人工智能賦能計算思維培養的探索與實踐

計算思維不僅體現了各領域問題求解的基本路徑，更是衡量國家未來創新能力和創新人才培養的重要指標。當前，小學計算思維的培養存在路徑單一、教學資源不足、教學方法不當等問題，表明分科教學模式已難以滿足社會對高素質人才培養的更高要求[1]。STEM教育通過構建“真實問題錨點一學科知識網絡一工程實踐場域”的學習過程，可助力發展學生基于真實情境的問題解決能力，是計算思維培養的重要途徑[2。同時，計算思維也為STEM學科融合提供了有效支撐，學生通過問題建模、歸因分析、算法設計、原型迭代等過程，逐步形成了計算思維能力。然而，STEM教育的實施對教師的教育理念、教學設計能力及教學實踐創新力提出了更高要求，課程實施長期受制于教師跨學科整合能力不足與動態指導資源匱乏[3。生成式人工智能（GenAI）能夠實時生成跨學科問題情境、多模態構建學習腳手架、提供個性化干預策略，并通過對項目成果的多維度分析形成思維發展可視化圖譜，從而有效降低STEM課程的實施門檻。本研究認為，通過GenAI構建“問題建模一算法模擬一工程迭代”的STEM學習閉環，可顯著提升小學生抽象分解與算法優化能力。

一、項目概況

（一）項目背景

在傳統STEM教學實踐中，學生在面對復雜問題時往往出現抽象分解能力不足與算法理解困難的情況，這已成為制約計算思維培養的瓶頸。GenAI通過結構化問題拆解機制，可構建符合計算思維培養規律的認知腳手架，有效支持學生實現從“問題抽象”到“算法驗證”的思維進階。同時，GenAI可以基于機器學習算法，對大量數據進行高效處理與深度分析，通過數據模擬和多方案對比優化算法模型。學生在實踐過程中能夠更加直觀地理解算法在實際問題中的應用邏輯，從而提升算法優化能力，逐步發展計算思維。

本項目以“形狀與結構”為知識主線，利用“建橋大師”游戲（如圖1），引導四年級（另有部分五年級）學生初步體驗橋梁設計過程。項目借助GenAI提供的可視化、交互性學習內容，系統開展橋梁結構知識教學。參與學生為學習成績優秀、自主學習能力突出的社團成員，具備較高的學習積極性與探究意識。該群體已形成正確運用網絡獲取信息的能力，熟練掌握平板電腦等技術工具的操作，并表現出良好的合作學習意愿與探究性學習素養。

圖1 “建橋大師”游戲界面

（二）項目目標

根據《義務教育信息科技課程標準（2022年版）》的學業要求，結合STEM理念和計算思維培養目標，本研究將學習內容按照科學（science）、技術（technology）、工程（engineering）和數學（mathematics）四個維度進行系統化梳理（見表1）。這些目標不僅涵蓋了知識技能的掌握，還強調了問題解決能力、創新思維和倫理意識的培養，體現了STEM教育的跨學科特性與計算思維的核心價值。其中，發展問題解決能力是項自學習的重點；能夠根據項目實際情況合理選擇AI工具處理問題，是項目實施過程中的難點。

此外，GenAI技術在深化計算思維培養中具有顯著作用，尤其在抽象建模與算法優化兩個維度表現突出。例如，借助GenAI生成的橋梁力學抽象模型，學生可直觀理解拱結構的應力分布規律，將實體橋梁轉化為數學模型進行參數化分析。在算法優化層面，GenAI基于承重測試數據生成的“材料一承重”優化算法，能夠有效引導學生理解算法在工程實踐中的應用邏輯與決策機制。

（三）項目準備

本項目圍繞“探究橋梁形狀的穩固性”“動手搭建橋梁”和“學生匯報展示”三個活動展開。教師將學習過程依據問題解決的流程分解，形成學習活動介紹（見表2），引導學生在小組探究活動的過程中逐步形成“三角形的結構最穩固”的核心認知，并基于此結論完成橋梁模型的搭建與優化。

表1STEM項目目標分解

二、項目實施路線簡析

本項目以“形狀與結構”為知識主線，以“橋”為項目主題，基于學科融合理念，從科學、技術、工程、數學四個維度提出驅動性問題，引導項目技術路線的設計與實施。從科學的角度著，常見的橋梁結構有哪些，它們在結構設計和穩固性方面具有哪些特點？從技術的角度看，如何運用游戲、GenAI等數字化工具將作品有效地以多樣化形式展現出來？從工程的角度看，如何通過游戲化體驗感知不同橋梁結構的合理性？如何在迭代過程中探索并優化橋梁結構的設計？從數學的角度看，如何在測試與計算過程中掌握相關的數學思維與方法？基于以上驅動性問題，筆者結合項目學習目標設計STEM項目實施過程（如圖2）。

