淺談高等農業院校計算思維教育

田緒紅， 林丕源， 肖 磊， 王 琴

(華南農業大學 信息學院， 廣東 廣州 510642)

0 引 言

2006年3月，美國卡內基·梅隆大學計算機系主任周以真(Jeanentte M.Wing)教授在美國計算機權威雜志ACM上發表并定義了計算思維(Computational Thinking)概念。計算思維這一觀念提出后，立即得到美國教育界的廣泛支持，并引起了歐洲的極大關注。國內計算機教育界也緊跟國際學術動態，2010 年7 月，北京大學、清華大學、浙江大學、復旦大學、上海交通大學、南京大學、中國科枝大學、哈爾濱工業大學、西安交通大學九所知名高校在西安交通大學舉辦了“C9 高校聯盟計算機基礎課程研討會”，發表了《九校聯盟(C9)計算機基礎教學發展戰略聯合聲明》[1-2]，聲明旗幟鮮明地把“計算思維能力的培養”作為計算機基礎教學的核心任務。隨后教育部高等學校計算機基礎課程教學指導委員會組織了一系列相關會議，探討開展“計算思維：確保學生的創新能力”的大學計算機基礎課程教學改革的研究。不僅如此，相關實踐也廣泛地開展起來，如哈爾濱工業大學[3]，西安交通大學[4]等國內許多綜合性與理工大學相繼開展了以“計算思維能力培養”為核心的計算機基礎教學改革。相對而言，目前許多高等農業院校計算思維教育沒有引起足夠的重視。

1 農業院校學生也需要“計算思維能力培養”

1.1 計算思維是每個人的技能組合成分

周以真教授定義的計算思維是指運用計算機科學的基礎概念進行問題求解、系統設計，以及人類行為理解的涵蓋計算機科學之廣度的一系列思維活動[5]。她指出，計算思維是每個人的基本技能，不僅僅屬于計算機科學家。我們應當使每個孩子在培養解析能力時不僅掌握閱讀、寫作和算術(Reading，wRiting, and aRithmetic-3R)，還要學會計算思維，猶如印刷出版促進3R的普及，計算和計算機也以類似的正反饋促進了計算思維的傳播。她認為，這種思維在不久的將來，會成為每一個人的技能組合，而不僅僅限于科學家。周教授甚至提出是在2050 年以前，讓地球上每一個公民都具備‘計算思維’能力。換句話說，以前要“掃盲”，是掃“文盲”，在21 世紀，要掃“計算機盲”。

有學者認為不妨把計算思維看成是“基礎的回歸”，把學習計算機科學看成像學習數學或英語一樣的基礎知識。他們認為，在原來的數、理、化、天、生、物六大基礎學科的基礎上，加上計算機科學而成為七大基礎學科。

從科學思維的角度，一般認為主要分為理論思維、實驗思維和計算思維三大類。理論、實驗和計算是推動人類文明進步和科技發展的三大支柱。這種認知不僅被科學文獻廣泛引用，而且還通過了美國國會的聽證，以及美國聯邦政府和私人企業報告的認同[6-7]。這方面有許多著名的例子。

先看人類基因組計劃。該計劃宗旨在于測定組成人類染色體(指單倍體)中所包含的30億個堿基對組成的核苷酸序列，從而繪制人類基因組圖譜，并且辨識其載有的基因及其序列，達到破譯人類遺傳信息的最終目的。在測序過程中，這30億個核苷酸堿基對被分割為成千上萬條長約400～800個核苷酸片段，這些片段的兩端相互重疊，它們分別被測序后通過計算機程序將其拼接起來。這個拼接過程即使用超級計算機來完成有時也要耗時幾個月。后來Langmead采用數據壓縮中的塊排序壓縮算法對基因序列做索引，在此基礎進一步提出了雙向索引技術，從而將基因序列比對步驟的性能提高了30倍甚至300倍以上，極大地促進了生物計算整個領域的發展。這個例子說明計算機算法對科學研究具有重要作用。

