本文關(guān)鍵詞：深度學習的內(nèi)涵與策略——訪俄亥俄州立大學包雷教授　出處：《全球教育展望》2017年09期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：深度學習緣起于人工智能中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學習方法,進而引申至教育學領(lǐng)域成為近來提倡的深度學習。前者主要指人工智能中的多層結(jié)構(gòu)高級智能系統(tǒng),應(yīng)用于圖像及語音識別、阿爾法圍棋,等等。后者主要指以提升創(chuàng)新能力等高端思維能力為目標的有效學習方式。教育學意義上的深度學習的主要目標是培養(yǎng)和提升人的高層次的思維和問題解決能力。相關(guān)的學習策略主要包括研究性學習(或科學探究)、多維表征學習、有思考的做中學、主動學習,等等。深度學習雖然是一個新的提法,但其代表的教育理念以及相關(guān)的學習策略是根植于近一個世紀來的認知、學習和教育研究的理論和實驗結(jié)果的,可以從復(fù)雜理論、隱性學習、整體學習等已有的學習理論中獲得相關(guān)的理論支持。從實踐層面上來說,深度學習不只是hands on,更重要的是minds on。
[Abstract]:Deep learning is a kind of multi - layer neural network ' s machine learning method in artificial intelligence . The former mainly refers to the advanced intelligent system of multi - layer structure in artificial intelligence . The former mainly refers to the effective way of learning which aims at improving the high - end thinking ability such as creative ability and so on .

【作者單位】： 華東師范大學課程與教學研究所;
【分類號】：G420
【正文快照】： 包雷是美國俄亥俄州立大學物理系教授,兼教育學院教授,博士生導師。俄亥俄州立大學中美教育研究中心主任(CUEE)。主要研究方向是學生科學思維能力評價與培養(yǎng)、教育測量模型和評估方法以及大數(shù)據(jù)環(huán)境應(yīng)用、中美科學教育比較研究、課堂互動探究課程的評估與課程開發(fā),以及計算機

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本文編號：1401267