以问题为中心加强计算思维培养*

●刘昕

以问题为中心加强计算思维培养*

●刘昕

当前大学计算机教育需要培养大学生的计算思维能力，在计算机课程中贯穿以问题为中心的教学模式，引导学生以发现问题、分析问题、解决问题的思路培养问题意识，从课堂讲授、课外自主学习以及实验训练入手，多种方式渗透和激发学生的发散性思维和创造能力，以加强学生计算思维的形成与培养。

计算思维；教学模式；自主学习；问题导向学习

问题导向学习始于20世纪50年代美国的Case Western大学，问题导向学习（PBL）是以学生为中心的教学方式，偏重通过小组讨论的方式进行以个案问题为基础的提出问题、分析问题、解决问题的能力培养。Barrows认为问题导向学习是针对问题分析与解决过程中所进行的学习[1]，通过特定问题进而整合相关知识的教学方法。许多学者对问题导向学习模式的构建、存在的问题进行了研究，并将该方法应用到计算机、金融等多种学科的教学，以及在网络环境下的在线学习。

目前培养计算思维已经成为国际和国内大学教育的研究热点。2010年《九校联盟（C9）计算机基础教学发展战略联合声明》的核心要点也强调“需要把培养学生的‘计算思维’能力作为计算机基础教学的核心任务”。[2]

2006年3月，周以真在Communications of the ACM上发表了论文《Computational Thinking》，提出了“计算思维”的概念和详细定义[3]。周以真认为：计算思维就是通过约简、嵌入、转化和仿真等方法，把一个看来困难的问题重新阐述成一个我们知道怎样解决的问题，提出了面向问题解决的系列观点和方法。她认为大学应以学生“计算思维”的培养为核心，使“计算思维”成为每个学生应该具备的基本科学思维能力。学生在接受这种思维指导下的学习和训练后，可以学习计算机科学知识，也可以学习其他专业的知识。

目前，计算思维已经开始纳入各门计算机课程改革中。李廉提出以循序渐进的方式推进增强计算思维这一计算机学科课程的重大改革[4]。大学计算机课程已经以培养计算思维能力为核心进行课程改革[5]，不仅仅将计算机作为一个狭义的工具[6]，而是将思维训练融入教学的各个环节中，进一步提升大学生的综合素质和能力[7][8]。

基于以上分析，我们提出在计算机各门课程中以问题为中心改革计算机课程内容，在学生的课堂学习、课外研讨和实践应用中发现、分析并解决实际问题，使学生的计算思维能力成为21世纪每个大学生的基本能力。

一、问题在形成计算思维中的作用

《九校联盟（C9）计算机基础教学发展战略联合声明》提出培养复合型创新人才的一个重要内容就是要潜移默化地使他们形成一种新的思维方式：运用计算机科学的基础概念对问题进行求解、系统设计和行为理解，即建立计算思维。计算思维的形成是一种创造性的探索活动，包括“尝试—探索—改进”的动态过程，学生在自主探索与合作交流中真正理解和掌握计算机的基础知识与技能、计算思想和方法，以获得应用计算机的学习经验。从心理学角度看，学生要构建计算思维，需要主动地构建内部心理表征的过程，需要强调学习的主动性、社会性和场景性。即从场景中去发现能够用计算机解决的问题，提出问题，又能自主分析问题，探索解决问题的途径和方法，并在解决问题的同时发现新的问题。

问题导向学习的理论基础起源于认知心理学，认知心理学强调学生的主动性，学生必须了解自己要学些什么，如何去学习，以及学生已经掌握的知识与新知识发生关联，才能成功地内化新知识。问题导向学习以问题为学习的起点，偏重小组学习，学习过程以对话为主，注重学生的主动性。

以知识为中心的教学模式通常由教师控制教学知识点讲解，没有充分发挥学生的学习主动性，从以“知识为中心”的教学模式转变为“问题导向”的教学模式，将问题贯穿于整个教学过程，使学生运用所学知识和已有经验寻找问题、分析问题、解决问题，能够让学生积极主动思考，建构知识体系，提高计算思维能力[9]。计算机课程具有很强的实践性，更适合采用发现问题、分析问题、解决问题的思路进行教学，因此以问题为中心的教学模式能够培养学生的问题意识，是培养学生形成计算思维的重要手段。

