深度学习的7种有力策略
让幼儿在区域游戏中深度学习的有效策略
教学方法课程教育研究116 学法教法研究数学实验还能验证认知得出的结论，从而加深学生对所学知识的理解。
例如：在教学“长方形与正方形面积计算”时，就把全班学生分成几个学习小组，通过相互之间的合作来计算学校篮球场的面积。
并且让学生自行设计实验步骤，在实验过程中共同讨论选择什么样的测量工具；对每个小组中进行分工，通过计算并记录所有数据。
在这样的数学实验活动中，学生们不仅自主设计了实验的步骤，而且从实验中获得相关的数据，探求面积计算的原理与结果。
椭圆形的操场经过学生的划分，分别计算不同形状的面积后再把所有的面积加上一起从而得出结果。
开展这样的数学实验，既培养了学生的动手操作能力，认识到面积计算公式的过程。
同时，更加强化了学生的思维认知，从而让数学思维变得更加深刻。
四、开展实践活动，强化学生思维认知力度行为主义心理学家华生指出：“信息的接收与处理既是思维的结果，也是实践过程的强化。
”我们知道，数学教学中需要培养学生思维认知的力度。
所以，小学数学教学中要引导学生通过实践开发智力、强化思维，从而培养学生解决问题的能力。
例如：在教学“认识几何图形”时，就利用小学生认识长方形、正方形、三角形等简单几何图形的基础上，引导学生开展“奇妙的七巧板”这样的实践活动。
教学过程中先让他们用七巧板去拼、摆成几何图形。
接着，引导学生用七巧板拼出人或物来，并且将自己拼出来的图形画出来，充分去展示自身的个性，让他们更好地去培养对数学学科的兴趣。
最后，通过这个活动去让学生评选出最优秀的作品，让他们在活动中发展智力。
再如：在教学“数的读法和写法”时，就引导学生开展“拼拼读读写写”的实践活动课。
让学生通过拼读卡片，按组开展写数、省略万后面的尾数求近似数。
这样，就让学生把动手操作活动与数学思维方法紧密结合到一起，从而激活了学生的思维认知力度。
综合上述，在小学数学教学中应该根据儿童的认知特点进行思维方式与思维习惯的培养。
这就要求我们通过各种教学策略的引入，启发学生自主探索，从而在积极的思考中进行数学规律的感知。
在小学语文课堂中开展深度学习的策略
在小学语文课堂中开展深度学习的策略摘要：深度学习主要是指在语文教师指导以及讲解的背景下，学生与教师实现深度互动和学习。
教师是学生实现深度学习的基础，因此教师要不断的改进和优化实践过程，促进学生深度学习。
深度学习体现了当前教育背景下的学生学习的本质，有利于培养学生的核心素养。
本文接下来将详细的阐释，深度学习的基本概念，以及与语文学科之间的关系。
在此基础上，站在语文教师的角度，提出几点引导学生深度学习的具体策略，希望能够更好的培养学生的语文科学思维。
关键词：小学生；小学语文；语文课堂；深度学习；策略引言：深度学习简单的说是指小学生在语文学习的过程中能够深刻地进行思考，并实现创新。
在创新的过程中，小学生能够吸取到更多的语文知识点，在此基础上提升语文理解能力。
传统的语文教学强调语文学习的全面性，简单的说，语文教师向学生讲述教材中的所有知识点，学生通过理解等方式实现对知识点的吸收。
在这个过程中，学生尽管能够掌握一定的知识点，但是对知识点的理解深度不够。
因此，在当前的教育背景下，语文教师以及学生都要保证深度学习，在此基础上理解语文学科的本质。
一、深度学习概述（一）深度学习的基本定义深度学习也称为深刻性的学习，在语文课堂，深度学习需要教师的引导。
具体来说，教师需要为学生设计相关的学习主题，学生围绕主题进行实验和探索，在此基础上完成各种学习任务[1]。
而在完成学习任务的过程中，学生的语文知识更加全面，语文情感更加丰富，语文思想更加成熟。
在面对语文问题时，能够快速的把握问题本质。
为问题的解决提供良好的方法和思路，最终实现了语文学习的深刻性。
