黃靜

[摘? ?要]在K-12教育（即從幼兒園到12年級的教育）中，計算思維被廣泛地與編程教育聯(lián)系在一起。然而，一線教師對于如何將計算思維與課堂教學(xué)相融合缺乏深入的理解，在教學(xué)實施、活動組織方面具有很大的隨意性和盲目性。為此，研究者通過梳理國內(nèi)外相關(guān)研究，立足基于設(shè)計的學(xué)習(xí)理念，對已有的計算思維培養(yǎng)教學(xué)模型進行本土化實踐，構(gòu)建基于情境感知、概念知識學(xué)習(xí)、協(xié)作方案設(shè)計、算法編程、改進完善作品、交流與評價作品的計算思維培養(yǎng)“6C”教學(xué)模式。該模式融合計算思維的基本要素，圍繞解決真實生活情境中的問題進行具體的教學(xué)設(shè)計與實施。

[關(guān)鍵詞]計算思維;編程教育;基于設(shè)計的學(xué)習(xí);“6C”教學(xué)模式

一、引言

計算思維是當(dāng)今信息社會除閱讀、寫作、計算之外，所有公民都應(yīng)熟練掌握的基本技能。2018年11月，國際教育技術(shù)協(xié)會（International Society for Technology in Education，ISTE）在《教育者標(biāo)準(zhǔn)：計算思維能力》（ISTE Standards for Educators： Computational Thinking Competencies）中，明確將計算思維列為K-12學(xué)習(xí)者必不可少的技能之一[1]。在K-12教育中，計算思維被廣泛地與編程教育聯(lián)系在一起。2017年7月，國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，全面布局我國人工智能發(fā)展戰(zhàn)略。其中，在保障措施中提及中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程，逐步推廣編程教育，實施全民智能教育[2]。

所謂計算思維，包含問題解決能力、批判性思維、創(chuàng)造力、協(xié)作思維以及算法思維，需要借助真實的問題情境來培養(yǎng)。而人工智能課程的綜合性與跨學(xué)科特性，使其可以擔(dān)當(dāng)發(fā)展學(xué)生計算思維的重任。在中小學(xué)人工智能教學(xué)過程中，學(xué)生在通過編程解決實際問題的過程中可以轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的思維模式，學(xué)會從計算思維的角度去分析問題，并找出使用計算機解決問題的路徑。然而，如何將計算思維更好地融入K-12教學(xué)，構(gòu)建本土化的教學(xué)模式，促進學(xué)生計算思維的發(fā)展，是教育工作者亟需解決的重要問題。

二、相關(guān)研究

1.人工智能教育與基于設(shè)計的學(xué)習(xí)

在中小學(xué)開展人工智能教育，旨在為培養(yǎng)符合智能化社會要求的、具備良好技術(shù)創(chuàng)新思維和綜合能力的新時代人才奠定基礎(chǔ)。人工智能課程作為一門前沿技術(shù)課程，對學(xué)生的相關(guān)學(xué)科知識和實踐能力都提出了較高要求。小學(xué)生的生活經(jīng)驗是其學(xué)習(xí)的起點，根據(jù)學(xué)生的生活經(jīng)驗進行教學(xué)設(shè)計，引導(dǎo)其利用軟硬件解決實際問題，能夠激發(fā)其學(xué)習(xí)興趣。教師應(yīng)帶著問題解決的教學(xué)設(shè)計走進課堂，而這些問題不僅是學(xué)科知識問題，更有可能是生活中的問題，從而引導(dǎo)學(xué)生學(xué)會思考，培養(yǎng)解決問題的能力。

