基于脑科学的深度学习模型建构及物理教学应用　　

　　一、基于脑科学的深度学习模型建构

　　深入剖析学习过程，可将其拆解为认知要素、行为要素与情绪要素。妥善协调这3大要素，是深度学习得以切实发生的关键所在。值得注意的是，深度学习的整个流程离不开大脑的精密调控。依据神经生物学家Paul D.Maclean所提出的脑分区理论，大脑可细分为认知脑、行为脑与情绪脑。其中，认知脑负责感知记忆控制，行为脑掌管机体动作与平衡控制，情绪脑则聚焦于情绪状态的调节控制，各区域分工明确、各司其职。

　　在实际学习进程里，为契合大脑运行机制，构建起基于脑科学的深度学习模型（如图1所示）。借助对学习任务进行分层式设计，该模型得以更好地适配深度学习的内在逻辑，既能显著提升学习效率，激发学生的学习积极性，又能有效减轻学生主观感受到的学业负担。

　　基于脑科学理论，该深度学习模型对学习过程展开精细化拆解。其中，选择性注意构成深度学习启动的前置要件。于教学场景里，创设特定情境并从中提取关键问题，能够激活与之对应的神经元，唤起旧有认知与新知识之间的潜在联系，促使二者交互融合，催生出全新认知成果。新生成的认知起初会形成短时记忆，倘若后续缺乏持续性的深度刺激，这类新认知极易消逝于记忆的浩渺长河。反之，若新知识得到深度剖析与内化，大脑便会自发地将个体碎片化的新旧知识相互勾连，编织成条理清晰、架构完整的知识图谱。与此同时，在质疑、批判与反思的思维淬炼中，这一结构化、系统化的知识网络得以持续优化调适，凭借图谱的关联性，深度理解后的知识编码能够达成长效记忆。[1]最终，深度学习成效显现在知识的灵活运用上，既涵盖直接提取知识用于实践，也囊括类推迁移式的间接应用。[2]

　　

　　在整个深度学习进程中，认知脑扮演着“总指挥”的角色，主导着外界信息的筛选摄取、新旧认知的碰撞交融、理解的深度内化、知识的层级架构网络化以及知识迁移向实践应用的转化。情绪脑则敏锐捕捉真实情境氛围，唤起探索热情，催化理解向深刻严谨的方向蜕变，赋予个体解决问题后的成就感，为深度学习注入内在驱动力。而行为脑聚焦于实操层面，把控深度理解阶段的各类操作、互动、协作活动，为质疑批判反思环节提供辅助动作支撑，还驱动着迁移实践过程中的具体行动落地，保障深度学习的物理性推进。

　　二、模型在探究实践中的应用架构

　　探究实践，作为学生科学核心素养的关键维度，乃是科学探究一般流程与工程实践、自适应学习深度融合的结晶。[3]借助基于脑科学的深度学习模型，对探究实践流程加以拆解剖析，可促使信息沿高效通路完成输入、传递、处理与输出，达成认知与实践的优化循环。

　　以“探究材料保温性能”为例，精心规划出基于脑科学的深度学习于探究实践中的应用路线，如图2所示。在整个探究实践历程里，深度学习最为关键的发力点聚焦于方案设计以及实验检验测试阶段。[4]这两个环节不仅是深度学习的重中之重，更是认知脑、情绪脑与行动脑3个脑区协同运作、集中响应的关键节点。在方案设计环节，认知脑高速运转，梳理既有知识，构思实验框架，挖掘变量关系；情绪脑同步激活，催生对未知结果的好奇与探索热忱，赋予研究者直面挑战的积极心态；行动脑则驱动着手拟定具体步骤、调配实验资源等实操事务。实验检验测试阶段，认知脑严密监控实验进程、分析数据波动，情绪脑随结果起伏而跌宕，或因契合预期而振奋，或因偏差而激起更深钻研斗志，行动脑有条不紊执行操作、记录反馈。如此协同工作，不仅深化当下探究实践的质量与深度，还为后续接踵而至的工程实践与自适应学习筑牢了坚实的认知根基，铺就学生科学素养进阶的稳固阶梯。

　　三、教学实施

　　遵循基于脑科学的深度学习在探究实践中的应用路径，以探究材料的保温性为例，进行教学实施。

　　（一）真实情境、激趣提问

　　本环节设计采用情境呈现—进阶问题链—任务驱动的3步实施。

　　情境呈现：教师展示夏季教室外盆栽植物的生长情况的照片，然后将冬季该植物的生长呈现给学生，发现冬季由于室外温度过低，植物很快枯萎。

　　进阶问题链：在驱动任务提出前，采用进阶问题链的形式，如下页图3所示，逐步基于观察指向研究问题，将科学探究发生的触发阶段采用问题链核心进阶由表及里，由现象到本质。

　　任务驱动：根据学生所举例的材料选出两种，引出这节课的探究问题：哪种材料的保温性能更好？教师引导学生通过科学探究来寻求证据，解决此问题。

　　脑科学分析：在这个教学环节中，对学生自己养的植物出现的生长问题真实情境，情绪脑产生兴奋，由解决问题的学习欲望，通过进阶问题链逐步引导学生发现问题，认知脑在此时激活植物生长因素及生活经验的区域，逐步聚焦探究问题。

　　（二）依据原理，做出假设