（二）开展深度学习的重要作用以及意义巩固小学生的语文基础知识。
深度学习能够保证学习的全面性，具体来说，小学生不仅需要学会认识汉字，同时还要学会如何书写汉字[2]。
除了汉字，小学生还需要学习语言的表达以及使用方法，只有这样才能够为后期的写作学习奠定基础。
而在语言学习的过程中，阅读和写作是两种重要的方式，不仅能够让他们了解语言的结构，还能够让他们学会语言的使用方法。
小学数学“深度学习”教学策略分析
32小学数学“深度学习”教学策略分析★ 苟俊自从我国对新课改进行改革以来，自主学习、合作探究等多元化的学习方式已经成为广大教师在课堂授课的主要模式。
但是由于不同的教师对所教授的课本内容的理解程度不同，对学生学习情况的了解、课堂的管理以及对实行新课改之后的教学理念的理解存在明显的差异，从而导致老师在课堂教学中面临一些问题。
本文以小学数学为研究对象，首先阐述了在小学数学课堂中进行深度教学的现实意义，然后为实现深度教学这一目标而提出一些思考性的建议，从而不断提高教学成效。
深度学习从某种意义上而言，其正是与以人为本的教学理念相符合。
它是指在学生原有的需求前提下，对学生自身存在的学习能力进行新的开发与激励。
因此，广发教师在实际的教学过程中，一定要做好对新旧知识的衔接工作，引导学生能够将新知识纳入原有的结构当中，组建起新的知识框架。
另外，教师还应该加强对学生感知能力的培养，不断提升其自身的学习兴趣与动力，使得学生深入学习的效果得到大幅度的提升，从而达到提高学生的数学素养与学习能力水平的目的。
一、在小学数学课堂中进行深度学习的现实意义1、有利于学生对自身学到的知识进行构建在小学数学的学习进程中有可能需要随时面临新的变化与新的问题，但是学生往往是浅层的学习，其学习到的知识通常是分散的、琐碎的，这一情况就会使得学生在学习过程中遇到复杂多变的问题时，往往会觉得不知所措、无能为力。
但是深度学习恰好可以弥补这一问题。
深度学习是学生原有的学习基础上，对学到的知识内容进行相应的筛选、处理、整合以及加工，使得其可以将学到的新知识融入之前构建的框架体系中，这样更为后期的对知识的灵活运用带来便利。
2、有利于促进学生的思维逻辑的培养对于浅层学习而言，其对知识的获取不仅是单一片面的，由于学生在这一学生过程中需要对知识进行死记硬背亦或是模仿记忆，所以在学习的过程中会显得枯燥无味且死板，在处理问题时也会更加的孤立、封闭，而且还缺乏一定的创新与反思的精神，在很大程度上会对学生的数学思维的培养与发展产生极大的影响。
深度学习的7种有力策略
/omitest.htm(幼小)
http://www.idrc.ca/projects/miinventory/mitest.html(全年龄)
情绪智力结果：
深度学习路线（Deep Learning Cycle，DELC）
设计标准与课程
1
预评估
2
营造积极的学习文化
3
预备与激活先期知识
4
获取
新知识
5
评价学生的学习
7
每日课程设计 精细和有效加工的领域
适用学生的激活先期知识网络
简单学习
简单学习除机械记忆外不需要付出太多努力，但它在课堂中作为每日学习的基础必不可少。
学生间的积极关系
师生间的积极关系
学生受益的
预备与预亮相
提问、发现和讨论
形成联结
了解段落和构想
了解精简内容
教师准备工作
学生探究与学生分享
书籍、课本、期刊或杂志
因特网探求
DVD或录像带、电视
客座演讲人
精细和有效加工的领域
1.觉知
2.分析到综合
3.应用
4.同化
反馈
注释
掌握
学生的想法
同伴反馈
自省
学习风格测查：/learningstyles.MI.htm#Visual%20Learners
学习偏好：
/inventory
兴趣调查——你是谁？
/bigfive
