深度学习
深度学习和机器学习有什么区别
深度学习和机器学习有什么区别深度学习和机器学习是当前计算机科学领域中备受关注的两个研究方向，它们都是人工智能的重要分支。
虽然两者具有一定的相似性，但深度学习和机器学习在概念、方法和应用上存在一些明显的区别。
本文将首先介绍机器学习和深度学习的定义，然后探讨它们的区别，并通过实际示例来进一步说明两者之间的不同。
一、机器学习的定义与特点机器学习是一种让计算机通过数据和经验自动学习的技术。
它依靠统计学和算法来构建模型和学习规则，通过对大量数据的学习和分析，从中发现数据之间的模式和规律，实现对未知数据的预测和决策。
机器学习的特点主要包括以下几个方面：1. 数据驱动：机器学习算法的设计和模型的构建都是基于数据的，它关注如何从数据中学习和提取有用的信息。
2. 特征工程：在机器学习中，我们需要对原始数据进行特征提取和选择，以便更好地表达和表示数据的特征。
3. 监督学习和无监督学习：机器学习可以分为监督学习和无监督学习两种方式。
在监督学习中，我们需要提供带有标签的训练数据，让机器通过学习标签来预测未知数据；而在无监督学习中，我们只提供无标签的数据，让机器自己去寻找数据之间的结构和规律。
4. 学习算法的选择：机器学习包括多种学习算法，如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
在实际应用中，我们需要根据具体问题的特点选择合适的学习算法。
二、深度学习的定义与特点深度学习是通过构建和训练深度神经网络来实现计算机从数据中学习和提取特征的一种机器学习方法。
深度学习模型通常包含多个隐含层，每一层都以前一层的输出为输入，在不断迭代的过程中，模型逐渐学习到更高层次的抽象特征。
深度学习的特点主要包括以下几个方面：1. 网络结构的自适应学习：深度学习的网络结构可以通过训练数据自适应地学习和调整，网络的层数和节点数可以根据任务自动调整。
2. 自动特征提取：深度学习通过网络的多层特征提取能力，可以自动地学习和提取数据中的特征，而不需要人工进行特征工程。
深度学习介绍 ppt课件
自编码器的建立
建立AutoEncoder的方法是：
对于m个数据的输入，有：
Code编码:使用非线性激活函数，将维输入数据映射到维隐含层（隐含节点表示特 征）
其中W是一个的权重矩阵，b是一个d'维的偏移向量 Decode解码:通过反向映射，对映射后的数据进行重建
hi
yi
SAE网络每一次训练输入都会得到映射后的 与解码后的 。通过对代价函数的最优
深层带来的好处
为什么采用层次网络
预训练与梯度消失现象
主要内容
自编码器结构
单层自动编码器网络（AutoEncoder）实质上是一个三层的反向传播神经网络。它逐 层采用无监督学习的方式，不使用标签调整权值，将输入映射到隐含层上，再经过反 变换映射到输出上，实现输入输出的近似等价。
X1 X2 X3 X4 X5 +1
RBM网络有几个参数，一个是可视层与隐含 层之间的权重矩阵，一个是可视节点的偏移 量b，一个是隐含节点的偏移量c，这几个参 数决定了RBM网络将一个m维的样本编码成 一个什么样的n维的样本。
受限玻尔兹曼机
RBM介绍
RBM训练
一般地，链接权重Wij可初始化为来自正态分布N(0,0.01)的随机数，隐 单元的偏置cj初始化为0； 对于第i个可见单元，偏置bj初始化为log[pi/(1-pi)] 。pi表示训练样本中 第i个特征处于激活状态所占的比率 学习率epsilon至关重要，大则收敛快，但是算法可能不稳定。小则 慢。为克服这一矛盾引入动量，使本次参数值修改的方向不完全由当 前样本似然函数梯度方向决定，而是上一次参数值修改方向与本次梯 度方向的结合可以避免过早的收敛到局部最优点
激活函数
y f (x)
深度学习的实验总结(共9篇)
深度学习的实验总结(共9篇)深度学习的实验总结第1篇深度学习和传统机器学习都是机器学习领域的重要分支，但它们在方法和应用上存在明显的区别与独特的优势。
以下是它们之间的主要区别：1. 特征提取与学习：- 传统机器学习：通常依赖于特征工程 (feature engineering)，这意味着专家需要人为地对数据进行提炼和清洗，选择或构造最相关的特征来训练模型。
