指向深度学习的教学改进让学习真实发生
深度学习：让数学学习在课堂真实发生
深度学习：让数学学习在课堂真实发生深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它的目标是通过多层次的非线性模型来学习数据的表示和特征，从而实现高性能的模式识别和预测。
在传统的教学中，数学学习往往是以纸质教科书和传统的课堂讲解为主。
学生在讲解过程中被动接受知识，只能以书本中的例题为依据，缺乏实际应用和实践的机会。
而深度学习的出现，为数学学习带来了新的可能性。
深度学习可以通过模拟真实场景，让数学学习在课堂真实发生。
通过使用计算机仿真软件，学生可以将抽象的数学概念应用到实际问题中。
在学习函数的图像与性质时，学生可以通过调整函数的参数，观察图像的变化，并且探索函数在不同区间的增减性、奇偶性、周期性等特性。
这样一来，数学学习不再是一种抽象的、纸上的概念，而是可以在计算机上真实地模拟和观察的实践活动。
深度学习还可以通过人工智能的辅助，提供个性化和自适应的学习体验。
传统的课堂教学中，老师只能面对整个班级的学生，无法针对每个学生的个体差异进行针对性的教学。
而深度学习可以根据学生的学习情况和需求，智能地调整学习计划和内容。
为了提高学生对数学公式的记忆和理解，可以通过深度学习算法生成可视化的图像或动画，使学生更容易理解和掌握。
深度学习还能够根据学生的学习进度提供个性化的练习题和补充材料，帮助学生更好地巩固知识。
深度学习还可以通过大数据的分析，挖掘数学学习的潜在规律和优化策略。
在传统的教学中，教师对学生的学习情况往往只能依赖于主观判断和经验，难以准确评估和预测学生的学习进度和困难点。
而深度学习可以通过分析大量的学习数据，提取出学生学习的模式、困难点和常见错误，从而为教师提供更准确的教学反馈和指导。
深度学习还可以通过跟踪学生的学习轨迹，根据学生的学习情况智能调整教学策略和内容，提供个性化的学习指导，帮助学生更好地取得学习成果。
深度学习的出现为数学学习带来了全新的可能性。
通过模拟真实场景、提供个性化学习体验以及挖掘学习规律和优化策略，深度学习让数学学习在课堂真实地发生，提高了学生的学习效果和学习动力。
让深度学习在数学课堂中真正发生
让深度学习在数学课堂中真正发生深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用大量的数据和复杂的算法来模拟人类大脑的学习过程，实现对复杂问题的自动化解决。
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巨大的成功，但在数学教育领域的应用却相对较少。
本文将探讨如何让深度学习在数学课堂中真正发生，提高学生的学习效果。
深度学习可以帮助学生更好地理解数学概念。
传统的数学教学主要依靠教师的讲解和学生的记忆，学生往往很难真正理解抽象的数学概念。
而利用深度学习技术，可以通过构建虚拟实验环境来展现数学概念，让学生能够直观地看到数学概念在实际环境中的运作过程，从而更深入地理解数学概念。
利用深度学习技术可以构建一个虚拟的三维坐标系环境，通过对数学函数的可视化展示，让学生能够直观地看到不同函数图像之间的关系，帮助他们更好地理解函数的性质和变化规律。
深度学习可以帮助学生更好地解决数学问题。
传统的数学教学往往侧重于教授解题的方法和技巧，忽视了学生对数学问题的深入思考和理解。
而利用深度学习技术，可以构建智能化的数学辅助系统，通过对大量数学问题的数据分析和学习，为学生提供个性化的解题指导和策略推荐。
这样一方面可以帮助学生更快地解决数学问题，另一方面也可以激发学生对数学问题的兴趣，培养他们的解决问题的能力和思维方式。
深度学习可以帮助学生更好地进行数学建模和实验。
