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[摘要]为超越认知心理学的局限，深度学习研究从狭义走向广义成为必然。复杂科学为广义深度学习研究提供了全新视角，学习科学为学习系统简化提供了合理依据，以此可重新审视深度学习的缘起、内涵、机制及过程。研究结合人工智能历史演变，指出深度学习缘起于认知心理学的重塑、课程与教学论的变革以及教育技术学的突破：基于对既有内涵的梳理，认为深度学习是学习科学视阈下对信息深度加工过程、教师深度引导过程、技术深度支持过程三者的最优整合;依托影响因素分析，点明深度学习的发生机制以知识内容为客观载体、以真实情境为客观条件、以心理机能为主观意识：从纵向优化和横向整合两个方面建立了深度学习的一般过程模型，其间三个“深度过程”和“三维机制”不断趋于最优整合，共同促进学习者深度学习。
[关键词]深度学习;学习科学;最优整合;复杂科学;发生机制
[中图分类号]G434 [文献标志码]A
一、引言
近年来，得益于计算机科学的蓬勃发展，深度学习得到迅速普及，同时深度学习也是教育领域的重要概念，已成为全新教育理念与学习方式变革的标志。不同于人工智能深度学习的共识，教育视阈下的深度学习在缘起、内涵、机制、过程等方面的认识上百家争鸣，且很大程度上局限于认知心理学、缺乏整体性和系统性思维。加之与人工智能深度学习的渊源误解，因而让人既备受启发又不知所以。事实上，学习可看成一个“宏观巨系统”，多变量、多维度、非线性、耦合性等特质决定了借鉴复杂理论的可行性，为深度学习研究走向广义开辟了新思路。学习作为一个复杂系统，相关研究需在深刻把握整体本质的基础上进行简化，而学习科学为此提供了合理依据，即可将学习系统简化为认知心理学、课程与教学论、教育技术学三个子系统。在复杂科学和学习科学双重视角下，尝试将深度学习研究从狭义推向广义，重新审视深度学习的缘起、内涵、机制及过程。鉴于此，研究结合人工智能深度学习演变探讨深度学习缘起，基于既有概念明晰深度学习内涵，依托影响因素分析诠释深度学习机制，最后建立深度学习的一般过程模型，以期为国内广义深度学习的理论研究和实践应用提供一定参考。
一、深度学习的缘起
复杂理论能够使我们透过不同的镜片洞察客观现象，从学习的各子系统来看，深度学习缘起于认知心理学的重塑、课程与教学论的变革以及教育技术学的突破，由此可从多个视角探析教育领域深度学习的兴起。
（一）认知心理学的重塑
AI深度学习让计算机从经验中学习，将大千世界表示为嵌套的层次概念体系（由较简单概念间的联系定义复杂概念、从一般抽象概括到高级抽象表示），以此实现计算机对高层次、更抽象特征的处理。与之相应，人类学习也是由简单到复杂、低水平到高水平的循序渐进过程。在大数据和数字化浪潮里，学习者需对信息进行关联、重组、应用及决策，更加关注高阶思维。在深化课程改革背景下，核心素养聚焦各学科课程本质，着眼于必备品格和关键能力。高考评价新体系由传统“知识、能力”评价转向“价值引领、素养导向、能力为重、知识为基”的综合评价。可见，信息社会、课程改革、高考评价均对学习者的认知能力提出了更高要求。无论是记忆、理解、迁移应用，还是在此基础上运用高阶思维批判性、创造性地解决复杂问题，本质上均是大脑中知识和信息的加工过程。深度学习超越了以往对学科内容和技能的记忆复刻，更加强调知识和信息的自主深度加工，是认知心理过程的重塑。
（二）课程与教学论的变革
AI深度学习已历经三次发展，20世纪40年代的控制论，80年代的联结主义，直到2006年，因硬件、数据及算法的提升才真正以深度学习之名复兴。与此类似，课程与教学论的变革也推动了深度学习的崛起。白2014年全面深化课程改革以来，《中国学生发展核心素养》《21世纪核心素养SC模型研究报告》、新课程标准相继提出，加之《中国高考评价体系》的颁布，我国基础教育改革已全面步入核心素养阶段。然而，形式化、程序化、浅层化的教学倾向依旧存在。为有效培育学生核心素养，研究者提出了一系列科学合理的课程内容及前沿创新的教学设计。这些变革并非直接促使学生获取核心素养，而是帮助学习者实现包括理解、迁移应用、高阶思维等体验在内的深度学习，从而间接达成学科素养培育目标。换言之，教师在课程与教学论方面的积极深度引导也是深度学习的重要特征，有助于促进学习者知识和信息的主动深度加工。深度学习是课程与教学论变革的自然产物，是当下全新的教育理念，是培养核心素养的必由之路。
（三）教育技术学的突破
人工神经网络的首个实验室建立于20世纪50年代，AI深度学习在20世纪90年代就已成功应用于商业，但直至最近才被认为是关键技术。与此同时，教育领域的深度学习也遭遇类似经历。Marton等在1976年就提出了深度学习，何玲和黎加厚于2005年就在国内解读深度学习，但直到近年才引发研究热潮。笔者在阅读大量文献资料后梳理出以下几点缘由：