“基于設(shè)計的學(xué)習(xí)”（Designing Based Learning）理念來源于佐治亞理工學(xué)院教授科洛德納（Kolodner）在1997年提出的“基于案例的推理學(xué)習(xí)”（Case-Based Reasoning），即：學(xué)生在解決復(fù)雜的現(xiàn)實問題時，通過豐富的經(jīng)驗或參考已有案例來學(xué)習(xí);當(dāng)舊的經(jīng)驗不能解決新問題時，會產(chǎn)生新的解釋;基于案例推理的學(xué)習(xí)注重學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的反饋、迭代改進，從問題解決的經(jīng)驗中學(xué)習(xí)[3]。此后，科洛德納教授立足基于案例推理的學(xué)習(xí)和基于問題的學(xué)習(xí)，提出了設(shè)計型學(xué)習(xí)（Learning by Design），即：建立模型并測試、分析、重新思考、修改，然后重復(fù)之前的步驟繼續(xù)前進，直至找到解決問題的方案;學(xué)習(xí)者在參與設(shè)計的過程中學(xué)習(xí)解決問題所需要的知識和技能，并獲得培養(yǎng)溝通、表達(dá)、決策和協(xié)作技能的機會[4]。福特斯（Fortus）等人于2004年提出了基于設(shè)計的科學(xué)（Design-Based Science）教學(xué)模型，即：通過識別和定義情境、背景研究、設(shè)計方案、產(chǎn)品制作、反饋五個步驟，讓學(xué)生參與工藝品的設(shè)計，構(gòu)建科學(xué)理解和解決現(xiàn)實世界問題的技能[5]。

問題解決是人工智能課程教學(xué)中的關(guān)鍵要素，而設(shè)計是解決現(xiàn)實世界問題的典型方式。一些研究發(fā)現(xiàn)，基于設(shè)計的學(xué)習(xí)對問題解決能力、批判性思維能力、創(chuàng)造力、協(xié)作思維能力均有顯著的提升作用[6]，在編程教學(xué)中采用設(shè)計型學(xué)習(xí)模式有利于培養(yǎng)學(xué)生的算法思維、解決問題的能力和創(chuàng)造力[7]。因此，在人工智能課程教學(xué)中可以引導(dǎo)學(xué)生使用基于設(shè)計的學(xué)習(xí)方式，培養(yǎng)學(xué)生的計算思維。

2.計算思維培養(yǎng)的教學(xué)模型

計算思維是使用計算機和其他信息技術(shù)設(shè)計和解決問題的一套推理技巧[8]，也是一種解決真實世界復(fù)雜問題的能力，一種涵蓋算法思維、創(chuàng)造力、批判性思維等多元能力的高階應(yīng)用型技能[9]。計算思維問題的解決方案包含抽象、算法、分解、數(shù)據(jù)表示、測試、評估等元素，具有普遍適用性[10]。對于年齡較小的學(xué)生來說，如果沒有掌握適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)策略，會很難習(xí)得計算思維[11]。

國內(nèi)一些學(xué)者從關(guān)注學(xué)習(xí)情境創(chuàng)設(shè)、深度學(xué)習(xí)等角度出發(fā)，構(gòu)建了面向K-12階段的計算思維培養(yǎng)模型。例如，楊文正提出了基于學(xué)習(xí)情境鏈創(chuàng)設(shè)的計算思維培養(yǎng)模式，以設(shè)計多元情境要素為核心，在小學(xué)開展Scratch編程教學(xué)活動，將探究問題的產(chǎn)生和算法思想的應(yīng)用還原到真實情境中[12]。楊伊等人建構(gòu)了“面向計算思維發(fā)展的深度學(xué)習(xí)模型”，以真實情境中的問題為載體，以教師行為、學(xué)生行為、思維過程和評價總結(jié)四個維度為主線，對小學(xué)可視化編程教學(xué)進行了教學(xué)實驗[13]。

三、面向小學(xué)生計算思維培養(yǎng)的“6C”教學(xué)模式

計算思維包括算法思維和基于設(shè)計的思維，其實踐包括協(xié)同設(shè)計、開發(fā)產(chǎn)品、制作模型，或者通過計算技術(shù)解決問題等。由此，計算思維的培養(yǎng)可以采取多種形式，如簡單的手工制作，復(fù)雜的動畫制作、網(wǎng)站設(shè)計等。在教學(xué)中利用軟硬件資源解決生活問題，能夠?qū)W(xué)習(xí)活動與真實世界聯(lián)系起來，更好地激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。因此，教師可以在人工智能課程教學(xué)中創(chuàng)設(shè)生活化的問題情境，讓學(xué)生基于解決問題設(shè)計產(chǎn)品，從而促進學(xué)生計算思維的培養(yǎng)。

