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基于生成式人工智能的计算思维培养教学实践

摘要：本文在介绍了生成式人工智能的基本功能以及如何与生成式人工智能对话的基础上，通过教学实践展现了计算思维涉及的抽象、分解、建模、算法设计等思维活动，为教师应用生成式人工智能开展教学改革提供了实践经验。

中图分类号：G434文献标识码：A论文编号：1674-2117（2024）21-0045-04

计算思维是人类高阶思维之一，它以发展学科知识和技能为基础，以问题解决过程为载体，更多地体现于以直观行动思维和具体形象思维为基础的抽象逻辑思维。而生成式人工智能的思维是基于数据和统计模式，根据已经学习到的模式和规律来生成回答，不能主动提出问题，不具备批判性或创造性思维。但由于拥有巨大的模型规模、数据规模等，其具备了提示学习、情境学习与思维链技术。下面，笔者以“鸡兔同笼”为例，尝试利用生成式人工智能解答数学问题，让学生体会它解决问题的思维过程。

生成式人工智能的基本功能以及如何与生成式人工智能对话

生成式人工智能能够像人类一样理解语言，通过自然、准确的对话与人类互动。除了基本的聊天功能，生成式人工智能还可以进行多项工作，如查询天气、预订往返机票和酒店等。下面，笔者通过输入“鸡兔同笼”数学问题，尝试与生成式人工智能对话并测试其解决数学问题的能力。

实验1文本输入——问题1：今有雉兔同笼，上有三十五头，下有九十四足，问雉兔各几何。请列二元一次方程组求解。

如下页图1所示为生成式人工智能的回答，于是，猜测生成式人工智能大语言模型通过大量阅读学会了编程。程序设计语言是自然语言的一个子集，自然语言交流存在模糊性，程序语言则讲究精准、规范，不允许存在语法的二义性。让生成式人工智能学习程序设计语言，可使其具有一定的逻辑思维能力及与人类相似的计算思维能力。

既然生成式人工智能大语言模型形成了一定的计算思维能力，那么生成式人工智能就能够把一个复杂问题分解成多个解题步骤，并逐步完成多个问题的求解。也就是说，海量的程序代码预训练催生了生成式人工智能的数学能力，因此，笔者设计消融实验来验证它的计算思维。

从学习角度来说，消融实验是一种通过干扰和破坏记忆的保持和检索过程，探究学习和记忆机制的实验方法。消融实验可以研究多种记忆现象，如记忆的持久性、遗忘的原因、记忆的检索和重构过程等。根据消融实验的解释，师生围绕重构过程进行消融实验设计。

生1：我知道生成式人工智能有编程的能力，我们可以把这个数学问题让它编写一段解题的程序。

生2：我们可以让它编一段Python代码，然后运行这个程序。

师：生成式人工智能有重组文本的功能，我们可以把这个数学问题转换成一个代数问题。

经过师生讨论，将实验设计如下：先使用生成式人工智能直接求解数学问题，再应用消融实验编程来求解，让这两个解题方法的答案互相验证。只有数学求解与编程求解的答案是相同的，才认为生成式人工智能拥有了一定的计算思维，学生也能在思维链技术的迭代过程中了解计算思维。

基于生成式人工智能的计算思维培养教学实践

1.猜想——认识问题转化

代数问题是一种使用字母来代表数值和未知数的数学分支，将实际问题转化为代数问题可以帮助学生用符号和表达式来描述和解决问题。对于“鸡兔同笼”问题，首先可以将数学问题转换为代数问题，通过使用键值对应将数字替换成字母，测试生成式人工智能将数学问题转化为代数问题的能力。由于刚才求解了鸡兔同笼问题，在设计实验时，就要注意不考虑上下文的关系。

实验2文本输入——问题2：今有雉兔同笼，上有三十五头，下有九十四足，问雉兔各几何。请把这道题目中的数字用字母m、n来代替，并重新复述题目。

生成式人工智能：今有雉兔同笼，上有m头，下有n足，问雉兔各几何。

从生成式人工智能的回答可以看出，它成功地将原始问题中的数字替换为字母m和n，并重新复述了问题。这个例子展示了如何通过代数的转化将一个实际问题转变为可以用数学抽象方法解决的问题。这种能力对学生来说是非常重要的，因为可以帮助他们在解决数学问题时更好地理解和应用代数的概念和方法，对于提高学生的数学抽象思维有着积极的影响。

2.列举——促进逻辑思维

在把一个数学问题转换成代数问题后，继续实验探究生成式人工智能能不能给出正确的方程表达式。列方程需要思考问题的本质和逻辑关系，从而推导出正确的方程式。方程表达式是否正确，通常需要将数学符号和概念转化为自然语言或者图表形式进行解释和表达。

实验3文本输入——问题3：今有雉兔同笼，上有m头，下有n足，问雉兔各几何。请你列出求解鸡兔只数的二元一次方程组。

生成式人工智能：鸡兔同笼问题是一个经典的数学谜题，它要求在给定总数量和总脚数的情况下计算出可能的鸡和兔子的数量。通常情况下，每只鸡有2只脚，每只兔子有4只脚。根据题目条件可列出以下方程组：

x+y=m（其中x表示鸡的数量，y表示兔的数量