- 深度学习：利用表示学习 (representation learning)，机器学习模型自身能够从原始数据中自动学习和提取有用的特征。
这种方法不需要手动选择特征、压缩维度或转换格式。
2. 数据依赖性：- 传统机器学习：通常需要大量的标记数据来训练模型，因为模型的性能很大程度上取决于输入的数据质量。
- 深度学习：对于深度学习，尤其是当使用无监督学习方法时，可以处理大量未标记的数据。
此外，深度网络的多层结构使其能够学习数据的多层次表示。
3. 计算资源：- 传统机器学习：通常需要的计算资源较少，因为它们的模型结构简单。
- 深度学习：由于其复杂的网络结构和大量的参数，深度学习模型通常需要更多的计算资源，如GPU加速。
4. 模型解释性：- 传统机器学习：许多传统的机器学习算法（如决策树、支持向量机等）提供相对较高的模型解释性，因为它们的决策过程往往是直观的。
- 深度学习：深度学习模型，尤其是深层神经网络，通常被视为“黑箱”，因为它们的内部工作机制很难解释。
5. 应用领域：- 传统机器学习：广泛应用于各种领域，如金融、医疗、零售等，其中特征的选择和工程是关键步骤。
- 深度学习：由于其强大的表示学习能力，尤其在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域表现出色。
深度学习的实验总结第2篇反向传播算法，全称误差反向传播（Back-propagation, BP）算法，是神经网络发展的重大突破，也是现在众多深度学习训练方法的基础。
它是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。
深度学习课件-从入门到实战
梯度下降优化器
在分类任务中常用的损失函数， 用于衡量预测结果与真实标签 之间的差异。
通过计算梯度方向，并不断更 新参数，使损失函数最小化。
学习率调整
合理调整学习率，可以加速模 型的收敛速度和提高泛化能力。
模型评估与调参
1 交叉验证
2 超参数调优
3 过拟合与欠拟合
通过将数据集分为多个 子集，交叉验证可以评 估模型的稳定性和性能。
生成对抗网络（GAN）
由生成器和判别器组成，用于 生成逼真的样本和对抗学习。
前向传播与反向传播算法
1
前向传播
将输入数据通过神经网络从前往后进
反向传播
2
行计算，得到输出结果。
根据预测结果与真实标签的误差，通
过链式法则计算每个权重和偏置的梯
度。
3
优化算法
利用反向传播的梯度信息，通过优化 算法更新网络参数，提高模型的准确 性。
训练数据准备与处理
1 数据收集
2 数据预处理
深度学习需要大量的数据，收集和整 理合适的数据集是一个重要的步骤。
3 数据增强
对数据进行清洗、归一化、特征提取 等预处理操作，以提高模型的训练效 果。
利用数据扩增、数据合成等技术增加训练数据的多样性，提升模型的泛化能力。
损失函数的选择与优化方法
交叉熵损失函数
深度学习的模型设计和 评估中，概率论和统计 学起着重要的作用。
神经网络的基本结构和常见类型
多层感知器（MLP）
卷积神经网络（CNN） 循环神经网络（RNN）
是最基本的神经网络结构，由 输入层、隐藏层和输出层组成。
适合处理图像和视觉任务，具 有局部感知和权值共享的特点。
能够处理序列数据和时序任务， 具有记忆能力和上下文理解能 力。
深度学习的模型和应用
深度学习的模型和应用深度学习是一种机器学习方法，一般包含多层神经网络，利用学习算法从输入数据中提取高级别的抽象特征，使得机器能够根据这些特征进行自主决策。
深度学习的模型和应用广泛存在于现实生活中，例如人脸识别、自然语言处理等领域。
一、深度学习模型深度学习的模型包括卷积神经网络、循环神经网络和深度信念网络等。
这些模型在不同场景下具有不同的性能表现。
1.卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中应用最广泛的模型之一。
它主要应用于图像处理和识别领域。
卷积神经网络基于卷积和池化运算，可以识别图像中的局部特征并对它们进行组合，从而得到更高级别的抽象特征。
这使得卷积神经网络可以在识别图像方面表现极具优势。
2.循环神经网络（RNN）循环神经网络主要应用于序列数据处理。
它是一种具有循环结构的神经网络，可以对一段序列的输入进行处理，并在处理过程中使用前一个时间步骤的输出作为下一个时间步骤的输入。
