深度学习赋能智慧课堂：构建、实践与展望

一、引言

在数字经济与人工智能技术迭代的背景下，职业教育面临向智能化、个性化转型的迫切需求。传统以知识传授为主的教学模式，难以满足产业升级对高素质技术技能人才创新与实践能力的要求。深度学习凭借数据分析与模式识别能力，智慧课堂依托物联网、大数据等技术重构教学环境，二者融合成为职业教育高质量发展的关键。

当前职业教育课程存在内容滞后、实践与理论脱节、学生主体地位不突出等问题。以《集群系统构建与运维》为例，传统教学使学生缺乏真实企业运维场景体验，解决实际问题能力不足。深度学习智慧课堂整合前沿知识、创设沉浸式情境、激发学习主动性，对培养高阶职业能力、创新教学模式和提升人才培养质量意义重大。

本研究聚焦深度学习视域下智慧课堂的构建与实践，通过理论剖析、要素构建、案例验证，探索适配职业教育的智慧课堂模式。采用文献研究、案例分析与行动研究法，梳理理论基础，剖析课程实践，总结优化策略，以期为职业教育智慧课堂建设提供可复制推广的方案。

二、深度学习与智慧课堂理论剖析

深度学习强调学生主动参与知识建构，注重知识的深度理解与灵活应用，以培养批判性思维、创新能力等高阶思维为目标。其具有主动学习、知识整合、批判性思考、迁移应用及自我反思等特征，通过让学生深度参与学习过程，实现知识的内化与能力的提升，契合职业教育培养高素质技能人才的需求。

智慧课堂借助物联网、大数据、人工智能等信息技术，构建智能化、个性化的教学环境。它具有教学资源智能推送、学习过程实时监控、教学评价精准分析等特点，打破传统课堂时空限制，实现教学流程的数字化与智能化。在职业教育中，智慧课堂能模拟真实工作场景，提供丰富实践资源，助力学生掌握专业技能，提升教学的针对性与实效性。

深度学习与智慧课堂紧密关联、相互促进。深度学习为智慧课堂的教学设计与实施提供理论指引，其理念促使智慧课堂以培养学生核心素养为导向，创新教学方法，构建多元评价体系；智慧课堂则为深度学习提供技术支撑与实践平台，通过智能设备与教学软件，激发学生学习兴趣，支持个性化学习，实现学习数据的实时采集与分析，为教师调整教学策略、促进学生深度学习提供依据 。二者的融合为职业教育教学改革开辟了新路径，推动课堂教学向更高效、更智能的方向发展。

三、深度学习视域下智慧课堂的构建要素

在深度学习视域下，智慧课堂的构建需聚焦五大核心要素。

教学目标设计强调以核心素养培养为导向，结合职业教育特色，既注重专业知识与技能传授，也关注学生创新能力、团队协作等素养提升。同时，依据学生个体差异制定个性化、层次化目标，满足不同水平学生的学习需求。

教学内容组织紧密围绕职业需求，及时引入行业前沿知识与技术标准，确保教学内容的实用性和前瞻性。并注重知识系统性整合，打破学科壁垒，促进知识的融会贯通，帮助学生构建完整的知识体系。

教学方法创新采用项目式、问题导向及合作学习法。项目式学习以真实项目驱动，让学生在实践中掌握知识技能；问题导向学习通过创设情境，激发学生主动探究；合作学习则以小组为单位，促进学生交流协作，共同解决问题，培养团队协作与批判性思维能力。

教学评价体系构建多元主体参与模式，涵盖教师、学生自评与互评。将过程性评价与终结性评价相结合，全面关注学生学习过程与结果。利用智慧课堂数据采集与分析功能，实现基于数据分析的精准评价反馈，为教学改进提供依据。

教学环境搭建包含硬件设施、软件平台与网络环境三方面。硬件配备多媒体教学系统、智能终端等设备；软件选择功能完备、易用性强的教学平台；同时优化网络环境，保障教学活动流畅开展，为深度学习提供良好的技术支撑。

四、深度学习技术在智慧课堂中的应用实例

4.1 案例选取与背景介绍

本案例以山东省某高等职业院校为研究对象，该校云计算技术应用专业实训基地完备、设备先进。其核心课程《集群系统构建与运维》面向大二学生，共 64 学时，旨在培养学生掌握集群系统全流程核心技能。然而，随着云计算、大数据行业发展，企业对相关人才需求激增，传统教学模式因侧重理论讲授与简单模拟实验，致使学生实践能力与企业需求脱节。

