□王春暉 張棉好

目前，我國處于人工智能、大數(shù)據(jù)等為代表的數(shù)字技術引領的社會，數(shù)字化時代下，技術技能人員若只掌握簡單的操作技能勢必面臨被勞動力市場拋棄的風險，只有積極擁抱綜合職業(yè)素養(yǎng)才能搶抓新技術變革戰(zhàn)略機遇。因此，德國文教部長聯(lián)席會對職業(yè)人員提出六大“數(shù)字化社會能力”[1]：搜索、加工、處理與保存的能力；溝通交流與合作的能力；解決問題與行動的能力；分析與反思的能力；生產(chǎn)與展示的能力；保護與行為安全的能力?！吨袊殬I(yè)教育2030研究報告》指出，現(xiàn)代職業(yè)院校培養(yǎng)的人才必須具備快速適應新興技術所需要的專業(yè)技能、批判思維、創(chuàng)造力、團隊協(xié)作溝通等綜合職業(yè)能力。數(shù)字化時代的工作性質不僅提高了工人技術技能要求，而且提高了有助于個人及社會可持續(xù)發(fā)展的能力，比如高認知能力、人際關系協(xié)調、自我發(fā)展能力等。波蘭尼以緘默知識為基礎的做中學及學徒制為職業(yè)教育人才培養(yǎng)提供了教學論理論依據(jù)，行動導向教學可提高學習者的學習參與度，但當前教學實踐中大多僅有操作性動作的模仿，即僅知道“如何做”的職業(yè)知識，而對“為什么”這么做即技術的本體及原理則缺乏深入思考，由于缺乏多維、多角度的可整合性方面的思考，從而產(chǎn)生對場景的依賴，成為機械化、情境綁定式學習。此外，在就業(yè)導向理念指導下，職業(yè)教育偏向與崗位密切相關的技能訓練，而導致頂層設計、操作管理、溝通協(xié)調、創(chuàng)造性等復合型職業(yè)素養(yǎng)發(fā)展缺失，職業(yè)可遷移能力及可持續(xù)發(fā)展能力明顯不足。在當前教學模式下，技術技能行為訓練和知識記憶為核心的學習體系已難以應對當前及未來復雜的、不確定的技術情境，為適應21世紀人才結構轉型，深度學習理論產(chǎn)生了，它可有效應對產(chǎn)業(yè)結構轉型及技術發(fā)展對人才培養(yǎng)需求，有助于提升技術技能人才的綜合職業(yè)素養(yǎng)。

一、深度學習的意蘊

20世紀四十至六十年代，深度學習理論漸現(xiàn)于控制論中，但“深度學習”這一理念最早出現(xiàn)則是在 1976年由 Ference Marton和 Roger S?lj?提出。為培養(yǎng)21世紀人才所需的核心素養(yǎng)能力，2015年美國將深度學習定位為教育國策，從此，深度學習進入高發(fā)期。2016年，由于世界圍棋冠軍李世石被人工智能機器人AlphaGo擊敗，促使教育界學者進行反思，“既然我們已經(jīng)教會機器進行深度學習，為什么還教不會學生深度學習？”[2]此后，學者開始從意涵深探、影響因素、教學策略、模型構造、教學環(huán)境、評估方式、教學實證等多方面對深度學習開展全方位研究。

