【主题教研】深度学习的特征及其意义_3
教研活动深度学习(3篇)
第1篇摘要：随着教育改革的不断深入，教师的专业成长成为提升教育教学质量的关键。
本文以教研活动为切入点，探讨深度学习在教师专业成长中的应用，分析其重要性和实施策略，旨在为教师提供一种新的专业成长路径。
一、引言在新时代背景下，我国教育改革不断深化，对教师的专业素养提出了更高的要求。
教研活动作为教师专业成长的重要途径，其深度学习成为教师提升教育教学能力的关键。
本文将从以下几个方面展开论述：深度学习的内涵与特征、深度学习在教师专业成长中的重要性、深度学习的实施策略。
二、深度学习的内涵与特征1. 深度学习的内涵深度学习（Deeper Learning）是一种以学生为中心、注重知识建构和思维发展、强调学生自主探究的学习方式。
它要求学生在学习过程中，不仅掌握知识，还要学会运用知识解决问题，形成良好的学习习惯和品质。
2. 深度学习的特征（1）以学生为中心：深度学习强调学生的主体地位，关注学生的个性化需求，激发学生的学习兴趣和潜能。
（2）注重知识建构：深度学习强调知识的整合、拓展和迁移，使学生在掌握知识的基础上，形成自己的知识体系。
（3）思维发展：深度学习注重培养学生的批判性思维、创造性思维和逻辑思维，提高学生的思维品质。
（4）自主探究：深度学习鼓励学生主动探究、合作学习，培养学生的自主学习能力。
三、深度学习在教师专业成长中的重要性1. 提升教师教育教学能力深度学习使教师更加关注学生的个体差异，了解学生的学习需求，从而调整教学策略，提高教育教学效果。
2. 促进教师专业发展深度学习有助于教师拓宽知识视野，更新教育观念，提升教育教学能力，促进教师的专业成长。
3. 增强教师团队协作能力深度学习强调教师之间的合作与交流，有助于形成良好的团队氛围，提高教师团队的整体素质。
四、深度学习的实施策略1. 营造深度学习氛围（1）建立以学生为中心的教学理念，关注学生的个性化需求。
（2）开展丰富多样的教学活动，激发学生的学习兴趣。
（3）营造合作、互助、共赢的团队氛围，促进教师之间的交流与合作。
教师深度学习的意涵，本质特征与实现路径
教师深度学习的意涵，本质特征与实现路径摘要：教师对于学生的培养是一个长远的过程，这也意味着，教师在从事教育工作的过程当中，应当能够持续不断的对相关优秀先进经验和知识内容进行学习，并且更为科学合理的与学生的具体情况相结合，促进理论知识应用实践教学。
关键词：深度学习；实现路径；教师提升引言：教师自身在深度学习的过程当中，应当能够对深度学习的概念特征进行明细，并且与实际的教学活动之间进行深入的结合，从而帮助教师能够将所学习到的知识内容真正的用到实处，推动教学改革和教学模式的转换。
一、教师深度学习的意涵教师的深度学习是一个复合型的概念，是指由一个新手教师在逐渐实践的过程当中变得更为成熟，能够驾驭更多不同情况的成熟教师。
在这一过程当中，教师自身对于相关知识和职业技能的学习，能够推动教师更加深入的对知识内容进行转化和应用，并且在这个过程当中，教师自身的主动性相对较强，和以往在校期间所学习的环节存在着一定的出入。
传统的教学模式或是教师自身在校期间进行学习的过程当中，更加趋向于被动的学习，而教师的深度学习，则需要教师自身能够主动投入到学习的环节当中来。
将自身的思想状况和学习心态能够及时的进行调整，推动教师能够更为高阶的将先前所学习到的知识和经验之间进行深度的融合，帮助教师能够更好的在课堂教学的过程当中转变学习心态和教学思路，使得教师自身的职业技能也能够得到相应的加强和推动提升。
教师的深度学习是指教师自身能够在学习的过程当中更为深远，更为深入的对相关知识内容进行探究性的学习。
教师在符合学习知识深度体验理解迁移与转化的基础之上，推动教师能够在开展教学活动的过程当中，将这一方面的知识内容能够与实际的教学活动进行联系，从而帮助学生也能够在课堂当中对相关知识内容进行学习。
