新闻资讯
促进研究生深度学习的翻转课堂设计与实施
本文由《现代远程教育研究》杂志授权发布
作者：陈明选、张康莉
摘要
深度学习作为学习科学的重要分支，近年来受到国内外研究者的密切关注。互联网时代信息技术的快速发展，为创新教学模式提供了便利，也为深度学习研究创造了新的探索空间。深度学习在本质上是一种以理解为导向、以理解深度为表征的学习，旨在追求对学生高阶能力的培养。作为互联网时代特有的创新教学形式——翻转课堂，旨在让学生由浅表学习走向深度学习，由初级理解向深度理解发展。深度学习的本质与翻转课堂的旨趣相契合，因而也提供了新的研究视角。以硕士研究生群体为调查对象，促进研究生深度学习的翻转课堂可以从四个方面进行设计，分别是课前自我理解、课上分享理解、课后反思理解和课终迁移应用。依此设计模式开展的实证研究结果表明，促进深度学习的翻转课堂设计有助于提升研究生的认知结构层级水平，促进师生之间的多元互动，显著增强深层学习动机与学习投入，深化深度学习策略的应用。
关键词：深度学习；理解性学习；翻转课堂；设计实施；研究生
一、引言
学习科学从诞生至今不到30年的时间已形成了较大影响，而深度学习作为其重要分支，受到国内外教育研究者的密切关注。当前教育教学领域对深度学习的研究多是相对于注重机械记忆孤立概念和规则的浅表学习而言的，因此目前学界对深度学习还未形成统一的界定，但从已有研究中可以看出，深度学习是一种对获得高阶能力即批判思维能力、问题解决能力和创新创造能力的追求，是21世纪创新型人才所必备的能力。
信息技术的快速发展和在社会生活中的普及，使得信息的获取变得更加便捷，然而在这样的环境下，知识的增长和更新速度要比接收速度快得多，随之而来的浅层读图、信息娱乐化、碎片化现象（顾小清等，2015）也抑制了学习的深度，使学习者倾向于浅层学习带来的即时满足感，而对知识的深度加工则避而远之。虽然借助互联网时代特有的创新教学形式（如MOOC、翻转课堂及创新技术设备等）来引导学习者进行更加“有效地学习”的研究不少，但大多关注学习成绩是否提高，学生记忆概念和规则的短期效率是否提高，而很少注重学习过程中对批判性思维、问题解决、迁移等深度学习能力的培养。
另外，目前关于深度学习的研究与实践多涉及中小学或本科生的教育教学，而被忽视的硕士研究生课程学习则认为是一种“被高效”的学习，教师理所当然地认为硕士研究生在课程学习阶段能接受一切抽象的知识，具有进行有效自主学习的能力。其实不然，通过对华东地区某高校教育学专业共39名硕士研究生进行深度学习现状的问卷调查显示：研究生课堂依然是灌输式的教学方式，学生在深层学习动机、学习投入与深度学习策略应用方面表现不佳。
本文基于对目前研究生深层学习动机、学习投入以及深层学习策略的调查分析，提出促进研究生深度学习的翻转课堂设计策略，并通过具体课程的实施和对学习过程与结果的质量分析发现：翻转课堂对于促进研究生深度学习具有显著的效果。
二、促进深度学习的翻转课堂的内涵
1.深度学习与理解
近年来，深度学习在计算机科学中的机器学习领域和教育科学领域中均有所发展，因其对工业发展和学习能力的发展有重要价值和意义，因而引起理论研究者和实践者的广泛关注。