这种结构可以使循环神经网络具有非常强的内存能力。
它可以处理不定长的序列数据，例如语音识别、自然语言处理等领域。
3.深度信念网络（DBNN）深度信念网络通常用于无监督学习和特征学习。
它是一种多层神经网络，由多个受限玻尔兹曼机（RBM）组成。
受限玻尔兹曼机是一种概率模型，可以对数据进行建模。
使用深度信念网络可以在数据中发现高级别的抽象特征，从而提高机器学习的效率。
二、深度学习应用深度学习的应用非常广泛，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。
以下是几个深度学习在不同领域中具体应用的例子。
1.图像识别在图像识别领域，深度学习模型可以识别任意图像中的物体。
例如，在Google使用的InceptionV3深度学习模型中，机器可以识别包括动物、人类、自然风景和建筑在内的数万个物体类别。
这为图像识别的开发提供了极大的便利。
2.自然语言处理深度学习可以应用于自然语言处理领域，例如，机器翻译、语音识别和自动摘要。
例如，一种常见的深度学习模型--递归神经网络（RNNs）已被广泛用于语音生成、文本生成、机器翻译等领域。
深度学习的局限性是什么？
深度学习的局限性是什么？
1.数据依赖性：深度学习模型通常需要大量的标注数据来进行训练。
在一些特定领域，如医疗图像分析，获取足够的标注数据可能非常困难和昂贵。
此外，模型的性能很大程度上依赖于训练数据的质量和多样性。
2.可解释性和透明度：深度学习模型，特别是深层神经网络，通常被认为是“黑盒”模型，其决策过程难以理解和解释。
这一点在需要高度透明和可解释性的应用中，如金融服务和医疗诊断，可能构成严重的局限性。
3.计算资源需求高：训练深度学习模型通常需要大量的计算资源，包括高性能的GPU和大量的内存。
这不仅增加了研究和开发的成本，也限制了深度学习技术在资源受限的环境中的应用。
4.过拟合的风险：深度学习模型因其复杂性而容易发生过拟合，即模型在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上表现不佳。
虽然可以通过正则化、数据增强等技术来缓解过拟合，但这仍是一个需要注意的问题。
5.环境和场景的泛化能力：深度学习模型在特定任务上可能表现出色，但它们的泛化能力仍然是一个挑战。
模型可能难以应对实际环境中的变化，如不同的光照条件、视角变化或其他未在训练数据中覆盖的场景。
6.安全性和对抗性攻击：研究表明，深度学习模型可能对对抗性攻击特别敏感，即通过微小的、人眼难以察觉的输入变化来误导模型做出错误的决策。
这对于安全性至关重要的应用（如自动驾驶车辆）构成了潜在的风险。
7.伦理和偏见问题：深度学习模型可能会从其训练数据中学习和放大偏见，导致不公平或歧视性的决策。
因此，确保训练数据的多样性和公正性，以及开发更加公平的算法，是当前研究的重要方向。
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深度学习知识：卷积神经网络与循环神经网络的比较
深度学习知识：卷积神经网络与循环神经网络的比较深度学习（Deep Learning）是一种机器学习的方法，它旨在通过彼此之间有关的多层神经网络相互作用来解决复杂的模式识别问题。
在深度学习领域中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是两种最常用的神经网络架构。
它们分别适用于不同类型的任务，且各有优劣。
本文将对卷积神经网络和循环神经网络进行较为全面的比较。
我们将首先分别介绍这两种网络的基本原理和结构，然后从不同的角度对它们进行比较，包括适用领域、处理长期依赖性、参数共享、计算效率等方面。
1.卷积神经网络卷积神经网络是一种专门用于处理图像、语音识别、自然语言处理等高维数据的神经网络。
其核心思想是局部感知（local perception）和参数共享（parameter sharing）。
卷积层通过滤波器（filter）来提取数据的特征，池化层（pooling layer）通过降采样（down-sampling）来减少数据维度，全连接层（fully connected layer）则用于输出分类结果。
