高中生计算思维评价量表的应用研究

朱元锟

根据新课标的要求，计算思维的培养教育实践在我国中小学课程中得到积极开展，于是，衡量学生计算思维能力水平以及判断计算思维培养成效的评价手段变得至关重要。国外对计算思维的研究开展较早，经过多年的发展，针对计算思维评价方面的研究也得到了深入开展，而我国在这方面的研究仍旧比较薄弱。在基于量表的评价方式中，土耳其学者柯尔克玛兹（Korkmaz）等人设计开发的针对大学生计算思维的评价量表在学界获得了较高的认可度并被广泛借鉴，后来柯尔克玛兹等人对其进行修改，使其适合测量中学生的计算思维水平。国内学者白雪梅等人对该量表进行本土化，将量表翻译成中文并进行了应用研究，研究结果表明，中文版的计算思维量表适用于测量我国中学生的计算思维能力，这为我国研究者和实践者评价中小学生计算思维提供了一个测量工具。因此，本研究采用此中文版评价量表对高中生的计算思维能力进行测量。

计算思维评价量表

柯尔克玛兹等人对国际教育技术学会（ISTE，2015）提出的计算思维理论框架进行分析研究后，认为量表由五个因素组成：①创造力，是一种需要运用心智和想象力来表达自我的能力，创造力需要创造性思维、批判性思维和问题解决的能力，而编程的过程是一个将问题数值化从而得到解决的过程，因此，創造力是计算思维中的能力之一;②算法思维，是一种理解、运用、分析并生成算法的能力，一个具有算法思维的个体在遇到问题时都能以一种详细而有目的、按顺序排列的方式来解决，因此这也是计算思维的重要能力之一;③批判性思维，被视为个体形成并评估自己的观点、假设、价值与态度的过程的能力，因此也是计算思维中的重要能力之一;④问题解决能力，人生中需要解决许多问题，而程序设计的过程是一个典型的问题解决的过程，计算思维是问题解决能力的延伸，因此问题解决能力是不能忽视的能力之一;⑤合作技能，在21世纪人们不可避免地为了同一个目标而合作，用不同的技能解决复杂问题，因此，合作技能也是计算思维中的能力之一。

数据分析

1.量表题项与数据来源

本研究采用的中文版计算思维评价量表具有五个因素共22个题项，其中创造力因素包含4个题项（标记为C1～C4），算法思维因素包含4个题项（标记为A1～A4），批判性思维因素包含4个题项（标记为T1～T4），问题解决能力因素包含6个题项（标记为P1～P6），合作能力因素包含4个题项（标记为O1～O4）。量表采用李克特五点计分法进行测量，分别为非常不同意、不同意、不确定、同意、非常同意。

本研究选取了上海交通大学附属中学高一年级五个班级的学生作为研究对象，最终回收192份问卷数据。

2.因素分析

通过使用统计分析软件SPSS对计算思维评价量表数据进行因素分析，运用主成分分析方法提取相关因素，方差最大化旋转，将具有显著载荷的因子挑选出来验证五个因素。数据分析结果显示，该量表题项适合进行因素分析（KMO值为0.851>0.8），并且P值显著（p<0.000）。

因素分析结果显示，题项C4在各因素上的载荷均小于0.4，题项P6载荷到了另一个因素上，因此将这两个题项进行删除，量表最后保留剩余的20个题项进行后续的数据分析。

3.信度分析

在对高中生计算思维评价量表进行信度分析后，结果显示量表整体的Cronbach系数为0.871，说明量表具有很好的信度。

4.相关性分析

表1为每个因素和其包含的测量题项之间的相关性分析结果。结果显示创造力因素与其所含测量题项之间的相关系数在0.672～0.771之间，算法思维因素与其所含测量题项之间的相关系数在0.796～0.822之间，合作能力因素与其所含测量题项之间的相关系数在0.778～0.866，批判性思维因素与其所含测量题项之间的相关系数在0.704～0.812之间，问题解决能力因素与其所含测量题项之间的相关系数在0.736～0.828之间，且p值均小于0.001，相关性显著。研究还对每个题项与计算思维总分的相关性进行了分析，发现相关系数在0.378～0.664之间，均达到显著水平（p<0.001）。

