1. 引言
进入大数据时代后，基础教育管理和运营迎来了更多的发展机遇。通过对海量教育数据的挖掘、分析，大数据可以为基础教育提供准确的预测判断，制定个性化的教育教学培训与指导方案，为管理者提供精准的教育管理决策和评估方案，为基础教育政策寻求最优化的解决方案。通过深度学习模型分析学生的学习行为和成绩，为学生提供个性化的学习反馈和建议，有助于教师更准确地评估学生的学习状态，从而提供更有效的教学支持；深度学习技术可以分析学生的学习数据，识别其兴趣、难点和学习风格，进而推荐适合的学习资源和教学策略；深度学习技术也被广泛应用于在线教育平台，以提供更智能、更互动的学习体验；尽管深度学习技术在教育领域具有广泛的应用前景，但其实将深度学习应用到教师资源管理中的应用研究较少，为教师提供客户画像，完成教师档案的归纳与整理，形成教师职业成长路径的研究更少。为了提高教师资源管理平台应用的高效性以及教师资源管理平台自动化、智能化管理能力，本文通过引入深度学习技术应用到教师档案管理中，提高了教师信息归纳与管理的效率，为进一步实现教师画像提供数据支持，为教师提供个性化的职业成长路径和精准的教学支持奠定数据基础。
2. 大数据与深度学习
中国互联网络信息中心(CNNIC)在京发布第51次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2022年12月，我国网民规模达10.67亿，互联网普及率达75.6%，10多亿的用户遨游在互联网的世界里，人均每周上网时长达到29.5个小时，某直播平台每天每小时直播用户达到1.06亿次，100多亿条信息、4.8亿张照片，每天产生约6 PB的数据量，这些数据使人类一下子进入了大数据的时代。大数据时代对传统算法提出了严峻的挑战，很多传统算法已经不能满足一些领域的计算需求了，深度学习应运而生。
深度学习(Deep Learning)是一种利用深度人工神经网络进行分类、预测的技术，如果把深度学习比喻成航天飞船，那么大数据就是航天飞船的动力燃料，随着数据规模的增加，深度学习可以在一定范围内增加准确率，提高运算效率，深度学习最大的特点是可以处理非结构化的数据，如图像、视频、文本、音频等[1]。人工神经网络是深度学习的典型模型，它通过使用计算机模拟人的神经系统，也就是模拟人的大脑工作过程，按照人脑的原理解释数据，自动提取特征值，从大量的训练中形成知识和经验，实现对隐含数据的信息挖掘，对内在关联进行构建，生成预测结果并进行优化，以及揭示内部规律等，最终实现提高决策分析和判断能力[2]。其实人的神经系统是非常复杂的，基本组成单位是神经元，一般人的大脑大约有1000亿个神经元，神经元分为细胞体和突起两部分，细胞体负责接受信息并解析信息，突起负责接受外来刺激和传出反应，那么人工神经网络模拟人的神经系统也是从模拟神经元开始的，神经元模型包括输入、计算和输出三个部分。输入和输出模拟人的神经元的突起部分，计算模块模拟人的神经元的细胞核部分。如图1所示是一个包含这三部分的典型神经元模型，该模型包括两个输入模块、两个计算模块和一个输出模块，训练一个神经网络就是将权值调整到最佳，以使整个模型的效果最好。
目前，深度学习的研究重点相对广泛，分布领域交错复杂。在教育领域，一些学者使用多维尺度和聚类分析技术，实现对深度学习的研究热点可视化处理，进而推断出深度学习未来的研究趋势，DL将与人工智能、教育教学、大数据等紧密结合，更精准的服务于教育行业，尤其在学校管理、学生管理、教师管理等各方面提供精准预测和决策支持，提高教育管理的信息化水平。
大数据和深度学习的结合，是信息技术发展的必然趋势，也是解决复杂问题的有力工具。二者的结合，不仅能够充分利用大数据的信息丰富性，还能通过深度学习的强大表征学习能力，从海量数据中挖掘出深层次的、有价值的信息。
Figure 1. The neuron model
图1. 神经元模型
3. 深度学习在教育领域的应用分析
在国外基础教育管理中，挖掘相关教育数据已成为合理规划教育资源、提高教学质量的有效手段。IBM、纽顿等公司发布的“梦盒学习”、“渴望学习”等产品，实现了基于学生过去的学习成绩数据预测并改善其未来学习成绩的大数据服务与支持；通过使用深度学习算法，分析与挖掘教育数据背后的信息，比如分析学生的意愿和专业去向，为学生提供专业定位，为基础教育政策寻求最佳的解决方案，最大化平衡社会利益和资源，为基础教育的综合决策与执行提供最优执行路径[3]，国外很多公司已经开始了相关的实践活动。