深度學習究竟是什么？美國研究委員會將其定義為學生能夠將某一情境學到的知識應用遷移至新情境的過程，包含認知、自我和人際三大領域，三大領域內含掌握核心學術內容、思辨思維與復雜問題解決、學會學習、發(fā)展和維持學習意愿、協(xié)同作業(yè)和有效溝通六大能力[3]。其他學者對深度學習理論的意涵界定則可總結為理解—遷移說、深度理解說、三元說、體驗學習說[4]，盡管學者們從不同角度對深度學習內涵進行了相應界定，但均強調創(chuàng)新、問題解決能力、批判性思維、協(xié)作與交流能力等，這些能力與美國研究委員會提出的六大能力基本一致。究其本質，深度學習意涵界定需要研究教育的過程真義，在教育的過程中，人首先建構知識，繼而通過知識實踐適應并改造世界，進而面對未來挑戰(zhàn)，即“知識—人—實踐—未來”。深度學習之“深”必然圍繞“知識—人—實踐—未來”這一過程展開，這一過程在職業(yè)教育中也不例外。首先，心靈的喚醒是教育的首要精義，人作為學習主體，其狀態(tài)決定教學效果，教育者首先要“深度”了解學習者個性特點，激發(fā)其深層內部動機，使之擁有持續(xù)性內驅力和自我效能感。正如教育家阿莫納什維利所言“兒童如果加上心靈的力量，認識的所有大門都將在他面前敞開，知識將成為他改造事物和進行創(chuàng)造的工具?！逼浯危吧睢比胫R本質，尤其在職業(yè)教育中，單純的職業(yè)知識或科學知識無法應對數(shù)字化變革，而需要與實際工作過程有著緊密聯(lián)系的帶有“經(jīng)驗”和“主觀”性質的知識與能力，教育者需要引導學習者超越符號化知識，掌握知識與技術蘊含的來源、本質、方法、結構、價值，將被剝離的技術技能回歸本體，關聯(lián)特定情境，才能再對問題分析、分解，在技術的使用中走向遷移與創(chuàng)新，使問題得以創(chuàng)新性整體解決。唯有以深度理解為前提，才能內化為實踐專家所具備的帶有緘默性與明言性的技術知識網(wǎng)絡體系，作為認知結構工具于整體視角處理技術、知識、經(jīng)驗、事物間的關系及價值意義。再次，“深”入真實的社會實踐，理論與實踐本就相互作用，知識溝通現(xiàn)實社會才能體現(xiàn)其意義性，尤其技術知識源于實際崗位、社會及個人情境中的問題解決，技術的緘默性決定了對實踐情境的強依賴性，只有在實踐中才能不斷得到證實和完善。最后，“深”入未來，數(shù)字化社會的當代，技術與知識快速迭代升級，未來充滿不確定性與復雜性，數(shù)字化技術技能人員需具備終身學習能力才可靈活應對。凱興斯泰納曾提出“教給學生最有意義的東西不是知識，而是知識獲取的健全的方式和獨立行動的方式。”教授學生“漁”的技能，遠比“魚”更重要。基于此，深度學習在職業(yè)教育中就是以問題為驅動力，承載職業(yè)知識、理論知識與高認知知識、社會技能等復合型職業(yè)核心素養(yǎng)，主動與技術知識、社會、他人互動交融的過程中內化、重塑、更新，是深入人的內驅力、深達知識本質、深通現(xiàn)實社會并深往未來世界的學習。

二、職業(yè)教育教學改革的實然困境

（一）教學存在效率和工具理性優(yōu)先的偏向

新技術、新場景的不斷迭代升級，其生成性、涌現(xiàn)性、復雜性決定技術實踐面臨更多不確定性，但人在不確定中進行技術創(chuàng)新是確定的，創(chuàng)新意味人是技術實踐的主動創(chuàng)造者，要主動面對技術要求，重塑關聯(lián)性工作情境，整體化解決問題。但與產(chǎn)業(yè)崗位“無縫對接”等效率和工具理性優(yōu)先的教學成為當前主流，這種教學模式忽視技術本身的原理與價值，忽視人主體地位、多元化發(fā)展，在信息化與工業(yè)化迅猛融合的時代中這一劣勢愈發(fā)暴露。深度學習理論重視學生主體地位，促使個體深層內部動機的激活[5-6]，探求技術本質。

