高中學生計算思維水平現狀調查與分析*

孫爽 魏文清 趙瑞 陳瑩

（1.吉林師范大學 計算機學院，吉林 四平 136000；2.四平市第一高級中學，吉林 四平 136000）

一、引言

計算思維最早由麻省理工學院的西蒙·派珀特（Seymour Papert）教授于1996 年首次提出[1]。2006 年，周以真教授發表了題為《Computational Thinking》的文章，并對計算思維進行了系統的論述[2]。自計算思維概念提出以來，就受到各國的廣泛關注和高度重視。我國《普通高中信息技術課程標準（2017 年版）》也將計算思維列為信息技術學科核心素養之一，并且是該學科核心素養培養的核心議題[3]。

計算思維的評價是培養學生計算思維能力水平至關重要的一環，它不僅是開展教學活動的依據，還是檢驗計算思維培養成果的重要手段[4]。國際上有關計算思維評價工具的類型有多種，基于量表的評價，如Korkmaz 等學者設計開發的計算思維量表（Computational Thinking Scale，簡稱CTS[5]）；基于試題的評價，如Bebras Tasks；基于系統環境的評價，如Dr.Scratch 編程軟件[6][7]。CTS 與其他類型工具相比更關注對學生計算思維觀念方面的評價，并且在學界獲得了較高的認可。因此，本文采用Korkmaz 等學者根據國際教育技術協會（ISTE）定義的計算思維理論框架設計開發的，包含創造力、算法思維、批判性思維、協作學習、問題解決五個維度的計算思維量表。并通過相關性分析和探索性因素分析來檢驗量表的合理性，利用單因素ANOVA檢驗探究計算思維能力在性別、年級、生活環境等方面的差異。根據分析得到的結果提出相應建議，為一線教師在信息技術課程教學中培養學生的計算思維提供參考。

二、調查問卷的設計

（一）問卷各部分說明

問卷第一部分為學生基本信息，共3 道題，了解學生的性別、年級、生活環境等方面情況。第二部分為計算思維量表，包含創造力、算法思維、協作能力、批判性思維和問題解決五個維度，共29 道題。量表采用Likert 五點計分法，每題五個選項，包括非常符合、基本符合、有點符合、基本不符、非常不符，分別賦分5 分、4 分、3 分、2 分、1分。計算思維量表各維度題目與描述如表1 所示。

表1 計算思維量表各維度與描述

（二）問卷的預測與調整

本次預測共回收有效問卷314 份，利用SPSS21.0 軟件對回收的有效問卷數據進行統計，并對量表進行相關性分析，以相關性分析為基礎對量表的信度、效度進行驗證，進而檢驗量表中的各個題項是否符合要求，將不符合要求的題刪除，最后形成一份科學嚴謹的問卷。

1.相關性分析

筆者對量表進行項目分析，首先求出該量表中各題項的決斷值（CR 值），再考察各題項與量表總分的相關性是否顯著，將未達到顯著水平的題項給予刪除。具體操作是：將314 名學生所得的總分計算出來，由高到低進行排序，把成績中的前27%作為高分組，組別為1，后27%作為低分組，組別為2，再求出高、低兩組學生在各題項得分的平均值的差異顯著性，利用獨立樣本T 檢驗的方法進行檢驗。若有題項未達到顯著水平，應將其刪除。本調查問卷第二部分各個題項得分與量表總分的相關性如表2 所示。

表2 各題項得分與量表總分的相關性

從表2 可以發現，問題解決維度中的PS1 題和PS2 題不能反映出被測試學生的計算思維能力水平（P＞0.05），這兩道題均未達到顯著性差異，因此應刪除問題解決維度中的這兩道題，刪除后，筆者又對該量表進行重新編號。

2.量表效度檢驗

通過KMO 和Bartlett 的球形度檢驗來判斷量表的有效性。檢驗得到KMO=0.923，x2=6861.277，p＜0.001，說明本量表數據適合進行探索性因子分析。

