不同学习阶段实施信息学竞赛教学的策略*——基于布卢姆认知领域教育目标分类学修订版的分析

陈智敏 宋新波 黄细光

（中山市中山纪念中学，广东 中山 528454）

竞赛是发展具有一定天赋学生潜能的重要途经，2020年1月14日教育部推出的“强基计划”，旨在选拔培养有志于服务国家重大战略需求且综合素质优秀或基础学科拔尖的学生。因此，未来的学科竞赛只适合极少部分拔尖的学生，一方面他们需要学有余力且有志向，另一方面要真正热爱竞赛且天赋极强，而这也正是这一次改革的初衷，因为真正的拔尖创新人才本应是在全面发展的基础上创新思维和能力等高度发展的人才。所以，未来的竞赛辅导也需要我们采取更有针对性的选拔及培养策略，更好地组织开展科学的训练，做好小学、初中、高中信息学教育与大学的贯通衔接，从而为国家输送更多的拔尖创新型人才。

信息学竞赛（全称全国青少年信息学奥林匹克竞赛，简称NOI）是一项旨在推动计算机普及的学科竞赛活动，要求学生将具体实际的问题抽象成数学模型，重在考察培养学生分析问题、设计算法、编写程序、调试程序等能力，充分反映了学生的阅读理解能力、逻辑推理能力、创新解决问题能力等。多元智能理论认为，每位学生都或多或少具有八种智力，同时每位学生都有自己的优势智力领域，信息学竞赛的本质是智能的竞技，追求更快、更高、更强的思维极限[1]。因此信息学竞赛的教育过程应该是一个包含着筛选优秀人才的过程，需要通过多个阶段实施有效教学，选拔出学有余力且数理逻辑智能极强、真正热爱信息学竞赛的学生，以帮助他们进一步开发智能。

以“信息学竞赛”或者“信息学奥赛”为关键词在CNKI 中国学术期刊网上进行全文搜索，1991—2021年发表的有关期刊论文和硕博士论文共1843 篇；以“信息学竞赛”或者“信息学奥赛”为主题关键词在CNKI 中国学术期刊网上进行搜索，1991—2021年发表的有关期刊论文和硕博士论文共419 篇。可以看出，有关信息学竞赛的研究论文数量还相对较少。研究对搜索到的相关度较高的文献进行关键词共现分析，最终发现，目前国内对信息学竞赛的相关研究主要包括以下三个类别：信息学竞赛对学生各种思维及能力培养的影响；信息学竞赛的教学内容；信息学竞赛的教学模式、策略和方法等。

其中，关注信息学竞赛的教学质量，实施有效教学，就必须研究在教学中最重要且又是最基本的问题，即如何在不同学习阶段针对所侧重的知识以及认知过程采取相应的策略以组织学生开展高效学习，非常值得一线教育工作者进行深入地思考和积极地探索，而目前鲜有相应的研究。对此，2001年正式发布的布卢姆认知领域教育目标分类学修订版给予了明确回答。

一、布卢姆认知领域教育目标分类学修订版对不同学习阶段信息学竞赛教学实施的理论指导

2001年正式发布的修订版布卢姆认知领域教育目标分类学从知识与认知过程相结合的角度对教学目标、教学活动、教学评价以及三者之间的一致性进行分析。其中，知识维度体现为学生需要学习的内容，从具体到抽象的顺序依次分为事实性知识、概念性知识、程序性知识、元认知知识，帮助教师区分教的内容；认知过程维度是指学生大脑围绕知识执行的加工类型，具体分成六个类别，由较低层级的记忆、理解、应用和分析，到较高层级的评价和创造，协助教师明确如何促进学生掌握和应用知识。[2]按照学习进度，信息学竞赛的学习过程可分为基础学习阶段、发展学习阶段、研究学习阶段三个阶段。每一个阶段，教师不仅要将知识呈现给学生，并且需要设计相应的活动，采取一定的策略指引学生围绕知识展开相应的认知过程以获取知识，优化课堂教学结构。[3]