（二）淺嘗輒止的淺層教學普遍存在

技術是理論、經(jīng)驗、實踐三者整合理性分析的產(chǎn)物，目前存在學習者對操作動作的簡單模仿，而不探索“為什么”，對知識、技術的來源、本質、關系及意義價值不知所以然，處于淺層學習狀態(tài)。高素質的技術技能人員需具備創(chuàng)造性整體解決復雜問題的能力，這一能力以對知識、技術、實踐的深層理性理解為前提，在真實崗位情境中利用技術知識的批判性認知與理性實踐實現(xiàn)問題解決。深度學習正是利用問題情境實現(xiàn)對知識充分廣度、深度、關聯(lián)度的理性實踐[7]，實現(xiàn)深層教學。

（三）創(chuàng)造性整體解決復雜問題能力不足

技術源于實踐中理性整合，知識與社會實踐相聯(lián)通才發(fā)揮其價值。因此，學習需要抵達社會內核，絕非止步于對社會問題的簡單解決。高素質技術技能人才應具備在特定真實崗位、個人和社會情境中，基于技術、資源等主動綜合分析、控制、優(yōu)化，創(chuàng)造性解決復雜劣構性問題的復合型職業(yè)行動能力。當前教學問題情境的設計未涉及核心問題，學生思考處于淺層，只能解決簡單實踐情境中存在的良構性問題。而深度學習正是借助問題境脈作為轉化綜合職業(yè)素養(yǎng)的橋梁，融入期待學生掌握的職業(yè)知識、科學理論及高認知技能等素養(yǎng)，引導學生主動深入知識、技能核心，整合技術知識間交互關系，培養(yǎng)創(chuàng)新性整體解決復雜問題能力，與社會實踐聯(lián)通，抵未來之境。

（四）全職業(yè)生涯發(fā)展可持續(xù)性呈現(xiàn)斷層

1972年，《學會生存——教育世界的今天和明天》報告的出現(xiàn)使終身教育理論得到廣泛關注，也促使職業(yè)教育逐漸重視技術技能人員的終身教育發(fā)展。工業(yè)4.0時代的今天，信息化與工業(yè)化鏈接深化，技術的快速變革需要職業(yè)素養(yǎng)的持續(xù)更新，社會需要既擁有首次就業(yè)的能力，又具備較強持續(xù)就業(yè)能力的高素質技術技能人才，服務社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展與自身全職業(yè)生涯發(fā)展并行。而當前職業(yè)教育過于注重學生的首次就業(yè)能力，個體全職業(yè)生涯發(fā)展缺乏，“功利性”過重,極容易被高速更迭的技術和社會趨勢所淘汰。“授人以魚不如授人以漁”，深度學習是以探究為主的教育生態(tài)，學習者知其然，而且樂于知其所以然，激活主動學習意識及能力，自信應對未來挑戰(zhàn)。

三、深層學習理論指導下的教學路徑探析

根據(jù) Jensen等學者提出的 DELC（Deeper Learning Cycle）深度學習模型[8]（見圖1）和 NSSEChina[9]提出的深度學習涉及的三個關鍵因素：高階學習、綜合學習和反思性學習，利用深度學習理論設計適合職業(yè)教育的教學實施路線（見圖2）。

圖2 基于深度學習理論的職業(yè)技術教育學習活動模式

（一）情境與動機：創(chuàng)設多模態(tài)具身“探索性”學習工作場域

依據(jù)具身認知理論，構建多維具身情境可增強學習者臨場感從而激活內部動機與沉浸感，由技術的被動使用者走向技術的主動創(chuàng)新者。同時，技術技能的學習涉及特定個體在真實工作情境中的實踐，存在大量個體性的緘默性知識，需要身體嵌入工作場景內，教育者創(chuàng)設多維表征、高沉浸、高交互的多模態(tài)具身學習工作場域成為必然。

1.建構最接近企業(yè)真實工作場景的多維具身教學生態(tài)情境。作為與市場經(jīng)濟關系最為緊密的職業(yè)教育，學校應與行業(yè)代表性企業(yè)增強協(xié)作，站在高處看行業(yè)最新發(fā)展趨勢，分析崗位典型工作任務，確定崗位能力標準，將被剝離出來的技術技能歸還于特定實踐情境，共同打造“最接近企業(yè)實踐的職業(yè)培訓模式”生態(tài)系統(tǒng)。