最近，來自約翰霍普金斯大學的研究人員成功利用計算機去識別用以調控基因活性的DNA序列的共同點，并利用這些共同點預測基因組中的其他調控區域，這種新工具能幫助科學家們更好地了解疾病風險和細胞發育。研究人員采用的方法就是我們熟悉的機器學習技術，他們構造了兩個訓練數據集：其中一個是利用公開數據構建的包含大腦特殊區域的增強子序列的訓練數據集，另外一個是根據他們自己的經驗構建具有黑色素細胞特異性數據集。有了這兩個訓練數據集，就能令計算機區分訓練序列特征與基因組中所有其他序列特征，創建識別不同序列的規則。在整個基因組中應用這種規則，計算機就能發現上千對可能的大腦或者黑色素細胞增強子序列。目前機器學習方法已廣泛應用于不同學科的科學研究中。

從上述計算思維的論述不難看出，計算思維是面向所有的人，所有的地方。國內也不少學者提出了不同學科學生計算思維能力培養的重要性，如李志文[8]、張樂平等[9]就討論了醫科學生計算思維培養的問題，成敏盈[10]討論財經類高校非計算機專業學生計算思維構建問題。也有學者討論了農科院校學生信息素養培養方面的問題，如余建橋等[11]提出了現代農業信息技術課程的改革問題，張喜海等[12]討論了數字農業與學生信息素養問題。雖然沒有直接提及計算思維，但本質上與計算思維培養問題相關。

1.2 現代農業科學研究與應用的必然要求

我國現代農業將進入關鍵的攻堅階段。這一階段，農業高產、優質、高效、生態、安全的要求更加迫切，農業生產方式將向集約化生產、產業化經營、社會化服務、市場化運作、信息化管理轉變，這些變化都迫切需要現代信息技術的支撐。農業規模化、精準化、設施化、專業化、標準化步伐加快，多功能、經濟型、智能化的信息技術和產品在田間作業、設施栽培、健康養殖、精深加工、儲運保鮮等環節將大量應用，會凸顯農業信息化的綜合經濟效益[13-14]。

農業信息化的核心和具體表現形式是數字農業。數字農業主要包括農業要素(生物要素、環境要素、技術要素、社會經濟要素)的數字信息化、農業過程的數字信息化(數字化實施，數字化設計)，農業管理的數字信息化。目前,涵蓋“信息農業”、“精準農業”、“虛擬農業”等概念的所有內容，可以理解為以計算機技術、地學空間技術、網絡通訊技術、電子工程技術等一批信息高技術為支撐，實現農業數據信息獲取的實時性和標準化，農業設計與決策管理的智能化，信息傳播的網絡化，實施過程的自動化，最終實現農業信息化。

由此可以看出，現代信息化農業本質上將是一個計算機智能系統，計算思維的相關概念在這個系統中得到充分體現。因此，對于高等農業院校學生，將來無論是從事現代農業科學研究，還是從事現代農業生產實踐，計算思維能力培養都非常重要。

2 農業院校計算思維教學方式

為便于理解，在給出計算思維清晰定義的同時，周以真教授還對計算思維進行了更細致的闡述[5]：

計算思維是通過約簡、嵌入、轉化和仿真等方法，把一個困難的問題闡釋為如何求解它的思維方法。

計算思維是一種遞歸思維，是一種并行處理，是一種把代碼譯成數據又能把數據譯成代碼，是一種多維分析推廣的類型檢查方法。

計算思維是一種采用抽象和分解的方法來控制龐雜的任務或進行巨型復雜系統的設計，是基于關注點分離的方法(SoC 方法)。

計算思維是選擇合適的方式陳述一個問題，或對一個問題的相關方面建模使其易于處理的思維方法。

式中：Fi為幾何要素的變動位置，m為幾何要素的變動自由度數量，Df1,Df2,,Dfm為實際幾何要素相對理想幾何要素在各自由度方向上的偏量。若將公差域大小記為T，則有-T/2≤Dfm≤T/2。

計算思維是按照預防、保護及通過冗余、容錯、糾錯的方式，并從最壞情況進行系統恢復的一種思維方法。

計算思維是利用啟發式推理尋求解答，即在不確定情況下的規劃、學習和調度的思維方法。

計算思維是利用海量數據來加快計算，在時間和空間之間、在處理能力和存儲容量之間進行折中的思維方法。

雖然這些詳細的論述對于從事計算機科學的人員來說，計算思想的概念已經是非常清晰了。但是對于高等農業院校非計算機專業的學生，這樣的論述仍然難以理解。因此，必須采用他們更易于接受的方法進行計算思維的教學。

