技术支持下面向计算思维培养的协作学习路径

马瑞　江恩祈

计算思维作为一种运用计算机科学基础概念进行问题求解、系统设计的思维方式，是国内外教育领域关注的重要议题，也是基础教育课程改革的重要突破口。计算思维的培养不能陷入知识灌输的泥淖，而是需要通过小组协作完成项目，实现对学生逻辑思维、问题解决、协作学习等能力的培养。然而，实际的协作学习过程中还存在一些问题：协作学习中未能充分发挥学生的主体性；学生与小组成员的深度讨论、评价反思的活动较少，缺乏核心素养的提升。如何在信息技术支持下构建协作学习路径，实现学生计算思维的培养，是本文关注的重点。

一、研究基础

计算思维的培养注重学生通过问题迭代建构，在小组协作、深度学习过程中促进思维的培养。这要求小组成员之间通过共同协商、分解任务等方式解决问题。数字化技术为协作学习创造了良好的环境，有助于解决协作学习中学生缺乏深度讨论、未能体现主体性的问题，促进深层次协作，也有助于学生应用技术更好地思考、分析和解决问题，逐步形成计算思维。

不少学者已经对技术支持下的协作学习流程做了梳理。谢幼如教授提出了包括“共享—论证—协商—创作—反思”五个部分的基于网络的协作知识建构模型；黄雪娇等人认为，信息化环境下的协作学习包括知识共享、知识协商、知识建构、知识集成几个部分，构建了“四段式”协作知识建构学习流程；江毅等人也构建了包括共享观点、论证协商、成果展示、课内小结四个部分的翻转课堂协作学习流程。

综上所述，技术支持下的协作学习活动需要经历以下阶段：共享观点阶段，学生在组内彼此分享观点；论证协商阶段，学生对不同的观点进行提问、协商、论证；意义建构阶段，各小组利用组员共同力量完成从资料的搜集到方案的设计到最终方案的实施；知识集成阶段，学生对整个过程进行总结回顾，汇报交流集成知识。

二、路径建构

在前人研究的基础上，本文构建了信息技术支持下面向计算思维培养的协作学习路径（如图1），将计算思维的四个基本步骤（分解、识别、抽象和算法）融入协作学习的流程，以培养学生运用计算思维解决问题的能力，并在深度协作中发展他们的核心素养。在协作学习过程中，教师需要注意从情境、评价等方面提升教学的有效性。首先，教师应为学生创设一定的协作学习情境，将课堂生活化，为学生提供适当的支持和引导；其次，教师应当建立相应的规则，对小组学习活动的顺利展开进行规范约束；最后，教师应留给学生更多自主讨论的空间，用积极的方式对学生学习活动进行评价，引发学生对协作学习的正向态度。

（一）组建协作小组，聚焦真实问题

教师运用信息技术创设情境，并提出非良构、开放的驱动性问题，以引导学生聚焦课堂任务关注的核心问题。在分析驱动性问题后，学生需要组建协作小组，并明确角色分工和相应规则。教师可借助智慧教学平台来开展教学，以确保协作学习的环境和资源。

（二）观点协作共享，分解项目问题

教师与学生一起分析项目相关的原理，帮助学生活化各学科相关的先前知识，以识别、分解出可解决的项目问题，并创造良好的讨论氛围，让学生在头脑风暴中产生多样的观点。在此过程中，教师还要组织学生通过百度和知网等平台协作搜集、筛选、整理信息，并在思维交流的基础上制订初步的作品方案，培养他们的问题解决能力、协作能力和创新能力。

（三）分组论证协商，抽象描述问题

教师为学生提供信息化资源，并根据分组情况对学生进行个性化指导。教师要鼓励学生积极参与小组的协商讨论，让学生通过比较观点间的异同来论证自身观点。教师还应帮助学生协商形成更完善的小组观点和方案原型，并在理解原理的基础上选择合适的工具，如虚拟实验室或3D建模软件等，将真实问题抽象为能使用数字化工具解决的具体问题。

（四）协作工程创作，协作设计算法

算法是实现自动化的关键，是将抽象问题转化为程序语言自动运行的关键环节。该环节学生在协作知识的基础上，选取适当的形式，将知识和方案实现出来，分工完成之前分配的任务。教师则指导学生依据抽象问题进行算法设计，并开展实践创作。小組成员之间互相交流想法，在小组的意见中不断优化工程设计，并利用编程软件开展实践创作，共同体验完整的工程设计和技术制作流程。