該生態(tài)系統(tǒng)搭建人工智能與混合現(xiàn)實技術，將企業(yè)實際典型工作任務重構為適合學生的“工作情境”，情境盡可能還原真實，比如任務崗位獨特需求、特定社會環(huán)境支持與個人狀態(tài)等。復雜崗位任務視覺仿真情景化，構建多維具身視景空間，實現(xiàn)多樣態(tài)虛實交互，將外部信息延伸至身體及心理，激活高度參與感使得經(jīng)驗心理化與具身化，持續(xù)誘發(fā)學習者深層內部動機，使其從學習的旁觀者轉化為情境的深度參與者與創(chuàng)造者。

2.多維度具身情境的“更迭”。技術解決的問題方案具備多元化、創(chuàng)造性，典型工作情境需要容納不同問題解決方案的生態(tài)空間，學生在其中敢于并積極提出個體見解，迸發(fā)創(chuàng)造性的火花。為培養(yǎng)學生創(chuàng)造性整體解決問題的能力，該工作情境能夠根據(jù)任務需求，由基礎技術技能情境，變換為低通路近似情境實現(xiàn)問題的近遷移解決，進而更換完全不同社會環(huán)境支持及個人狀態(tài)構成高通路遠遷移情境，學生通過變換情境支撐，在不同角度還原技術技能本體，追尋問題本真創(chuàng)造性整體解決方案。

3.在“探索”中“解放”內驅力，動態(tài)追蹤個體行動數(shù)據(jù)。教育者創(chuàng)建以實踐“探究”為核心的工作場域生態(tài)系統(tǒng)，“經(jīng)歷”“探索”人類獲取技術知識的關鍵環(huán)節(jié)，了解技術知識被證實過程，產(chǎn)生知識獲得的親身經(jīng)歷感、緊迫感、價值感，解放遏制學習長久興趣的枷鎖。同時，該工作場域利用人工智能技術動態(tài)追蹤學生個體行動過程數(shù)據(jù)，根據(jù)學習主體特色不斷個性化創(chuàng)生學習資源，使學習者保持高集中注意力，全身心深度參與完整的工作行動過程。

（二）重塑與建構：創(chuàng)設培養(yǎng)創(chuàng)新性整體解決問題能力的學習活動

技術在實踐中存在，技術知識源于實際崗位、社會及個人情境中的問題解決，問題的創(chuàng)新性整體解決是學生成功遷移的標志，也是職業(yè)綜合素養(yǎng)的代表。深度學習借助問題境脈作為轉化綜合職業(yè)素養(yǎng)的橋梁，問題設計質量決定學習者綜合職業(yè)素養(yǎng)培養(yǎng)水平，則在深度學習中如何設計高質量問題呢？

1.教學的割裂化轉向整體性生成。PISA將問題解決能力界定為：個體在真實的、跨學科情境中運用認知過程處理和解決問題的能力[10]，意味著問題的解決需要多學科、多認知、多情境的靈活整合性。知識整合是高階認知能力，需要基于低階認知思維的不斷晉升[11]，割裂式教學中技術知識內含交互作用弱化，完整的工作行動過程被拆解，技術知識內含交互作用弱化，解決問題的綜合職業(yè)能力被拆分為關聯(lián)度薄弱的單維度能力，解決問題過程中需要學生自主整合知識，存在極不穩(wěn)定的風險性，尤其會將低年級學生推向依賴職業(yè)情境的綁定式學習[12]。