深度学习的7种有力策略
Deeper Learning: 7 Powerful Strategies for In-Depth and Longer-lasting Learning by Eric Jensen and LeAnn Nickelsen
《深度学习的7种有力策略》推介
《深度学习的７种有力策略》推介《深度学习的７种有力策略》由美国人Ｅｒｉｃ Ｊｅｎｓｅｎ和Ｌｅａｎｎ Ｎｉｃｋｅｌｓｅｎ合著，旨在介绍一种简单的教学模式——深度学习。
两位作者都曾在教学一线工作多年，后转至幕后从事教师培训，如此经历使得他们在论述深度学习时游刃有余，保证了本书既具有科学性，又具有可读性。
本书从揭秘深度学习路线到阐述深度学习的七大步骤，言简意赅，以理论解释配合案例佐证，为读者清晰地勾勒出指向深度学习的教学路线。
在第一部分中，作者开门见山地抛出“深度学习”这一概念，并通过与简单学习对比明确其核心要义：简单学习除了机械记忆以外不需要付出太多努力，深度学习则要求我们遵循操作的多重规则去完成任务。
换言之，为了达到内容的深度学习，学生需要经过多重思考步骤。
那么，如何才能激发每一位学生达到深度学习的水平？作者的解答是：我们需要构建一条完整的学习路线，包括设计标准与课程、预评估、营造积极的学习文化、预备与激活先期知识、获取新知识、深度加工知识、评价学生的学习７个步骤。
在课堂上，教师必须始终明确学生应该学到什么，这就需要教师的教学从课程与标准着手。
为了帮助学生达到学习的深层水平，教师需要预评估学生以了解关于标准和目标他们知道什么。
在本书中，作者介绍了能让教师更好了解学生背景知识的若干种预评估类型，包括教师探查单元预评估、个人目标预评估，以多种方式收集重要信息，用它来决定教师应该从哪里激活先期知识和加工策略。
学生需要微妙的情绪平衡来顺利地进行学习，无力的感情（厌烦、冷漠或超然）不是理想的情绪，有活力、轻松但灵敏的求知欲才是理想的学习状态。
教师需要推动学生使之处于积极的激发的情绪状态，这样他们就会关注学习，从而能帮助其深切投入到自己的学习中。
每一名学生踏上学习之旅时都有着各自不同的图式或背景知识，所以教师需要采用多种方法来预备与激活先期知识，以便新的知识可以与每位学生现有的背景知识连结，这便是深度学习路线的第四个步骤。
实用的深度学习技巧
深度学习已经成为解决许多具有挑战性的现实世界问题的方法。
对目标检测，语音识别和语言翻译来说，这是迄今为止表现最好的方法。
许多人将深度神经网络（DNNs）视为神奇的黑盒子，我们放进去一堆数据，出来的就是我们的解决方案！事实上，事情没那么简单。
在设计和应用DNN到一个特定的问题上可能会遇到很多挑战。
为了达到现实世界应用所需的性能标准，对数据准备，网络设计，训练和推断等各个阶段的正确设计和执行至关重要。
在这里，我将与大家分享7个实用技巧，让您的深度神经网络发挥最大作用。
1 - 数据，数据，数据这不是一个大秘密。
一直工作得很好的深度学习机器需要燃料 - 大量的燃料; 燃料是数据。
我们拥有的标记数据越多，模型的表现就越好。
更多的数据导致更好的性能，已经由谷歌大规模的探索3亿图像的数据集印证！在实际应用中部署Deep Learning模型时，您应该不断地为其提供更多的数据和微调以继续提高其性能。
喂饱怪兽：如果你想提高你的模型的性能，那就获得更多的数据！不断增加的数据产生更好的性能2 - 你应该使用哪个优化器？多年来，已经开发了许多梯度下降优化算法，各有其优缺点。
一些最流行的包括：·随机梯度下降（SGD）+动量方法· Adam· RMSprop· AdadeltaRMSprop，Adadelta和Adam被认为是自适应优化算法，因为它们会自动更新学习速率。