借鑒阿科約爾探索性序貫設計研究思路[8]，對樣本數據進行探索性因子分析。采用主成分分析法提取因子，選取最大方差法進行旋轉，以特征值大于1 作為提取因子的標準，對低載荷值（小于0.40）進行忽略。經檢驗，共提取5 個主成分因子，累積解釋方差為73.013%，各題項的因子載荷系數均大于0.4，但CA8 和AT1 題項均出現了交叉載荷現象。經討論分析后，決定刪除這兩個題項，最終形成共有25 個題目的計算思維能力調查量表。

3.量表信度檢驗

在進行效度分析后，為進一步驗證量表的可靠性，通常采用克隆巴赫α系數（Cronbach’s α）對量表進行信度檢驗。結果顯示：總調查量表Cronbach’s α 系數為0.917，各維度系數依次為αCA=0.901、αAT=0.933、αCL=0.936、αCT=0.875、αPS=0.909，量表不管是總信度系數還是各維度信度系數的結果均在0.8 以上，這說明該調查量表的可靠性很好。

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（三）問卷的正式發放與回收

根據前面預測問卷結果的分析，將原始問卷中不合理的題項刪除，形成本研究的正式調查問卷，包括學生的基本信息和計算思維能力兩部分，共28 道題。本研究的被試對象為某省普通高中一、二年級的學生，調查對象共有310 人，回收有效問卷290 份，其中男生110 名，女生180 名。高一年級學生152 人；高二年級學生138 人。城市學生177 人；農村學生113 人。

三、調查結果分析

（一）計算思維水平的總體現狀

本研究通過描述性統計對學生計算思維及各維度能力情況進行了分析，其分析結果如表3 所示。

表3 計算思維能力描述性統計分析表

由表3 可知，計算思維能力的平均分為3.637，而量表中3=有點符合，這表明學生的計算思維處于中等水平。就計算思維的各維度而言，學生從高到低的得分依次為：協作學習、創造力、批判性思維、算法思維和問題解決維度。結果表明高中學生的協作學習能力較高，可以相互配合開展合作學習，這可能是由于近年來基礎教育中各學科都強調應用小組合作探究的學習模式，學生在學習過程中已經養成了基本的溝通合作能力。但是學生的問題解決能力較低，這可能是因為2003 版課標下，教師在教學過程中雖然注重了三維教學目標的培養，常見以任務驅動法進行課堂教學，但是缺乏對教學內容的整體考慮，仍然是以課時為單位進行教學設計，學生基礎知識比較牢固，但是缺乏應用情境下的自主計劃、探究和實施過程，不能把所有學科知識靈活整合用以解決問題。這一點也反映了學生計算思維能力的不足，在今后的教學中需要培養學生界定問題、抽象問題、分析問題、建立結構模型、運用合理的算法解決問題的能力，實現計算思維培養的終極目標。

（二）計算思維水平與學生基本情況的差異性分析

1.計算思維水平與性別的差異性分析

本研究通過單因素ANOVA 檢驗，了解學生性別對計算思維及其各維度的影響，其分析結果如表4 顯示。不難發現，男生的計算思維平均分為3.711，女生的計算思維平均分為3.591，即男生的整體計算思維水平高于女生。由P=0.034＜0.05 可知，學生的計算思維水平與性別之間存在顯著差異。在各維度方面，除協作學習能力之外，男生在其他維度上的得分均高于女生，尤其是問題解決能力更為顯著，算法思維和批判性思維的差異性基本相當。由此可以看出，學生的計算思維在性別上確實存在較為明顯的差異，這就需要教師在教學過程中對任務分配、內容安排進行有目的的規劃和調整。

表4 計算思維水平與性別的差異性分析

2.計算思維水平與年級的差異性分析

表5 計算思維水平與年級的差異性分析

（續表）

由表5 可知，高一、高二年級學生的計算思維平均分分別為3.700 和3.567，即高一學生計算思維水平略高于高二學生。由P=0.015＜0.05 可知，不同年級學生的計算思維水平存在顯著差異。在各維度方面，除創造力之外，高一學生在其他維度上的得分均略高于高二學生，且在算法思維和問題解決能力上存在較明顯差異。這可能是因為高中信息技術課程一般都在高一開設，在必修課結束后，高二一般就不再進行信息技術課程的學習，導致學生的整體水平稍有下滑。