深度學習是整合性學習的深層表達，在該教育生態(tài)系統(tǒng)中，問題或問題載體（比如任務、項目等）的設計以初級產(chǎn)業(yè)工人到實踐專家的個體全職業(yè)發(fā)展為主線，承載專業(yè)技術知識和技能實踐的綜合，將孤立的典型工作任務系統(tǒng)化，使學習者經(jīng)歷完整的工作行動過程，融入任務的現(xiàn)實意義，打破學生、學校與產(chǎn)業(yè)界的壁壘。整體性教學涉及多學科、多認知、多情境等的動態(tài)平衡，需要校企深度合作，融入產(chǎn)業(yè)實際場景，比如從本學科基礎性項目、跨學科復合型項目（涉及工程、科學、數(shù)學、藝術等領域）、跨學年系統(tǒng)性項目及社會實際項目 （見圖3），形成寬廣縱深的理實一體化課程體系。根據(jù)完整工作行動過程，復雜問題的創(chuàng)新性整體解決涉及核心問題的確定、方案的設計、實施、優(yōu)化、產(chǎn)品退役處理，方案行動跨工程、數(shù)學、科學、經(jīng)濟、文化等多領域，以及批判性思考、推理、遷移、協(xié)作交流等多種高階認知能力。教育者建立專業(yè)內整合、跨專業(yè)整合或跨區(qū)域整合的學習團隊，利用典型工作案例分析，訓練學生創(chuàng)新性整體解決問題的能力，同時針對學生個體，建立跨學年或跨平臺的學生數(shù)據(jù)追蹤平臺的整合。在深度學習教學環(huán)境中引導學生綜合性分析工作情境，創(chuàng)新性整合技術及相關資源解決復雜問題，逐步從技術的被動應用轉向主動技術設計，走向未來技術世界。

圖3 項目的層次化、連貫性的高度整合性

2.可持續(xù)性“理想的困難”。復雜性問題解決能力的培養(yǎng)依仗高挑戰(zhàn)性的問題或問題載體，一定的挑戰(zhàn)性具有感染力與強驅動力，可觸發(fā)學習者的認知沖突產(chǎn)生積極情緒和主動性，促使職業(yè)行動能力的編碼，走向深度學習。但如果問題或問題載體的解決使認知負荷超載，此時困難成為學習阻礙，創(chuàng)造可持續(xù)的挑戰(zhàn)性任務成為教學設計關鍵，Bjork概念化為“理想的困難”[13]。

教育者需構建一系列在知識、技術的來源、本質、方法、結構等具有統(tǒng)一與穩(wěn)定性,以及與其他崗位領域具有關聯(lián)性、層級性的高挑戰(zhàn)性典型工作任務。初始任務需設置較少的變量、維度，避免超載的認知負荷競爭認知資源，產(chǎn)生畏難情緒，在學生思維中建立基礎技術知識結構、思維方式，使其掌握解決規(guī)則性問題的程序、策略等及復雜問題解決的一般性規(guī)則、策略等，實現(xiàn)簡單遷移創(chuàng)新；逐漸關聯(lián)相關學習變量，遷移形成多變量多耦合復雜性學習項目，有層級性地打破學習者的認知平衡，暴露出認知、技能等短板，培養(yǎng)不規(guī)則問題創(chuàng)新性解決能力，同時鼓勵學生在課堂上敢于提出個體見解，使其遇到難度閾值概念時，意識到困惑與不確定性正常化是問題解決的必然[14]。

