促进计算思维发展的编程投入机制研究：基于ICAP理论.pdf

电化教育研究促进计算思维发展的编程投入机制研究：基于 ICAP 理论李琪袁 姜强袁 赵蔚渊东北师范大学 信息科学与技术学院袁 吉林 长春130117冤摘要 编程作为计算思维培养的主要载体已经逐渐成为 K12 教育关注的重点课程之一袁但缺乏对编程投入的关注往往会加剧学生在理解编程时面临的困难袁从而阻碍计算思维的发展遥ICAP 理论根据外显行为来区分学生投入程度袁能够为促进编程投入提供可操作性指导遥 因此袁文章依据 ICAP 理论袁提出了编程投入机制袁以编程活动为支撑尧编程工具为动力尧编程同伴为牵引以及编程策略为手段袁并在小学课堂进行了不插电编程实证以探究该机制对学生计算思维的作用效果遥 研究结果表明袁基于 ICAP 理论的编程投入机制能够显著提高学生的计算思维技能袁并且从不同计算思维水平学生的参与行为模式可以看出袁三组学生的交互协作参与行为占比最高袁但高分组学生偏向高阶参与行为袁中分组和低分组表现出了更多的辅助行为遥 此外袁文章依据实证结果针对编程投入机制展开进一步讨论袁为未来一线教师和相关研究者提供了编程教育发展计算思维的理论和实践参考遥关键词 编程投入曰 投入机制曰 计算思维曰 ICAP 理论曰 不插电编程中图分类号 G434文献标志码 A作者简介 李琪渊1997要冤袁女袁辽宁葫芦岛人遥 博士研究生袁主要从事计算思维发展与编程教育研究遥 E-mail院遥 姜强为通讯作者袁E-mail院遥DOI:10.13811/ki.eer.2023.08.012课程与教学基金项目院2020 年度国家自然科学基金面上项目 野网络学习空间中的学习风险预警模型和干预机制研究冶渊项目编号院62077012冤曰2021 年度教育部人文社会科学研究规划基金一般项目野数据驱动的后疫情时代高校弹性教学策略研究冶渊项目编号院21YJA880062冤一尧问题的提出人工智能时代袁编程具有重要的地位袁而编程教育的核心目标是发展学生的计算思维1遥 计算思维被视为一种问题解决的思维过程袁包括抽象尧算法尧表征尧泛化和评估五个维度2遥除了认知因素袁目前国内外的研究已经开始重视影响学生计算思维发展的非认知因素遥例如袁在编程学习时袁学生的编程态度3尧自我效能感4及编程投入5都被证明会影响他们的学习效果遥其中袁编程投入是影响计算思维培养效果的一个重要非认知因素袁 对编程教学的成功与否起着关键作用袁深受研究者重视遥学生参与编程时的积极和持续投入对计算思维教学十分重要袁同时对学生的成绩尧兴趣和情感反应会产生影响6遥然而袁对于影响编程投入的编程工具选择尧活动设计和策略应用等关键元素并不是单独运作的袁它们应该紧密联合尧协同治理袁形成促进学生计算思维发展的有效机制遥 ICAP 是一种主动学习理论袁关注的是在学生学习过程中袁通过更小粒度的行为活动可以检测到的认知投入程度7袁每个层次的学生活动都是可观察的袁 特别适合教师进行多个关键元素协同作用的教学设计和分析遥因此袁本研究提出了基于 ICAP 理论的编程投入机制袁 并测量了其对计算思维的作用效果袁旨在推进计算思维培养在编程领域的有效实现袁促进学生在编程课堂上的深度学习遥二尧文献与理论渊一冤编程投入与计算思维目前袁 编程教育研究已经进行了理论和实践的882023 年第 8 期渊总第 364 期冤探索袁 主要探究在教学过程中编程工具和活动策略对计算思维的影响遥 但是计算思维的发展受到各种因素的影响和制约袁在参与编程时袁学生的非认知因素也会对他们的学习效果产生重要影响遥 作为衡量学习质量最有效指标的非认知因素袁 编程投入是指对编程教学的实质性满足感和心理投入袁 当学生拥有较高的编程投入时袁他们将深入理解专业知识袁真正重视自己所做的事情袁 并积极参与课堂和编程活动8遥 在教育环境中袁投入的学生会表现得更好袁并随着时间的推移扩大学习上的优势遥同理袁学生积极参与编程活动和学习过程对提高他们的计算思维技能至关重要遥 Looi 等人发现袁不插电活动有助于学习者参与排序算法的探索袁通过提高动机和保持投入有了更好的编程表现9遥 此外袁在一项在线学习研究中袁Ha 等人证实了编程活动中的投入度对培养计算思维技能的影响袁并在自我调节和计算思维之间起到中介作用10遥 