译文标题

小学计算机科学教育中问题式学习的整合：对计算思维和态度的影响

关键词：计算机科学教育，计算思维，基于问题的学习，计算机科学小学教育，基于项目编程

介绍

在过去的十年里，美国的K-12计算机科学(CS)教育一直在快速增长，并显著转变为创新学习体验(Hsu等人，2018;白宫，2016年)。学者们认为，K-12 CS教育之所以变得更加普遍，是因为一些需求，包括对更多CS程序员的需求(国家研究委员会，2012;Richards amp; Terkanian, 2013)，以及越来越多的观点认为计算机科学是21世纪所有学生都应该掌握的一项基本技能。

然而，K-12学校没有满足公众的需求，提供不满意的CS课程(谷歌amp;盖洛普, 2015);此外，他们在CS教育中面临公平和多样性的担忧(Vakil, 2018)。作为美国建立现有课程标准的全国性努力，K-12计算机科学教育框架(https://www.k12cs.org)于2016年发布(K-12计算机科学框架指导委员会，2016)，而计算机科学教师协会(CSTA)和国际教育技术学会(ISTE)等组织已经发布了标准(CSTA, 2017)。这些标准强调理解CS的基本概念，并在包容性和多样化的计算文化中实践解决问题的任务，同时与同龄人合作。

为了满足这些标准，许多利益相关者探索了在K-12整合CS课程的各种策略(如Weintrop等，2016)。由于K-12 CS教育的目标与Wing(2006)的建议一致，“像计算机科学家一样思考”，鼓励学习者通过应用CS概念来完成与自己兴趣相关的项目。许多K-12计算机科学教育的专家都关注于与计算机科学相关的解决问题的实践，称为计算思维(CT)，它被定义为“通过利用计算机科学的基本概念来解决问题、设计系统和理解人类行为”(Wing, 2006，第33页)。从这个角度来看，K-12 CS教育鼓励学生如何利用CS的基本概念来解决问题，而不是只教学生如何编程(Brush等人，2020)。特别是，对于没有CT学习经验的幼儿来说，理解抽象的CT概念并将其应用于解决问题的任务是具有挑战性的(Armoni, 2012;Statter amp; Armoni, 2020)。在设计CT课程时，需要考虑儿童在学习活动中的心理认知发展和社会互动。因此，探究儿童如何学习CT概念并在常规课堂活动中加以实践，无疑是有益的。

考虑到早期教育系统中CS教育的需求日益增长，提供基于证据的教学建议变得越来越必要。尽管在小学设置中引入和探索计算倡议的努力得到了认可，但缺乏实证文献来揭示PBL方法对K-6 CS课程的影响(以色列等， 2015)。我们迫切需要对儿童对CT概念的理解进行更深入的检查，并利用这些概念开发解决方案。

根据需求,当前的研究旨在探讨CS PBL课程如何影响小学生的知识(CT)的概念和实践和态度CS。此外，了解这门课程对不同人群的影响也很重要。我们调查了性别如何影响学生对这门课程的体验(见Kwon等人，2020年)。然而，我们也想了解具有不同程度的计算机科学知识的学生是如何体验这门课程的。

本研究将有助于了解PBL整合的计算机科学课程是否能成为小学计算机科学教学的有效选择。本研究涉及的具体研究问题如下:

1.有没有什么CT概念对小学生来说非常难理解的?

2.知识基础水平高和低的小学生在CT概念和实践中会表现出不同的学习模式吗?

3.前知程度高的小学生和前知程度低的小学生对CS的态度是否存在差异?

4.小学生在经历了问题学习的计算机科学课程后，其计算机科学的概念/实践与对计算机科学的态度是否存在关系?

CT概念与实践

许多K-12 CS教育研究已经考察了学生对CT技能的习得，即通过计算机分析问题和设计解决方案的能力。重要的是要理解CT是一种利用CS的基本概念来解决问题和设计系统的方法(Wing, 2006)。计算机科学家使用CT技能恰当地表示一个给定的问题，并对问题的相关方面进行建模，从而产生多个抽象层次。基于这一抽象概念，他们开发了一种算法，该算法识别出计算机可以执行的解决方案的一系列逻辑步骤(Lu amp; Fletcher, 2009;Riley amp; Hunt, 2014)。在这个过程中，计算机科学家通过算法思考，通过识别模式开发模型，并逻辑地编写指令，这使他们能够将人类的解决方案转化为可编程的解决方案(Riley amp; Hunt, 2014)。

CT的常见构造有分解、模式识别、抽象和算法(Brackmann等人， 2016;Selby amp; Woollard，2014;Wing, 2006)。这四个构念代表了解决计算机科学问题所需的认知技能:(1)识别问题并将其分解为更小、更可行的部分(分解)，(2)被分解问题共享的FND相似性或特征(模式识别)，(3)指定解决问题所必需的核心信息，而忽略无关的信息(抽象)，(4)开发一系列解决问题的逻辑规则(算法)。

在将CT技能整合到K-12课程方面，Brennan和Resnick(2012)描述了在利用基于块的规划的背景下，通过检查三种结构(概念、实践和透视)来构建CT。在开发程序时，Brennan和Resnick发现学习者通常会使用7个计算概念(序列、循环、并行、事件、条件、运算符和数据)。计算实践是指程序设计和开发的过程，在设计代码、测试和调试过程、修改其他解决方案以及将抽象和模块应用到其解决方案中，都是增量和迭代的过程。计算实践揭示了学生如何在开发程序的同时学习计算概念。计算视角是学生在计算实践期间和之后发展的态度，在那里他们会表达自己的想法，建立社区，并对现实问题进行调查。下面我们将逐一探讨这些CT概念和实践。

