基于项目式学习培养小学生数据表征能力

芮清

摘要：表征，是指用某一种形式（物理的或者心理的），将一种事、物、知识或者想法表现出来。数据表征是指用数据的形式，来呈现问题解决中的思维过程。数据表征能力作为计算思维能力的重要组成部分，能够引领人工智能“强认知”领域的认知，是一种面向未来的关键能力。作者提出，通过项目式学习设计不同情境和任务的驱动，让思维过程可视，以“小数据、大任务”的方式提升学生的数据表征能力，是小学人工智能教学研究的新亮点。

关键词：计算思维;数据表征能力;项目式学习

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2022）05-0008-03

当前，信息技术教学越来越注重学生计算思维的培养，为了更好地提升信息技术学科的育人价值，促进学生计算思维中数据表征能力的培养，笔者通过项目式学习的方式，积极开展教学实践探索。

● 相关概念的内涵与价值

1.小学生计算思维

小学生计算思维包括“利用信息技术解决问题的能力”和“将利用信息技术解决问题的能力迁移至其他领域”。生活中的问题往往是复杂的问题和非良构的问题，需要学生能够提取问题关键点，能够将复杂问题分解和细化，敏锐地捕捉到哪些问题能够通过计算思维来解决。学生的计算思维解决的过程基本可以分为分解与抽象—建立模型—数据表征—算法设计—执行与优化—应用迁移六个步骤。

2.项目式学习

项目式学习是一种以学生为中心、以项目为载体的问题驱动和基于成果的学习方式，学生在教师的指导下发现问题，以解决问题为导向开展方案设计、知识和技能学习、素养提升和实践探索，具有实践性、过程性、创新性特点的学习活动。它一般包含素养目标、驱动性问题、持续探究和全程评估等要素，可以概括为情境、内容、活动和成果等四个模块。

3.项目式学习数据表征

数据表征主要有列表法、作图法和方程式法三种方式，教师需要在项目的开发设计、学习内容选择、活动开展、成果制作、评价和分享等环节中有意识地培养学生的数据表征能力，在项目的不同阶段通过核心问题驱动、高阶思维培养等方式，不断提升学生的数据表征能力。

● 小学生数据表征能力进阶的实践探索

1.立足学生生活体验，引发学生学习共鸣

在真实的生活情境中，对生活中问题的明确界定是困难的，这就需要在讨论、辨析和独立思考的基础上，提取其中与问题有关的关键信息。所以，项目的选定是项目式学习是否能够成功实施的前提与关键，不仅影响着学生学习的兴趣，还影响着计算思维的发展程度。教师要引导学生从复杂的真实问题中提取关键信息，从计算思维的角度来分析问题和描述问题，遵循有效性和实用性价值的原则选定项目。

例如，在“智能投喂机”项目的教学中，可通过分组讨论的形式，让家里饲养宠物或者观察过宠物的学生分享饲养宠物过程中遇到的问题，并从中提炼出与投喂有关的问题，如忘记投喂、因为疫情宠物被单独隔离在家、家庭成员重复投喂等，通过头脑风暴式的讨论和分享，引发学生的学习共鸣，并针对问题进行分解和问题抽象。在“智能投喂机”项目的前期规划设计中，学生对项目的整体规划和深入思考是项目中计算思维能力提升的关键。通过由浅入深、由生活中的问题聚焦到学科中的问题、由学科学习聚焦到计算思维的提升，在教师的引导下，学生的思考不断深入，对项目实施中可能出现的问题的思考会越来越全面。在开放的、师生积极互动的教学环境下，学生得以循序渐进地提升计算思维能力。

针对“智能投喂机”项目，可以使用如图1所示的方式进行数据表征，提取关键信息，厘清对象间的关系。

2.提取关键问题，推动学生数据表征能力进阶

表征的形式直接影响对假设空间的搜索效率，任何一种表征都不能无条件、无限制地应对所有情境。面对不同的问题，或者问题的不同阶段，教师要善于引导学生使用不同的表征方式来应对。在提取到关键问题后，教师要引导学生探索计算机解决问题的详细步骤，创建一个精准并且逻辑正确的算法，并且能在调试中不断优化算法，提高每一步的准确性。在“智能投喂机”物联网通信模块中，可以使用如图2所示的顺序结构的算法。

而要实现通过MQTT发送信息来智能投喂，则可以使用决策树算法，通过判断信息来实现。决策树算法的核心是一种可以支持小数据学习的知识表征的方式——层次树，通过“组合—分解”，将真实世界的复杂问题转换成一系列小而简单的问题，大大加速了问题假设的搜索速度。

本案例中的数据虽然比较简单，但是与问题的解决密切相关，有助于学生体会、理解和内化典型程序算法。教师要注重在问题解决过程中，提升学生的数据表征能力，使其通过项目式学习，由浅入深地感知人工智能时代“物联万物，感知世界”的特点。这其中还包含了计算思维中重要的网络思维的能力提升，本文中的网络思维，指的是构成网络核心的对象互动关系，在“智能投喂机”项目中，通过发送文本信息“1”来控制投喂，就是典型的网络思维。计算思维中网络思维能力的培养，不仅有助于提升学生把复杂问题转换为图论中的经典问题的能力，还有助于提升其将一个大问题分解成若干个小问题的能力。

3.提升数据表征能力，迁移到其他问题的解决中

“将利用信息技术解决问题的能力迁移至其他领域”是小学生计算思维的重要组成部分。在“智能投喂机”项目中，判断是否投喂的决策树算法，就可以应用到很多项目的问题解决中去，如智能车牌识别项目，通过将识别到的车牌与列表中的车牌号进行比对，如果相同，就语音播报“您已缴费”。类似智能车牌识别的项目，学生虽然每天都会在生活中接触，但对其算法和原理并不一定十分清楚，因此，教师可通过项目式学习的方式，引导学生围绕项目作品的制作，从复杂的现实世界中抽象出特征，通过计算思维能力的迁移，用已学的算法不断解决新的问题。

作为抽象思维能力的一种，数据表征能力是计算思维的重要组成部分，这种能力和素养，不僅体现在可视化编程、数字有形物等工具上，而且影响着学生在非计算机领域思考和分析问题。因此，在小学信息技术教学中，教师要通过提升学生数据表征的能力，通过列表法、作图法和方程式法等方式，让学生的思维可视、可评，让小学人工智能教育有法可依、有策可循。

参考文献：

[1]车牌识别[EB/OL].https：//www.yuque.com/kittenbot/software/znxwxi.

[2]钟柏昌，李艺.详论计算思维——计算思维的科学涵义与社会价值解析[J].江汉学刊，2016（02）.

[3]唐宁，安玮，徐昊骙，等.从数据到表征：人类认知对人工智能的启发[J].应用心理学，2018（01）.

本文系江苏省管雪沨网络名师工作室、江苏省“十四五”教育规划课题“小学人工智能教育的项目化学习体系建构和实施策略研究”（编号：D/2021/2/148）阶段性成果。

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