具身認知視角下面向幼兒的計算思維游戲化教學模型構建與應用*

李艷燕 胡婉青 黃睿妍 傅 騫

具身認知視角下面向幼兒的計算思維游戲化教學模型構建與應用*

李艷燕 胡婉青 黃睿妍 傅 騫[通訊作者]

（北京師范大學 教育技術學院，北京 100875）

如今，隨著計算思維教育的推廣，如何發展幼兒的計算思維成為教育工作者面臨的教學困境。為此，文章充分考慮了幼兒的認知特點，并基于加里斯等提出的游戲化學習模型，從具身認知的視角出發梳理了游戲圈中幼兒和學習工具、教師的關系，構建了EC-CT教學模型來促進幼兒的計算思維和學習動機，該教學模型解釋了幼兒是如何在身體和環境的交互中學習計算思維的，并描述了教師在其中發揮的作用。隨后，文章基于該教學模型開發了高具身性的實體編程工具和低具身性的紙筆工具，設計了配套的學習活動，并招募了被試參與活動。研究發現，基于該教學模型設計的兩套工具和活動都能夠有效地培養幼兒的計算思維和激發幼兒的學習動機，并且高具身性工具的促進效果更加明顯。文章旨在為幼兒計算思維的培養提供理論參考和實踐支持。

計算思維；教學模型；幼兒；具身認知

一 問題提出

2006年，周以真教授提出了“計算思維”（Computational Thinking，CT）這一概念，并指出未來計算思維將和閱讀、寫作、算術一樣成為每個人都應該掌握的能力[1]。此后，世界各國開始陸續將計算思維納入K12正式教育中。到目前為止，全球的教育工作者已經達成共識：計算思維已成為21世紀人才的基本素養，應該在所有學段（從學前到高等教育階段）開展相關的教育活動[2]。

盡管研究者指出從幼兒階段（3～8歲）就開始培養計算思維非常重要，但是目前關注幼兒計算思維發展的研究相對較少[3]。一方面，幼兒尚不具備成熟的算術和抽象推理等技能，不能完全脫離物理表征去理解抽象的概念和邏輯[4]，這就給針對幼兒的計算思維教學設計帶來了巨大的挑戰。另一方面，盡管一些研究者開發了針對幼兒的計算思維教學活動和工具[5][6]，但是并沒有關注如何將這些活動和工具系統性地組織起來，導致相關教學活動的開展普遍缺乏理論指導。對此，研究者指出具身認知觀點能夠給針對幼兒的計算思維教學設計帶來啟發[7]。具身認知（Embodied Cognition，EC）是認知科學中一類理論的總稱，強調身體和環境的交互對于認知的重要性，認為人可以通過感知運動循環發展高級思維[8]，這恰好滿足了幼兒依賴物理環境和身體體驗學習抽象知識（如計算思維）的需求。與此同時，研究者指出在基于具身認知理論設計的教學活動中融入游戲元素，可以幫助幼兒更好地投入到學習過程中，從而提升教學效果[9]。

基于此，本研究充分考慮了幼兒的認知特點，從具身認知的視角出發，提出了一個針對幼兒的計算思維游戲化教學模型——EC-CT教學模型。隨后，本研究基于該教學模型設計了針對幼兒的兩套學習工具及其相關活動，并驗證該教學模型的有效性，以期為今后幼兒計算思維的培養提供理論參考和實踐支持。

二 文獻綜述

1 計算思維的游戲化教學

研究者提出了各種各樣的計算思維教學模型來指導教師開展計算思維教學，并通過實證研究驗證了模型的有效性[10][11]。但是，已有的計算思維教學模型主要針對中學生和大學生，較少面向幼兒。另外，現有計算思維教學模型中的關鍵載體主要是文本編程或圖形化編程，但這兩種編程形式對于幼兒的認知負荷都較大，并且該階段的孩子正處于視力發展的關鍵期，與電腦、平板或手機等電子屏幕有過多的接觸，也不利于其視力健康[12]。由此可見，目前亟需建立考慮到幼兒特點的計算思維教學模型，為一線教師提供幼兒計算思維教學的理論指導。

