摘要：《普通高中数学课程标准(2017年版2020年修订)》指出要发展学生的数学核心素养,深度学习理论是落实核心素养的重要理论依据.根据深度学习理论对“复数三角表示”进行了教学设计,创设源于数学内部的问题情境,引导学生进行探究学习,感悟数学基本思想、积累基本活动经验从而达到深度学习,发展核心素养.并基于此教学设计,尝试提出基于深度学习理论进行教学设计的要点:发挥教师在深度学习中的引领作用和将学习过程中内隐的思维显性化.

摘要：在《普通高中地理课程标准(2017年版2020年修订)》中,把对学生地理核心素养的培养放在突出位置,这就要求教师改变教学方式,以提高学生学习的深度和广度,促进学生自我发展。深度学习强调真实情境的构建、深度问题链的提出、学生自我认知与高阶思维的形成,这都与课标所强调的内容相吻合。本文以“农业区位因素及其变化”为例,探究如何在课堂教学中通过深度学习落实地理核心素养。

摘要：在新时代背景下,大学英语教师应该重视对学生深度学习的培养,大学生能够通过深度学习的学习方法对英语知识有更深入的挖掘和理解,并在对相关知识的探究中促进英语高层次思维的发展,推动英语综合应用能力的提升。

摘要：数学活动课要求学生综合运用知识解决问题,是发展学生核心素养的重要载体,为深度学习提供了条件,而深度学习的实现又需要深度学习理论为指导.本文以深度学习理论为指导,深度分析教学内容,深度设计学习过程,以期实现教师深度教学,学生深度学习.

摘要：随着教育信息化的发展,信息化教学资源逐渐应用于课堂教学中,丰富的网络资源为学习者带来了便利。因此我们对学生的知识建构不能停留在浅尝辄止的层面,要引导学生进行深度思考和内隐的学习。深度学习主要是使学习者能够理解、整合、迁移与应用知识和信息化资源,提高学生的批判性思维。深度学习的关键是设计优质的信息化教学资源。本文分析信息化教学资源的设计,构建一种有益于学生从浅层次学习过渡到深层次学习的信息化教学资源,并且为教师教学提供有价值的参考。

摘要：作业是师生进行深度交互的重要媒介,为科学设计作业促进深度学习,文章以深度学习理论为基础展开探究,着重分析高中数学作业设计的原则与策略,以重新激活知识的作业、加深知识理解的作业、激发认知冲突的作业,从应用知识解决问题、深刻理解知识本质、迁移知识适应社会层面出发,使数学作业成为深度学习中的重要抓手。意在通过有深度的作业设计引导学生数学高阶思维与核心素养有效发展。

摘要：随着现代教育事业的持续快速发展,碎片化知识整合的相关路径方法面临着严峻挑战与考验。如何通过对深度学习理论的全面应用,增强整合碎片化知识的整体效果,成为业内广泛关注的焦点课题。基于此,该文首先介绍了深度学习理论内涵,分析了深度学习理论下的碎片化知识整合方式设计。在探讨碎片化知识整合存在问题的基础上,结合相关实践经验,分别从打破传统的单一分数考核制度等多个角度,提出了基于深度学习理论的碎片化知识整合对策,阐述了作者个人对此的几点浅见,希望对碎片化知识整合实践有所裨益。

摘要：文章首先对翻转课堂教学进行了概述,然后阐述了深度学习理论的内涵与特征,接着分析了深度学习理论对翻转课堂教学设计的启发,最后论述了基于深度学习理论的翻转课堂教学设计。

摘要：目的:探讨基于深度学习理论构建的临床护理教师培训模式的效果。方法:构建以深度学习理论为指导,结合临床护理教师特点的临床护理教师培训模式。由大学教师发展中心牵头实施,然后以柯氏模型为指导设计调查问卷,对已经完成5个阶段培训的临床护理教师进行调查,分别比较6期培训对象在反应层、学习层、行为层和结果层的效果及差异。共收回问卷138份,其中有效问卷129份,有效回收率为93.48%。使用SPSS 22.0统计软件进行方差分析或卡方检验。结果:培训对象在反应层面对培训时间、考核形式和组织管理3个方面的满意度差异有统计学意义(P<0.05);在学习层面,认为培训对晋职晋级和科室临床护理质量的促进作用有不同意见(P<0.05);在行为层面,培训对象在承担本科生课堂教学和医院及医学会教育培训授课两个方面的任务有差异(P<0.05);在结果层面,完成培训的临床护理教师都参与了不同类型的护理教学工作。结论:基于深度学习理论的临床护理教师培训模式能提高临床护理教师的教学能力,促进其专业发展。

摘要：现有的大数据多尺度状态监测方法存在着监测精准度低、参数重构系数小的缺陷,引入深度学习理论对大数据多尺度状态监测方法进行设计。由于数据中存在着大量的干扰因子,采用数据清洗、数据集成、数据变换与数据规约方式对数据进行预处理,以此为基础,采用深度学习理论对稳态工况、动态工况基准模型进行构建,将运行数据代入到稳态工况、动态工况基准模型,得到稳态、动态残差,并对其进行粒化,采用卡尔曼滤波对稳态、动态残差进行融合得到融合残差,通过小波变换方法对其进行分析,以此为依据,对状态监测参数进行重构,实现了大数据多尺度状态的监测。通过性能测试,与现有的大数据多尺度状态监测方法相比较后提出的大数据多尺度状态监测方法极大地提升了监测精准度与参数重构系数,充分说明提出的大数据多尺度状态监测方法具备更好的性能。