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| 內容簡介： |
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《数智驱动下的高等教育深层次学习：理论与实践》核心在于系统构建数智时代深层次学习的理论体系与实践范式。深层次学习正驱动高等教育从知识传递向核心能力建构转型，数智技术通过重构流程、创新评价、促进公平，成为构建人机协同教育生态的核心驱动力。 《数智驱动下的高等教育深层次学习：理论与实践》共三篇，包括11章内容。理论篇阐述了数智时代高等教育深层次学习的机遇与挑战，理清了深层次学习的起源及发展，阐述了深层次学习的心理与认知机制、特点及表征。方法篇揭示了深层次学习的影响因素，介绍了深层次学习策略及活动设计，以及深层次学习的评价及测量；实践篇通过三个案例揭示了数智技术对高阶思维能力、职业技能迁移的促进效能与边界条件。《数智驱动下的高等教育深层次学习：理论与实践》在理论层面廓清了深层次学习的学理边界，揭示其认知心理与社会文化作用规律，创新性地提出涵盖内涵特征、影响因素、促进策略及评价体系的四维理论模型；在实践层面构建了“活动设计—动态评价—案例验证”闭环路径，开发了覆盖教学方法、活动设计、技术干预的操作方案，并通过跨学段、多主体实证研究验证效能边界。
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目录**编 理论篇第一章 数智时代高等教育深层次学习的机遇与挑战 3第一节 数智时代高等教育人才培养新定位 3第二节 深层次学习的国际共识 6第三节 深层次学习为促进高等教育发展注入新的活力 9第四节 数智赋能下的高等教育深层次学习 12第五节 高等教育中深层次学习的实践挑战和研究问题 14第二章 深层次学习的起源及发展 18第一节 “深度学习”与“深层次学习”概念辨析 18第二节 共识生成与历史嬗变：深层次学习的理论演进 20第三节 高等教育中的深层次学习发展 24第四节 从认知革命到数智共生的教育新生态 26第三章 深层次学习的心理与认知机制 28第一节 学习动机与深层次学习 28第二节 认知负荷与深层次学习 31第三节 元认知策略在深层次学习中的作用 33第四章 深层次学习的特点及表征 37第一节 深层次学习的内涵 37第二节 深层次学习的特点 39第三节 深层次学习的表征 41第二编 方法篇第五章 深层次学习的影响因素 47第一节 深层次学习影响因素梳理 47第二节 深层次学习影响因素模型建构 48第三节 深层次学习影响因素分析 51第四节 结果讨论 58第六章 深层次学习策略及活动设计 61第一节 促进深层次学习的策略 61第二节 促进深层次学习的活动设计方法 63第三节 深层次学习策略的活动实施 66第七章 深层次学习的评价及测量 72第一节 数据分析技术为深层次学习测量提供方法支撑 72第二节 深层次学习评价指标框架 76第三节 学习过程数据搜集 80第四节 深层次学习评价方法 83第五节 技能领域深层次学习评价核心指标构建 87第三编 实 践 篇第八章 案例一：大学生在线深层次学习设计与分析 97第一节 案例选择及具体实施方法 97第二节 在线学习中深层次学习水平测量方法 104第三节 大学生在线学习过程中深层次学习成效及特点分析 113第九章 案例二：在线培训工作坊中高校教师深层次学习的特征分析 135第一节 高校教师专业发展在线工作坊概述 135第二节 参训教师在线深层次学习水平测量方法 138第三节 参训教师在线深层次学习特征分析 143第四节 不同水平参训教师的认知网络特征 159第十章 案例三：高职学生职业技能深层次学习策略及评价 168第一节 案例选择及具体实施方法 168第二节 以德尔菲法构建飞机维修深层次学习表征指标 171第三节 飞机维修技能深层次学习量表设计 175第四节 虚拟仿真环境下飞机维修技能深层次学习策略 177第五节 教学实施与结果 181第十一章 高等教育深层次学习未来发展趋势 191第一节 深层次学习与教育公平 191第二节 深层次学习与未来教育模式 194第三节 深层次学习与教师专业发展 199第四节 深层次学习与教育评价改革 204参考文献 208
