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[期刊] 教育发展研究
[作者]
陈静静
2000年以后,学习设计开始受到学界的关注。学习设计是从学生多样化学习需求、认知能力和经验世界出发,设计学习任务框架,并以最合理优化的方式进行组织和呈现,使学生获得更好的学习体验和学习效果。高品质的学习设计既指向每一位学生的深度学习,又指向学生群体的平等互学。本文既建构了高品质学习设计的宏观模型,又从微观角度阐释了学习任务设计的方法,并提出了如何根据学生的发展需求进行学习设计的迭代与更新。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
樊雅琴 王炳皓 王伟 唐烨伟
近年来,深度学习逐渐成为学科教学领域的一个热点话题。本文采用内容分析法,对国内公开发表的深度学习相关学术、学位论文进行统计分析,从文献年度分布、文献来源、研究热点、研究内容和发展趋势五个方面依次解读,以期总结我国深度学习研究现状,发现问题,提出建议。
关键词：
深度学习 深度学习研究 研究综述
[期刊] 教育发展研究
[作者]
阎乃胜
作为人类的高阶心智活动方式,深度学习建基于情境之中。从建构主义、情境认知论、分布式认知论、元认知论对其的解释来看,深度学习发生于真实性和批判性的情境之中。基于此,创设促进深度学习的课堂情境,要着眼于"真实性"和"批判性":从提出一个令人感兴趣的真实问题出发,悉心指导学生为自己的论断作出辩护,将知识迁移至新情境之中,以实现真实问题的解决。
关键词：
深度学习 真实性 批判性 课堂情境
[期刊] 教育科学
[作者]
朱立明 冯用军 马云鹏
深度学习是基于学生有效学习本质的教学设计范式,旨在提升学生的高阶思维能力与问题解决能力。深度学习的教学逻辑由学生认知序列、学科内容特征、学科核心素养、学习效果反思四个要素构成。促进深度学习的教学逻辑的生成策略集中体现在:以"理解与聚焦"为教学主题的价值取向;以"融合与联结"为课堂活动的基本特质;以"创新与实践"为解决问题的主要抓手;以"反思与批判"为思维拓展的关键路径;以"发展与进阶"为多元评价的核心视角。
关键词：
深度学习 教学逻辑 核心素养
[期刊] 全球教育展望
[作者]
冯锐 杨红美
故事是人类最古老、最自然的意义感知形式,它具有情境性、整体性、娱乐性、可记忆性等特征。它是一种经验知识表征方式,一种促进认知和思维的工具,一种蕴含着现实意义的逼真情境,一种支持问题解决的脚手架和启发式策略。所以,故事能够有效地促进学习者隐性知识以及个人知识的生成、迁移与应用,也有助于实现学校教育的深层学习要求,是促进深度学习的有效干预措施。它正以一种正规的身份进入到教育领域中,并逐渐受到了教育理论与教育实践的普遍关注。
关键词：
故事 问题解决 深度学习
[期刊] 全球教育展望
[作者]
付亦宁
人才培养是一个系统工程,涉及到教与学的各个方面。教学中,不仅要知道学生"如何学",还要知道教师"如何教"。以内在学习需求为动力的深度学习是学习科学的重要研究内容。理解认知、高阶思维、整体联通、创造批判和专家构建是深度学习所体现的五个特征(PIENA)。通过以"生成性学习"为教学过程导向;以"基于设计的学习"为教学活动创设根本;以"SOLO学习结果分类"为教学评价模式的三条路径进行教学范式改革,透过"浅层"理解"深度",帮助学生"学会学习",将对人才培养质量的提高起到重要的作用。
[期刊] 教育研究
[作者]
何克抗
深度学习是全新教育理念与学习方式变革的标志,它具有三方面的基本特征,即动态的知识建构有助于催生高阶思维与深层认知能力,为达到深度学习的目标须采用多种教与学方式及策略,通过具身认知来发展学生的问题解决能力与创新能力。树立科学的教育教学观念、运用有效的教学模式、建立新型"学习共同体"、创设智慧学习环境是有效实施深度学习的条件与途径。实现深度学习须变革旧教育观念、建构新教学观念、运用新教学模式、扩展"学习共同体"、创设智慧学习环境、与创客教育融合。
关键词：
深度学习 智慧学习环境 学习共同体
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
陈颖 吴焕萍 谢能付 姜丽华 邱明慧 李永磊
[目的]相比于其它自然灾害，干旱是一种缓慢发展的危害事件，其持续时间长、破坏性大，给农业生产和自然生态环境带来很大影响。预测未来的干旱状况和发展趋势，对于制定科学有效的管理计划以减少灾害造成的损失具有重要意义。[方法]通过文献分析，文章着重归纳总结当前常用的5种基于深度学习的干旱预测模型及其采用的技术，厘清干旱预测方法的发展过程和最新进展，探索干旱预测领域面临的挑战和机遇，并提出未来干旱预测研究的研究方向。[结果]研究发现，基于深度学习模型的干旱预测方法在均方根误差、偏差、平均绝对误差和准确性等检验指标上均优于传统模型。深度学习方法是有效建立干旱预测模型的工具，能够处理大规模、高维度和复杂的数据。将不同的深度学习模型与各种仿生优化技术、小波分析、传统的物理模型或统计模型融合，能够降低模型预测的不确定性，提高预测的准确性和适应性。但是，基于深度学习的干旱预测模型对数据依赖性强、对计算资源需求高，未得到全面系统的应用。[结论]因此，在气候条件频繁变化的情况下，需要不断优化数据采集和监测系统，综合利用气象、农业、水文、生态和社会经济等多源信息，提高干旱预测精度。通过迁移学习、多模型融合、更先进的不确定性建模方法等来完善干旱预测方法，进一步推动深度学习技术在干旱预测领域的深入研究。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张敏 丁弼原 马为之 谭云志 刘奕群 马少平
