基于深度学习理念的普通高中计算思维培养教学实践―中国教育信息化网ICTEDU

　　摘　要：信息时代对青少年的信息知识储备与信息应用能力都提出更高的要求。通俗来讲，计算思维是青少年适应信息化社会的复合型心智工具。然而，如何有效培养计算思维是中小学教师群体面临的教学困境。以深度学习为理论基础，以“大单元”为设计思想，关注教学设计要素之间的互动与协调，从学习目标的选择、学习单元的设计、学习任务的构思、学习评价的嵌入四个方面展开论述，构建出面向计算思维的教学设计模型。课堂实践表明，学生表现出良好的学习主动性和课堂活跃度，应用计算思维进行问题解决的思路更加流畅。

　　关键词：计算思维；计算思维教育；深度学习；大单元教学；教学模式

　　中图分类号：G434

　　文献标志码：A

　　文章编号：1673-8454(2023)07-0113-08

　　作者简介：王玉英，北京市日坛中学正高级教师，硕士(北京 100020);李怡琳，北京师范大学教育学部硕士研究生(北京 100875);张进宝，北京师范大学教育学部副教授、硕士生导师，博士(北京 100875)

　　一、引言

　　当代青少年出生在信息化社会，成长在大数据时代，时代对青少年的信息知识储备与信息应用能力都提出更高的要求。与此同时，知识获取途径愈发多样化，高中信息技术教学内容不再局限于应用软件的使用，而是以培养学生适应未来发展的能力为根本目标。2017年版新课标的出台，将教学目标与新时代学生发展需求相统一，计算思维作为高中信息技术学科核心素养之一正式走进课堂，对学校和教师提出新的挑战。因此，如何在信息技术学科教学中对学生进行计算思维的培养成为教师关注的话题。

　　当育人目标发生变化时，课堂教学应当随着需求的变化而产生变革。[1]传统讲授式教学中，知识导向的教学设计与素养导向的育人目标之间存在矛盾冲突，导致计算思维教学难以起到应然效果。目前，教师对计算思维的培养存在以下误区：一是部分教师缺乏对为何开展计算思维教学的思考，不清楚核心素养与学生终身发展之间存在哪些联系。二是对计算思维的定位模糊。大多教师将计算思维当成开展教学的方法论，他们往往将教学划分为分解问题、抽象问题、模式识别、提出解决方案等模块分别设计。虽然整个教学流程看似是问题解决过程，但学生缺少独立分析思考的空间，无法真正体会到从真实情境中分析问题、解决问题的过程。

　　我们应该将计算思维的培养视角落到学习者身上。从认知层面理解，计算思维是适应信息化社会的心理工具，与理论思维、实验思维处在同等地位，是帮助学生从容面对虚实界限模糊的信息社会、理解生活中信息现象的基本科学思维之一。[2][3]由此可见，高中信息技术课程中的计算思维培养，最重要的是发展学生利用信息技术解决问题的交互式思维。

　　本研究在了解和学习中探寻培养计算思维的原因，明确计算思维对学生在信息时代生存与发展的重要作用，建立教学信心，结合深度学习理论实施整体教学设计，不仅将深度学习视为理论，更是作为教学设计的思想方法，在真实课堂中发展学生的计算思维。本研究关注教学设计要素之间的互动与协调，探索出一套在高中信息技术课程中培养学生计算思维的教学思路，具有较强的推广性。

　　二、文献综述

　　新课标突出我国育人导向的改变——由知识本位到学生素质发展本位的转型，信息技术课程的定位已经超越技能的习得，转而探索技术中的问题解决方法，实现思维模式的发展，学科核心素养的凝练是新课标相比之前课标的重大突破。[4]所谓核心素养，是学生在接受相应学段的教育过程中，形成的促进个人终身发展、适应社会发展需要的重要品质和关键能力。[5]计算思维作为核心素养之一具有很强的综合性，多数研究成果表明，需要在问题解决过程中培养计算思维，依托项目式学习，在逻辑推理、识别问题、提出解决方案、反思、优化等过程中，协助学生建立相应能力。[6]

