基于谷歌、哈佛計算思維課的高職院校信息技術課程重構研究

安萍

摘要：隨著計算機技術深度融合到日常學習、工作和生活，計算思維逐漸成為時代發展所必需的一項能力。該文在分析了高職院校人才培養的需求和信息技術課潛在問題的基礎上，借鑒了著名信息技術公司谷歌的計算思維課和受全球學習者追捧的哈佛CS50（Computer Science 50）課的內容和組織形式上，在布盧姆教育目標分類學的理論指導下，從課程觀、課程目標、課程體系、課程組織與評價四方面開展基于培養計算思維的信息技術課程重構。該重構課程組織架構清晰，實施方式詳盡，可為相關院校的信息技術課程實施提供借鑒。

關鍵詞：計算思維;布盧姆教育目標分類學;信息技術課程

1 問題的提出

計算思維（computational thinking）這個詞語最初出現在1980年西蒙·帕爾特（Seymour Papert）的著作《頭腦風暴：兒童，計算機和強大的觀念》一書中[1]。1996年西蒙·帕爾特（Seymour Papert）在其著作《數學教育領域的探索》中又再次提到了該詞[2]，2006年美國計算機科學家，卡內基-梅隆大學教授周以真在美國計算機權威期刊《Communications of the ACM》雜志上以“計算思維”為題詳細闡述了其對該詞的理解，她認為：計算思維是運用計算機科學的基礎概念、理論、方法進行問題求解、系統設計以及人類行為理解等涵蓋計算機科學之廣度的一系列思維活動[3]。隨著社會自動化、信息化程度的普及，眾多學者認為計算思維使每個學習者都能“計算滿足他們的需求”，并不是每個人都需要成為計算機高級程序員，但是在我們的數字世界中，應該使每個人都能夠理解計算的基礎知識以及使精通技術的專家能夠解決我們這一代所遇到的復雜問題并能協助我們做事[4]。2017年7月，首屆以計算思維教育為主題的國際性會議（International Conference on Computational Thinking Education 2017，CTE2017）在香港教育大學召開，來自全球的教育者和研究者分享了在不同教育情境下進行計算思維教育的實證研究[5]： 美國麻省理工學院的Hal Abelson教授在會議上指出：計算思維包括的不僅僅是技能知識，對計算思維的支持也使賦予數字化世界生命的計算理念得到尊重，對計算理念的認同也使得計算活動成為可能，年輕人也可以由此通過計算思維來改善他們的生活、家庭與社會[6]。香港溢達集團董事長楊敏德女士也在CTE2017會議上表示創新與創造當前社會和企業發展的核心要素，而計算思維是創新和創造能力形成的前提。計算思維不僅僅是一種技術型的技能，更是一種分解與整合不同思想、針對某問題形成實際解決方案的基本能力[7]。

雖然，大家也認可計算思維培育的重要價值，但是“計算思維”的概念界定依舊不是很清晰和具體，既不是特定的“計算方法”和“計算機科學”，更應該把其看成一個專有名詞，一種“特定”的以“計算”為基礎的問題求解的方法論[8]。正是因為“計算思維”概念的抽象性和多面性，對于計算思維培育的研究才顯得各有千秋、種類繁多，在我國高等教育階段，《九校聯盟（C9）計算機基礎教學發展戰略聯合聲明》中將計算思維能力培養作為計算機基礎教學的核心任務[9]，實施路徑方面有的以計算機基礎課為載體從數據獲取、分析等方面培育學生的計算思維[10];有的圍繞程序設計課程實施計算思維培育[11]。

基于以上的綜述，本文認為考慮到“計算思維”概念的復雜性，我們應該從大處著眼、宏觀規劃出發構建計算思維課程體系，以課程體系為基準培育計算思維。因此，本文主要研究的問題是如何重構培養計算思維的信息技術課。