教师的深度学习，在某种程度上，也只带了教师自身职业技能的加强和学习，不论是对相关的教学经验进行学习，还是对专业知识内容进行学习，都是深度学习的过程，其目的和宗旨是为了能够推动学生在课堂教学的过程当中得到更好的提升和成长。
深度学习及其意义
深度学习及其意义深度学习及其意义深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它模拟了人脑神经元之间的相互连接和信息传递过程。
随着计算机性能的提升和数据的大规模产生，深度学习取得了巨大的发展，成为人工智能领域的重要分支之一。
本文将从深度学习的基本原理、技术应用和意义三个方面来探讨深度学习及其意义。
深度学习的基本原理是建立多层次的神经网络模型，通过多次迭代训练和调整权重来实现对数据的分类和预测。
神经网络的每一层都由多个神经元组成，每个神经元都包含一个激活函数和一组连接权重。
数据经过输入层传递到隐藏层，再经过多次传递到输出层，通过不断调整权重来减小预测误差。
深层次的网络模型可以更好地捕捉数据的抽象特征，提高了模型的准确性和泛化能力。
深度学习在各个领域的应用越来越广泛。
在计算机视觉领域，深度学习已经取得了重大突破，实现了图像分类、目标检测和图像生成等多个任务。
通过大规模的图像数据和深层次的网络模型，深度学习可以自动学习到图像中的特征和模式，提取出高级的语义信息。
在自然语言处理方面，深度学习可以通过递归神经网络和长短时记忆网络等模型来实现文本分类、机器翻译和情感分析等任务。
通过训练大规模的语料库和深度网络模型，深度学习可以更好地理解和生成自然语言。
此外，深度学习还在语音识别、推荐系统和金融预测等领域也取得了显著的进展。
深度学习的意义不仅仅在于提高了算法的准确性和性能，更重要的是它对于人工智能技术的发展和社会进步具有深远的意义。
首先，深度学习的出现使得机器学习从浅层次的特征学习向深层次的抽象特征学习迈进。
传统的机器学习方法往往需要手工设计特征和选择模型，而深度学习可以自动学习到高级的语义特征，减少了人工干预的需要，提高了算法的效率和鲁棒性。
其次，深度学习的成功表明，通过模拟人脑的神经网络的架构和学习方式，可以实现人工智能的目标。
深度学习为实现更高级的人工智能打下了重要基础，为机器实现类似于人类的认知和智能能力提供了新的思路。
探究深度学习的作用和意义
探究深度学习的作用和意义作者：黎操来源：《广东蚕业》 2018年第11期摘要深度学习是建立在理解的基础上批判性地学习知识，这种学习方式具备批判理解、知识整合、迁移应用和解决问题的特征。
深度学习能有效改善高校学生学习现状，提高学生的思想政治觉悟，提升学生的核心素养，激发学生的学习兴趣，使学生养成自主学习的好习惯。
关键词深度学习；自主学习；作用中图分类号:G424 文献标识码:C 文章编号:2095-1205(2018)11-81-021 深度学习的概述1.1 深度学习的概念深度学习是在学习的基础上进一步加深学习，也可以称为深层次学习，它是一种和机械记忆、被动学习截然相反的一种自主学习、构建知识的学习方式，深度学习能引导学生积极主动学习知识，并熟练应用知识解决学习和生活中的问题，批判性地学习新知识和新思想，将其纳入到原有知识结构中，将诸多思想有效地融合起来，实现已有知识到新情景的迁移中，作出决策，解决问题，所有问题就会迎刃而解。
1.2 深度学习的特征深度学习具备批判理解、知识整合、迁移应用和解决问题的特征。
首先，批判理解是指学生在理解知识的基础上，用批判思维学习新知识，它倡导学生自主学习，怀着批判的思想看待事物，并客观公正地评估，加深对知识的理解。
其次，知识整合是指学生在学习的过程中要重视对多渠道、多学科知识点的整合，将新旧知识融会贯通起来，纳入原有的知识结构体系中，整合成新的知识结构体系。
再次，迁移应用要求学生不能浅显地了解知识，而是要深度挖掘知识，充分理解知识，并在学习的过程中做到举一反三、触类旁通，运用所学知识解决实际问题。
最后，解决问题是让学生在深度理解知识的基础上，进一步剖析问题，将所学知识应用到新的情境中，以达到解决现实问题的目的。