国内也有越来越多的深度学习应用在教育领域的实践案例。随着深度学习技术和AI大模型的迅速发展，科大讯飞自主研发的星火认知大模型正式发布并持续迭代，结合教育领域的核心应用场景，推出了一系列基于大模型能力的教育智能工具。比如科大讯飞星火教学助手、星火讲评、星火语伴等教育智能工具被广泛应用于一线城市的中小学教育中，教师备课过程中，借助这些数字化教学工具，完成了教学设计，包括各个环节的具体内容和相关素材，能即刻生成课件，给到广大一线教师一定的备课灵感。学生通过数字化教学工具，能够更加直观地理解知识，提高学习效率。广州市海珠区作为全国首个人工智能大模型应用示范区的打造区域，启动人工智能大模型助推教与学创新应用，依托星火教学助手、星火讲评等工具，围绕“数字化教学设计、数字化教学实施、数字化学业评价、数字化融合创新、数字化协同育人”等维度打造精品课例。72%的精品案例使用了星火教育认知大模型，推动了海珠区学校教与学模式的创新。教师通过培训和比赛，提升了信息技术应用能力，促进了教学方法的创新。
在高等教育中，利用深度学习完成教育知识图谱的构建是一个比较成功的案例。教育知识图谱是一种结构化的知识表示方法，它利用图论和人工智能技术对教育领域的知识进行建模和表示。通过利用深度学习构建知识图谱的大模型，可以设置智能问答模型、推荐个性化学习资源、分析知识关系优化教学内容、以及教育数据挖掘与分析等多方面的建设内容，可以实现知识的关联、推理和可视化，为教育领域的智能化应用提供有力支持。在实际应用中，教育知识图谱已经取得了显著的效果。例如，在某些高校的工科学科教学中，通过构建和应用教育知识图谱，不仅提高了学生的学习兴趣和参与度，还优化了教学内容和方法，提高了教学质量和效果。
借助深度学习技术，可以开发英语口语练习与评估系统，对学生的英语口语进行实时评估和反馈。通过提供了个性化的口语练习和评估服务，帮助学生更好地掌握英语口语技能。该系统能够识别学生的发音、语调、语速等特征，并给出相应的评分和改进建议，提高了英语口语教学的互动性和趣味性，激发了学生的学习兴趣。还可以开发出智能评估系统，实现自动对学生的答题情况进行评估和分析。例如：自动批改作业：深度学习算法能够识别和理解学生的答案，自动进行批改和评分，提高评估效率；知识掌握分析：系统能够准确分析学生的知识掌握情况，并根据评估结果提供个性化的反馈和改进建议。
综上所述，深度学习在教育领域的应用案例涵盖了智能分析、个性化学习路径推荐、智能评估、智能构建知识图谱以及教育管理与决策支持等多个方面。这些应用充分说明利用深度学习可以提高教育的智能化和个性化水平，也说明将深度学习引入到教师资源管理中是可行也是十分必要的。
4. 深度学习在教师资源管理平台中的实践应用
教师是基础教育中十分重要的角色，教师档案是教师资源管理中最重要的资源，也是提升教师能力建设的必要过程，因此逐步完善教师档案管理信息化建设，紧随时代的脚步。教师的档案管理主要包括教师基本信息、教师教科研信息、教师培训信息、教师荣誉等方方面面，这些信息除了一些常规的文本信息外，还有大量的图片信息，比如教师各种获奖荣誉、项目证书、培训证书等，随着深度学习与人工智能技术的发展，多媒体信息的数据量剧增，图片管理技术逐步发生改变，在产生、传输、存储和使用过程中都发生了很大变化，传统的通过文字搜索图片已无法满足用户对于海量数据快速筛查的需求了，因此将深度学习技术应用到图片管理中非常重要，能够提高检索效率和检索质量，提升工作效率。
在信息化的浪潮下，如何从海量的图片数据中快速精准地检索到所需要的图片信息，并加以合理分类是实现图像高效信息化管理亟需解决的问题，通过在教师档案图片管理中应用图像深度学习技术，可以提高检索效率，常规的图片检索方式主要以关键词检索或者分类检索，这样的实现方式主要依靠图片存储时的外部信息或者图片内含的信息，比如文件名、文件路径、文件时间、文件描述、关键词等，这种检索方式的效率取决于描述信息的准确度和全面性，同时对于图片存储方式和路径要求也比较高，需要较高的人工操作才能实现快速检索和精准匹配[4]。
