深度学习的发生学原理及实践路向

/深度学习的发生学原理及实践路向【摘要】深度学习作为一种学习样态，是机器学习和学习科学领域普遍关注的核心话题。从发生学视角审视深度学习的历史发展谱系，可以发现机器学习与学习科学视域下的深度学习既存在发生共性，又有概念解析上的认识误区。了解深度学习如何发生，需从脑神经作用机制、“认知神经科学”发生的“身—心”关系、文化与情境互动构建等方面进行发生学原理的关键释义。推动深度学习发生原理的实践转化，助力我国教育现代化发展与学习型社会构建，可以通过建立“学习机制—教学转化”的跨学科应用程序、构建交互式场域的学习共同体、架构“知识获取—意义生成”的立体化与个性化教学设计、创设具有文化品性与生活实在的智慧学习环境来实现。【关键词】深度学习；发生学；跨学科；学习共同体；学习架构；智慧学习；学习环境 学习是人类永恒的话题。很难想象，离开学习的社会，其发展样态和组成要素的价值与意义究竟何在，在这样的社会中人将会何去何从。从人类诞生的认知革命到为生存奔波的农业革命，再到进步革新的科学革命，人类区别于其他动物的根本标志在于能制造和使用工具，而这离不开以模仿为基础和以创造为目标的“学习”。[1]深度学习作为一种学习样态，是机器学习和学习科学领域普遍关注的核心话题。深度学习在学生学习的层次上给予了“深”和“度”的理性回答，改变了以往对学习效果评定的固化认识，催生了一场关于学习范式研究的新革命。不过由于对深度学习缺乏内涵边界的清晰认识，使得深度学习从开始便遭遇发生学危机，如脱离发生情境、发生过程不明、发生目的刻板评价等现象。诠解深度学习应从发生学的“历史—现在—未来”视角客观呈现深度学习的本体指向，实现深度学习概念的公共体认，以此来明晰深度学习的发生学原理，为未来学习范式转变、支撑学生的完满发展提供理论支持和实践帮助。 一、深度学习发生的现象审视 从发生学的历时态视角检视深度学习的发生机理，是探明深度学习“是什么”“为什么发生”“如何发生”等一系列核心问题的方法论基础。发生学作为一种探究事物发生与演变的研究视角和方法最早运用于生物学领域，伴随20世纪80年代皮亚杰《发生认识论原理》一书的译介，该方法被人文社会科学广泛借鉴与应用，扩大了发生学的研究范畴。“从历史的结果出发，从现实出发，发现其本质的规定性，由此回溯本质要素和条件的历史形态及其相互作用与历史批判关系，发现演变的轨迹及其内在规律”[2]是发生学依循的研究路径。正因为研究对象是既存事物且已经历产生和变化过程，追溯事物构成要素和条件的早期历史形式，关照这些形式在整体上的相互作用过程[3]，必然要将因素分析置于同一具体关联情境中，形成历史与现实的时空回应。发生学的解析范式给了回顾深度学习发生与演变历程的方法模型，也让深度学习能从历史回溯的视角再现因何缘起直至今日形态的原理述说。 (一)深度学习发生的多维镜像 兼具本体论和方法论的“镜像”之说，可为深度学习的发生提供过程呈现和结果关照，并在动态的发展过程中表明深度学习的研究旨趣和关系建构。通过“透镜”来看，深度学习既存在机器学习领域，又活跃在学习科学领域。 发展派认为深度学习源于机器学习，机器领域深度学习的基础是人工神经网络，其形成经历了三个重要阶段。一是萌芽阶段。20世纪40年代伊始，“人工神经网络”(artificialneuralnetworks，ANN)得到初步发展，但明斯基(Minsky)教授和派珀特(Papert)教授于1969年指出多感知器模型叠加生成的非线性分类功能却无法从这种多样累加形式找出参数如何被训练和构造的普遍规律。[4]二是发展阶段。1982年，霍普菲尔德(Hopfield)等学者对神经网络模型进行了理论意义上的建构。