1.1卷积层：卷积层通过一系列的滤波器对输入数据进行卷积运算，从而提取数据的空间信息。
卷积运算的优势在于参数共享，使得网络对于输入的平移、旋转、尺度变化具有一定的不变性。
1.2池化层：池化层用于减少数据维度，提高模型的鲁棒性。
常用的池化操作包括最大池化（max pooling）、平均池化（average pooling）等。
1.3全连接层：全连接层将卷积层和池化层提取的特征映射到具体的分类结果上。
2.循环神经网络循环神经网络是一种适用于处理序列数据的神经网络结构。
其核心特点是具有循环连接（recurrent connection），能够在网络内部建立记忆，从而处理不定长的输入序列。
为了解决长期依赖性（long-term dependency）的问题，循环神经网络引入了门控机制，其中最典型的模型是长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）。
解释“深度学习”中“深度”二字的含义
解释“深度学习”中“深度”二字的含义深度学习是一种机器学习的技术，是基于解决复杂任务所开发的一种新型技术。
人们经常用“深度学习”这个词来描述它，而“深度”这个词又含有了什么含义呢？
首先，“深度”一词强调了学习体系内模型层次的深度。
深度学习具有以下特点：它包含多个层次的抽象，为机器学习性能提供了重要支撑；它具有良好的准确性和可扩展性，可以提高机器学习系统的计算性能；它允许计算机建模复杂的对象，并根据这些对象生成新的模型；它可以捕捉实例的特征结构，使机器学习系统能够分析和预测更复杂的数据。
其次，“深度”一词还表明了深度学习的结构。
深度学习结构可以分为两个主要组成部分：模型层和算法层。
模型层主要是拟合数据，通过特征识别和抽象、表示和编码等技术来提取有用的特征，生成模型；算法层主要是检测和验证模型，使用搜索、优化和改进等技术，检测和验证模型以达到学习目的。
此外，“深度”的含义还可以体现在多个方面。
首先，深度学习可以处理不同类型的数据，例如文本、图片和音频等；另外，深度学习可以解决各种任务，包括语音识别、图像分类、自然语言处理和推荐系统等；最后，深度学习技术也可以用于机器人技术、无人驾驶技术和生物信息学技术等等。
总而言之，“深度”一词对深度学习有着重要的含义。
它可以涵盖模型层深度的强调、深度学习的结构、以及深度学习的多个应用方
面。
深度学习原理
深度学习原理深度学习是一种机器学习算法，通过构建和训练深度神经网络来实现对复杂数据的模式识别和预测。
它的原理基于神经网络和反向传播算法，下面将为您详细介绍深度学习的原理以及其在实际应用中的工作方式。
一、神经网络的基本原理神经网络模拟了人脑中神经元之间的联结方式，由输入层、隐藏层和输出层组成。
每个神经元将收到来自上一层神经元的输入，并通过激活函数将这些输入加权求和，然后传递给下一层神经元。
在深度学习中，网络的层数往往很多，隐藏层的神经元数量也很大。
这种深层结构使得神经网络能够更好地处理复杂的非线性关系，从而实现对大规模数据的高效学习和应用。
二、反向传播算法反向传播算法是深度学习中最核心的算法之一。
它通过计算神经网络中每个权重对损失函数的贡献程度，并将该信息传递回网络，从而不断调整权重，使得网络能够逐步收敛到最优解。
反向传播算法的基本思想是利用链式法则对网络中每个权重进行调整。
首先，通过前向传播计算网络的输出，并将其与真实值进行比较得到损失函数。
然后，通过反向传播计算每个权重对损失函数的梯度，利用梯度下降法不断更新权重，使得损失函数逐渐减小。
三、卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中最常用的网络结构之一，主要用于图像识别和计算机视觉任务。
它的核心思想是通过卷积操作和池化操作来提取图像的特征，从而实现对图像内容的理解和分类。
卷积操作利用卷积核（滤波器）对输入图像进行卷积计算，将图像中的局部特征提取出来。
而池化操作则通过取局部区域的最大值或平均值等方式，对特征图进行降维和压缩，减少计算量和参数数量。
四、循环神经网络循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络结构，常用于自然语言处理和语音识别等任务。