在內容安排上，每個探究問題均配有相應的教師與學生活動設計。學生作為項目學習的探究主體，通過合作與自主探索推進學習進程；教師扮演啟發者、引導者與學習支架搭建者的角色，協助學生在合作探究中盡可能達到最近發展區。每一探究問題完成后，學生需將探究結論及時記錄到《小組合作探究學習觀察量表》中。

三、項目實施過程

（一）探究橋梁形狀的穩固性

1.課堂導入，問題探究首先，教師播放導學視頻，出示橋梁、人字梯等圖片，引導學生觀察并描述出各種橋梁建筑結構。接著，教師安排學生玩“建筑大師”游戲，激發他們的興趣。

問題探究包含模擬驗證與實踐驗證兩個環節。

表2學習活動介紹表

在模擬驗證環節，學生通過“建橋大師”游戲，模擬比較三角形、四邊形等不同形態的橋梁搭建效果和穩固性。進入實踐驗證環節，小組成員動手拼搭三角形、四邊形等不同形狀的模型，自主設計方案對橋梁的穩固性展開測試，并詳細記錄下測試的過程性數據。測試完成后，小組成員圍繞測試結果展開討論，共同分析不同形狀穩固性存在差異的原因，并將探究結論與方案整理記錄。在此基礎上，各小組向全體成員展示本組的探究發現與技術方案。

2.設計作品制作方案

此環節中，各小組借助GenAI生成創意橋設計方案，為后續設計作品制作方案提供參考依據。隨后，小組結合現有材料，綜合評估GenAI生成的多種設計構思，從中篩選出一個兼具承重能力和可行性的設計方案。

在方案確定的過程中，小組成員展開充分討論，并借助GenAI強大的信息檢索功能查找資料，不斷完善所選方案。例如，GenAI生成的仿生結構方案融合了生物學中的蜘蛛網力學原理與工程學的懸索結構，形成獨具創意的橋梁設計，為小組方案的完善提供了創新思路與理論支撐，顯著提升了設計方案的科學性、創新性與可行性（如圖3）。

（二）動手搭建橋梁

1.游戲模擬驗證

各小組學生利用“建橋大師”游戲，對橋梁方案進行虛擬仿真測試，討論其可行性。若驗證通過則進人實體搭建階段；若未通過，則需返回設計環節進行方案優化，形成“設計一模擬一優化”的迭代循環。

2.實踐驗證

在實體搭建環節，學生使用一次性筷子、A4紙、膠水、透明膠帶、剪刀等材料，嚴格依據設計方案制作橋梁模型。

3.測試橋梁承重

教師提供標準化測試材料并統一講解測試方法與步驟。學生分組測試橋梁的穩固性，并在觀察量表中做好記錄。GenAI基于測試數據生成失敗原因診斷報告，通過機器學習算法識別結構薄弱環節，為不同能力水平的學生提供個性化改進建議，有效解決了傳統教學中因師資不足導致的指導差異化問題。

4.展示評價，改進設計

在承重測試結果匯報環節，各小組通過結構化展示呈現測試數據，并對各組橋梁的綜合性能進行比較。教師引導學生深入探究結構穩固性差異的內在原因，并組織小組討論增強橋梁強度和穩固性的方案。學生改進橋梁結構后進行第二次穩固性測試，形成“測試一分析一改進一再測試”的實踐循環。

（三）學生匯報展示

在項目成果展示與評價階段，各小組選派代表進行作品展示，系統闡述設計理念、結構特點及優化過程，客觀分析作品的優缺點，并總結項目式學習中的經驗與反思。此環節旨在通過結構化表達促進元認知發展，激發學生學習動機與自我效能感，引導學生在知識梳理過程中實現深度學習與能力遷移。

本項目構建了以過程性評價與總結性評價相結合、表現性評價為核心的多元評價體系。在評價主體方面，突出學生在評價中的主體地位，同時強化教師在評價過程中的引導與支持作用。評價主體構成涵蓋“小組自評、組間互評、教師總結”三個維度，形成多角度、立體化的評價機制。從評價內容來看，根據項自式學習過程的任務安排，項目評價涵蓋“設計方案、橋梁制作、展示匯報、實驗報告、分工合作”五個方面。評價指標的選擇廣泛借鑒國際國內權威框架，包括OECD核心素養及能力指標、國際學生評估項目（PISA2015）、歐盟核心素養評價指標以及中國學生發展核心素養，在此基礎上整合形成適用于本項目的《項目式學習評價量規》（見表3），為科學、規范地評估學生綜合能力提供依據。