1.人与计算机的认知壁垒打破后的深刻反思
AI深度學习通过渐进的、逐层的方式形成愈加复杂的表示，并对中间这些渐进的表示共同进行学习，成为通往人T智能最受欢迎且最成功的途径。正是由于AI深度学习取得的重大突破，人与计算机的认知壁垒首次真正意义上被打破，给教育领域带来了危机感，对未来人才培养提出了新挑战。为此，教育研究者们在以往关于学习的诸多词汇中选择了深度学习，深度学习也在沉寂近40年后随着AI深度学习的兴起而被赋予新的使命。强调积极的参与式学习以及理解、迁移应用和创造性解决问题的深度学习，是教育界对学生认知学习和教学理论方法的一次深刻反思。
2.AI深度学习的望文生义及教学应用
深度学习是学习科学发展的重要成果，但仅从认知心理学、课程与教学论出发难以直接与深度学习产生联系，因为其间有大量可代替深度学习的术语（如深层学习、深度认知）。从兴起时间来看，AI深度学习的流行使得深度学习一词被广泛接受。从技术层面来看，以AI深度学习为代表的人工智能在学习、教研中的应用就是教育技术学的最前沿领域。在此意义上讲，AI深度学习的望文生义、教学应用和传统教育自身的追本溯源共同促使深度学习真正意义上成为教育领域的核心概念。 3.未来信息化、智能化教学的迫切诉求
信息化、智能化教学是教育技术在学校课堂中的直接体现。然而，既有探索性研究大多浮于技术本身，而非实质性地深入学习的过程和结果。例如：教师将基于多媒体课件演示的、有关世界的客观事实以及问题解决的程序的集合直接“装进”学生大脑绝非上策，流于形式和步骤的新技术手段支持的开放型课堂亦非正解。而AI深度学习似乎让未来的信息化、智能化教学真正成为可能，可以在极大程度上实现教育研究者所描绘的深度学习。
综上所述，深度学习的崛起很大程度上也源于教育技术学的突破，AI深度学习等的深度支持有助于促进学习者大脑信息的深度加T和教师课堂上的深度引导。
三、深度学习的内涵
（一）既有内涵回顾
深度学习至今尚未形成较为明确统一的概念，但根据各内涵侧重点大致可归为五类观点：（1）区别释义说。如Biggs认为，深度学习是高水平或主动的认知加工，与之相反，浅层学习是低水平或机械重复的。（2）理解迁移说。这是当前关于深度学习的主流认识。如Jensen和Nickelsen认为，在深度学习过程中，学习者不仅要进行复杂的高阶思维、精细的深度加工，还要在深度理解的基础上，主动建构个人知识体系、深度掌握高阶技能并有效迁移应用到真实情境中来解决复杂问题。（3）过程描述说。如郭华指出，深度学习是指在教师引领下，学生围绕具有挑战性的学习主题，全身心积极参与、体验成功、获得发展的有意义的学习过程。（4）要素组成说。如Nelson等将深度学习解析为高阶学习、整合性学习、反思性学习。（5）深度教学说。如美国卓越教育联盟指出，深度学习是教师以创新的教学方式向学生传递丰富的核心学习内容，引导他们有效学习并将所学付诸应用，且强调深度学习将标准化测试与沟通、协作、自主学习等能力联系起来。
（二）既有内涵探讨
由分析可知，深度学习已远远超出最初的认知水平描述，但既有内涵大多仍局限于认知维度。此时，需思考三个问题：从词性上看，深度认知、深层学习均可代替深度学习，那么，为何选择深度学习：从时间上看，“学而不思则罔，思而不学则殆”已强调深层认知，布卢姆认知目标分类已表明学习有深浅之分，以往“双基”和“三维目标”已注重知识理解和迁移应用，为何近年才兴起：从对象上看，现有深度学习内涵中的大多数内容早已被教师所强调、为学生所运用，为何被重新关注。事实上，基于认知程度的深度学习内涵表述从古至今都是存在的，绝非新事物，深度学习所包含的东西很多已在现有的理论框架以各种形式被研究和实践。将理解、迁移应用、高阶思维等描述认知程度的“旧醋”装入深度学习这一“新瓶”，从长远来看，显然不利于深度学习未来研究的深入和发展，重新界定深度学习的内涵势在必行。部分学者已经认识到了这一点。例如：李小涛等指出，为杜绝望文生义、混淆视听，教育领域应以深度认知（思维结果）来区别于计算机领域的深度学习（算法结果）;吴永军认为，深度学习应超越认知心理学的局限，构建一种全视角深度学习观，在深度学习的认识、策略、方法论等方面构建整体性、系统性思维;郭华认为，深度学习不是一种教学模式，而是一种教学理念，它是历史上一切优秀教学理论与实践的凝练、提升，是良好教学的理想形态：莫国夫认为，课堂深度学习应当包容人类迄今对课堂探索的所有优秀经验。以上观点很大程度上指明了今后教育领域深度学习研究的发展方向。
（三）深度学习内涵界定
