計算思維不是什么：論計算思維的邊界及其何以成為信息技術學科的立足之本

馮友梅 王昕怡 劉曉蕊 張雪

[摘 ? 要] 作為信息技術學科核心素養，計算思維與問題解決過程近乎等同。外延如此之廣，勢必會給課程建設及教學實踐造成困擾。為了使計算思維穩妥落地，文章以“知識與思維內在統一”為理論前提，規避了動態思維過程固有的復雜性和易逝性，在此基礎上，通過縝密的邏輯演繹，最終從靜態知識視角，明確了兩種角色下計算思維各自之邊界：作為一種思維方式，計算思維指向程序性知識（非陳述性知識）；作為信息技術學科核心素養，計算思維指向策略性知識體系（非技能性知識）。在信息技術學科語境下，厘清計算思維之邊界，將其明確指向策略性知識體系，一方面，可確立信息技術學科核心的、不可替代的價值；另一方面，進一步厘清了信息技術學科的目標指向，有利于形成系統、穩定的學科知識體系，促進學科的良性發展。

[關鍵詞] 計算思維； 邊界； 策略性知識體系； 信息技術學科

[中圖分類號] G434 ? ? ? ? ? ?[文獻標志碼] A

[作者簡介] 馮友梅（1983—），女，河北香河人。講師，博士，主要從事信息技術課程與教學、基于清晰圖形語義的思維可視化研究。E-mail：youmeifeng2008@163.com。

一、引 ? 言

自2006年周以真教授正式提出計算思維概念以來，教育領域圍繞“計算思維是什么”這一問題進行了積極思考和討論。目前，計算思維早已走出計算機科學領域，走向自然科學、社會科學乃至更廣泛的生活領域，演變為“在形成問題解決方案的過程中產生的一系列思維活動”[1]。然而，當計算思維的外延擴大至如上似乎“無所不包”的程度，勢必會給課程建設及教學實踐造成困擾。

本文在關于“計算思維是什么”的諸“說”基礎上，另辟蹊徑，從知識（知識結構）視角，嘗試回答“計算思維不是什么”，以厘清“作為一種思維方式的計算思維”與“作為信息技術學科核心素養的計算思維”各自之邊界，從而為我國信息技術課程的良性發展及計算思維的穩妥落地提供必要的理論基礎和保障。

二、計算思維邊界不清及原因

（一）計算思維邊界不清及實踐困擾

關于“計算思維是什么”，目前已形成大量研究成果，包括問題解決說、構造說、抽象與自動化說、信息表達說、系統說、工具說等[2-3]。以上諸“說”皆是從不同角度對計算思維的詮釋，彼此間更傾向于互補而非矛盾。其中，問題解決說認同度最高。周以真教授在不同時間點對計算思維的詮釋都沒有脫離這一主線，我國最新版（2017版）普通高中信息技術課程標準亦采用了此種解讀方式，即認為計算思維是“在形成問題解決方案的過程中產生的一系列思維活動”[1]。眾多面向實踐的計算思維描述框架（操作性定義）亦是在問題解決說的基礎上分解細化而得：從過程視角，將計算思維拆分為若干環節或要素。如“抽象、分解、算法思維、概括和模式化、評價、邏輯思維”[4]、“界定問題、抽象特征、建立模型、形成問題解決方案、總結遷移”[1]等。

如果僅作為理論層面的解讀，那么將“計算思維”詮釋為“問題解決過程中的思維活動”無可厚非。但是，如果將該解讀及以其為基礎的描述框架作為計算思維教學實踐的指導和依據，則會造成實踐領域的諸多困擾。首先，任何學科均涉及問題解決過程，任何問題解決過程均包含前文列舉描述框架中的全部或若干環節（要素）。以物理學科為例，若要經歷從“界定問題”到“總結遷移”各環節以成功解決物理問題，則需要以物理學科的知識體系作為基礎和支撐，其他學科亦然。如此問題便來了：是否所有學科知識均是計算思維培養的必備教學內容；如果不是，那么為了發展計算思維，應該系統學習哪些知識？進一步，既然所有學科都內含問題解決過程，那么為何將計算思維確定為信息技術學科核心素養？以上問題若不澄清，那么一方面，無法系統建構面向計算思維的教學及評價體系，實踐領域只能樸素地認為，只要讓學生經歷問題解決過程，便是培養計算思維（實踐領域已經有所顯現），培養效果可想而知；另一方面，不利于信息技術學科確立學科核心價值及未來良性發展。