在计算机科学中，深度学习（Deep Learning）这一名词最早出现在1986年，当时美国加利福尼亚大学计算机系Rina Dechter通过检测可能的机器学习框架来权衡搜索效率的提高与学习量时提出了深度学习的方法（Dechter，1986）。但这一技术方法在20世纪并未得到充足发展，直至2006年Geoffrey Hinton再次将“深度学习”的概念提出，并对“神经网络”进行改进，增加隐层的深度，发现如果人工神经网络的隐层足够多，选择适当的连接函数和架构，并增加一个非监督学习的“预训练”网络，则会具有更强的表述能力（Hinton，2007）。这一研究成果因其缓解了传统训练算法的局部最小性，因而引起机器学习领域的广泛关注。因此自2006年起深度学习成为人工智能技术科学中机器学习领域的一个新分支，并被定义为“一系列试图使用多重非线性变换对数据进行多层抽象的算法”（Bengio et al.，2013），而且认为它是对人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的发展，即在更高水平上表达抽象概念，以建立和模拟人脑进行分析学习的神经网络（Jones，2014）。其广阔的应用前景和商业价值，迅速引起学术领域和工业领域的重视。目前我们所熟知的苹果智能语音助手Siri、识别率仅比人眼低出0.25%的人脸识别系统Deep Face，都是深度学习技术研究的杰出成果。
在教育领域，深度学习最早由瑞典教育心理学家、哥德堡大学Marton和Säljö（1976）两位教授提出，他们在检验大学生阅读散文过程中使用的学习策略以及理解和记忆的结果时发现，处理信息的不同水平与使用浅层还是深层学习方法有关。这一发现吸引很多学者对深度学习展开持续研究。如英国爱丁堡大学Entwistle教授在对大学生学习过程和技能的调查中，将深度学习作为学习方法的一种划分为：追寻意义、联系观点、使用证据和拥有兴趣四个维度（Entwistle，2000）。香港大学Biggs教授分别对深度学习的评价、深/浅学习动机与深/浅学习策略之间的相互关系及对学习效果的影响做了深入研究（Biggs et al.，2001）。澳大利亚昆士兰大学的Kev-in Warburton教授在探究教育的持续性发展与深度学习相关关系的过程中，建立了深度学习的影响因素模型，以期鼓励大学生使用深度学习方法促进整个教育体系创新性地可持续发展（Warburton，2003）。近期美国研究学会（AIR）结合“深度学习研究”所发展的六维素养和美国国家研究理事会（NRC）划分的深度学习的三个领域，提出了一个关于深度学习研究和实践的兼容性框架，如表1所示（Huberman et al.，2014）。
深度学习发展至今，已然成为学习科学领域的重要分支，学习科学自1991年诞生至今不到30年时间里发展迅速，取得了较大成就。R.基思·索耶（2010）在《剑桥学习科学手册》中，对学习科学作了较为权威的诠释。他认为学习科学是一个研究教和学的跨学科领域，研究各种情景下的正式和非正式学习，其研究目标是为了更好地理解认知过程和社会化过程以产生更有效的学习，并通过实践研究所得理论重新设计课堂及其他学习环境，以使学习者能更有效深入地学习。同时该著作对深度学习的特征给予了总结：将新观点及新概念与其已有经验建立关联；将知识归纳到相关的知识系统中；具有批判性的思维等。
而对于什么是深度学习，国内外并没有统一的概念，它可以作为方法、策略或要达到的目标来理解。要探究深度学习的本质属性，需追溯深度学习的根源及其发展脉络。Pegrum等（2015）认为Mar-ton等（1976）在提出深层学习与浅层学习理念的研究中指出，浅层学习是以机械记忆重复孤立信息为导向，而深度学习则是以理解为导向。同时，他们还开展了一项通过设置创建播客任务及策略引导来促进学生使用深度学习方法的研究，其结果表明：使用深度学习方法的学生能够获得有效的理解和长时间记忆。Houghton（2004）认为深度学习意味着对新观点的批判性分析，通过连接头脑中原有概念和原则达到理解的目的，可以在新环境中解决未知问题。