数学建模是数学教育中的一个重要环节，通过数学模型对实际问题进行描述和分析，从而得出对问题的定量预测和控制。
利用深度学习技术，可以构建虚拟的实验环境，通过对实际问题数据的分析和学习，为学生提供更加真实的数学建模和实验环境。
通过这样的方式，学生可以更好地理解数学模型的建立过程和应用方法，提高他们的实际问题解决能力和创新能力。
深度学习可以帮助教师更好地进行教学辅助和评价。
传统的数学教学往往依赖教师的经验和能力，学生的学习效果很大程度上取决于教师的教学方法和态度。
而利用深度学习技术，可以构建智能化的教学辅助系统，通过对学生学习情况和行为数据的分析和学习，为教师提供个性化的教学辅助和学生评价。
让深度学习在数学课堂中真正发生
让深度学习在数学课堂中真正发生深度学习是人工智能领域重要的技术之一，它能够通过多层次的神经网络结构，自动学习和提取数据的特征，用于解决各种复杂的问题。
在数学课堂中，深度学习可以发挥重要的作用，帮助学生更好地理解和应用数学知识。
深度学习可以帮助学生更好地理解数学概念。
传统的数学教学往往局限于纸上的计算和推导，对于抽象概念的理解和运用有一定的局限性。
而深度学习可以通过图像、声音等形式呈现数学概念，使学生能够更直观地感知和理解。
通过构建神经网络模型，可以将复杂的数学函数可视化，展示出函数的图像特征，让学生更好地理解函数的性质和变化规律。
深度学习可以帮助学生提高数学问题的解决能力。
数学问题通常存在多种解题方法，但严谨的证明过程和复杂的计算过程往往让学生感到困惑。
深度学习可以通过训练神经网络模型，帮助学生分析和解决数学问题。
可以通过构建一种深度学习模型，让模型自动学习和推导几何定理的证明过程，从而帮助学生更好地理解和运用几何知识。
深度学习还可以帮助学生进行数学模型的建立和优化。
在现实生活中，很多问题可以用数学模型进行描述和解决，但是模型的建立和优化过程往往困难且耗时。
深度学习可以通过学习和分析大量的数据，帮助学生构建和优化数学模型。
在解决运输网络设计问题时，可以通过深度学习模型对历史运输数据进行学习和分析，从而得到更优的网络拓扑结构和流量分配策略。
深度学习技术还可以结合虚拟现实或增强现实技术，创造更具有互动性和趣味性的数学学习环境。
学生可以通过虚拟环境或增强现实设备，与数学概念进行互动，并在真实环境中进行实时的数学模拟和实验。
这种互动性和趣味性的学习方式，可以激发学生的兴趣，增加对数学的主动参与和探索，从而提高学习效果。
要让深度学习真正发生在数学课堂中，仍然存在一些挑战和困难。
深度学习技术本身比较复杂，需要学生具备一定的编程和数据处理能力。
在教学过程中，需要教师对深度学习进行适当的引导和讲解，帮助学生理解和应用深度学习技术。
指向深度学习的教学实践改进
指向深度学习的教学实践改进
随着人工智能技术的发展，深度学习作为其中的重要分支受到了广泛关注。
在教学实
践中，如何更好地引导学生进行深度学习的学习和应用成为一个重要问题。
本文将从教学
内容、教学方法和教学评价三个方面探讨指向深度学习的教学实践的改进。
教学内容是指向深度学习的教学实践改进的核心。
传统的机器学习方法主要侧重于特
征工程和模型选择，而深度学习则更注重模型的设计和优化。
在教学内容中需要更加关注
深度学习模型的原理和应用。
可以通过增加相关的理论知识，介绍深度学习的基本概念、
模型结构和算法原理，帮助学生理解深度学习的基本原理，并能够独立地设计和实现深度
学习模型。
教学评价是指向深度学习的教学实践改进的重要组成部分。
在传统的机器学习教学中，主要通过考试和作业来评价学生的学习情况。
深度学习的学习和应用更加注重实际的问题
解决能力和创新能力。
可以在教学评价中引入项目实践和综合评价的方法。