为了全面描述深度学习，引入“大概念”术语，即一种高度形式化、兼具认识论与方法论意义、普适性极强的概念，研究认为深度学习是信息时代教育学变革中的大概念。从复杂科学视角出发，根据复杂系统（如生态系统、经济系统等）通常存在最优化状态，笔者将深度学习这一大概念界定为学习系统的最优化状态。具体而言，深度学习是学习科学视阈下对认知心理学、课程与教学论、教育技术学三者的最优整合，深度学习内涵由此从狭义走向广义。“深度”含义有三：其一是真实情境中学生对大脑内部信息蕴含理性、情感、价值、文化等的自主深度加工过程;其二是以学生为中心，通过外在条件激励并维持学生内在学习投入的积极深度引导过程：其三是利用教育技术促进学生大脑信息加工和教师课堂教学引导的全面深度支持过程。以上三个“深度过程”分别对应深度学习缘起中认知心理学的重塑（子系统一）、课程与教学论的变革（子系统二）、教育技术学的突破（子系统三），故也可以认为深度学习是对信息深度加工过程、教师深度引导过程、技术深度支持过程三者的最优整合。当然，各“深度过程”也分主次，学习者信息加工是核心，教师引导和技术支持是重要组成，即一核两翼。“整合”是深度学习的精髓，单独研究的子系统最终需放回到整体系统中，对应着各“深度过程”间的整合：各子系统可继续合理简化成亚子系统以便于研究，随后需进行各“深度过程”内的整合以回归子系统。“最优”是综合考虑学习者自身情况、课堂教学实际及教学硬件设施后的相对值，包括各“深度过程”子系统间的优化和各“深度过程”内亚子系统的优化。整合性是深度学习的一大特征，而优化是深度学习的另一大特征，笔者将其解读为统摄力。借助深度学习强大的统摄力和整合性，可以达到事半功倍的效果。“最优整合”则是对吴永军、郭华、莫国夫等学者观点的延伸，能够很好地体现学习过程的持续性、动态性、耦合性、非線性、多维性等，这恰恰也是复杂系统的基本特征。
四、深度学习的机制
除深度学习的内涵研究外，深度学习的机制研究也是重点，研究者已提出了多种观点，如钱旭升认为，深度学习机制以兴趣为前提、以困惑为关键、以意义为条件;安富海基于学习的准备、过程、结果和环境分析了深度学习的机制;李松林等从学习的发生、维持、促进和支持四方面探讨了深度学习的机制。学习系统的多变量、多维度注定了深度学习受多种因素影响，因此，研究尝试从影响因素视角诠释深度学习的机制。
（一）影响因素分析
关于深度学习的影响因素研究已有不少成果。Biggs认为，学习结果受认知风格、个性、智力和家庭等个体因素，以及学科、教学方法、评价体系、课程结构等教学情境因素的影响：Fullan等指出，学生和教师之间的新型学习伙伴关系、深度学习任务、数字工具（资源）是影响深度学习的核心三要素;Postareff等的研究表明，学习时间、精力投入、学习兴趣、课程预期目标、自我调节能力等个体因素也能够对深度学习变化作出解读;Phan的成果揭示了目标取向、自我效能感、批判性思维、深度学习方式之间复杂的双向互促关系。可见，内外因素共同影响着深度学习的发生，表明其机制分析也需涉及多个层面。 （二）内在机制分析
1.以知识内容为客观载体
学科、学习任务、课程结构等因素可归结为深度学习的知识内容。知识内容是学习者认知的对象和实践的客体，是深度学习发生的载体。根据布卢姆学习目标分类，知识可分为事实性、概念性、程序性和反省认知四类。课堂学习以事实性和概念性知识为主，学习难点往往是程序性知识，以及对思考过程、方法的迁移应用和反思。学习知识的同时，问题也会接踵而来，大体可分为良构问题和劣构问题。教材设计和课后作业通常以良构问题为主，旨在帮助学生形成知识框架和解决问题的流程。学校教育的重要目标是促使学生通过良构问题获得科学知识和方法，继而迁移到社会情境中去解决复杂的劣构问题，但学校情境的良构问题与社会生活的劣构问题两者间关联性和迁移性相当有限。学习者遇到的大多数问题介于良构和劣构之间，且非良构成分随教育阶段延伸而不断增加，最终帮助学生掌握在社会情境下解决复杂问题的能力，笔者将其称作伪劣构问题。一般地，后两类知识及两种劣构问题是深度学习发生的必要前提，可以反映理解、迁移应用及高水平心智活动，体现对知识和信息的深度加T过程。
2.以真实情境为客观条件
教学方法、数字T具（资源）、伙伴关系等因素通常影响深度学习的情境。情境学习理论认为，知识是情境性的，学习者在情境中通过活动获得了知识，学习与认知本质上是情境性的。除此之外，还形成了某一共同体成员的身份（Identity），即实践共同体。学习实质上是一个文化适应与获得特定的实践共同体成员身份的过程，即合法的边缘性参与。学习者要想从新手成长为共同体的核心成员，就必须参与到共同体真实的活动中去。程序性、反省认知知识及伪劣构、劣构问题能够促进深度学习，就是因为它们源自一定的真实情境。真实情境构建了深度学习发生的客观环境，在该环境中学习者有机会生成问题，提出假设，并在解决伪劣构或劣构问题的过程中获取知识：同时，该情境还能提供其他丰富例证或类似问题以促使学习者迁移应用所学内容。
