深度学习中的学习者认知网络和动机策略分析——旨向深度学习的U型翻转教学效果研究.pdf

深度学习是一种现代教育理念，它强调学生的主动参与、知识的迁移应用以及深层理解。在深度学习中，学生不仅需要掌握知识，还需要发展元认知策略，即理解和调整自己的学习方法。这种学习形态鼓励学生在实际问题情境中运用所学，培养他们解决问题和创新的能力。 深度学习的实施往往与教学模式的改革紧密相连，例如U型翻转教学模式。U型翻转教学模式是受到杜威学习过程理论的启发，旨在创建一个先探索、后内化的过程。在这一模式中，教师首先提供学习材料让学生自主学习，课堂时间则用于讨论、合作和深化理解。这样的设计有助于激发学生的学习兴趣，增强他们的自我效能感，同时也有利于教师根据学生的认知差异进行个性化指导。 在U型翻转教学模式下，学习者认知网络的分析变得尤为重要。认知网络分析是一种研究学生思维结构和知识组织的方法，通过分析学生如何将新知识与已有知识相联系，可以揭示他们在深度学习中的认知差异。研究表明，实验组（采用U型翻转教学模式）的学生在认知网络上表现出更丰富和复杂的结构，这反映了他们更高的认知水平和更广阔的认知结构。 此外，该模式对学生的学习动机和策略也有积极影响。实验组学生在学习态度、学习动机和合作学习上显著优于对照组，显示出U型翻转教学能够有效激发学习动力。特别是在自我效能感方面，实验组学生的提升尤为明显，这有助于他们在面对挑战时保持积极态度，提高学习成效。 然而，虽然实验组的整体表现优于对照组，但在低分层次的学生中，这种优势并不显著。这提示我们在实施深度学习和翻转教学时，需要针对不同层次的学生采取更有针对性的策略，确保所有学生都能从中受益。 深度学习和U型翻转教学模式对于提升学生的学习效果、促进知识迁移和培养创新能力具有显著作用。通过分析学习者认知网络和动机策略，教师可以更好地理解学生的学习过程，从而优化教学设计，实现教育公平和质量提升。这一研究提供了对高等教育改革的启示，特别是在培养适应未来社会需求的高科技人才方面，深度学习和翻转教学模式有望成为重要的教学工具。