雖然目前沒有針對幼兒的計算思維教學模型，但研究者已經探索出一些有效培養幼兒計算思維的方式，目前主要有兩種：一種是讓幼兒按照包含運動提示的預定義序列實施物理表演[13]，比如有研究者設計了角色扮演游戲，讓幼兒扮演機器人，按照教師或者同伴的方向指令進行運動[14]。另一種是讓幼兒控制一個外部的物理對象或虛擬角色發生運動[15]，實體編程工具就是這種形式的典型代表，比如較多研究者使用了實體編程工具Beebot，幼兒通過按鍵給Beebot下發指令，控制Beebot在地圖上進行移動并最終抵達目的地[16]；還有研究者設計了包含競爭和獎勵等機制的紙牌游戲“Code Ocean”，幼兒需要使用指令卡牌來控制海盜船進行移動[17]。

這些研究都證明了融入游戲元素并重視身體體驗的活動確實能夠有效地激發幼兒的學習動機并促進幼兒的計算思維，但這些研究并沒有解釋為什么這些基于身體體驗的活動能夠培養計算思維[18]。研究者呼吁未來需要更多的研究來關注這些學習工具和活動是如何組織在一起促進計算思維的，并且這些活動還需要更扎實的理論基礎[19]。

2 具身認知視角下的計算思維教學

20世紀80年代以前，主流的認知理論認為認知是一個抽象的信息處理過程，與身體的感知與行動是剝離開的[20]。與此不同的是，具身認知理論強調身體和環境的交互在認知中所起的作用，認為人類的認知過程是根植于人與環境的物理交互的[21]。具身認知領域的研究者認為，當個體在環境中活動時，行動影響知覺，知覺又會影響未來行動，未來行動接著又決定新的知覺，如此往復從而形成“感知—運動”循環[22]。

身體與物理世界的交互活動能夠幫助學習者掌握抽象概念[23]，而具身認知強調動覺經驗與抽象概念的聯系，因此研究者指出創建學習環境讓學習者自然地參與到映射抽象概念的身體活動中是非常重要的[24]。同時，具身認知觀點與過去專家在幼兒教學中重視幼兒身體動作的理念也是一致的[25]。但是，目前少有研究者從具身認知的角度出發設計幼兒計算思維教學并驗證其效果。有研究者嘗試從具身認知的視角為幼兒設計了計算思維課程，探索幼兒在活動中參考系統的轉變規律，但是該研究并沒有驗證幼兒的計算思維是否有所發展[26]。此外，還有一項研究從具身認知的角度出發設計了低具身性和高具身性的活動幫助幼兒學習數學，發現高具身性的活動能夠幫助幼兒更好地理解計算觀點[27]。盡管該研究并沒有聚焦于幼兒計算思維的培養，但是其發現證明了基于具身認知理論的教學活動在培養幼兒計算思維方面的潛力。

總的來說，目前亟需適合幼兒的計算思維教學模型。過去的研究也說明了具身認知理論與幼兒計算思維教學的適切性，并充分證明了融入游戲化要素對于培養幼兒計算思維的積極作用。因此，本研究基于具身認知理論，以幼兒為對象構建了計算思維游戲化教學模型，隨后根據模型設計了學習活動和工具，并驗證了其能否有效促進幼兒計算思維的發展。

三 EC-CT教學模型的構建

1 理論基礎

①具身設計。具身設計（Embodied Design）是指應用具身認知理論來設計學習環境。Abrahamson等[28]提出了包含活動、資源和促進三個方面的具身設計原則：在活動方面，應充分地調動學習者的身體經驗并按照由易到難的順序進行組織；在資源方面，應創設學習環境使學習者通過物理或心理動作發生感知運動循環，并幫助學習者發展出新的感知—運動模式，從而更好地控制對象，達成更復雜的目標；在促進方面，需要為學習者設計腳手架來制定目標知識的隱喻。此外，還需要創建學習環境為學習者提供物理的實時反饋，并且由教師引導學習者總結在交互過程中形成的策略。具身設計原則指導本研究建立了幼兒與學習工具的具身交互機制，并在設計學習工具和教學活動方面提供了理論參考。

②游戲化學習。游戲能夠激發人們的內在動機[29]，故進行教學設計時常引入競爭、獎勵等游戲化要素來激發學習者學習。Garris[30]認為大多數教育游戲存在一種隱性學習模式，可將其總結為輸入、游戲圈以及輸出三個階段，并以此構建了設計游戲化教學項目的模型：首先在輸入階段，要確定教學項目涉及的教學內容以及需要結合的游戲特征。然后，輸入會觸發一個被稱為游戲圈的循環，游戲圈中包括用戶的判斷或反應（如享受或興趣）、用戶行為（如更大的持久性或任務時間）以及進一步的系統反饋。如果能夠成功地將教學內容與適當的游戲功能相匹配，就能形成自我激勵的游戲循環。最后，在輸出階段，用戶通過參與游戲可以達到教學目標，形成特定的學習成果。參考設計游戲化教學的這三個核心階段，本研究對教學模型進行了設計。

