「修德成人」：深度學習的核心指向
學習是人類最基本的生存活動之一，但千百年來絕大部分人的學習基本局限於淺表學習，效果不彰。尤其是進入網路化、數字化、智能化時代，在線學習、混合學習、泛在學習等新的學習方式不斷湧現，學習的淺表化、碎片化、娛樂化等現象日益蔓延，人類的學習力面臨著滯後於技術進步和時代發展需要的深重危機。在此背景下，深度學習理論應運而生。1976年，瑞典哥德堡大學學者弗倫斯·馬頓（Ference Marton）和羅傑·薩爾喬（Roger Saljo）發表了《學習的本質區別：結果和過程》一文，根據獲取、加工信息的方式，將學習者分為深度水平加工者和淺層水平加工者，首次提出了深度學習和淺層學習的概念。在此之後，深度學習迅速成為一個研究熱點。我國的深度學習研究起步較晚，2005年黎加厚等首次將深度學習的概念引入國內。2010年《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010—2020年）》頒布，2014年《國務院關於深化考試招生制度改革的實施意見》出台。在這些政策的驅動下，在突破應試教育重圍的需要推動下，我國關於深度學習的研究成果近年來呈爆髮式增長。但是，快速增長並不意味著對深度學習探索「質」的突破，當前的繁榮掩蓋了該研究領域「非人」主義和技術主義的危險。
不同於人工智慧領域的「深度學習」
深度學習不是教育學獨有的概念。事實上，這一概念濫觴於20世紀50年代計算機科學的人工智慧研究。1956年，在達特茅斯會議上計算機科學家首次提出了「人工智慧」概念，期望能夠製造出一種「類人」機器。這一概念逐漸發展成為一門旨在研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的技術科學。與此相關聯，機器學習應運而生，這是專門研究計算機怎樣模擬或實現人類學習行為的領域，是實現人工智慧的一種途徑。2006年之前，機器學習處於傳統的淺層學習階段，無法真正做到自組織運行，而且難以處理高度複雜的數據信息。2006年，加拿大辛頓（Hinton）教授等提出了深度學習的概念。深度學習是一種能夠模擬出人腦神經結構的機器學習方法，它源於對人工神經網路的研究，並得到了大數據技術的支撐。深度學習開發出了不同於淺層學習的演算法（如卷積神經網路、循環神經網路等），其實質是對人腦神經元網路進行抽象的計算模型，能夠發現高維數據複雜的結構特徵，大大拓展了機器學習的功能，目前已在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域大顯身手。由此可知，教育學中的「深度學習」與人工智慧領域的「深度學習」是完全不同的兩個概念，其出場域、問題指向和生命史均沿循著不同的理路。然而，當前人工智慧的深度學習卻在逐步侵入教育領域。
基於人工智慧的圖像識別、語音識別等技術在生活、工作中迅速普及，圖像識別、VR/AR學習等在教育教學中迅速推廣。很多研究人員、教育管理人員、教師受到技術便利和公共思潮的迷惑，不去深入探察深度學習在教育領域和人工智慧領域的不同旨趣，或者混淆了這兩個名稱相同的概念，而盲目呼籲促使學生的學習向機器學習看齊，輕率斷言用機器深度學習的原理和方法來指導人類學習是提高人的學習能力的有效途徑。一些研究者已著手開展有關研究，基本思路就是借鑒機器深度學習的原理，設計程序以迫使學生不斷重複學習循環的過程，從而達到記憶牢固準確、提取和再現快速精準的目標。這類研究迎合了應試教育的需要，因此得到了廣泛肯定和應用。
機器深度學習在教育領域的快速擴張是一種危險趨勢，人工智慧中的深度學習與教育學中的深度學習旨趣大相徑庭，其酷炫技術背後的理念及結果可能與教育學中深度學習的追求背道而馳。例如，圖像識別很可能強化了對學生的控制，增強記憶很可能加強了機械學習卻損害了學生批判性思維和創新性思維的發展。學習的主體是「人」，這是必須堅守的信念。任何技術的發展進步都應以提升「人」、完善「人」為目標，決不能危害甚至取代「人」自身。當下以深度學習為核心技術的人工智慧依然處於「弱人工智慧」階段，機器的「智能」相對於人類的認知能力還不可同日而語。與機器人相比，人類自身的優勢還是壓倒性的。即使未來人工智慧真的高度「智能」了，這樣的智能技術更須堅守以人為本的底線。
