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基于学生计算思维发展的在线伴随式评价研究

摘要：计算思维是信息科技学科的核心素养之一，是培养学科逻辑能力与问题解决能力的重要载体。目前面向中小学计算思维评价的系统研究比较少，特别是在当下教学评价日益表现出以数据为导向、面向学生全面发展的“伴随”取向下，关于将在线学习理论与计算思维评价和培养相结合的研究就更匮乏。有鉴于此，本研究以在线平台中学习数据的生成与应用为契机，引入伴随式评价理念，结合单元教学的“单元前—学情诊断”“单元中—互动参与”“单元后—评价提升”三个阶段，从评价形式、内容、工具和主体四个层面，构建“伴随式评价”的活动框架，并面向初中信息科技课程设计实践案例。

中图分类号：G434?文献标识码：A?论文编号：1674-2117（2021）18-0078-05

●现状分析：学生计算思维评价方式与问题的思考

1.分析与制订：计算思维评价维度

为了让计算思维评价具有脉络和可视化，笔者基于《课标》的计算思维表现以及前人的研究成果，将计算思维四化进行进一步分解，形成计算思维评价表（如表1）。

2.调查与分析：计算思维评价重点

笔者依据计算思维的评价表，制订了中小学生计算思维水平调查问卷，对上海市闵行区6620名中小学生进行问卷调查，分析结果如下。

（1）学生计算思维“形式化”分析

计算思维评价表是从两个方面来判断学生计算思维的“形式化”水平，因此，每方面设计一道题目，分别考查学生分解问题、分析要素的能力，再根据题目选项表征的计算思维水平进行相对赋分，形成了如图1所示的统计结果。从图1可以看出，学生分解问题的能力相对比较弱，但是一旦问题有效分解后，大多能根据子问题进行要素分析，说明学生在解决问题之前的问题步骤分析的思维训练需要加强。

（2）学生计算思维“模型化”分析

笔者对学生数据分析和模型算法两方面进行了调查与分析（如下页图2），“数据分析”图例的“3分选项”比例远低于“模型算法”，可以看出大多数学生都愿意选择借助流程图和教师指导完成建模操作，可学生虽有建模的意愿，但在实际问题解决时能够用建模解决问题的能力略显不足，即有模型化意愿，但模型化能力还不够。

（3）学生计算思维“自动化”分析

本环节问卷考查了学生是否知道计算机中的自动化处理，有没有自动化处理的意识。统计结果显示：约75%的学生知道计算机中某些功能的自动化处理，但是在解决具体问题时，较难将计算思维的自动化思想落实到实际问题的解决中，没意识到在计算机操作中的循环迭代是建立在之前操作的基础上。这说明约一半以上的学生不理解自动化处理的实质。

（4）学生计算思维“系统化”分析

笔者在调研评估归纳和迁移应用能力时发现，约21%的学生愿意与教师一起回顾优化解决问题的方法，约21%的学生愿意思考优化解决问题的方法，约58%的学生愿意主动与教师、同学分享交流、讨论优化问题的方法。在实际应用时，多达73%的学生可以利用迁移的方式学习新知识，说明学生储备的知识技能越多，能够迁移解决的问题越多。由此可见，计算思维能力与学生的信息素养紧密相关。

综上所述，学生的计算机思维和个人的信息素养有着密切联系，素养越高，通常学段越高;知识储备越多，计算思维也就更凸显。目前，很多学生思路开阔，有计算思维的意识，但是遇到实际问题进行分析和解决的能力不是很强。这也说明日常教学中教师对计算思维的理解较多停留在字面上，没有将其落实到实际问题的解决上，而学生在信息科技课堂上的训练是其提高计算思维的主要方式，这就需要教师调整教学模式和评价方式，多给学生体验实践的机会，引导学生自主探究解决问题，提高学生的计算思维能力。

●一种可行取径：在线伴随式评价计算思维的视角

1.评价理念：关注思维过程的评价

2.评价策略：重视数据驱动的评价

计算思维自提出以来便受到各界的关注，教育信息化、智能教育的蓬勃发展为计算思维的培养提供了良好的软、硬件基礎。数字化学习环境为学生提供了多样的学习资源，也为实时收集学生在线学习数据、客观反映出学生学习状况和思维品质创造了条件。本研究以Moodle平台为主要数字化学习平台，通过对计算思维评价的多种方式嵌入，多样的评价形式收集学生运用计算思维解决问题时所表现出来的能力证据，并将分析结果及时呈现出来，用以指导学生的学习和教师的教学。基于数字化学习平台的课程建设与数据挖掘，为教师教学设计提供了真实性的依据，促进教师从基于经验教学到基于数据教学的转变。

●在线伴随评价方式：发展计算思维的活动框架设计

本研究基于混合教学，采用传统面对面教学与Moodle平台的学习有机结合，结合信息科技教学的实际情况，从单元的整体视角将整个学习阶段分为“单元前—学情诊断”“单元中—互动参与”“单元后—评价提升”三个阶段，设计发展学生计算思维的“伴随式评价”活动框架，如上页图3所示。

1.“单元前—学情诊断”阶段