相反袁学生编程投入度低是阻碍他们获得学习结果的主要因素之一袁 从而影响计算思维的发展遥然而袁不适当的学习形式和任务设置可能会导致一些学生的学习积极性受限袁影响编程过程的投入度遥 同时袁编程投入随时间而变化袁并取决于不断变化的环境尧任务和干预措施11遥 因此袁亟须合适的理论框架指导当前编程教学袁增强学生在课堂中的编程投入遥渊二冤ICAP 理论2014 年袁季清华教授渊Michelene T.H.Chi冤正式提出了 ICAP 理论袁 根据学生的行为来区分他们的投入程度袁 将认知投入分为四种模式袁 分别是被动渊Passive冤尧主动渊Active冤尧建构渊Constructive冤和交互渊Interactive冤12遥学生处于被动投入时不会对接收的信息采取任何外显行为袁自然也不会产生由外显行为生成的任何产品遥如果教师要求学生以某种方式使用材料袁那么学生可能会积极投入遥 建构投入要求学生综合自己的想法进行推理袁以某种方式超越材料袁并产生一个新的输出遥交互投入使学生进行实质性的思想交流袁从而达到更高的理解水平遥 计算思维本质上是一种认知能力13袁尽管有其他认知框架来概念化主动学习袁但 ICAP 理论描述了课堂活动中的可观察因素遥同时袁ICAP 理论中的每一种投入模式都对应一组不同的潜在知识变化过程遥 从倾听到参与材料袁从参与材料到超越材料袁 从独立超越材料到与同伴共同推断遥 编程活动需要学生的积极参与和行为表现袁在这个过程中袁学生将完成从学习材料到解决问题袁从而发展计算思维遥 ICAP 理论是一种关于学生如何投入学习的理论袁而不是教师如何教学遥然而袁作为一种学习理论袁ICAP 理论可以转化为一种教学理论袁即教师如何促进和激发学生的投入遥综上所述袁使用 ICAP 理论作为编程投入机制的指导框架是非常切合的遥渊三冤基于 ICAP 理论的编程投入机制以 ICAP 理论为指导袁构建编程投入机制袁如图 1所示遥编程活动尧编程工具尧编程同伴和编程策略多元协同袁 以使学生在学习过程中的编程投入由表及里尧层层深入遥图 1基于 ICAP 理论的编程投入机制1.以编程活动为重要支撑袁保障行为投入编程活动是学生进行计算思维学习的载体袁科学的活动设计是保障学生参与编程的重要支撑遥通过问题分解尧算法设计尧思维表征尧泛化应用尧评估优化五个活动过程发展他们的计算思维技能遥在问题分解环节袁学生需要对任务问题进行分析袁从复杂冗余的信息中提取关键点袁发展抽象技能曰在算法设计环节袁学生进行头脑风暴袁产生解决方案的想法袁培养学生有意识地多角度思考问题的习惯曰 在思维表征环节袁学生可以利用伪代码或者流程图将脑海中的想法进行表征袁 体会到表征的过程有助于理清解决问题的思路曰在泛化应用环节袁学生需要对当前的语法应用环境进行分析袁组织相关知识实施解决方案曰评估优化环节主要在学生初步实施解决方案后袁学习者和同伴同时对自己的解决方案进行评估与反思袁从而进行迭代优化遥2.以编程工具为持续动力袁吸引主动投入学习工具的选择对于教学成功与否有着至关重要的影响袁恰当的工具将会是学习者主动投入学习活动的重要动力遥 目前可视化编程平台的成功推广袁表明低门槛尧宽围墙尧高天花板是选择工具的关键原则袁能够吸引学习者主动参与到学习活动中遥低门槛意味着使用的工具必须非常容易上手袁且不对先前经验做过多的要求袁从而有利于学习的开始曰高天花板意味着编程过程中使用的工具允许学习者创建复杂的项89电化教育研究目袁不会因为工具限制了学习者的能力发展曰宽围墙是指编程工具能够支持学生完成更多的任务类型袁为学习者技能的发展提供更多的可能性遥3.以编程同伴为关键牵引袁鼓励建构投入物理制作和编程的结合对于提高编程概念和实践投入具有重要价值袁 但单人学习不足以产生理想的学习效果袁所以袁协作编程成为了编程学习最为普遍的方式遥 适合的编程同伴有利于学习者进行建构性的活动袁 通过协作学习活动将个性化的想法外化并获得不同的观点遥 坚持教师引导尧学生协调尧动态调整的准则袁使主观偏好和客观条件相辅相成袁达成内在统一遥 教师可根据学习者的技术水平和先前经验等客观条件提出组建编程小组的初步方案袁 然后由学生表达合作意愿袁沟通交流主观偏好袁确定编程同伴遥 随着编程任务的转变以及时间的延续袁编程同伴可以随着具体情况动态调整袁以最大化利用协作编程的优势遥4.