肖坚

　　

　　摘 要：深度学习是当前学生教育的基本要求，基于深度学习构建网络教学交互平台，能实现教育教学活动的高效开展。本文将在阐述大数据深度学习内涵的基础上，就网络教学交互平台算法模型展开分析，同时指出大数据深度学习背景下网络教学交互平台应用要点。期望能实现深度学习与网络教学交互平台的有效结合，继而在保证教学质量的基础上，促进学生的全面发展。

　　关键词：大数据;深度学习;网络教学;平台应用

　　一、引言

　　信息时代，网络教学是学生教学活动的重要形式。全体师生能通过网络教学平台学习分析技术，实现学习资料的有效收集和应用，并构建学生学习大数据库，这对教学活动开展、学生学习效果提升具有深刻影响。新时期提出了深度学习的理念，这要求在教学实践中进一步优化网络教学交互平台，以此来实现教师在线备课、学生自主学习、教师在线指导、学生学习反馈、师生交互行为有机统一。

　　二、深度学习的基本内涵

　　深度学习是通过建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络结构，在学习过程中，其注重理解性学习和批判性学习方法的有效应用。通过这些学习方法的应用，学生不仅能实现知识的有效应用，而且在问题解决方面能力突出。从学习过程来看，大数据深度学习的学习动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。在该神经网络系统下，计算机系统会通过模仿人脑的方式来解释数据。作为无监督学习的一种重要方式，深度学习会对低层特征进行组合，进而形成高层的属性类别和特征，实现抽象对象的有效表达。经过深度学习，学生的学习效率更高，学习质量更加突出[1]。

　　深度学习是基于浅层次学习基础上发展起来的，两者是一种递进的关系。现阶段，深度学习在教育教学过程中的应用不断深入，从学习过程来看，深度学习还具有以下特征：其一，深度学习的关联性较突出。在学习过程中，不论是学习资源管理还是学习方法应用，其均通过互联网进行管理，这实现了信息的有效整合和关联。其二，深层次学习强调知识结构层次的划分。通过知识层次划分，学生会先进行低层次知识学习，随后循序渐进转移到高层次知识学习，这种学习模式提升了学习者灵活运用所学知识的能力。其三，作为一种现代化的学习方式，深度学习为提升学习效率和质量提供了技术支撑，尤其是通过与主动学习、创新性学习的衔接，其有效地促进了学生的全面发展。

　　三、大数据深度学习视角下网络教学交互平台的算法模型

　　（一）算法模型结构

　　深度学习是基于人工智能领域的神经网络发展而来的，与传统学习方式相比，该学习方式的效能较为突出[2]。具体而言，深度学习在原有神经网络应用的基础上，注重多个隐层数的发展。其在一定程度上实现了人工智能领域的神经网络结构的优化，使得原本的神经网络具备了非线性问题求解的能力。

　　在深度学习模式下，网络教学交互平台能实现各种学习信号的有效处理，对于学生而言，这种教学模式降低了学生解决实际问题的难度，提升了困难问题的解决效率。值得注意的是，在深度学习算法模型结构下，神经元数据处理过程具有并行性的特点。在该学习模型下，多个神经元可以随机组合，这有效地提升了数据传输的效率，确保了数据处理质量。从问题处理结果来看，这种算法模型下的问题处理极为高效，信息处理精度也较高，能有效满足现代教育教学需要，实现学生高质量学习。大数据深度学习下网络教学交互平台的算法模型如图1所示[3]。

　　图1 网络教学交互平台的算法模型

　　（二）算法模型运作原理

　　教学实践中，系统掌握网络教学交互平台的算法模型运作原理，能实现教学资源的高效应用，继而为提升教育、学习质量创造良好条件。从算法处理过程来看，深度学习算法的过程为：通过输入层输入不容易发现的已知数据，然后在多个隐层函数映射的作用下，从输出层输出相关数据。在这一过程中，人们能准确把控数据之间变量关系。大量实践表明，采用深度学习方法进行多次、反复练习，学习者能准确把控数据间规律，这在一定程度上实现了学习过程的监督。值得注意的是，在深度学习算法模型运作中，各隐层之间的数据处于正向传播状态，而误差处于反向传播状态，在这种状况下，数据之间的误差不断缩小，对所有数据进行加权处理，即可接近设定的误差值，并达到满足算法的停止条件，确保学习的效率和质量。

