中小学课程标准涉及的核心知识、核心概念以及核心概念发展的认知进阶过程，用明确的行为动词描述了出来。该学科能力指标体系认为，学生学科能力的增长，主要包括“学习理解”“应用实践”和“迁移创新”三个进阶的过程（如图2）[10]。“学习理解”即知识意义化，学生建立认识角度，实现知识经验的结构化；“应用实践”即知识功能化，学生把知识内化为技能，形成认识思路，实现知识经验的程序化；“迁移创新”即知识的素养化，学生把知识内化为素养，实现认知方式自主化和知识经验系统化。随着学科能力的进阶，学生所研究的对象从书本上的知识与简单的问题变为真实生活中蕴含这些知识的现实问题；学生所面对的问题情境，也从熟悉、简单、直接和原型，变得陌生、间接、真实和复杂。

依据这一进阶的学科能力指标体系，教师将智能技术作为学生的认知工具，可实现素养导向的深度教学取向转变：从获得知识结论的教学到知识解析的教学，从转变偏差认识的教学到概念转变的教学，从超越具体概念的教学到观念建构的教学，从形成认知能力的教学到素养发展的教学。

四、智能技术支持下深度教学的模式

在上述理念的指导下，教师可以基于智能技术实施多种形态的深度教学。以下三个有代表性的模式，教师在实施核心素养导向的深度教学时可以参考。

（一）基于教育大数据平台的有意义授导

核心素养导向的深度教学并不排斥教师讲授，但这种讲授要有意义，即应让学生实现从知识到能力和素养的转化。我们研发的教育大数据平台“智慧学伴”内嵌了学科能力指标体系，可根据学生作业、考试等学习过程性数据，智能诊断出学生所处的学科能力层级，并基于学习问题跟踪学生的学科能力表现。依据学生不同的学科能力表现，平台会为学生提供个性化、多样化的在线服务与支架，并通过数据分析，实现学生学习情况的可视化以及教师教学的个性化、精准化（如图3）。

如，针对“有理数”这一核心概念，平台列出了15个学科能力指标的转化体系。通过该体系的诊断，教师可明晰学生处于“学习理解”“应用实践”或“迁移创新”中的哪一个能力层级。同时，基于学生的学科能力水平，教育大数据平台会为其推荐相应的授导内容和学习资源等支架，助力学生核心素养发展，也帮助教师更好地开展个性化教学。

（二）证据导向的项目式学习

核心素养导向下深度教学的另一个典型模式是项目式学习。项目式学习是以建构主义理论为指导，强调学生在真实问题情境中探究学习，从而提升学生多元能力的教学模式。研究表明，项目式学习可以有效提升学生的认知层级，并可促进学科边界融合。但在实施项目式学习过程中，还存在以下问题：一是学生只会模仿教师的操作，而没有真正体验到获取知识的过程，没有运用知识解决问题的迁移过程；二是以多学科知识整合的形态呈现学习项目，容易造成学生的知识结构性缺失；三是学习过程缺乏科学的数据与证据支持，难以表征学生的创新学习能力是否得到提升；四是教育评价中不包含对知识掌握水平的评价，也未有效针对能力素养进行评估。

为此，项目式学习一定要遵循深度学习的理念，着重关注基于证据的理性思维，让学生在科学原则的指导下，基于证据验证假设，在理性的逻辑推理基础上发现并得出解决问题的方案；在设计作品时，遵循科学和数学的严谨规律，而非思辨或想象，从而让严谨的工程设计实践帮助学生认识和理解客观的科学规律。例如，在“在真实世界中计算生物多样性”项目中，教师让学生围绕“如何从物种多样性的角度去比较不同时期的森林群落”的研究问题，设计科学的调查方案，到户外各种生物群落中采集数据，并基于数据用数学方法（辛普森指数）分析解释生态系统中不同因素如何影响生物多样性的变化。项目开展过程中，学生不仅拍摄了照片，还通过理性化的计算过程，如计算辛普森指数，学会将其迁移与运用，展现出了他们的能力。整个项目式学习过程，从地点的选择到采样方法的确定，再到收集数据和分析数据，都严格符合科学原则，进而得出解决问题的方案，体现出实证性特征。