2 高校课堂教学现状现阶段，高校课堂教学中仍然存在“满堂灌”式的教学模式，教学内容无法得到延伸和拓展，这就导致学生在学习的过程中被动、机械地学习知识，很多学生学习知识为了各项考试，对知识理解不深刻，没有意识到学习知识的重要性。
【主题教研】深度学习的特征及其意义_3
深度学习的特征及其意义教师个人的专业素养的提升，离不开集体的研讨、分享。
内容提要：深度学习的提出，既是对教学规律的尊重，也是对时代挑战的主动回应。
深度学习的五个特征，为理解教学活动提供了新的视角，为消解种种二元对立观念提供了理论支持。
深度学习的研究与实践，确立了学生个体经验与人类历史文化的相关性，落实了学生在教学活动中的主体地位，使学生能够在教学活动中模拟性地“参与”人类社会历史实践，形成有助于未来发展的核心素养，而教师的作用与价值也在深度学习中得以充分实现。
关键词：深度学习教学规律社会历史实践核心素养近十年来国际上最先进的教学理论其实根本不是国内疯传的“翻转课堂”等技术性的策略，而是源于人工智能和脑科学的深度学习理论。
深度学习注重学生沉浸于知识的情境和学习的情境，强调批判性思维，注重实现知识的内在价值。
理解深度学习理论对深化我国的教学改革具有重要的意义。
认真是一种态度一、深度学习概念的提出深度学习的概念，源于 30 年多来计算机科学、人工神经网络和人工智能的研究。
上世纪八九十年代，人们提出了一系列机器学习模型，应用最为广泛的包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和逻辑回归（Logistic Regression，LR），这两种模型分别可以看作包含 1 个隐藏层和没有隐藏层的浅层模型。
计算机面对较为复杂的问题解决训练时，可以利用反向传播算法计算梯度，再用梯度下降方法在参数空间中寻找最优解。
浅层模型往往具有凸代价函数，理论分析相对简单，训练方法也容易掌握，取得了很多成功的应用。
随着人工智能的发展，计算机和智能网络如何通过基于算法革新，模拟人脑抽象认知和思维，准确且高清晰度的处理声音、图像传播甚至更为复杂的数据处理和问题解决等问题，在 21 世纪来临的时候成为摆在人工智能领域的关键问题。
30 年多来，加拿大多伦多大学计算机系辛顿教授（Hinton，G.）一直从事机器学习模型、神经网络与人工智能等问题的相关研究，并在机器学习模型特别是突破浅层学习模型，实现计算机抽象认知方面取得了突破性的进展。
深度学习的意涵和五大特征
深度学习的意涵和五大特征深度学习是机器学习的一个分支，以模拟人脑神经网络系统为基础，通过建立多层次的神经网络模型，从数据中学习并提取出高层次的抽象特征和模式，来进行复杂的模式识别和决策。
深度学习具有以下五个主要特征：1.大规模的神经网络：深度学习使用具有多层次的神经网络模型，这些模型可以包含数百万个参数和隐层节点。
这些大规模的网络可以模拟人脑的神经网络，增强学习能力，提高抽象特征的提取和模式识别能力。
2. 非线性激活函数：深度学习使用非线性激活函数，如sigmoid、ReLU等，来引入非线性变换，以增加神经网络模型的表达能力。
这些非线性变换可以更好地适应真实世界中复杂的数据分布和模式。
3.深层次的特征学习：深度学习通过多层次的神经网络模型，可以逐层地学习和提取输入数据的抽象特征。
每一层网络都可以将输入数据转换为更高层次的表示，最终形成对输入数据更加丰富和有用的抽象特征表示。
4.自动学习和端到端的训练：深度学习可以通过大规模的数据和反向传播算法自动学习网络模型的参数。
通过将输入数据和期望的输出数据一起输入网络模型，可以通过逐层地调整网络参数来最小化预测结果和真实结果之间的误差。
这种端到端的训练方式可以极大地简化模型设计和调整过程。
5.强大的泛化能力：深度学习的网络模型具有较强的泛化能力，可以从有限的训练数据中学习到普适的特征和模式，从而可以对未见过的数据进行准确的分类、预测和决策。