传统课程教学存在内容滞后、实践脱离实际、学生积极性不足等问题。教师以“理论讲解 + 固定实验演示”为主，学生机械操作，缺乏对知识的深入理解与灵活运用。为解决这些问题，学校计划将深度学习技术与智慧课堂融合，构建企业级项目学习场景，激发学生兴趣，培养其复杂工程问题解决能力，助力学生快速适应企业集群系统运维岗位需求。

4.2 案例实施过程

4.2.1 教学准备阶段

教学准备阶段，教师团队借助智慧课堂平台学情分析功能，整合学生网络基础课程成绩、实践表现及问卷调查数据，发现学生虽具备网络基础知识，但对集群系统概念技术陌生，且缺乏项目实践能力。

基于此，教师团队重新规划教学目标：知识目标要求学生熟练掌握集群系统架构原理、软件工具与关键技术；能力目标聚焦独立完成集群系统规划设计、搭建部署及故障处理；素养目标旨在培养团队协作精神、创新意识与职业责任感。

教学资源筹备方面，教师与企业合作引入真实项目案例，如电商高并发服务器集群搭建、大数据分析集群运维优化等。同时搭建虚拟化在线实训平台，模拟真实运行环境，方便学生随时实操；开发基于深度学习的智能故障诊断辅助系统，能自动分析实训故障原因并提供解决方案。

为提升教师教学能力，学校组织教师参与企业实践培训，掌握行业前沿技术与运维流程，并邀请企业技术专家到校开展讲座指导，助力教师将企业项目融入教学，掌握深度学习技术的教学应用方法。

课堂教学中，教师采用项目驱动与问题导向结合的教学法。以“电商平台高并发服务器集群搭建”项目为例，展示企业需求与业务场景后，抛出“如何设计承载百万级并发的服务器集群架构”等问题，引导学生分组讨论分析。

4.2.2 课堂教学实施

学生小组通过查阅资料、在线实训平台模拟实验制定集群设计方案。期间，教师借助智慧课堂平台实时监控项目进展，发现学生在网络拓扑设计、负载均衡算法选择等环节出现问题时，及时通过在线讨论区或语音通话指导，并鼓励学生利用智能故障诊断辅助系统预演方案、模拟故障，优化设计。

方案完成后，各小组在在线实训平台开展搭建部署实操，成员分工完成服务器配置、软件安装等任务。实践中，学生上传操作日志与问题，师生共同点评。遇疑难故障，智能系统匹配案例与方案，辅助学生自主解决。项目结束，小组通过智慧课堂投屏展示成果，经组间互评与教师综合考量团队协作、问题解决过程等方面后进行总结评分。

4.2.3 课后拓展与巩固

课后，教师依托智慧课堂平台开展分层教学与拓展学习。布置分层实践任务，基础任务要求学生复盘优化课堂项目，巩固知识技能；提高任务提供企业级运维案例，如分布式存储性能优化等，鼓励自主探索。学生提交实验报告和操作视频后，先由系统初评，再经教师详细点评指导。此外，教师推送前沿技术讲座、代码解析等资源，拓宽学生视野。同时组织成立技术兴趣小组，利用平台学习社区开展线上研讨，学生分享经验、交流问题，共同攻克技术难点，构建良好学习生态。

4.3 案例效果分析

4.3.1 学生学习成绩变化

通过对比实施深度学习智慧课堂前后学生的成绩发现，学生的综合成绩有了显著提升。实施前，课程期末考试平均成绩为65 分，优秀率（85 分及以上）仅为10% ；实施后，平均成绩提升至 82 分，优秀率达到 30%。从考核内容得分情况来看，在项目方案设计、故障诊断与处理等实践性较强的考核环节，学生的得分率提升尤为明显，这表明学生运用所学知识解决实际问题的能力得到了有效提高。

4.3.2 学生学习态度与兴趣转变

通过问卷调查和访谈发现，学生对《集群系统构建与运维》课程的学习态度和兴趣发生了积极转变。95% 的学生表示喜欢这种基于深度学习智慧课堂的教学模式，认为课程内容紧密结合企业实际需求，学习过程充满挑战性和趣味性。学生的自主学习意识显著增强，课后主动查阅资料、参与线上技术研讨的时间平均每周增加 4-6 小时。在学习社区中，学生积极分享学习成果和经验，形成浓厚的学习氛围。

4.3.3 学生能力提升情况

在深度学习智慧课堂的教学实践中，学生的多项能力得到了显著提升。学生的实践操作能力明显增强，能够独立完成复杂的集群系统规划设计和搭建部署任务；故障诊断与处理能力大幅提高，面对模拟的企业级集群系统故障，学生能够运用所学知识和智能辅助工具快速定位问题并解决。同时，学生的团队协作能力、沟通能力和创新能力在小组项目学习中得到了充分锻炼。在企业实习反馈中，用人单位普遍反映该班级学生在集群系统运维岗位上表现出色，能够快速适应工作环境，独立承担运维任务，部分学生还能够提出创新性的优化方案，得到企业的高度认可。