通过对多轮信息学竞赛教学情况的分析发现，这里所提到的每一个学习阶段都涉及事实性知识、概念性知识、程序性知识、元认知知识的学习。信息学竞赛的事实性知识是指学生通晓信息学竞赛或者解决相关问题所必须知道的基本成分，包括术语知识、具体的算法以及程序细节和要素知识等；概念性知识则是指在一个相对较大的知识体系内相互作用的基本要素之间的关系，包括关于算法类别的知识、算法的原理以及相关理论、数学模型和数据结构等的知识；程序性知识是关于解决问题、探究问题的方法以及运用算法等解决问题的知识；元认知知识是指有关信息学竞赛的认知知识和有关自己认知意识的知识，包括与信息学相关的策略性知识、有关认知任务的知识、对自我的认识等。[4]

根据复杂性以及加工程度的不同，基础学习阶段注重于帮助学生掌握最基本的知识、概念和原理，涉及事实性、概念性、程序性知识的记忆、理解以及初步应用等认知过程；力求有所提高的发展学习阶段，应注重概念性知识、程序性知识的迁移和应用，并涉及针对不同问题需求选择评价相应的算法，同时掌握更多的元认知知识；对知识应用自如的研究学习阶段，则更为注重概念性知识、程序性知识的分析、评价与创造，掌握相应的元认知知识。

二、基于布卢姆认知领域教育目标分类学修订版的信息学竞赛基础学习阶段教学策略

基础学习阶段旨在培养学生掌握竞赛的规范语言、熟悉简单的算法，采用集体讲授结合举例演示、比较推理等方法有助于这些事实性、概念性知识讲解的系统性和深入性，以及教师主导性的发挥，从而高效、大规模地帮助学生记忆、理解知识并学会对相关程序性知识的初步应用。但由于过分强调统一，因此一定程度上难以兼顾学生之间的差异。例如，学生在开始学习C++等入门程序设计语言的基础语法时，都会非常感兴趣，但在结合具体题目背景开始完成简单顺序结构程序设计时会开始感到压力，个别学生在学习选择结构的时候已经开始力不从心，一部分同学在学习循环结构的时候已经感到无助，同一个班级的学习结果逐渐出现两极分化。

马斯洛需要层次理论认为，人的需要由生理的需要、安全的需要、归属与爱的需要、尊重的需要、自我实现的需要五个等级构成。我们一定要让学生在求知欲以及自我实现欲望最强的时候，把信息学的基础打好，在对循环结构的学习以及有针对性地测试之后，教师需要将学生分成两个层次，并对教学内容进行适当的调整，有针对性地开展相应进度的教学，配合采用个别辅导的方式，帮助学生执行程序、实施算法，让不同层次的学生编得出程序，在学习中有成就感。同时有意识地引导学生学会自主学习，学习元认知知识，借助相关的教学微视频有针对性地进行课后的巩固，例如中国计算机学会邀请NOI 钻石和金牌教师主讲的NOI Online 系列公益课。

此外，保持浓厚的学习兴趣才能勇攀科学高峰。很多时候，学生的潜质都是从有兴趣再到决心钻研被一步步挖掘出来的，基础学习阶段需要通过对相关贴近学生学习生活且有趣的编程问题循序渐进地解决，通过一点一滴的成就感的积累，来调动学生学习的积极性与主动性，让学生参与体验信息学的同时，养成对信息学的浓厚学习兴趣及求知欲望，进而内化情感，这是深度学习在情感上的表征。例如，通过有趣的“喝可乐”的例子，在每3 个空瓶可以换1 瓶可口可乐的情况下，学生积极地根据现有的可口可乐瓶数n 开展While 循环的知识学习；通过“火柴棒等式”的例子，引导学生学习有关多重循环的知识以输出满足条件的方案数等。