5.计算思维情况及差异分析

为了解参与测量的高中学生的计算思维总体情况，本研究对学生在计算思维及其各个因素上的得分均值、标准差、最大值、最小值等进行了分析，并统计出学生在计算思维及其各因素上高水平、中等水平和低水平三个方面的占比情况。分析结果显示，学生计算思维能力水平最低分为2.35分，最高分为5分，均值为3.55分。13.6%的学生的计算思维水平处于高水平，70.8%的学生的计算思维处于中等水平，15.6%的学生的计算思维处于低水平，可见，参与测量的学生的计算思维水平整体处于中等偏上水平。对于计算思维的五个因素来说，学生的得分均值从高到低分别为批判性思维（3.704）、合作能力（3.702）、创造力（3.696）、算法思维（3.449）、问题解决能力（3.299），也就是说在批判性思维上得分均值最高，在问题解决能力上得分均值最低。另外，在合作能力得分中，有16.1%的学生处于高水平，同时合作能力的得分均值也仅次于批判性思维，可见，在参与测量的学生计算思维各因素中，批判性思维能力和合作能力最高，而问题解决能力和算法思维相对较低。分析结果如表2所示。

同时，本研究还对量表数据就学生对计算思维的感知水平在性别上的差异进行了独立样本t检验，分析结果如下页表3所示。由表可见，学生的计算思维水平在性别上存在显著差异（p=0.002<0.01），男生的计算思维水平整体上显著高于女生（男生计算思维得分均值为3.677，女生计算思维得分均值为3.458）。在五个因素中，算法思维和批判性思维在性别上存在显著差异（算法思维：p=0.000<0.01;批判性思维：p=0.002<0.01）;且男生得分均显著高于女生（算法思维得分：男生均值为3.682，女生均值为3.279;批判性思维得分：男生均值为3.877，女生均值为3.579）。而创造力因素、合作能力因素和问题解决能力因素在性别上差异不显著（p>0.05）。

总结与讨论

我国中小学阶段学生的计算思维培养起步比较晚，在2017年刚将计算思维的培养目标纳入到普通高中信息技术课标中，后续逐步在教学实践中落实该目标需要一定的积累才能看出培养的成效。但从本研究的数据分析中可以看出，参与测量的大部分高中学生的计算思维水平处于中等偏上水平，这为后续开展培养计算思维的教学活动奠定了很好的基础。

在本研究中，在计算思维的五个因素中，学生得分最高的是批判性思维，合作能力和创造力次之，得分最低的是算法思维和问题解决能力。其中，算法思维和问题解决能力得分最低这一研究结果，与白雪梅等学者的研究结论一致，考虑到可能的原因是，现阶段我国中小学教育仍比较注重文化知识的传授，较少涉及结合生活实际的问题解决情况，因此问题解决能力没有得到很好的锻炼，而算法思维也强调的是一种问题解决的过程，与问题解决能力相辅相成、互相影响。学习编程是一种很好的锻炼算法思维的方式，但据笔者了解，参与测评的大部分学生在进入高中阶段之前并没有接触过编程学习，因此算法思维没有得到锻炼，这就导致了算法思维和问题解决能力的得分低。在性别差异上，男生的计算思维水平显著高于女生，且在算法思维和批判性思维这两个因素上也显著高于女生。这一结果也与白雪梅等学者的研究结论相一致，考虑的可能原因是，女生在这方面的思维模式可能确实不具备男生的优势，或者由于存在这种自我认知从而导致女生在这方面缺乏自信。

本研究的结果可以为后续计算思维的培养提供一些思路：首先，在计算思维的培养中，要注重培养算法思维和问题解决能力，让学生具备运用算法思维来解决实际生活中真实问题的能力。其次，新课标大力提倡项目化学习方式，将教学单元置于真实的生活环境项目中，这是一种全新的教育教学方式，单元项目设计得真实有效，与教学内容相融合，如果这一方式真正在信息技术学科的课堂上得到落实，相信在计算思维的培养上定能获得很好的成效。同时，在计算思维的培养过程中，要注重对女生的关注，给予她们更多的支持与鼓励，提升自信，提高她们的计算思维能力。