我国计算思维教育研究图景与趋势

安萍 田生湖

摘要：进入21世纪以来，信息技术重构着现代社会的生产力和生产关系。陈国良院士指出实证思维、逻辑思维和计算思维这三种思维模式组成了人类认识世界和改造世界的基本科学思维内容。我国近十年也有不少学者致力于计算思维教育的深度研究。本文运用CiteSpace软件绘制作者、机构、关键词等知识图谱，对我国在中国学术网络出版总库（CNKI）刊载的计算思维教育高水平研究性文献进行分析并予以述评。研究发现：2019年发文量创新高;机构合作、跨专业合作还需加强;研究主题主要集中在计算思维的理论体系解析、计算思维教育的实施、信息技术类课程教学改革的探讨以及面向编程的教育这四大方面。

关键词：计算思维教育;热点;关键词聚类

中图分类号：G642        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）28-0004-04

1引言

进入21世纪以来，信息技术重构着现代社会的生产力和生产关系。整个社会的运转已经上升到依赖各种算法运转的时代[1]。世界各国都十分重视适宜这个时代的人才培养的体系设计，“计算思维”（Computational Thinking，CT）培养战略也位列其中：美国教育协会出台了计算机教育标准，强调在K12教育阶段开展计算思维、计算机实践与编程教育;英国近期颁布的中小学课程纲要中制定了发展基于计算思维的科学探究与计算机编程教育;我国教育部印发的《普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017 年版）》中在信息技术学科方面，相比于 2003 年版的课程标准，“新课标”大幅度减少了对于基本软件使用的要求，而大幅度提升了在编程、计算思维、算法方面的思维要求以及人工智能、开源硬件、网络空间安全等知识面要求[2]。由此看来，在数字土著生长的时代，培养学生具备数据分析、抽象建模、算法设计技能，并最终能像计算机科学家一样解决真实情境中的问题是计算思维教育需要达成的目标。那么，我国计算思维教育的研究都集中在哪些方面呢？发展趋势是怎样的呢？

本研究基于CNKI数据库中的文献，运用CiteSpace对计算思维教育的现状与趋势进行可视化分析，以期为我国当前倡导的教育实证研究提供范式和方法层面上的借鉴与参考。

2研究方法

2.1 研究工具

基于科学知识图谱的可视化分析能够呈现某研究領域的知识结构、发展动态、趋势规律和主题分布。文献的计量学研究正是以此为出发点的。CiteSpace是美籍华人陈超美创造的，是当前国际上认可度较高的科学知识图谱分析软件，其能够将某一知识领域的演进历程集中在引文网络图谱中展现，并把图谱中作为知识基础的引文节点文献和共引聚类所表征的研究前沿自动标识出来[3]，因而该软件常被用于分析和呈现特定研究领域发展的新趋势和新动态。

2.2 数据采集

本研究基于CNKI数据库中的文献，以“计算思维”与“教育”为主题进行期刊文献的检索，将时间跨度设置为2009-2019年，重点筛选核心期刊和CSSCI期刊，剔除无关文献，最终获得125篇文献，运用CiteSpace对计算思维教育的现状与趋势进行可视化分析，由下图1可见，计算思维教育相关的文献从2010年呈现增长的趋势，在2013年、2015年、2017年呈小幅度缩减，2018年又小幅增长，2019年呈现井喷式的增长，达到了44篇，这表明计算思维教育经历了几年的反思、斟酌和推敲，近年大家对其的认知更为明确，更多的学者与教育者也更致力于对此的理论与实证研究。

3计算思维教育的现状

3.1 研究主题

文献共被引分析是CiteSpace最重要的功能，其形成的可视化网络聚类结构可以帮助研究者通过图谱中的关键节点、聚类及色彩来分析某个研究主题的演变[3]。为探究计算思维教育的实施内容，本研究利用CiteSpace进行文献机构、作者及研究热点聚类分析。

3.2 作者合作分析

运行CitesPace，设置时间跨度为2009-2019年，时间切片为1年节点类型为作者，节点类型选择“author”，因为数据量较小，因此TOPN值设置为30即可，c，cc，ccv值设置为1，2，20，其他参数根据软件默认设置，得到初始知识图谱，节点数14个，连线数5条，密度0.0549，经过视图调整具体图谱如图2所示。

根据图谱，我们可以看到这些发高质量刊物的作者发文量统计：

我们看到李锋学者和张进宝学者的发文量较高，说明该学者的研究较为集中，且质量较好，同时，还出现了3对合作发文学者：李艳和孙丹;刘向永、张贵芹和郭鹏飞;李锋和任友群，其中李艳和孙丹来自浙江大学教育学院[4]，他们认为计算思维是青少年编程教育课程的核心素养之一;刘向永、张贵芹和郭鹏飞来自江南大学教育技术系电子工业出版社基础教育分社[5]，他们认为“计算思维”应该是信息技术课程的理论基础;任友群和李锋来自华东师范大学[6]。以上合作也表明该院校也有一批学者志趣相投，并合作研究，未来可能会出一些更好的成果，值得去追踪关注。