它的主要特点是引入了循环连接，使得网络能够对当前输入和前一时刻的隐藏状态进行联合建模。
什么是深度学习,它在人工智能中的作用是什么？
什么是深度学习，它在人工智能中的作用是什么？深度学习是一种机器学习技术，它通过构建多层神经网络模型，实现对数据的高级抽象和处理。
深度学习被认为是目前人工智能研究中的一项重要技术，其在多个领域中有广泛的应用，比如语音识别、自然语言处理、图像识别等。
下面，我们将详细介绍深度学习在人工智能中的作用，并探讨其原理和特点。
一、深度学习在人工智能中的作用1. 实现感知任务深度学习最初的应用是实现感知任务，比如图像识别、语音识别等。
通过对大量数据的学习，可以让机器更准确地识别图像和声音。
这样的技术在自动驾驶、智能家居、智能医疗等领域有广泛的用途。
2. 自然语言处理深度学习技术在自然语言处理方面的应用也越来越多。
比如，通过深度学习技术，可以实现智能机器翻译、智能问答等功能。
在智能客服领域中，深度学习技术可以帮助机器更准确地理解用户的意图和问题，提供更好的服务。
3. 强化学习强化学习是一种机器学习技术，与深度学习结合可以产生非常有用的结果。
深度学习可以用于产生策略，强化学习则可以通过与环境的交互来优化这些策略。
这样的技术可以被用于智能控制、游戏等领域。
二、深度学习的原理和特点1. 神经网络模型深度学习使用神经网络模型来进行学习和预测。
神经网络模型由各个节点和连接组成，每个节点表示一个神经元，每个连接赋予它们之间的关系和权重。
2. 反向传播算法深度学习使用反向传播算法来进行训练。
其基本思路是通过计算模型误差，逐层反向传播，调整权重和偏置，最终优化模型性能。
3. 大数据深度学习需要大量的数据来进行训练，这些数据越多越好。
因此，在数据处理方面的能力也是衡量深度学习算法优劣的重要指标。
4. 深度学习的不确定性深度学习的输出结果往往是不确定的。
在训练过程中，对于较为特殊的数据需要进行特殊的处理，以提高模型的鲁棒性，减少深度学习模型的风险。
5. 适用性强深度学习技术的适用范围非常广泛，包括但不限于图像识别、自然语言处理、行为识别等方面的应用。
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1、深度学习：“深度学习是基于原有知识能力之上的、以学习者主动参与为前提、重视知识结构的建立和认知策略的元认知过程，以知识迁移和认知策略迁移解决实际问题为最终目标”。
由此可见，深度学习意味着理解与批判、联系与构建、迁移与应用、学习的积极与主动，它通过对学习机制的探索，创造了新的学习方式，最大限度地提高学生的学习效能。
学生学习方式的变革是新一轮基础教育课程改革的显著特征。
过去，我们多侧重从教师教的角度研究变革教的方式；现在，新一轮课程改革则提出从学生的角度研究变革学的方式。
二、深度学习的特征深度学习与浅层学习在学习目标、知识呈现方式、学习者的学习状态和学习结果的迁移等方面都有明显的差异。
其特点主要表现在四个方面。
第一，深度学习注重知识学习的批判理解。
深度学习是一种基于理解的学习，强调学习者批判性地学习新知识和思想，要求学习者对任何学习材料保持一种批判或怀疑的态度，批判性地看待新知识并深入思考，并把它们纳入原有的认知结构中，在各种观点之间建立多元联接，要求学习者在理解事物的基础上善于质疑辨析，在质疑辨析中加深对深层知识和复杂概念的理解。
[6]第二，深度学习强调学习内容的有机整合。
学习内容的整合包括内容本身的整合和学习过程的整合。
其中内容本身的整合是指多种知识和信息间的联接，包括多学科知识融合及新旧知识联系。
深度学习提倡将新概念与已知概念和原理联系起来，整合到原有的认知结构中，从而引起对新的知识信息的理解、长期保持及迁移应用。
学习过程的整合是指形成内容整合的认知策略和元认知策略，使其存储在长时记忆中，如利用图表、概念图等方式利于梳理新旧知识之间的联系。
而浅层学习将知识看成是孤立的、无联系的单元来接受和记忆，不能促进对知识的理解和长期保持。
第三，深度学习着意学习过程的建构反思。
建构反思是指学习者在知识整合的基础上通过新、旧经验的双向相互作用实现知识的同化和顺应，调整原有认知结构，并对建构产生的结果进行审视、分析、调整的过程。