五、深度学习技术在智慧课堂中应用面临的挑战

5.1.1 技术层面的困境

课程实践中，技术平台稳定性与适配性问题凸显。在线实训平台基于虚拟化技术搭建，多班级同时开展集群系统搭建实验时，常因服务器资源分配不足，出现响应缓慢甚至实验中断的情况。智能故障诊断辅助系统虽能处理基础问题，但面对企业级复杂故障，如分布式存储集群网络分区、多节点负载不均衡等，因案例数据训练不足，无法精准诊断故障，所提建议缺乏针对性。此外，教学过程产生的海量学生操作数据、实验日志，在存储与分析上存在困难，难以挖掘数据价值助力教学改进。

5.1.2 教师发展的瓶颈

教师适应深度学习智慧课堂教学模式压力重重。课程涉及的集群系统技术更新迅速，如 Kubernetes 集群管理、Hadoop 集群优化等，教师因教学任务繁重，难以系统学习新知识，导致教学内容滞后于行业发展。同时，教师在深度学习技术与教学融合方面能力欠缺，难以将智能故障诊断辅助系统等工具与教学环节有机结合，无法充分发挥技术优势。在数据分析领域，教师也难以利用智慧课堂平台数据，精准把握学生学情并调整教学策略。

5.1.3 学生学习的差异

学生个体在学习基础和自主学习能力上差异显著。在《集群系统构建与运维》小组项目中，有竞赛经验或企业实习经历的学生，对集群系统较为熟悉，能在项目中发挥主导作用；而基础薄弱的学生对网络拓扑、服务器配置等概念理解困难，过度依赖他人，参与度低。此外，自主学习能力强的学生善于利用拓展资源探索前沿技术，而缺乏规划和自律的学生，面对课后分层任务和拓展资源敷衍了事，加剧学习差距。

5.1.4 教学管理的难题

学校现有教学管理制度与深度学习智慧课堂模式存在矛盾。课程考核方面，传统方式难以全面评估学生在智慧课堂中的表现，如团队协作、利用智能工具解决问题的能力无法通过考试成绩体现。教学资源管理上，智慧课堂产生的企业案例、学生作品等数字化资源，缺乏统一管理标准与共享机制，资源分散导致重复建设、利用效率低下。同时，学校对教师开展智慧课堂教学的激励机制不完善，教师在课程开发、技术应用上的投入，未在职称评定、绩效考核中得到相应认可，影响教学改革积极性

参考文献：

[1] 彭红超 , 祝智庭 . 面向智慧课堂的灵活深度学习支架设计研究 [J]. 中国电化教育 ,2023,(04):23-31.

[2] 李环 , 吴砥 , 朱莎 , 郭庆 , 罗志强 . 深度学习视域下智慧课堂教学模式的构建及应用研究 [J]. 现代教育技术 ,2023,33(02):61-70.

[3] 杨 重 阳 , 武 法 提 . 基 于 深 度 学 习 的 智 慧 课 堂 设 计 框 架 [J]. 开 放 教 育 研究 ,2022,28(06):91-100.

[4] 郭俊奇 , 吕嘉昊 , 王汝涵 , 熊青云 , 张世峰 , 胡康颖 . 深度学习模型驱动的师生课堂行为识别 [J]. 北京师范大学学报 ( 自然科学版 ),2021,57(06):905-912.

[5] 彭红超 , 祝智庭 . 面向智慧课堂的灵活深度学习设计框架研制 [J]. 现代远程教育研究 ,2021,33(01):38-48.

[6] 张宇哲 . 基于 AI 架构的智慧课堂研究 [J]. 教学与管理 ,2020,(21):12-14.

韩莉(1982-)，女，汉族，山东潍坊人，博士研究生，职称：讲师，工作单位：，研究方向：人工智能、企业数字化转型、职业教育

【基金项目】本文系山东省教育科学“十四五”规划 2023 年度课题“基于深度学习的智意课堂教学评价体系的设计与应用研究”的阶段性研究成果（项目编号：2023YB246）；本文系山东省教育发展促进会 2025 年度教育科研规划课题“深度学习赋能智慧课堂教学的实践研究”的阶段性研究成果（项目编号：JCHKT2025187）；本文系 2024 年山东省高等学校哲学社会科学研究项目“山东省制造业数字化转型升级的影响机制和提升路径研究”的阶段性成果（项目编号：2024ZSMS373）。本文系2025 年度教学改革研究项目“‘金课’视域下指向深度学习的智慧课堂教学模式应用研究”的阶段性成果。