作者：张康 东南大学脑与学习科学系，儿童发展与教育研究所
研究生导师：李骏扬 柏毅
【摘要】：在学校中引入计算思维的方式存在争议。不同的建议包括创建新的计算领域来开发计算思维、将计算思维引入STEM领域以及将计算思维跨学科整合到学校中。此外，人们也担心不应该让任何学生落后，无论他们的经济状况如何。为此，采用不插电的方法是最具成本效益的解决方案。本研究分析了在社会科学领域进行的不插电跨学科计算思维课程介绍，并针对六年级学生进行了实验。选择一个由14名学生组成的实验组，在社会科学领域进行不插电干预设计，要求他们在纸上编程一个想象中的机器人。他们的计算思维发展和学习成果与继续参加常规课程的31名控制组学生进行了比较。结果显示，在社会科学课中采用不插电的计算思维教学方式显著提高了计算思维发展（p < 0.001），且效果显著（d = 1.305），而学生的学业成就没有差别。研究结果表明，孩子们可以在非STEM课程中发展他们的计算思维，学习同样的课程内容，并保持他们的学习成绩。
【关键词】：不插电；K-6；教育；跨学科；计算思维
引言
壹
计算思维（计算思维）是一个日益重要的概念。随着科技的发展，计算思维的使用不断增加，因此它变得越来越受到重视。数字化是当前不同社会成员和国家的优先事项之一。在COVID-19危机之后，各个国家都在推进数字化以实现经济复苏，特别是欧洲通过其“下一代欧盟基金”的投资。
然而，数字化面临一些重要的挑战，特别是在安全、数据保护和功能方面。此外，数字化工作通常需要机器人、人工智能、软件和设备来创建、控制和理解它们。
在这种情况下，社会需要具备理解、创建和控制技术所需技能的公民，而计算思维的发展将有助于应对这些需求。计算思维有助于增进我们对技术的理解，被认为是K-12（幼儿园至12年级）学生必不可少的技能，因此在全球教育中变得越来越重要。计算机科学和计算思维正在教育政策层面上得到研究，鼓励各级教师与研究人员合作，通过不同的方式研究和促进不同阶段的教育过程中的计算思维教学。这些提议提供了在K-12教育中学习计算思维的非常不同的方法。例如，虽然有些方案将编码和计算思维作为横跨多个学科的元素整合到课程中，但其他人则推荐特定学科（或领域）来促进编码语言。
虽然这些提议各有利弊，但它们的干预措施似乎都是有效的。Brackmann等人指出，在学校里有两种主要的计算思维教学方法：一种是通过计算机编程练习（插入式活动），另一种是通过不插电活动。它们之间的区别在于孩子们接触计算思维的方式;后者是不使用设备。由于不同国家和社会阶层的购买力不同，这种情况对基于财务因素的国家和社会阶层之间的平等存在问题。此外，人们担心不应让任何学生落后，无论他们的经济状况如何。在这方面，不插电方法似乎是最佳选择，因为在整个教学过程中不需要使用设备，最具成本效益。
鉴于在非STEM学科中缺乏计算思维干预，以及为了回应进一步证据对于计算思维最佳介绍年龄和不插电计算思维方法的需求，本文旨在分析在跨学科设计中采用不插电计算思维方法对计算思维发展和社会科学领域学业成果的影响。
1.1 研究目的
本研究有两个目标：第一，评估与社会科学课程内容相关的不插电活动是否可以有效促进小学生的计算思维技能；第二，分析这种方法对教学和学习这些内容的影响。实验干预是根据以下原则而设计的：（i）不改变社会科学概念教学的时间；（ii）通过尽可能少地对教学进行计算思维介绍，来适应这些内容的教学。在这种方法下，我们的假设是该干预措施应该使学生提高计算思维水平，并且同时不会对其学业表现产生影响。选择社会科学领域的目的是为了证明将计算思维发展与非STEM学科的教学相兼容的可行性。因此，该研究分析了集成不插电计算思维指导与社会科学科目内容的效果。特别是，在干预后，我们根据学生在计算思维发展和社会科学学科学业成绩方面的表现来评估结果。研究目标如下：
• 目标1：比较六年级学生在融合了不插电计算思维干预的社会科学领域与常规社会科学课程之后，其计算思维技能发展方面的可能差异。
• 目标2：比较六年级学生在融合了不插电计算思维干预的社会科学领域与常规社会科学课程之后，其社会科学学科学业成绩方面的可能差异。
贰
研究资料和方法
