中图分类号：TP20 文献标识码：A           文章编号：

1.引言

随着在线开放课程的广泛推广和研究的深入，不少在线开放课程学习问题被暴露出来。如一些在线开放课程并没有引导学习者主动探究、协作学习、反思提升、进入深度学习，对学习者的综合素质和能力培养不足。一些学习者没有投入足够的时间到在线开放课程学习中，更多的是敷衍和应付，学习效果不太理想。一些学习者请人代为上课、互动和考试，通过“虚假”的方式蒙混过关得到课程成绩。一些学习者虽然认真参与在线开放课程学习，但以死记硬背和反复练习为主要学习方式，没有对知识进行有效的深度加工和构建，无法迁移已有知识，“浅表学习”现象凸显^[1]。因此，如何促进在线开放课程深度学习，破除“浅表学习”现象，是当下信息技术环境下高等教育课程教学改革的难题。

2.在线开放课程深度学习相关研究

布鲁姆的认知领域教育目标分类理论认为“学习有深浅层次之分”，将学习认知领域定义成六大层次，按照低阶思维到高阶思维排序依次是知识、领会、应用、分析、综合和评价，其中知识和领会则应该属于低阶思维水平的浅表学习活动，而应用、分析、综合和评价应该属于深度学习的高阶思维层次水平。由此可见，高阶思维是产生深度学习的核心，促进学习者的高阶思维能力的发展在一定程度上可达到推动深度学习的目标，与此同时，深度学习的有效开展，反过来又会使获得新知的学习效能得到发展，两者相辅相成。

3.促进在线开放课程深度学习的策略

穆肃等人^[2-3]认为深度学习主要体现在学习者对情感、行为、认知三个层次的参与程度上。本文也从这三个层次^[2-3]出发，进而提出了九项策略以促进在线开放课程深度学习。这九项策略分别是侧重情感层面的提高动机策略、深度参与策略、联系策略；侧重行为层面的分组协作策略、交互策略、反馈策略；以及侧重认知层面的问题导向策略、认知重组策略和拓展性学习策略。

（1）提高动机

学习动机分为外部动机和内部动机两方面，外部动机指学习者由于奖励、惩罚等外部因素而参与学习活动，这种动机无法长久维持。内部动机是指学习者因为对学习本身的兴趣、成就感而参与学习活动，这种动机可持续推动学习者进行学习活动并提升学习成果。教师在教学过程中应通过提供个性化的学习任务和学习体验，建立良好的学习氛围和文化等方式尽可能的激发学生的内部动机，提高学习者的学习兴趣和热情，有效的促进在线开放课程深度学习。

（2）深度参与策略

Hacker等人^[4]提出让学习者变成积极的参与者，通过深度参与促进学习者对知识深度探索、判断和分析。该策略以学习者为主导，通过构建并完成课程实践项目或竞赛等，促进学习者对学习任务和材料进行深入思考和探索。或采用“角色扮演”的方式，让学习者扮演老师或其他职务，完成相应的任务，为学习者提供多样化的学习体验，使学习者深度参与到课程中。深度参与策略具有多样性，可采用不同的方式从不同的角度增强学习者的参与度，促进深度学习。

（3）联系策略

构建真实情境，让学习者将知识与实际联合，进行真实的体验促进深度学习。学习者搜索或老师提供与课程内容相关的新闻、案例等供学习者分析，要求学习者将所学内容与生活中的真实情景相结合。同时鼓励学习者根据真实世界的经验对问题进行探究，构建解决问题的方案。该策略侧重于加强学习者所学课程与真实世界的联系，促进学习者对课程的学习。

（4）问题导向策略

教师通过对学习者所需掌握的知识预设一系列层层递进的问题，并将其与实际生活相结合，逐步引导学习者由浅入深的掌握知识。在分析问题的过程中，有利于学习者深入了解问题及相关知识的本质，加深了学习者对知识的掌握程度。学习者在不断探索问题的解决方式的过程中，提高应用能力，继续深入了解和掌握知识。同时，层层递进的问题亦是对学习者认知框架的构建和不断完善，提高学生的学习深度。