[5]随后，鲁姆哈特(Rumelhart)教授团队提出反向传播算法(BackPropagation，BP)，在解决多层感知器无法训练问题的同时强调神经网络的非线性分类能力，将人工神经网络推向第二次演进高潮。[6]此后，限制性玻尔兹曼机、卷积神经网络以及循环神经网络等神经网络结构模型成型并得以较好发展，不过该时期的神经网络实际只能使用两至三层。[7]三是成熟阶段。2006年，辛顿(Hinton)教授团队提出了深度信任网络(deepbeliefnetwork，DBN)的无监督学习算法，认为在该网络机制中的隐层神经网络不仅对学习者学习能力及其分类优化有很好帮助，而且借助“逐层初始化”可对学习模型优化遭遇的训练困境有效克服。[8]至此，深度学习(deeplearning)成为神经网络发展的一般化指代并受到世界各国关注。从机器学习领域深度学习的发生路径来看，有几个特征值得关注：一是致力于传统人工智能领域的“人—机”智能协同发展；二是多采用设计、开发以搭建新模型或对原有模型改造的方法，借助计算机算法程序升级来解决技术难题；三是机器领域深度学习以不确定性的发展思维迎合着技术的不断更迭和“社会—技术—知识”多维空间的交织与裂变。 深度学习在机器学习领域的蓬勃发展引起了学习科学领域对其价值的青睐。自20世纪50年代中期起，美国学者费伦茨·马顿(FerenceMarton)和罗杰·萨尔乔(RogerSalio)就开始针对学生学习过程进行实验研究，认为学习者在学习过程中获取与加工信息的水平有浅层和深层区分，进而提出了浅层学习(surfacelearning)和深度学习(deeplearning)概念[9]。此后，更多研究者加入了对深度学习的讨论。相较国外，国内开展深度学习的研究起步较晚，2004年美国教育传播与技术协会(AECT)重新释义“教育技术”并认为“结果导向(绩效导向)”的技术和方法不仅能够促进学习、利于学习，而且更关注学习结果，更利于“深度学习”。[10]技术研究理念的转变影响了国内研究的价值取向，有学者认为“深度学习是在理解的基础上，学习者能够批判地学习新思想和事实，并将它们融入原有的认知结构中，能够在众多思想间进行联系，并能够将已有的知识迁移到新的情境中，做出决策和解决问题的学习”。[11]至此，深度学习在我国迎来了研究拐点，特别是2013年以后，国内众多学者、相关领域期刊和研究机构的加入，使深度学习迎来了二次研究浪潮。统整研究来看，学习科学领域的深度学习同样有着鲜明的发展特征：一是根植于课堂教学实践，以课堂教学中学生学习能力与效果的深层次变化为主要信号；二是借助实证研究和混合研究范式，以多重研究手段综合作用到学习过程的始末，力争获得学生深度学习发生的显著性表征；三是借助教学模式和教学策略更新去主动创设“问题域(或事件)”，强调学生学习过程中的问题遭遇与解决和高阶思维能力发展。 (二)深度学习发生的共性及认识误区 对机器学习领域和学习科学领域深度学习发展脉络的刻画，是为了从谱系发展的脉络之中找到彼此的共通之处，探明各自发展的可能趋势。然而深度学习本身极为复杂，如何判定深度学习发生的共性还需我们综合检视。从目前各自演进轨迹来看，二者至少在发生目的、发生情境、发生过程、发生动力等方面存在着共性(见表1)。 