文章摘要:面对深度学习成果的纷繁以及深度学习本身的复杂,文章以CSSCI和SSCI文献为代表,基于复杂性理论的宏观框架梳理研究现状,并按复杂性理论的基本范式提出研究展望。研究表明:复杂系统的概念、条件、机制、过程、标度等方面构成了复杂性理论的宏观框架和基本范式;既有深度学习界定均源自以往的学习理论和框架,特别是依托布卢姆认知目标分类,但这难以反映复杂学习现象的一切特性;不同理论视角的深度学习内涵,加之对机制理解的差异,导致深度学习机制在内容、形式和表述上较悬殊;深度学习的优化过程在宏观层面缺乏较一致的原则,在中观层面未能有效结合深度学习机制,在微观层面欠缺较明确的统整架构;深度学习的评价体系分为框架类、维度类和指标类,但均以定性为主且局限于认知范畴,无法定量反馈其余因素的影响;由于评价体系的不完善,深度学习的实证研究结论缺乏足够的教育意义和普适性。因此,“深度学习如何表征（内涵）”“深度学习如何实现（机制、过程）”“深度学习如何评价”是深度学习研究值得继续探索的三个核心问题。基于复杂性理论的基本范式,从学习系统视角将深度学习的内涵重新概念化、深度学习的机制和过程科学化、深度学习的评价多维动态化是今后深度学习研究颇具价值和意义的深化方向。

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论文DOI:10.13627/j.cnki.cdjy.20221008.001

论文分类号:G420