以编程策略为有效手段袁促进交互投入合作并不等同于实现交互袁 交互应该是建立在学生彼此都作出贡献的基础上遥 因此袁本研究依据 ICAP理论的交互投入提出了编程投入机制的编程策略遥 一是轮流主导遥 ICAP 理论将交互式学习活动描述为学习者与另一个合作伙伴进行对话袁并且双方都对对话作出独特贡献的活动14遥如果学习者轮流合作或互惠地主导对话环节袁 那么每个编程同伴都在参与一种自我构建类型的活动遥 二是拼图策略遥 学生首先学习其中一个子主题袁 然后重新组织以将他们的子主题与最初了解其他子主题的同伴进行同伴教学遥 三是微型专家遥 学生在向编程同伴教授他们学到的概念时袁充当促进者尧评估者和实施者袁而不是讲师袁从而最大限度地减少学生被动地相互讲授的可能性遥交互活动的例子包括建立一个彼此贡献尧捍卫和争论的立场尧在同一概念或观点上相互批评和争辩以及相互提问和回答等遥三尧研究设计渊一冤研究对象大连市某小学六年级学生作为实验对象参与了本研究袁共 94 名学生袁其中男生 48 名袁女生 46 名袁在参与本研究之前都没有学过任何编程语言或算法流程图遥 两名学生为一组袁男生和女生计算思维的前测分数使用独立样本检验进行分析袁结果表明袁男生和女生之间的计算思维技能没有显著性差异 渊=-1.56袁=0.120.05冤遥渊二冤研究实例本研究选取不插电编程活动袁 对 ICAP 理论指导的编程投入机制进行实践应用袁如图 2 所示遥图 2基于 ICAP 理论的编程投入机制设计实例采用棋盘尧卡片尧木质形状和人偶作为不插电编程活动的主要工具袁学生在活动中的任务是考虑移动步骤袁然后操作人偶袁以获取完成任务目标所需的形状遥卡片包括命令卡和控制卡遥命令卡包括三个命令院前进尧左转和右转遥一张卡只能移动人偶一步遥控制卡包括重复和复合两种遥重复控制卡的使用规则相当于编程中的循环结构遥一张或多张卡片横向放置在重复的控制卡片旁边袁以指示重复该动作或一组动作遥 重复次数由学生填写的卡片上的数字决定遥复合控制卡的使用规则与编程中的调用类似遥学生需要在卡片的空白处填上一个数字来命名复合袁并将复合控制卡中包含的命令卡按执行顺序放在一边袁复合卡中的命令卡数量将计入使用的卡片总数中遥这些工具符合低门槛尧高天花板和宽围墙的设计原则遥在选择同伴时袁由教师基于对学生情况的掌握袁 将学生分成两人一组袁之后学生在此基础上进行适当的调整遥 此外袁不要求两人小组固定袁可以根据每周的具体情况进行动态组队遥在正式开始前袁使用拼图策略袁每个小组的两个成员分别观看一个视频袁学习控制卡或者命令卡的使用方法袁 然后重新组织以将他们的知识内容传授给同伴遥掌握不同的卡片使用方法为学生提供了投入的条件袁 任务的多种解决方案也需要学生参与讨论和分析遥在基于 ICAP 理论的不插电编程的投入机制中袁每个学生在每一个活动阶段都被赋予了积极的角色袁他们成为不同的微型专家袁每个学生都必须投入活动才能完成任务遥渊三冤数据采集与处理目前对计算思维作用效果的评价主要集中于总结性评价袁很少关注学习者利用计算思维去解决日常问题的迁移表现袁然而计算思维技能应该转移到其他问题情境中遥 本团队开发的计算思维评价工具2围绕计算思维的抽象尧算法尧表征尧泛化和评估五个维度设计袁每一维度设有三级评分标准袁同时涉及日常生活902023 年第 8 期渊总第 364 期冤表 1计算参与行为编码类别编码名称解释示例团队交互CS协作决策在移动人偶之前袁 向同组伙伴提供有关方向的意见袁团队成员讨论以决定路径野我们先拿这个袁再拿这个袁最后再拿这个怎么样钥 冶CI协作执行俩人合作完成移动人偶尧卡片使用等一人移动人偶袁一人监督移动步骤是否符合步骤要求CC纠错团队成员间提出质疑袁互相纠正命令执行的错误野不是左转袁是右转袁不对袁不对袁赶紧撤回刚才的卡片冶CO协作优化与同伴一起决定如何使用控制卡优化步骤野我们接下来简化一下步骤冶CE协作评估成员协作对设计好的步骤进行检查评估野我们来检查一下步骤对不对冶个人行为RS独自决策未与另一位成员讨论独自决定路径自己摆放卡片袁自己移动人偶RC指挥与服从 一位成员主导卡片步骤袁另一位成员听从指挥移动人偶 