　　课堂是发展学生核心素养最直接的渠道，然而，重视信息技术能力而轻视学科地位的问题在各学段持续存在。[2]当前，有关核心素养的研究多集中在解读或现状调查方面，少有研究建立起体系化、逻辑化的教学理论框架。有研究建议开展项目式学习，发展计算思维，但其培养效果很大程度上受当地师资力量影响，并未产生应然效果，[7]在具体实施过程中表现为课堂质量欠佳。一方面是教师群体教学组织能力参差不齐;另一方面，虽然有优秀教师探索出良好的教学法，如钟玲老师提出高中信息技术课堂中计算思维培养路径[8]、许增盈老师提出SMGE教学模式[9]，但其适用范围局限在某一特定教学内容，不具备迁移性和稳定性，对培养核心素养的作用有限。

　　为了提升课堂中核心素养培养效果，许多学者进行大量研究，探索具有良好稳定性的教学理论框架。其中，深度学习理论表现出良好的学科适用性。所谓深度学习，是指教师指导下，学生围绕具有挑战性的学习主题，全身心地投入有意义学习过程。[10]深度学习所强调的学习过程不是单纯的记忆或解题，而是适当降低知识本身在课堂中的地位，同时强调思维塑造的重要性，在问题解决中引导学生运用高阶思维[11]，突出理解学科的核心知识、掌握学科本质和方法的过程。因此，基于深度学习的教学理念与培养学科核心素养的教学目标具有内在耦合性。

　　在基于深度学习理念的课程研究中，教师多采用项目式学习，注重学生的自主探索与思考过程。已有研究证明，基于深度学习理念的信息技术非正式学习环境能够显著提升计算思维教学质量。[12]而科学的教学指导框架，能够为教师组织教学活动提供抓手，进而在一定程度上解决由师资力量差异导致的课堂质量问题。因此，本研究根据深度学习的理念，借鉴前人已有教学实践研究，以培养学生计算思维为目标，探索具备良好稳定性、体系化的高中信息技术学习活动。

　　三、模型建构

　　(一)计算思维与深度学习

　　布鲁姆等将教学目标分为识记、理解、应用、分析、综合、评价六大类，学生经过深度学习所达到的认知水平指向六大类教学目标的后四层。[13]在知识与应用层面，深度学习包含三个要点：第一，在已有经验上了解、归纳、把握新知识，即理解与批判;第二，在新知识与旧知识、新知识与新知识之间建立联结，即联系与建构;第三，能够在真实情境中，应用新旧知识作出解决问题的决策，即迁移与应用。其中，第一和第二要点体现知识导向的教学目标，第三要点突出素养导向的教学目标，依据此进行教学设计能够实现知识学习与能力培养的双重效果。计算思维既是高中信息技术学科核心素养，又作为人的高阶能力之一，难以在孤立知识点讲解或理论层面的应用中形成，需要在知识的运用、思路的迁移中锻炼形成。因此不难发现，学生实现深度学习的过程正是塑造计算思维的良好机会，能够在有意识的知识点学习中，实现无意识的计算思维塑造。知识讲授与能力培养相结合的设计遵循学校教育中可行的计算思维的培养思路。

　　本研究基于深度学习理论和大单元教学设计思路，将教学设计划分为关键步骤，在进阶型学习任务中融入计算思维的问题解决流程，引导学生在真实情境问题的解决中塑造核心素养。

　　(二)构建模型

　　建构面向计算思维的教学设计模型，如图1所示。

图 1   面向计算思维的教学设计模型

　　1.指向计算思维五要素的学习目标

　　计算思维作为学科核心素养，需要在综合运用多个知识点的问题解决中培养。本研究按照自顶向下的思路将计算思维拆解，与多个相关联的知识点相融合，将培养过程分配到不同的学习单元中，在多个学习单元的协同作用下实现素养导向的学习目标。各个学习单元的学习目标相互支撑，建立知识点间紧密联系。

　　依据以上思路，本研究根据《普通高中信息技术课程标准(2017年版)》[14]中对计算思维的概念界定，将计算思维的问题解决流程划分为五个部分。将全书所涉及的知识点编码，挖掘知识点与计算思维“五要素”的关联，充分将素养导向教学融入到讲解知识点的过程中，形成知识点与计算思维对应关系。如表1、表2所示。

表 1   计算思维“五要素”

表 2   知识点与计算思维对应关系（部分）

　　2.大单元学习主题

　　学习单元一般由多节课组成，兼顾知识点广度与课程内容深度，关注建立知识之间的连接，让学生在潜移默化中形成应用知识点、运用高阶思维解决问题的能力，达到培养学生核心素养的课程目标。教学设计要从设计一个课时转变为设计一个单元。