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**编理论篇 第一章数智时代高等教育深层次 学习的机遇与挑战 在知识经济时代，人工智能技术快速发展，深层次学习已成为高等教育改革的核心方向。它不仅回应了社会对创新型人才的迫切需求，更通过培养学习者的高阶思维能力、知识迁移能力和终身学习能力，为教育发展注入新的活力。深层次学习强调对知识的深度理解和意义建构，推动教学模式从知识传授向能力培养转变，同时借助数据分析技术实现精准评估与个性化支持。其重要性在国际已达成共识，并成为重塑高等教育生态、培养未来人才的关键路径。 第一节数智时代高等教育人才培养新定位 一、数智时代对人才需求的结构性变革 数智化浪潮正以前所未有的力度重塑高等教育的人才培养图景。人工智能、区块链、量子计算等颠覆性技术的集群式突破，不仅改写着全球产业链的底层逻辑，更深层解构着传统教育的认知框架。党的二十届三中全会提出，“要健全因地制宜发展新质生产力体制机制”，“推进教育数字化”，“加强基础学科、新兴学科、交叉学科建设和拔尖人才培养，着力加强创新能力培养”，把教育强国放在重要位置，这就要求高等教育必须突破工业化时代形成的标准化、流水线式培养范式，转向更具韧性、更富创造力的深层次学习模式。高等教育必须直面数智化浪潮带来的三大核心挑战。 （1）人机协同成为常态：传统重复性劳动逐渐被人工智能（artificial intelligence，AI）替代，人类需转向价值判断、复杂决策与创造性工作（如生成式AI辅助设计、智能医疗诊断等）。 （2）知识迭代加速：技术半衰期缩短，传统教育培养的“一次性人才”面临结构性淘汰风险，单纯的知识传授难以应对技术的快速更迭。① （3）跨界融合深化：产业边界模糊化催生“T型人才”（陈雷，2024）②需求，社会需要兼具专业深度与跨领域系统思维的人才，如生物信息学、金融科技复合型人才。 数智驱动下的高等教育深层次学习：理论与实践 二、深层次学习：数智时代人才培养的核心范式 数智化浪潮正以前所未有的深度重塑着教育的本质内核。当生成式AI能够瞬间解析海量文献、量子计算机可模拟分子级化学反应，传统教育中“知识传递”的核心功能遭遇根本性质疑。党的二十届三中全会提出“教育、科技、人才是中国式现代化的基础性、战略性支撑”，党的二十大报告提出“推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”，这些恰恰揭示了教育变革的核心命题—在技术指数级进化的背景下，高等教育必须从“培养知识容器”转向“锻造思维操作系统”。这种转型的突破口，正是深层次学习所构建的认知革命。 教育空间的虚实融合为能力升维开辟了新的实践场域。浙江大学的元宇宙实验室里，机械工程专业学生以全息投影方式“进入”微型核聚变装置内部，他们的手势操作实时影响着等离子体约束场的形态变化。这种具身认知体验，让抽象的热力学方程转化为可触摸的磁场力线，空间推理能力在三维交互中悄然生长。更深刻的变革发生在协作维度：当德国亚琛工业大学与顺德职业技术学院的学生通过数字孪生技术接入同一实验平台—智能化数字化制造升级中试平台时，时差与文化差异反而成为创新催化剂—中国学生对精密制造的执着与欧洲同伴的系统思维，在虚拟工作舱中碰撞出新型燃料电池设计方案。③这种跨时空协作所培养的不仅是技术能力，更是数字原住民**的“全球脑”思维模式。 这种教育范式的转型，本质上是在重构人与技术的共生关系。