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      計算思維課程設計范式:大概念教學和KUD教學目標組賦能課程設計

      2024-07-24 00:00:00張冬霜毛勇陳崢嶸張媛媛
      中國信息技術教育 2024年14期

      摘要:本文提出了一種以大概念和KUD(知識、理解、操作)目標為基礎的計算思維課程設計模式。將大概念整合到教學框架中,有助于強化信息技術的核心概念,引導學生深入理解學科概念的本質(zhì);圍繞大概念制訂KUD教學目標,可以幫助教師更精確地規(guī)劃課程內(nèi)容、教學活動和評估方法,使教學目標與培養(yǎng)學生的核心素養(yǎng)更緊密地結(jié)合。

      關鍵詞:大概念教學;KUD教學目標組;計算思維課程;核心素養(yǎng)

      中圖分類號:G434 文獻標識碼:A 論文編號:1674-2117(2024)14-0045-05

      引言

      《義務教育信息科技課程標準(2022年版)》特別強調(diào)了培養(yǎng)學生的信息意識、計算思維、數(shù)字化學習與創(chuàng)新以及信息社會責任等核心素養(yǎng)的重要性。[1]其中,計算思維是利用計算原理來解決問題、設計系統(tǒng)和理解人類行為的思維過程。[2]雖然教育工作者都已認識到計算思維的重要性,而如何有效地設計和實施計算思維課程卻是一個復雜且具有挑戰(zhàn)性的問題。[3-5]

      在傳統(tǒng)的教學設計中,教師通常在課堂上傳授知識,再通過各種各樣的測試來評估學生的知識理解程度和運用能力。這樣的教學設計雖然能讓學生了解所學的知識內(nèi)容,但卻忽視了學生的創(chuàng)新能力,以及對應用知識和解決問題能力的訓練。[6]此外,許多教師把編程教育等同為培養(yǎng)學生計算思維的課程,窄化了計算思維的范疇。本研究旨在探索一種以大概念和KUD教學目標為引導的計算思維課程設計范式,希望為解決這一問題提供理論和實踐的依據(jù)。

      大概念和KUD目標的基本概念

      大概念代表一個學科中最基本和最全面的概念,是指那些深度精煉、能貫穿各個級別或子主題的關鍵概念。這些關鍵概念是理解一個領域或?qū)W科的基石,并可以提供一個統(tǒng)一的框架,幫助理解和組織學科知識,被認為是教學的核心支柱。[7]在計算思維教育中,大概念有助于聚焦并整合諸多繁復的計算思維概念,幫助學生看到更大的知識脈絡,深化他們對學科本質(zhì)的理解。例如,在計算思維教育中,“算法”就是一個大概念,它既可以用于描述簡單的排序和搜索過程,也可以應用于更復雜的問題解決策略和機器學習模型。通過學習和理解算法這個大概念,學生可以加深對不同算法之間相似性和適用性的理解。

      KUD目標是“知識(Knowledge)、理解(Understanding)和操作(Doing)”的縮寫,KUD目標在教育研究領域已經(jīng)被廣泛承認,被認為能夠幫助教師更精確地規(guī)劃課程內(nèi)容、教學活動和評估方法。KUD目標將教學目標分為三種類型:

      ①知識目標。包括學生需要了解的事實或概念。②理解目標。注重概括、解釋、推理、比較、判斷和展現(xiàn)洞察力的能力,是知識目標的發(fā)展和延伸,需要學生運用知識目標中所學習到的信息。③操作目標。注重實踐應用,培養(yǎng)學生結(jié)合實際情境解決現(xiàn)實問題的能力,是學生對大概念理解的應用。用KUD模型設計的課程,可以讓教師更準確地設定學習目標,明確哪些需要記憶,哪些需要深度理解,哪些操作技能需要掌握,從而分階段進行教學,逐步深入。

      以大概念和KUD教學目標組為指導的計算思維課程設計

      1.整合計算思維的核心概念

      計算思維是問題解決過程中一系列復雜的思維過程,如分解問題、算法設計、問題解決、模式識別、抽象思維等,這些元素都是必不可少的,如果分開教授,可能會使學生感到混亂。因此,需要一種方法來整合這些元素,使學生能夠理解和掌握計算思維。而大概念正是實現(xiàn)這一目標的理想工具,可以挑選出較為基本且全面的計算思維大概念。這個過程需要教師具備對計算思維本質(zhì)的深入理解,并能精準地判斷哪些概念足夠“大”,能夠覆蓋計算思維的多個方面。通過設計不同的教學模塊,使每個模塊都圍繞一個或多個與大概念相關的小概念展開。例如,設計一個模塊來探討如何使用某種算法解決實際問題,設計另一個模塊來探討某種算法的優(yōu)化和改進等。

