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［摘要］大數據的興起正在逐漸改變人類的生產生活方式，教育領域也在大數據環境的推動下發生著翻天覆地的變化。與此同時，個性化學習、差異化教學、互動式參與等逐步成為教育領域中亟待解決的重點問題。通過引入深度學習技術，教育領域所產生的大數據正在被深入地挖掘與利用，其對教育領域的影響與日俱增。深度學習技術將有力地促進學習者的成長。
［關鍵詞］大數據；教育；深度學習
隨著在線教育技術的發展、智能化設備的迅速普及，教育資源惠及更多的人群，教育資源也逐漸呈現數據多樣化與信息多元化的特點，隨即進入教育行業的大數據時代。在線教育的最大優點體現在師生可以不被時間和地理位置所限，眾多教學者與學習者能夠進行學習資源的高度共享。然而，當前仍存在資源的個性化推薦精度低、與用戶的交互性低等問題，即在線教育仍需進一步實現對數據及服務方式的高級處理與轉換，以實現更加良好的交互活動。為解決上述問題，教育領域的專家學者們在教育大數據的基礎上進行了長期的探索與研究。當前，深度學習技術在大數據環境下的廣泛應用正在逐步實現個性化學習、差異化教學、互動式參與、精準化教學方法等教育領域中的重點和難點問題。
一、相關概念簡介
（一）教育大數據。在教育領域，大數據提供的教學資源主要可分為教學內容資料和支持學生自主學習的認知工具。此外，大數據還包括學習方式、學習過程及學業水平等多個方面的教學過程數據。在大數據環境下，每個學生的學習進度、學習興趣與知識水平等多種信息可以被及時、有效地收集與獲取，學習者在任意時間、任意地點的學習行為均可被記錄。
（二）深度學習。深度學習（DeepLearning）作為機器學習領域的一項新技術，由多倫多大學的Hinton教授于2006年提出[1]。深度學習神經網絡包括輸入層、隱藏層和輸出層，通過多層神經網絡結構實現復雜函數的擬合與逼近。通過對不同種類的數據進行特征提取，深度學習算法更加靈活準確，在計算機視覺、語音識別、自然語言處理等多領域均有廣泛應用。深度學習可以實現對學習者學習狀態的預測，進而合理地幫助學習者制定實施計劃，實現更高效的學習過程。
二、大數據環境下深度學習技術對教育的影響
（一）個性化學習。在傳統教學過程中，課程的設立與日程安排由學校統一決定，學校與教師處于決策者的地位，學習者只需被動按照固定的模式接受知識。利用深度學習技術，可以根據每一個學生個體產生的教學過程數據，對學生的總體學習情況、知識掌握程度和學習需求進行分析，以此進行個性化的學習規劃，實施與其能力配套的學習方案，實現真正意義上的因材施教。針對教學活動中的產生各種數據進行采集、整理，利用深度學習技術對教學活動進行分析，任課教師便可有針對性地為學生提供查缺補漏的方案，使學生的學習欲望得以激發，學生的學習質量得以提高[2]。
（二）差異化教學。深度學習技術，一方面可以根據學生歷史學習數據分析不同學生對于每一門課不同的需求與掌握情況，為教師制定差異化的教學計劃提供參考和依據；另一方面，利用深度學習技術可以給學生和老師推薦個性化和差異化的教學資源，通過網絡平臺獲取更廣泛的教育信息。在線教學平臺根據深度學習技術搭建自己的數據模型，不僅可以判斷該教師的上課質量、教育水平以及受學生的歡迎程度等，平臺還可以根據模型的預測，調整上課進度，進行內容的優化，使學習者擁有適應性的課堂體驗，從而實現差異化教學。
（三）互動式參與。“互動式參與”可以從兩個方面來理解：一是在線教育中，授課教師與學生之間的互動交流；二是與學習者相關而學習者并不直接參與的其他互動，如家校之間的互動溝通。在線課題中，學生與教師的課堂互動，有效地模擬并很好地超越了傳統課堂上的舉手發言、課堂討論等環節，更加高效有序，既不影響課堂秩序，又可以隨時提出、記錄疑難點，并獲得解答。學生學習的進程也以數據的形式呈現在管理員（教師）的面前，如某節課在線時長、觀看回放時長，以及課后習題的完成情況等，這些數據有助于教師更加清晰地了解某位學生當前的學習狀況。
（四）精準化教學方法。在線教育憑借其較高的學習資源利用率、先進的教學方式以及科學的教學管理，當前已經被教育領域廣泛應用[3]。然而，在線教育的不斷推廣過程中，也出現了教育同質化趨勢。利用教育大數據和深度學習技術，能夠為教育工作者和學生提供教學過程分析，從而獲取更為準確的、個性化的分析結果，從而在一定程度上實現教育去同質化[4]。根據利用深度學習技術的分析結果提供的信息，教師可以制定針對性的教學計劃，對于每一個不同的學生進行精準化的教學學生可以獲取個性化的學習內容，最后讓學生的個性化學習與教師的個性化教學方案有機地結合起來，一方面提高學生的學習成績，另一方面提高教師的教學水平?？偟膩碚f，教師可以通過對大數據的深度分析，找到方便學生理解的思路，提高學生學習的效率。
（五）智能化服務。對學生、家長、教師、學校乃至教育行業等方面的數據進行深度分析，可以為學生、家長和教師提供更多更全面的教育服務?；谏疃葘W習的教育分析可以運用到教育領域各個方面，以預測學生的學習方式、教師的教學水平、學校對各學科的投入以及線上平臺對于教育資源的分配，一切都可以用數據說明，并依靠數據進行決策，這是大數據時代的一大必然優勢。如高考填報志愿、考研選擇目標學校時，學生即可利用通過大數據信息進行智能化分析后進行判斷：該生是否適合該校的教育風格、教學理念，該生的興趣特長與何種學科類型相匹配等等，以達到精準適配。
三、結束語
在日趨完善的大數據環境下，深度學習技術將成為未來教育行業發展的新動力。盡管現有的教育模式仍以傳統的線下面對面授課為主，但在線教育巨大的發展潛力與空間不可小覷。隨著移動互聯網的普及，有關部門與各方人員對教育的重視程度不斷加大，深度學習在教育領域的影響也會逐漸加深。以目前ICT技術的發展現狀來看，教育行業將越來越離不開大數據與深度學習的影響。
作者:張一柳 張天成 劉若眉 陳雨欣 單位:東北大學計算機科學與工程學院
