宋新波 广东省中山市中山纪念中学
科技的竞争归根到底是人才的竞争,人才的竞争归根到底是拔尖创新人才培养水平之间的竞争。因此,创造使杰出人才“冒”出来的环境显得至关重要。2020年1月,《教育部关于在部分高校开展基础学科招生改革试点工作的意见》印发,决定自2020年起,在部分高校开展基础学科招生改革试点工作(也称“强基计划”),这是立足我国国情和教育发展现状,在自主招生工作经验和综合评价试点成果的基础上进行的一项拔尖创新人才选拔与培养的探索与尝试。“强基计划”聚焦高端芯片与软件、智能科技、新材料、先进制造和国家安全等关键领域以及人才紧缺的人文社会科学领域,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者基础学科拔尖的学生。2022年2月,《教育部2022年工作要点》发布,文件特别指出:“积极探索拔尖创新人才早期发现和选拔培养机制,加大强基计划实施力度。”
可见,国家及地方对基础教育阶段的拔尖创新人才识别与培养越来越重视。作为清华大学“基础学科信息学拔尖创新人才大学中学衔接培养试点基地”和北京大学“博雅人才共育基地”,以及中国计算机学会“NOI培训基地(也称计算机科学教育基地)”,中山市中山纪念中学充分认识到拔尖创新人才培养的重要性和紧迫性,坚持以科学、系统的方式甄别、选拔信息学人才,及时发现、因材施教、持续培养,致力于课程结构的优化,并持续加强师资队伍建设,全面提升人才培养质量,建立健全行之有效的小初高信息学拔尖创新人才贯通培养机制,以公益课的方式面向有兴趣、有天赋的学生,为其提供施展才华的平台,为其终身发展奠定坚实的基础,为高校输送更多拔尖创新人才,为培育更多能够担当民族复兴大任的时代新人提供了有效方案,在信息学拔尖创新人才的培养方面取得了傲人成绩。
从成长规律来看,的确有一批学生在智能等方面远超平常人,对于他们应早发现并给予应有的培育。积极探索信息学拔尖创新人才培养的机制,发现并贯通培养学生是教育的重要追求与任务,拔尖创新人才的培养要从小抓起,从基础教育抓起。笔者通过多年的信息学教学实践发现,学科竞赛适合真正热爱竞赛,而且天赋极强的学生,真正的拔尖创新人才也应该是在全面发展的基础上创新思维和能力等方面都高度发展的人才,需要采取更有针对性的选拔机制。
通常,信息学竞赛会在小学四升五、五升六、六升初一的时候面向各小学推荐的优秀学生进行选拔。考查方向包括阅读理解和理科思维,阅读理解着重考查学生的阅读理解能力,理科思维则注重考查学生的主动思维、发散思维、求异思维、逆向思维等创新思维,难度相对较大。对于已经选拔进来的学生,也需要根据后续的学习情况持续进行阶段性选拔。其中,第一个阶段是学完循环结构后,分流那些开始学不太明白或者是明显对信息学不感兴趣的学生;第二个阶段是递归、搜索等算法的学习,因为这些重要算法能较好地考查学生的抽象、建模等思维能力;第三个阶段是简单的动态规划以及树论、图论等算法的学习,每个算法讲2~3道题后考验学生是否能够顺利实现程序的编写,以判断学生的学习能力。
当然,考查是多方位的,在平时训练的过程中还需结合学生的具体课堂表现进行过程性评价,如课堂上布置了几道练习题,在规定时间内,哪些学生是自己能做出来的,哪些是教师讲了后能做出来的,都应该有相应的登记,并了解学生的学习习惯、听课质量等,力求真正留下有兴趣有能力学习的学生,以营造良好的学习氛围。
信息学竞赛生的培养过程需要通过多个阶段的有效教学加以实现,不同的学习阶段应组织开展科学有效的训练,通过形式多样的富有知识性、思想性、挑战性、适切性和趣味性的活动,为不同梯次的学生提供竞赛指导,形成小学、中学与大学一以贯之的课程体系和培养模式,培养学生的基本思维能力、批判性思维能力和创造性思维能力等,从而提高学生的创新素质。[1]
入门阶段主要是学习程序设计语言,主要面向小学五、六年级梯队,以贴近学生学习、生活且有趣的编程问题,循序渐进地帮助学生积累成就感,以此调动学生学习的积极性和主动性,使其养成对信息学的浓厚学习兴趣及求知欲望。同时,入门阶段需要特别重视对学生学习习惯的培养,并且,还需要注重培养学生的思维能力,在讲题的时候多给学生一些独立思考的时间,以此来逐步提高学生的求异思维以及分析和解决问题的能力等。[2]
发展阶段主要面向初中年级梯队,学生基本上已经养成了良好的学习习惯,思维能力也得到了提升,采用先练后讲的方式,通过设置不同层次的学习任务、多样化的学习内容、丰富的学习资源等驱动学生开展自主探究学习,培养自主学习能力,使得每位学生都能在自身已有认知水平的基础上得到相应的提升,实现从“学会”到“会学”的跨越,并为其创新思维能力的培养打好基础,以适应未来学习的快进度和高难度。有些学生在自主学习、解题的过程中甚至能自己发现这些问题有更好的解法,这些解法比原来的算法还要高效,这就形成一种新的算法。例如,中山纪念中学的学生陈启峰在日常训练的过程中把原来的网络流的算法进行了改进,算法效率得到了大大的提高,该算法命名为“启峰流”。另外还有湖南长沙雅礼中学的陈丹琦发明的“cdq分治”、浙江杭州第二中学黄嘉泰发明的“主席树”等。可见,先练后讲方式的应用,在提升学生自主学习能力的同时,也很好地保护和激发了学生的创新思维能力。