澳大利亚昆士兰大学Kevin Warburton（2003）认为深度学习是一种从课程材料和经历中提取意义和理解的关键策略。国内学者黎加厚（何玲等，2005）认为深度学习是指在理解的基础上，学习者批判性地学习新思想和新知识，将它们与原有的认知结构相融合，将众多思想相互关联，将已有的知识迁移到新的情境中去，做出决策并解决问题的学习。综合国内外学者对深度学习概念的研究，不难看出，深度学习的本质就是理解，既是认知的过程与方式，也是学习的目标，同时也是新学习科学的主要特征之一（约翰·D·布兰思福特，2013）。
对于理解，日本学者大桥正夫（1980）认为可以将理解（understand）分解为“under”+“stand”（立场），既表达站在他人的立场看自己（评价性理解），又表达站在他人的立场看他人（移情性理解）。另外，上世纪90年代初期哈佛大学教育研究院开展的持续近十年的“零点计划”项目中的子课题“面向理解的教学”（Teaching for Understanding），提出了“弹性实作”（Flexible Performance）的理解观，主要研究人员David Perkins等（1994）认为，理解是一个人能够用所知道的关于这个主题的知识去进行创造性的思维和行动。美国课程设计专家格兰特·威金斯和杰伊·麦克泰（2003）在《理解力培养与课程设计：一种教学和评价的新实践》一书中认为，通过理解可以把个别的事实联系为一个统一的有机体，获得在新的环境中灵活运用知识和技能的能力，并将理解划分为6个由低到高的维度。Biggs和Tang（2011）认为理解的经历是不可逆的，现在所理解了的不会再被不理解。笔者（陈明选等，2012）认为理解不仅是明白懂得，更是应用知识的能力，是创新的基础和前提，并在格兰特·威金斯和杰伊·麦克泰关于课程逆向设计研究的基础上进行实践和探索，提出理解性学习的6个基本步骤，即设置衍生性主题、创设理解性教学环境、确定理解的目标、组织理解性活动、呈现理解的表现、持续的评估。总的来说，理解与深度学习都强调不能机械地记忆，追求对学生高阶能力的培养。
2.深度学习与翻转课堂
（1）翻转课堂对深度学习的追求
随着信息化时代的快速发展，翻转课堂教学形式应运而生，因其打破了知识接收与知识内化的空间顺序，并具备增加课堂互动、实现学生个性化学习等优势，而成为教育研究与实践者重点关注的创新路径之一。翻转课堂作为信息技术与学习理论深度融合的典范，近年来也成为高等教育改革的热点。但要想将翻转课堂的优势发挥到最大化程度，即实现深度学习，需要对基于翻转课堂的教学模式从目标到评价进行整体设计。国内已有研究大多停留在对翻转课程流程和模式设计方面（卜彩丽等，2016），就其翻转效果依然根据成绩进行评定，并没有关注学生在翻转课堂学习活动中深度学习能力的发展。因此，翻转课堂不能仅停在形式和学生终期成绩的提高层面上，关注学生高阶能力发展、促进深度学习才是培养21世纪新型人才所需要的。
（2）翻转课堂对深度学习的支持
大量实践表明，深度学习一般会进行复杂的学习活动，而传统有限的课堂时间也是阻碍深度学习活动进行的影响因素之一。翻转课堂旨在让学生由浅表学习走向深度学习，由初级认知水平向高级认知水平发展（祝智庭，2016）。翻转课堂的出现，既为教师在课内和课外学习活动的设计打开了思路，又为在校学习者学习空间的拓展提供了条件，实现了课内外、互联网与物理空间学习的有效衔接，使学生在体验真实实践活动的过程中，升华对抽象理论的认识与批判。同时翻转课堂有利于教师重新分配课堂时间，保证深度学习活动的顺利进行。已有研究表明：转变以教为主的教学方法为以学生为中心的方法，能促进学生的理解和更有效的意义建构（Floyd et al.，2009），而翻转课堂以学习者为中心的特性，正是对深度学习的有效支持。