3.以心理机能为主观意识
学习兴趣、自我效能感、情感等内部因素直接影响学习者的心理机能。早期的认知理论把学习的结果定位于认知能力的发展，而深度学习还注重身份的认同，因为它是“整个学习的个体性要素，即意义、功能性、敏感性和社会性的内在一致发展”。从纯粹的记忆，到理解、迁移应用甚至高阶思维，从良构问题到复杂劣构问题的解决，学习者认知能力发展与心理水平提升一一对应。从最初的边缘性角色逐步过渡到实践共同体的核心，学习者的心理定位得到转换，很大程度上体现了学习的功能性和社会性。无论是认知还是身份认同，均需置身真实情境，如此学习方有意义。在认知和身份认同的过程中，心理机能的动态演化正是学习的敏感性所在。
心理机能是学习主体的主观意识，能够直接反映深度学习是否发生，构成了深度学习系统的微观层：知识内容是深度学习的客观载体，搭建了深度学习系统的中观层：真实情境反映的是学习环境，建立了深度学习系统的宏观层。学习系统的宏观层、中观层、微观层共同“孕育”着深度学习，当学习者认知水平或身份认同达到一定阈值时，深度学习就会在学习者心理机能变化的同时悄然出现。
五、深度学习的过程
研究者围绕如何实现深度学习也提出了大量途径，包括SDL项目、Biggs的3P模型、Jensen等的7种策略吸Zeiser等的行动模型。由深度学习的广义内涵出发，可从纵向优化和横向整合两个方面构建深度学习的一般过程模型，如图1所示。
（一）纵向优化过程
深度学习的纵向优化对应于广义内涵中的“最优”，体现的是基于客观载体和客观条件的相对优化。纵向优化是持续性、动态性的，主要针对三个“深度过程”子系统（包括附属亚子系统），而子系统的优化必将实现整体系统的优化，由此对“三维机制”产生有利影响，继而促进深度学习。
在信息深度加工过程中，学习者需要优化知识获取的途径和方式，优化理论知识与实践应用的衔接。深度学习既强调知识从记忆理解、迁移运用直至高阶思维的信息加工维度优化，又关注学习者从新手角色向核心成员转变的社会文化过程优化，其中蕴含理性、情感、意志、理想等事关学习者生活意义及终身幸福的品质和价值。
在教师深度引导过程中，需在整体把握本学科内容的基础上优化教学内容，使其具备合理适当的挑战性、阶梯性和螺旋性，同时还需优化教学方式和策略，真正激发学习者的主动性和创造性。学校课堂是学生深度学习的主阵地，具体学科是深度学习的落脚点，核心素养则呈现了独特价值。例如：针对《普通高中英语课程标准（2017年版）》所凝练的四个核心素养，教师可以借鉴SDL项目等优秀教学模式，从教学目标、课程开发、教学策略、教學评价等方面进行优化探索，重塑课堂设计。
在技术深度支持过程中，应最大限度地优化信息技术与教育的融合，确保教育技术真正在课堂中派上用场。一方面，信息技术可以为学习、教学提供支持，通过图片、视频或VR可模拟逼真的虚拟情境：另一方面，AI深度学习等能够有效促进课堂的智慧化，如实时反映学习规律、智能反馈学习评价、及时掌握学习状况，继而实施差异化、个性化教学策略，将被动式信息化教学转化为参与学生学习和教师教学的智能化手段。
（二）横向整合过程
学习作为一个整体的系统，融通微观、中观、宏观三个层面，是学习主体浸润客观条件而作用于客观载体以建构关于客观世界的主观意识，此过程中三维机制需有机整合。为实现学习整体系统的最优整合，还需将优化后的各“深度过程”子系统进行整合。首先是各“深度过程”内亚子系统的整合，如信息深度加工过程中，零散碎片化知识本身的整合、知识摄取和迁移运用的整合以及理论知识与实践操作的整合;教师深度引导过程中，教学内容和模式方法的整合、理论策略与课堂实践的整合以及教师投入度与学生参与度的整合;技术深度支持过程中，多媒体课件视频、图像、文字、声音的整合，虚拟现实（VR）与人工智能的整合以及线上远程学习与线下智慧课堂的整合。其次是各“深度过程”子系统间的整合，如教师的深度引导可以帮助学习者大脑信息的深度加工，教育技术能够同时促进教师的引导和学习者的信息加工，而教师与学习者的反馈又可以进一步促进教育技术的完善和优化。
以上纵向优化和横向整合过程并非独立分割，两者是相互协调、互为补充的。很多时候，纵向优化中需横向整合，整合中需统摄优化。在学习系统中，学习者、教师和教育技术处于一种复杂平衡状态，三者不断相互适应、协调，不断趋于最优整合，最终实现深度学习。
六、结语