2.1 通過具體的案例將計算思維的概念實例化

計算思維是可見、可實現的思維而非抽象的思維。周以真教授也舉了一些日常生活中的事例：當你的孩子早晨去上學時，他把當天所需的東西放進背包，這就是“預置和緩存”；當有人弄丟了自己的物品，你建議他沿著走過的路線去尋找，這就叫“回推”；在什么時候停止長期租用的物品而為自己買一個呢？這就是“在線算法”；在超市付費時，你應當去排哪一個隊呢? 這就是“多服務器系統”的性能模型；為什么停電時你的電話仍然可以用呢？這就是“失敗的無關性”和“設計的冗余性。[5]”

當然，對于高等農業院校的大學生來說，還需要更多科學研究與生產實踐的案例。

例如：在數字農業方面，虛擬植物是一個重要的研究課題，所謂虛擬植物( virtual plant)是指將植物生長信息進行重構以便采用直觀的可視化方式在計算機上對其進行模擬，而虛擬植物模型的構建是實現植物形態仿真及對植物生長發育進行分析和預測的基礎和關鍵[15]。這其中有一個著名L系統，它是一個形式語言方法，它通過對公理應用產生式進行有限次迭代后，對產生的字符串進行幾何解釋，就能生成非常復雜的圖形，再通過可視化技術就能實現逼真效果的各種植物。

在上述案例中，計算思維的許多概念得到充分的體現。首先，它對植物形狀結構用字符集進行了抽象，并通過生成規則集自動化進行迭代。而周以真教授認為計算思維的本質是就是抽象與自動化。其次，L系統中植物分枝結構的生成本質一個分形過程，從計算角度看就是一種遞歸思維。第三，L系統迭代過程用計算機程序實現就是循環與控制。而可視化過程更是涉及計算幾何的許多算法，如用三角剖分算法對表面進行網格化處理，即對連續曲面進行數字化表達等。

通過這樣案例，學生將明白要進行虛擬植物的研究與應用，不僅要懂得植物科學的知識，同時也要具備計算思維的能力。要像計算機科學家那樣，如何將一個問題進行抽象與建模，如何讓其能在計算機上自動化執行，如何控制問題初始條件與結束條件，如何將連續的問題離散化，如何進行數字化求解等等。

2.2 構建與農業院校各專業背景相關的案例

在開展基于案例的計算思維教學過程中，要針對高等農業院校特點，構造一些有關農業信息化，數字農業，虛擬農業等方面的通用案例，同時還要特別注意選取一些與學生的專業背景相關的特定案例。這樣一方面學生更容易理解，另一方面也可激發學生學習專業知識的興趣。

對于農學專業的學生，可以用一些具體的虛擬植物如虛擬水稻，虛擬玉米等作為案例；而對于園藝專業，則可選取虛擬花卉，虛擬景觀等；動物科學專業則可用動物育種算法，動物專家系統等作為案例；食品工程專業可講解食品質量安全監控與追溯系統的原理與構建；農業工程專業可應用的案例有無線傳感器網絡，物聯網等；生物學專業則有生物信息學中許多案例可講解，如基因序列比對算法、蛋白質結構預測算法、蛋白質折疊算法、蛋白質對接算法等等。

案例構建最好有專業老師的參與，這樣一方面針對性更強，另一方面也能更準確地把握案例的專業性與正確性。

2.3 通過演示系統加深學生對計算思維的理解

在開展基于案例的計算思維教學過程中，可在課堂上演示相關案例系統。如對于L系統案例，已經有許多研究機構開發了基于L模型的虛擬植物系統，可直接從網上下載運行。學生通過演示可以直觀看到虛擬樹木或虛擬玉米一步一步生長的過程，將加深對教學案例的直觀感受與計算思維概念的深入理解。也可要求學生自己從網上下載案例系統，自己安裝、配置、運行。對于基礎好學生甚至可以建議他們下載源代碼進行分析理解。

3 結 語

高等農業院校計算思維教育非常必要，勢在必行。選擇合適的計算思維教學方法也非常重要，基于案例的教學是一種比較直觀、學生易于接受的方式。當然在以計算思維能力培養為核心任務的計算機基礎教學課程體系、教學內容、實踐體系、教材等方面仍有許多問題值得進一步探討與實踐。

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