      2.制訂KUD教學目標組

      在大概念的指導下可以開始制訂KUD教學目標組,即基于每個教學模塊,確定學生需要掌握的知識點、理解的概念和能夠執(zhí)行的技能。

      知識目標:需要獲取新的知識,理解它的意義,并且與已有知識或經(jīng)驗建立聯(lián)系。需要學習如何獲取、分析、評估信息,并且需要在這個過程中不斷擴大知識儲備。知識目標應該包括學生需要了解和記憶的基本信息,如關鍵術語、基本原理、工具使用等。例如,在算法設計模塊中,學生需要了解算法設計方法、設計流程和工具,并能列舉出日常生活或編程實踐中常見的算法,掌握基礎的算法設計步驟和一些基礎且常用的算法,如查找算法、排序算法等。

      理解目標:強調(diào)分析和批判性思維,即能理解為什么需要這些知識,并且知道如何和何時使用它們。這就需要學生有能力去理解、分析問題和找到最佳的解決方案,能提煉和解釋知識中的主要概念并將其應用在新的問題環(huán)境中。例如,學生應了解算法設計的重要性,以及它在實際問題解決過程中的作用,了解何時應用何種算法,并理解不同算法如何影響編程任務的結(jié)果和性能,理解算法設計與其他計算思維概念(如抽象化、分解問題等)的關聯(lián)。

      操作目標:涉及創(chuàng)新性思維和生活職業(yè)技能的培養(yǎng),即知道如何運用知識,將理解目標轉(zhuǎn)化為實踐。這就需要學生有創(chuàng)新能力,有解決實際問題的能力,強化他們的生活和職業(yè)技能。例如,針對如何能夠應用所學知識設計和實現(xiàn)基本的算法這一問題,可以要求學生對實際問題進行算法分析,選擇最合適的算法來解決問題,獨立設計和編寫代碼實現(xiàn)具體的算法,并且能夠?qū)Υa進行測試和性能評估,了解如何進行算法優(yōu)化等。

      通過設置和執(zhí)行KUD教學目標,能保證學生的學習是積極主動的、行動導向的,并且還可以通過學生的行動來實時評估他們的學習進度和效果。

      基于大概念和KUD教學目標組的課程設計模型

      基于大概念和KUD教學目標組的課程設計模型如下圖所示。

      1.確定大問題和核心驅(qū)動問題

      在課程設計啟動階段,第一步是確定以大概念為基礎的大問題,這些問題通常是開放性的,不僅要植根于專業(yè)領域的知識核心,更是KUD教學目標的基礎載體。因此,這些問題應該具有普適性,即類似問題在學科中反復出現(xiàn),能夠激發(fā)知識的聯(lián)系和遷移;具有核心性,能夠概括學科的本質(zhì)內(nèi)容,要求深度推理和探究;具有上位性,能體現(xiàn)某一學科的核心思想,指向并突出宏觀概念;具有啟發(fā)性,能夠最大程度地吸引和激發(fā)學生,引起困惑和認知矛盾。例如,在算法設計的課程中可以將大問題設計為:“如何設計一個有效的、可應用到大數(shù)據(jù)處理的算法?”

      而在進一步的課程設計中,還需要通過具體的核心驅(qū)動問題引導學生深入學習。這些問題通常針對性更強、更加具體,并且直接與學習目標對應。例如,在算法設計的課程中,可設置這樣的核心驅(qū)動問題:“在處理大量數(shù)據(jù)排序的問題上,冒泡排序和快速排序有何區(qū)別和優(yōu)劣?在哪些情況下,我們選擇哪一種排序方法?”

      2.構建知識圖譜

      大概念是更為宏觀、抽象的概念,它把握和反映了學科的本質(zhì)和核心,是對一系列學科核心概念的高度總結(jié)和抽象。以大概念為樞紐,連接與KUD教學目標相應的學科核心概念,形成完整的知識圖譜,可以使課程內(nèi)部邏輯緊密。教師在創(chuàng)建好知識圖譜后,可以根據(jù)知識圖譜進行教學設計,每一部分的學習可以圍繞知識圖譜的一個節(jié)點或者一組節(jié)點進行,根據(jù)不同的知識節(jié)點,可以細化對應的KUD教學目標組。

      3.基于KUD的挑戰(zhàn)任務設計

      在設計挑戰(zhàn)任務及驅(qū)動性問題時,應確保任務設計緊密結(jié)合KUD教學目標,并且?guī)椭鷮W生理解和掌握算法設計及與之對應的大概念。也就是說,根據(jù)學生需要知道什么、理解什么、能夠做什么來設計適合的挑戰(zhàn)任務,并精細化這一過程。例如,對于理解的相關任務可以設計頭腦風暴、策略分析等;對于技能相關任務,可以設計真實情境的實踐探索、游戲闖關、編程挑戰(zhàn)等。多種任務形式的引入,能使評價方式更為多元,更能真實反映學生的技能和理解程度。

      4.問題解決圖譜制訂

      問題解決圖譜提供了一個結(jié)構化的解決問題的路徑,既明確了學生的學習目標,又為他們提供了實踐機會,并且在最后階段幫助他們通過反饋了解自身表現(xiàn),進一步指導他們的學習。這個過程能夠幫助學生加深對計算思維的理解,并更好地把理論知識應用到實際問題的解決中。