英国哲学家迈克尔·波兰尼曾指出，现代科学是“从一长长系列的追求更大的普遍性和严密性的概念革新和更激进的开创出种种全新视角的概念创新中突生出来的”。论文引入复杂科学思想，借助学习科学将学习系统简化为认知心理学、课程与教学论、教育技术学三个子系统，多视野剖析了深度学习的缘起。由子系统相互演化可形成一个整体的最优状态，将深度学习界定为学习科学视阈下的最优整合。结合影响因素分析，从微观、中观、宏观三个系统层面诠释了深度学习机制。最后，指出纵向优化和横向整合是趋近学习系统最优整合的一般过程。伍新春等认为，复杂系统视阈是学习理论的第三次思潮。在笔者看来，深度学习正是学习理论第三次变革中的最前沿问题。狭义深度学习研究已逐渐走向成熟，而复杂科学视阈下的广义深度学习将是今后颇具潜力的研究方向。
[关键词]深度学习;学习科学;最优整合;复杂科学;发生机制
[中图分类号]G434 [文献标志码]A
一、引言
近年来，得益于计算机科学的蓬勃发展，深度学习得到迅速普及，同时深度学习也是教育领域的重要概念，已成为全新教育理念与学习方式变革的标志。不同于人工智能深度学习的共识，教育视阈下的深度学习在缘起、内涵、机制、过程等方面的认识上百家争鸣，且很大程度上局限于认知心理学、缺乏整体性和系统性思维。加之与人工智能深度学习的渊源误解，因而让人既备受启发又不知所以。事实上，学习可看成一个“宏观巨系统”，多变量、多维度、非线性、耦合性等特质决定了借鉴复杂理论的可行性，为深度学习研究走向广义开辟了新思路。学习作为一个复杂系统，相关研究需在深刻把握整体本质的基础上进行简化，而学习科学为此提供了合理依据，即可将学习系统简化为认知心理学、课程与教学论、教育技术学三个子系统。在复杂科学和学习科学双重视角下，尝试将深度学习研究从狭义推向广义，重新审视深度学习的缘起、内涵、机制及过程。鉴于此，研究结合人工智能深度学习演变探讨深度学习缘起，基于既有概念明晰深度学习内涵，依托影响因素分析诠释深度学习机制，最后建立深度学习的一般过程模型，以期为国内广义深度学习的理论研究和实践应用提供一定参考。
一、深度学习的缘起
复杂理论能够使我们透过不同的镜片洞察客观现象，从学习的各子系统来看，深度学习缘起于认知心理学的重塑、课程与教学论的变革以及教育技术学的突破，由此可从多个视角探析教育领域深度学习的兴起。
（一）认知心理学的重塑
AI深度学习让计算机从经验中学习，将大千世界表示为嵌套的层次概念体系（由较简单概念间的联系定义复杂概念、从一般抽象概括到高级抽象表示），以此实现计算机对高层次、更抽象特征的处理。与之相应，人类学习也是由简单到复杂、低水平到高水平的循序渐进过程。在大数据和数字化浪潮里，学习者需对信息进行关联、重组、应用及决策，更加关注高阶思维。在深化课程改革背景下，核心素养聚焦各学科课程本质，着眼于必备品格和关键能力。高考评价新体系由传统“知识、能力”评价转向“价值引领、素养导向、能力为重、知识为基”的综合评价。可见，信息社会、课程改革、高考评价均对学习者的认知能力提出了更高要求。无论是记忆、理解、迁移应用，还是在此基础上运用高阶思维批判性、创造性地解决复杂问题，本质上均是大脑中知识和信息的加工过程。深度学习超越了以往对学科内容和技能的记忆复刻，更加强调知识和信息的自主深度加工，是认知心理过程的重塑。
（二）课程与教学论的变革
AI深度学习已历经三次发展，20世纪40年代的控制论，80年代的联结主义，直到2006年，因硬件、数据及算法的提升才真正以深度学习之名复兴。与此类似，课程与教学论的变革也推动了深度学习的崛起。白2014年全面深化课程改革以来，《中国学生发展核心素养》《21世纪核心素养SC模型研究报告》、新课程标准相继提出，加之《中国高考评价体系》的颁布，我国基础教育改革已全面步入核心素养阶段。然而，形式化、程序化、浅层化的教学倾向依旧存在。为有效培育学生核心素养，研究者提出了一系列科学合理的课程内容及前沿创新的教学设计。这些变革并非直接促使学生获取核心素养，而是帮助学习者实现包括理解、迁移应用、高阶思维等体验在内的深度学习，从而间接达成学科素养培育目标。换言之，教师在课程与教学论方面的积极深度引导也是深度学习的重要特征，有助于促进学习者知识和信息的主动深度加工。深度学习是课程与教学论变革的自然产物，是当下全新的教育理念，是培养核心素养的必由之路。
（三）教育技术学的突破
人工神经网络的首个实验室建立于20世纪50年代，AI深度学习在20世纪90年代就已成功应用于商业，但直至最近才被认为是关键技术。与此同时，教育领域的深度学习也遭遇类似经历。Marton等在1976年就提出了深度学习，何玲和黎加厚于2005年就在国内解读深度学习，但直到近年才引发研究热潮。笔者在阅读大量文献资料后梳理出以下几点缘由：
1.人与计算机的认知壁垒打破后的深刻反思
AI深度學习通过渐进的、逐层的方式形成愈加复杂的表示，并对中间这些渐进的表示共同进行学习，成为通往人T智能最受欢迎且最成功的途径。正是由于AI深度学习取得的重大突破，人与计算机的认知壁垒首次真正意义上被打破，给教育领域带来了危机感，对未来人才培养提出了新挑战。为此，教育研究者们在以往关于学习的诸多词汇中选择了深度学习，深度学习也在沉寂近40年后随着AI深度学习的兴起而被赋予新的使命。强调积极的参与式学习以及理解、迁移应用和创造性解决问题的深度学习，是教育界对学生认知学习和教学理论方法的一次深刻反思。