这种泛化能力的优势使得深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了许多突破性的成果。
总结起来，深度学习的意涵是通过建立大规模的神经网络模型，利用非线性激活函数和多层次的特征学习，在大规模数据和端到端的训练下，实现从数据中学习抽象特征和模式的能力。
深度学习具有大规模网络、非线性激活函数、深层次的特征学习、自动学习和端到端训练、强大的泛化能力等五个重要特征。
这些特征使得深度学习成为机器学习的一个重要分支，取得了在各个领域的巨大成功。
深度学习——核心素养下的小学语文教学
深度学习——核心素养下的小学语文教学深度学习是当前教育领域的热门话题，也是小学语文教学中不可忽视的一部分。
深度学习作为核心素养之一，对于小学生的语文学习具有重要意义。
它不仅可以帮助学生掌握语言知识和技能，还可以培养他们的思维能力、创新意识和表达能力。
本文将从深度学习的概念、意义和实施方法等方面探讨如何将深度学习融入小学语文教学中。
一、深度学习的概念和特点深度学习是指通过多种形式的学习，让学生在认知、情感、意志和社会交往等多个方面得到全面发展的过程。
在小学语文教学中，深度学习主要体现在以下几个方面：1. 多样化的学习方式。
深度学习强调通过多种途径和方式进行学习，让学生在不同的学习环境中获得知识、技能和能力。
在语文教学中，可以通过课堂讨论、小组合作、实践活动等多种方式进行深度学习。
2. 系统化的学习内容。
深度学习注重学习内容的系统性和完整性，帮助学生建立知识体系和认知架构。
在语文教学中，可以通过传统文化教育、阅读素养培养等方式促进学生的系统性学习。
3. 鼓励创新和探究。
深度学习强调学生自主探究和创新，培养他们的批判性思维和解决问题的能力。
在语文教学中，可以通过写作、演讲、创意表达等活动激发学生的创新意识。
4. 注重情感和态度的培养。
深度学习不仅注重知识和能力的培养，还注重学生情感和态度的塑造。
在语文教学中，可以通过朗诵、情感表达等活动促进学生情感态度的培养。
将深度学习融入小学语文教学中，具有以下重要意义：1. 促进学生语言能力的全面发展。
深度学习通过多样化的学习方式和系统化的学习内容，可以帮助学生在听、说、读、写等多个方面全面提升语言能力。
三、深度学习的实施方法2. 注重学生的实践参与。
在语文教学中，可以引导学生进行实际操作和实践活动，例如写作、演讲、讲故事等，让学生通过实践参与深度学习。
3. 引导学生进行自主探究。
在语文教学中，可以引导学生进行自主阅读、自主写作、自主表达等活动，让他们通过自主探究提升语言能力和表达能力。
中学深度学习教研(3篇)
第1篇摘要：随着人工智能技术的飞速发展，深度学习作为人工智能领域的关键技术，已经在各个行业中得到了广泛应用。
在中学教育领域，深度学习的研究与教学也日益受到重视。
本文旨在探讨中学深度学习的教研现状、教学策略以及未来发展趋势，为中学教师提供参考。
一、引言深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的人工智能技术，通过大量数据进行训练，使计算机具备自主学习、自主推理的能力。
近年来，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
在中学教育领域，深度学习可以帮助学生更好地理解和掌握学科知识，培养学生的创新思维和解决问题的能力。
因此，开展中学深度学习教研具有重要的现实意义。
二、中学深度学习教研现状1. 教研内容目前，中学深度学习教研主要集中在以下几个方面：（1）深度学习基本原理：介绍深度学习的基本概念、神经网络结构、优化算法等。
（2）深度学习应用：探讨深度学习在各个学科中的应用，如数学、物理、化学、生物等。
（3）深度学习教学案例：分析优秀的教学案例，总结教学经验。
2. 教研形式（1）学术研讨：组织专家、教师进行学术研讨，分享研究成果和教学经验。
（2）教学观摩：开展教学观摩活动，促进教师之间的交流与合作。