3.計算思維水平與生活環境的差異性分析

本研究采用單因素ANOVA 檢驗的方法，探究生活環境對計算思維水平及其各維度的差異，其分析結果如表6 所示。

表6 計算思維水平與生活環境的差異性分析

由表6 可知，城市學生與農村學生的計算思維平均分分別為3.733 和3.485，即城市學生的計算思維水平明顯高于農村學生。由P=0.000＜0.05 可知，不同生活環境下學生的計算思維水平存在顯著差異。在各維度方面，除創造力之外，城市學生在其他四個維度上的得分均明顯高于農村學生，且存在顯著性差異，尤其是算法思維的差異性最大。這也表明創造力是一種原動力，受學生的生活環境影響不大，但是其他方面的維度受學生的視野大小、教學環境、信息素養、培養模式等因素的影響較多。

四、研究結論與建議

（一）切實落地新課改，全面提升學生的計算思維水平

整體上，目前高中學生的計算思維水平處于中等程度，在各維度方面，學生的協作能力較高，創造力和批判性思維能力次之，而算法思維和問題解決能力較低。究其原因，筆者認為是近年來各學科都強調應用小組合作探究的學習模式，大大提高了學生的協作能力。目前，高中信息技術課程考核方式仍然以會考為主，過程性考核并沒有真正落地。教師在教學中雖然注重了三維教學目標的培養，但缺乏對教學內容的整體考慮，仍然以課時為單位進行教學設計，學生缺乏應用情境下的自主計劃、探究和實施過程，導致問題解決能力沒有得到充分鍛煉。這也充分說明新課程標準建議高中信息技術課堂采用基于項目的學習是切實有效的。教師在教學中通過創設真實的問題情境，調動學生學習的積極性，按照“學主教從、以學定教、先學后教”的專業路徑，把項目整合于課堂教學中，引領學生解決生活中的實際問題。學會分析問題、批判問題、合理計劃、主動探究，從而有效提高學生解決問題的能力。

（二）重視影響計算思維的差異性因素，提高學生在項目活動中的有效參與

學生的計算思維水平與性別、年級、生活環境等方面均存在顯著差異。在性別方面，男生整體的計算思維水平略高于女生。就各維度而言，女生的協作能力明顯高于男生，男生則在問題解決能力上顯著高于女生。這可能是男生相較于女生更具有好奇心，愿意嘗試新事物；更善于發散思維，尋求解決問題的不同方法。這也啟示教師應重視對女生計算思維的培養，教學中可以根據學生的個性差異以及知識水平，將男女生混合分成若干小組，共同開展探究活動，充分發揮女生的協作能力，讓學生通過合作發散思維，促進學生在學習上的互相幫助和共同提高。

在年級方面，高一學生的整體計算思維水平高于高二學生，尤其是算法思維和問題解決能力最為顯著。這可能是因為高一學生經過一學年信息技術課程的學習，在算法思維、批判性思維、問題解決能力上有明顯的提高。進入高二后學生各科學習任務不斷加重，而且大多數學校不再開設信息技術課，這也導致高二學生的計算思維水平明顯低于高一學生。因而，建議學校可以通過STEAM 課程或者其他校本課程的形式提高學生的信息技術學習機會和使用機會，并在學校大力倡導信息技術與其他學科的深度融合，鼓勵教師在教學中盡可能地為學生提供參與問題解決的各種機會和真實情境。并引導學生對遇到的問題提出不同的解決方案，讓學生通過批判性的思考，從多種解決方案中找到最佳方案，進而提高學生的批判性思維和問題解決能力。

在生活環境方面，城市學生的計算思維及各維度能力均高于農村學生。這可能是城鄉家庭之間具有一定的經濟差距，每個家庭為學生提供的信息化設備和應用環境有所差距，影響了學生計算思維的發展；城市學校與農村學校在師資力量的配備、信息技術課程的開設、現代教育技術的應用、教育教學的理念和模式等方面都存在較大差距，這也是導致城市學生與農村學生計算思維水平存在顯著差異的原因。從這些影響因素的分析中不難發現，學生初始的創造力并沒有明顯的差異，其他四個維度的能力更容易受后期學習環境的影響，這也啟示教師在教學過程中要充分考慮這些因素，利用小組合作探究學習、生活化的項目場景、更合理的技術手段、先進的教育理念提高學生的計算思維能力，縮小城鄉學生的差距。