（5）分组协作策略

分组协作学习是一种构建学习小组，通过互相交流、协作和相互支持，共同完成学习任务和项目的学习方式。该策略采用在组间同质和组内异质的基础上引入小组“桥梁”的分组策略^[5]，有效提高了小组成员之间联系的紧密程度。在小组协作中，成员通过分享自己的学习经验和知识、合作解决难题等方式，能有效加深对学习内容的理解和掌握，提升学生知识构建水平。同时为协调团队合作，小组间合理、有效的分工，使成员的社交、合作能力都能得到一定程度的锻炼。该策略通过分组协作的方式提高了小组成员的学习深度，促进在线开放课程深度学习。

（6）交互策略

交互策略是指通过设计和采用一系列交互方式和方法，增强生生、师生之间的互动与联系。该策略首先要求教师设立明确的教学目标、让学习者明确教学内容及如何评估自己的学习成果。其次，学习者可在论坛发布学习中遇到的难题、困惑等，并鼓励学习者之间相互解答疑惑，最后教师进行总结性的讲解、评价。教师也可利用丰富的网络教学资源构建不同的教学方式，如在线讨论、师生身份互换等，来创造多样化的学习体验。该策略侧重于加深师生、生生交互深度，以此促进在线开放课程深度学习。

（7）反馈策略

该策略不仅要求学习者及时反馈自己遇到的问题，还要求教师对学习者提出的问题给出及时解答、反馈，学习者再针对老师给出的建议更正存在的问题、不断完善自己的学习成果。此外，双方的反馈应与学习者的学习目标和需求密切相关，以帮助其实现学习目标和提高学习效果。反馈方式还需根据学习者的实际情况和需求进行个性化调整，不可存在前篇一律的情况。该策略通过反馈帮助学习者快速解决问题，促进在线开放课程深度学习。

（8）认知重组策略

段金菊^[6]认为学习者可以通过认知重组策略，即对所学概念加工形成新的观点，促进深度学习。学习者可以对已有观点或关键字词云图进行发散性思考和讨论，产生新的观点，实现观点重组，建立更深入的理解和更牢固的记忆。学习者根据自己的学习框架对学习材料重新整合梳理，可以将已有的知识与新的知识相结合，建立更深层次的联系和关联。这可以使学生更好地理解和运用所学知识，从而促进深度学习。

（九）拓展性学习策略

刘晓萍等人^[7]认为帮助学习者提升能力、培养思维的一个重要环节是适度拓展。康淑敏^[8]也提到引导学习者学习目标要求之外的内容能有效促进深度学习。拓展性学习要求学习者在完成学习目标之余通过网络搜索、老师提供、学习者共享等方式获得并了解课程之外、其他领域的相关知识。培养学习者不同思维方式、提升学习者深度学习的能力，以到达促进深度学习的效果。

4.促进在线开放课程深度学习发生的策略模型建构

为了促进在线开放课程深度学习、提升在线开放课程学习效果，本文从情感、行为、认知三个层面入手，构建一个促进在线开放课程深度学习的策略模型，如下图1所示。

5.促进在线开放课程深度学习的策略模型应用研究

（1）课程简介

本文将以湖南省一流课程《Python语言程序设计》为例，对构建的促进在线开放课程深度学习的策略模型开展实践教学应用研究。该课程是数据科学与大数据专业学习者的专业必修课，旨在为他们提供Python编程语言的基础知识和实践技能，以便他们能够在数据科学和大数据领域中有效地进行编程和数据分析，是一门理论与实践并重的课程。