以「修德成人」為導向的深度學習
深度學習在教育領域的偏失並不能全然歸咎於人工智慧領域機器學習的入侵。教育學研究者對深度學習的探索存在著注重學習方式、忽視學習內容的「形式主義」等不足之處。西方學者迄今主要研究了深度學習的方法、策略和手段，即如何對知識進行深加工，具體策略包括聯繫、加工、處理、轉換等，對學習中的高階思維進行了尤其細緻的探索，包括理解、應用、分析、評價、創造的過程與方法。我國研究者除沿襲西方學者的研究路徑之外，還開展了對深度學習動機的研究。誠然，學習動機、學習方法的研究是深度學習研究的重要範疇，但對學習內容的研究同樣是不容忽視的領域。已有的研究忽視對學習內容與結果的性質、價值、類型、層次、習得規律等的研究，假定學習的內容或對象是同質的，不對簡單、淺層知識和複雜深奧的知識進行合理區分，往往導致在淺層知識的框架下去研究深度學習的動機和方法，這顯然難以奏效。指向淺層知識的學習不可能是深度學習，這應是常識。
長期以來，對人類學習的研究推崇自然科學的研究範式，對深度學習的研究也不例外。研究者或明確或下意識地受實驗研究邏輯的支配，假定不同的學習內容之間不存在本質差別，從而能很方便地集中研究學習的路徑和方法。一旦涉及學習的實質內容領域，研究者就必須面對不同學習對象、不同類型和層次的知識之間的豐富差異性，研究就會面臨極端複雜和困難的局面，就很難得出簡明、確定的研究結論。然而，忽略內容對研究人類學習活動不容忽視的重要性，對學習內容進行極簡處理，單純聚焦於學習形式與方法的研究，這種形式主義的理路勢必導致對深度學習的研究徒具外殼，無法刻畫其靈魂。
把學習內容限定於「知識」也導致了深度學習的理論研究與實踐無法達致理想境界。知識、能力、品德和價值觀是日常語境中學習內容的三個向度，然而，由於能力和品德的測量在本質上無法與定量評價若合符節，在應試教育框架下，書本知識長期被視作學習的「硬核」內容，品德和價值觀則淪為點綴性的內容。同時，學校開設獨立的「思想品德課」，品德的養成套用知識習得的模式，透過知識學習培育品德也常常是一句空洞的口號。但是，學習的內容決不僅僅指向書本知識，或者說知識決不是學習的終極目標，任何局限於知識——即使是複雜知識——的學習本質上仍然是淺層學習。在最廣泛的意義上，學習的本質是人類個體和人類整體的自我意識與自我超越，其終極指向是「成人」，而品德和價值觀是人之為「人」的內在規定性，知識、能力基本上屬於工具理性的學習範疇，品德和價值觀才是價值理性的學習範疇。因此，只有達到了「修德成人」高度的學習才是真正的深度學習。「深度學習」不應該僅僅著力於改變傳統的知識學習模式，而應該是當代學習變革的總綱領，應預示著從單純的知識學習向知識、能力、品德和價值觀融合共生的學習模式的轉型。任何固守「知識」邊界的「深度學習」觀點都沒有突破傳統的窠臼，都會曲解深度學習的應然旨趣、消解其根本價值。
深度學習要導向「修德成人」，一個必要條件是釐清在當代語境和中國語境中「德」的特定內涵。當今時代高新科技迅猛發展，已深刻改變了人們的生活和工作圖景，也必將改變「人」自身。新時代對許多傳統的美德和價值觀提出了更高要求，諸如尊嚴、自由、獨立、平等、理性、博愛等價值觀的永恆意義更加彰顯。同時，附著於新生事物的一些價值觀也將日漸凸顯，比如濫觴於互聯網技術和內容的開發、利用的「網德」。深度學習的研究應在「變」與「不變」的分野中努力把握「修德成人」的含義和範疇，體現時代語境的要求。社會主義核心價值觀從國家、社會和個人三個層面規定了道德建設的總綱，深度學習的研究應以此為引領，致力於密實「修德成人」的合理內容、創新其路徑與策略，體現中國語境的要求。若能沿循這兩條邏輯理路對以「修德成人」為重心的深度學習展開系統探索，深度學習理論必將展示出對教育改革的指導作用，其自身也將煥發出蓬勃的生命力。
（作者單位：江蘇師範大學教育科學學院）