　　教师需要依据教材内容，梳理知识点间的逻辑关系、应用联系，重新排列知识点，形成学习大单元，实现诸多知识点与学习活动的整合。拆分重整学习单元需要注意以下三个原则：

　　(1)建立知识点间关联

　　根据学生已有知识基础，结合计算思维的问题解决过程，调整知识点导入的前后顺序，实现“用教材教”而不是“教教材”。例如，本研究将turtle画图与循环知识结合开展教学。

　　turtle画图能够形象化展示循环的执行过程，画图过程不仅能够增加课堂趣味性、调动学生积极性，并且能够将抽象的循环过程具体化，让学生更加直观、更加深刻地领会循环的执行过程。在学生已有循环知识的基础上整体设计教学活动，难度由浅入深，建立知识点间应用联系。

　　(2)课堂任务情境化

　　基于真实生活情境的学习任务有三个特点：第一，建立课程与生活的联系，引起学生的共鸣和思考，激发学生完成任务的积极性;实现知行合一、学以致用的理念，真实解决身边的问题，能够形成正反馈，使学生获得成就感。第二，评估学生是否形成核心素养的最好方法就是让他们在真实情境中应用所学知识解决问题。第三，脱离真实应用情境，仅基于数学运算的题目是经过教师抽象的，学生无法自己体会抽象和模式识别的过程，无法完整地培养计算思维;基于真实应用情境，学生需要从叙述文字中总结抽象出数学模型或问题解决模型。

　　以“随机点名”项目为例：随机抽选学生回答问题是课堂中的常见活动，学生需要用Python语言从包含全班同学信息的Excel文件中抽选出数位同学姓名，选择合适的变量，并结合保存学生姓名这一课堂任务，教师引导学生依据Python不同变量集合的性质优化算法、增加功能，在学生自主探究中增加课堂趣味性。该项目包含列表的特征、集合的特征、处理Excel数据三个知识点，具有较强综合性。在问题的识别、分析、解决和反思优化的过程中融入计算思维问题解决方法。

　　(3)学习主题复杂度适中

　　综合性强的学习主题往往容纳更多的知识点，使学生能够综合应用过程并在头脑中形成更加紧密的联系，但越复杂的学习主题，所要花费的课时越多。通常每个学习主题控制在3～5课时为宜，花费时间过长的学习单元容易降低对学生的吸引力，学生兴趣降低，主动探究、完成主题项目的动力减弱。

　　基于以上三个原则，本研究将人教版高中信息技术必修一“第二章 算法与程序实现”拆解重组为“Python基础”“经典算法”“综合应用”“综合项目制作与展示”4个模块、12个主题、24个课时完成。每个模块中内容梳理整合后划分成学习主题，每个主题对应一个学习单元，将挑战性的学习任务贯穿在每个单元学习过程中。以“Python基础模块”为例，Python基础模块单元设计如表3所示。

表3   Python基础模块单元设计

　　3.进阶型学习任务

　　进阶型学习任务所能达到的最佳效果是调动学生最近发展区，即从学生已有的知识基础出发，以真实情境为问题背景，难度稍高于学生现有问题解决能力，教师在任务中搭建学生自主探究与思考的空间。

　　计算思维是问题解决过程中交织的思维活动，本研究从新课标中抽象出计算思维的问题解决流程，形成计算思维“五要素”，如图2所示。在培养计算思维中发挥规范化教学过程的作用，为教师提供开展教学的抓手，充当学生分析问题、解决问题的思路。在整个学习任务完成中体现计算思维的问题解决方法，从“学会操作”的课堂价值取向转向“形成学科核心素养”的价值诉求。

图 2   计算思维“五要素”

　　五要素构成教学的循环过程，但是并不是固定的五个步骤缺一不可，根据学习任务的复杂度，省略或重复中间的几个步骤。在课堂上引导学生根据计算思维的“五要素”完成学习任务，在“反思、优化、迁移”中实现学生对计算思维从有意识学习到无意识学习的应用。