二、在课堂讲授中以问题为中心渗透计算思维方式

以问题为中心组织课程内容，应采用分治的思想，把每门课程需要讲授的知识体系分解为多个知识单元和知识点，明确每一堂课的讲解内容和授课方式，对于每一个知识点设计合理的问题，继续细化将问题分解，将与问题相关的知识点，渗透进教学的每个环节，并明确讲明针对一个具体问题计算思维的形成过程，根据增强抽象思维能力的需要，增设课程中没有的教学内容，以计算思维能力培养为核心改进计算机课程体系和教学内容的研究。通过课堂讲授发现问题、分析问题并逐步解决问题，循序渐进，构建一个基于计算思维的教学体系。

课堂中大量采用问题实例进行讲解，讲解过程中启发学生基于分治的思想思考给出的问题。首先从一个实际问题如何被发现，进而分析问题，抽象出问题的模型，将一个大的问题分成多个小的问题，应用掌握的知识逐一解决每个小的问题，最终串联小的问题形成对整个实例的解决方案。例如让学生思考在一个具体实例中需要解决的问题是什么，对于一个问题能够采用的多种解决方案进行比较，根据一个实例的应用场景选择最优的一种或几种方案。一题多解方法非常有利于培养学生的发散性思维，它能融汇其所学的多个知识点，提高其运用掌握的知识解决实际问题的能力。

（一）发现问题

传统的知识传授方式下，学生掌握了知识点，但是不会分析实际的应用场景，不能将所学知识关联进具体的场景，即缺乏发现问题的能力。

而问题导向学习是在学生学习新知识之前提出问题，通过问题驱动学生学习。问题的提出便于学生在识别知识的应用场景后自由提取相关知识，并发现解决问题所需要的新知识，进而产生获取新知识的积极主动性。分析知识的应用场景能使学生将已经掌握的知识与将要学习的知识在解决问题的过程中进行关联，建立起自己的知识结构，有利于分析其他相关应用场景，发现并提出与知识相关的问题。发现问题能够激发学生的学习主动性，增强发散性思维和创新能力，拓宽了解决问题的途径，有助于形成计算思维。

（二）发现错误

在课堂讲授重要的知识点之后，为了检验学生对相关知识的掌握程度，在后续授课时，讲解或课件中故意制造一些知识点的错误引起学生思考。在多次发现错误训练之后，学生通常会在下课后或者课堂上提出课件中的错误，然后师生共同讨论解决方案。授课中错误的出现引发了学生的兴趣，带动学生进一步思考如何改正错误，他们能够运用已经掌握的知识提出解决方案。学生给出的解决方案有时候甚至比我们事先准备好的标准解决方案更加简单有效。

通过发现错误这种方式，在课堂上明显能够激发学生的批判性思维，他们有了老师讲的内容不一定正确的思考，就会带着问题听课，主动挑出错误，即使在正确的讲解中，学生仍然能够提出问题，思考是否还有更合适的解决方案。一个学生提出问题，另外的学生兴趣也大增，会马上思考该问题的原因和解决方案，形成大家共同参与讨论的局面，群体智慧的优势很快显现出来，在很短时间内就能够给出问题的合理解决方案，并且知识掌握较好的学生能够纠正其他同学的错误。发现错误这种机制明显调动了学生的学习主动性，有助于培养其发散性思维，也有利于发现问题。在其后大家一起讨论，调动全班同学掌握的知识来分析这个问题，一个人提出自己的看法，其他同学进行修正，吸引全体同学共同参与课堂知识的学习，在讨论过程中求解思路逐渐清晰，这正是探索问题解决方法的过程，非常有利于计算思维的形成。

三、课外自主学习中基于问题引导计算思维形成

通过理论作业督促课外学习。为了复习和巩固课堂讲解的理论知识，在每一个独立的课程教学内容讲解完成后设置合适的作业练习题，根据知识点中的重点内容设置不同的题目类型。学生完成理论作业可以提高其对知识的掌握程度和推理分析能力，从抽象层面进行计算思维训练。