2.AI深度学习的望文生义及教学应用
深度学习是学习科学发展的重要成果，但仅从认知心理学、课程与教学论出发难以直接与深度学习产生联系，因为其间有大量可代替深度学习的术语（如深层学习、深度认知）。从兴起时间来看，AI深度学习的流行使得深度学习一词被广泛接受。从技术层面来看，以AI深度学习为代表的人工智能在学习、教研中的应用就是教育技术学的最前沿领域。在此意义上讲，AI深度学习的望文生义、教学应用和传统教育自身的追本溯源共同促使深度学习真正意义上成为教育领域的核心概念。 3.未来信息化、智能化教学的迫切诉求
信息化、智能化教学是教育技术在学校课堂中的直接体现。然而，既有探索性研究大多浮于技术本身，而非实质性地深入学习的过程和结果。例如：教师将基于多媒体课件演示的、有关世界的客观事实以及问题解决的程序的集合直接“装进”学生大脑绝非上策，流于形式和步骤的新技术手段支持的开放型课堂亦非正解。而AI深度学习似乎让未来的信息化、智能化教学真正成为可能，可以在极大程度上实现教育研究者所描绘的深度学习。
综上所述，深度学习的崛起很大程度上也源于教育技术学的突破，AI深度学习等的深度支持有助于促进学习者大脑信息的深度加T和教师课堂上的深度引导。
三、深度学习的内涵
（一）既有内涵回顾
深度学习至今尚未形成较为明确统一的概念，但根据各内涵侧重点大致可归为五类观点：（1）区别释义说。如Biggs认为，深度学习是高水平或主动的认知加工，与之相反，浅层学习是低水平或机械重复的。（2）理解迁移说。这是当前关于深度学习的主流认识。如Jensen和Nickelsen认为，在深度学习过程中，学习者不仅要进行复杂的高阶思维、精细的深度加工，还要在深度理解的基础上，主动建构个人知识体系、深度掌握高阶技能并有效迁移应用到真实情境中来解决复杂问题。（3）过程描述说。如郭华指出，深度学习是指在教师引领下，学生围绕具有挑战性的学习主题，全身心积极参与、体验成功、获得发展的有意义的学习过程。（4）要素组成说。如Nelson等将深度学习解析为高阶学习、整合性学习、反思性学习。（5）深度教学说。如美国卓越教育联盟指出，深度学习是教师以创新的教学方式向学生传递丰富的核心学习内容，引导他们有效学习并将所学付诸应用，且强调深度学习将标准化测试与沟通、协作、自主学习等能力联系起来。
（二）既有内涵探讨
由分析可知，深度学习已远远超出最初的认知水平描述，但既有内涵大多仍局限于认知维度。此时，需思考三个问题：从词性上看，深度认知、深层学习均可代替深度学习，那么，为何选择深度学习：从时间上看，“学而不思则罔，思而不学则殆”已强调深层认知，布卢姆认知目标分类已表明学习有深浅之分，以往“双基”和“三维目标”已注重知识理解和迁移应用，为何近年才兴起：从对象上看，现有深度学习内涵中的大多数内容早已被教师所强调、为学生所运用，为何被重新关注。事实上，基于认知程度的深度学习内涵表述从古至今都是存在的，绝非新事物，深度学习所包含的东西很多已在现有的理论框架以各种形式被研究和实践。将理解、迁移应用、高阶思维等描述认知程度的“旧醋”装入深度学习这一“新瓶”，从长远来看，显然不利于深度学习未来研究的深入和发展，重新界定深度学习的内涵势在必行。部分学者已经认识到了这一点。例如：李小涛等指出，为杜绝望文生义、混淆视听，教育领域应以深度认知（思维结果）来区别于计算机领域的深度学习（算法结果）;吴永军认为，深度学习应超越认知心理学的局限，构建一种全视角深度学习观，在深度学习的认识、策略、方法论等方面构建整体性、系统性思维;郭华认为，深度学习不是一种教学模式，而是一种教学理念，它是历史上一切优秀教学理论与实践的凝练、提升，是良好教学的理想形态：莫国夫认为，课堂深度学习应当包容人类迄今对课堂探索的所有优秀经验。以上观点很大程度上指明了今后教育领域深度学习研究的发展方向。
（三）深度学习内涵界定