野你先左转袁再前进五步冶RE独立评估一名团队成员自己推断结果独立检查步骤修正RO独立优化未与同伴达成共识的前提下独自决定控制卡的使用自己填写重复卡袁替换其中的指令卡辅助行为AM情绪表达团队成员之间的互相赞赏尧表达情感的动作等野你真厉害浴 冶AP竞争注意到对方在棋盘上的动作或者卡片的步骤等停下观看对方组的步骤AR查看规则查看任务要求袁询问老师卡片使用规则等停下手上动作并看向教室前面的任务要求AT思考暂停步骤设计思考接下来的动作或者卡片的使用眼睛注视摆放的步骤袁手里拿着卡片做思考状无关行为NS社交聊天团队成员间讨论与此次任务无关的内容野这个笔之前我也有一只冶NP不参与活动 做与活动无关的事情玩其他游戏问题情境袁符合本研究计算思维评价的需求袁同时该评估工具具有良好的信效度渊Cronbachs=0.75冤遥学习者对计算思维材料的口头表达和行动反映了他们的思维过程袁是全面了解学生计算思维的重要材料之一遥为了系统地探讨计算思维与计算参与行为之间的关联袁参考已有研究15袁计算思维活动的参与行为具体编码见表 1遥 每 10 秒钟内发生的最多事件编码为一项主要行为袁使用 kappa 统计的评分者间信度为 0.80袁表明具有高度一致性遥 编码后的数据使用滞后序列分析软件 GSEQ5.0 进行编译分析袁Z1.96表示行为序列显著遥在进行正式不插电编程活动前袁 对学生进行计算思维前测遥 依据前测分数袁识别出高分组学生渊N=25袁前 27%冤尧中分组学生渊N=44袁中 46%冤和低分组学生渊N=25袁后 27%冤袁以便进一步分析本研究所提出的投入机制对不同水平学生的影响遥 一周后开始不插电编程活动袁首先向学生解释活动规则袁播放提前录制好的说明视频遥 接着给学生时间以小组形式熟悉规则和热身遥 然后给出任务袁让学生按照要求进行编程活动遥 在学习活动过程中袁主要由学生编程小组独立完成袁教师不会主动干预他们袁只提供必要的指导和答疑遥该活动持续四周袁每周一课时袁大约 30 分钟遥在全部编程活动结束后袁要求学生进行计算思维后测遥 最后袁对计算思维测试分数和计算参与行为进行分析袁探讨基于 ICAP理论的编程投入机制对学生计算思维的作用效果遥四尧研究发现渊一冤计算思维测试分析将高尧中尧低分组学生的计算思维前后测成绩进行了配对样本 检验袁结果见表 2遥从学生的计算思维各维度来看袁 三组学生的后测分数都显著高于前测渊 0.001冤遥 对于高分组和中分组袁算法维度的后测平均分最高袁分别是 13.96 和 12.91袁然而中分组算法维度渊M后测=12.91袁M前测=10.16冤提升最明显袁高分组学生的评估维度渊M后测=10.56袁M前测=7.68冤提升最明显遥低分组学生抽象维度后测分数最高袁为 10.40袁但是提升最明显的是算法维度渊M后测=9.88袁M前测=5.88冤遥中尧低水平的学生更关注编程活动的核心任务袁 即算法的设计袁 而高水平学生在前测算法技能分数较高的基础上提升是有限的袁并且更偏向高级任务袁评估技能是他们提升最显著的维度遥 因此袁基于 ICAP 理论的编程投入机制对提高不同计算思维水平学生的表现具有显著效果袁这与 Looi 等人9的研究发现一致袁即学习者的计算思维技能与积极投入活动任务有关袁但具体到各维度会依据计算思维前测的分数有些微不同袁可以依据他们在编程活动中的参与行为进行进一步分析遥渊二冤计算参与行为分析为了深入探讨编程投入机制对不同计算思维水平学生的影响袁分别从高尧中尧低分组中各选取 8 名学91电化教育研究表 2学生计算思维前后测分数的描述性统计计算思维时间高分组中分组低分组MSDMSDMSD抽象前测11.201.088.620.0009.611.5011.590.0007.522.299.060.000后测13.441.5311.891.2410.401.76算法前测11.401.418.370.00010.161.5513.030.0005.882.649.430.000后测13.961.5112.911.899.882.73表征前测6.561.944.800.0005.571.616.830.0003.361.525.190.000后测8.281.867.321.785.242.26泛化前测9.721.519.510.0008.162.037.190.0005.961.9910.460.000后测11.481.331.482.228.081.96评估前测7.681.117.800.0006.181.809.630.0003.721.979.160.000后测10.562.068.392.296.802.24生的最后一次活动视频依据表 