2 模型構建

在計算思維教學的背景下，基于上述“輸入—游戲圈—輸出”游戲化教學模型，本研究從具身認知的視角重新梳理了游戲圈中用戶和系統的關系，即幼兒和學習工具、教師的關系。具體來說，幼兒通過控制學習工具和感知學習工具的反饋形成感知運動循環，而教師需要支持幼兒與工具的交互（如圖1所示）。具身認知觀點的引入使該模型能夠更深刻地解釋幼兒是如何在身體和環境的交互中學習計算思維的，以及教師在其中起到的作用。

①輸入。模型的輸入階段包括課程內容和游戲特征，這里的課程內容就是計算思維的三個維度——概念、實踐和觀念，這里的游戲特征主要包括任務、競爭和獎勵，這些游戲化元素已被證明能夠幫助幼兒發展計算思維[31]。接著，再通過基于問題的教學模式來設計以計算思維三維框架為核心內容、以游戲化為外在形式的學習活動，也就是圖1中的游戲圈。并且，隨著游戲圈中幼兒通過和學習工具的交互不斷發展計算思維并提升學習動機，輸出的結果也會進一步影響課程內容和游戲特征的設計。

②游戲圈。游戲圈的核心在于幼兒通過“感知—運動”循環與學習工具發生交互，從而發展計算思維。輸入的教學內容映射在幼兒的“感知—運動”循環中，而輸入的游戲特征激勵幼兒投入到“感知—運動”循環中。具體來說，首先幼兒通過感官感知到學習工具提供的信息，基于這些信息，幼兒需要操作學習工具，構建問題解決方案。在適當的時候，幼兒會自發地驗證問題解決方案，這時學習工具會將可感知到的信息反饋給幼兒，幼兒在感知到反饋后又會操縱學習工具，如此循環直到真正地解決問題。

在幼兒自主探索解決問題的過程中，教師作為支架來支持幼兒與學習工具之間的具身交互。首先，教師會引導幼兒解讀學習工具的反饋，幫助幼兒更好地利用學習工具的反饋信息。然后，教師需要營造游戲的氛圍，激發幼兒的學習動機，比如提醒先完成任務就可以獲得更多的分數等。與此同時，教師還要采取措施降低幼兒在閱讀和記憶上的負荷，使其將自己的認知資源集中在解決問題上，比如可以結合多媒體資源創設情景，提供實體卡片幫助幼兒記住問題信息。

③輸出。該模型的預期輸出結果主要是計算思維的發展和學習動機的提升。在計算思維方面，幼兒在和學習工具交互的過程中，能夠通過“感知—運動”循環理解計算思維的基本概念。當通過不斷的“感知—反饋”循環形成一定的“感知—運動”模式時，幼兒也就掌握了對應的計算思維實踐。同時，幼兒也會在這個過程中形成對計算思維的態度和觀點。在學習動機方面，當幼兒進入這種“感知—運動”循環中時，其注意力將會自然而然地得以維持。此外，競爭、獎勵機制帶來的勝負感以及完成任務帶來的成就感，也會激發幼兒的內在學習動機。

圖1 具身認知視角下的計算思維游戲化教學模型（EC-CT教學模型）

四 研究設計

為探究EC-CT模型的應用效果，本研究設計了具有高低具身性的兩套學習工具及其活動（其中高具身性工具提供了更多的動覺體驗），并探索了在參與兩種活動前后，幼兒的計算思維與學習動機是否有存在差異，以及兩種活動在幼兒計算思維的促進和學習動機的提升上是否存在差異。

1 研究對象及流程

本研究采用方便抽樣的方法，于2021年7月招募了45名6～8歲的幼兒參與實驗，他們被隨機分配到高具身性組（28名）和低具身性組（17名）。其中高具身性組的平均年齡為7.1歲，低具身性組的平均年齡為7.2歲，所有被試均未學習過計算思維的相關課程。整個活動持續約110分鐘，在開始時被試需要在15分鐘內完成計算思維前測。此后，被試參與10分鐘的培訓活動，熟悉各自組中學習工具的使用規則。接著，被試在5分鐘內完成學習動機前測。隨后，教師引導被試在60分鐘內進行4個活動，兩組的學習情景和內容完全一致，并且都由同一個教師開展教學，但是使用的學習工具不同。最后，被試在20分鐘內完成學習動機和計算思維的后測。