通过给学生提
供问题解决的实际场景和数据集，要求学生独立设计并实现深度学习模型，并在评价中综
合考察学生的理论知识、实践能力和创新能力，以更全面地评估学生的学习效果和能力。
指向深度学习的教学实践改进需要从教学内容、教学方法和教学评价三个方面进行改进。
通过增加相关的理论知识，引导学生进行实践教学和综合评价，可以更好地培养学生
的深度学习能力和创新能力，从而提高教学效果和学生的学习体验。
深度学习：让数学学习在课堂真实发生
深度学习：让数学学习在课堂真实发生深度学习是一种人工智能技术，它模拟人脑神经网络的工作方式，通过多层神经元的计算和学习，实现对数据的分类、识别和预测等任务。
在数学学习方面，深度学习可以改变传统的一些教学模式，让数学学习真实发生在课堂上。
传统的数学教学往往是老师讲解、学生听讲、做题、考试的模式，学生们需要从书本或课件中学习数学知识和方法，然后应用到做题中。
这种教学方式存在着一定的问题，首先是知识的理解和应用难度较大，很多数学知识不是那么容易理解和应用的；其次是缺乏趣味性和互动性，让学生们很难对数学产生浓厚的兴趣；再者是很难针对不同学生的差异化需求进行个性化教学。
而深度学习可以通过多层神经元的计算来模拟人脑处理信息的过程，从而实现对输入数据的分类、识别和预测。
应用到数学教学中，深度学习可以通过推导、证明和应用等多种方式来帮助学生理解和应用数学知识和方法。
例如，对于一道数学问题，可以通过梯度下降算法来求解最优解，让学生在实践中体验深度学习的计算过程。
此外，深度学习还可以通过互动性和趣味性来提高学生的兴趣和参与度，例如通过游戏、竞赛等方式来让学生们感受数学的魅力。
另外，深度学习还可以帮助教师进行个性化教学。
针对不同学生的差异化需求，深度学习可以通过数据分析和模型训练来实现个性化推荐和评估。
例如，通过对学生的学习行为和表现进行分析，可以推荐适合其学习的数学知识和方法；通过对学生的答题情况和成绩进行评估，可以对其进行量身定制的学习计划和指导。
总之，深度学习可以让数学学习在课堂真实发生，通过模拟人脑神经网络的工作方式，帮助学生理解和应用数学知识和方法，提高学生的兴趣和参与度，实现个性化教学，让每个学生都能够在数学学习中得到最大程度的发展和成长。
深度学习如何才能真实发生
深度学习如何才能真实发生核心素养时代，深度学习成为深化课程改革的新趋势。
深度学习又称深层次学习，是指学习者以高级思维的发展和实际问题的解决为目标，以整合的知识为内容，积极主动、批判性地学习新的知识和思想，并将它们融入原有的认知结构中，且能将已有的知识迁移到新的情境中的一种学习。
课堂教学中，深度学习如何才能真实发生？我认为，必须准确把握以下四个关键要素：一是优质问题。
学成于思，思源于疑。
真正有效的学习是基于问题解决的整体性学习，而不是基于知识为中心的碎片化学习。
从知识为中心的碎片化学习转向问题解决的整体性学习是核心素养时代深度学习的体现，更是实现核心素养教学转化的必然选择。
这种基于问题解决的深度学习突出四类问题探究：记忆性问题，以培养学生的识记与理解能力；聚合性问题，以培养学生的理解与分析能力；评价性问题，以培养学生的分析判断能力；发散性问题，以培养学生的应用与创造能力。
源于学生认知障碍点、思维冲突点、情感体验点和智慧生成点的深度学习有利于激活学生的学习内生力，实现知识架构、思维碰撞、能力达成和精神锻造的统一，真正让课堂流淌生命的律动。
二是课程整合。
核心素养时代，跨学科学习成为深化课程改革的新趋势。
要落实跨学科学习就必须回归生活，整合课程资源，实现教学内容的最优化。
基于核心素养的课程整合，既要加强学科内的整合，重建文本结构，引导学生与文本深度对话，还要加强学科与生活的整合，强调教学与生活的融通，引导学生利用已有的生活经历去感受体验，建构新知，更要加强学科间的课程整合，强化学科间的渗透，丰富教学内容，增强教学效果。