使用SGD时，您必须手动选择学习率和动量参数，通常会随着时间的推移而降低学习率。
在实践中，自适应优化器倾向于比SGD更快地收敛，然而，他们的最终表现通常稍差。
SGD通常会达到更好的最小值，从而获得更好的最终准确性，但这可能需要比某些优化程序长得多的时间。
它也更依赖于强大的初始化和学习速率衰减时间表，这在实践中可能非常困难。
因此，如果你需要一些快速的结果，或者只是想测试一个新的技术，选择自适应优化器。
我发现Adam很容易使用，因为它对你选择完美的学习率并不是很敏感。
促进学生深度学习的教学策略
促进学生深度学习的教学策略作者：赖加种来源：《新课程》2022年第33期摘要：深度学习是在教师引领下，学生围绕具有挑战性的学习主题，全身心参与、体验成功、获得发展的有意义的数学学习过程。
从本质上看，深度学习是一种主动的、有意义的、批判性的学习，是促进高阶能力发展的一种有效方式，教师要引导学生在数学学习过程中深度建构、深度体验、深度反思、深度拓展。
在实际教学中，学生的学习仍然存在浅层化、表面化的现象，如何在课堂教学中摆脱这种“浅度学习”的现象，让深度学习形式走向实质呢？下面结合课堂教学谈谈促进学生深度学习的几种有效策略。
关键词：深度学习;问题;体验;思辨;拓展一、巧设问题，促进深度学习逐层推进有效的问题创设能引起学生认知心理的“失衡”，教师根据教材内容，创设新颖别致、富有悬念的问题情境，使学生处于“不愤不启、不悱不发”的不平衡状态，激发学生强烈的思考欲望，使学生更加专注地探究问题。
亚里士多德曾经说过：“思维自疑问和惊奇开始。
”让学生可以主动参与到课堂活动当中，并且积极回答教师提出的所有问题，让学生在问题当中展现自我，激发自身的潜能，培养自身的主观能动性和创造能力。
一个问题从提出到解决，需要一个逐渐深入探索的过程，学生在问题解决的过程中促成高阶思维的发展和综合素养的提升。
所以教师应该根据学生的个体差异性和发展情况制订阶梯式的问题，对于基础较差的学生应该提问简单基础的问题，使问题的内容更具呈现力、类型更多样，为学生打造一个较为轻松愉快的学习环境，使学生全身心地投入到当中，激发学生最大的潜能，充分发挥深度学习的作用和价值。
例如，在教学“用字母表示数”一课时，让学生围绕以下问题思考与探究。
（1）你们知道扑克牌中的字母A、J、Q、K分别代表什么数吗？（2）你们今年几岁？（大部分学生是11岁）猜一猜老师今年的年龄。
（45岁）老师比你们大多少岁？相差多少岁？（34岁）（3）当你20、30、31、35、40、50……岁时，老师几岁？一直写下去能写完吗？（4）如果你ɑ岁，你能用字母表示老师的岁数吗？（ɑ+34）你认为这里的字母ɑ可能是多少岁？可以是200吗？为什么？以上四个问题把老师的岁数、学生的岁数、相差岁数字母ɑ三者之间的信息置于其中，学生体会到字母不仅可以表示具体数量，式子a+34还可以表示数量之间的关系，用字母表示数的取值范围是由实际情况来决定的。
深度学习模型的训练方法
深度学习模型的训练方法深度学习模型训练是指通过大量的数据样本来优化模型参数，以提高模型的准确性和泛化能力。
在这篇文章中，我将介绍几种常见且有效的深度学习模型训练方法。
1. 梯度下降法（Gradient Descent）梯度下降法是深度学习中最常用的优化算法之一。
它通过计算模型参数对损失函数的偏导数来确定参数的更新方向和步长。
在训练过程中，梯度下降法不断迭代优化模型参数，使损失函数的值逐渐减小。
梯度下降法有多种变体，包括批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）和小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent），其中小批量梯度下降是目前最常用的方法。