（3）课题研究：开展课题研究，探索深度学习在中学教育中的应用。
三、中学深度学习教学策略1. 基于项目式学习的教学策略项目式学习是一种以学生为中心、以问题为导向的学习方式。
在深度学习教学中，教师可以引导学生通过项目式学习，自主探究、解决问题。
（1）创设问题情境：教师根据教学内容，创设具有挑战性的问题情境，激发学生的学习兴趣。
（2）分组合作：将学生分组，让他们在小组内讨论、交流，共同解决问题。
（3）成果展示：引导学生展示学习成果，分享学习心得。
2. 基于翻转课堂的教学策略翻转课堂是一种以学生为中心、以自主学习为主的教学模式。
在深度学习教学中，教师可以运用翻转课堂，让学生在课前自主预习，课堂上进行实践和讨论。
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深度学习的特征及其意义教师个人的专业素养的提升，离不开集体的研讨、分享。
内容提要：深度学习的提出，既是对教学规律的尊重，也是对时代挑战的主动回应。
深度学习的五个特征，为理解教学活动提供了新的视角，为消解种种二元对立观念提供了理论支持。
深度学习的研究与实践，确立了学生个体经验与人类历史文化的相关性，落实了学生在教学活动中的主体地位，使学生能够在教学活动中模拟性地“参与”人类社会历史实践，形成有助于未来发展的核心素养，而教师的作用与价值也在深度学习中得以充分实现。
关键词：深度学习教学规律社会历史实践核心素养近十年来国际上最先进的教学理论其实根本不是国内疯传的“翻转课堂”等技术性的策略，而是源于人工智能和脑科学的深度学习理论。
深度学习注重学生沉浸于知识的情境和学习的情境，强调批判性思维，注重实现知识的内在价值。
理解深度学习理论对深化我国的教学改革具有重要的意义。
认真是一种态度一、深度学习概念的提出深度学习的概念，源于 30 年多来计算机科学、人工神经网络和人工智能的研究。
上世纪八九十年代，人们提出了一系列机器学习模型，应用最为广泛的包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和逻辑回归（Logistic Regression，LR），这两种模型分别可以看作包含 1 个隐藏层和没有隐藏层的浅层模型。
计算机面对较为复杂的问题解决训练时，可以利用反向传播算法计算梯度，再用梯度下降方法在参数空间中寻找最优解。
浅层模型往往具有凸代价函数，理论分析相对简单，训练方法也容易掌握，取得了很多成功的应用。
随着人工智能的发展，计算机和智能网络如何通过基于算法革新，模拟人脑抽象认知和思维，准确且高清晰度的处理声音、图像传播甚至更为复杂的数据处理和问题解决等问题，在 21 世纪来临的时候成为摆在人工智能领域的关键问题。
30 年多来，加拿大多伦多大学计算机系辛顿教授（Hinton，G.）一直从事机器学习模型、神经网络与人工智能等问题的相关研究，并在机器学习模型特别是突破浅层学习模型，实现计算机抽象认知方面取得了突破性的进展。
2006 年，他在《Science》上发表了《利用神经网络刻画数据维度（Reducing the dimensionality of data with neural networks）》一文，探讨了应用人工神经网络刻画数据的学习模型，首先提出了深度学习（deep learning）的概念和计算机深度学习模型，掀起了深度学习在人工智能领域的新高潮。
这篇文章的两个主要观点是：第一，多隐藏层的人工神经网络具有优异的特征学习能力，学习到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化或分类。
第二，深度神经网络可以通过“逐层初始化”（Layer-wise Pre-training）来有效克服训练和优解的难度，无监督的逐层初始化方法有助于突破浅层学习模型。
基于深度置信网络 (DBN)提出非监督逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。