如前所述，福特斯等人于2004年提出了基于設(shè)計的科學(xué)教學(xué)模型，該模型由識別和定義情境、背景研究、設(shè)計方案、產(chǎn)品制作、反饋五個階段組成[14]（見圖1），并遵循迭代循環(huán)。在第一個階段，創(chuàng)設(shè)學(xué)習(xí)情境，幫助學(xué)生理解和觀察，了解問題;在第二個階段，定義問題及了解背景，幫助學(xué)生理解原理或者概念，為解決問題和進一步學(xué)習(xí)做好準(zhǔn)備;在第三個階段，學(xué)生將想法、構(gòu)思轉(zhuǎn)化為解決問題的方案;在第四個階段，進行原型設(shè)計，實踐問題解決方案;在第五個階段，學(xué)生反思和表達(dá)他們所完成的作品，并對解決方案的可行性和適用性進行檢驗。

在此，參考基于設(shè)計的科學(xué)教學(xué)模型，結(jié)合AI4K12理論框架[15]中的感知、表示與推理、人機交互、社會影響的理念進行教學(xué)設(shè)計，構(gòu)建了基于設(shè)計的“情境感知（Contextual perceived）、概念知識學(xué)習(xí)（Concept knowledge learning）、協(xié)作方案設(shè)計（Collaborating design plan）、算法編程（Computing and programming learning）、改進完善作品（Correcting and optimizing product）、交流與評價作品（Communicating and evaluating product）”的“6C”教學(xué)模式（見圖2），幫助學(xué)生開展人工智能課程的學(xué)習(xí)。

所謂情境感知，是指教師以真實的與生活息息相關(guān)的情境知識為核心，利用人工智能技術(shù)設(shè)計整體教學(xué)主題，讓學(xué)生在鑒定真實的情境問題后明確學(xué)習(xí)任務(wù)，并對問題進行分解。概念知識學(xué)習(xí)則旨在使學(xué)生了解解決問題所需的基礎(chǔ)知識和基本原理，為解決問題打好基礎(chǔ)。協(xié)作方案設(shè)計則表現(xiàn)在通過頭腦風(fēng)暴設(shè)計產(chǎn)品方案，繪制解決問題的流程圖;在設(shè)計過程中融合計算思維實踐，如數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、并行處理。算法編程即讓學(xué)生利用所學(xué)的編程與算法知識構(gòu)建物理實物與虛擬編程相結(jié)合的產(chǎn)品原型，其中融合較多計算思維實踐，如數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、算法與過程、自動化與模擬等。改進完善作品即迭代完善產(chǎn)品，通過測試產(chǎn)品的編程部分以及物理構(gòu)建部分，確保迭代改良產(chǎn)品。交流與評價作品即由小組開展評價反饋工作，包括梳理和總結(jié)學(xué)科知識、匯報產(chǎn)品制作過程以及自己的收獲。

學(xué)生在分析與設(shè)計的過程中，收集數(shù)據(jù)，評估方案，形成想法，最終建構(gòu)自己的知識體系。在設(shè)計流程圖和編輯程序的過程中，學(xué)生通過思考“如何做”“需要什么”“為什么”“是怎樣”等問題，對程序進行設(shè)計，并借助計算機解決現(xiàn)實問題。學(xué)生在收集與分析信息的過程中，培養(yǎng)批判性思維;在小組討論、協(xié)作學(xué)習(xí)的過程中設(shè)計產(chǎn)品方案，培養(yǎng)協(xié)作思維和創(chuàng)造力;借助計算機將真實世界中的問題轉(zhuǎn)換成編程設(shè)計，并在編程中培養(yǎng)算法思維;在作品的修改與迭代中，提升創(chuàng)造力和設(shè)計思維;在作品的展示與交流中，進行反思和深化，培養(yǎng)智能社會責(zé)任。學(xué)生通過整個學(xué)習(xí)過程培養(yǎng)計算思維。

