基于大數據深度學習的網絡教學交互平臺

肖堅

摘 要：深度學習是當前學生教育的基本要求，基于深度學習構建網絡教學交互平臺，能實現教育教學活動的高效開展。本文將在闡述大數據深度學習內涵的基礎上，就網絡教學交互平臺算法模型展開分析，同時指出大數據深度學習背景下網絡教學交互平臺應用要點。期望能實現深度學習與網絡教學交互平臺的有效結合，繼而在保證教學質量的基礎上，促進學生的全面發展。

關鍵詞：大數據;深度學習;網絡教學;平臺應用

一、引言

信息時代，網絡教學是學生教學活動的重要形式。全體師生能通過網絡教學平臺學習分析技術，實現學習資料的有效收集和應用，并構建學生學習大數據庫，這對教學活動開展、學生學習效果提升具有深刻影響。新時期提出了深度學習的理念，這要求在教學實踐中進一步優化網絡教學交互平臺，以此來實現教師在線備課、學生自主學習、教師在線指導、學生學習反饋、師生交互行為有機統一。

二、深度學習的基本內涵

深度學習是通過建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡結構，在學習過程中，其注重理解性學習和批判性學習方法的有效應用。通過這些學習方法的應用，學生不僅能實現知識的有效應用，而且在問題解決方面能力突出。從學習過程來看，大數據深度學習的學習動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡。在該神經網絡系統下，計算機系統會通過模仿人腦的方式來解釋數據。作為無監督學習的一種重要方式，深度學習會對低層特征進行組合，進而形成高層的屬性類別和特征，實現抽象對象的有效表達。經過深度學習，學生的學習效率更高，學習質量更加突出[1]。

深度學習是基于淺層次學習基礎上發展起來的，兩者是一種遞進的關系?，F階段，深度學習在教育教學過程中的應用不斷深入，從學習過程來看，深度學習還具有以下特征：其一，深度學習的關聯性較突出。在學習過程中，不論是學習資源管理還是學習方法應用，其均通過互聯網進行管理，這實現了信息的有效整合和關聯。其二，深層次學習強調知識結構層次的劃分。通過知識層次劃分，學生會先進行低層次知識學習，隨后循序漸進轉移到高層次知識學習，這種學習模式提升了學習者靈活運用所學知識的能力。其三，作為一種現代化的學習方式，深度學習為提升學習效率和質量提供了技術支撐，尤其是通過與主動學習、創新性學習的銜接，其有效地促進了學生的全面發展。

三、大數據深度學習視角下網絡教學交互平臺的算法模型

（一）算法模型結構

深度學習是基于人工智能領域的神經網絡發展而來的，與傳統學習方式相比，該學習方式的效能較為突出[2]。具體而言，深度學習在原有神經網絡應用的基礎上，注重多個隱層數的發展。其在一定程度上實現了人工智能領域的神經網絡結構的優化，使得原本的神經網絡具備了非線性問題求解的能力。

在深度學習模式下，網絡教學交互平臺能實現各種學習信號的有效處理，對于學生而言，這種教學模式降低了學生解決實際問題的難度，提升了困難問題的解決效率。值得注意的是，在深度學習算法模型結構下，神經元數據處理過程具有并行性的特點。在該學習模型下，多個神經元可以隨機組合，這有效地提升了數據傳輸的效率，確保了數據處理質量。從問題處理結果來看，這種算法模型下的問題處理極為高效，信息處理精度也較高，能有效滿足現代教育教學需要，實現學生高質量學習。大數據深度學習下網絡教學交互平臺的算法模型如圖1所示[3]。

圖1 網絡教學交互平臺的算法模型

（二）算法模型運作原理

教學實踐中，系統掌握網絡教學交互平臺的算法模型運作原理，能實現教學資源的高效應用，繼而為提升教育、學習質量創造良好條件。從算法處理過程來看，深度學習算法的過程為：通過輸入層輸入不容易發現的已知數據，然后在多個隱層函數映射的作用下，從輸出層輸出相關數據。在這一過程中，人們能準確把控數據之間變量關系。大量實踐表明，采用深度學習方法進行多次、反復練習，學習者能準確把控數據間規律，這在一定程度上實現了學習過程的監督。值得注意的是，在深度學習算法模型運作中，各隱層之間的數據處于正向傳播狀態，而誤差處于反向傳播狀態，在這種狀況下，數據之間的誤差不斷縮小，對所有數據進行加權處理，即可接近設定的誤差值，并達到滿足算法的停止條件，確保學習的效率和質量。