近年来基于矩阵分解的协同过滤算法在评分预测上取得了显著成果,但仍未能很好地解决冷启动、数据稀疏等问题。因此,如何将评论信息引入推荐系统以缓解上述问题成为研究的热点之一。该文尝试基于深度学习来加强个性化推荐,提出将层叠降噪自动编码器(stacked denoising auto-encoder,SDAE)与隐含因子模型(latent factor model,LFM)相结合的混合推荐方法,综合考虑评论文本与评分,以提升推荐模型对潜在评分预测的准确性。在常用大规模公开Amazon数据集上进行的测试结果表明:与
关键词：
深度学习 协同过滤 混合推荐
[期刊] 中国远程教育
[作者]
胡航 董玉琦
通过国际深度学习研究与实践框架对目前基础教育学习内容现状的审视,依据生态课程观和"实践与折中"课程开发模式,分析了实证研究中学习内容的要素、成分与特征,构建了"4S"深度学习内容架构和"生态流"课程操作范式,总结了"悟-议-行"深度学习内容重构的研究与实践框架,为课堂深度学习内容的选取、组织与实施提供了可操作的重构策略。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
谢红玲 奉国和 何伟林
[目的/意义]科技文献数量增长迅猛,自动文本分类技术可以提高文献分类效率与准确率。深度学习在自然语言语义分析中效果明显,基于深度学习的语义分析可以对科技文献进行有效分类。[方法/过程]为了进行对比实验,分别对科技文献数据做了去停用词和不去停用词处理,再用Word2vec工具进行词向量训练,使用简单RNN,LSTM和GRU深度学习模型进行分类比较。[结果/结论]实验结果表明,简单RNN,LSTM和GRU均对未去停用词的科技文献分类效果较好;三个深度学习模型中LSTM的分类效果最好,使用简单RNN和LSTM进行科技文献的语义分类时,Adam和SGD优化器对模型的优化效果最好;使用GRU时SGD和Adadelta优化器对模型的优化效果最好。
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
张宁 涂宇彬 郑亦超 陈梦圆
金融中的诸多衍生品都涉及复杂期权定价问题，其中大多数可转换为偏微分方程初(终)值问题，但该问题往往难以获得解析解，且面临着“维度诅咒”问题。在单个标的物的期权定价中，可以采用各种方法绕开偏微分方程的求解问题。但是篮子期权以资产组合为标的，其定价难以绕开高维偏微分方程的求解。在这一背景下，本文从倒向随机微分方程(BSDE)的思路出发，提出利用神经网络可以非线性地对任何函数进行拟合的特点，将其引入到一类抛物型偏微分方程数值求解中，将待求解目标作为可更新参数嵌入到深度学习架构中，使得在模型训练结束后便可以获得具有更高精度的目标解。本文的深度BSDE模型避开传统思路中遇到的对数正态分布随机变量的算术平均不再满足对数正态分布的问题，能兼具有效性和准确性对篮子期权定价问题进行求解，且具有可以优化的方向，在未来应用中泛用性较强。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
张立国 谢佳睿 王国华
从古至今,学习停留于浅层层次而不够深入的问题始终存在。如今,培养创新型人才已经成为全社会的一个重要目标,尤其体现在学校教育中。培养创新型人才首先要从培养学生的问题解决能力开始,而问题解决能力和批判性思维能力的提高,又会促进深度学习的发生,因此,对基于问题解决的深度学习开展研究势在必行。基于以上考虑,本文在分析深度学习和问题解决两者各自的内涵、特征及其一般过程的基础上,构建了基于问题解决的深度学习模型。该模型强调真实复杂的学习环境,包含基于问题解决的深度学习过程、资源中心、评价与反馈和学习交流社区四大模块。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
郭祥云 台海江
深度学习是目前机器学习领域最前沿和最具前景的技术,本研究采用归纳总结法,介绍了深度学习的特征及与传统机器学习的区别,归纳和梳理了深度学习在大田种植中的应用现状。结果表明:1)深度学习在大田种植中的应用初现端倪,主要集中在作物的识别与分类、农业遥感影像应用、土壤环境监测、农业场景识别等;2)采用的主要模型有卷积神经网络(CNN)、自编码(AE)、深度置信网络(DBN)、堆栈自编码(SAE)、全卷积神经网络(FCN)、深度神经网络(DCNN)等,其对各领域的分类与识别精度均有提高;3)目前存在的主要问题是标注数据缺乏,尤其在遥感图像分类领域,普遍采用了迁移学习、数据增强、微调等技术来解决标注数据缺乏的问题。随着大田种植领域数据的增长以及信息技术的快速发展,基于深度学习和多源异构数据的作物识别与分类、作物长势监测、病虫害预测预警、农作物产量预测、果树花朵及果体识别、水果质量及产量的优化控制等将会获得较快发展。
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