四、基于設(shè)計的人工智能教學(xué)實踐

以學(xué)校人工智能課程中的“智能植物養(yǎng)護系統(tǒng)”一課為例，主要引導(dǎo)學(xué)生為學(xué)校生態(tài)種植園的盆栽植物設(shè)計智能養(yǎng)護小助手，實現(xiàn)自動養(yǎng)護、遠(yuǎn)程監(jiān)控等功能。該課面向小學(xué)三年級學(xué)生，教學(xué)使用的器材包括語音識別、圖像識別、溫濕度等多種傳感器設(shè)備，以及若干積木模塊和平板電腦。學(xué)生可以使用積木模塊搭建結(jié)構(gòu)件，通過圖形化編程軟件編寫程序，并通過控制電子元器件的工作來解決問題。學(xué)習(xí)活動包括：介紹學(xué)習(xí)主題及要解決的問題;設(shè)計問題解決方案;課內(nèi)和課外進行自由探索;作品展示交流和反思。本節(jié)課要求學(xué)生能夠在情境體驗中明確要解決的問題;在自主探究中形成想法，建構(gòu)知識;在小組討論中形成產(chǎn)品設(shè)計方案，并借助計算機將真實問題轉(zhuǎn)換成編程設(shè)計;在協(xié)作交流中迭代改進，創(chuàng)新制作;在展示交流中進行反思與深化。具體的教學(xué)流程如圖3所示。

1.情境感知

在這一階段，教師展示植物枯死的視頻，要求每組學(xué)生通過實驗和產(chǎn)品制作來解決植物長時間無人養(yǎng)護的問題。首先，學(xué)生必須了解植物的生長習(xí)性，理解智能系統(tǒng)對于保障植物生長的重要性，以及如何制作智能植物養(yǎng)護系統(tǒng)。然后，他們需要考慮解決這些問題的方案并進行嘗試，從而確定其中最優(yōu)的解決方案并進行準(zhǔn)確描述。在這個過程中，學(xué)生有必要分解問題，并明確必須遵循的問題解決步驟。

2.概念知識學(xué)習(xí)

在這一階段，教師為學(xué)生提供解決問題的學(xué)習(xí)資源，包括學(xué)習(xí)單、微視頻等，幫助學(xué)生了解植物生長的必備條件、智慧種植系統(tǒng)的工作原理和模型搭建的基本方法，以明確解決問題的思路，為設(shè)計智能產(chǎn)品制作方案做好準(zhǔn)備。

3.協(xié)作方案設(shè)計

在這一階段，學(xué)生通過繪圖設(shè)計原型，將想法轉(zhuǎn)化為解決現(xiàn)實世界問題的方案。學(xué)生先單獨繪制模型設(shè)計圖，然后在小組討論交流中發(fā)現(xiàn)不足，思考如何讓模型正常運行，并由教師來確認(rèn)或解釋設(shè)計方案的合理性。各小組綜合組員和教師的意見進行協(xié)商，選擇最佳方案進行模型設(shè)計與實施。

4.算法編程

在這一階段，學(xué)生將問題解決分解為小的步驟，選擇合適的傳感器模塊，并用偵測、判斷、重復(fù)執(zhí)行等編程語句實現(xiàn)對環(huán)境溫度、土壤干濕度、光照強度等的判斷，然后通過啟動電機、水泵、燈泡等輸出功能，實現(xiàn)自動化控制。學(xué)生將設(shè)計方案變成現(xiàn)實，初步實現(xiàn)讓機器完成自動養(yǎng)護的過程，體現(xiàn)了計算思維中“抽象”“分解”“概括”等重要內(nèi)容。

5.改進完善作品

在這一階段，學(xué)生通過測試其作品的可行性和適用性，發(fā)現(xiàn)存在的問題，并以小組為單位，針對問題進行調(diào)試和改進，形成完善的解決方案，優(yōu)化作品功能。學(xué)生在測試過程中需要檢驗的作品功能包括：能否準(zhǔn)確判斷土壤的干濕情況，澆水量是否適中，補光元件是否真正起到補光作用，等等。

6.交流與評價作品

在這一階段，各小組在教室交流與展示本組的智能作品，介紹設(shè)計思路，展示作品的功能。學(xué)生主要從外觀、功能、實用性等方面對作品進行自我點評和互評。學(xué)生展示的作品功能包括：通過攝像頭遠(yuǎn)程監(jiān)控植物的生長狀態(tài);通過語音命令水泵、電機等模塊工作，實現(xiàn)自動澆水、補光等功能;通過土壤濕度傳感器監(jiān)測土壤濕度，當(dāng)濕度低于設(shè)定值時，水泵自動工作，為植物澆水;通過溫度傳感器監(jiān)測溫度，當(dāng)溫度大于設(shè)定值時，風(fēng)扇啟動，實現(xiàn)自動通風(fēng)，等等。