2 計算思維教育理念推動高職院校信息技術課重構的適切性分析

2.1 高職院校人才培養方案的制定需要

2013 年教育部計算機課程教學指導委員會發布的《計算思維教學改革宣言》，把計算思維的培養提升到了創新人才培養和國家發展的高度，并指出計算機基礎教學改革面臨的最大挑戰就是構建培養計算思維能力的教學體系，計算思維能力的培養是大學計算機基礎課程教學的核心任務[12]。2010年，中國首屆以北京大學、清華大學等9所知名大學形成的高校聯盟（簡稱C9）進行了計算機基礎課程研討會，并發表了《九校聯盟（ C9） 計算機基礎教學發展戰略聯合聲明》，指出要高度重視計算機基礎教學的重要地位，將計算思維能力作為計算機基礎教學的核心任務，同時，大力推進全國高校的計算機基礎教學改革[13]。2017年5月，全國電子商務職業教育教學指導委員會在常州召開高等職業教育電子商務類專業教學改革研討會，會議提出：商業人才需要逐步構建起“計算思維”“數據思維”“交互思維”“哲學思維”等[14]。2019年《教育部關于職業院校專業人才培養方案制訂與實施工作的指導意見》（教職成〔2019〕13號）同樣也指出：高等職業學校應當將職業發展與就業指導、創新創業教育、信息技術、職業素養等列為必修課或限定選修課[15]。由此可見，對計算思維的培養從時代需求上來、從各級學校的認可度來看都有一定的期待。

2.2 信息技術課程存在的問題和面臨的挑戰

信息技術課作為高等教育體系中的必修內容蘊含著時代對人才的要求，它的培養目標應側重于信息技術在實際生活中的應用，而且致力于培養問題解決能力[16]，使用信息科學的方法論來解決問題[8]。目前，很多高職院校的信息技術課程都因為對信息技術課的價值認識不足，出現以下問題：

（1）唯工具論。采用Windows系統學習、Office軟件系列操作為主的教學安排。信息技術課主要就是學習一些辦公軟件的操作，沒有其他[23];

（2）唯機械實踐論。以培養機械的實踐操作技能者為目標。注重肢體操作的速度和熟練度，而忽視思維的培養和養成[24];

（3）結構離散化。各個課程模塊與內容互相獨立，沒有關聯，沒有遞進或迭代關系;

（4）計算思維能力弱。職業學校學生存在一個共性問題：學生對復雜的、抽象的或邏輯性較強的問題以及解決方案的解讀、判斷、決策普遍失誤率較高[25]。

基于以上的問題，筆者認為到了對信息技術課重新梳理重構的時代了。

3 基于計算思維理念的信息技術課程重構

3.1 谷歌、哈佛計算思維課

2014年，谷歌探索計算思維（ECT）網站上給出了一則通告：谷歌計算思維教學課程計劃。該計劃指出谷歌教育部希望能開發一些易于上課的教程、示例和程序，以便教育工作者可以輕松地將計算思維融入課程中[17]。該課程體系有五大模塊的內容：計算思維簡介、算法探究、模式發掘、算法開發及綜合應用項目，每個模塊包含一組適合四個不同群體的混合課程與活動：人文學科教師、數學教師、科學教師、計算機科學教師，課程活動包括用于增強學習者計算思維意識的實例模擬、程序與練習，計算思維整合案例的展示，并允許學習者通過互動方式將計算思維應用到各自的學科領域。課程活動同時提供了完成活動任務的操作步驟，延伸學習內容的一些鏈接，用于實踐技能和反饋獲取的活動，以及一個分享想法和尋求幫助的討論社區，課程項目提供把你在課堂上所學技巧應用于實踐的機會[18]。谷歌教學設計師Amit Deutsch參與了課程的介紹及設計。作為一項幫助中小學階段教師計算思維教育的輔助、引導課程，該課程體系短小、精悍，而又不失激發學生對計算思維的操作和反思環節，可以說一經推出很受歡迎，目前國內很多中小學的信息技術課都參考其課程內容及結構。其課程的具體內容和層次結構如表1所示。

1.1.2計算思維的要素

1.1.3將計算思維應用在未來課堂中

1.2課程運作介紹 2、算法探究 介紹學科領域算法實例。認識并理解算法是可以提高學習者能力的工具，該技術可以實現算法和完成算法的自動化。 2.1.1計算機科學：旅行

2.1.2人文學科：與時俱進的字詞

2.1.3數學：元胞自動機

2.1.4科學：基因組學

2.2課程反思 3、模式發掘 探索學科案例中蘊含的模式，并形成一套獨有的、借助模式識別方法進行問題研究的流程。 3.1.1計算機科學：數據壓縮

3.1.2人文學科：音樂

3.1.3數學：小海龜幾何

3.1.4科學：分類

3.2課程反思 4、算法開發 增強解決問題過程中應用計算過程的信心，了解算法是如何清晰表達一個過程或規則。 4.1.1計算機科學：漢諾塔

4.1.2人文學科：聊天機器人

4.1.3數學：計算器

4.1.4科學：彈力球

4.2課程反思 5、綜合應用項目 撰寫一份關于如何將計算思維應用到您學科的陳述，完成將計算思維整合到工作與課堂中的行動方案。 5.1項目概要

5.2反饋、評估、評分

5.3樣例項目

5.4總結 ]