（二）計算思維邊界不清之原因

事實上，研究者們在闡釋“計算思維是什么”這一問題的同時，雖然未明確澄清“計算思維不是什么”，但也在嘗試說明其特定指向性以及與其他思維方式的差異。例如，“構造說”認為，自然科學領域有三大科學方法，分別為理論方法、實驗方法和計算方法[5]，與之相對，便存在三種科學思維方式：理論思維、實證思維和計算思維[6]。與以推理和演繹為特征的理論思維和以觀察和歸納為特征的實證思維不同，計算思維（構造思維）以設計和制作為特征[7]。再如，“問題解決說”的支持者Ｂｉｌｌ Ｗｕｆｆ認為，“其他科學領域（思維方式）所關注的是物理對象，而計算思維應該聚焦的是解決問題的過程和能夠抽象為過程的現象”[8]。顯然，以上兩“說”分別從不同角度闡釋了計算思維的特定指向性。但即便如此，實踐領域依然觀計算思維如“霧里看花”，甚至研究領域也無法真正厘清其邊界。實踐領域不必多言，僅舉研究領域一例。依前文所述可知，計算思維與理論思維是兩種不同的思維方式，其中，“計算思維是計算機科學的主要思維方式，理論思維則是數學的主要思維方式”[9]。由此可見，計算思維與數學思維是兩種不同的思維方式；然而，又有觀點如下：“計算思維是數學思維和工程思維的互補和融合”[10]，也就是說，計算思維與數學思維你中有我，我中有你，矛盾顯而易見。當然，筆者更認同第一種觀點，即計算思維與理論思維（數學思維）是兩種不同的思維方式，這也是目前學術界普遍認同的觀點[11-12]。但問題在于，為何有研究者會把以上兩種在聚焦對象和運轉方式方面均存在明顯差異的思維方式混為一談？筆者認為，真實思維過程的復雜性是重要原因。

之所以說真實思維過程復雜，是因為任何真實的思維過程均內含多種思維方式。一方面，理論思維和實證思維的運轉需要計算思維的引導。人是主體人，故人的思維活動是主動的、以目標為導向的思維活動，科學思維活動更是如此。而目標的有效實現必須以經過規劃設計的行動方案或步驟為基礎，無論主體是否清晰意識到此規劃設計過程。從這個意義上說，任何真實思維過程均有計算思維的參與。以數學學科的幾何證明問題為例。直觀來看，幾何證明過程就是一系列的演繹、推理過程，即理論思維過程。不過，該推理過程并非毫無目的，而是以目標為導向展開的。換言之，推理過程中內含以目標為導向的方案設計過程：為了得到某結論，需要分幾步證明，第一步證明什么，第二步證明什么……可見，理論思維的運轉須有計算思維的引導，實證思維亦然。另一方面，計算思維的運轉須以理論思維和實證思維為支撐。前文已提及，計算思維以設計、構造、制作為特征。以設計實現特定目標的行動步驟為例。認知心理學將解決問題的每一個行動步驟稱為一個算子[13]。算子或算子序列的獲得主要有兩種途徑：其一，通過歸納他人或自身成功解決問題的經驗獲得；其二，通過手段—目的分析法（Means-ends Analysis）獲得[13]。很明顯，第一種算子獲得過程符合實證思維的特征，即算子或算子序列通過實證思維獲得；第二種算子獲得過程運用的手段—目的分析也稱為逆向推理，其與正向推理均是演繹、推理過程，即理論思維過程。由此可見，計算思維過程中關鍵的設計、構造（形成問題解決方案）環節需要理論思維和實證思維的支撐。除此之外，計算思維過程的其他環節，如界定問題、抽象特征等，亦需要以上兩種思維方式的支撐，不再贅述。

綜上，雖然從聚焦對象、運轉方式的角度，可以在理論思維、實證思維、計算思維三者間劃定清晰的邊界線，但這僅是邏輯上的劃分，真實的思維過程中三種思維方式互為支撐，彼此交織。結果是，其一，計算思維研究者自身便因此模糊了三種思維方式間的邊界，給出的計算思維定義或描述自然會“無所不包”；其二，研究者自身的認識無誤，但在描述計算思維的時候，即使努力回避，也難免會帶有其他思維方式的印記，特別是當其嘗試以形象、直觀的方式面向實踐領域進行闡釋時，其他思維方式的印記會更為明顯，加之實踐領域基于經驗的樸素“腦補”，計算思維也極有可能會落入“無所不包”的境地；其三，即便實踐領域對計算思維的邊界有清晰認識，因其不能獨立運轉，故當計算思維作為教育目標時，也難免會被動地將其他作為支撐的思維方式“據為己有”，最終依然“無所不包”。