表1机器学习领域与学习科学领域的共性表现<tableborder=1align="center"><tr><td>类型</td><td>共性</td><td></tr><tr><td>机器学习领域</td><td>学习科学领域</td><td></tr><tr><td>发生目的(目的性)</td><td>电脑同人脑一般自主神经思考</td><td>培养学生的高阶思维能力</td><td></tr><tr><td>发生情境(情境性)</td><td>电脑模拟人脑的网络虚拟环境</td><td>主体交融的真实教育环境</td><td></tr><tr><td>发生过程(过程性)</td><td>神经连接结构模型的动态调适过程</td><td>学习内容嵌入的动态学习过程</td><td></tr><tr><td>发生动力(条件性)</td><td>智能技术更迭</td><td>多主体协同推进</td></tr></table> 多年来对深度学习的探索层出不穷，但在形成共识的同时也引发了“认知门槛”。正如埃德加·莫兰所言：“信息论表明在任何信息的传输中，在任何消息的通讯中都存在着在随机干扰或噪声(noise)的作用下发生差错的可能性，而在知觉和理智的错误双重交织下，无数的概念和观念的错误也自发产生。”[12]由于在引介国外深度学习概念的过程中，失去了求真的理性判定，以至于对深度学习解读出现诸多误区。一是机器学习领域和学习科学领域概念的错置使用或是统一使用。前者出发的动机是建立电脑拟人化的神经连接结构模型，落脚点在于机器能否像人类一样进行自主神经思考，后者关注的是改变学习过程方式和结构化处理模型的运营状态能否促进人的深层次发展，意在解决人的“知识—能力—思维”转换过程中存在的阻滞问题。显然，二者在概念上各自有着特殊的价值指涉。但认识深度学习却经常出现概念错置或是概念统一使用现象，忽视不同领域深度学习概念边界的清晰厘定。二是教育领域中的深度学习面临着教育自身的复杂性和人的自身复杂性，二者的交织预留了学习的未探明之地。由于人类学习具有内隐性，目前深度学习的发生机制尚未完全揭示，学者们往往从信息加工方式、认知过程、学习结果等视角给出内涵各异的界定。[13]这是教育领域对深度学习认识泛化和界定异化的关键制导因素，也是目前学界极易忽视的一个重要认识。三是缺乏对深度学习的全景式透析。深度学习是一个具有多元性和抽象性的复杂因素集合体，除去在认知层面的积极关注之外，对于深度学习最终作用的一些关键能力分析较少，整体揭示深度学习作用体系和内在机理的研究仍然缺位。当然，这种缺位也由于部分评价缺乏整体认识高度，混淆深度学习与有意义学习、有效学习概念，甚至片面画起等号，促使深度学习概念出现泛化现象。[14] (三)深度学习发生的关键表征 深度学习之所以出现上述认知乱象，是因为深度学习本身的复杂特性和忽视引入时的适应性调适，但更为根本的是对深度学习发生的关键表征缺乏科学认识。如何跨越“认知门槛”，或许能从深度学习的概念表述中发现缓解路径。通常来讲，概念体系中的核心要素能够反映研究对象的发生动因及表现，而研究对象的关键表征又可作为概念话语表达的连接中介。从这个角度而言，概念体系中的核心要素可作为深度学习发生的重要表现。 一是知识与经验“在境”或“跨境”迁移、转化与应用。判定深度学习是否发生的重要前提是知识与经验的“在境增值表现”与“跨境迁移运用”。这其中既涉及知识以结构化的表现形态转化为具体的经验操作，又涉及学生在学习情境中的主动建构。即学生深度学习的发生是在教育者的指导下借助先验经验能动地将知识转化为新的经验，并将经验与此境中的知识二次结合形成新的知识体系。 二是多元文化理解品格的塑造。深度学习的发生不是学生单向度的知识学习与能力获取，而是从“浅层”走向“深度”强调群体交流与发展的多元文化理解品性的生成。传统意义上的学习，学生很少关心文化要素在自我成长与社会关系建立过程中的重要程度，而深度学习状态下的学生以环境交互和认知重构为发生表征，能够通过“自我中心”逻辑命题的消弭主动融入多元文化的群体生活，养成一种基于理解与对话的正向文化观。如通过正确的文化导向和自我认知的转变对班级弱势群体建立文化认同，对社会诸多现象(公共危机事件)的发生机制形成文化理解。 