四、大數據深度學習下網絡教學交互平臺的應用要點

新時期，網絡教學交互平臺在學生教學實踐中的應用逐漸深入，要進一步提升其應用水平，實現網絡教學交互平臺與深度學習的融合，還需注重以下要點：

（一）激發學習興趣，進行學習準備

通過網絡教學交互平臺開展學習是一種新型學習方式，在正式進入學習前，需要注重學生學習興趣的有效激發，進而為網絡教學交互平臺應用創造有利條件。在這一過程中，教師應以原有的知識和經驗為引導，使學習者產生正確的心理表征，進而激發學習的積極性。此外，教師需系統化進行教學準備，實現教學內容與網絡教學交互平臺的有效銜接。網絡教學交互平臺模式下，教師學習資源的準備直接關系到學生網絡學習的開展效果，因此，教師應對教學內容進行系統設計，并在設計過程中注重其與網絡教學手段的融合，進而實現新舊知識之間的有效銜接，確保學生知識架構的合理性、整體性。需注意的是，在大數據深度學習模式下，網絡教學交互平臺通常將在線備課行為作為研究變量，基于此，深度學習的效果與學生學習興趣及教師備課質量呈正相關[4]。

（二）落實深度學習，實現知識領會

深度學習過程要求學生掌握一定的學習方法，精確領會知識的深層次含義。網絡學習過程中，學生可通過網絡教學交互平臺，反復閱讀網絡平臺上的教學資源，閱讀過程中，學生還可以與教師進行在線交流與溝通。通過對教師提出問題的深度思考，學生可形成全新的知識認知，進而產生良好的學習效果。此外，為進一步提升深度學習的學習效果，在教學中，學生要充分發揮學習主體地位，積極閱讀、分析學習資料;同時，教師要對教學資源進行深入研究，并為學生提供深層次的指導，這樣才能確保學生真正領會所學知識。

（三）主動運用知識，實現知識遷移

知識遷移的最終目的在于幫助學習者實現知識的創造性運用。從知識遷移過程來看，在知識遷移前，人們已經熟練掌握了所學知識，知識的遷移過程就是對所學知識拓展創新的過程。新時期，網絡教學交互平臺的應用為知識遷移創造了有利條件。為實現教學實踐中知識的遷移，教師在線備課時應注重既有教學方法的有效應用，確保其對學生在線指導的科學性、有效性。在學習中，學生應反思已學知識，進而在反思中形成新問題，通過對新問題的在線探討，實現師生之間的深層次互動，最終促使學生創造性運用知識解決實際問題。深度學習背景下，運用網絡教學交互平臺進行知識遷移，應注重學生學習反饋行為、師生交互行為的有效把控，通過優化這兩種行為，不斷提升深度學習的質量。

五、結語

深度學習是當前教育教學實踐的基本要求之一，在互聯網時代，深度學習模式的建設和應用離不開網絡教學交互平臺。在教學實踐中，只有全體師生充分認識到深度學習的價值，以此為指導，構建網絡教學交互平臺，并通過該平臺進行知識的深入學習、領會和遷移，才能最大限度發揮網絡教學交互平臺的價值，提升學生深度學習質量，進而促進學生的全面發展。

參考文獻：

[1]楊爽.大數據時代課堂教學效率提升策略研究[J].才智，2020（5）：123-124.

[2]杜宇.基于網絡學習平臺的深度學習行為現狀研究[J].數字通信世界，2018（8）：228-229.

[3]劉秀菊.基于數據挖掘的大學生網絡學習群體行為分析與建模[J].信息與電腦（理論版），2018（11）：157-159.

[4]胡飛.面向大數據的教學資源平臺搭建與人工智能技術應用研究[J].中國高新區，2018（12）：73-74.