基于深度学习理念的计算机网络课程教学模式探究

摘要：文章探讨了深度学习理念在计算机网络课程教学中的应用，并以“子网划分与聚合”一节为例，构建了一种基于深度学习的课堂教学模式。该模式强调学生主动探究、批判性思考和知识迁移应用，旨在提高学生的学习兴趣、学习效率和问题解决能力。

关键词：深度学习；计算机网络；教学模式；知识迁移

中图分类号：TP311文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）34-0170-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

0引言

深度学习这一理论是由Marton于1976年提出的概念[1]，当下在机器学习、人工智能、神经网络等领域得到广泛应用，近些年来逐步引入教育领域，并成为教育行业的热门研究对象之一[2]。深度学习强调学习者积极主动、批判性地学习新知识，并将其迁移应用于解决实际问题。计算机网络课程的相关理论较为枯燥复杂，要求学生将理论知识迁移到具体实践操作的过程难度较高，因此在实际的教学过程中传统的教学方式效果往往难以达到预期。深度学习的理论强调知识的重构、知识的迁移以及对具体问题的解决，这对提升计算机网络课程的教学效果给出了新的解决途径。

1深度学习理论

1.1深度学习的内涵

深度学习的概念最早由FerenceMarton和RogerSaljo于1976年提出，他们将学习者划分为深度水平加工者和浅层水平加工者[5]。美国研究委员会认为深度学习是学习者能够把学习内容应用到新的学习情境的学习过程，也就是迁移[3]。国内学者祝智庭教授认为深度学习应该掌握核心学术内容的能力、审辨思维与复杂问题解决的能力、学会学习的能力、发展与维持学术意念的能力、协同作业的能力、有效沟通的能力[4]。为我国教育界大多数学者认可的则是黎加厚与何玲教授提出的观点，他们认为深度学习是指学习者在理解学习的基础上，对新思想和新知识进行批判性地学习，同时将其融入自身现有的知识架构中，对于新的环境、新的情境能够完成知识迁移，并做出决策以解决问题的学习[5]。

1.2深度学习理论应用于计算机网络课程的优势

首先，深度学习强调的是积极主动的自发学习，这使得学生能够成为教学活动的主体，进而促使学生能够完成对于网络协议、工作原理、具体应用等理论知识的相关思考；其次，深度学习的重要手段是批判性理解，要求学生对所学知识持有怀疑态度，在对知识质疑的过程中进一步分析、理解、判断，然后理解并运用，这对于学习迅速发展中的计算机网络技术而言是必需的，学生需要善于分辨新技术之间的联系，从而加深对于原理性知识的理解[6]；第三，深度学习的最终目标是完成知识在新环境、新情境的迁移，所谓的迁移即是知识的具体应用，这亦契合了计算机网络课程的最终教学目标，希望学生能够通过掌握的理论知识与实践技能分析具体的网络需求、构建相应的网络搭建方案。

2深度学习理念下计算机网络课程教学模式的构建

2.1课程预设

课程的预设环节是整个教学活动的基础，其主要任务是预设教学目标、选择教学内容、设计教学活动、制作与寻找教学资源以及预测评估。发展高阶思维能力是深度学习的核心目标，高阶思维能力主要表现为对学习内容的分析、应用以及对知识的评估评价，最终发展出创造能力，而不是仅仅停留在对学习内容的浅层认知上。因此，深度学习理念下的计算机网络课程教学中，教学目标的预设、教学活动的设计是重点，在深刻领会课程内涵的基础上，在目标的设定与活动的设计中需要体现发展学生高阶思维能力的内容。此外，预测评估是本环节中的必要步骤，是实现深度学习的前提条件。类似于学情分析，预测评估中需要对学生的学习情况、基础知识进行分析，同时也需要教师在对计算机网络课程内容深度理解的基础上，围绕教学的后续环节设计相应内容，以预测学生对接下来新知的接受程度、实验操作的难易程度等。

2.2知识体系构建

情境创设已有知识激活、新知识获取、知识整合。情境创设是为学生创造必要的学习情境，是促进学生深度学习的必要条件。计算机网络课程中的情境创设主要通过创设具体的网络环境、网络建设需求等完成。已有知识激活中可以根据已创设的情境，教师设计相关问题来帮助学生完成。教师设计的问题主要分两类——引导性问题与思考性问题，引导性问题的设计主要依据学生现有的知识架构，其目的是引出新知识；思考性问题的目的是激发学生的发散性思维，为学生后续对新知质疑性学习埋下种子。新知识的获取可以先由教师展示网络协议、网络工具、网络拓扑、网络建设方案，然后再由学生在动手操作实验验证的过程中获得。需要学生通过批判性思考、质疑性学习完成。在这个过程中，教师需要设计相应的思考性问题与检验性问题，帮助学生完成这个过程。

2.3知识迁移应用

完成知识体系的构建并不意味着能够熟练应用知识，还需要对知识的深度加工，需要学生完成知识从原先场景迁移到新场景中进行应用，即要求学生完成知识的融会贯通、在多种问题情境下的灵活运用。当然，该环节需要教师在前两个环节的基础上，对原先的教学情境、网络问题进行拓展，设计更加具体、复杂、应用性较强的网络需求，并要求学生在协作学习与探究性学习的过程中，找到问题的解决方案。知识迁移应用是深度学习的核心环节，对教师也提出了更高的要求，需要教师在前几个教学步骤的基础上，提取核心问题并使其具有灵活性和框架式的特征，然后为学生提供进行知识深度加工的步骤指导，以帮助学生完成知识的迁移应用。另一方面，知识迁移应用环节对学生主体能动性的要求也较高，需要学生能够完成自主学习，并通过思考与领悟完成对新知识的深度理解。