　　四、大数据深度学习下网络教学交互平台的应用要点

　　新时期，网络教学交互平台在学生教学实践中的应用逐渐深入，要进一步提升其应用水平，实现网络教学交互平台与深度学习的融合，还需注重以下要点：

　　（一）激发学习兴趣，进行学习准备

　　通过网络教学交互平台开展学习是一种新型学习方式，在正式进入学习前，需要注重学生学习兴趣的有效激发，进而为网络教学交互平台应用創造有利条件。在这一过程中，教师应以原有的知识和经验为引导，使学习者产生正确的心理表征，进而激发学习的积极性。此外，教师需系统化进行教学准备，实现教学内容与网络教学交互平台的有效衔接。网络教学交互平台模式下，教师学习资源的准备直接关系到学生网络学习的开展效果，因此，教师应对教学内容进行系统设计，并在设计过程中注重其与网络教学手段的融合，进而实现新旧知识之间的有效衔接，确保学生知识架构的合理性、整体性。需注意的是，在大数据深度学习模式下，网络教学交互平台通常将在线备课行为作为研究变量，基于此，深度学习的效果与学生学习兴趣及教师备课质量呈正相关[4]。

　　（二）落实深度学习，实现知识领会

　　深度学习过程要求学生掌握一定的学习方法，精确领会知识的深层次含义。网络学习过程中，学生可通过网络教学交互平台，反复阅读网络平台上的教学资源，阅读过程中，学生还可以与教师进行在线交流与沟通。通过对教师提出问题的深度思考，学生可形成全新的知识认知，进而产生良好的学习效果。此外，为进一步提升深度学习的学习效果，在教学中，学生要充分发挥学习主体地位，积极阅读、分析学习资料;同时，教师要对教学资源进行深入研究，并为学生提供深层次的指导，这样才能确保学生真正领会所学知识。

　　（三）主动运用知识，实现知识迁移

　　知识迁移的最终目的在于帮助学习者实现知识的创造性运用。从知识迁移过程来看，在知识迁移前，人们已经熟练掌握了所学知识，知识的迁移过程就是对所学知识拓展创新的过程。新时期，网络教学交互平台的应用为知识迁移创造了有利条件。为实现教学实践中知识的迁移，教师在线备课时应注重既有教学方法的有效应用，确保其对学生在线指导的科学性、有效性。在学习中，学生应反思已学知识，进而在反思中形成新问题，通过对新问题的在线探讨，实现师生之间的深层次互动，最终促使学生创造性运用知识解决实际问题。深度学习背景下，运用网络教学交互平台进行知识迁移，应注重学生学习反馈行为、师生交互行为的有效把控，通过优化这两种行为，不断提升深度学习的质量。

　　五、结语

　　深度学习是当前教育教学实践的基本要求之一，在互联网时代，深度学习模式的建设和应用离不开网络教学交互平台。在教学实践中，只有全体师生充分认识到深度学习的价值，以此为指导，构建网络教学交互平台，并通过该平台进行知识的深入学习、领会和迁移，才能最大限度发挥网络教学交互平台的价值，提升学生深度学习质量，进而促进学生的全面发展。

　　参考文献：

　　[1]杨爽.大数据时代课堂教学效率提升策略研究[J].才智，2020（5）：123-124.

　　[2]杜宇.基于网络学习平台的深度学习行为现状研究[J].数字通信世界，2018（8）：228-229.

　　[3]刘秀菊.基于数据挖掘的大学生网络学习群体行为分析与建模[J].信息与电脑（理论版），2018（11）：157-159.

　　[4]胡飞.面向大数据的教学资源平台搭建与人工智能技术应用研究[J].中国高新区，2018（12）：73-74.