有位教师执教高尔基的散文诗《海燕》，设计了一个“画一画”活动：让学生用简笔画画出读到的海燕形象，并要求画出背景。
很快，学生画出了一幅幅暴风雨下的海燕飞翔图，并绘上了海浪、狂风暴雨、乌云闪电等背景，将暴风雨下海燕搏击海浪的情景展现得淋漓尽致、栩栩如生。
简笔画方式让学生整体把握了文本，实现了语文与美术的有效融合，有利于学生创造性地表达自己独特的阅读体验和阅读感知，寓深刻于平实，化抽象为具体，给人以强烈的视觉感染和思维张力。
以学为本,让深度学习真实发生
以学为本，让深度学习真实发生深度学习是一种按照类似于人脑的工作方式来实现机器学习的技术。
与传统算法不同的是，深度学习可以自主地在数据中学习知识，并且呈现出很强的鲁棒性和泛化能力。
从这个意义上来说，深度学习能够从大量的无序数据中发现潜在的规律，并且将其应用到未来的数据分析和决策中。
然而，深度学习还有很多面临的难题和挑战，尤其是在中文环境下。
首先，中文在语义上非常复杂，不同的词汇之间相互交织，会出现很多歧义现象。
这就要求算法在进行词汇处理和文本理解时需要考虑到语境和上下文的关系。
其次，在深度学习的应用中，算法需要处理的数据非常庞大，这就要求硬件设备有更高的处理能力和存储能力。
此外，深度学习还面临着一系列的安全和隐私问题，比如数据泄露、模型被篡改等。
这些问题都需要得到解决，才能真正让深度学习在实际应用中发挥出其最大的潜力。
因此，如何让深度学习真实发生？笔者认为，以下几点是非常关键的。
首先，必须以学为本。
深度学习需要有强大的算法支撑，因此，我们需要投入更多的精力来研究和开发算法。
这包括对数据的预处理、建模、训练和优化等环节，都需要深入地探究和改进。
同时，在中文环境下，我们也需要以中文语言处理为重点，探索出更加符合中文特点的深度学习算法。
其次，需要建立更加完善的技术支撑体系。
深度学习需要依赖于计算机硬件、软件和网络等基础设施。
因此，我们需要投入更多的资源来研发更加高效、稳定和智能化的硬件设备、软件工具和云计算平台。
同时，还需要加强网络安全领域的技术研究，解决数据保护和隐私保护等关键问题。
另外，在实际应用中，深度学习应该与其他技术手段相结合。
比如，我们可以使用深度学习来提取数据中的有用信息，然后再利用数据挖掘、统计分析、机器学习等技术对数据进行进一步的分析和挖掘。
这样能够充分发挥各种技术的优势，提高分析的准确性和效率。
总之，让深度学习真实发生需要我们从多个方面进行协同努力。
只有持续地投入精力、研发强大的算法、建立完善的技术支撑体系、与其他技术手段相结合并且坚持创新和开放共享的理念，才能促使深度学习真正地发挥出其巨大的潜力，推动人工智能的发展。
以学为本,让深度学习真实发生
以学为本，让深度学习真实发生以学为本意味着我们应该注重学习方法和策略的探索和改进。
深度学习的理论基础相对复杂，技术手段也在不断改进，因此我们需要不断学习新的知识和技能，不断了解最新的研究成果和应用案例。
对于初学者来说，建立扎实的数学基础是必不可少的，还需要了解机器学习和神经网络的基本原理和算法。
对于已有一定基础的学习者来说，可以深入研究深度学习的前沿技术和应用，如卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等。
我们还需要学会如何使用开放源代码的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch等，以提高深度学习的开发效率。
以学为本还需要注重实践和项目经验的积累。
深度学习是一种实践性很强的学科，仅仅掌握理论知识是远远不够的。