本研究采用后测控制组设计，并且按照以下四个步骤进行：（1）选择和将参与者分配到两个条件（实验组和对照组）中；（2）实施干预；（3）收集评估数据；（4）比较两组结果以确定干预的有效性。
2.1 参与者
本研究的参与者为一所西班牙学校的三个六年级班的学生。实验组和对照组分别由14名和31名学生组成。
2.2 干预
实验组和对照组的干预在某些方面是相似的，因为两种干预具有相同的持续时间并遵循相同的课程计划（教学-学习标准、内容等）。然而，在实验条件下，一些任务被替换为与知识领域融合的 计算思维发展活动。这些活动是不插电的，涉及编程虚构机器人。这些差异主要与实践活动有关。干预持续6周，包括两个教学单元：“西班牙的地形起伏”和“欧洲的地形起伏”。这两个教学单元都涉及不同地理区域的山脉、河流和海岸等内容。每周，学生有三节45分钟的课程。在实验条件下，既没有额外的时间也没有额外的解释会议。
实验组的活动围绕着如何编程一个虚构的空间机器人（图1），它只能在地球子午线和赤道上的网格上移动。这个机器人必须在识别西班牙和欧洲地理标志的过程中，为支持特工完成任务。学生是这个虚构机器人的编程员，并被指示使用预先学习的命令将其从A点指向B点，同时要在西班牙和欧洲的山脉、河流和海岸等各种地理事故上停留。
图1 虚构空间机器人活动的介绍
学生们还有一个编程基础指南，其中包括了编程机器人的基本指令（图2）。这些活动受到了教育机器人Ozobot的运动类型和编程语言的启发。
图2 学生编程空间机器人的指导书，其中包括基本程序和循环结构，以及条件语句和示例
一个活动大纲的例子是：“我们的特工在西拉莫雷纳、中央系统和比利牛斯山等地区有任务，在这个过程中，他们需要空间机器人的支持。编程使其完成地形识别，以完成任务。空间机器人位于坐标（6，2）上，请查看地图（图3）, 祝你好运！”
图3 栅格地图中使用的活动之一
这些活动分布在社会科学领域的前两个地理学单元中，时间为九月、十月和十一月。
2.3 评估
为了评估干预的效果，选择了两个变量：学生的计算思维技能和社会科学学科的学习成就。为此，我们使用了两种工具：计算思维是通过计算思维测试（CTt）进行评估的，而社会科学领域的学习成就是通过学校用于评估学生知识掌握的评估测试中学生的成绩来确定的（两种条件相同）。CTt在干预结束时完成，而学习成就量表由两个测试组成，分别考察“西班牙的地形起伏”和“欧洲的地形起伏”。第一个学习成就测试在第三周完成，第二个测试在第六周完成（表1）。
表1 方法设计的时间顺序
CTt 以彩色印刷纸张格式分发，经过验证可用于在六年级学生中评估这种思维。该工具由28道题目组成，基于穿越迷宫的图像设计，并包含4个多选项来回答问题，外观类似于视觉块编程，其中只有一个答案是正确的。用于测量学习成果的测试是两个由10个问题组成的测试。这些评估包括社会科学中对应教学单元的课程内容，但没有关于编程或计算思维的问题。
2.4 数据分析
为避免面试者偏见，所有测试结果在编码前都被匿名化处理。问题以二进制进行评分，即如果答案正确，得1分；如果答案错误，得0分。最终，使用SPSS 24软件对数据进行分析。首先分析了每个样本分布的正态性和同方差性，然后进行了两个t检验，一个用于学习成绩，另一个用于计算思维成绩。此外，还计算了两个变量的效应大小，特别是采用Cohen's d作为效应大小的度量标准。
结果
叁
首先，由于研究参与者数量较少，使用Shapiro-Wilk正态性检验来评估每个结果变量（计算思维和学习成绩）在每个条件下的正态性假设。结果显示，两组均满足此假设（p>0.05）。然后，进行了Levene检验以研究结果变量方差的同质性，两者均确认了同方差性假设（p>0.05）。为了比较学习成绩，使用了两个学习成就测试的平均分数（表2）。结果显示，干预组的两个变量的结果较高，其中计算思维的差异比学习成绩的差异更大。
表2. 计算思维和学习成绩的平均分
为了确定这些差异是否显著，进行了两个学生t检验。测试结果表明，计算思维成绩的差异具有统计学意义（t（43）= -4.059；p<0.001），但学习成绩没有显著差异（t（43）= -0.589；p=0.559）。
这意味着使用非编程干预教学社会科学可以增强学生的计算思维技能。同时，与对照组相比，非编程干预也不会对学生成就产生积极或消极的影响。
