反思影响深度学习的实证研究——兼论人类深度学习对机器深度学习的启示

作者：刘哲雨; 郝晓鑫^*; 曾菲; 王红

来源：现代远程教育研究, 2019, (01): 87-95.

• 深度学习
• 反思形态
• 人工智能
• 实验研究

深度学习既是人们追求的最佳学习境界,也是人工智能领域关注的焦点。人脑深度学习与机器深度学习的最大差别在于人脑具有反思力和创造力,因此探求反思对深度学习的影响研究一直是学界孜孜探索的主题,脑科学、认知神经科学和计算机科学的跨学科深度融合为这一主题的创新研究提供了多维路径。为了进一步证实反思对深度学习的作用机制和效果,以反思的3种方式(无反思、描述性反思、批判性反思)为自变量,以2种学习行为(认知行为、眼动行为)和2种学习体验(认知负荷、学业情绪)为因变量,开展4组对比实验,得出如下结论:与无反思相比,反思行为的出现能唤醒积极的学业情绪,但反思并未明显改善理解;与描述性反思相比,批判性反思使学习者投入更多的认知加工资源,对相关认知负荷有重要的调节作用,最大程度上能激发外部拓展迁移;批判性反思行为通过改善学业情绪、调节认知负荷等方式,能促进深度学习的过程,提升深度学习的绩效。这些研究结论也在一定程度上表明反思是人类深度学习和机器深度学习实现有效互通的重要中介和桥梁。

• 单位
  天津师范大学; 教育科学学院