这不仅要求学习者主动地对新知识作出理解和判断，运用原有的知识经验对新概念(原理)或问题进行分析、鉴别、评价，形成自我对知识的理解，建构新知序列，而且还需要不断对自我建构结果审视反思、吐故纳新，形成对学习积极主动的检查、评价、调控、改造。
可以说，建构反思是深度学习和浅层学习的本质区别。
第四，深度学习重视学习的迁移运用和问题解决。
深度学习要求学习者对学习情境的深入理解，对关键要素的判断和把握，在相似情境能够做到“举一反三”，也能在新情境中分析判断差异并将原则思路迁移运用。
如不能将知识运用到新情境中来解决问题，那么学习者的学习就只是简单的复制、机械的记忆、肤浅的理解，仍停留在浅层学习的水平上。
深度学习的另一个重要目标是创造性地解决现实问题。
一般来说，现实的问题不是那种套用规则和方法就能够解决的良构领域(well-structured domain)的问题，而是结构分散、规则冗杂的劣构领域(ill-structured domain)的问题。
[7]要解决这种劣构领域的问题不仅需要我们掌握原理及其适切的场域，还要求我们能运用原理分析问题并创造性地解决问题。
三、浅层学习的表现及批判浅层学习是指学习者在外力驱动的基础上，通过简单描述、重复记忆和强化训练等方式学习新知识和思想的一种学习形式。
其特征是：第一，浅层学习是一种基于外在动机的学习。
浅层学习是在外在任务的驱动下，被动地、消极地进行的一种学习，考试的内容是浅层学习最主要的目标，等级评分是促进浅层学习最有效的方法。
第二，浅层学习是一种基于记忆的学习。
一般来说，浅层学习仅仅停留在“知道和领会”的认知层面，很少或不重视将学习的新知识与已有知识经验联系起来，在已有知识结构的基础上建构新知识。
这样的学习导致为了考试而对材料进行表面的、短时的记忆，不能促进对知识和信息的理解和长期保持，也不能促进学生高阶思维的发展。
浅层学习在我国当前中小学课堂学习中表现比较突出，其形式主要包括以下几个方面。
(一)学习目标方面新课程改革以后，“三维目标”取代了“双基”，成为教师教学和学生学习最主要的参考标准。
新课程之所以提出三维目标，意在纠正过去我国在主知主义课程观下单纯注重知识传授，忽视学生心灵的弊端。
但由于教师对“三维目标”的理解和实施存在问题，致使“三维目标”的落实大打折扣。
“‘知识与技能’被僵化或虚化，‘过程与方法’被简单应对或错误实施，‘情感态度与价值观’被标签化”。
课程目标按照“三维目标”的分类方式来叙述，主要是引导教师转变传统教学方式，注重学生的主体性，更好地实现课程目标。
[8]然而，自“三维目标”提出后，许多教师纷纷将“三维目标”视为教学目标，认为教学目标包括“知识与技能目标、过程与方法目标、情感态度与价值观目标”三个维度。
在平时的教学设计中，教师也习惯把教学目标分解成三大类：知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观。
这种分类陈述的前提假设就是可以将课堂教学的内容按照三维目标分为三类，并将课堂教学也分为知识与技能目标达成、过程与方法目标达成、情感态度与价值观目标达成三个阶段，千方百计地将教学目标的三个维度与教学内容生搬硬套在一起，引导学生按部就班地进行学习。
然而，看似结构完整、条理清晰的目标设定和实施过程，由于缺乏对三维目标分类本身的准确把握和恰当的执行，致使学生的学习结果呈现出令人担忧的现实，不仅过程与方法、情感态度与价值观两维课程改革特别强调的目标流于形式，就连我们曾引以为豪的知识与技能目标的达成也仅限于浅层。
也就是说，不仅没有实现布卢姆所说的“应用、分析、评价及创造”的目标，就连“记忆和理解”层面目标也达成得不够理想。
有些学习甚至处在“零学习”[3]49的状态(二)学习内容方面新课程改革淡化了学科领域内的“双基”要求，加强了课程内容与学生生活以及社会科技发展的联系，关注了学生的学习兴趣和经验，提出了课程综合化的方向，并在一定范围内设置了综合课程，减少了学科门类，强调了学科间的联系，重组了课程内容，并按照知识技能的相关性将学生原有的过于分化的学习内容统整为几种学习领域，将原有的分科课程统整为包容性更强的学科，以实践活动的方式组织课程内容。
然而，走进课堂我们发现，加强课程与学生生活联系的理念已被教师所接受，但这种接受仅限于理念层面和蜻蜓点水式的课堂举例；以实践的方式组织课程内容的观念也已被教师认同，但这种认同也仅仅体现在“公开课”上的“表演”中。