三、促进研究生深度学习的翻转课堂设计与应用
硕士研究生的学习特征与高等教育中的本科群体有所不同。首先，研究生有一定的专业知识储备，能接受的知识抽象程度相对较高；其次，研究生课程学习的主要目的不仅是拓宽知识的广度，更是锻炼深度学习能力，培养科研学术素养；最后，研究生的学习环境较为自主自由，有相对宽松的课外学习时间，可以自主安排进行学习研究（汤跃明等，2007）。目前大部分硕士研究生课程均集中在入学后的前1~1.5年，对于习惯于接受以终结性评价为主的本科毕业生来说，是否具备深度学习的能力有待考察。由于大多数人认为硕士研究生自然具备较强的学习能力，因此对研究生学习特别是课程学习阶段的学习关注较少。已有研究发现，使用深度学习的方法能够带来高质量的学习结果，而能进行深度学习的学生在深层学习动机、学习投入和深度学习策略的应用方面与浅层学习的学生有显著差异（Biggs et al.，2001；Floyd et al.，2009）。因此本研究针对某高校教育学专业39名硕士一年级学生，从深层学习动机、学习投入和深度学习策略三个方面对其深度学习现状进行问卷调查（如表2），回收问卷39份，有效问卷39份，采用李克特五点量表进行计分，非常不同意为1分，非常同意为5分。通过SPSS软件计算Cronbach'sα系数为0.836，信度值高于0.65，说明本问卷的总体信度较高，各因子间有较高的内部一致性。总体分析结果显示：学生在深层学习动机、学习投入、深度学习策略三方面的均值分别为3.75、3.51、3.53，说明学生在深度学习方面的表现一般。因此，笔者设计了促进深度学习的翻转课堂对其中参与调查的20位研究生予以实施并进行案例研究。
本研究从宏观层面和微观层面（如图1所示）对翻转课堂进行总体设计，以保证深度学习的有效发生。在宏观层面，主要从课程的内容架构、学习资源的组织选择、网络与物理环境的搭建、评价工具及策略的选择等方面着手翻转课堂的整体设计；在微观层面，涉及课前、课中、课后的学习活动设计及策略选择。以下将从两个层面对促进深度学习的翻转课堂设计模式进行详细阐述。
1.宏观层面
（1）整体重构课程，助力学生构建知识体系
“教学设计”作为教育技术专业的核心课程之一，是最具专业特色的课程，对学生起着举足轻重的作用和价值。以“教学设计”为实验课程之后，首先将为期8周32学时的课程划分为三大模块，即理论学习模块、专题研讨模块、课程总结与微课设计展示模块。其中理论学习模块包括教学设计概述、教学设计的过程、教学设计的基本模式；专题研讨模块包括理解性教学设计、微课及翻转课堂、混合式学习、教学设计面临的问题与发展趋势及研究热点；课程总结与微课设计展示模块包括使用概念图总结本门课程的学习内容，设计一个微课并制作成视频展现。因此，本门课程具体环节也分成课前、课中、课后和课终四个环节，并在课程开始前将教学大纲及课程介绍发布给学生，使学生对课程有整体了解。
（2）选择组织多样化教学资源，引发内外观点碰撞
如何选择和组织教学资源是需要解决的问题。目前大部分翻转课堂的课前学习资源都来自教师自己录制的课程，但根据研究生的认知抽象程度，课前根据具体知识点来录制显得十分不必要，而且“教学设计”这门课程的知识点及劣构性问题较多，最终决定将课前学习资源主要分成两种：一种是网络资源，以精品资源课、专业学术讲座、MOOC资源为主；另外一种是教师原创资源，即教师通过搜集资料及与自身研究整合的PPT资源。通常教授都有自己独特的理论沉淀，并希望传授给学生，而不仅是让学生只学习互联网资源。这种资源的结合使学生和教师既有“不合”也有“共识”，有利于师生在面对面的课堂上产生更多互动。