（三）解構與重建：生成性技術知識網(wǎng)絡體系

新手如何才能像實踐專家一樣解決問題呢？專家和新手間的區(qū)別在哪里呢？體現(xiàn)在問題解決與知識建構間的關聯(lián)性，兩者呈正向促進性（見圖4）。實踐專家的知識結構存儲單元不像新手是碎片化的知識，而是經(jīng)個體主動理性與技術實踐后技術知識內化形成的結構化網(wǎng)絡體系，不僅存在串聯(lián)、并聯(lián)的平面結構，更多是高關聯(lián)度、多鏈接的網(wǎng)絡立體結構。結構化知識體系不僅擴大了工作記憶容量，且在問題解決過程中知識提取的敏銳度增加，知識間的“碰撞”與“激活”度更高，創(chuàng)新的活力也就更強（見圖4）。數(shù)字化技術快速更迭的時代，高素質技術技能人才解決的復雜性問題通常是動態(tài)變化中的劣構問題，與依據(jù)新舊問題情境遷移而解決的良構問題不同，劣構問題歸屬不同情境中的高通路遷移，知識領域涉及橫縱交織的概念體系，并夾雜著交叉變化的案例，碎片化及陳舊知識結構常常是失效的，需要學習者建立更加靈活的、生成性的技術知識結構網(wǎng)絡體系，并能根據(jù)更迭的問題情境整合與重構知識體系[15]。

圖4 問題解決能力與技術知識網(wǎng)絡結構間關系

在探究式教育生態(tài)系統(tǒng)下，學習者能夠在解決問題過程中，利用高階思維深度理解事實性知識、概念性知識、程序性知識、經(jīng)驗知識、反省認知知識[16]的來源、本質、方法、結構及相互關系、意義及價值，進而抽象概括技術知識的本質概念、核心概念以及處于更高層次的上層概念。可借助清晰可視化認知地圖或概念地圖等視覺表達工具外化知識間的邏輯[17]，邏輯包含概念“是什么”，更關鍵在“為什么”，并嵌入不同典型工作案例外顯化知識經(jīng)驗便于理解，“化零為整”搭建廣度、深度、關聯(lián)度上充分聯(lián)結互相耦合的網(wǎng)絡化知識結構體系，將符號化知識、意義與經(jīng)驗深度鏈接。

技術知識網(wǎng)絡系統(tǒng)化結構根據(jù)問題解決任務邏輯體系，以大概念作為主線，首先是簡單的學科課時、項目內知識結構化，或串聯(lián)或并聯(lián)的簡單邏輯關系的規(guī)則層級結構，比如單層發(fā)散型概念地圖，建立簡單的有效知識節(jié)點。其次是學科內知識體系化，加入技術的經(jīng)驗性知識，在單層發(fā)散結構上加入縱向關系結構，有效的知識節(jié)點數(shù)增加，知識間的聯(lián)結關系進一步加深，形成多層發(fā)散型的概念地圖；隨著知識的多維密集，形成學科間知識網(wǎng)絡化，此時概念地圖中存在多個大概念中心點，每個以核心概念為中心進行發(fā)散，學生能夠聯(lián)結起多個大概念中心點之間的結構層次與邏輯關系，知識間的關聯(lián)性進一步加強。最后，跨學科、跨學年、社會實際項目中形成多寬度、深聯(lián)結的多層可擴展多耦合的技術知識網(wǎng)絡體系，比如多層聚類型概念地圖，這種認知結構邏輯層次與結構更完整，不同領域的概念間建立結構關系，具備更強的靈活性與生成性，在面對充斥著不確定發(fā)展的數(shù)字化時代，可不斷整合知識體系去靈活應對。

在方法論中，技術知識網(wǎng)絡結構系統(tǒng)可作為認知的結構框架掌握新知，認識世界，同時可以站在整體視野下建構與溝通知識、技術、自身、他人、世界、未來的關聯(lián)與意義，進而將技術知識網(wǎng)絡轉化為綜合職業(yè)素養(yǎng)網(wǎng)絡，不斷提升自身能力；在價值論中，其可以反向加深知識認知的深度、廣度及關聯(lián)度，知識提取跳躍的靈敏性增加，遷移發(fā)生的條件、時間等縮短，創(chuàng)新源于遷移，與整體知識特征一脈相連[18]，提高其在相似情境、近相似情境或完全不同情境下解決良構領域問題或無確定規(guī)則的劣構領域問題解決效率。