由此課程設計可以看到，谷歌認為計算思維是一種問題解決的方式。這種思維將問題分解，并且利用所掌握的計算知識找出解決問題的辦法。計算思維可以劃分為四個主要組成部分：其一，所謂“解構或分解”，即把問題進行拆分，同時厘清各個部分的屬性，明晰如何拆解一個任務;其二，所謂“模式識別”，即找出拆分后問題各部分之間的異同，為后續的預測提供依據;其三，所謂“模式歸納”，或“抽象化”，即探尋形成這些模式背后的一般規律;其四，所謂“算法開發”，即針對相似的問題提供逐步的解決辦法。

CS50（Computer Science 50）是哈佛大學一門計算機科學的導論性的課程[19]。該課程主要體現的思想是計算的中心思想，是計算思維，并且包含了The College Board（美國大學理事會） 提出的計算機科學基礎原則（CSP，computer-science-principles），其中包含了7大思想（7 big ideas）：創造性、抽象、數據與信息、算法、編程、互聯網及全球影響力[20]。CS50有著很好的推廣，較為著名的就是CS50x和CS50AP，CS50x是在慕課平臺edx上開設的，CS50AP是大學先修課，一般在中學進行開設。CS50AP共有9章，在內容組織上，將計算機基本概念、程序設計語言、數據結構與算法、網絡、Web前端與后端、人工智能等融合在一起，注重讓學習者對計算機科學有全面和整體的把握，具體章節內容如表2所示[22]。

同時，結合6個計算思維實踐真正將計算思維落到實處[21]，具體6個計算思維實踐內容如表3所示[22]。

3.2 基于計算思維理念的高職院校信息技術課程重構流程

本文結合高職院校人才培養的標準、目標及學情，并借鑒以上谷歌、哈佛計算思維課的體系與實施過程，從課程觀、課程目標、課程體系、課程組織與評價四方面開展基于計算思維理念的高職院校信息技術課程重構。

1）課程觀

基于以上對谷歌和哈佛計算思維課的內容及實施流程的了解，我們綜合、融通他們的思想發現：都基于能力的發展而展開，數字土著們都應該具備了解計算工具、會使用計算工具解決問題的能力。這種能力應該在生活和學習的各個方面都需要用到，谷歌的計算思維課更是特別的舉例將應用場景搬到人文學科、數學和科學中，凸顯計算思維“無處不在”的特點及應用性。同時，哈佛的課程還關注計算機的工作原理和過程。通過讓人們理解計算機的工作而培養計算思維，但又不是把人和計算機一樣看待，這點從其計算思維培養第五點“交流”和第六點“合作”就能看出來教育者的用心，計算思維是人的思維，而不是機器的思維。因此，重構后的課程觀應該是以人的主觀能動性出發，充分調動、升級人的駕馭、應用計算機能力的過程。

2）課程目標

重構后的信息技術課程目標在于對計算思維的認識及其四大要素：分解、模式識別、抽象、算法開發的理解。“分解”就是把數據、過程或問題分解成更小的、易于管理或解決的部分，比如學習文學就需要從韻律、結構、措辭、含義等方面分析詩歌;“模式識別”就是能夠觀察數據的模式、趨勢和規律，并培養數據的敏感度，比如在經濟領域，通過數據曲線可以分析國家經濟增長和下降的循環模式;“抽象”就是識別模式形成背后的一般原理，并對生活和學習中遇到的事件與問題進行歸類，比如在數學中找出二階多項式分解法則，這就是抽象;“算法開發”就是為解決某一類問題撰寫一系列詳細的指令，并且借助計算機工具去實施的過程。比如編寫一個計算機程序來對數據進行排序。如果從三維目標視角來定位課程目標的話，本文認為知識、技能方面應該培養學習者熟悉、掌握計算的工具（更多的指：計算機）與方法;過程與方法方面更注重實施的步驟和策略，所以這一維的目標主要培養學習者分析、解決問題的能力，最終的信息技術課程并不是教計算機的使用，而是人們為了解決某些或某類問題而使用的工具，這門課不應該僅僅是計算機系的學生去學習，更應該是所有專業的學生都要接觸的、體驗的。情感、態度、價值觀方面應該培養學生正確、客觀認識和接受計算思維，并使之融入自我思維體系之中。