深度学习在教师档案中的图片管理中应用，主要是通过卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)算法来实现对图像的分类功能，为图像检索做好数据准备工作。卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，具有表征学习能力，能够按照阶层结构将输入的图片信息进行平移不变分类，不变性是指针对一张图片进行采样时，对于一个样值序列，间隔几个样值取样一次，这样得到的新序列就是原序列的下采样，图片的性质基本保持不变，也就是体征信息能够清晰保留。卷积神经网络一般包括四个部分：输入层、卷积层、池化层、全连接层，卷积层负责提取图片的局部特征，池化层用于降低数量级，全连接层模拟神经控制，进行结果预测并输出。
经典的深度网络模型主要有LeNet模型、AlexNet网络、VGGNet模型、ResNet模型等等，其中LeNet模型包括3个卷积层、2个池化层和2个全连接层，是卷积神经网络的鼻祖，也是第一个成功应用于数字图片识别的模型，有着不错的图像分类效果[5]，如图2所示。VGGNet模型是牛津大学计算机视觉组在2014年研发的深度卷积神经网络，该模型探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，它包含5组卷积运算，每个卷积组包含3个卷积层，每一组卷积后接上4个池化层，可以提取更多类型的特征，该模型一般作为多种图像识别需求中的主干网络，执行图像分类任务。
Figure 2. LeNet network structure
图2. LeNet网络结构
引入图片深入学习技术，可以实现图片快速录入和鉴定工作，图片深度学习实现的机制基于图片信息的特征值完成比对与检索，深度学习可以对大量的图片进行训练，并按照需求设置一定的规则，可以“记忆”图片的特征信息，在检索图片时，按照图片所带的特征信息，与检索关键词比对，实现对图片的快速检索。同时根据图片的特征信息可以发现教师档案图片中隐含的关联关系和分类结构，可以更好地对重复的信息资源进行处理合并。计算机使用深度学习算法后能够自动标记未知图片的关键信息，不需要人工收录，而且可以在较短的时间内完成大量的图片数据的存储和处理工作，可以有效解决当前教师档案中图片管理工作重复、工作量大等问题，提高了管理的效率，本研究中检索分类了2000余次，完成自动分类100张图片，正确率达到87.4%，提高了管理的效率，在一定程度上推动了教师资源管理的智能化管理的进程。
利用深度学习分析了某区域的教师数量变化与流失数据，发现了流失教师人才非文化课的人数较多，年龄在25~35之间占比达到87.4%。基于这些分析结果，给学校提供了优化人才招聘与长久保留机制，通过定制的职业发展计划支持教师的成长，通过举办学生课外活动、参加多类型竞赛等方式鼓励非文化课程教师积极参与教学中。
引入基于深度学习的个性化学习推荐模块。利用深度学习分析教师的学习习惯和能力，为每个教师推荐个性化的培训学习计划以及提升的目标。通过数据跟踪教师的学习进度，及时发现教师的技能、知识能力需求，为教师们推荐适合的学习资源和拓展内容、提供更加精准的课程培训服务和会议推送。
教师的个性化培训提升需求得到了满足，有效促进了教师的专业成长，管理者能够更准确地了解教师的专业发展要求，为教师提供更有针对性的学习资源，优化教师能力结构，尤其是青年教师，为其提供定制化的职业发展计划，确定个人发展的前景，感受到关怀和重视，有效保障了教师坚守工作岗位，减少教师流动现象，提升了学校的教学质量。
5. 小结
深度学习(DL)是机器学习的深化，它加深了支持向量机、决策树和聚类等传统方法中常用的浅层特征提取加深，模拟神经元之间的传导关系，通过多层隐藏的“神经元”建立网络架构，实现自主学习和训练，并进行模型构建和优化等。目前深度学习(DL)在语音和图像识别以及自然语言处理领域应用较多，但在基础教育行业中仍属于初级阶段，基础教育管理部门可以从信息收集、信息传递、信息控制与审核、以及信息分析与决策四个方面，借助深度学习技术，建设智能识别、精准预测、智能决策和分析的智能化管理平台，从而提高基础教育信息化管理能力。
基金项目
河北省教育科学“十四五”规划课题“基于大数据的基础教育教师资源管理平台的实现研究”(2202013)。