（3）构架网络与物理环境，实现不同时空的有效连接
在搭建网络环境方面，所设计的线上学习活动主要是基于局域网的数字化学习平台；同时也多方面综合了互联网元素，如选用爱课程、Coursera、SICET大讲堂，这些平台较为规范地囊括了视频资源区、课件资源区、讨论区、答疑区等模块，可以在观看学习视频的同时选择更多有效的交互。在此过程中，局域网与互联网的使用是无法拆分的，融合会有特定的效果：首先，同时利用局域网与互联网通信工具发布课程通知、章节学习任务和学习材料；其次，学生通过局域网提交课前学习成果至教学平台，再通过基于二维码的互联网技术（H5网页）浏览和互评同伴的学习成果，进行课前讨论，预答同学提出的疑问，教师则主要基于平台进行反馈；最后，在课前一天通过QQ群发布课内学习活动安排。基于学校自有的网络教学平台能够系统清晰地保留个人及同学的学习痕迹，而互联网及通信技术则可以更加快捷高效地辅助活动的开展，从而提高课程学习效率。
在搭建物理环境方面，由于学习本门课程的硕士研究生人数只有20人，所以课内安排为有利于互动交流的圆桌座谈形式，并将课前思考相同或相近问题的同学安排在一起。另外，当进入师生共同答疑环节时，可立即调取课前产生于教学平台上的数据，这样便可有效连接课前在线学习环境与真实物理环境。
（4）选择评价策略及工具，保证评价功能的实现
大多数翻转课堂注重学习结果的总结性评价，且关于翻转课堂评价方式的研究较少，这种评价方式在很大程度上导致学生学习的积极性和参与性不强（尹铁燕等，2015），评价在教学中的功能被弱化。本研究将采取教师评价、同学互评来提高学生学习的积极性和参与性；另外，个人认知复杂程度能够反映理解水平的高低，理解与认知结构息息相关（陈明选等，2016）。约翰·彼格斯等（2010）认为虽然学生的总体认知结构是不能检测的，但学生在应答某个问题时所表现出来的思维结构却可以检测，而且能够反映学生对特定知识点的概念理解层次，是研究学习者学习质量的重要线索。他们还提出了SOLO（Structure of Observed Learning Outcome）分类理论，将对问题的回答层次划分为前结构水平、单点结构水平、多点结构水平、关联结构水平及抽象扩展结构水平5类：其中处在前结构水平的特征为，调用与问题有关但不重要或根本无关的个别细节便可直接得出答案；单点结构水平的特征为，只在单方面对涉及的知识进行简单罗列，便可直接得出问题的答案；多点结构水平的特征为，能从多个方面引用并概括关联性不强的素材而直接得出答案；关联结构水平的特征为，能在引用经历的经验或给出特定情境的情况下，对与问题相关性较强的素材进行归纳从而得出答案；抽象扩展结构水平的特征为，对与问题相关的线索通过引用具有相关关系的素材，进行超越自身经历情境的假设与演绎推理，最后并不一定要得出唯一答案。本研究将每次课程实施阶段学生对衍生性问题的回答，使用SOLO分类理论进行评测，以反映学生学习过程中理解水平的变化。另外，在课程终期阶段，笔者还设计了基于手机移动端的微课评分表，使学生既能从评价中再次认识微课，又能通过评分表看到自己和他人的微课设计的优劣。因此根据具体情形选择不同的评价工具来保证评价功能的实现是十分必要的。
2.微观层面
（1）课前自我理解，认识初步成型