（五）小组交流评价，汇聚群体知识

在设计算法并制作作品之后，学生需要对解决方案进行检测和调试。该环节是聚集小组成员观点、升华思维的过程。为提升学生的数字化学习与创新能力，教师应组织学生以数字化、可视化的形式呈现作品，并借助智慧教学平台汇报作品，带动各组成员给出详细的评语和修改建议。学生也可以通过观赏他人作品获得灵感，从而完善本组作品。

（六）总结反思升华，实现拓展迁移

计算思维的归纳迁移，是指概括问题解决方案并将其应用于解决其他问题，从而培养学生运用信息技术在不同情境中解决问题的一般思路。教师对智慧教学平台上的过程性数据进行总结和管理，将过程性评价与总结性评价相结合，引导学生反思整个协作过程和结果，发现存在的问题并及时纠正。

三、课程实施

根据图1所示的协作学习路径，笔者设计并实施了“智能采摘”课程。该课程实施对象为六年级学生，共有5课时，旨在研究无人农场技术，以解决农作物采摘效率低、人力成本高等问题。教师引导学生以编程技术为基础，以智能设备为载体，设计出不同品种萝卜的采摘和分拣方案。在自主设计和搭建智能采摘系统的过程中，学生的工程思维、计算思维和设计思维得到了提升。

智慧教学平台具有抢答、随机挑人、分组教学、互动提问等功能。这些功能能够在教学全流程中帮助师生实现有趣的课堂互动、及时的学情反馈、高效的交流研讨。该平台为课程的实施创设了协作学习、探究学习的教学环境。以下是“智能采摘”课程的教学过程。

（一）真实情境引入，组建协作小组

该环节的活动内容是“智识农业——农业知识”。教师在平台上对学生进行分组（如图2），并提出项目核心问题：如何提高农作物采摘和分拣效率，以有效降低成本。为解决这一问题，教师创设了农业采摘的情境，引导学生了解农业采摘行业，培养他们通过科技提高农业采摘效率的意识。在教师的指导下，学生组成协作小组，并通过采访调研、实地考察等方式开展活動，思考如何利用人工智能技术和多学科知识解决农作物采摘效率低等问题。

（二）探究新知识，观点协作共享

该环节的活动内容是“智学新知——图像分类知识”，体现了计算思维中问题的分解与识别。

教师为学生提供微课教学视频、网络检索工具及相关网络资源链接等，帮助他们将复杂问题简化分解为容易解决的子问题。学生通过学习教师提供的视频和网络资源，了解图像分类在农业采摘中的应用，借助网络检索等总结智能化采摘的优势，学习图像分类的相关原理知识，并开展图像分类小实验（如图3）。之后，他们用自己的语言描述任务原理和运行规则，为问题抽象奠定基础。

教师通过平台的抢答、随机挑人、投票、投屏演示等功能，引导学生分析问题，并在小组内分享观点，从而明确小组合作要完成的任务。学生交流讨论所产生的认知冲突会促使他们重构自己的观点，并积极搜索更多的经验和信息以完善论证。平板电脑则会实时显示小组的讨论主题，便于组内成员快速研讨分析资料信息，提高效率。

（三）作品方案设计，分组论证协商

该环节的活动内容是“智慧采摘——方案设计”，旨在让学生将真实问题抽象为能够使用数字化工具解决的问题，对方案进行周全规划和准确描述。

在该环节中，学生通过讨论和尝试，整合论证不同观点，设计了智能设备采摘、智能分拣方案。在教师的指导下，学生在理解项目原理的基础上合理选择3D建模软件，并根据设计方案进行硬件造型和场景地图设计（如图4）。学生在人工智能实验室学习和体验人工智能技术，并进行数据分析，明确数据与设备之间的关系。

以采摘和分拣萝卜（胡萝卜和白萝卜）为例，学生需要统计农田中萝卜的间距，借助智能设备规划位置摆放示意图，完成采摘萝卜的任务；借助图像分类和智能设备，完成分拣萝卜的任务；在学习共同体中进行头脑风暴，利用Xmind、ProcessOn等工具探讨采摘萝卜和分拣萝卜的方案，并形成思维导图。教师指导学生在集体协同知识建构的基础上形成更为深刻的协作式知识，促进知识意义更好地重组。