通过实际应用作业加强学生自主学习。学习一个完整的知识块（如一个章节）之前，布置几个应用该章节基础知识的实际问题，由4-6个学生形成一个学习小组，选取其中一题或者自主选题，学生边学习边尝试解决这些问题。在学习过程中能够了解自己需要学习什么内容，怎样去获取相关知识，同组的同学能够分工合作，共同完成一个选题的任务。在教师讲授完完整的知识块之后，留出一节课时间，由每组学生讲解其选题、分析问题、形成解决方案的整个过程，并突出自己的亮点和创新。其他组同学可以对这个问题及解决方案提出质疑，通过讨论确定是否他们采用的方案是合理的。每组的报告将会影响其平时成绩。这种方式能够使得学生利用课外时间主动学习课程的知识点，参与小组讨论，解决问题的过程使得学生自身获得了成就感，增强了学生的学习主动性。在对话的过程中，每个同学获得相关知识信息，改变其内在的知识结构。整个过程深化了学生对知识点和对该知识点应用场景的理解，能够将知识融入到思维意识中。课外搜集信息形成问题的解答，课堂上同学们之间的讨论有助于知识的吸收和计算思维的形成。

四、实验操作训练思维形成

计算机课程具有很强的实践操作性，课程学习除了课堂讲授的内容和课外自主学习，相应的实验训练也是非常重要的。每门课程的实验内容采用章节实验作业加综合大作业的方式，从发现问题、分析推理到实际动手实验验证，提高学生的实践操作能力，在实践中加深知识的理解与应用。

对于每一种相对独立的知识结构，结合学生自身所学专业设置不同的实验课题，或由学生自主选题，使得学生能够自己发现问题、提出问题、分析问题，完成课程中应该掌握的知识点的相关实验，深入理解其所应用的具体场景，培养学生自主学习的意识和独立实践的能力。

问题导向学习偏重小组学习，课程进行到后半段时，拟定多个综合内容的大作业，每个学习小组可以任选一题或多题，或者由学生根据其自身所学专业的具体情况自己发现问题，自拟题目。学习小组的学生共同合作，将一个大问题应用分治的思想分解为多个小问题，即将一个问题分成多个模块，每个同学完成其中一个模块，然后将多个模块组合形成具备多种功能的综合系统。每个同学总结在大作业完成过程中获得的经验和知识，分析研发过程中出现的问题以及如何形成解决方案，这种模式使学生通过团队合作提高分析问题、解决问题的能力，同时通过反思问题的解决过程训练思维方式，在综合大作业的解决过程中学生逐渐将计算思维内化。

总之，在计算机各门课程中贯穿以问题为中心的教学模式，能够培养学生分析问题解决问题的能力，非常有助于学生计算思维的形成。通过在课堂以问题为中心的知识讲授，采用发现问题和发现错误的方法促进学生将掌握的知识应用到实际问题；以小组为学习单位的课外自主学习和实验训练提高了学生学习的积极性、主动性，增强他们分析问题解决问题的能力。

[1]H.S.BARROWS.Ataxonomy of problem-based learning methods[J].Medical Education,1986（6）.

[2]九校联盟（C9）计算机基础教学发展战略联合声明[J].中国大学教学，2010，（9）.

[3]Jeannette M Wing.Computational Thinking[J].Communicationsof the ACM,2006，49，（3）.

[4]李廉.计算思维：概念与挑战[J].中国大学教学，2012，（1）.

[5]董荣胜.计算思维与计算机导论[J].计算机科学，2009，（4）.

[6]陈国良，董荣胜.计算思维与大学计算机基础教育[J].中国大学教学，2011，（1）.

[7]朱鸣华，赵铭伟，赵晶等.计算机基础教学中计算思维能力培养的探讨[J].中国大学教学，2012，（3）.

[8]刘昕，石乐义，亓雪冬.以计算思维为导向的数据结构课程教学改革[J].计算机教育，2013，（16）.

[9]杨芳.多问题中心建构式案例教学探讨[J].当代教育教学，2013，（1）.

（责任编辑：何言）

刘昕/中国石油大学讲师，博士，研究方向为网络安全

山东省教学改革项目（编号：2012148）和中央高校基本科研业务费专项资金资助（编号：13CX02027A）。