最后，计算了效应大小。关于计算思维成绩，依据Cohen's标准，干预条件下的结果差异可以被认为是大的（d=1.31）。而关于学习成果方面的差异，根据Cohen的标准，效应大小为小（d=0.19），但根据Kraft的标准，效应大小为中等。根据最后一个标准衡量，该干预具有中等效果大小，因为对学生的经济成本低，并且收益接近d=0.2。然而，根据Cohen的标准，虽然实验组的结果稍高，但效应大小仍应视为小。
四
讨论
结果分析表明，使用跨学科非编程干预教学计算思维对计算思维技能的发展是有效的。效应大小根据Cohen的标准可以被认为是大的（d=1.31）。此外，根据Kraft的标准，在经济费用与收益之间取得平衡的情况下，干预对学习成绩的影响为中等。这些结果与以前的研究一致，这些分析提供了非编程教育在初级教育水平中计算思维发展的高影响和结果的证据。因此，关于在创建代码之前先理解非编程的计算思维教育作为基础的论点正在得到支持，这些研究可以为其提供支持。
此外，非编程活动还可以增强计算思维教育的教育公平性，因为其成本效益使得来自不同背景的学生完全可以融入教学-学习过程。这对于那些缺乏硬件设施、经济状况或地理障碍，无法获得相同知识的国家和地区尤其重要，正如Sun等人所强调的。此外，值得一提的是，在疫情背景下，即使没有分享材料和没有同龄人的接触，也可以采用非编程方法教授计算思维。即使在最困难的情况下，教育也必须继续进行，非编程方法已经被提出作为教授计算思维的有趣方法。
关于学习成就方面，实验组与对照组之间没有统计学上显著的差异，尽管参加非编程计算思维教学的学生得分略高（效应大小为小）。在这方面，应该强调的是，社会科学并不属于STEM学科，因此与计算思维的联系较少，根据Swaid 的说法。尽管计算思维与STEM学科表现出明显的关系，但计算思维在非STEM学科中的角色是多方面的且具有前途的，尽管仍未深入探讨。在这种情况下，我们的研究结果应该被视为非常积极的，因为它们说明孩子们可以在非STEM课程中有效地发展其计算思维，学习与不涉及计算思维促进的课程相同的课程内容。此外，本研究是填补正在研究非编程方法的空白之一的贡献，正如Kite等人所报道的，他们回顾了计算思维教育研究的趋势和问题，或像Huang和Looi那样，回顾了K-12CS和计算思维教育中非编程教学法的文献。
局限性
此研究存在一些局限性，如参与者数量较少。未来研究应增加样本量。此外，需要进行更多关于非编程教学法对各个领域和年级的计算思维发展以及课程内容学习效果的研究。如果这些课程内容被减少和/或学习成果变差，就需要考虑是否学习计算思维可能需要牺牲其他类型的知识。这项研究仅研究了课程领域中的一部分，并仅在有限的时间内进行了研究，因此信息是有限的，重点仅放在社会科学方面。为了完全了解这种教学方法的范围，还需要在其他领域或更长时间的研究中进行研究。
结论
伍
本研究证明非编程教授计算思维方法能够完全有效，效应大小为大，而且不会对学生的学习成就产生负面影响。这些发现的重要性得到了提升，因为它们的物质成本很小，只需要对教师进行一些基础的培训即可实现规模化应用。因此，所有国家和地区都应该至少能够承担最低限度和初始的计算思维发展。此外，这种方法没有对学习成绩产生任何正面或负面影响。在这方面，必须考虑到，社会科学并没有包含在STEM领域中，根据其他研究的说法，从计算思维教学中可以获得这些领域的好处。从社会需求出发，考虑到这项研究的大量证据，似乎没有理由在每所小学实施计算思维教学。计算思维教育的公平性很难实现，但跨课程非编程教学可以减少阻碍的路线。
查阅原文：José Miguel Merino-Armero , José Antonio González-Calero, Ramón Cózar-Gutiérrez and Javier del Olmo-Muñoz Multimodal Technologies and Interaction
DOI：10.3390/mti6020013
转自：“百研工坊”微信公众号
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