（四）批判與超越：教育工具性回歸人終身化發(fā)展

工業(yè)時代的職業(yè)教育在工具理性指導下，著眼于短期就業(yè)社會需求，偏向于某一領域的狹隘單一技能操作訓練，使得人的全職業(yè)生涯及個體可持續(xù)發(fā)展出現(xiàn)片面化，職業(yè)可遷移能力缺失，職業(yè)教育成為市場經(jīng)濟的附庸?！秶鴦赵宏P于大力發(fā)展職業(yè)教育的決定》中強調：“要明確職業(yè)教育改革發(fā)展的目標，滿足人民群眾終身學習需要，與市場需求和勞動就業(yè)緊密結合，建構有中國特色的現(xiàn)代職業(yè)教育體系?！?/p>

終身學習能力是綜合性自我管理能力，是個體終身化發(fā)展的基礎，是應對快速更迭的數(shù)字化時代的必備，強調以社會長期需求為導向，以人的終身發(fā)展為根基，通過主體主觀意識與外部資源的不斷支持發(fā)掘人的潛能，激勵并促使人類有權利去獲得終身發(fā)展所需要的全部知識、技能、價值與理解，能夠在未來復雜性情境下有信心、有創(chuàng)造性地應用它們[19]。深度學習教育生態(tài)系統(tǒng)下，以能力導向的終身學習觀念為根基，設置批判性反思問題境脈，以從初學者到操作實踐專家的全職業(yè)生涯發(fā)展的職業(yè)能力潛能評價為行動導向，在評價中發(fā)掘未來發(fā)展?jié)撃埽寣W生真切感受到“最近發(fā)展區(qū)”的動力，保持長期內驅力，使其具備面對快速更迭的崗位情境持續(xù)更新技術知識體系的意愿。

在批判性反思境脈中使問題解決思維可視化，直觀解釋方案“手段—目的”間交互作用，強調對復雜問題整體性創(chuàng)造性解決“為什么”和“如何做”的高水平評價性反思，比如創(chuàng)造性、功能性、經(jīng)濟性、可行性、環(huán)保性等。不同情境下批判性反思可以深度整合知識、技術及其關系[20]，對內部關聯(lián)遷移和外部拓展遷移產(chǎn)生積極影響[21]，因此，引導學習者對特定工作情境下技術知識、技術技能的認知與操作層次進行不同角度察覺、分析、評估與調整[21]，改善認知情緒[22]與自我效能感[23]。在此境脈中鍛煉學生正確認識自身個性特征，為達到學習目標而主動設定行為目標、制定合理學習規(guī)劃、采取策略監(jiān)控、評價、調節(jié)自己學習過程，逐層提升自我調節(jié)能力，不僅在學校學會學習，還要學會在以后職業(yè)生涯中基于工作過程培養(yǎng)終身學習能力，為可遷移職業(yè)能力作鋪墊。德國各州文教部長聯(lián)席會中將分析與反思的能力作為應對“數(shù)字化社會的能力”[1]之一，Caena也證實其為應對不確定性、復雜性和變化的關鍵技能[24]。

麥肯錫全球研究院對2030年產(chǎn)業(yè)工人技能轉型預測“對高認知技能、技術技能、社會和情感溝通技能的總需求將新增2 360億工時”[25]，技術技能從業(yè)者面臨規(guī)模空前的技能轉型與職業(yè)變更，拘泥于社會經(jīng)濟決定論的職業(yè)教育只能培養(yǎng)職業(yè)知識的單維度技術工人，未來發(fā)展根植于高認知、技術技能及統(tǒng)籌協(xié)作等綜合職業(yè)素養(yǎng)，增強職業(yè)教育的適應性成為時代所需。教學作為人才培養(yǎng)的最直接接口，教學質量的高低對人才培養(yǎng)規(guī)格有著決定性影響，深度學習的提出與知識經(jīng)濟人才核心素養(yǎng)培養(yǎng)一脈相連，在探究式教學生態(tài)系統(tǒng)下，為我國高素質技術技能人才培養(yǎng)注入新的活力，促使技術、人、自然、社會與未來走向更高程度的生態(tài)化轉型。