研究阶段主要面向高中年级梯队,采用专题研究后分享的方法,通过让学生承担特定的专题研究并进行讲解、交流分享来促进学生的提升。通常会请水平非常高或者在某个专题领域研究比较深入的两三个学生合作承担某个专题,同时教师也会为学生提供一些资源、指引和协助。此外,对于团队中那些水平比较顶尖的核心成员,除了让其做一些自己擅长的专题,有时也会让他们尝试独自或者和其他学生合作承担一些自己不太擅长的专题,通过这样的方式,来督促他们全方位补齐自己的短板,只有在每一个领域都研究得比较透彻,才能更快速地成长为真正的信息学拔尖创新人才。同时,在这种专题学习过程中,虽然水平相对弱一点的学生不一定有机会自己独立承担专题的讲解,但是他们也在参与的过程中学习掌握了相关的知识与学习方法,很好地提升了学习能力。
“学习金字塔”理论最早由美国著名学习专家爱德加·戴尔于1946年发现并提出。研究表明,采用不同的学习方式达到的学习效果不同。在两周之后,学生对知识的保持率,从5%到90%不等,如果只是单纯听讲,知识保留5%;而参与讨论,知识则能够保留50%;操作实践,知识保留75%;而教给他人,知识能保留90%。简单地说,最容易遗忘的是总听别人讲,最不容易遗忘的则是自己学了还能跟别人分享,讲给别人听,这也是学得最扎实的表现。因此,无论是探究新知识新规律的课型,还是不断优化算法解决问题的课型等,鼓励学生上台讲题,不仅能促进学生自身思维的纵向和横向发展,还能促进不同学生之间的思维碰撞,同时也能很好地锻炼语言表达能力。[3]刚开始需要教师给予相应的指导和示范,如先讲题目大意,然后讲清楚自己的思路、具体怎么实现等,讲完之后教师再进行补充,让学生知道还有哪些地方可以改进,通过这样不断地锻炼学生、鼓励学生,使他们的语言表达能力、思维能力以及对知识点的掌握深度都能得到明显的提升。
不同阶段的信息学竞赛生通过人际沟通、交流和分享各种学习资源等形成相互影响、相互促进的学习共同体。鼓励高水平的学生多做好题并开展“杂题选讲”。所谓杂题就是不太好归为某一类题型的题,它们可能涉及多类题型,偏数据结构、偏图论或者偏数论等,思维难度比较大。定期地整理、收集以及分享,有助于思维的碰撞,实现迁移研究能力的培养。值得一提的是,记录做了什么题目,来源于哪里,这些题目是什么知识点类型的,它的思维难度、代码难度如何,以及学生对做这道题的总结反思等,也有助于教师了解学生做课外题目的情况并进行过程性评价,并且,日积月累地收集也有助于学校自身训练题库的建设、后续梯队的训练、模拟考试等。
对于发展阶段以及研究阶段的学生,需要定期组织模拟赛,每周至少有一场,比赛中遇到的一些新问题,在原有知识规律中找不到直接答案,需要对原有的知识进行重新组合、分析,这就要运用发散思维去探求新知。发散思维可以突破思维定势和功能固着的局限,重新组合已有的知识经验,找出许多新的可能的问题解决方案。除了能很好地锻炼学生的思维能力和解题能力,及时地引导他们总结和反思自己的不足外,模拟赛也会作为过程性评价的依据。
在辉煌成绩的背后,是教练团队所有成员的无私奉献与艰苦付出,他们潜心研究教学,在提升专业水平和辅导水平的同时,还注重对外交流,与省内外名校保持紧密联系,持续地为学生的发展提供最优质的资源和平台,孜孜不倦地为高校输送更多信息学拔尖创新人才。
但由于多种原因,部分学生得不到连续性的辅导,秉赋得不到充分的发展,因此,还需要联合各阶段学校搭建起跨学校、跨学段的教练梯队,构建具有高度责任感和高水平的学习共同体,基于贯通培养目标开展学段衔接的培养活动、承担教师培训和课题研究等,以满足学生队伍日常所需要的持续高质量训练。
当然,在信息学拔尖创新人才培养的过程中不仅需要努力建设好教练梯队,也需要建立良性循环的学生梯队,从而在日常训练过程中起到“传帮带”效果。笔者所在学校依据学生的条件、学生对信息学的兴趣及潜力培养等因素,从小学五年级至高中各阶段,建立了跨学校跨学段的学生梯队,使学生可以在这个平台中互相学习、互相交流。在这个过程中,学生不仅锻炼了自己各方面的能力,收获了成就感,还对其他人的学习起到很好的启发和激励作用,激发他们学习的主动性和积极性,这样就形成了多校交流合作的良好学习氛围,为信息学学生素养的全面提升创设了良好的环境。
党的二十大报告提出:“实施科教兴国战略,强化现代化建设人才支撑,加快建设高质量教育体系,着力培养拔尖创新人才,全面提高人才自主培养质量。”因此,有效贯通信息学拔尖创新人才的培养机制,实现小初高的衔接,以全面优化创新人才的早期培养生态,对于培养具有颠覆式创新能力的杰出人才非常重要。