基于计算思维的问题解决模型的构建与应用

（镇江市实验高级中学，江苏 镇江 212003）

一、计算思维

2006年3月美国卡内基梅隆大学的计算机科学系主任周以真（Jeannette M.Wing）教授，在美国计算机权威学术期刊《Communications of the ACM》将计算思维定义为：计算思维是指运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动[1]。2011年，国际教育技术协会（ISTE）和计算机科学教师协会（CSTA）共同给出了一个在实践层面更易接受的计算思维操作性定义。他们将计算思维理解为一个包含了制定问题、分析数据、抽象、设计算法、选择最优方案、推广等步骤的解决问题的过程[2]。高中信息技术新课标对计算思维的界定是：计算思维是运用合理的算法形成解决问题的方案，总结利用计算机解决问题的过程与方法，并可迁移到与之相关的其他问题解决中的一种学科思维[3]。

对计算思维的界定，学者们更倾向于计算思维是问题求解过程中产生的思维活动。笔者也赞同此观点，计算思维即个体运用计算机科学领域的思想方法，在形成问题解决方案的过程中产生的一系列思维活动。具备计算思维的表现是在项目或任务活动中能利用计算机对问题界定、抽象、建模、有效组织数据；对信息资源判断、分析，以合适的算法推出问题解决方案；对计算机解决问题的过程与方法进行反思，最终形成迁移能力，解决其他问题。

二、计算思维与问题解决

信息技术学科的发展从起步阶段的工具论、到文化论、再到新课改的素养论，其课程的教学宗旨也变为唤醒学生已有知识经验，针对问题、观点等进行碰撞互动，激发学生的创造思维和批判思维，提高学生的判断力，拉近学生与现实社会的关系，形成解决实际问题的能力。可以说信息技术学科是以“问题解决”为学习目标，具备了计算思维的明显特征。从认知的观点看，计算思维与问题解决二者紧密相关，计算思维的形成与发展需要不断地发现问题和解决问题，即呈现出“提出问题-解决方案—新问题-新解决方案”，不断循环往复的过程。

目前，教师对于计算思维的理论观点已趋近一致，而如何围绕计算思维开展教学实践，却是广大教师所困惑的。鉴于计算思维是产生于问题解决过程中的思维活动，在整个思维活动中，问题解决方案的核心便是发现问题、提出问题。

三、问题解决模型的构建

计算思维的培养目标，在某种程度上可理解为使学生具备从计算的角度和方法实现问题解决的整个过程的能力。而培养学生的问题解决能力和围绕问题解决开展实践则必须要对计算思维的加工过程和组成有足够的了解。

（一）计算思维的加工过程

计算思维的加工过程可分为对问题的辨识与分解、解决方案的设计与优化、解决方案的实现、对问题的迁移等几个步骤。

1.对问题的辨识与分解

每个生活情境中的问题都可以直接或间接的变成我们的教学项目。若教学设计中的导入环节能源于学生所熟知的生活场景或生活现象，则有利于学生结合已有的认知经验对问题进行辨识，而思维加工的重点就变成了从具体的情境中抽象问题并使之分解细化。在辨识与分解的过程中，学生对问题的理解得以逐层呈现，帮助教师了解其分解问题的思维过程。

2.解决方案的设计与优化

在学生从设计简单问题解决的计算逻辑到形成系统解决方案的过程中，虽然学生的主体地位很重要，但教师引导与伙伴互助的支架作用不可缺失。学生对解决问题的方案进行反思、更新、优化，到形成最佳解决方案的过程即学生抽象和优化的思维过程，此过程为解决方案的实施提供指导。方案的设计体现的是学生解决问题的思路，是学生思维发展的重要评价指标。

3.解决方案的实现

解决方案的实现一方面是对学生思维发展结果的呈现，另一方面是对方案可行性和效果的检验。学生通过从下层简单子问题的解决过渡到上层问题的解决，形成层进式的问题逻辑，从简单情境过渡到繁杂情境，使其能力有螺旋式的上升，进而实现解决方案。

4.对问题的迁移

作为计算思维培养的重要组成部分，对问题的迁移就是让学生通过学习获得的思维过程和解决方案转化成自身迁移应用的能力。在问题得以解决后，学生要对方案的调整原因进行反思，沉淀其对解决方案的抽象过程，探讨此问题解决模式对其他问题情境的适用性。

（二）计算思维的组成

1.分解思维

分解思维是从问题的分解到认知的累加，即学生要在理解算法的基础上参照实例对算法进行分解，弄清各部分的意义，用回溯算法等形式将项目活动逐步分解，再结合现实对认知内容进行累加，最终厘清结构主线。