通过参与实际项目和竞赛，我们可以了解实际应用中的问题和挑战，并通过实践来提高解决问题的能力。
实践也能够帮助我们加深对深度学习算法和技术的理解，更好地掌握其实际应用的要点和技巧。
我们应该积极参与开源项目、实习或者自主研发项目等，将所学的理论知识运用到实际问题中去。
以学为本还需要培养良好的学习习惯和态度。
深度学习是一项需要持久耐心和不断探索的学科，因此我们需要保持积极的学习态度，勇于面对学习中的困难和挑战，并乐于接受反馈和批评。
我们也需要建立起科学合理的学习计划和时间管理，合理安排学习和实践的时间，避免浪费时间和资源盲目追求捷径。
只有通过持续的努力和不断的积累，才能在深度学习领域取得更好的成果。
以学为本是让深度学习真实发生的重要理念。
只有注重学习方法和策略的探索和改进，注重实践和项目经验的积累，培养良好的学习习惯和态度，以及注重交流和合作，我们才能不断提高自己的学习能力和实践能力，更好地推动深度学习的发展，让其真正发生并创造更大的价值。
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指向“深度学习”的教学改进：让学习真实发生”深度学习〃旨在让学生真正成为学习的主人，它以培育学生核心素养作为教学目标追求，对学科知识进行深度加工，促进教与学方式的根本性转变。
在项目实施中，要做好区域顶层设计和推进机制构建，让教师在活动参与中获得专业成长，让教研为改革提供最强有力的专业支撑。
01“深度学习”的基本主张是什么？提起“深度学习"，很容易让人联想到人工智能领域的“深度学习"。
但是，本文所提“深度学习”是指学校教育领域内教师如何让学生在教学过程中实现有 "深度”的学习，与人工智能背景下机器的“深度学习”在场景、对象、学习方式与深度及其背后的寓意方面均有不同。
一、“深度学习”的基本内涵我们所谓的“深度学习"，是指在教学中学生积极参与、全身心投入、获得健康发展的、有意义的学习过程。
在此过程中，学生在素养导向学习目标的引领下，聚焦引领性学习主题，展开有挑战性的学习任务与活动，掌握学科基础知识与基本方法，体会学科基本思想，建构知识结构，理解并评判学习内容与过程，能够综合运用知识和方法创造性地解决问题，形成积极的内在学习动机、高级的社会性情感和正确的价值观，成为既有扎实学识基础、又有独立思考能力，善于合作、有社会责任感、具备创新精神和实践能力、能够创造美好未来的社会实践的主人。
所以，“深度学习”强调引导学生主动参与学习活动，亲身经历知识发现、发生、发展的过程，形成丰富的内心体验；强调着眼于学科的基本思想和方法，向学生提供具有典型意义的例证和学习材料；强调对教学内容的结构化，帮助学生全面把握知识的内在联系；强调为学生创设适当的具有真实情境的活动，提供解决真实问题的机会，促进知识的实践转化和综合应用；强调正确的价值立场与价值判断，关注教学的价值取向，引导学生理解、反思所学习的内容与过程，进而形成积极的社会性情感、态度与责任感。
二、“深度学习”的项目定位静态而言，教学是由教师、学生和课程（也有人把“课程"理解为“知识”）等核心要素联结起来的一个系统。
当我们静态描述教学系统时，教师、学生、课程三者的关系是相对稳定的，而在实际教学活动中，三者关系又是动态变化且较为复杂的。
古今中外的教学之法都是在研究调整教师、学生、课程三个教学核心要素之间的关系。
其中，教师具有很强的主动权和主导性，教师看待学生和处理课程的基本立场、观念和方法决定着教学活动的走向和基本形态。
教师只有把握好学生的年龄特点和认知规律、课程的本质属性和特点以及学生在学习相应课程时的一般规律，才能在教学活动中协调好三者关系。
我国民国时期的教育家萧承慎认为，"最优良之教法是教师审度自己之才识、学生之个性、教材之性质，而取其在此三方面皆能产生最大之效率者。