为了全面描述深度学习，引入“大概念”术语，即一种高度形式化、兼具认识论与方法论意义、普适性极强的概念，研究认为深度学习是信息时代教育学变革中的大概念。从复杂科学视角出发，根据复杂系统（如生态系统、经济系统等）通常存在最优化状态，笔者将深度学习这一大概念界定为学习系统的最优化状态。具体而言，深度学习是学习科学视阈下对认知心理学、课程与教学论、教育技术学三者的最优整合，深度学习内涵由此从狭义走向广义。“深度”含义有三：其一是真实情境中学生对大脑内部信息蕴含理性、情感、价值、文化等的自主深度加工过程;其二是以学生为中心，通过外在条件激励并维持学生内在学习投入的积极深度引导过程：其三是利用教育技术促进学生大脑信息加工和教师课堂教学引导的全面深度支持过程。以上三个“深度过程”分别对应深度学习缘起中认知心理学的重塑（子系统一）、课程与教学论的变革（子系统二）、教育技术学的突破（子系统三），故也可以认为深度学习是对信息深度加工过程、教师深度引导过程、技术深度支持过程三者的最优整合。当然，各“深度过程”也分主次，学习者信息加工是核心，教师引导和技术支持是重要组成，即一核两翼。“整合”是深度学习的精髓，单独研究的子系统最终需放回到整体系统中，对应着各“深度过程”间的整合：各子系统可继续合理简化成亚子系统以便于研究，随后需进行各“深度过程”内的整合以回归子系统。“最优”是综合考虑学习者自身情况、课堂教学实际及教学硬件设施后的相对值，包括各“深度过程”子系统间的优化和各“深度过程”内亚子系统的优化。整合性是深度学习的一大特征，而优化是深度学习的另一大特征，笔者将其解读为统摄力。借助深度学习强大的统摄力和整合性，可以达到事半功倍的效果。“最优整合”则是对吴永军、郭华、莫国夫等学者观点的延伸，能够很好地体现学习过程的持续性、动态性、耦合性、非線性、多维性等，这恰恰也是复杂系统的基本特征。
四、深度学习的机制
除深度学习的内涵研究外，深度学习的机制研究也是重点，研究者已提出了多种观点，如钱旭升认为，深度学习机制以兴趣为前提、以困惑为关键、以意义为条件;安富海基于学习的准备、过程、结果和环境分析了深度学习的机制;李松林等从学习的发生、维持、促进和支持四方面探讨了深度学习的机制。学习系统的多变量、多维度注定了深度学习受多种因素影响，因此，研究尝试从影响因素视角诠释深度学习的机制。
（一）影响因素分析
关于深度学习的影响因素研究已有不少成果。Biggs认为，学习结果受认知风格、个性、智力和家庭等个体因素，以及学科、教学方法、评价体系、课程结构等教学情境因素的影响：Fullan等指出，学生和教师之间的新型学习伙伴关系、深度学习任务、数字工具（资源）是影响深度学习的核心三要素;Postareff等的研究表明，学习时间、精力投入、学习兴趣、课程预期目标、自我调节能力等个体因素也能够对深度学习变化作出解读;Phan的成果揭示了目标取向、自我效能感、批判性思维、深度学习方式之间复杂的双向互促关系。可见，内外因素共同影响着深度学习的发生，表明其机制分析也需涉及多个层面。 （二）内在机制分析
1.以知识内容为客观载体
学科、学习任务、课程结构等因素可归结为深度学习的知识内容。知识内容是学习者认知的对象和实践的客体，是深度学习发生的载体。根据布卢姆学习目标分类，知识可分为事实性、概念性、程序性和反省认知四类。课堂学习以事实性和概念性知识为主，学习难点往往是程序性知识，以及对思考过程、方法的迁移应用和反思。学习知识的同时，问题也会接踵而来，大体可分为良构问题和劣构问题。教材设计和课后作业通常以良构问题为主，旨在帮助学生形成知识框架和解决问题的流程。学校教育的重要目标是促使学生通过良构问题获得科学知识和方法，继而迁移到社会情境中去解决复杂的劣构问题，但学校情境的良构问题与社会生活的劣构问题两者间关联性和迁移性相当有限。学习者遇到的大多数问题介于良构和劣构之间，且非良构成分随教育阶段延伸而不断增加，最终帮助学生掌握在社会情境下解决复杂问题的能力，笔者将其称作伪劣构问题。一般地，后两类知识及两种劣构问题是深度学习发生的必要前提，可以反映理解、迁移应用及高水平心智活动，体现对知识和信息的深度加T过程。
2.以真实情境为客观条件
教学方法、数字T具（资源）、伙伴关系等因素通常影响深度学习的情境。情境学习理论认为，知识是情境性的，学习者在情境中通过活动获得了知识，学习与认知本质上是情境性的。除此之外，还形成了某一共同体成员的身份（Identity），即实践共同体。学习实质上是一个文化适应与获得特定的实践共同体成员身份的过程，即合法的边缘性参与。学习者要想从新手成长为共同体的核心成员，就必须参与到共同体真实的活动中去。程序性、反省认知知识及伪劣构、劣构问题能够促进深度学习，就是因为它们源自一定的真实情境。真实情境构建了深度学习发生的客观环境，在该环境中学习者有机会生成问题，提出假设，并在解决伪劣构或劣构问题的过程中获取知识：同时，该情境还能提供其他丰富例证或类似问题以促使学习者迁移应用所学内容。
3.以心理机能为主观意识
学习兴趣、自我效能感、情感等内部因素直接影响学习者的心理机能。早期的认知理论把学习的结果定位于认知能力的发展，而深度学习还注重身份的认同，因为它是“整个学习的个体性要素，即意义、功能性、敏感性和社会性的内在一致发展”。从纯粹的记忆，到理解、迁移应用甚至高阶思维，从良构问题到复杂劣构问题的解决，学习者认知能力发展与心理水平提升一一对应。从最初的边缘性角色逐步过渡到实践共同体的核心，学习者的心理定位得到转换，很大程度上体现了学习的功能性和社会性。无论是认知还是身份认同，均需置身真实情境，如此学习方有意义。在认知和身份认同的过程中，心理机能的动态演化正是学习的敏感性所在。