3）課程體系

基于前期眾多學者對計算思維的解讀，以及谷歌和哈佛兩大計算思維課程的借鑒和學習，本文認為重構的信息技術課應以培養計算思維為靈魂，以真實的項目或問題為驅動，更強調學科知識的整合，注重知識的綜合運用，同時采用計算科學、計算機科學工具與技術高效、準確探尋問題的答案。

那么，學習和實踐哪些內容從而達到計算思維的培養呢？首先，我們需要理解計算思維的邏輯內涵。廣泛的科學文獻及美國國會、美國政府、各大企業的報告也指出科學思維主要分為理論思維、實驗思維和計算思維三大類[23]。這三大思維體系創造和推動了人類文明和技術的進步。理論思維源于數學，通過定義、定理和證明發現、了解世界規律;實驗思維源于意大利著名的物理學家、天文學家和數學家伽利略，愛因斯坦評論說：“伽利略使用的科學推理方法是人類思想史上最偉大的成就之一，標志物理學的開始！”[26];而計算思維的應用隨著計算機技術的快速更新迭代發展也變得普及和重要，在世界互聯網大會上，自然語言處理和搜索專家、作家吳軍博士表示：過去三年，人類獲得的數據量超過了人類六千年歷史的總和，而預測一年半后，又將翻一番。學習、工作、生活中很多的信息將會以電子數據的形式存儲、運算、處理于各類電子設備中，人類的活動也更多依賴計算機設備，因此培養計算思維應該圍繞計算機的工作原理、計算機常用工具的使用而展開。計算機工作原理包含計算機的組成、運行原理等;計算機工具主要介紹借助計算機工具開展建模、編程、分析等領域的應用，重點突出問題解決的領域案例。學生不僅要了解計算機的組成原理、工作原理作為知識基礎，還需要掌握經典的、代表性的計算機工具的使用，同時還需要學會計算方法論思考并解決各類問題。因此，在課程內容上本文借鑒布盧姆教育目標分類學中對知識維度的分類，將知識分為事實性知識、概念性知識、程序性知識和元認知知識[32]，其中，程序性知識和元認知知識是更為關注“如何做的過程”[33]，同時也是計算思維培養和形成的升華過程，通過相關領域項目或案例的實踐和探究可以有效內化計算思維，具體內容及其架構設計如表4所示。

計算機工作原理模塊主要認識和學習計算機組成、工作原理及計算原理。計算機通信技術需要了解網絡的組建過程，網絡的實現流程，通過HTML、CSS、JavaScript、Ajax、JSON、Cookies、Sessions等網站技術的實操掌握網頁的設計與編寫，培養的方法論是分布式處理思想。知識、技能與方法論的層級迭代促使認知的提升與內化，實現從組網、管網到用網的領悟過程，最終實現分布式處理思想的精髓。分布式處理從機器工作的視角來看可以彌補單機處理能力有限的問題，通過構建分布式處理環境提高系統運行的高可靠性[27]，區塊鏈技術就是該思想的一種應用案例;從事務處理的視角來看，分布式處理可以作為一種管理方法，再如共享文檔、網盤的共享讀取與編輯，都是體現了分布式處理的思想。只要學生在學習、工作中能有分布式處理的意識和安排，其實就等于一種思維的養成。

計算機組成主要是偏計算機硬件的學習，這里需要回顧了解計算機組成發展史及思想史。圖靈機、馮·諾依曼計算機模型、存儲程序計算機揭示了計算機定義的思想史[28];基本組成原理、指令系統及執行介紹了計算機依賴數理邏輯和物理邏輯的本質特性;非傳統計算模型主要從量子計算、分子計算、光計算等技術領域介紹未來計算機的發展趨勢及其特征。這一模塊需要了解自動化技術與理念在電子數字計算機中使用程序控制實現的發展過程。

計算理論及過程需要了解二進制、ASCII、可計算問題、停機問題、計算復雜性等計算原理。二進制作為計算機基本數據單位，采用0或1的數據類型表示兩種不同的狀態大大提高機器的抗干擾能力，提高可靠性[29]。可計算問題、停機問題、計算復雜性等計算原理作為計算理論的分支是計算機科學的理論基礎之一，研究在不同的計算模型下哪些算法問題能夠被解決。這一部分內容也是對計算機工作原理和過程的深入了解。至此，我們通過計算機通信技術、計算機組成和計算原理等三大領域的學習對計算機的構造、工作原理都有了基本的了解，這為后續操作計算機奠定了知識與技能基礎，可以說這一模塊的內容屬于“先行組織者”，目的是促進后續知識的學習。