2012 年，辛顿又带领学生在目前最大的图像数据库 ImageNet 上，对分类问题取得了惊人的结果，将计算机处理图像数据问题时排名前五的错误率（即 Top5 错误率）由 26%大幅降低至 15%，大大提高了人工智能图像数据处理的准确性和清晰度，这是早先计算机仅仅依赖数学模型的表层学习和单层学习根本无法实现的水平。
在人工智能领域，深度学习其实是一种算法思维，其核心是对人脑思维深层次学习的模拟，通过模拟人脑的深层次抽象认知过程，实现计算机对数据的复杂运算和优化。
深度学习采用的模型是深层神经网络（Deep Neural Networks，DNN）模型，即包含多个隐藏层（Hidden Layer，也称隐含层）的神经网络（Neural Networks，NN）。
深度学习利用模型中的隐藏层，通过特征组合的方式，逐层将原始输入转化为浅层特征，中层特征，高层特征直至最终的任务目标。
深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。
深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络，多层非线性结构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务的建模能力。
训练深层模型是长期以来的难题，近年来以层次化、逐层初始化为代表的一系列方法的提出，为训练深层模型带来了希望，并在多个应用领域获得了成功。
人工智能学者们认为计算机和智能网络的这一深层的自动编码与解码过程，是一个从数据刻画、抽象认知到优选方案的深度学习的过程。
由于人脑具有深度结构，认知过程是一个复杂的脑活动过程，因而计算机和人工智能网络模拟从符号接受、符号解码、意义建立再到优化方案的学习过程也是有结构的；同时，认知过程是逐层进行、逐步抽象的，人工智能不是纯粹依赖于数学模型的产物，而是对人脑、人脑神经网络及抽象认知和思维过程进行模拟的产物。
应该说，到目前为止，深度学习是计算机和智能网络最接近人脑的智能学习方法。
近几年来，深度学习进一步尝试直接解决抽象认知的难题，并取得了突破性的进展，AlphaGo 的问世，便是明证。
2013 年 4 月，《麻省理工学院技术评论(MIT Technology Review )》杂志将深度学习列为 2013 年十大突破性技术之首。
深度学习引爆的这场革命，将人工智能带上了一个新的台阶，不仅学术意义巨大，而且实用性很强，工业界也开始了大规模的投入，一大批产品将从中获益。
20 世纪 80、 90 年代以来，随着学习科学的不断发展，深度学习的概念和思想不断在教育中得到应用。
认真是一种态度二、深度学习在教育中的兴起与发展来自脑科学、人工智能和学习科学领域的新成就，必然引起教育领域研究者的深刻反省。
计算机、人工智能尚且能够模拟人脑的深层结构和抽象认知，通过神经网络的建立开展深度学习，那人对知识的学习过程究竟应该是怎样的一个脑活动过程和学习过程？学生的学习有表层和深层等层次之分吗？从作为符号的公共知识到作为个人意义的个人知识究竟是怎样建立起来的？知识学习过程究竟是一个怎样的抽象认知过程？信息技术环境支持下深层次的学习如何实现？近十多年来，这些问题引起了许多教育研究者特别是教育技术学研究者浓厚的兴趣，深度学习、深度教学的研究日益引起人们的重视。
也正是在辛顿的“深度学习”概念明确提出后，教育学领域特别是教育技术学领域的深度学习研究日益活跃起来。
其实，早在 1956 年布鲁姆在《教育目标分类学》里关于“认知领域目标”的探讨中，对认识目标的维度划分就蕴含了深度学习的思想，即“学习有深浅层次之分”，将教学目标分为了解、理解、应用、分析、综合、评价六个由浅入深的层次。
学习者的认知水平停留在知道或领会的层次则为浅层学习，涉及的是简单提取、机械记忆符号表征或浅层了解逻辑背景等低阶思维活动，而认知水平较高的深层理解、应用、分析、综合和评价则涉及的是理性思辨、创造性思维、问题解决等相对复杂的高阶思维活动，属于深层学习。