成长型思维理论被广泛应用于教育、心理学和管理学领域等（Dweck，2006），并由此衍生出可以量化的创新韧性，教育的每个环节都在发生分子级的变革。而比技术赋能更重要的，是重新确认教育的人文坐标。 三、数智赋能的高等教育模式转型路径 1.教学流程再造 数智技术对高等教育的重塑已渗透至教育肌理的每一根毛细血管，构建起从微观学习行为到宏观教育生态的全域转型图谱。浙江大学的“智云课堂”可以通过数据决策大屏实时调取全校师生的混合教学数据，自动进行校级课程、院系课程的多层级学习分析，并予以可视化的动态呈现，既便于教师实时掌控学情，也有助于教务处制定科学的教学规划（柴惠芳等，2022）。这种精准到神经元级别的学习导航，彻底颠覆了工业化教育“齐步走”的授课逻辑，使孔子“因材施教”的理想在数字孪生技术中得以实现。 2.评价体系创新 数智技术驱动的评价范式革命，正系统性解构“单向度-结果导向”的传统评估权力结构，推动高等教育评价向多模态融合、过程性增值、数字信任机制三大维度演进。多模态数据融合：基于生物传感、自然语言处理等技术，实现认知投入（如眼动追踪）、情感参与（如声纹情绪分析）、协作素养（如交互网络建模）等隐性能力的量化萃取，突破传统评价的“可测性困境”。过程性增值评价：利用学习分析技术构建个体成长图谱，通过动态基线比对与归因模型识别教学问题。数字信任机制：建立学术成果的分布式存证与可控披露系统，在保障隐私前提下实现能力认证的公信力革命，重塑教育价值的全球化流通生态。 3.生态协同进化 教育生态的进化更体现在知识生产关系的重构中。复旦大学-华为校企双方通过人工智能实习实训开展合作。该人工智能实习实训项目采取课程学习+AI训练+实习的新模式，配套产业课题、专家辅导和在岗实习资源，助力新工科学生开拓视野，提升AI创新能力，使其有机会接触使用产业大模型，通过实操深度了解人工智能产业生态。 这种产业问题前置的教学模式，使得课堂与研发的边界逐渐消融。 第二节深层次学习的国际共识 一、国际共识：深层次学习成为全球教育变革的核心理念 深层次学习（deep learning）是21世纪教育的重要组成部分。在《教育2030行动框架》中，联合国教科文组织明确提出培养批判性思维、创造性问题解决能力等核心素养，这与深层次学习的目标—提升学习者的综合能力与认知水平高度契合。经济合作与发展组织（Organization for Economic Co-operation and Development，OECD）通过国际学生评估项目（Programme for International Student Assessment，PISA）的革新，将测评重心从知识复述转向真实情境中的复杂问题解决能力，其本质是对深层次学习能力的系统性考察。全球高等教育改革的趋势进一步印证这一共识：跨学科整合与实践驱动的教学模式正在重塑教育版图。 二、国家行动：从战略布局到实践落地的多元探索 1.美国深度学习项目 美国深度学习项目（Study of Deeper Learning：Opportunities and Outcomes，SDL）是一个由教育界联合组建的项目，旨在通过创建动态学习环境，帮助学生深入理解学习内容、提高学业成绩，并利用深度学习培养学生的批判性思维、有效沟通能力、自我反思能力等①。项目成立的目的是为所有学生特别是低收入家庭的学生提供深度学习的机会，帮助他们提高学业成绩并为未来成功做好准备。 项目的核心目标是通过创建动态的学习环境，使学生深入理解核心内容，发展批判性思维和有效沟通能力。通过建立事实、概念、程序、策略和信念五类知识网络之间的相关性，促进学生的知识迁移。联盟注重基于真实问题解决的学习策略，并开发多元化课程。学校作为专业学习共同体，鼓励学生在集体合作中享受深度学习的乐趣，并促进教师和学生的共同成长。联盟强调灵活的时间安排和真实性的评价方式，以更好地支持深度学习。
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