2 學習工具設計

基于EC-CT教學模型，本研究設計了CodeWay實體編程工具和CodeWay紙筆工具。高具身性組使用CodeWay實體編程工具，它由一系列具有特定功能的積木塊以及大球、小球組成。在實驗中，高具身性組的幼兒需要利用功能不同的CodeWay積木塊搭建出一條通路，讓小球在重力的作用下從起點走到終點，如圖2（a）所示。每個小球滾動的過程就是算法執行的過程，而搭建通路的過程則是設計算法、解決問題的過程。表1呈現了實體編程工具與計算思維概念的映射關系。被試擺放好積木塊后投入小球，會通過視覺、聲音等感知到小球的滾動軌跡，如果小球的滾動軌跡不符合預期，被試將再次調動身體控制積木塊。在這樣的感知—運動循環中，被試將逐漸理解小球動作、積木塊顏色所映射的計算思維概念。當通過不斷的“感知—反饋”循環形成了一定的“感知—運動”模式時，被試也就掌握了對應的計算思維實踐。

低具身性組使用了CodeWay紙筆工具，如圖2（b）所示。該紙筆工具的使用規則與實體編程工具的使用規則基本一致，核心區別在于實體編程工具的使用流程是被試通過搭建積木讓小球發生運動從而解決問題，而紙筆工具的使用流程是被試在方格地圖上繪制具有特定含義的圖標來解決問題。高具身性組的積木塊與低具身性組使用的圖標是一一對應的，所映射的計算思維概念也是一致的。低具身性組的被試并沒有實體的小球作為一個具身的思考對象，對于該組的被試來說，其對于小球的認知是離線的，“感知—運動”循環存在于其想象中。

圖2 高低具身性組使用的學習工具

圖3 學生的問題解決方案

表1 實體編程工具與計算思維概念的映射關系

3 學習活動設計

在60分鐘的學習活動中，兩個組的被試都將完成四個任務，且根據具身設計原則，任務的難度設置逐漸增加。在學習活動開始前，教師建立了包含獎勵機制和競爭機制的游戲規則。每個學習活動的流程都是在基于問題的教學模式指導下設計的，主要包含情景引入、問題解決、評價與反思三個階段。表2呈現了學習活動內容，圖3學生針對呈現了“挑選試衣間”這一任務的問題解決方案。

表2 學習活動內容

4 數據收集與分析

在數據收集方面，本研究從2018年和2019年國際Bebras比賽6～8歲類別的題目中選擇了9道進行計算思維測試，這些題目按照難度從低到高進行排序。基于前測題目，研究團隊設計了與其難度相同的不同版本作為后測題目。由于幼兒閱讀能力尚不成熟，在測試環節每名幼兒都有一名助教幫忙閱讀題目。在學習動機的測量方面，本研究使用Loorbach等[32]經過修改和驗證的學習動機量表，包含了注意力、相關性、信心和滿意度四個維度，具有較好的信度（Cronbach α=0.92）。該量表采用李克特量表計分，取值為1（非常不同意）～5（非常同意）。在數據分析方面，本研究使用Wilcoxon方法對比在參與學習活動前后，被試的計算思維以及學習動機是否存在顯著差異；同時使用曼惠特尼U檢驗，對比高低具身性組計算思維和學習動機的差異。

五 結果與討論

1 計算思維水平

本研究發現，兩組被試的計算思維平均分在參與學習活動之后都得到了提升，具體計算思維測試結果如表3所示。使用Wilcoxon方法檢驗被試后測和前測的分數，發現兩組被試的計算思維后測分數都顯著高于前測分數，這說明本研究中基于EC-CT教學模型設計的兩套學習工具及其相關活動都能夠有效促進幼兒的計算思維。盡管使用曼惠特尼U檢驗發現高低具身性組在前測和后測上均沒有統計學意義上的顯著差異（U=232.50，=0.90；U=204.00，=0.41），但是從平均分來看，高具身性組被試在前測時分數低于低具身性組，而后測時超過了低具身性組，這可能說明高具身性的學習工具更有益于幼兒發展計算思維。之前的研究也發現，高具身性活動更能促進幼兒的數學理解和編程技能[33]。