五、結(jié)語

學(xué)生通過情境感知、概念知識學(xué)習(xí)、協(xié)作方案設(shè)計、算法編程、改進完善作品、交流與評價作品六個學(xué)習(xí)步驟，在解決實際生活問題的過程中培養(yǎng)了問題意識，習(xí)得了新知識與新技能，增強了與同伴的合作交流，同時在修改完善作品的過程中提升了創(chuàng)新能力和批判性思維水平。在某種意義上，可以將學(xué)習(xí)目標(biāo)視為建立一個挑戰(zhàn)，學(xué)生們在這個挑戰(zhàn)中不是互相競爭，而是與設(shè)計說明書競爭——能否設(shè)計出一款滿足現(xiàn)實需求的產(chǎn)品。達(dá)到設(shè)計目標(biāo)的挑戰(zhàn)感使學(xué)生們產(chǎn)生了強大的學(xué)習(xí)動力，他們在課堂上幾乎全情投入。一些擔(dān)心不能很好地完成作品的學(xué)生在前期會反復(fù)修改設(shè)計方案，也會非常認(rèn)真地學(xué)習(xí)教師提供的學(xué)習(xí)資料;部分追求完美的學(xué)生則希望多一點參與的時間，以便進一步修改他們的設(shè)計程序。與學(xué)生們生活密切相關(guān)的問題激發(fā)了學(xué)生們的學(xué)習(xí)興趣，他們很樂意學(xué)習(xí)新的知識來解決這個問題。不過，未能達(dá)到設(shè)計目標(biāo)的挑戰(zhàn)也讓一部分學(xué)生感到很受挫，尤其是那些不善于溝通和表達(dá)的學(xué)生，他們在小組討論和作品分享環(huán)節(jié)表現(xiàn)得很沉默，參與度也很低。如何讓這部分學(xué)生也能積極參與到設(shè)計活動中，需要繼續(xù)思考和研究。

參考文獻

[1][9]International Society of Technology in Education. ISTE standards for educators： Computational thinking competencies[EB/OL]. https//www.iste.org/standards/computational-thinking，2018-05-10.

[2]國務(wù)院.國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知[EB/OL]. http：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.

[3]Kolodner J L. Educational implications of analogy： A view from case-based reasoning[J]. Am Psychol， 1997， 52（1）： 57-66.

[4]Kolodner J L， Camp P J， Crismond D， et al.Problem-based learning meets case-based reasoning in the middle-school science classroom： Putting learning by design into practice[J]. Journal of the Learning Sciences， 2003， 12（4）： 495-547.

[5][14]Fortus D， Dershimer R C， Krajcik J， et al. Design-based science and student learning[J]. Journal of Research in Science Teaching， 2004， 41（10）： 1081-1110.

[6]Eunyoung C， Ruth L， Yeoungsuk S. Effects of problem-based learning vs. traditional lecture on Korean nursing students’ critical thinking， problem-solving， and self-directed learning[J]. Nurse Education Today， 2014， 34（1）： 52-56.

[7]Saritepeci M. Developing computational thinking skills of high school students： Design-based learning activities and programming tasks[J]. The Asia-Pacific Education Researcher， 2019， 29（1）： 35-54.

[8]Wing J. Computational thinking[J]. CACM， 2006（3）： 33–36.

[10]Kelly N， Gero J S. Design thinking and computational thinking： A dual process model for addressing design problems[J]. Design Science， 2021， 7（8）： 1-15.

[11]Tikva C， Tambouris E. Mapping computational thinking through programming in K-12 education： A conceptual model based on a systematic literature Review[J]. Computers & Education， 2021， 162（1）： 104083.

[12]楊文正.學(xué)習(xí)情境鏈創(chuàng)設(shè)視域下的計算思維培養(yǎng)模式[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究，2021，33（5）：72-81.

[13]陳興冶，馬穎瑩，楊伊.面向計算思維發(fā)展的深度學(xué)習(xí)模型建構(gòu)——以可視化編程教學(xué)為例[J].電化教育研究，2021，42（5）：94-100+121.

[15]AAAI and CSTA. AI4K12[EB/OL]. https：//ai4k12.org/resources/big-ideas-poster/.

（責(zé)任編輯 郭向和? ? 校對 姚力寧）