2. 自适应学习率方法（Adaptive Learning Rate）在梯度下降法中，学习率（Learning Rate）是一个很重要的超参数，它决定了参数更新的速度。
高学习率可能导致参数更新过快而错过最优解，低学习率则可能导致收敛速度很慢。
为了解决学习率难以设置的问题，自适应学习率方法被提出。
这些方法通过动态地调整学习率，使其在训练过程中适应不同的参数更新情况。
3. 正则化方法（Regularization）为了防止模型过拟合（Overfitting）训练数据，正则化方法被广泛应用于深度学习中。
正则化方法通过在损失函数中添加一个正则化项来惩罚模型复杂度。
常用的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。
L1正则化会使得部分参数的值变为0，从而实现模型的稀疏性；L2正则化则会将参数的值逼近于0，使得模型的参数比较小，从而减小模型的复杂度。
4. DropoutDropout是一种常用的正则化方法，它可以有效地减少模型的过拟合。
在训练过程中，Dropout会随机地将一部分神经元置为0，从而强制模型去学习多个独立的子模型，每个子模型只使用输入数据的一部分。
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（美） Eric Jensen LeAnn Nickelsen
著
前言
教育领域就像是钟摆的摆动：先是去向一 个方向，然后去向其相反方向。
概念的长时记忆、学习的激情以及优秀的 测验分数是热爱学习和深刻钻研的副产品。
引言
知识的学习不是来自于阅读内容，而是来 自于加工、思考或反省内容。
可以争辩的。
教育背景中的必要条件
由于它很少满足内驱力，所以需要 外部动机；他人可以将之“强加”于 学习者；脑中发生趋向较局部的脑
活动与较分散的学习。
揭幕：探索深度学习路线
深度学习。为了达到内容的深度学习，是 要经过多重思考步骤的。
大部分复杂思维不是直接连接的，而是必 须由传授来获得。多数学生缺乏接触、训 练和定向技能来进行综合水平的思考。
DECL步骤3：营造积极的学习文化
文化是对人或群体所传递、交换或流传的观念、 习俗、技能、语言和艺术的独特整体的创造、保 持或修正。
为什么会遇到保护模式？在不安全、拒不让步的 保护模式中，我们的大脑会节约资源、血液流向 不重要的区域并将它贯注到大肌肉群中。
让尚未准备好的学生回答问题只会使他们 困窘， 这是错误的。促使学生迅速进入保护模式。
简单学习和深度学习。 简单学习除机械记忆外不需要付出太多努
力。 过多的简单学习会导致厌倦。
揭幕：探索深度学习路线
定义
没有经验的学习者可以一次学会 的学问、知识或反应；不需要反 馈或纠错；可以在一起活动中学
会；很少有或者没有歧义
正
它是朴素和牢固的；它与年龄、文 化、智商、身世和背景无关；它为 精通和 背景知识提供准备；它为未 来所有学习提供基础；大多与维持
生存有关。
例子
记住重要历史年代等； 学习一组词汇及定义； 记住人名、路线等。
同义词
条件反射；无歧义；单步学习； 简短的，片面的，机械的，联想 学习，大块掌握的，孤立的，必
要的，微步的。
简单 学习
反
它是表层知识；它是没有经验 的学习者或年幼的孩子会接受 的类型；它缺乏思维的复杂性 ；学习可能是费力的；它是不
终极学习目标：你为学生设定的目标是什 么？由衷的热爱学习，是深度学习的激活 源；深度学习，让人更热爱学习。
热爱学习=积极情感。可辨认出对学习的热 爱（看似……听似……感觉似……）。
揭幕：探索深度学习路线
学习是通过学习或亲身经历而获取知识、 技艺、态度、心理概念或价值观的过程， 还是促成脑记忆的可测变化的训练过程。