三、基于布卢姆认知领域教育目标分类学修订版的信息学竞赛发展学习阶段教学策略

发展学习阶段旨在培养学生通晓竞赛所需的基础算法以具备编程解题的一般能力，注重概念性知识、程序性知识的迁移和应用，是深度学习在认知上的表征，并涉及针对不同问题需求选择评价相应的算法，同时掌握更多的元认知知识。这一阶段的学生，在经过基础阶段的学习之后已存在较大差异，最终决定了我们必须按照学生的层次及水平开展分层教学，以争取让每个层次的学生都学有所得，都能够得到相应的成长，才智得到充分的发挥，以实现个人的价值。

结合学练讲评的方式，首先设置不同层次的学习任务、多样化的学习内容及学习资源驱动学生开展探究训练，使得基础比较一般的学生在达到对于所学知识的理解的基础上，能够进行简单的应用；对于基础比较扎实的学生检验对已学知识的理解、应用和分析程度，为其创造性思维的培养打好基础，同时需要培养所有层次学生的自主学习能力，以进一步适应未来学习的快进度与高难度，实现从“学会”到“会学”的跨越，避免了认知过程维度的单一。其次，在线测试网站上设置多个组别的模拟赛；紧接着在练习之后由相应组别的负责人组织开展赛后的分组讨论，在这一阶段老师不再需要手把手地教学生每一个知识点，而是侧重于激发学生学习的协作性与主动性，通过对不同思维方式及算法的交流，多角度思考问题，协作提高[5]，掌握更多有关信息学学习的策略性知识。而且，思维共享能够让学生在学习中收获更多的成就感及团队归属感，加强对自我的认识等。最后，由教师总结归纳，梳理重点难点，同时在提问上也应该采用分层的策略，鼓励各层学生积极参与。

四、基于布卢姆认知领域教育目标分类学修订版的信息学竞赛研究学习阶段教学策略

培养大批具有创新能力的人才，是信息学竞赛的重要使命，信息学竞赛是以培养拔尖创新人才为最终目标的。创新就是创造性地、战略性地试验不同的方式去解决问题，从创新人才培养角度入手，研究学习阶段注重概念性知识、程序性知识的分析、评价与创造，侧重培养学生的问题意识，猜想假设并学会运用事实数据去探究验证，分析评价、归纳运用进而改进算法和程序以解决问题，以开展科学探究教育的方式促进学生有序思考，能够深化学生计算思维、创新思维等科学思维[6]，提升元认知能力。

同时，通过对往届优秀竞赛选手事迹的宣传，帮助学生树立学习目标，并组织不同层次的学生参加国内外不同级别的比赛，包括每年中国计算机学会举办的全国非专业级别能力认证初赛及复赛（简称CSP）、全国青少年信息学奥林匹克联赛（简称NOIP）、全国冬令营（简称NOI WC）、省队选拔赛、国家队选拔赛暨全国精英赛（简称CTSC）、亚太地区信息学竞赛（简称APIO）、全国决赛（简称NOI）及国际赛（简称IOI）、清华北大信息学冬令营及夏令营，以及各级各类国内外网络公开赛，积累设计算法和编程的经验，用开放性和多维性的眼光接纳新知识，自主学习，主动交互，发现新问题，并鼓励尝试创新，出题命题，进一步深化创新思维，而这也是深度学习在行为上的表征。

信息学竞赛向来提倡以生为本，据统计，拔尖学生在中学参与竞赛学习对大学学习状态至少存在三项较为显著的积极影响[7]：一是激发学习的动力，二是有利于学生建立更健康的自我概念，三是有助于学生更好地面对未来的社会竞争。因此，我们应结合对布卢姆教育目标分类表修订版中“知识”和“认知过程”两个维度的分析，在不同的学习阶段开展科学训练，努力实现学生的发展，而不同学习阶段的目标表明，信息学竞赛的教学中拔尖创新人才培养的过程存在多个步骤，需要采用针对性的教学策略，即使是对同一个知识点或者问题的认识，也需要经历步步递进的深入领悟、深度学习，最终才能够真正深化计算思维及创新思维等科学思维。