什么是深度学习？深度学习是与真实性是密切相关的。富兰和兰沃希将深度学习定义为在现实世界中创造和应用新知识。刘月霞和郭华则认为深度学习就是把握学科的本质及思想方法，形成积极的内在学习动机，高级的社会性情感，积极的态度，正确的价值观，成为计具有独立性，批判性，创造性，又有合作精神基础，扎实的优秀的学习者，成为未来社会历史事件的主人。深度学习和真实性学习的概念内涵是相通的，是指向培养学生解决真实问题的素养，教会学生像专家一样思考。
迁移是把握深度学习内涵的关键词。迁移被定义为把一个情境中学到的东西迁移到新情境的能力。迁移是终极目标，达成它的难度极大。迁徙也有不同的机制。当新任务与原任务相似时，称为低通路前移，当新任务与原任务不相似时，称为高通路迁移。
高通路迁移与低通路迁移有着非常不同的迁移机制。低通路迁移的基础是具体到具体是指从具体到具体的迁移。这种前移依靠的是旧任务与新任务之间的相似性，两种任务越接近，这种迁移就越容易完成。高通路前移的机制是具体抽象具体，也就是说，要从很多具体的案例中抽象出一个原理，再用这个原理指导下一次任务的完成。
可以用题海战术和分类解题帮助理解。低通路迁移是题海战术，高通路迁移是总结做题方法，归类题型，抓本质。
宽而浅的学习就像吃了很多东西，但没有消化久而久之就成成了一个不健康的胖子，深度学习说，提倡的少而深的学习并不是指学的少，是指将专家结论结构化，围绕专家思维来组织学习内容，做纵深发展，就像一个有着良好的消化系统的人可以充分吸取营养，当学习者掌握了结构后就有可能学得更多。
所谓专家是指在某一领域具有专长的人，而专家思维就是指他们的思维方式，人们往往发现专家在自己的领域拥有海量的知识，在具体的问题情境中能够顺畅提取变创造性地解决问题。
分类记忆和位置记忆是两种不同的信息处理与存储方式。位置系统记录了生活经验的连续经历，分类系统则对组成经历的各个部分进行出处理。分类系统常常是线性的，位置记忆则是地图。路线的好处是可以最快的到达目的地，但坏处是其实对这个城市并不了解，而且只知道一条路线，一旦遇到堵车或修路等意外状况时就会束手无措，而地图好比你去一个陌生的城市工作一段时间，你会有时间骑自行车或步行，在城市游玩和闲逛，这样就慢慢获得了对这个城市的整体印象，当你需要前往某地时，会有多条路线可供选择，遇到问题时也能灵活变换。专家的大脑中已经有了地图，他们是调用未知记忆来储存和提取信息的，这种定位方式不是线性的，而是网状的，具有很大的灵活性。
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