三是“在境”与“跨境”实际问题的解决。问题是学生内部心理认知与实际困难间不平衡状态的一种思维反应，对问题的探究与解决是学生习得信息转化为关键能力的澄明过程。当面临新的认知障碍时，学生能够通过已有知识与经验的联想、迁移与运用，找到共通原理去尝试解决未知困境，最终在多次尝试之后获得问题解决的实际意义。如在几何的学习过程中，学生通过已掌握的平行四边形面积验算方法，迁移推算三角形及其与三角形同类物体面积的求取办法。这种意义获取过程是学生通过学习方式和思维的深度发生而实现的，它表征了深度学习发生的实质性变化。 四是学生求真向善思维能力的养成。任何事件或活动背后都隐含着“价值与评价”，深度学习一旦发生，学生通过知识与经验的反复学习能够逐步养成一种对学习事件和社会文化现象的价值判别能力和反思能力。例如，长时间使用的风扇扇叶表面有大量灰尘，是因为不使用的时候自然落灰导致，抑或是其他原因，学生通过物理知识学习能够积累相应经验并将其迁移到其他类似场域作为先验经验的思维能力表达。如此，一种“透过现象看本质”和对社会事件或文化现象提出基于公共伦理价值取向的思维能力状态便成为深度学习发生的重要表现。 二、深度学习的发生学原理 深度学习的发生表征是深度学习自身发生机理的外在显现，如何将发生表征转化为一种理论范畴或经验体系，还需审视深度学习发生过程中的原理式表达及其产生的重要影响。 (一)脑神经作用机制的学习可塑性原理 人类的学习活动、学习能力以及对此产生的学习认识虽然经历了递进演化的发展历程，但由于研究方法和手段的局限性，中西研究都回避了对学习的器官——脑的探索，学习的研究只能停留在外显行为以及对内部心理机制的推测上。[15]脑是一种非常复杂的生理器官，多因素的交织影响着我们的学习能力，而这也确证于新近的脑科学研究——强调在不同的视觉、听觉、语言系统内，大脑对学习能力提升更具可塑性。脑的可塑性特征是人脑可教育性的基础，是学习发生的关键动因。如在儿童学会阅读之前，他们的脑把书页上的字母当作无意义的符号，是教育的功能让他们获得了阅读能力并忘我地阅读，而这种从毫无意义的文字符号转变为令人着迷的故事并在自己的心智中创造意义的过程，始终伴随着脑神经的改变。[16]可以说，离开人脑神经元连接的重塑，学习活动就不会发生。虽然脑是一个复杂存在体，其内部组成要素间的关联度及其运行机理尚未得到完全揭示，但近年来脑科学从生理学和实验科学对大脑进行了不断剖析，通过研究不同脑(认知脑、情绪脑、行为脑)的功能指向，进而阐释学习行为发生的内在原理，为深度学习的实践开展提供了理论借鉴。如果从仿生学角度来看，模仿人类大脑皮层作用机理的深度学习对外界输入的数据处理也是分层进行的，且每一层神经网络对原始数据特征的提取水平也表现为层次不同。这就说明深度学习的发生是大脑皮层组成要素相互作用的功能性表达，大脑不同层区(6大层区)的可塑性原理深刻影响着深度学习的发生及发展。总的来看，脑神经作用的可塑性原理为全面认知深度学习提供了一个新的理论基础和方法论视角。 (二)“认知神经科学”发生的“身—心”关系作用原理 认知神经科学主张对意识的探索要与“身—心”关系紧密结合，对于深度学习而言，就是要关照自我内在的意识范畴与外在客体所形成的关系世界和经验阐释。意识的“主体性拥有”规定了意识的内容或对象的主体回归性，“没有意识，生命体就不会禀赋自我感，而没有自我感则表明生命机体也没有意识，二者同在且等值”[17]。从这个角度来说，主体意识性学习行为的发生依赖于“主体我”的积极驱动，是建立在已有经验基础上的认知更迭，通过内在认知的反身驱动不断推动学习者自身产生学习动力并朝向新的问题域做出行动选择，以达到积累解决问题经验的螺旋上升目的。