过去几年，人工智能领域最热门的一个分支就是“深度学习”。简单来说，这种称为“深度学习”的统计技术为计算机提供了一种通过处理海量数据来进行学习的方法。通过深度学习，计算机可以轻松识别人脸和人类口语，使机器获得其他形式的人类智能成为可能。

最近一年这段话频频出现在我的课堂里，出现在开篇《信息与信息技术》这个环节的教学中。每每结合具体的案例，描绘出“人脑不断退化、电脑不断自我进化”这个可怕的场景时，我和孩子们都会不由自主屏住气，有短暂的失神。每次我都会以“保有好奇心、拥有坚持力、掌握思维力”激励小家伙们好好学习，可怎么拥有思维力？思维力又具体包括了哪些能力？我的课堂能对“掌握思维力”起到些什么作用？暗暗自问时总有些心虚和茫然。

重新翻开《把课堂还给学生——如何构建理想课堂》一书，第六章——如何引领学生深度学习，再次点亮我脑海深处，以人的“深度学习”对抗机器的“深度学习”，不妨为解忧的一剂良药。

文中提到“深度学习是主动的有意义的学习，注重理解，以反思性、批判性、审辩式思维能力培养为目标，有利于知识的迁移与应用，在解决问题过程中培育创新素养。”这些描述细化起来，和所谓的浅层学习对比，简要列表如下：

结合到教学实例，我可以直接告诉学生，信息的特征是：真伪性、传递性、共享性、可加工性、可存储性、时效性等，让他们机械地死记硬背。还可以从他们的生活经验出发，设计六个恰当的生活案例，让学生在案例和特性之间想一想、连一连，用形象有趣的方式帮助他们理解并不知不觉形成记忆。通过定期的复述回顾、实景练习等方式，帮助学生逐步从浅层认识到深度理解，获得记忆、掌握方法、形成策略。而“走向深度学习的结构化学习”观点更和近年我尝试的思维视觉化课题不谋而合。“知识结构化—方法结构化—问题结构化—思维结构化”，环环相扣、相辅相成，化繁为简、化难为易。利用思维导图形成结构化知识，是我在教学中已经坚持了几年的尝试。然而也始终仅仅停留在用自己的理解勾画新知，进一步把新信息与已知概念和原理联系起来，整合到原有的认知结构中的程度。但在问题的设计，尤其是问题结构化设计方面，还需要进一步学习、思考和尝试。