CT概念

序列

序列与计算机执行一组预先定义的指令的顺序有关。计算机在执行指令之前，是不会读取和理解整套指令的。相反，它读取第一行指令并执行所需的计算任务，然后按顺序移动到下一行，以此类推。序列，决定对象或动作的正确顺序，是规划程序的必要条件(Zelazo等人，1997)。

循环和条件

循环和条件语句与控制顺序相关，该顺序决定哪些指令集将在什么条件下执行。循环指定一组指令将以相同的顺序运行多少次。条件语句决定哪些指令将在什么情况下运行。循环可以包含条件语句来指定停止迭代的条件。随着控制视图通过添加多个条件而变得复杂，对于学习者来说，使用循环和条件语句会变得更加困难(Bers等人，2014)。

事件

事件触发一组预定义指令的执行。事件可以由用户操作来定义，例如鼠标点击、按键或从其他程序发送的消息。即使对于新手程序员来说，理解特定的事件如何激活预定义的指令也是很自然的(Bruce等人，2001)。例如，在Scratch中，学习者只需使用“当绿色点击”或“当精灵点击”来开始一个程序。然而，如果学习者使用消息(即Scratch中的广播块)在特定的时刻激活特定的指令，他们需要管理多个事件处理。

并行性

并行性是指计算机同时执行一系列指令的方式。Bogaerts(2013)对编程中的并行性和现实世界的工作过程进行了类比比较，建议学生可以学习核心的并行性概念，“如果在正确的上下文和正确的框架中呈现”(第1263页)。然而，平行主义会增加同时考虑的执行次数，学生在处理复杂性时可能会有较高的认知负荷(Bogaerts, 2017)。

变量

在编程中，变量与数据密切相关。变量的基本功能是保存和更新值，这允许程序用于处理由可变元素参数化的实际问题。许多计算解决方案都涉及数据，数据由变量表示。当设计由计算机执行的解决方案时，学习者应该能够定义变量，确定分配给变量的值，并在随后的计算中利用这些变量，这对新手程序员来说是相当具有挑战性的(Kwon等人， 2018)。当学习者不理解变量的作用时，他们就无法在程序中制定出合适的解决方案(Shi等人， 2017)。

CT实践

计算实践强调学习经验的重要性，其中学生应用计算概念来开发计算工件。关键问题是如何评价和指导课堂计算实践。Brennan和Resnick(2012)观察了学生的设计实践，并描述了各种计算伪事实的创造过程。他们发现学生计划和开发代码的过程是自适应的。在创建项目的同时，学生们在朝着最终目标前进的过程中修改了他们的计划，这包括设计、开发和测试的迭代周期。CT练习的迭代周期最可能包含试错方法，这是经验较少的学生常见的解决问题的方法。Brennan和Resnick建议学生需要在他们的项目中展示抽象和模块化技能，因为这些技能是计算实践最重要的目标之一。

Lee等人(2011)提出了一个使用-修改-创建的框架，该框架代表了学生使用CT接近新问题晶界时认知和实践活动的三个阶段。该框架描述了学生如何通过一系列修改和迭代改进(修改)来运行预先制定的解决方案(使用)，并获得新的技能和理解。在获得技能和自信之后，学生被鼓励开发新的计算项目来解决他们自己的问题(创造)。这个框架建议学生应该有最佳的学习挑战，同时通过在计算实践中提出逐渐更高的设计挑战来限制焦虑。

正如简要回顾的，设计和反思是计算实践中需要的关键技能。为了创建计算工件，学生分析一个问题(确定要实现的目标)，并将其适当地分解为子任务，这些子任务可以与解决方案相关联(Shute等人，2017)。这个设计过程需要一种沟通技巧，以逻辑和有效地表示解决方案，这发展了抽象、算法和自动化技能(Kim等人，2013)。因此，实践设计过程有助于理解CT概念，并在计算实践中发展逻辑思维。另一方面，设计评估可以揭示学生在利用CT概念解决问题时的心理模型(Kwon等人， 2018)。

在反思时，学生需要评估他们的解决方案和错误(调试)，如果他们发现他们的代码的实际结果和他们想要的不一致。学生常用的调试策略是试错法(Brennan amp; Resnick, 2012)。在应用试错法的过程中，学生识别导致错误的代码部分，修改它们，然后检查结果，重复这个过程，直到结果令人满意。这种方法虽然简单，易于采用，但其教育效益有限(Rich等人， 2019)。那么，为什么学生们不使用更好的调试策略呢？有人可能会认为学生没有足够的知识(即计算概念)。然而，Lewis(2012，第127页)认为“调试的关键能力是学会识别程序状态的哪些元素是需要注意的。” Lewis建议学生需要找出他们应该注意的问题，找出它的原因，找出如何解决它。这就解释了为什么有相关CT概念的学生在调试时不能应用他们的知识。因此，计算实践应该超越学习CT概念和实践设计，并在真实的学习环境中培养反思。

外文原文资料信息

[1] 外文原文作者：Kwon, Kyungbin,Ottenbreit Leftwich, Anne T.,Brush, Thomas A.,Jeon, Minji,Yan, Ge

[2] 外文原文所在书名或论文题目：Integration of problem-based learning in elementar

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