另外，本研究還發現，在高具身性組中，盡管教師沒有講授如何進行調試，但部分被試在使用實體編程工具時仍然自發地參與了調試的過程。這些發現都證明了本研究中實體編程工具的優勢：與Beebot類似的教育機器人相比[34]，該工具提供了可視化的指令，降低了幼兒記憶的負荷；與一些桌面游戲[35]以及本研究中的紙筆工具相比，該工具通過小球的運動提供了反饋，使幼兒能夠自然地參與到感知運動循環中。而實體編程工具的優勢，正反映了本研究中EC-CT教學模型的優勢。

表3 計算思維測試結果

注：*＜0.05，**＜0.01。

2 學習動機水平

使用Wilcoxon方法分別檢驗兩個組的學習動機，具體測試結果如表4所示，可以看出：高具身性組的學習動機后測分數顯著高于前測分數（z=-3.75，＜0.01），低具身性組則無顯著差異（如表4所示）。從學習動機各個子維度上來看，高具身性組在注意力、相關性和滿意度上都得到了顯著提升（z=-2.79，＜0.01；z=-2.69，＜0.01；z=-2.02，=0.04），并且注意力這一維度提升的分值是最大的。盡管使用曼惠特尼U檢驗發現高低具身性組在計算思維前測、后測中均無顯著差異（U=218.00，=0.64；U=183.50，=0.19），但在前后測中，高具身性組的學習動機平均分都高于低具身性組，這說明高具身性組的學習工具更能吸引幼兒的注意力，激發幼兒的興趣。

表4 學習動機測試結果

奧爾莫等[36]發現幼兒在使用了類似的低具身性工具進行學習后，學習動機呈現下降趨勢。但是本研究中高具身性組的學習動機卻得到了提升，這可能是因為本研究設計的實體編程工具使被試在外顯的“感知—運動”循環中能夠自然而然地維持注意力，以激發他們的興趣。相較而言，被試在使用低具身性的紙筆工具時，“感知—運動”循環則是內隱的，其無法直接從學習工具上得到顯性反饋。這在一定程度上說明了高具身性的實體編程工具比起低具身性的紙筆工具更能充分地吸引幼兒，使其在學習中保持興趣和專注。

六 總結

本研究從具身認知視角提出了面向幼兒的計算思維游戲化教學模型，強調了幼兒需要通過“感知—運動”循環來與學習環境發生交互，從而發展計算思維。本研究發現，基于該模型設計的兩套工具和活動都能夠有效地培養幼兒的計算思維并激發其學習動機，并且高具身性的實體編程工具的促進效果更加明顯——這些發現證明了EC-CT模型的優勢與有效性。本研究對幼兒的計算思維教學具有兩方面的啟示：①在學習環境設計方面，要充分考慮到幼兒依賴物理環境理解抽象概念的特點，并建立及時且具身的反饋機制，使幼兒能夠自然地參與到“感知—運動”循環中；②在學習活動設計方面，需要圍繞幼兒真實生活情景中的問題，將活動按照從簡單到困難進行排序，并且在活動中融入合適的游戲化元素，比如獎勵、競爭等來激發幼兒的學習動機。本研究也存在一定的局限性，比如實驗時間較短，只證明了基于EC-CT教學模型的兩套學習工具及其相關活動在短期的效果，并且由于疫情原因招募到的被試較少。未來研究可以進一步擴大樣本量，開展長期實驗并且深入探索幼兒學習計算思維的過程。

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

[2][7][19]Huang W, Looi C K. A critical review of literature on “unplugged” pedagogies in K-12 computer science and computational thinking education[J]. Computer Science Education, 2021,(1):83-111.

[3][16]Angeli C, Valanides N. Developing young children’s computational thinking with educational robotics: An interaction effect between gender and scaffolding strategy[J]. Computers in Human Behavior, 2020,(105):105954.

[4]Beilin H. Developmental stages and developmental processes[A]. Measurement and Piaget[C]. New York: McGraw-Hill, 1971:172-196.

[5][36]del Olmo-Mu?oz J, Cózar-Gutiérrez R, González-Calero J A. Computational thinking through unplugged activities in early years of Primary Education[J]. Computers & Education, 2020,150:103832.