3.3 机构合作分析

运行CitesPace，设置时间跨度为2009～2019年，时间切片为1年，节点类型选择“Institution”，因为数据量较小，因此TOPN值设置为30即可，c，cc，ccv值设置为1，2，20，其他参数根据软件默认设置，得到初始知识图谱，节点数13个，连线数2条，密度0.0256，经过视图调整具体图谱如图3所示。

当导出节点信息表后，具体信息如表2所示。

由上图和表我们可以看到北京师范大学教育学部在“计算思维教育”上的发文量最为突出，这说明该机构研究此领域的学者较多，具有较浓的学术氛围，其他依次有北大、浙大、华东师大、江南大学等机构的学者也有研究。此外，根据连线数我们可以看到有两组机构在合作发文：华东师范大学开放教育学院和华东师范大学课程与教学研究所;江南大学教育技术系和电子工业出版社。由此可见，对于计算思维的研究，高质量中文文章还不够多，机构的合作与交流还欠缺，这说明计算思维的研究规模、形态、载体还未达到饱和，这以后将是该领域发展需要填补和实现的。

3.4 关键词共现及聚类分析

CiteSpace 提供了 11种功能选择，针对施引文献的合作图谱（作者合作、国家合作和机构合作）和共现图谱（特征词、关键词、学科类别）以及针对被引文献的共引图谱（文献共被引、作者共被引和期刊共被引）。这些图谱都可以用来揭示科学结构的发展现状乃至变化情况，并进而用于前沿分析、领域分析、科研评价等，但针对具体的研究问题应根据不同图谱的绘制原理来进行选择[3]。共词聚类分析法采用聚类的计算方法， 对文章中共现的词对（主题词或关键词）的关联性进行运算， 将关系密切的词聚集归类， 从而达到挖掘隐含信息的目的。本研究根据CNKI导出数据的特点，拟通过绘制125篇高质量文章的共词图谱（特征词或关键字）分析计算思维教育研究热点及热点的演变。

打开citespace软件，设置时间跨度为2009-2019年，时间切片为1年，节点类型选择“keyword”，TOPN值设置为50，TOP N%值为30%，考虑到最后1年的文献数量激增，因此三组c，cc，ccv分别为1，1，20;1，1，20;3，3，20。其他参数根据软件默认设置，经过聚类分析获得节点157个，连线数297条，调整阈值为3后的图谱如下图所示：

通过统计可以筛选出4个出现频率超过10次的關键词：计算思维，人工智能、编程教育和教学改革。其中，计算思维中心度为0.44;教学改革0.24，以上信息表明，学者们对计算思维教育的认识主要集中在探讨计算思维的基本概念、发展史、研究领域和学术流派，主要是解释性的研究[7-8]，在经历了几年的反思、斟酌和推敲上，计算思维教育的具体实施路径（编程、人工智能）在2017至2018年逐渐得到了越来越多学者的认可。按照LLR算法，软件还生成了4个聚类：“编程教育”“计算思维”“计算思维教育”和“教学改革”，并且，Q值为0.743;S值为0.8797，这表示构图有较好的结构，聚类有较好的代表性，得到的关键词共现网络聚类表如表3所示。

通过对各个聚类的排名前5的关键词及聚类名称我们可以看到，这些文献的研究主要集中在了计算思维的理论体系解析、计算思维教育的实施、信息技术类课程教学改革的探讨以及面向编程的教育。具体详述如下：

（1）计算思维的理论体系解析。自1980年西蒙·帕尔特（SeymourPapert）在其著作《头脑风暴：儿童，计算机和强大的观念》一书中提到了“计算思维”开始[9]，数理方面的学者，以及计算机专家都提到了“计算思维”的概念，有学者更是提出自然科学领域公认的三大科学方法是：理论方法、实验方法与计算方法[10]。我国陈国良院士、李廉教授通过思维模式的三种形态论证了“计算思维”成为一种思维模式的可行性，并认为实证思维、逻辑思维和计算思维这三种思维模式各有特点，相辅相成，共同组成了人类认识世界和改造世界的基本科学思维内容[11]。2006年美国计算机科学家，卡内基-梅隆大学教授周以真在美国计算机权威期刊《Communications of the ACM》杂志上以“计算思维”为题详细阐述了其对该词的理解，她认为：计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动[12]。这对计算思维的价值和作用又明确了一步，可以说计算机的出现和发展强化了计算思维的意义和作用。