（2）模型应用与教学流程

教学团队根据实际教学内容采用相应的教学活动方式开展教学，帮助学习者开展深层次的学习，然后收集学习数据，分析模型在实际教学活动中的应用效果。

课程开始之初，采用提高动机的策略，为学习者提供个性化的学习资源，增强学习者的学习兴趣，提升学习者的内部动机。然后邀请学习者谈论对课程的想法和建议，让学生切实参与到教学中来。此外，教学团队还需将教学内容与真实世界案例相结合供学习者分析和解决，增强课程与真实世界的联系，让学生先在情感方面深层次的参与到学习中。

教学团队在学习过程中设立一系列层层递进的问题，引导学生由浅入深了解掌握知识。对于个人难以解决的问题，可以由由教师指定或学习者自发组成合适的学习小组进行协作探究，在小组中，学习者除了协作解决问题，还对自己的学习经验和方法进行分享。在小组协作的过程中，教师也可以参与其中，为学习者提供总结性的讲解评价。

在课后学习、解答问题的过程中，学习者反馈自己遇到的问题，教师根据实际情况给予相应的解答和意见，随后，学习者根据反馈及时调整。并对已有的概念联想重组，建立更深层次的理解、联系。学习者在完成课程的学习目标之余，拓展性学习其他层面的相关知识，构建深层次的思维认知。

（3）研究方法

为了检验本文中提出的促进深度学习发生的策略模型在实际应用中取得效果及反馈，本文采取了问卷调查和分析学习数据的研究方式。其中调查问卷主要收集学习者对课程教学内容、效果和策略模型应用的反馈。并以描述性统计方法进行总结分析。

（4）研究结果与分析

通过调查问卷，我们发现绝大部分学习者认为在策略模型的实践下，有效的帮助自己掌握了所学知识，达到了学习目标，并培养了学习兴趣、学习思维。而大部分学习者的学习时间和学习进度都有了明显的增长，作业完成情况由未采用策略模型下的良好转变为了优秀，课程成绩也更加优异。通过研究结果，我们初步得出结论，本文构建的促进在线开放课程深度学习的策略模型达到预期研究目标，即促进了在线开放课程深度学习，有一定的实用性。

6.结束语

浅表学习是当下信息技术环境下在线开放课程中凸显的问题，如何破除浅表学习，促进深度学习是许多教育研究者聚焦的重点。本文通过构建一个促进在线开放课程深度学习的策略模型，并将其用于《Python程序设计》课程教学。课程教学结果表明该模型能激发学习者的学习兴趣，培养学习者的高阶思维，促进在线开放课程深度学习，提升在线开放课程学习效果。但在在线开放课程学习过程中，我们发现并不是所有的学习者都发生了深度学习。如何促进这部分学习者深度学习是我们下一步的研究工作。

参考文献

[1]戴歆紫，王祖浩.国外深度学习的分析视角及评价方法[J].外国教育研究，2017,44（10）：45-58.

[2]穆肃，王孝金.参与和投入而非肤浅和简单——在线学习中的深度学习[J].中国远程教育，2019，（02）：17-25.

[3]穆肃，王孝金.在线学习中深度学习发生策略的研究[J].中国远程教育,2019,(10).29-40.

[4]Hacker, D. J., & Niederhauser, D. S.. (2000). Promoting deep and durable learning in the online classroom. New Directions for Teaching & Learning, 2000(84), 53-63.

[5]曹天生，孔凡士， 朱 珂 ，李彦敏 .促进学习者之间交互深度的分组策略研究[J].现代教育技术，2020，(10).55-61.

[6]段金菊.e-Learning环境下促进深度学习的策略研究[J]. 中国电化教育,2012,（05）.38-43.

[7]刘晓萍.促进深度学习的教学策略[J]. 教育研究与评论（小学教育教学） 2015,（10）.14-17.

[8]康淑敏.基于学科素养培育的深度学习研究[J]. 教育研究，2016,（07）.111-118.

张君玲（1982-至今），教育学硕士，讲师，长期从事在线学习状态研究。

*湖南省教育科学“十三五”规划项目（湘教科规通[2018]3号-XJK18BGD029）