对此，布鲁纳也认为是进入头脑的新知识对原有知识结构的解构以实现意义生成的过程，学习是否有意义取决于学生能否将新知识与自己认知结构中原有知识建立起实质性联系。[18]进而言之，“身—心”关系作用原理循依知识解构与重构的意义生成逻辑理路，其原理式表达蕴含的实践张力影响着深度学习的发生进程。一方面能为深度学习发生提供刺激原动力。“身—心”关系作用原理强调学习者内在认知的不断驱动，突破知识效能的“认知障碍”，借助不同形式的刺激原动力实现学生学习由浅入深的理想愿景。如通过更新学习内容吸引学生“自我卷入”以生成学习动力，或创设真实情境让学生在其中获得成就感或者产生失落感来刺激学生的学习欲望。另一方面是能够指向问题解决。“身—心”关系作用原理下的知识体系通过不断解构自身的关系存在来重塑一种合理性的知识意义集合体，在此过程中知识不是随机自然转化，而是要借助一定的实践活动或学习事件，抑或学习意义的生成来影照新的生成形态，最终实现以知识的内化与迁移解决“在境”或“跨境”实际问题的目的。 (三)文化与情境互动构建中的意义学习原理 文化与情境的交融是我国优秀传统文化和日常生活经验的互动写照，学习群体的思维品质和学习方式很大程度上受这种能够给予人类精神丰富发展文化域境的涵养，且总是随着时代的发展需求和学习理念的变化而变化。学习的目的不应只是思维的高级进阶，抑或是培养解决具体问题的核心素养或关键能力，也应关注技术路线隐喻背后的情感特质，如德性、自由、精神，等等。它们存在的作用是促成学生生命意义的完满，是幸福生活的完美拼图。“如果不去或不能追求幸福，生活就毫无意义”[19]，学习也就毫无意义，因为学习会变得像“机器人”那样的学习。意义获取是任何实践活动衡量其价值的重要维度，深度学习的发生与进展当然也离不开意义学习原理的理论影响。一是内在反映了深度学习的运行机理。文化给了教育活动历史的经验，促使学习有了文化的内在品性，不过与其说社会文化因素是学生学习的“条件”或“因素”，不如说文化的某个片段反映了学习的“内在机理”。正如克努兹·伊列雷斯(KundIlleris)所说：“学习总是嵌入在一个社会性的情境中的，这个情境提供冲动，设定能够以及如何学习什么的框架……这些情境赋予了学习在基础性条件上的本质差异。”[20]二是文化与情境互动构建生成的意义学习原理是有生命力的，二者关联创生的知识是实践的、动态的且经得起检验的，而这对于深度学习的内容组织、范式变革与结构重塑来说不可或缺，且会成为隐形推动力量伴随深度学习发生过程的始终。三是能够实现人的全面而有质量的发展。意义学习原理虽然建基于文化与情境的互动，并且指向深度学习行为发生的核心价值表达，但其价值归宿最终要落在服务人的全面而有质量的发展，因为学习活动是属人的实践活动。 三、深度学习实现的实践路向 深度学习实践路向的探寻是对原理的实践操作表达，是深度学习内在发生机制外显化的一种客观呈现，是表明深度学习实践何以成为实践的主体回应，因而探究深度学习实现的具体路向，对把握整个深度学习延展动向具有重要意义。 (一)建立“学习机制—教学转化”的跨学科应用程序 脑是学习的“必由路径”，学习是构成脑的不同结构、次结构互动的结果，人类思维在不断丰富。完全有理由相信，借助脑研究成果探究的空间跨越能够实现人类思维作用学习行为多元样态的接续发生。脑科学研究虽是探明学习机制的重要途径，但并不是唯一的途径。首先，我们要提供一种应用媒介支撑研究成果的实践转化。“学习机制”到“教学转化”是一个从理论到实践的一体化过程，这中间离不开应用媒介的条件支撑，而跨学科应用媒介的产生弥补了研究成果转化平台的实践空缺，也为深度学习的有效推进提供了程序依托。