1 进行编码袁进一步分析他们在该计算思维活动中的参与行为遥 在三个组中袁 团队交互行为总体数量是最高的 渊高分组院501袁55.73%曰中 分 组 院457袁50.28%曰低 分 组 院468袁52.47%冤袁无关行为是最低的渊高分组院28袁3.11%曰中分组院48袁5.28%曰低分组院47袁5.27%冤袁而且协作执行行为 渊CI冤 是最频繁的袁 分别为 144 渊16.02%冤尧132渊14.52%冤和 135渊15.13%冤袁这可能是因为在编程机制的设计下袁学生的编程投入得到了有效的增强袁并且在活动过程中进行了深度交互以完成编程任务遥对于高分组袁个人计算思维能力高会促使他们在活动中偏向主导袁无意识地出现更多的个人行为袁高分组学生的个人行为也占据了较高的比例渊29.50%冤袁尤其是指挥与服从的行为渊10.90%冤遥 对于中分组和低分组袁辅助行为发生的频率 渊27.06%尧30.49%冤 高于个人行为渊17.38%尧11.77%冤袁所以袁规则讲解和情绪反馈等类似脚手架的支持更有利于计算思维一般水平学生的学习袁尤其是起始能力较低的学生遥依据高分组尧 中分组和低分组行为序列调整后的残差值袁绘制行为模式图袁如图 3 所示遥 高分组共有 8 种显著参与行为序列袁 他们的协作参与行为丰富袁并且偏向高水平行为袁如优化和纠错等袁然而在计算参与过程中也表现出了显著的个人行为序列遥在编程投入机制的作用下袁 高分组学生与编程同伴协作决策共同操作人偶的移动渊CS寅CI冤袁且思维反应较快袁会对操作过程进行直接纠错渊CI寅CC冤遥 同时也发现这些具有计算思维优势的学生在活动过程中逐渐开始独自决策以优化行为渊RS寅RO冤袁独自决策后会不自觉命令同伴操作袁 而同伴一般会按照决策者提出的方案移动人偶渊RO寅RC冤遥 在这些显著行为序列中袁评估和优化也是非常重要的两个行为渊CE寅CO尧CO寅CE冤遥中分组共有 9 种参与行为序列显著袁在编程活动过程中袁他们倾向与同伴共同解决问题袁并涉及更多的辅助行为遥他们与同伴协商决策方案时会查看规则要求以进行确认 渊CS寅AR冤袁 然后再协作移动人偶渊AR寅CI冤袁 并且会对操作过程进行随时纠错 渊CI寅CC尧CC寅CI冤和评价渊CI寅CE冤遥 学生的优化行为发生在评价之后渊CE寅CO冤袁或者学生在观察其他组学生的操作后进行思考渊AP寅AT冤袁再和同伴协商优化操作渊AT寅CO冤遥对于中分组学生袁情绪表达也是非常重要的行为袁主要在优化步骤之后渊CO寅AM冤袁会对同伴表达积极的情绪袁更有利于他们协作活动的开展遥低分组共有 9 种显著参与行为序列袁学生一般依图 3计算参与行为序列转化模式图922023 年第 8 期渊总第 364 期冤据活动设计参与编程袁与中分组同样表现出更多的辅助行为袁 但更偏向基础性行为袁 如协作决策和操作渊CS寅CI冤遥 他们对方案设计的评估是与同伴协作完成袁同时主要在协作执行渊CI寅CE冤或者查看规则之后渊AR寅CE冤袁所以袁类似脚手架的辅助资源有助于促进学生高水平参与行为遥 对于低分组学生袁算法的优化需要基于评估的行为渊CE寅CO冤袁纠错行为也主要发生在评估渊CE寅CC冤和优化之后渊CO寅CC冤袁他们起始思维水平有限袁 并不能直接对执行的方案进行优化遥此外袁 情绪表达和查看规则的行为序列也是显著的渊AM寅AR冤袁情绪上的反应通常基于他们对任务完成的步骤设计所进行的思考渊AT寅AM冤袁其实花更多的时间去思考尧确认活动规则要求并不是一件消极的事件袁但是将行为与计算思维测试成绩进行关联袁可以推断出袁活动规则和任务的设定可能对这些学生造成了较高的认知负荷遥五尧研究启示通过基于 ICAP 