在实施上，绝无单独存在之最优良的方法。
”教师只有学会理解并科学把握学生的认知特点和学科的本质特征，学会正确处理教师、学生和课程三者的关系，才能按照个人风格更好地进行教学设计和组织实施，进而形成独到的教学之法。
好的教学之法既应重视学生的主体地位，又要强调教师的主导作用。
所以，“深度学习”项目既从学生立场出发，直指学生有深度、有意义的学习，又从教师角度切入，引导教师在对教学做系统思考和相应研究的基础上进行教学设计，形成有个性的教学活动方案，并在实践中不断改进，最终促进学生“深度学习”的发生。
所以，“深度学习”项目不主张为教师提供一个现成的、固定的教学之法或教学模式，而是定位于让教师掌握思考教学问题的基本思想方法，搭建探索教学的“脚手架”，使其学会理解教学、反思教学中存在的问题，尝试通过自己或与伙伴合作，运用现有的或新进的知识积累研究解决教学中的核心问题，并通过不断改进达成教学的更优状态。
三、“深度学习”的实践模型当然，“深度学习”作为教学改进项目，不能仅停留在理念的标示和理论阐释上，还需有实践模型来支撑教师加深对教学系统、教学过程的认知和理解，给予教师如何从确定目标、选择内容、设计活动、预设评价等方面进行教学设计和实施的基本原则和方法，为教师提供真正意义上的“教学支架"。
所以，在以单元学习整体落实核心素养培育的主张下，“深度学习”教学改进项目综合组于2014 年先行构建了“深度学习”的实践模型 1.0（见图1），通过单元学习把教学设计过程中必须考虑进去的教学目标（学习目标）、教学内容（学习主题）、教学活动（学习活动）、教学评价（评价持续性）等相关要素进行系统性整合，强调目近期，在多年研究和大范围教学实验的基础上，教学实践模型 1.0已升级为教学实践模型2.0（见图2）。
在此过程中，项目组一方面继续坚持“单元学习" 主张，鼓励教师进行“单元教学”设计与实施；另一方面进一步凸显"学习目标” 的素养导向、"学习主题”的引领性、”学习任务/活动"的挑战性以及"学习评价”的持续性，强调以大概念为引领对教学内容进一步结构化，按照学习进阶把教学活动系列化、情境化并使其具有挑战性，让学习评价伴随教学全过程，营造开放性的学习环境。
当然，作为教学改进项目，需要重视引导教师善于通过教学反思、诊断进行经常性的教学改进，不断优化教学设计和教学过程，进而实现学生的“深度学习”，提升教学效益。
02第一，让学生成为学习的主人。
教学缺少儿童立场和学生视角，是我国教育实践中很值得重视的问题。
“深度学习"致力于激发学生内在的学习动机，通过教师设计的引领性学习主题、挑战性学习任务/活动以及持续性的学习评价，吸引学生主动地、全身心地投入学习活动之中，感受学习的乐趣，体会学习的价值和意义，不断生成成就感和效能感，进而达到为理想和热爱而学习的境界。
当学生能够主动学习，愿意接受并努力完成挑战性学习任务时，就从学习的“奴隶”转变为学习的主人，这时候的学习是自发的、无所谓“负担”状态的学习。
当然，“深度学习”作为一个教学改进项目，教师在其中的主导地位是不容置疑的。
"以学为主”强调的是教师在教学立场上更加重视、尊重学生的学习特点和基本规律，教学内容应从脱离学生的生活经验转向回归社会生活，教学方式应从单向灌输转向师生双边互动、共同探究，教学应从无"趣"到有"趣"，在此过程中使学生从被动变主动，真正回归"学习主体"角色，进而学会理解世界、解决问题、学以致用。
第二，以核心素养作为教学目标追求。
新中国成立以来，我国基础教育课程目标经历了从“双基”"三维目标"到“学科核心素养”的发展过程。
应该说，“每一次都是飞跃，都带来课程体系结构、课程内容、教学过程乃至考试评价的必然变化。
这是课程目标变化所引发的‘牵一发而动全身’的结果。