算法（Algorithm）是指解題方案的準確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。這一模塊也是計算思維的核心和靈魂所在。同一問題可用不同的算法解決，但是執行效率卻有千差萬別，此節就是需要不僅了解經典算法的實施步驟：基本算法、迭代、遞歸、排序、查找等，還要掌握算法的設計思路、具備算法的分析能力，才可以將任何問題以計算機視角去解決，才算具備計算思維能力。

程序設計模塊是算法模塊的表現載體。通過學習和應用低級程序與高級程序，掌握算法的表現形式與技巧。這一模塊更多是學習編程中變量、常量、函數、其他語法的定義及規范，掌握三大程序結構的應用，最終達到使用計算機對世間萬物進行抽象與建模的意識和能力。前面介紹的谷歌計算思維課中就展現了不同學科中抽象與建模的過程。只不過作為高職學生，能力應該不僅僅停留在理解抽象與建模，還應該能用計算機展示。

Python語言作為專門一個模塊被提出來，也是因為大數據思維的興起。據IDC（國際數據公司）的估算，全球數據總量在2030年可以達到2500ZB（1ZB=1021字節），而這一數據在2009年僅為0.8ZB[30]。可見數據已經作為信息技術時代的產物，并且這種產物給我們提供了認識世界的新思維和新視角。在大數據時代，信息技術將成為變革者、引領者，引領社會經濟的發展。因此，Python語言作為杰出的新興軟件，其在工程、科學計算、文件管理、界面設計、網絡通信等領域均有豐富的擴展庫，可以輕易完成各種高級任務，更是可以作為大數據分析的有力工具[31]，也是展現和培養數據思維的有效媒介。

軟件是指學習基于Windows操作系統為主的主流軟件的操作，例如辦公自動化軟件、數據庫軟件、人工智能類軟件等。不僅需要掌握常用軟件的使用，還需要熟悉軟件的特性，并使其能方便學習和工作。真正使軟件操作為人而服務、為問題而服務。

4）課程組織與評價

根據布盧姆對知識的分類，我們可以看到不同類型的知識（事實性知識、概念性知識、程序性知識和元認知知識）[32]支撐著計算思維的形成與培育，因此，多維的、多元的教學組織與評價需要融入課程中去。如圖1所示。

針對事實性知識與概念性知識，主要通過記憶和理解類的活動促進學習，并且一般采用復述和復寫的形式檢驗學習成效;針對程序性知識，主要通過記憶、理解、應用、分析、評價等類型的活動促進學習，采用實操練習的方式查漏補缺、更新知識體系;元認知知識更注重知識的融會貫通和觸類旁通，能體現學習者將正在學習的知識構建到已有知識體系的過程，最終實現自我知識聯結體系的更新和擴充，因此，使用實操練習和創新創造的評價形式考量其學習成效。

4 結語

時代飛速演變，計算思維的培養已經凸顯得更為重要，同時也是未來社會所必備的素質。本文借鑒了谷歌貼近生活的計算思維課程和哈佛具有完備知識體系的計算思維課程，集中融合了兩大經典計算思維課程的精華，既突出項目為導向的課程形式，又借鑒布盧姆教育目標分類理論重新梳理知識體系，將計算思維的培養落實到以項目為載體，以事實性知識、概念性知識、程序性知識、元認知知識進行學習目標的分類，構建了由點及面，立體豐富的適宜高職學生學情的，符合其最近發展區的學習體系和課程實施建議。可以說，本文的研究也是基于前人已有研究成果的基礎進行二次加工和反思形成的。具體的效果及適應性還需要實踐的檢驗，但是有一點可以肯定的是對于計算思維培育的研究還會不斷向具體化、可行化、適宜化的方向發展，只有明晰計算思維的培養目標，理清、完備其教學內容，發掘其更適宜的教學模式才能實現培育出符合時代要求人才的遠大愿景。

參考文獻：

[1] Papert S. Mindstorms： children， computers， and powerful ideas Basic Books[J]. Inc. New York， NY， 1980.

[2] Papert S. An exploration in the space of mathematics educations[J]. International Journal of Computers for Mathematical Learning， 1996， 1（1）： 95-123.