三、從知識視角看計算思維的邊界

承接前文，事實上，研究領域已經從過程（思維過程）視角給出計算思維的邊界，但因計算思維運轉過程須有其他思維方式的支撐，加之思維過程本身的易逝性（運轉結束即消失，且與其他作為支撐的思維方式同步出現和消失），故難以把握計算思維獨立的存在形式，實踐領域也難以剝離掉其他作為支撐的思維方式，僅聚焦計算思維本身開展教學。換言之，即便從過程視角厘清計算思維的邊界，但當計算思維成為教育目標時，因其與其他思維方式的共存性及易逝性，依然會邊界不清、無所不包。

（一）視角轉換：從動態易逝的“思維過程”到靜態穩定的“知識結構”

分析至此可發現，問題的核心非“計算思維”邊界不清，而是“作為教育目標的計算思維”邊界不清，且問題根源為思維過程本身的固有屬性。既然如此，那么是否意味著作為教育目標，計算思維無所不包是一種必然結果，計算思維教學和評價也因此根本無法形成體系？一方面，計算思維對于學生終身發展和社會發展的重要價值不允許我們如此輕易地下此結論；另一方面，主體思維水平相對穩定這一事實讓我們看到了困境突破的可能性。

思維水平相對穩定，意味著存在支撐主體思維運轉的相對穩定的內部心理基礎。此內部心理基礎與其支撐的動態思維在發展過程和水平方面應該具有一致性，且不隨著思維運轉過程的結束而消失。就計算思維而言，如果把觀察視角從動態易逝的計算思維過程轉換為支持其運轉的靜態穩定的內部心理基礎，那么作為教育目標，其便有了獨立的、可把握的存在形態，邊界不清、無所不包的問題自然迎刃而解。關鍵問題是，思維的內部心理基礎是什么？計算思維的內部心理基礎又是什么？

自2016年起，筆者及團隊成員從核心素養的落地困境入手，層層追溯，最終發現認知心理學關于學習核心機制的“信息加工”隱喻的局限性。在此基礎上，從皮亞杰發生認識論（“新理論”）之哲學精髓處獲得啟發，得到關于知識與思維間關系的全新認識：靜態的知識（知識結構）與動態的思維（思維結構）具有內在一致性。其中，知識（知識結構）是思維（思維結構）運轉的內在基礎；思維（思維結構）是思維過程與思維內容的整體（并無獨立于思維內容的思維過程），它是以既有知識結構為基礎的知識結構再建構過程，其結果是新的知識結構的形成，此知識結構又是下一次思維運轉的基礎。如此螺旋上升，使得靜態的知識結構與動態的思維結構在發展過程與水平方面保持同步和統一[14]。

至此我們可以確定，動態易逝的思維之內部靜態穩定的心理基礎就是知識。接下來的問題是，作為整體思維集合中的一員，計算思維的內部基礎是什么樣的知識？即與計算思維內在一致的是什么樣的知識？在回答此問題之前，有必要對計算思維概念本身再作一番審視。任何概念均有其特定的內涵和外延，且概念的內涵和外延會隨著概念所處語境或承擔“角色”的變化而改變。對于“計算思維”這一概念而言，其至少有兩個“角色”，分別為“與理論思維、實證思維并列的一種思維方式”和“信息技術學科核心素養”（既有研究普遍將以上兩角色含混等同）。以上兩個“角色”下的計算思維之內涵和外延便存在差異，對應的知識類型亦有別。以下本文分別闡釋與不同“角色”下的計算思維內在一致的知識類型，從知識視角，厘清“作為一種思維方式”的計算思維與“作為信息技術學科核心素養”的計算思維各自之邊界，從而為信息技術課程建設和教學實踐提供更為科學有效的引領和指導。

