随着在线教育技术的发展、智能化设备的迅速普及，教育资源惠及更多的人群，教育资源也逐渐呈现数据多样化与信息多元化的特点，随即进入教育行业的大数据时代。在线教育的最大优点体现在师生可以不被时间和地理位置所限，众多教学者与学习者能够进行学习资源的高度共享。然而，当前仍存在资源的个性化推荐精度低、与用户的交互性低等问题，即在线教育仍需进一步实现对数据及服务方式的高级处理与转换，以实现更加良好的交互活动。为解决上述问题，教育领域的专家学者们在教育大数据的基础上进行了长期的探索与研究。当前，深度学习技术在大数据环境下的广泛应用正在逐步实现个性化学习、差异化教学、互动式参与、精准化教学方法等教育领域中的重点和难点问题。
一、相关概念简介
（一）教育大数据
在教育领域，大数据提供的教学资源主要可分为教学内容资料和支持学生自主学习的认知工具。此外，大数据还包括学习方式、学习过程及学业水平等多个方面的教学过程数据。在大数据环境下，每个学生的学习进度、学习兴趣与知识水平等多种信息可以被及时、有效地收集与获取，学习者在任意时间、任意地点的学习行为均可被记录。
（二）深度学习
深度学习（Deep Learning）作为机器学习领域的一项新技术，由多伦多大学的Hinton教授于2006年提出[1]。深度学习神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，通过多层神经网络结构实现复杂函数的拟合与逼近。通过对不同种类的数据进行特征提取，深度学习算法更加灵活准确，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多领域均有广泛应用。深度学习可以实现对学习者学习状态的预测，进而合理地帮助学习者制定实施计划，实现更高效的学习过程。
二、大数据环境下深度学习技术对教育的影响
（一）个性化学习
在传统教学过程中，课程的设立与日程安排由学校统一决定，学校与教师处于决策者的地位，学习者只需被动按照固定的模式接受知识。
利用深度学习技术，可以根据每一个学生个体产生的教学过程数据，对学生的总体学习情况、知识掌握程度和学习需求进行分析，以此进行个性化的学习规划，实施与其能力配套的学习方案，实现真正意义上的因材施教。针对教学活动中的产生各种数据进行采集、整理，利用深度学习技术对教学活动进行分析，任课教师便可有针对性地为学生提供查缺补漏的方案，使学生的学习欲望得以激发，学生的学习质量得以提高[2]。
（二）差异化教学
深度学习技术，一方面可以根据学生历史学习数据分析不同学生对于每一门课不同的需求与掌握情况，为教师制定差异化的教学计划提供参考和依据；另一方面，利用深度学习技术可以给学生和老师推荐个性化和差异化的教学资源，通过网络平台获取更广泛的教育信息。
在线教学平台根据深度学习技术搭建自己的数据模型，不仅可以判断该教师的上课质量、教育水平以及受学生的欢迎程度等，平台还可以根据模型的预测，调整上课进度，进行内容的优化，使学习者拥有适应性的课堂体验，从而实现差异化教学。
（三）互动式参与
“互动式参与”可以从两个方面来理解：一是在线教育中，授课教师与学生之间的互动交流；二是与学习者相关而学习者并不直接参与的其他互动，如家校之间的互动沟通。
在线课题中，学生与教师的课堂互动，有效地模拟并很好地超越了传统课堂上的举手发言、课堂讨论等环节，更加高效有序，既不影响课堂秩序，又可以随时提出、记录疑难点，并获得解答。学生学习的进程也以数据的形式呈现在管理员（教师）的面前，如某节课在线时长、观看回放时长，以及课后习题的完成情况等，这些数据有助于教师更加清晰地了解某位学生当前的学习状况。
（四）精准化教学方法
在线教育凭借其较高的学习资源利用率、先进的教学方式以及科学的教学管理，当前已经被教育领域广泛应用[3]。然而，在线教育的不断推广过程中，也出现了教育同质化趋势。利用教育大数据和深度学习技术，能够为教育工作者和学生提供教学过程分析，从而获取更为准确的、个性化的分析结果，从而在一定程度上实现教育去同质化[4]。
根据利用深度学习技术的分析结果提供的信息，教师可以制定针对性的教学计划，对于每一个不同的学生进行精准化的教学学生可以获取个性化的学习内容，最后让学生的个性化学习与教师的个性化教学方案有机地结合起来，一方面提高学生的学习成绩，另一方面提高教师的教学水平。总的来说，教师可以通过对大数据的深度分析，找到方便学生理解的思路，提高学生学习的效率。 上一篇：多元文化视域下的大学音乐教育管窥 下一篇：没有了