目前大多数翻转课堂只是在知识授导型教学方面找到了切入点，本质上依然属于“灌输式”教法，只是将灌输阶段前置到了课前。为了避免此情形，实现课前自我理解，需要设计引导自我理解的策略：首先，在课程学习前公开能够引领学生迈向重要学习中心、推动学生进行深度理解、相互关联、明确可操作的学习目标，由此设置的学习目标对学生来说是进行深度学习的出发点和引导学习过程中的方向牌。其次，为了拓展学习的深度和广度，需选择具有占据学科中心、需要发现、具有持久价值、有吸引力四方面特征的学习内容（陈明选等，2012），且具有此特征的课程内容更容易以“衍生性问题”的形式来引发学生的兴趣、进行持久的探索，如将“专题研讨模块”下“理解性教学设计”子主题中的“衍生性问题”设计为四个问题：一是什么是理解，怎么促进理解及如何评价理解，谈谈你的看法？二是理解性教学设计与教学设计的基本模式有哪些不同，表现在哪里？三是根据已有文献及实践案例，探索理解性教学研究的现状、代表性论著和实践成果。四是按照理解性教学设计理论设计课程。最后，为学生设计并发布具体的学习任务及要求，引导学习活动的有序进行，为面对面课堂学习充分做好准备。
（2）课中分享理解，矫正认知偏差
翻转课堂在信息化教学实践中的应用迸发出绚丽的智慧火花，主要表现在翻转课堂采纳了混合学习形式，能够优化学习策略；注重人际协同以及发挥集体智慧等优势（祝智庭，2016）。通过翻转课堂连接课上与课前学习，使教师有更多时间设计课上面对面的学习活动。学生进行课前学习虽然也产生互动，但课堂上的正式学习环境与课前学习环境不同，产生的效果也不相同。根据“学习金字塔原理”，“听讲”学习内容平均留存率为5%，“教授给他人”平均留存率可高达90%，因此翻转课堂课上环节首先设置了选取课前各“衍生性问题”思考者之一来分享展示的环节，要求学生将自己对问题的思考看法讲授给教师和同伴，此环节同时也会选择师生共同点评、师生根据汇报内容提问与汇报人答疑的策略来协助活动有效进行。其次，教师根据网络教学平台“课前讨论区”中的课前疑问和讨论情况与学生就课前疑问系统地答疑解惑。最后，根据之前活动进行情况适当扩展其他学习内容。整个课堂活动过程中，本着分享观点、纠正课前个人思考存在的认知偏差、协同建构的理念，“以问题为中心”帮助学生拓展发现问题的思路、分析问题的视角和解决问题的能力，同时也是对研究生学术研究能力的锻炼和培养。
（3）课后反思理解，元认知能力得以训练和提高
反思是对课前和课堂学习活动的总结，而如何设置有效的反思方式，对反思的效果有很大的影响。因此，本研究在实施推进的过程中，不断观察学生的反思情况，并对反思形式作出改进，最终形成有效的反思策略：一方面，通过图示的办法让学生反思课堂学习活动后对某个概念或问题认识的思维变化过程，以达到自我认识的目的；另一方面，通过对课程实施过程中与教师、同学的互动而产生的新收获进行总结与反思。
（4）课终协作建构课程内容，知识体系得以迁移应用
为加强课程内容知识概念间的连接，帮助学生形成清晰的课程知识体系（Floydetal.，2009），我们设置了绘制课程概念图的小组协作任务并于课终进行展示。在此过程中，学生工具选择使用的多样性和图形样式的多样性得以发挥和展现。另外，能否将所学创造性地迁移应用到具体的新情境和作品中去，才是学生深度学习最终目标实现与否的关键，因此设置微课设计并制作成微视频成为必不可少的环节。而在此过程中教师需要通过一定的手段来指导或给予学生反馈，如通过课上对概念图的评价、微课评分表的使用等来辅助学生更好地认识和优化自我。
四、促进研究生深度学习的翻转课堂实施效果分析
通过收集研究生在网络教学平台上各学习阶段思考结果所产生的文本、课堂互动视频以及翻转课堂实施前后深度学习现状的调查问卷，笔者对学生深度学习的结果质量、外显行为及内在表现进行效果分析。