表3項目式學習評價量規（部分）

教師基于各小組的匯報表現，對項自式學習全過程及最終作品進行系統點評，綜合分析各小組在探究過程、合作表現、方案設計及成果實現等方面的優勢與不足，并填寫《教師評價量規》。與此同時，教師結合《小組合作探究學習觀察量表》中的記錄，以及小組自評與互評量規的反饋數據，開展多維度、立體化的項目總結。此環節旨在引導學生對所學知識進行深度內化與遷移，強化其跨學科整合意識，逐步形成系統化、結構化的知識網絡，并培養其自主反思、持續改進的學習習慣。

（四）計算思維測量

本研究參考張屹等開發的《小學生計算思維測評量表》4，從抽象分解、算法設計、模式識別維度構建測評體系。研究數據表明：GenAI介人后，學生的抽象分解能力從 38.5% 提升至 67.2% ，算法設計能力從 29.7% 提升至58.9% ，模式識別能力從 42.1% 提升至 65.3% ，Cohen'sd值均達中等以上效應。其中， 83.3% 的學生后測能運用GenAI生成的“材料一承重”模型優化設計，較前測提升 61.9% 。測評工具創新體現在情境嵌人、GenAI應用考查及過程數據追蹤中，為智能教育時代計算思維測評提供參考。

四、反思與展望

在項目中，學生以小組為單位，組建合作學習的“工程師團隊”，通過GenAI模擬建橋過程，培養學習興趣；在“橋梁設計”的生活情境中，運用思維導圖、搜索引擎、GenAI等技術工具形成問題解決方案；在橋梁搭建實踐中發展合作學習能力與動手操作能力；在評價展示中培養觀察分析能力和語言表達能力。盡管本研究取得了一定成果，但在實踐過程中仍面臨以下挑戰。

（一）GenAl技術應用的辯證思考

GenAI在項目中展現出顯著的輔助價值，如通過“材料一承重”算法模型將工程問題轉化為可量化的數學參數分析，使 80% 以上學生能自主完成結構優化設計。但在實踐中，部分小組過度依賴GenAI生成的橋梁方案，缺乏對科學原理的進一步探究。這提示我們在后續的教育實踐中需建立GenAI輔助與人工驗證結合的雙軌機制。例如，在環保材料設計任務中，教師要求學生必須通過實驗驗證GenAI提供的“生物降解材料抗壓強度”數據，以避免工具依賴導致批判性思維的削弱。

（二）教師跨學科能力的挑戰與發展

STEM項目對教師提出雙重要求：既要把握GenAI工具的教學適配性，又須具備跨學科知識整合能力。在實踐中，部分教師在指導學生算法優化時存在困難，反映出他們在計算思維與工程實踐融合方面的能力短板。未來可引人“AI教研助手”輔助教師答疑。例如，系統自動生成“橋梁穩固性問題分解圖譜”，為學生提供結構化指導框架。GenAI在指導學生的同時，也能促進教師的信息技術應用能力提升。

（三）小組合作學習的機制優化

合作探究中暴露出兩類典型問題：一是有的小組存在任務分配不均，如僅 1～2 名成員主導GenAI工具的使用；二是小組因技術分歧陷人低效討論。針對這些問題，后續優化策略包括：采用角色輪換制，GenAI操作員、實驗記錄員每周輪崗；建立爭議解決流程，當對GenAI方案產生分歧時，需通過“模型驗證一數據對比一共識投票”三步決策機制，使合作學習從“形式參與”轉向“深度認知互動”；教師加強課堂觀察，及時引導干預，確保小組合作質量。

（四）計算思維評價的范式突破

現階段計算思維評價面臨兩大挑戰：一是GenAI介入后學生思維過程的“黑箱化”，教師難以追蹤學生對GenAI方案的修正邏輯；二是學生跨學科能力的量化困境。本研究使用現有《計算思維測評量表》對學生進行測量，但是研究的樣本量較小且對象是經過篩選的社團學生，未來需在常規班級場景中進一步驗證結論的普適性，為計算思維測量提供更微觀的證據支撐。

參考文獻

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[3]毛剛，吳童，崔子恒.引領型STEM教師能力構成、發展路徑與影響因素研究[J].電化教育研究，2021（11）：107-113.

[4]張屹，莫尉，張巖，等.我國小學生計算思維量表研發與應用[J].中國電化教育，2020（10）：49-57.

（作者唐中河系廣東省深圳市龍華區清湖小學一級教師；朱玲敏系廣東省深圳市福田區福華小學一級教師）

責任編輯：李媛