理论的编程投入机制的干预袁发现学生的计算思维表现有了显著性的提高袁在算法维度上学生的成绩提升幅度更大袁说明所设计的编程投入机制对这个维度的计算思维技能培养效果更加明显遥通过对计算思维高分组尧中分组和低分组的计算参与行为模式的分析袁 发现不同计算思维水平学生在参与编程过程中具有不同的行为倾向袁 但总体上三个小组组员间分工明确袁交互协作行为突出袁且更专注于任务本身袁达到了较好的投入水平遥在编程活动中建立相关规则和机制袁提高学生投入编程过程中同伴反馈和互动的质量袁是有效提高学生计算思维能力的关键遥渊一冤编程活动与计算思维深度融合袁实现解决问题的思维迁移思维迁移和跨学科应用是当前研究必须认识到的计算思维培养的最重要目标16遥 恰当的编程活动设计能够促进学生将从计算科学领域培养的计算思维迁移到其他问题情境中袁使学生的自我意识从野知道如何编程冶转化为野知道如何解决问题冶遥计算思维培养最核心的任务在于解决问题能力的训练袁包括问题分解尧方案生成尧思维外化尧应用分析尧评价优化五个环节袁分别对应计算思维的抽象尧算法尧表征尧泛化和评估五个维度袁通过每个环节的活动内容将计算思维每个维度与问题解决过程相联系袁引导学生将在编程中培养的计算思维迁移到其他问题解决过程中遥编程活动设计可以通过选择开放式问题来适应其他学科袁鼓励教师在设置的主题又可以分解成更小组建的复杂系统构成袁 这种方法有助于培养解决问题的跨学科应用袁使知识和技能能够无缝地迁移到其他需要解决的问题上遥此外袁教师应为学生设计适宜的任务或相关活动袁促使学生反思自己的思维过程袁并有意识地认识到问题解决时所涉及的计算思维元素遥渊二冤资源设计与认知水平内在统一袁调控投入编程的认知负荷物理制作和编程的结合对于提高编程概念和实践的投入很有价值袁 尤其是在结合学习的社会性维度时17袁所以选择适宜交互协作的编程工具是十分必要的袁 但工具资源的设计要符合学生的认知水平袁从而调控学生在参与编程过程中的认知负荷遥考虑使用不同的材料来培养计算思维袁 学生通过彼此合作尧亲身体验去解决问题并进行创造性思考袁使计算科学概念具体而简单袁促进计算思维的发展遥另外袁活动规则说明和各种工具使用尽量保持在最低认知限度袁以便学生可以快速尝试练习袁防止因为这些非关键问题增加学生的认知负荷遥适宜的认知负荷对学生的学习有正向的促进作用袁但学生认知水平有所差异袁相同的任务设置会造成不同的认知负荷程度遥如果任务偏简单袁会让学生感到无聊袁没有挑战袁而任务偏难会降低学生的信心袁影响学习的积极性袁所以教师在任务设计时应该考虑任务难度的梯度袁并在学习过程中对进展速度不同的编程小组及时提供帮助遥渊三冤策略应用与同伴选择联动优化袁促进编程活动的交互投入交互投入有利于促进学生在编程过程中的深度学习袁提高他们的计算思维袁策略设计是保障交互学习质量的关键袁 然而交互策略的应用效果又会受到编程同伴的影响遥 从学生的计算思维分析中可以看出袁交互学习可以增加信心袁鼓励学生参与活动遥 如果组内两个成员是关系很亲密的朋友袁 容易被相同的无关事物或者话题分散注意力袁 当然如果两个人关系不融洽也会影响编程学习的顺利进行袁 教师需要对学生间的人际关系有一定了解来进行合理的同伴分配遥 此外袁如果组内两个学生的认知差异较大袁那么逻辑思维能力较弱的学生需要更长时间的思考袁容易被思维逻辑反应快的学生主导编程活动袁从而失去参与感袁 大大降低编程学习对计算思维的促进效果遥 通过交互策略强调学生必须注意小组中每个成员的参与袁因此袁以相互生成或共同生成的方式进行交互协作可能会更好地促进学生的表现袁更好地采取观点和反思袁从而实现更高的学习收益和更好的学习体验遥93电化教育研究参考文献1 ISRAEL M袁PEARSON J N袁TAPIA T袁et al.Supporting all learners in school-wide computational thinking院a cross-case qualitativeanalysisJ.Computers&education袁2015袁82院263-279.2 李琪袁姜强袁梁宇袁赵蔚.面向过程的计算思维评价研究院基于证据的视角J.