（四）作品方案实施，协作工程创作

该环节的活动内容是“智造采摘——方案实施”。学生通过梳理采摘和分拣萝卜的流程将任务分解，根据流程分析图搭建智能采摘系统，在小组交流中优化设计方案，并通过图形化编程控制智能设备实现相应功能（如图5）。教师帮助小组学生依据分解的任务问题和抽象的数据表达，列出问题解决的步骤，进行逻辑组织和数据分析，在算法的基础上进行编程实施，将抽象的问题转化为自动运行的程序语言。

各小组组长按照小组的分工实施方案，观察现象、记录所需信息，形成相应的检测报告（包括适用性、功能性、结构性等）。在方案实施过程中，教师利用网络活动空间构建应用便捷、信息丰富、使用安全的数字化学习环境，并营造良好的团结协作氛围，以利于各小组通过编程实现智慧采摘系统的功能。

（五）作品成果展示与拓展，小组交流评价

该环节的活动内容是“智趣分享——成果展示与拓展”。学生间交流分享成果，在评价中发现问题，在问题抽象和算法设计之后对作品进行迭代，反复调试和检测解决方案。通过评价论证，学生提炼观点评价作品，从而使知识建构达到新的高度。

在教学实施的过程中，学生随时可将过程性资料上传到智慧教学平台中，形成小组资料库；教师也可在平台中发布教学资源及指南，实时监控并调整学生的学习过程。师生在平台中随时调用资料库中的资源，实现学生自评、组内互评、组间互评、教师点评，对各小组方案和成果进行讲解、分享、对比与互动协作，从中了解其他小组作品的优缺点、创新点、方案完成度等，促进小组间的信息交流与成果分享，提升学生的团队协作交流能力、数学抽象能力和问题解决能力。

（六）制作过程回顾，总结反思升华

该环节的活动内容是“智学总结——总结反思与升华”。学生在教师的引导下，综合归纳探究过程中搜集数据的过程与方法，反思自己学到的内容、对知识内容的新想法、存在的不足及改进策略，概括形成问题解决方案并将其迁移到类似的问题求解中，从而培养学生能够在不同情境中形成求解问题的一般思路。在教学全过程当中，会形成多样化的过程性数据（如图6），有助于教师利用智慧教学平台查看班级整体情况、班级学生的答题详情分布，据此调整教学策略。该环节主要提升学生的表达能力、审美情趣和美术表现能力。

四、结语

为培养学生的计算思维，笔者构建了信息技术支持下的协作学习路径，并以“智能采摘”课程的教学为例加以说明。建构的路径和课程能够充分利用信息技术支持协作学习的整体流程，在智慧教学平台和各类数字化资源的支持下，实现了科学、数学、信息科技、艺术学科的大融合。将计算思维方法融入协作学习的每个教学环节中，能够提高各环节的教学效果，更好地完成人工智能课程的项目活动，确保学生获得良好的学习效果。信息技术的支持打破了生生之间、师生之间的交流障碍，促进了资源的共建共享和数据的全过程收集，达到了计算思维的培养目标。

计算思维是人工智能时代学生所应具备的核心素养，也是学生适应未来智能社会的关键能力。计算思维的培养离不开协作学习，而信息技术的注入和支持为协作学习营造了良好的环境与氛围。在信息技术支持下，面向计算思维培养的协作学习路径让学生得以在特定组织内以协作形式共同完成学习任务，最终形成某种观点、思想、方法等智慧产品，彰显了信息化时代学习的“创新能力民主化”。在信息技术支持下，面向计算思维的协作教学实践过程集中体现了以学生为中心的教学理念，能够有效培养和提升学生的核心素养。

注：本文系深圳市教育科研专家工作专项课题“素养导向的项目式学习案例开发与评价研究”（课题编号：kyzj4p020）、深圳市教育规划课题“面向计算思维培养的人工智能+跨学科教学模式与应用研究”（课题编号：ybzz21073）的研究成果。

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（作者马瑞系華南师范大学教育信息技术学院在读博士研究生，广东省深圳市盐田区教育科学研究院智慧融合部部长、信息技术教研员；江恩祈系华南师范大学教育信息技术学院在读硕士研究生）

责任编辑：牟艳娜