（2）计算思维教育的实施。历经十年，计算思维作为很重要的一种自然科学思维模式各个专家和学者都予以了高度的认可，那么接下来，人们就会进入到另一个思考中：如何培养人类的计算思维？也就是计算思维的教育如何开展？这里很多文献都围绕教学结构四要素（教师、学生、教材、教学媒体）开展论述。大部分文献都认为计算思维教育者应该属于自然科学门类下的专业教师，其中以计算机专业教师为主，人们认为计算机是计算思维具体表现的媒介和工具。计算思维的培养对象以儿童、青少年、青年为主，儿童主要针对学龄前儿童;青少年主要针对K12阶段的学生[13];青年主要针对高校在校生（高职生、本科生等）[14]。教材方面的探讨主要围绕教学内容展开，陈国良院士从计算思维基础知识、计算理论、算法基础、程序设计语言、Python编程基础、计算机硬件基础、计算机基础软件7个领域给出了计算思维培养的内容，该体系较全面、详细[15]。教学媒体主要探讨的是计算思维教育实施的媒体、工具和方法，很多文献都主张计算思维的教育以项目驱动为引领，以自主探究为主要方式，充分激发学习者的学习兴趣，养成思维模式，提升动手实践能力[16]。

（3）信息技术类课程教学改革。陈国良院士首先指出了大学计算机基础课程的时代重要性，其次指出了各个高校计算机基础课程目标及内容的狭隘性：“工具论”，以学操作、学使用为主的机械化学习，随后他阐述了计算思维对问题求解、系统设计和人类行为理解的重要贡献，通过论证，最后强调大学计算机基础课程应该以提高学生计算思维能力为目标[15]。此外，任有群、谢忠新、李锋等学者也都表达了以培养计算思维而改进信息技术类课程的愿景[17-19]。

（4）面向编程的教育。有的学者认为儿童和青少年的计算思维教育需要用形象化的工具或媒介以更加直观的方式表现，傅骞等人对图形化编程工具是否能够更好地提升学生的计算思维进行实证验证，研究表明采用图形化编程工具的学生计算思维能力提升更为明显[20]。陈杰华指出通过上机实验编程，通过算法的学习和编写是强化计算思维的两种途径[21]。汪红兵等人认为C语言最大的特点是抽象和自动化，计算思维的本质就是抽象和自动化，因此学习C语言可以锻炼计算思维[22]。由此可以看到，大家对计算思维的认识和理解决定了部分学者以编程为突破口进行简单入门、易操作的计算思维培养途径。这标志着计算思维教育有了明确的实施路径，同时也为社会上盲目跟风学习编程给出了最好的理由。不能为了编程而学编程。编程应该培养的是计算思维能力。

4结论与展望

基于citespace5.7.R1分析工具，我们对我国计算思维教育研究现状进行分析后发现：

第一、从目前我国计算思维教育高水平文献的发文量来看，整体呈上升的趋势，尤其是2019年呈现快速爆发式增长。说明计算思维教育正在成为近几年的教育研究热点，对促进教育现代化发展有较大的研究意义与价值。

第二、从高产机构和作者来看，多集中在师范类高校，说明师范类高校对计算思维教育的认可度和关注度较高。从机构连线数来看，各机构间呈现单一研究的现象，说明多机构合作研究仍有契机。今后，计算思维教育也更需要以师范类高校提供理论指导，以教学型学校实现实践探索的研究共同体。计算思维教育的理论体系、主要内容、常用方法、组织形式、评价标准也应该在不断的国内外交流和合作中逐渐明确，期待能逐步形成有理论支撑和指导的、有实践共同体不断迭代、验证的多元计算思维教育环境，这其中的研究者们可以来自教育学、心理学、计算机科学、数学、物理学、化学、脑科学、社会学等研究机构。

第三、从研究热点来看，我国的计算思维教育主要围绕计算思维的理论体系解析、计算思维教育的实施、信息技术类课程教学改革的探讨以及面向编程的教育这四大主题而展开。这说明各个学者的关注点也都集中在这些领域，同时这些主题也反映了学者们思考和重视的地方，有理论探索、有实践设计。因此，建议在对计算思维教育的价值和功能有明确的统一认可下，多探索从能力培养出发围绕“真实问題”开展分析和解决的教学案例及过程[1]。应该多探索类似谷歌计算思维课这样贴近生活案例的计算思维学习，这不仅需要计算机科学家的甄别与遴选，更需要其他专业专家提供丰富的案例，将计算思维的培养不仅仅局限于操作计算机的能力，而应该注重利用计算机等工具分析、解决问题的过程。如何建模真实世界？如何抽象真实世界？选取哪种计算技术与工具解决问题？这应该是将来计算思维教育亟待思考、解决的问题。

总之，随着21世纪计算机信息处理技术渗透到社会生产的方方面面，世界各国都在教育规划中融入了计算思维的培养，我国也不例外，2018年1月16日，教育部普通高中课程标准方案提出了培养学生的四大核心素养：信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任。可见，计算思维已经成为国家的顶层设计要求，我们应该团结各行各业专家、学者明晰计算思维教育的价值;理清计算思维的概念与内容;实践并反思计算思维教育的模式、方法与路径，让每一位中国学生都具备以数据、算法、信息系统、信息社会的视角理解创造新的世界的能力。

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