      5.學習活動、支架與資源設計

      在以學生為中心的教學設計中,應依據(jù)KUD教學目標設計學習活動、學習支架及學習資源。對于具體執(zhí)行,理想的情況是,所有的教學元素應當是有機整合的,其中每一個小的實踐活動也都服務于更大的理解目標。所有的實踐環(huán)節(jié),無論是獨立作業(yè)、游戲體驗、小組討論,還是項目實施、自我評估,都應直接與KUD教學目標關聯(lián),以保證在進行具體的學習活動時,學生能夠?qū)⒆⒁饬性趯Υ蟾拍畹睦斫馍稀?/p>

      6.多維度的學習成果評價和可視化展示

      可視化展示學習成果,不僅有利于讓學生更好地感知和理解自己的學習進度,而且有助于教師對教學效果進行評估和改進。例如,采用項目展示的形式來呈現(xiàn)學生的學習成果能夠有效激發(fā)學生的學習激情和探究欲望,而這些成果將直觀反映學生在各類問題解決、數(shù)據(jù)分析和算法設計方面的能力。

      此外,應鼓勵學生主動進行成果分享和展示,包括對自己的想法和理解進行闡述。這不僅有助于深化學生對大概念的理解,而且可以鍛煉他們的溝通、表達和團隊協(xié)作能力,同時也為學生提供自我反思的機會。對于學習成果評價,還可以使用Bebras國際計算思維挑戰(zhàn)活動等作為評價工具。[8]它能有效評估學生對計算思維內(nèi)容的理解和運用程度,反映出學生在KUD教學目標上的實際成績。

      總的來說,通過有目的的活動設計和多維度的成果展示,可以全面、有效地展現(xiàn)學生的學習成果,同時也為教學提供持續(xù)反饋,推動教學方法和策略的持續(xù)優(yōu)化。

      7.評價標準的設定

      評價標準應聚焦于KUD教學目標的實現(xiàn)程度,同時需要關注該實現(xiàn)程度如何推進學生理解和應用大概念。多元化的評估方式,不僅可以全面考查學生的知識掌握程度、理解程度和技能應用,還能在一定程度上反映實踐活動對達成KUD教學目標的影響。任務設計和學習評價緊密結(jié)合,使得評價過程自身也成為學生學習的一部分。學生在完成挑戰(zhàn)任務及其評價的過程中,既能在實踐中學習,又能通過評價得到反饋,有效地提升學習成效?;贙UD教學目標的任務設計也鼓勵學生參與并反思自己的學習過程,這是自我評價的重要部分,也是培養(yǎng)學生自主學習能力的關鍵因素。

      結(jié)論與展望

      本研究深入討論了基于大概念以及KUD教學目標組的計算思維課程設計范式。研究結(jié)果表明,大概念與KUD教學目標能有效地整合、深化學生的學習體驗,并提供了一種實用的規(guī)劃與評估課程的框架。通過堅持采用這種設計模式,教師能更有目標性地構建與執(zhí)行課程,專注于提升學生的核心素養(yǎng)。同時,本研究進一步闡明,以大概念和KUD教學目標為指導的課程設計不僅有助于提高學生的學習效率,而且能促進學生創(chuàng)新思維和求知欲的提升。通過解決現(xiàn)實中的問題來應用知識、技能和態(tài)度,學生能更好地理解并解決復雜問題,進而形成更強的自信和自主學習能力。

      本研究期待更多研究者和教育工作者的參與,共同擴大對計算思維課程設計的理解與實踐,也期待驗證此教學模型在更廣泛的教學環(huán)境中的效用,鼓勵學生成為信息社會的積極、負責和有效的參與者。展望未來,我們有望共同開啟一個教育新時代,為每位學生提供一個充分發(fā)揮他們潛力和才智的教育環(huán)境。

      參考文獻:

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      [2]Wing,J.M..Computational thinking[J].Communications of the ACM,2006,49(03):33-35.

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      [4]Kalelioglu,F(xiàn).,Gulbahar,Y.,& Kukul,V.A framework for computational thinking based on a systematic literature review[J].Baltic Journal of Modern Computing,2016,4(03),583-596.

      [5]Mannila,L.,& Farnqvist,T.A review of models for introducing computational thinking in K-12 education[C].In Frontiers in Education Conference (FIE),2016.

      [6]Smith,P.L.,& Ragan,T.J..Instructional design.In P.L.Smith & T.J.Ragan (Eds.),Instructional design (3rd ed.)[M].New York,NY: Wiley & Sons,2005:127-150.

      [7]Wiggins,G.,& McTighe,J..Understanding by Design (2nd ed.)[M].Alexandria,VA: Association for Supervision and Curriculum Development ASCD,2005.

      [8]Hubwieser,P.,& Mühling,A..Investigating the psychometric structure of Bebras contest: Towards measuring computational thinking skills[C].In 2015 International Conference on Learning and Teaching in Computing and Engineering (LaTiCE),2015:9-12.

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