　　进阶型的学习任务需要注意以下两个设计原则：

　　(1)教学与应用的一致性

　　素养导向教学并不意味着知识点的讲解不重要，而是要求教师巧妙设计讲解新知识点的时机。根据教学实践经验，培养计算思维的过程需要学生保持问题解决的思维流畅性。因此，教师在教学设计时应当注意以学习任务为课堂主线，在不破坏学生解决问题思路的前提下嵌入新知识点。本研究在学习任务中预设难点，学生经过思考、探索、充分调动高阶思维后，教师补充相关知识点，做到学习知识点是服务于“用”，总体形成“教师演示—自主探索—激发兴趣—遇见困难—学习知识点”的教学路径。以“数制转换”知识点为例，如图3所示。

图 3   “数制转换”知识点讲解思路

　　教师演示、学生模仿完成Part1，掌握基本语法后由学生独立完成Part2，Part2是对Part1中知识点的重复，学生能够独立实现人机交互，产生兴趣点。呈现Part3包含的新知识点让学生自主探索，此时学生会遇到困难，即字符型和整型之间无法运算，包含新知识点“数值和数制转换”，由此可以顺利引出Part4新知识点的学习。新知识点的出现、讲解体现“为了应用而学习”，保证学生解决问题的思维流畅性。

　　(2)学生思考与学生行为一致性

　　本研究采用项目式教学策略。教师在课堂中以问题解决过程为主线组织教学，预设学生自主探究过程，引导学生依照计算思维“五要素”模型解决问题，在反复应用、迁移中形成以计算思维分析问题、解决问题的思路。

　　步骤一：分析界定复杂问题。教师需要巧妙构思情境与知识点的融合关系，完成真实情境的创设，帮助学生在问题解决中实现深度学习。而学生需要从真实情境中排除干扰信息，识别、剥离出问题，推断出已有条件与求解目标。

　　步骤二：抽象与表达问题。教师通过提示或提问的方式，引导学生根据步骤一中得到的条件，总结归纳出已有条件和求解目标之间的联系，抽象形成数学模型，或将真实情境中的问题识别为已知解决方法的问题。

　　步骤三：形成问题解决方法。教师帮助学生根据步骤二中的问题分析结果，识别选择恰当的方法解决问题。例如，借助流程图、伪代码的形式，形成初步的问题解决方法。

　　步骤四：运用工具解决问题。根据已有思路和Python语言基础，完成能够解决问题的代码。

　　步骤五：反思、优化、迁移。迁移是强化计算思维教学成效的良好过程。教师需要再创设真实情境，引导学生再次依据计算思维的问题解决过程，分析、抽象、解决新的问题，或引导学生再次重复步骤二、步骤三与步骤四，思考是否有更好的方法解决问题，形成更加简洁的程序，在“优化”中实现“迁移”。需要注意的是，“迁移”最重要的并不是知识点的迁移应用，而是对计算思维问题解决思路的迁移，在知识方面教师有更大的自由度。

　　实践中，学生反馈，在初步明晰计算思维的问题解决思路后，独立解决“迁移”问题思路更加顺畅;教师反馈，相较于过去课堂中讲解代码，学生在建立计算思维后解决“密码问题”的专注度、活跃度、主动性都有所提升，完成速度快的学生会主动与教师互动，主动思考如何优化算法。

　　迁移过程无论是从掌握知识的角度还是塑造计算思维的角度考虑，都发挥着无法代替的作用。第一，学生用当下所学的内容解决问题，形成正反馈，迁移的过程学生产生惊喜的情绪，强化学习成果;第二，在已有思路的基础上优化，自主探究更加简洁的问题解决方法，体会到应用刚学的知识解决问题的成就感，提升学习主动性。

　　4.动态型评价手段

　　评价常常是教学活动中的薄弱环节，教师有意识地采用多样化的评价方式，但以评促学的效果并不明显。因此，本研究尝试通过优化形成性评价与总结性评价融合的方式，提升教学评价质量。经过教学实践，满足以下条件的评价元素能够有效提升学生在课堂中的学习效果，保持专注度和活跃度处在较高水平。

　　(1)正反馈作用

　　课堂及时评价与课堂任务情境化共同提供正反馈，实时学习实时反馈能够帮助学生建立成就感、强化学习动力。本研究尝试在课堂中坚持“多鼓励，少批评”的原则，发挥心理支持的作用;在全班树立榜样，明确学习方向;以减免课堂作业等措施提升学生课堂活跃度。本研究为“反思、优化、迁移”阶段提出算法优化方法的学生减免三次课堂练习作业作为激励措施，建立外部动机，吸引活跃度较低的学生主动参与学习活动。