电化教育研究袁2022袁43渊11冤院100-107.3 SUN L袁HU L袁ZHOU D.Programming attitudes predict computational thinking院analysis of differences in gender and programmingexperienceJ.Computers&education袁2022袁181院1-20.4 梁云真袁高思圆袁刘瑞星袁胡珂.小学生编程学习意愿影响因素的链式中介作用机制研究J.现代远距离教育袁2021袁198渊6冤院29-37.5 LI Q袁JIANG Q袁LIANG J-C袁et al.Effects of interactive unplugged programming activities on computational thinking skills and studentengagement in elementary educationJ.Education and information technologies袁2023袁28院1-26.6 DURAK H Y袁G YER T.Curriculum development for gifted education programsM.Hershey院IGI Global袁2018院61-99.7 CHI M袁JOSHUA A袁BOGUSCH E B袁et al.Translating the ICAP theory of cognitive engagement into practice J.Cognitive science袁2018袁42渊6冤院1777-1832.8 FREDRICKS J袁BLUMENFELD P袁FRIEDEL J袁et al.What do children need to flourish?Conceptualizing and measuring 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research袁渊四冤编程投入机制依据学生水平动态调整袁切合计算思维的动态发展基于 ICAP 理论的编程投入机制作为一种有效的计算思维干预方式袁 有助于促进学生的深度参与袁但具体的教学应用要依据学生的计算思维水平发展进行动态调整遥 处于初始水平的学生思维逻辑较慢袁需要更多的时间思考袁容易听从逻辑反应更快的同伴命令而控制人偶的移动袁所以在交互策略设计上应该提供给他们更多的教学支持袁而编程同伴的配置也要考虑思维水平差异的问题遥 对于计算思维较好的学生袁严格的轮流主导策略限制了他们的高阶参与行为袁过多的教学支持或许会阻碍他们的发展袁要为这类学生提供更加开放的思维空间遥 此外袁编程工具作为吸引学生主动投入活动的关键因素袁也需要根据学生的计算思维发展进行动态调整遥 例如袁不插电编程适用于完全没有经验的编程入门袁可视化编程更适用于有编程思维的新手袁而更高级的编程学习需要在文本编程中进行袁要依据计算思维动态发展的特点袁动态调整多元协同的编程投入机制袁以符合学生的实时状态遥六尧结语投入是编程教育中不可忽视的重要变量袁与学生计算思维学习效果密切相关遥 研究将 ICAP 理论融合到编程教学中袁提出了活动尧工具尧同伴和策略多元协同的编程投入机制袁 并通过实证验证了基于 ICAP 理论的编程投入机制能够显著提高学生的计算思维水平袁发现不同计算思维水平学生的促进效果具有不同优势遥 另外袁 在应用基于 ICAP 理论的编程投入机制时袁应该注意科学性和合理性袁从而促进计算思维教育的高质量发展遥研究证实了编程投入对于计算思维培养的教学价值袁提供了可以复制和推广的编程投入理论框架袁丰富了指导计算思维和编程教育的知识体系遥 此外袁研究为在编程课堂上促进学生的投入和发展计算思维提供了可参考的实践经验袁教育者应该意识到编程投入在解释和弥合计算思维差异方面的重要作用遥 然而在当前研究中袁只对小学六年级学生的实验数据进行了分析袁且实验周期较短袁因此袁未来应将这些成果进行进一步辐射和推广遥942023 年第 8 期渊总第 364 期冤Research on Programming Engagement Mechanism to Promote the Development