2.4评价与反思

作为知识建构过程的后续，学生需要在完成知识体系建构后，对整个过程和学习成果进行批判性反思，以完成重新认知与思考，进而发现学习中的不足并予以调整，因此，评价与反思环节被看作是深度学习的保障环节。深度学习的评价与反思需要以课程预设环节中制订的课程教学目标为依据，运用提问、测验、统计分析等方法，对学习结果进行价值判断。除了从认知的层面进行评价外，就计算机网络课程的特点而言，还需要从技能操作、实验实践的层面，评估对于实际问题的解决能力。此外，深度学习的评价反思更强调自主性、过程性与反馈性，要求学生在完成网络拓扑、网络构建的过程中不断主动探究，以提升高阶思维的能力。因此，深度学习下的评价与反思的形式更侧重学生的自我评价与自我反思，依据教师针对教学案例给出的解决方案，对自己的思路与答案进行反思，当然，也可以通过分组互评，在评价反思的同时深化学生的思维过程。

3计算机网络课程的深度学习案例

3.1课程预设

以计算机网络课程的“子网划分与聚合”一节为例，在深度学习的预设环节中教师主要需要对教学目标、教学活动以及预测评估三部分内容进行设计。“子网划分与聚合”一节在学生知识目标方面包括掌握子网的概念、子网掩码的概念、地址块的概念等，能力目标方面包括理解划分子网、构造超网的基本思路，技能目标方面包括掌握对于小型网络子网划分的具体方法；在深度学习理念方面要求学生首先面对子网划分的相关专业知识能够进行自我探究，然后对于教师创设的情境案例进行多角度的思维考虑，最终能够动手进行子网划分的实践操作，简而言之即是提升自我探究、自我理解以及动手操作的能力。教学活动的流程主要包括五个部分——子网掩码相关基础知识的讲授、小型网络子网的划分实践、研究讨论、小型企业网络地址的分配实践、网络方案的评价，流程的前两个步骤用以为学生进行知识体系的构建，中间两个步骤即为知识的迁移与应用，最后一部分则是评价反思环节。针对“子网划分与聚合”一节的内容，预测评估部分需要教师布置相关复习测试题，在课前帮助学生回顾IP地址的相关概念、了解学生对局域网内IP作用的理解程度，并依据此对教学活动中涉及的实践内容的难度进行调整，对最终的教学效果进行初步预估。

3.2知识体系构建及迁移应用

“子网划分与聚合”一节知识体系建构环节的四个步骤的内容如表1所示。

知识迁移应用的部分由研究讨论环节引入，其作用主要是激发学生批判性的思考，由此逐步进入深度学习。该环节中教师主要设计思考性的问题：1）针对前一案例，在满足需求也不浪费的前提下，如何根据各个子网的主机数量进行IP地址的分配？原方案是否需要调整改进？2）在子网增多、路由表项增多的情况下，如何减轻路由的资源开销？考虑到学生对于新知识接受程度的不同，研究讨论环节可以分小组进行，较为利于激发学生的自主性。以研究讨论的结果为基础，教师展示教学流程中最后一个案例项目——小型企业网络的网络拓扑图，由小组进行子网划分方案的设计。

3.3评价与反思

评价反思的环节主要针对各个小组的小型企业网络子网划分方案进行评价。各个小组首先分享案例中企业网络子网划分的思路，然后展示详细的划分方案拓扑图，再由其他小组进行评价比较，最后由教师进行总结。在小组评价与教师总结的过程中，可以按照如表2中的各项指标进行评价打分。

在整个教学过程中，学生经历了由浅层学习到深度学习的流程，体验了理论解释、批判性思考、发散性讨论以及知识应用实践，因此教师在进行总结评价时不能仅停留在对知识的浅层获取上，需要涵盖学生思考能力、表达能力、沟通能力、知识构建能力以及问题解决能力的评价。

4结束语

本文探讨了深度学习理念在计算机网络课程中的应用，并以“子网划分与聚合”一节为例，构建了深度学习课堂教学模式。该模式强调学生的主动参与、批判性思考和知识迁移应用，有助于提高学生的学习兴趣、学习效率和问题解决能力。当然，深度学习的评价体系还有待完善，未来需要进一步探索更科学、更全面的评价方法。

参考文献：

[1]MARTONF，SÄLJÖR.Onqualitativedifferencesinlearning：i—outcomeandprocess[J].BritishJournalofEducationalPsychol⁃ogy，1976，46（1）：4-11.

[2]郭永芳，黄凯，彭玉青“.深度学习”理念在计算机网络课程教学中的应用探究[J].创新创业理论研究与实践，2022，5（3）：183-185.

[3]PELLEGRINOJW，HILTONML.Educationforlifeandwork：developingtransferableknowledgeandskillsinthe21stcen⁃tury[M].WashingtonDC：NationalAcademiesPress，2013：5-6.

[4]祝智庭，彭红超.深度学习：智慧教育的核心支柱[J].中国教育学刊，2017（5）：36-45.

[5]郭元祥.课堂教学改革的基础与方向：兼论深度教学[J].教育研究与实验，2015（6）：1-6.

[6]兰国帅.探究社区理论模型：在线学习和混合学习研究范式[J].开放教育研究，2018，24（1）：29-40.

【通联编辑：李雅琪】