（三）协作知识建构

协作知识建构，即个体在特定的组织中互相协作，共同参与某种有目的的活动，最终形成某种观点、思想、方法等智慧产品的过程[11]。其核心是提出观点、开展讨论、修正观点、组织活动、整合观点。

以小学语文“基于知识图谱的翻转课堂教学模式”为例。该案例借鉴Stahl知识建构模型，以协同知识建构的生成性教学为核心，以优化个体认知结构、联结群体意义智慧为导向，并运用了学习元知识图谱的理念和技术。

1.课前：建构个体初级知识图谱

在《凉州词》的课前学习中，教师设计了“请你寻找《凉州词》中的关键词，并将由关键词引发的相关诗词、作者、类似风格的诗词描述出来”的学习任务。为了完成学习任务，学生需要反复诵读诗句，在自主理解其内容的基础上，主动寻找诗中所体现的关键词，并充分调动自己的知识储备、理解能力、学习方法、思维视角等经验智慧，从多种渠道生成对关键词的描述。这个描述会使用三元组知识图谱的形式来表现。

2.课中：建构群体知识图谱

学生课前学习建构的个体初级知识图谱，展现了学生已有的知识结构、经验基础、思维能力、关注视角等隐性因素，即学生的初始学习状态。学习元平台通过判断，将相同的实体或概念聚合归类为具有唯一标识的对象，并依据其已有的语义标注和层级关系，将个体初级知识图谱汇聚收敛生成班级群体知识图谱，形成集体理解。当个体初级知识图谱中出现无关内容，或者质量相对较低、存在一定错误的实体和概念时，群体知识图谱中即出现无关联的独立知识点。这些知识点通过投票、深入讨论以及人工审核方式，由师生共同决定是否汇聚到群体知识图谱中。群体的知识建构，既能推动形成群体共识，又能让学生形成个性化理解。

3.课后：完善个体高级知识图谱

知识图谱的建构不仅便于学生知识的结构化，还能促使学生主动与其他学生交流。通过个体知识图谱的对比与相互参考，学生开阔了视野，拓展了知识储备。通过查看群体知识图谱并参与讨论，学生得以弥补个体认知缺憾，也可以为他人提供学习帮助。课后，学生根据评价与反思，不断改进、完善个体初级知识图谱，生成个体高级知识图谱。这个过程有利于学生继续根据学习内容的关键点进行深入思考，实现对所学内容的深加工和生活化体悟。

不难看出，上述三个典型模式中，技术的应用并不是以学习视频为中心，而是强调将智能技术作为学生的认知工具、协作工具、表达工具、知识表现和呈现工具、思维过程可视化工具来使用，体现了深度教学的特征。当然，它们也只是智能技术支持的深度教学中有代表性的模式，还有很多其他模式，在此不一一列举。无论哪种模式，课堂上实施深度教学的目的不变，那就是培养学生核心素养，造就能适应智能时代社会变革的创新型人才。

注：本文系作者在“第六届中小学数字化教学研讨会”上所做主旨报告的整理稿。

参考文献

[1] 联合国教科文组织.反思教育 ：向“全球共同利益”的理念转变？[M].联合国教科文组织总部中文科，译.北京：教育科学出版社，2017.

[2][3]余胜泉.数据赋能教育高质量发展的核心原理[J].中小学数字化教学，2021（11）：1.

[4] 余胜泉，陈玲.1∶1课堂网络教学环境下的教学变革[J].中国电化教育，2007（11）：25-29.

[5] 张建伟，陈琦.什么是建构性的学习和教学？[J].教师之友，2004（11）：58-61.

[6][8][9]张建伟，陈琦.简论建构性学习和教学[J].教育研究，1999（5）：56-60.

[7] 余胜泉，马宁.论教学结构——答邱崇光先生[J].电化教育研究，2003（6）：3-8.

[10]王磊.学科能力构成及其表现研究——基于学习理解、应用实践与迁移创新导向的多维整合模型[J].教育研究，2016 （9）：83-92.

[11]吴林静，高喻，涂凤娇，等.基于语义的在线协作会话学习投入自动分析模型及应用研究[J].电化教育研究，2022（3）：77-84.

（作者系北京师范大学教授、博士生导师，未来教育高精尖创新中心执行主任，“移动学习”教育部—中国移动联合实验室主任，国家基础教育信息化教学指导委员会副主任）

责任编辑：牟艳娜