1.各阶段理解水平变化分析
SOLO分类法的优越性在于其关注学习者对问题做出反应时所表现出的思维过程和所达到的认知水平，能使教育评价的触角深入到质的层面，能为深度学习质量评价、高阶思维能力评估等提供理论支持（张浩等，2014）。经过对收集的文本进行分析发现，研究生对问题的回答并没有涉及SOLO中的前结构水平，故层级分布表现为从单点结构到抽象扩展结构。基于SOLO分类理论对20名研究对象所产生的文本数据进行分析，并从中选取较有代表性的13名研究对象，得出如表3所显示的结果。从表3中可以看出：在R（关联结构）和EA（抽象扩展结构）较高层级水平的总体人数变化上，从第一章到第六章，课前笔记从0人上升到9人，而在20份总体样本中从2人上升至16人；作为主要任务的“衍生性问题”思考从3人上升到11人，20份总体样本中从5人上升至18人（变化趋势如图2所示）；答疑在第二章到第六章从1人上升至7人，20份总体样本中从2人上升至15人；反思从4人升至11人，20份总体样本中从6人上升至18人。另一方面也可以看出，有的学生（如G4、G10、G11）一开始便逐步提高，有的学生（如G1、G2、G3、G12、G13）前期提高较慢，但后期提高较快，而G5、G9则出现相对不稳定的状态，一直比较优秀的学生（如G6、G7、G8）则能一直保持较高的水平，整体来看学生的层级水平有所提高。
2.师生课堂互动行为分析
提问是学习过程中的关键要素，是问题解决的必要方面（Chin et al.，2000），为了通过师生互动情况，特别是从学生应答与提问的比例中分析学生课堂参与程度及参与质量如何，本研究采用顾小清教授在弗兰德斯（FIAS）互动分析系统基础上改编的基于信息技术的互动分析编码系统（ITIAS）（顾小清等，2004）。一般FIAS进行编码的时间间隔为3秒，也有研究者根据需要设置为1.5分钟/次（李万春等，2009）。考虑到本研究所记录课程的总时长以及对其预编码的反馈，决定将编码的时间间隔定位为30秒并进行比率分析。本研究参照FIAS的观察规则制定如下主要观察规则：（1）学生汇报课前问题成果行为为学生被动应答；（2）如果在30秒内出现多种交互行为时，选择不同于上一个30秒内的交互行为；（3）当教师未指定应答人时的应答行为为学生主动应答；（4）学生或教师为了展示内容或微课而操作多媒体的行为也被归入技术使用类别。表4中第一次课由于未严格按照翻转课堂设计实施，第七次课由于教师上课时间安排在晚间学生状态不佳，因此从分析结果可以看出，第一次课偏向于传统授课形式，教师语言占比为65.64%，学生语言占比为27.52%，且主要为被动汇报行为；在第七次课中学生主动提问行为欠缺，互动效果欠佳，学生参与不够，未达到预期状态。同时从表4中也可以看出，第二周到第七周教师语言占比基本在30%~55%区间内，学生语言占比基本在40%~60%区间内，教师间接语言比例较第一次课有所增加，教师语言不再停留在纯讲授层面，学生语言类型增多，主动提问、主动应答、与同伴讨论所占比率上升。第八次课为概念图和微课展示课，技术使用的占比较高为53.13%，本次课在学生、教师、技术的融合中构建本门课程的知识体系和迁移应用。
3.深度学习状态变化分析
通过一个学期共32学时的翻转课堂学习体验，对20名研究生翻转体验前后的深度学习状态进行问卷调查，并使用SPSS软件进行相依样本T检验，结果如表5所示。从表5中可以看出，学生在课程实施前后深层学习动机、学习投入、深度学习策略三个方面均表现出显著性差异，其中学习动机显著性最高。学生在翻转课堂实施之后，深层学习动机的均值为3.89，学习投入的均值为3.94，深度学习策略的均值为3.85，均接近于4，说明学生在以上三个方面的表现较为积极，而在之后的访谈中被问及为何在做出选择时很少涉及最高程度，大多数学生认为需要给自己留出上升的空间。