　　(2)暴露教学盲点与学生知识薄弱点

　　教师及时记录课堂作业完成情况，结合同一学习单元内课堂作业活动为改进教学设计提供第一手资料。例如，用表格记录学生每一次课堂作业的完成情况，定期向学生反馈作业中的问题，以教师为辅、学生为主及时修改。从学生角度考虑，及时修改能够强化学习效果;从教师角度考虑，学生作答情况能够为改进学习单元任务提供良好支撑。学生成绩记录示例如图4所示。

图4   学生成绩记录示例（部分）

　　(3)策略性问答搭建学习活动支架

　　本研究将评价融入到提问中，由教师不断发出体现计算思维“五要素”的问题，为学生提供评价的支架，引导学生反思、优化学习任务、实现自我评估。

　　例如，“密码破解”案例中，学生完成的算法有四重循环，教师连续三次提问“现有程序有哪些可以改进的空间?你想要怎么做?”“能否控制数值范围降低循环重数?”“能否利用内置函数的特殊属性降低循环重数?”引发学生反思程序，评估自己在“抽象与表达问题”“形成问题解决方法”等计算思维环节中的思路。提问中融入可能用到的知识点，为学生自主探究提供支架。

　　参考文献：

　　[1]郑葳,刘月霞.深度学习:基于核心素养的教学改进[J].教育研究,2018,39(11):56-60.

　　[2]朱亚宗.论计算思维——计算思维的科学定位、基本原理及创新路径[J].计算机科学,2009,36(4):53-55,93.

　　[3]李锋,王吉庆.计算思维:信息技术课程的一种内在价值[J].中国电化教育,2013(8):19-23.

　　[4]李艺,钟柏昌.基础教育信息技术课程标准:起点、内容与实施[J].中国电化教育,2012(10):23-27.

　　[5]肖广德,黄荣怀.高中信息技术课程实施中的问题与新课标的考量[J].中国电化教育,2016(12):10-15.

　　[6]司秋菊,钟柏昌.教师对高中信息技术新课标的认知调查报告——不同课程模块的差异分析[J].电化教育研究,2020,41(4):86-92,115.

　　[7]邓彩凤,王春华.普通高中信息技术新课标实施现状调查——以S省为例[J].现代教育,2021(7):48-52.

　　[8]钟玲.新课标背景下信息技术教学中的计算思维培养[J].电脑知识与技术,2021,17(4):85-86,92.

　　[9]许增盈.探索初中信息技术课堂教学新模式[J].中国现代教育装备,2021(4):64-65.

　　[10]刘月霞.指向“深度学习”的教学改进:让学习真实发生[J].中小学管理,2021(5):13-17.

　　[11]段茂君,郑鸿颖.基于深度学习的高阶思维培养模型研究[J].现代教育技术,2021,31(3):5-11.

　　[12]陈兴冶,马颖莹,杨伊.面向计算思维发展的深度学习模型建构——以可视化编程教学为例[J].电化教育研究,2021,42(5):94-100,121.

　　[13]何玲,黎加厚.促进学生深度学习[J].现代教学,2005(5):29-30.

　　[14]中华人民共和国教育部.普通高中信息技术课程标准(2017年版)[M].北京:人民教育出版社,2018.

Teaching Practice of Computational Thinking Training Based on

Deeper Learning Philosophy in Middle School

Yuying WANG1, Yilin LI2, Jinbao ZHANG2

(1.Beijing RITAN High School, Beijing 100020;

2.Faculty of Education, Beijing Normal University, Beijing 100875)

　　Abstract: The age of information requires that teenagers have more reserve of information knowledge and the ability of stronger information application. Generally speaking, computational thinking is a compound mental tool for teenagers to adapt to the information society. However, how to cultivate computational thinking effectively is a teaching-dilemma, faced by primary and secondary school teachers. Based on the theory of Deeper Learning, this paper absorbs the idea of “large unit”, focuses on the interaction and coordination among teaching design elements, and discusses from four following aspects, namely the selection of learning objectives, the design of learning units, the conception of learning tasks and the embedding of learning evaluation. The paper also constructs a teaching design model oriented to computational thinking. Teaching practice indicates that students show favourable initiative and activity in this study. And they smoothly apply computational thinking to solve problems.

　　Keywords: Computational thinking; Computational thinking education; Deeper Learning; Large unit teaching; Teaching model

　　编辑：王天鹏　校对：王晓明