（二）不同“角色”下計算思維之邊界

1. 作為一種思維方式的計算思維之邊界

計算思維是一種特定的思維方式，這是目前學界公認的計算思維的角色定位。事實上，研究者在闡釋理論思維、實證思維及計算思維三者之差異時，已經暗示了各種思維方式所指向的知識類型。例如，“其他科學領域（思維方式）所關注的是物理對象，而計算思維應該聚焦的是解決問題的過程和能夠抽象為過程的現象”[8]；再如，“理論思維是數學的思維方式，實證思維是物理學的思維方式，計算思維則是計算機科學的思維方式”[9]。顯然，以上論斷均把特定思維方式與具體的學科領域相關聯，而不同的學科領域便指向不同的知識類型。

認知心理學將知識分為兩種基本類型，分別為陳述性知識和程序性知識。其中，陳述性知識指是什么的知識，程序性知識指如何做的知識[15]。不過，因知識有內部表征和外部表征之分，導致以上兩個概念（陳述性知識和程序性知識）在使用的過程中被衍生出多種既相關又有差異的內涵[16]，故本文對概念內涵作進一步界定：在本文中，陳述性知識指關于世界是什么的知識，是主體理解、解釋世界的結果和基礎；程序性知識指關于如何塑造現實、改造世界的知識，是主體以目標為導向改造世界的結果和基礎。以此為依據，我們分析各學科領域及其主要思維方式所指向的知識類型。

首先看物理學科。物理學是自然科學領域的一門基礎學科，研究自然界物質的基本結構、相互作用和運動規律[17]。可見，物理學科以解釋世界為旨歸，形成的知識顯然屬于陳述性知識。作為物理學科的主要思維方式，實證思維的運轉過程便是解釋世界的過程，與此動態運轉過程內在一致的靜態結果自然是陳述性知識。事實上，除物理學科外，實證思維是所有科學類學科，如化學、生物等的主要思維方式。作為實證思維的運轉結果，科學類學科知識（學科核心知識體系）均為陳述性知識。再看數學學科。數學源于對現實世界的抽象，基于抽象結構，通過符號運算、形式推理等，理解和表達現實世界中事物的本質、關系和規律[18]。因此，數學學科同樣以解釋世界為旨歸，與數學學科的主要思維方式——理論思維內在一致的知識亦是陳述性知識。最后看計算機科學。計算機科學雖然也被冠以“科學”之名，但與物理學等以自然物為對象的科學類學科不同，其學科對象是“人造物”。人造物也有自身的結構和運行規律或原理，如網絡體系結構、計算機工作原理等，但此結構和原理非天然存在，而是主體改造世界、塑造現實過程中所運用的策略、方法等的物化。計算機科學研究人造物的結構和原理的最終目的也非解釋，而是創造出能夠更好地滿足主體需求的方法或新的人造物。可見，計算機科學以改造世界為旨歸，作為其主要思維方式的計算思維之運轉結果便是程序性知識。

綜上，我們以“知識與思維內在一致”為理論前提，結合計算思維研究者們的“暗示” ，確定了與計算思維（作為思維方式）內在一致的知識類型——程序性知識。這也意味著，我們已經從知識視角，厘清了作為一種思維方式的計算思維之邊界：計算思維（作為思維方式）的內部心理基礎及運轉結果是程序性知識，而非陳述性知識。

2. 作為信息技術學科核心素養的計算思維之邊界

計算思維邊界不清之所以會成為一個亟待解決的問題，正是因為其被賦予了教育目標這一角色。故問題的核心非作為思維方式的計算思維邊界不清，而是作為教育目標的計算思維邊界不清，更具體的是作為信息技術學科核心素養的計算思維邊界不清。因此，厘清此角色下的計算思維之邊界，是解決與計算思維相關的一系列實踐問題的關鍵環節。

前文已經確定了計算思維（作為思維方式）與程序性知識的內在一致性。然而，程序性知識的外延甚廣：依據抽象程度，程序性知識可劃分為抽象方法類知識（也稱方法論或策略性知識）和具體技能類知識[19]，同時，這兩類知識又廣泛分布于各個學科領域，特別是具體技能類知識，更是體量巨大。作為學科核心素養，計算思維的外延顯然不應如此之廣。換言之，作為信息技術學科核心素養的計算思維之外延，應是程序性知識的某一子集，或者說，應是某一核心子集。接下來的問題是，如何確定這一子集？既然計算思維是作為新的教育目標被引入基礎教育領域，那么意味著，在支持學生終身發展和社會發展方面，既往基礎教育存在某種缺失，而計算思維恰指向此缺失。因此，只要我們能夠找到既往基礎教育的與程序性知識相關的缺失，便確定了作為信息技術學科核心素養的計算思維之外延和邊界。