教师引导学生学习的方法没有发生根本性的变化，没有将所学的新内容与已知概念和原理联系起来，帮助学生将新学习的内容整合到原有的认知结构中，并在此基础上建立新的、更为复杂的认知结构，从而引起对新的知识的理解和意义的建构，而是仍然沿袭着过去接受记忆、强化训练的指导模式。
因此，虽然课程文本的内容得到了整合，课程内容的组织形式也发生了变化，但由于教师引导学生学习知识的方式没有变化，知识仍然以彼此独立、互不相干的面孔呈现在学生面前。
表面上看似每节课都达到了预设的教学目标，然而，由于学生所学的新知识与原有的知识没有基于逻辑建立起联系，没有将新知识纳入学生已有的认知结构，没有建构起属于学生自己的知识网络，所以这种虽然掌握了知识，但不能运用知识去解决问题，不能把知识迁移到新情景的学习，注定走不出“机械学习”的阴影。
(三)学习方式方面新课程改革强调改变学生学习中的死记硬背、机械训练的现状，倡导学生主动参与、乐于探究、勤于动手，培养学生搜集和处理信息的能力、获取新知识的能力、分析和解决问题的能力，以及交流与合作的能力。
学习方式的转变是新课程改革的显著特征之一，改变了原有的单一、被动的学习方式，建立和形成了旨在充分调动学生主体性的多样化的学习方式。
新课程改革以来，学生课堂学习方式逐步多样化，“主动参与、乐于探究、勤于动手”的课改理念得到教师的广泛认同，自主学习、合作学习、探究学习成为当前中小学课堂学习中最主要的三种学习方式。
然而调查发现，由于教师缺乏对自主、合作、探究三种学习方式原理的正确认识和操作要领的准确把握，使得这三种学习方式在很多场合下只发挥了热闹课堂氛围的效用。
许多教师在没有理解什么是“自主、合作、探究”，为什么要进行“自主、合作、探究”之前，就把教学重点放在可观察的教学活动的设计上，以活动本身作为教学目的，以为只要采用提问、回答、角色扮演等活动方式使学生记住课本上的知识内容，就能达到“自主、合作、探究”的目的。
这种关于自主、合作、探究三种学习方式的肤浅认识使得当前学生的课堂学习中出现了许多“假自主、假合作、假探究”的现象。
庸俗化的互动、程序化的合作、肤浅化的探究等课堂学习问题处处可见。
如在一节八年级数学“菱形”课堂学习中，教师先安排学生自学10分钟，完成三个目标任务：菱形的概念、性质和判定。
10分钟后，教师检查，学生对答如流，教师高兴地表扬学生自主学习的能力提高得很快。
在10分钟的自学时间里，学生只需要把书上的几句很短的黑体字记下，就能够对答如流地去回答教师的问题，这种问题难道需要花费10分钟时间吗?无独有偶，合作学习也同样存在许多问题，许多课堂的合作学习不是基于问题和学生能力发展的需要而进行的，而是为了使自己的课堂更像“新课程的课堂”而刻意设计的。
新课程改革倡导自主、合作、探究三种学习方式的目的在于改变传统的以教师为中心、以课堂为中心和以书本为中心的局面，促进学生创新意识、批判思维和实践能力的发展，然而，这种不理解设计原理、不斟酌实施策略的“假自主、假合作、假探究”使得学生的课堂学习很难达到新课程改革要求的状态。
(四)学习结果方面“生搬硬套”、相互独立的学习目标，统整不够、体验不足的学习内容，注重形式、浮于表面的学习方式必然导致学生思维发展迟缓、问题解决能力低下的学习结果。
不可否认，新课程改革以来，教师的教学方式、学生的学习方式以及对学习结果的评价方式都发生了重大的、有利于学生发展的变革，但由于体制机制的阻碍、政策执行的不力、教师队伍素质提升的缓慢、家长“节外生枝”的影响等多方面的因素使得课程改革没有实现预期的效果，学生的学习结果没有达到理想的状态。
笔者以语文课程为例，调查了一至六年级学生语文学习的结果。
研究发现，大多数课堂都能运用角色扮演、交流分享等变革了的学生方式达到对本节课所学知识的“记忆、理解和简单应用”，但举一反三的迁移能力和解决实际问题的能力普遍较弱，相当一部分学生讨论交流、合作分享的内容仅仅局限于事实性的、能够在课本或课外辅导书中找出的层面，真正能够达到属于学生自己思维交锋的讨论比较鲜见。
从学习的结果来看，学生只是运用了比过去更为愉快的方式记住了知识、理解了知识，而没有达到将新知识与原有知识和个人经验结合起来，进而实现知识的迁移和提升解决实际问题的能力。