“同时我们也注意到，课程目标的不断进步与发展并没有带来教学目标和学生学习目标的根本性调整。
可以说，很多课堂的教学目标仍然停留在“双基”上，甚至还放弃了“技能”，直接窄化为"知识的掌握”，而能力培养、品格和价值观念被严重忽视，学生的学习自然是浅显、缺乏深刻性的。
“深度学习”项目致力于引导教师把教学目标定位在国家各学科课程标准所确定的"学科素养目标”上，借助知识载体，通过设计"引领性学习主题"和“挑战性学习任务 /活动”，让学生超越单纯的知识掌握，实现理解学科本质和独特思想方法，形成正确的价值观念以及必备品格和关键能力的学习目标。
第三，对学科知识进行深度加工。
已往的教学中，教学内容仅指向学科知识甚至是碎片化的学科知识，学生在教师带领下陷入"知识的海洋”难以自拔。
所以，教师教得苦、学生学得累、学习负担重成为多年来教育领域最牵动人心的“顽瘴痼疾"。
“深度学习”项目立足于引导教师站在学科体系之上，选择本学科最为核心的知识内容，削枝强干并进行结构化处理。
在结构化过程中，既可以是把单一知识点转化为结构性知识，也可以是对学科核心知识与现实社会和科技最新发展成果的结构化，还可以是学科核心知识与学生经验的结构化，在此基础上确定”引领性学习主题”，师生共同对学科核心知识进行有深度、有宽度的加工，对学科核心知识的价值和意义有更深刻的理解，进而全面深入地体验学科本质，充分领悟学科的功能作用。
第四，促进教与学方式的根本性转变。
就教学设计而言，各要素之间有着内在的统一性和必然联系，不同的教学目标指向必然对教学内容的组织和教学方式的选择有直接影响。
随着教学目标转向核心素养和教学内容核心性和结构化特点的凸显，教的方式和学的方式应该做出适应性调整，进而达到教学各要素间内在关联性的统一。
“深度学习”项目寄希望于教师在"素养导向的学习目标”导引下，把教学内容转化为"引领性的学习主题”，设计以真实情境作依托、以实际问题分析和解决为目的的"挑战性学习任务/活动”，组织学生主动参与到学习活动之中，使学生从单纯的、封闭式的、缺乏挑战性的活动，走向复杂的、开放的、探索性的学习任务的完成，从个体学习走向师生、生生共同学习和合作交流，从简单记忆走向深度思考、学以致用，进而实现教与学方式的根本性转变。
03“深度学习”项目实施有哪些基本要领？“深度学习”作为一个专业性很强的教学改革项目，有一定的实施难度。
对于区域教研团队和学校教师团队的专业素养、改革精神、教研文化以及组织能力均有较高要求。
结合实践笔者认为，项目实施中做好以下工作尤为重要。
一、要做好区域顶层设计和推进机制构在区域范围内实施“深度学习”项目，需提前做好顶层设计和规划，建立有效的推进机制，营造教学改革的整体氛围，这是很多区域推进实验的基本经验。
例如：作为“深度学习”项目首个示范区的北京海淀区，以及作为16个项目实验区之一的广东广州市南沙区，其教学改革之所以取得突破性进展，均得益于他们在坚定教学改革信念的同时，在顶层设计和组织推进上下足功夫。
概括而言，其经验主要包括以下几方面。
（1）研判改革条件。
相关人员要研判本区域教学改革的基础，明晰有利条件和不利因素，明确项目实施的目标和任务，预判可能遇到的困难和问题并预设解决方案或策略。
（2）培植改革“种子”。
设立一定数量的实验学校或实验基地，培养"种子学校"和"种子教师"，同时建立实验学校和实验教师梯队，形成传帮带机制和改革团队。
（3）持续培训研修。
要有计划、持续性地组织系统培训和研修，进行常态化教研。
定期组织实验学校开展项目推进经验和成果交流，引导学校取长补短。
（4）不让改革者“孤独”。
组建专家指导队伍定期对实验学校进行过程性指导，解决教师教学改进实验中遇到的困难和问题；指导实验学校的教师积累优秀教学案例，发挥其在教学改进中的示范性和引领性作用。