基礎教育的最終目的，便是賦予學生“能夠適應終身發展和社會發展需要的必備品格和關鍵能力”[20]。其中，必備品格大體對應價值觀，關鍵能力則大體對應世界觀和方法論。即是說，經過基礎教育后，學生應在頭腦中形成特定的世界觀、方法論及價值觀體系。反觀我國基礎階段的課程設置，首先，科學類課程（如物理、歷史等）占比較大，無論是自然科學還是社會科學類課程，其目的均是引導學生從不同角度理解世界，在此基礎上形成世界觀體系；其次，語文、政治（道德與法治）等學科為主陣地，其他所有學科為輔，亦能支持學生價值觀體系的建構；最后，對于方法論體系，雖然其對于學生未來發展的重要性從未被質疑，但在計算思維走進課程標準之前，沒有任何課程或課程群支持其系統建構。

方法論體系又稱為“策略性知識體系”，如“分治”“變治”“減治”“封裝”“重用”“統籌”“迭代”“可視化”“折衷”“回溯”等。顯然，策略性知識體系對于學生終身發展和社會發展至關重要[19]。但截至目前，該類知識在K-12階段并未得到足夠重視，僅在個別課程中偶有涉及，如語文學科中的“曹沖稱象”內含變治策略，數學學科中的“數形結合”內含可視化策略，信息技術學科中的“網絡體系結構”內含分治策略等。其結果便是，學生頭腦中僅有零散的策略性知識，遠未形成體系，以至于在面對復雜問題時缺少系統規劃的意識和能力，難以給出有效且高效的問題解決方案。這顯然有悖于“核心素養”的初衷。

至此，我們找到了既往基礎教育在支持學生終身發展和社會發展方面的重要知識缺失——策略性知識體系，而策略性知識正是程序性知識的核心子集。作為程序性知識之精華，其 “鑲嵌”于大量具體技能類知識中，對學生未來發展具有重要的奠基作用。作為信息技術學科核心素養，計算思維便聚焦于此。

四、計算思維何以成為信息技術學科的

立足之本

行文至此，很可能會引發如下疑問：既然計算思維的教育指向是策略性知識體系，那為何其被確定為信息技術學科而非其他學科的學科核心素養？此疑問順理成章，畢竟依據既有經驗，很多學科都可以向學生滲透策略性知識，如前文提及的語文、數學等學科。這里需要特別強調，計算思維指向的是策略性知識體系，而非零散的策略性知識，“體系”二字恰是問題的關鍵所在。

所謂策略性知識體系的建構，是作為學科知識的客觀策略性知識體系內化為學生頭腦中主觀策略性知識體系的過程。因此，能夠有效支持策略性知識體系建構的學科，其學科知識結構中必須內含策略性知識體系，而非零散或零星的策略性知識，或者說，策略性知識須處于其知識體系的核心地位。縱觀基礎教育各學科，只有信息技術學科滿足以上條件，原因如下。

首先，學科對象的性質決定了學科知識的性質。前文已提及，信息技術學科的研究對象為人造物，人造物的結構、機理等乃是其制造者為實現特定目標所運用的策略、方法等的物化。也就是說，與化學、生物等以自然物為對象的學科不同，信息技術學科所有學科對象中均內含制造者的目的以及為實現目的所采用的策略和方法。例如，“網絡體系結構”與化學學科中的“原子結構”雖然均是特定對象之結構，但二者有本質區別：網絡體系結構是主體以數據的安全、有效傳輸為目的設計、開發而成的人造結構，結構本身便內含設計開發者的目的以及為實現目的所采用的策略和方法，如分治、統籌等；原子結構則是天然結構，不蘊含任何主觀要素。再如，“計算機內部工作原理”與生物學科中的“光合作用原理”，二者亦在相似的“外表”下有著本質的不同。正是信息技術學科對象的特殊性，使得其學科知識結構中系統內含了各類策略性知識，即策略性知識體系，而非零散的策略性知識（如化學、生物等以自然物為對象的學科）。事實上，信息技術學科知識從本質或源頭上講主要為程序性知識，策略性知識體系便是此程序性學科知識結構的核心。