ofComputational Thinking:Based on ICAP TheoryLI Qi,JIANG Qiang,ZHAO Wei(School of Information Science and Technology,Northeast Normal University,Changchun Jilin 130117)Abstract Programming,as the main carrier of the cultivation of computational thinking,has graduallybecome one of the key courses concerned by K12 education.However,the lack of attention to programmingengagement often aggravates the difficulties students face in understanding programming,thus hinderingthe development of computational thinking.ICAP theory distinguishes the degree of student engagementbased on explicit behaviors,providing operable guidance for promoting programming engagement.Therefore,based on ICAP theory,this paper proposes a programming engagement mechanism withprogramming activities as the support,programming tools as the power,programming partners as thetraction,and programming strategies as the means,and conducts an empirical study of unpluggedprogramming in a primary school classroom to explore the effect of this mechanism on studentscomputational thinking.The results show that the programming engagement mechanism based on ICAPtheory can significantly improve students computational thinking skills.According to the participationbehavior patterns of students with different computational thinking levels,the three groups of students havethe highest proportion of interactive and cooperative participation behaviors,but students in high scoringgroups tend to high-order participation behaviors,and students in middle and low scoring groups showmore auxiliary behaviors.In addition,this paper further discusses the programming engagement mechanismbased on the empirical results,providing theoretical and practical references for future front-line teachersand rela