1976 年，美国学者马顿(Marton，F.)和萨尔约(Saljo，R.)在《论学习的本质区别：结果和过程(On Qualitative Difference in Learning: Outcome and Process）》一文中明确提出了表层学习和深层学习的概念。
这被普遍认为是教育学领域首次明确提出深度学习的概念。
他们在一项关于阅读能力的实验研究中，明确探讨了阅读学习的层次问题。
通过让学生阅读文章并进行测验，发现学生在阅读的过程中运用了两种截然不同的学习策略，一种是试图记住文章的事实表达，揣测接下来的测试并记忆，即表层学习（Surface Learning）。
另一种是试图理解文章的中心思想和学术内涵，即深层学习（Deep Learning），也被译为深度学习。
深度学习的学习者追求知识的理解并且使已有的知识与特定教材的内容进行批判性互动，探寻知识的逻辑意义，使现有事实和所得出的结论建立联系。
浅层学习和深层学习在学习动机、投入程度、记忆方式、思维层次和迁移能力上有明显的差异。
深度学习是一种主动的、高投入的、理解记忆的、涉及高阶思维，并且学习结果迁移性强的学习状态和学习过程。
之后，拉姆斯登（Ramsden，1988）、英推施黛（Entwistle，1997）以及比格斯（ Biggs，1999）等人发展了浅层学习和深度学习的相关理论。
随着信息技术的发展，近十年来，国外学者对信息技术支持下的深度学习及其在各学科领域、各类教育中的应用研究日渐广泛。
2002 年以来，从技术支持高等教育的深度学习、虚拟环境中的深度学习、形成性评估对深度学习的影响、学习环境对学生进行深度学习的影响、技术支持下的深度学习设计等方面研究成果日益丰富，但绝大部分是基于教育技术学视野的研究成果。
2006 年辛顿教授关于深度学习的成果发表，进一步推动了深度学习在教育中的研究与应用。
近十年来，在中小学深度学习研究方面最有影响的当属加拿大西盟菲莎大学（Simon Fraser University）艾根（Egan, K.）教授领衔的“深度学习(Learning in depth,简称LID)”项目组所进行的研究，其成果集中体现在《深度学习：转变学校教育的一个革新案例（Learning in Depth: A Simple Innovation That Can Transform Schooling）》等著述之中。
该研究探讨了深度学习的基本原则与方法，分析了深度学习对学生成长、教师发展和学校革新的价值与路径，并在加拿大部分中小学进行实验研究，其核心成果聚焦课堂学习和教学问题，即使是关于教师教育中深度学习的研究，也聚焦于教师的学习过程和学习方式。
艾根所开展的深度学习研究项目超越了单一教育技术学视野的研究，不仅仅是关于教学设计、学习技术和学习环境开发的研究，而是基于建立新的学习观和知识观，对教学活动与学习过程作出了新的阐释。
总体上看，国内关于深度学习的研究最近十年才刚刚起步。
2005 年，我国学者黎加厚教授在《促进学生深度学习》一文中率先介绍了国外关于深度学习的研究成果，同时探讨了深度学习的本质，认为深度学习是指在理解学习的基础上，学习者能够批判性地学习新的思想和事实，并将它们融入原有的认知结构中，能够在众多思想间进行联系，并能够将已有的知识迁移到新的情境中，做出决策和解决问题的学习。
本文被认为是国内较早介绍并论及深度学习的研究成果，此后，关于深度学习的探讨，特别是基于信息技术环境下深度学习的相关研究论文逐渐增加。
2006 年 10 月，笔者在前期研究的基础上，与台湾成功大学教育研究所所长李坤崇教授联合发起“海峡两岸能力生根计划”，在海峡两岸合作开展“能力生根计划”，推进能力导向的深度教学的理论研究与实验研究，主张以价值观、知识观、学习观、过程观的重建为基础，以发展学生的学科能力为宗旨，实施深度教学，克服课堂教学改革过于注重教学程序、教学技术、教学时间的浅层次改革和表层学习的局限性，深化课堂教学改革。