参与深度思考后，大脑可能会疲乏或兴奋。
专门知识的最主要特点是深度学习所必需 的连通性。
揭幕：探索深度学习路线
定义
新内容或技能的获得必须经过一 步以上的学习和多水平的分析或 加工，以便学生能以改变思想、 控制力或行为的方式来应用这些
内容或技能。
正
一生中带给我们最多满足的许多东 西来自于复杂知识和技能背景；当 深度思维首次发生时大脑可能较为 活跃；一般而言，会理解、保持、
们做事。 有成效的教师给他们的学生赋予责任，并适时将学生当作
其他观点的影响。
教育背景中的必要条件
时间、注意力、背景知识、详细而精 确的加工程序。与主要发生局部学习的 简单学习相比，大脑活动将更趋于发散
性。
揭幕：探索深度学习路线
DELC步骤：
1.设计标准与课程； 2.预评估； 3.营造积极的学习文化； 4.预备与激活选项知识； 5.获取新知识； 6.深度加工知识； 7.评价学生的学习。
绪智力结果；学习偏好；兴趣调查结果。 从学生知识结构了解学生：单元预考。
DECL步骤3：营造积极的学习文化
你身体中的所有细胞是处于生长模式，还 是保护模式？
生长模式：新树突正在不断产生，新突触 正在形成，新学习从而得以发生。即使你 处于睡眠状态，这种状态也会出现。
确保学生处于安全的环境、积极的生生和 师生关系，以及积极的激发的情绪状态之 中，这一模式才能出现。作为教师您需要 推动这种积极学习文化的营造。
如果你确保以依序排列的方式以及大脑视 其为有关联的、有意义的组块的方式来创 作教学单元，那么您的课程对您的学生会 是十分有意义的和连贯的。
DECL步骤2：预评估
学生经常利用现有信息去联结新的信息。 教师必须从学生所处的位置着手。 从学习风格了解学生：有视觉学习者；有
听觉学习者；有动觉/触觉学习者 从学生习惯了解学生：多元智力结果；情
安全感让大脑能为复杂理解分配资源。因为我们 的情绪和认知是相互关联的。
DECL步骤3：营造积极的学习文化
有成效的教师表示他们成功的一个关键要素是始终如一地 加强他们对学生的关爱。
关爱型教师创造一种热情、支持的课堂文化，它是关爱学 生的一个关键要素。
关爱型教师知道学生在家所处的文化环境。 关爱型教师尊重机密信息。 有成效的教师和学生“一起”做事，而不是为他们和代他
学习的重点在于理解。 深度学习路线（Deeper Learning Cycle,DELC）
揭幕：探索深度学习路线
4.关于（
），
我有哪些疑问呢？
1.关于（
），
我知道些什么呢？
深度学习
3.学习之后我会有何不同？ 我可以改变什么呢？
2.我会如何
定义（
）呢？
揭幕：探索深度学习路线
文本记录符号的自定义集（我的疑问；佳 句；对我而言有意义；我同意的；我不同 意的；我以前经历过；小帖子。）
应用得更好。
例子
阅读、多学科性思维、 设计解决方案来解答问 题；创造目标和策略去 实现那些目标，如何谈 判，如何建造某物。
同义词
高水平思维，综合加工，多层 抽象思维，分散思维，创造性 思维，批判性思维，大部分的 多步习惯，以及一些程序性记
忆。
深度 学习
反ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
它可能需要基本的背景知识， 它是耗时的，而且为了掌握它 要投入大量的精力和决心；过程 和最后结果经常受批判性评论或
准备深度学习
形成基础（创建大纲；创建网络图；预测 可能；）
生成联结（相关生活信息或已学信息；怎 样向别人说明或教授；未来有什么用？）
综合所有（用很少的字概括；改变了什 么？）
DECL步骤1：设计标准与课程
教授易于神经网络联结的相关信息是有意 义的。
本单元结束，学生必须要了解什么？会做 什么？理解哪些术语或概念？会回答什么 的问题？