[3] Wing J M. Computational thinking[J]. Communications of the ACM， 2006， 49（3）：33-35.

[4] Bocconi S， Chioccariello A， Dettori G， et al. Developing computational thinking in compulsory education-Implications for policy and practice[R]. Joint Research Centre （Seville site）， 2016.

[5] 陳鵬，黃榮懷，梁躍，等. 如何培養計算思維 ——基于2006-2016年研究文獻及最新國際會議論文[J].現代遠程教育研究，2018（1）：98-112.

[6] Abelson H. Computational Thinking， Computational Values， Computational Actions[R]. International Conference on Computational Thinking Education， 2017.

[7] Yang M. Why Is Computational Thinking Education Important as the Foundation for Innovation？[R]. International Conference on Computational Thinking Education， 2017.

[8] 唐培和，秦福利，唐新來.論計算思維及其教育[M].科學技術文獻出版社，2018.

[9] 李廉.以計算思維培養為導向深化大學計算機課程改革[J].中國大學教學，2013（4）：7-11.

[10] 汪紅兵，姚琳，武航星，等.C語言程序設計課程中的計算思維探析[J].中國大學教學，2014（9）：59-62.

[11] 陸漢權，何欽銘，徐鏡春.基于計算思維的“大學計算機基礎”課程教學內容設計[J].中國大學教學，2012（9）：55-58.

[12] 教育部高等學校大學計算機課程教學指導委員會計算思維教學改革宣言[J].中國大學教學，2013（7）：7-10，17.

[13] 董榮勝.《九校聯盟（ C9） 計算機基礎教學發展戰略聯合聲明》呼喚教育的轉型[J].中國大學教學，2010（10）：14-15.

[14] 李瑤.人才培養[J].職業技術教育，2017，38（17）：6.

[15] 劉瀟翰.教育部關于職業院校專業人才培養方案制訂與實施工作的指導意見[EB/OL]. http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A07/moe_953/201906/t20190618_386287.html.2019-06-11.

[16] 王少峰.信息技術課“問題驅動”的有效設計[J].上海教育科研，2014（2）：95-96.

[17] Google. computational thinking course[EB/OL]. https：//computationalthinkingcourse.withgoogle.com/course？use_last_location=true. 2018-01-04.

[18] 搜狐. 學生如何用Computational Thinking解決問題？[EB/OL].https：//m.sohu.com/a/152774480_374603. 2017-06-28.

[19] Harvard. CS50[EB/OL]. https：//cs50.harvard.edu.2020-01-11

[20] 唐大仕. 哈佛大學計算機基礎課CS50及其啟示[J].教育教學論壇，2019（39）：5-7.

[21] Harvard. CS50[EB/OL]. https：//ap.cs50.net/.2020-01-11.

[22] Harvard. CS50[EB/OL]. https：//cs50.harvard.edu/ap/2020/curriculum/.2020-01-11.

[23] 陳國良，董榮勝.計算思維與大學計算機基礎教育[J].中國大學教學，2011（1）：7-11，32.

[24] 段躍興.計算思維下的大學計算機基礎教育改革[J].計算機教育，2012（19）：24-26.

[25] 張兆芹，陳守芳，等.職業教育中學生計算思維能力的培養方案探析[J].職教論壇，2016（3）：14-19.

[26] 愛因斯坦.相對論（經典通讀）[M].北京出版社，2011.

[27] 陸申明，左志強，王林章.靜態程序分析并行化研究進展[J].軟件學報，2020，31（5）：1243-1254.

[28] 黃鐵軍，余肇飛，劉怡俊.類腦機的思想與體系結構綜述[J].計算機研究與發展，2019，56（6）：1135-1148.

[29] 廣西師范學院數學系計算數學教研組. 二進制簡介[J].廣西師范大學學報：哲學社會科學版，1978（3）：74-83.

[30] 沈陽，田浩，曾海軍.大數據時代的教育：若干認識與思考——訪中國科學院院士梅宏教授[J].電化教育研究，2020，41（7）：5-10.

[31] 哈林頓.機器學習實戰[M].人民郵電出版社，2013.

[32] 安德林，索斯尼克.布盧姆教育目標分類學：40年的回顧[M].華東師范大學出版社，1998.

[33] 盛群力，褚獻華.布盧姆認知目標分類修訂的二維框架[J].課程·教材·教法，2004（9）：90-96.

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