心理机能是学习主体的主观意识，能够直接反映深度学习是否发生，构成了深度学习系统的微观层：知识内容是深度学习的客观载体，搭建了深度学习系统的中观层：真实情境反映的是学习环境，建立了深度学习系统的宏观层。学习系统的宏观层、中观层、微观层共同“孕育”着深度学习，当学习者认知水平或身份认同达到一定阈值时，深度学习就会在学习者心理机能变化的同时悄然出现。
五、深度学习的过程
研究者围绕如何实现深度学习也提出了大量途径，包括SDL项目、Biggs的3P模型、Jensen等的7种策略吸Zeiser等的行动模型。由深度学习的广义内涵出发，可从纵向优化和横向整合两个方面构建深度学习的一般过程模型，如图1所示。
（一）纵向优化过程
深度学习的纵向优化对应于广义内涵中的“最优”，体现的是基于客观载体和客观条件的相对优化。纵向优化是持续性、动态性的，主要针对三个“深度过程”子系统（包括附属亚子系统），而子系统的优化必将实现整体系统的优化，由此对“三维机制”产生有利影响，继而促进深度学习。
在信息深度加工过程中，学习者需要优化知识获取的途径和方式，优化理论知识与实践应用的衔接。深度学习既强调知识从记忆理解、迁移运用直至高阶思维的信息加工维度优化，又关注学习者从新手角色向核心成员转变的社会文化过程优化，其中蕴含理性、情感、意志、理想等事关学习者生活意义及终身幸福的品质和价值。
在教师深度引导过程中，需在整体把握本学科内容的基础上优化教学内容，使其具备合理适当的挑战性、阶梯性和螺旋性，同时还需优化教学方式和策略，真正激发学习者的主动性和创造性。学校课堂是学生深度学习的主阵地，具体学科是深度学习的落脚点，核心素养则呈现了独特价值。例如：针对《普通高中英语课程标准（2017年版）》所凝练的四个核心素养，教师可以借鉴SDL项目等优秀教学模式，从教学目标、课程开发、教学策略、教學评价等方面进行优化探索，重塑课堂设计。
在技术深度支持过程中，应最大限度地优化信息技术与教育的融合，确保教育技术真正在课堂中派上用场。一方面，信息技术可以为学习、教学提供支持，通过图片、视频或VR可模拟逼真的虚拟情境：另一方面，AI深度学习等能够有效促进课堂的智慧化，如实时反映学习规律、智能反馈学习评价、及时掌握学习状况，继而实施差异化、个性化教学策略，将被动式信息化教学转化为参与学生学习和教师教学的智能化手段。
（二）横向整合过程
学习作为一个整体的系统，融通微观、中观、宏观三个层面，是学习主体浸润客观条件而作用于客观载体以建构关于客观世界的主观意识，此过程中三维机制需有机整合。为实现学习整体系统的最优整合，还需将优化后的各“深度过程”子系统进行整合。首先是各“深度过程”内亚子系统的整合，如信息深度加工过程中，零散碎片化知识本身的整合、知识摄取和迁移运用的整合以及理论知识与实践操作的整合;教师深度引导过程中，教学内容和模式方法的整合、理论策略与课堂实践的整合以及教师投入度与学生参与度的整合;技术深度支持过程中，多媒体课件视频、图像、文字、声音的整合，虚拟现实（VR）与人工智能的整合以及线上远程学习与线下智慧课堂的整合。其次是各“深度过程”子系统间的整合，如教师的深度引导可以帮助学习者大脑信息的深度加工，教育技术能够同时促进教师的引导和学习者的信息加工，而教师与学习者的反馈又可以进一步促进教育技术的完善和优化。
以上纵向优化和横向整合过程并非独立分割，两者是相互协调、互为补充的。很多时候，纵向优化中需横向整合，整合中需统摄优化。在学习系统中，学习者、教师和教育技术处于一种复杂平衡状态，三者不断相互适应、协调，不断趋于最优整合，最终实现深度学习。
六、结语
英国哲学家迈克尔·波兰尼曾指出，现代科学是“从一长长系列的追求更大的普遍性和严密性的概念革新和更激进的开创出种种全新视角的概念创新中突生出来的”。论文引入复杂科学思想，借助学习科学将学习系统简化为认知心理学、课程与教学论、教育技术学三个子系统，多视野剖析了深度学习的缘起。由子系统相互演化可形成一个整体的最优状态，将深度学习界定为学习科学视阈下的最优整合。结合影响因素分析，从微观、中观、宏观三个系统层面诠释了深度学习机制。最后，指出纵向优化和横向整合是趋近学习系统最优整合的一般过程。伍新春等认为，复杂系统视阈是学习理论的第三次思潮。在笔者看来，深度学习正是学习理论第三次变革中的最前沿问题。狭义深度学习研究已逐渐走向成熟，而复杂科学视阈下的广义深度学习将是今后颇具潜力的研究方向。