[6][14][34]Saxena A, Lo C K, Hew K F, et al. Designing unplugged and plugged activities to cultivate computational thinking: An exploratory study in early childhood education[J]. The Asia-Pacific Education Researcher, 2020,(1):55-66.

[8][21][24][28]Abrahamson D, Lindgren R. Embodiment and embodied design[A]. The Cambridge Handbook of the Learning Sciences[C]. Cambridge: Cambridge University Press, 2014:358-376.

[9]Er S. Using total physical response method in early childhood foreign language teaching environments[J]. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 2019,(21):1766-1768.

[10]丁世強,王平升,趙可云,等.面向計算思維能力發展的項目式教學研究[J].現代教育技術,2020,(9):49-55.

[11]陳興冶,馬穎瑩,楊伊.面向計算思維發展的深度學習模型建構——以可視化編程教學為例[J].電化教育研究,2021,(5):94-100、121.

[12]王佑鎂,宛平,南希烜,等.實體編程促進計算思維發展:工具與策略[J].中國電化教育,2021,(8):92-98.

[13][15][22]Fadjo C L. Developing computational thinking through grounded embodied cognition[D]. New York: Columbia University, 2012:15-48

[17][31][35]Chen K Z, Chi H H. Novice young board-game players’ experience about computational thinking[J]. Interactive Learning Environments, 2022,(8):1375-1387.

[18]Manches A, Mckenna P E, Rajendran G, et al. Identifying embodied metaphors for computing education[J]. Computers in Human Behavior, 2020,105:105859.

[20][23]Barsalou L. Grounded cognition[J]. Annual Review of Psychology, 2008,(1):617-645.

[25]Asher J J. Children learning another language: A developmental hypothesis[J]. Child Development, 1977,(3):40-1048.

[26]Clarke-Midura J, Kozlowski J S, Shumway J F, et al. How young children engage in and shift between reference frames when playing with coding toys[J]. International Journal of Child-Computer Interaction, 2021,28:100250.

[27][33]Sung W, Ahn J, Black J B. Introducing computational thinking to young learners: Practicing computational perspectives through embodiment in mathematics education[J]. Technology, Knowledge and Learning, 2017,(3):443-463.

[29]Malone T W, Lepper M R. Making learning fun: A taxonomy of intrinsic motivations for learning[A]. Aptitude, Learning, and Instruction[C]. London: Routledge, 2021:223-254.

[30]Garris R, Ahlers R, Driskell J E. Games, motivation, and learning: A research and practice model[J]. Simulation & Gaming, 2002,(4):441-467.

[32]Loorbach N, Peters O, Karreman J, et al. Validation of the instructional materials motivation survey (IMMS) in a self-directed instructional setting aimed at working with technology[J]. British Journal of Educational Technology, 2015,(1):204-218.

The Construction and Application of Computational Thinking Gamification Teaching Model for Young Children from the Perspective of Embodied Cognition

LI Yan-yan HU Wan-qing HUANG Rui-yan FU Qian[Corresponding Author]

At present, with the promotion of computational thinking education, how to develop young children’s computational thinking has become a teaching dilemma faced by educators. Therefore, fully considering young children’s cognitive characteristics, this paper combed the relationship among children, learning tools and teachers in the game circle from the perspective of embodied cognition, and constructed an ET-CT (Embodied Cognition—Computational Thinking) teaching model based on the gamification learning model proposed by Garris et al. This model explained how young children learned computational thinking by the interaction between the body and the environment, and described the role teachers played in it. Furthermore, based on the teaching model, a high-embodied entity programming tool and a low-embodied pen and paper tool were developed for young children, and supporting learning activities were designed, and the subjects were recruited to participate in these activities. It was found that the two sets of tools and activities designed based on this model could effectively cultivate young children’s computational thinking and stimulate their learning motivation, and the effect of the high-embodied tool was more obvious. Through the research, this paper was aimed to provide theoretical reference and practical support for the cultivation of young children’s computational thinking in the future.

computational thinking; teaching model; young children; embodied cognition

G40-057

A

1009—8097（2022）12—0109—09

10.3969/j.issn.1009-8097.2022.12.013

本文受北京市自然科學基金項目“面向數字社會發展的智慧教育支持服務關鍵技術研究”（項目編號:9222019）資助。

李艷燕，教授，博士，研究方向為STEM教育、計算機支持的協作學習，郵箱為liyy@bnu.edu.cn。

2022年5月13日

編輯：小時