如神经科学、心理学与教育学交织的教育神经科学，以融合脑的作用原理和行为表现为方法论基础，从学科架构出发，采用具有较高科学性的研究技术考察教育教学的问题、考察“基础研究的成果能否以及如何应用在教育场景中”，反复验证、优化基础研究和转化研究并通过实践完善理论，这是目前解决“学习脑”和“教学脑”相分离问题的可行办法。[21]其次，要科学创设一种“成果—程序—效果”无缝对接的转化环境和运行机制，通过多元空间的知识迁移和跨学科交互实现理论研究与教学应用的内在勾连。如在学院内部独立设置研究中心从事学习科学研究，利用实验数据和经验总结作用于学习形式和教学模式改革，从结果对比中去检视研究的可利用程度及改进策略，抑或加强不同研究机构或教研机构的联合，发挥各自优势，共享研究成果，形成“理论研究—跨学科平台—实践转化”的一体化学习研究团队。再次，要科学研判实践转化过程中的关键环节和操作细节，借助教学实践的不断调试和转化机制的不断修复反作用跨科学研究，进而增强跨学科研究的针对性。 (二)构建交互式场域的学习共同体 学生是学习的主体，深度学习的发生一方面要依赖学生对已有知识符号及其背后隐含的价值表征进行超验理解，另一方面还需在检视学生既有能力与学习内容契合程度的基础上予其更多的实践体验[22]，重构自我满意诉求下的认知变化和思维塑造的逻辑进路，进而达至意义获取和精神满足的“生命乐园”。然而，学生徜徉深度学习获得的幸福体验绝不仅是个体自我的主观努力，还依赖学习场域共在而产生联系的其他客体。因为在事的世界中，每个人都不可能先于共在(coexist)而存在(exist)——尽管每个人先于共在而在(is)。[23]也就是说，学习实践的深层次变革是以群体交互依存的组织建设为平台依托，过于追求个体学习经验的实践表征极易走向价值熵减的窘境，阻碍个体走进具有公共价值追求的群体学习文化环境。首先，我们可建立一个平等价值取向的“共在”学习场域。布尔迪厄认为，场域是关系的存在，团体关系可以理解为成员相互影响的关系，一种主体之间的关系。[24]场的关系逻辑为“共在”学习场域的生成提供了思维方式，即遵循一种平等自主的合作价值取向，鼓励成员与其他客体对话，强调在对话的过程中发现彼此的价值取向，建立价值共识。其次，要明确学习体的共同理念与发展目标。实现群体组织的内部交互与外部关联需要成员之间在学习理念和目标创设达至双向认同，借助“个性化—合作”的空间互动和范式转变，催化双向认同效能走向以高阶思维认知发展为核心价值追求的思维变革。再次，要完善学习共同体合理运行的体制机制建设。规避单一向度的学习立场需要共同体内相应制度体系的健全和完善，如建立正向竞争机制、激励机制、帮扶机制等，通过制度间和谐运行与良性互动实现人、知识与社会空间的三元互动，最终促进深度学习的有效发生。 (三)架构“知识获取—意义生成”的立体化与个性化教学设计 现代技术的发展使得学习空间可以突破过去物理场所的限制，延展到学生的整个生活空间中，因而再去强调教学结构的“同一性”以及由此带来的外在“规定性”[25]，显然已不符合学习型社会对于“以学习者为中心”的理念诉求。不过，即便经过要素变量赋值的学习结构表征给了教学设计诸多灵感，但过高的学习能力品质要求却难以适合基础教育学生的实际水平，而且深度学习是以学科核心内容为线索展开并指向课堂实践的，走向学习架构的教学设计必然给教师自身带来理念与技术的双重挑战。为此，我们一方面可借助教学范畴的立体化和个性化教学设计，引导学生在学习活动参与中实现内在价值认同、情绪建立和意义关联。立体化具有多维度、多角度、多层面和多方位的概念内涵，个性化又含有特色鲜明的主体意蕴，立体化与个性化的教学设计遵循着二者之间的内在交互与双向融通逻辑，意在构建一个完整、丰富和互动的动态教学空间，实现学生学习意义的整体获取。如教师在《孔乙己》阅读教学中可通过“为什么用‘排’字而不用‘摸’字呢？”来提