進一步，就有效支持策略性知識體系的建構而言，與同樣以人造物為對象的通用技術學科相比，信息技術學科亦有自身獨特的優勢。“計算思維在人類思維的早期就已經萌芽，并且一直是人類思維的重要組成部分”[9]，然而，其真正引起教育領域的關注，并被視為學生素養的重要組成要素，卻還不到二十年的時間。我們認為，計算思維之外延（知識視角）在近幾十年的快速豐富，特別是大量策略性知識的“加盟”，是其在教育領域“存在感”凸顯的重要原因，而“幕后推手”正是信息技術。

策略性知識，如分治、統籌、重用、動態規劃等的價值主要體現在復雜問題的解決上，即問題越復雜，其成功解決對有效策略的依賴性就越高，策略性知識的價值也就越發凸顯。信息技術進入社會生產領域之前，很多復雜的解決問題過程根本無法實現，策略性知識也無太多用武之地，故彼時計算思維的外延（知識視角）主要為具體技能類知識，策略性知識的占比較少。信息技術逐漸取代物質技術成為社會第一生產力之后，因其對信息的高效處理能力，使得許多原本僅停留在理論層面的復雜過程得以真正實現[21]，大量可有效解決復雜問題的策略也應運而生。這帶來了兩個結果：其一，策略性知識成為計算思維之外延（知識視角）中最有“存在感”的組成部分，計算思維對于學生未來發展的奠基作用也因此凸顯，并受到全球教育領域的關注；其二，出現大量內含更多、更有效的策略和方法的人造物——信息系統或由信息流帶動物質流的數字制造系統[21]，這正是信息技術學科的關注對象。也就是說，較之通用技術學科，信息技術學科對象及學科知識結構中內含了更為系統、全面的策略性知識，這便是其在支持學生策略性知識體系建構方面的獨特優勢。

綜上，作為計算思維的教育指向，策略性知識體系對于學生終身發展和社會發展至關重要，而信息技術學科在支持其有效建構方面具有的獨特的、不能被其他學科所替代的價值。這正是信息技術學科的立足之本！

五、結 ? 語

多年來，因“工具屬性”這一學科定位，信息技術學科對學生未來發展的奠基作用一直備受質疑。“數字土著”時代的到來，使得信息技術作為一門獨立（工具性）學科存在的必要性遭遇了更為嚴峻的拷問。幸得計算思維的“眷顧”，信息技術學科終于摘掉工具的帽子，確定了自身對于學生終身發展和社會發展的價值所在。然而，因計算思維邊界模糊不清，外延近乎等同于問題解決過程，故信息技術學科根本無法證明其對于計算思維培養而言的不可替代性，處境依然尷尬。

本文以“知識與思維內在統一”為理論前提，從知識視角，明確了計算思維的教育指向——策略性知識體系，并以此為基礎，分析了信息技術學科對于計算思維培養的獨特的、不可替代的價值。但若要使信息技術學科真正站穩腳跟，還有很長的路要走：首先，需要建構系統、穩定的學科知識體系，而非跟隨信息技術的發展亦步亦趨；其次，需要建構學科特有的教學方法論及方法體系，以有效實現其對于學生計算思維（策略性知識體系）發展的獨特價值……這是筆者及團隊成員的努力方向，期待更多同行者！

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What Computational Thinking is Not： On the Boundary of Computational Thinking and Why It Becomes the Base of Information Technology Discipline

FENG Youmei， WANG Xinyi， LIU Xiaorui， ZHANG Xue

（Department of Education， Tianjin Normal University， Tianjin 300387）

[Abstract] As a key competency in information technology discipline， computational thinking is almost equivalent to the problem-solving process. With such a wide denotation， it is bound to cause troubles for curriculum construction and teaching practice. In order to ensure the implementation of computational thinking， taking "the inner unity of knowledge and thinking" as the theoretical premise， this paper avoids the inherent complexity and perishability of dynamic thinking process， and clarifies the boundaries of computational thinking under the two roles from the perspective of static knowledge through a meticulous logical deduction： as a way of thinking， computational thinking points to procedural knowledge （non-declarative knowledge）; as the key competency of information technology discipline， computational thinking points to strategic knowledge system （non-skillful knowledge）. In the context of information technology discipline， this paper clarifies the boundaries of computational thinking and points it clearly to the strategic knowledge system. On the one hand， it can establish the core and irreplaceable value of information technology discipline; on the other hand， it further clarifies the target orientation of information technology discipline， which is conductive to the formation of a systematic and stable disciplinary knowledge system and promotes the healthy development of the discipline.

[Keywords] Computational Thinking; Boundary; Strategic Knowledge System; Information Technology Discipline