五、结论与讨论
1.提高学生理解水平，促进深度学习认知能力的发展
学习推进过程中不同阶段理解水平的变化，反映出学生认知结构复杂程度的变化。学生各阶段理解水平结果（如表3）已显示，学生在课前、课后的理解水平有差异，且学生课后理解水平一般高于课前理解水平，说明课前评价特别是疑问的提出及回答、课堂学习活动的设计有助于加深学生对知识的理解，这一观点从对学生的访谈中也得到了印证。另外，学生整体最终理解水平得到显著提升，虽然无法使每个学生都达到最高的抽象扩展结构水平，但根据个体差异基本上能使每个学生都达到自己最高的理解层级（陈明选等，2015）。因此，本研究所设计的翻转课堂能起到提高学生理解水平、促进学生认知能力发展的作用。
2.师生人际互动增多，提升了学生课程参与感
从课堂互动行为的分析结果可以看出，学生课上语言类型逐渐由单一转向多样化，说明学生不再局限于被动接收教授的内容或被动应答，而是通过课前查看学习材料、引导发现问题、帮助同学解决问题，使学生做好在课上与同学教师充分讨论的准备，以至于参与到课程内容学习中来共同建构知识并获得意义。另外，从课前同学之间的在线互评互答，到课堂中的师生互动，再到课后的反思总结；从翻转课堂实施开始到结束，学生在参与本次设计实践的过程中，将各阶段所学“教学设计”理论与亲身经历相结合，使学生在参与中建构了知识，获得了技能。
3.增强深层学习动机与学习投入，深化深度学习策略的应用
由表5可知，学生在翻转课堂实施后深层学习动机显著高于实施之前，说明衍生性问题的设置能够提高学习的趣味性，并能从本次学习体验中获得学习带来的成就感和对本门课程学习价值的认同，从而增强了其深层学习动机。在通过引导学生发现问题、解决问题及反思的过程中，学生对学习投入的增强，也有效保证了深度学习目标的达成。在学习不断持续的过程中，学习者不断深化深度学习策略的应用，体现了学习者对自身学习要求的提高以及对批判性看待问题与求证等科研素养培养的重视。
值得一提的是，虽然翻转课堂总体会增加学习负担，但学生认为“这对能力的提高很有效，对能力的培养也很有效，而且当我们面对更具挑战性的任务时，在教师帮助下迎刃而解的学习成就感也会很突出。”
通过以上对促进研究生深度学习的翻转课堂的设计及应用研究，可以看出，引导研究生进行深度学习的成效不仅表现在对思考问题的思维结构水平的变化，即问题探究能力的提升；还表现在生生、师生之间的互动频率的提高；另外个人在深层学习动机、学习投入及深度学习策略应用方面也发生了显著的变化。在知识更新速度不断加快的背景下，传统教与学在互联网时代面临着诸多冲击和挑战，借助互联网平台及通信技术将学习和教学与动态开放的外部世界相连，借助有效的教学策略和模式促进学生深度学习成为这个时代赋予的使命。
正如戴维·珀金斯（2014）所言，学生即将面对的是兼具未知与已知的灵活多变的世界。教育的任务不仅仅是传递“已经打开的盒子”里面的内容，更应该培养学生对“尚未打开的盒子”和“即将打开的盒子”里面内容的好奇心，而正确的方法是帮助他们找到打开盒子的钥匙。
基金项目：国家社科基金“十二五”规划教育学一般项目“理解视域下信息化教学设计的创新与应用研究”（BCA140052）。
作者简介：陈明选，教授，硕士生导师，江南大学教育信息化研究中心；张康莉，硕士研究生，江南大学教育信息化研究中心（江苏无锡214122）。
转载自：《现代远程教育研究》2016年5期／总143期