2.算法思维

算法思维是从项目活动导向到实际的问题导向，即算法思维关注的是生活中的实际问题，问题求解是教学过程的推动力和导向。

3.发散思维

发散思维即在解决问题的策略上，强调开放性、多样性、发散性，鼓励学生在符合实际的情况下，运用多种工具、通过多种途径来解决生活中的实际问题。

（三）问题解决模型的提出

基于以上对计算思维加工过程和组成的分析，笔者构建了问题解决模型（如图1所示），该模型以问题为中心，教师在深度挖掘教材和生活案例的前提下，为学生创设问题情境，提供支架并调动学生通过自主探索、合作互助等形式分解问题，以计算思维方法建构知识点，确定求解问题的合适方法，最终更好地解决问题。

图1 问题解决模型示意图

对于该模型的实施应用，笔者认为要注意以下几个方面。

1.创设适当的问题情境

问题情境的创设能有效地培养学生的问题意识。而问题意识又可培养学生的创新思维和求异思维。因此，创设一个合适的问题情境是问题解决模式建立的前提。在情境的创设过程中，教师要从教学需求出发，回归学生的日常生活，根据学生的心理特征、兴趣爱好和已有知识经验，设定一个综合性较强、能引发思考的问题情境。情境的范围可涉及生活、学习、社会、人文等。要保证学习任务的真实性，只有现实性的问题，才能让学生感受到学习的实际意义。

2.提出有效的问题

一方面，问题的提出必须依据特定的教学目标，而教学目标又是问题的价值体现。另一方面，知识本身是建构的过程，教师必须要把握计算思维的内在结构，对课程或教材各个单元涉及的计算思维形态及其表现特征有充分了解，在此基础上发挥支架功能，真正走进学生的学习活动与思维过程。因此，有效的问题要体现以下特点：第一，试题的指向和陈述清晰明确；第二，问题设计能引发认知冲突，促进思考；第三，问题的提出连续而富有逻辑；第四，问题设计涉及的领域要广泛，能激活学生已有的知识经验；第五，问题要有开放性和创造性。

3.探寻问题的解决方案

面对真实的问题，教师要引导学生在问题解决的过程中把复杂的问题简单化，要思考如何通过信息技术手段来解决问题，应用什么样的知识或经验才有效，通过采集必需的信息，假想解决方案中可能发生的情况，科学地组织和分析数据，通过反思问题解决过程中出现的问题再调整相关方案。

4.提供解决问题的支架

问题解决模型的核心是学生的自主学习能力。知识建构的过程即从学生已有知识经验到假设生成的过程。问题解决是复杂的思维活动过程，任何思维形式基本都由一系列可操作的方法构成。从课题的设定到结果，教师要结合计算思维的特征，经常使用思维的语言，如思考、相信、猜测、假设、证据、推理、计算、建模、猜想、设想、怀疑等，为学生思维活动提供支架并引导学生主动思考，将探究的主动权归于学生，与学生间开展真实对话。在对话过程中运用各种知识技能，符合逻辑地展开问题解决的过程，确定结论前保证学生有充分思考的时间，培养学生的反思性思维，进而促成深度学习的思维文化。

5.对问题解决的评价

对问题解决的评价包括过程性评价和结果性评价。过程性评价是对问题解决方案、具体实施方法、施策过程的评价。结果性评价是对问题解决结果的评价，体现在对作品或相关程序执行效率等的评价。一般来讲，真实性的问题不局限于单一解法或定式解法，通过评价和对比往往会发掘更优化的问题解决方案。而对于问题解决结果的评价，则可根据预设的量规以作品形式来进行自评、互评。

6.贯穿始终的思维方法

要在问题解决的活动中，体现计算思维的过程，将不同层次的计算思维表征逐步呈现。分解复杂问题，整理思维；利用算法、纠错元素来训练计算思维；通过拓展与延伸，培养学生的发散思维；学生在作品赏析、成果分享的基础上进行经验总结，进而沉淀思维。

四、问题解决模型的应用

笔者以教科版《信息技术基础（必修）》中《图像信息的采集与加工》为例来阐述问题解决模型的应用如表1所示。

表1 《图像信息的采集与加工》案例

此案例从问题解决的角度重点介绍了其中的一个问题解决方案，利用Photoshop软件对采集的图像进行加工，引导学生实践探究，使学生掌握相关的图像采集加工技术，同时，培养学生的问题解决意识，使其形成问题解决能力。

五、结论

计算思维作为信息技术学科的价值核心，其培养目的是让学生在遇到实际问题时，能够本能地应用课堂上形成的思维意识和能力来解决问题。而围绕问题解决开展关于计算思维的研究与实践不乏是一条可行之路，希望此模型的构建与应用能对广大研究者有所借鉴，进而开展更深入的研究。