计算思维培养导向的小学机器人教学实践

摘要：本文结合“4C教学法”，通过“联系情境，提出问题”“自主建构，约简模型”“反思迭代，设计算法”“展示交流，评价反馈”“延续拓展，迁移应用”五大教学环节引导学生在机器人校本课程的学习中进行分解、抽象、模式识别、设计算法、调试优化、泛化迁移，进而培养学生的计算思维。

关键词：计算思维；机器人教育；校本课程

中图分类号：G434 文献标识码：A 论文编号：1674-2117（2024）19-0074-03

《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》（以下简称“新课标”）提出具备计算思维的学生，能对问题进行抽象、分解、建模，并通过设计算法形成解决方案，能尝试模拟、仿真、验证解决问题的过程，反思、优化解决问题的方案，并将其迁移到其他问题的解决中。

笔者通过不断的实践，认为“4C教学法”能够让“计算思维”核心素养落地生根。4C教学法是乐高技术教育过程中创新型人才培养的计划内容，其包括联系（Connect）、建构（Construct）、反思（Contemplate）和延续（Continue）四个部分。“联系”阶段强调“做中学”，将新观念与旧知相联系，激发学生学习热情，提升学习成果。“建构”阶段则是学生在现实世界中建构知识，设计编程指令，完成学习。“反思”阶段要求学生加深理解，讨论交流，反复调整想法。“延续”阶段建立在反思之上，学生动态学习，渴求新知，不断引发对知识的应用思考，形成螺旋式上升的良性循环。根据“4C教学法”，笔者提出，在教学中，“联系情境，提出问题”“自主建构，约简模型”“反思迭代，设计算法”“交流展示，评价反馈”“延续拓展，迁移应用”五大教学环节，能够让学生在解决实际问题的过程中培养计算思维核心素养。

本文以“智能运输小车”项目为例阐述如何基于“4C教学法”在机器人教学中培养学生计算思维。本项目中的机器人指的是以配套的ukit EDU作为机器人软件。

联系情境，提出问题

在教学中，要想培养学生的计算思维，最好的方法就是让学生经历真实问题情境下的探究学习，即以解决现实世界的问题为主线来展开教学。问题的设计需要具备系统性和一定的复杂性，学生在解决复杂问题的过程中主动探究攻克难题。值得注意的是，真实情境不仅需建立新知与现实问题的联系，还需要帮助学生找到问题根源，与旧知识建立联系，为后续任务做准备。

例如，在“智能运输小车”项目中，教师以“果园采摘水果”为情境，以“解决运输问题”为主线，将其贯穿整个学习过程，教师先请学生交流到果园采摘蔬果的经历，唤起学生“采摘”经验。接着提出问题：“如何实现将摘好的水果快速运回基地，节省劳动力？”联系“采摘”经验，学生发现如果采摘数量庞大，那么运输就成为一个难题，不仅耗时耗力，而且如果不及时运输将会影响水果的新鲜度。基于这样的思考，学生提出“智能运输小车”这个创意点子帮助农民伯伯运输水果，解决农民伯伯的运输困境。教师顺势引导学生思考：什么样的小车才能具备运输功能？学生纷纷回答“卡车”“农用车”“拖拉机”等各种工具车。教师引导：有没有更智能的运输小车？学生立刻联系生活中的经验，提出了自动导航、按规定路线行走、无人操控的运输小车。于是教师展示了各种智能运输小车及视频，开阔了学生视野，调动了学生的积极性。

自主建构，约简模型

在小学机器人教学中，教师不能直接提供现成的知识，而是营造一种有利于学生自主建构知识的环境。自主建构包括自主探究和合作学习，即通过引导学生主动建构知识和在小组合作交流中产生思维的碰撞，进一步培养计算思维。

例如，在“智能运输小车”项目中，首先，进行模型约简，简化复杂问题。教师提出问题：“小车为什么能运动？”学生联系科学知识回答是“有力的作用”“有电机提供力量”从而引出了“舵机”的概念。接着，教师提出问题：“智能运输小车由哪几部分组成？”（生：动力装置、货箱）“那么动力装置需要包括哪些元器件？”（生：舵机、轮子、控制器、信号线）这一个个问题层层递进帮助学生剖析“智能运输小车”的构造，将一个复杂的机器人构造分解成一个个元器件的简单拼搭问题。其次，教师提供学习支架，促进自主建构。教师巧妙提供“拼搭指南”学习单及相关视频等学习支架帮助学生自主学习拼搭技巧并提醒学生拼搭的先后顺序。这样大大降低了学生拼搭难度，提高了运输小车拼搭的成功率。为了提高小组合作的积极性，教师提供“运输小车”设计方案，并引导学生合作设计运输小车的方案。该设计方案包括“设想”“器材零件”“动力装置设计图”“货箱设计图”“设计意图”等要素。教师将“动力装置”和“货箱”分解开来，正是为了约简模型。最后，结合科学原理，促进学科融合。

反思迭代，设计算法

1.分解问题

“分解”是处理复杂问题的有效策略，在“智能运输小车”项目中，除了要将运输小车的搭建过程进行分解，还需将复杂的运输指令分解为多个子任务，如“前进”“左转”“右转”“后退”“避障”等。这样不仅降低了解决问题的难度，还让学生学会了如何系统地规划和执行任务。另外，在解决复杂问题时，学生通常会在算法逻辑构建上存在困难。针对这一问题，教师可引入“思维导图辅助法”，引导学生使用思维导图工具梳理问题、分解任务，对比传统的流程图更易让学生接受，更有效地提升学生分解问题的能力。

2.抽象特征

这一阶段的目标是发展学生合作学习、抽象问题本质的能力。例如，在“智能运输小车”项目中，需将“小车如何避开障碍物”这一实际问题，抽象为“检测障碍物－判断距离－执行转向或停止”的算法逻辑。教师通过设置“舵机”“转速”等关键字，引导学生快速把关键字抽象成为计算机能够识别的“前进”“后退”等编程指令。

3.模式识别

鼓励学生通过动手实践、问题解决和团队协作，将抽象的概念转化为具体的机器人编程和搭建技能，帮助学生从大量数据中提取出有用的信息，并据此做出决策。在“智能运输小车”项目中，教师要引导各小组根据聚焦的“运输小车”问题，联想做过的项目模型，如能识别出类似模型，则可在原有的模型上进行修改创新，如果没有任何搭建经验，就需要学生再次识别出算法的共通之处，触类旁通。同时，教师要启发学生：“之前学过的哪个模型也利用舵机实现运动？”学生能够识别出之前做过的“智能风扇”也使用到了舵机，运动方式不一样，但实现方式大同小异。

4.设计算法

设计算法是计算思维的核心，它要求学生在设计机器人的运动时，能够清晰地定义运动步骤，选择合适的算法，并预测算法的执行结果。在“智能运输小车”项目中，学生要在搭建好的运输小车的模型上进行算法设计，让小车按规定路线行走。在对舵机的编程过程中，学生会发现舵机有顺时针、逆时针两条转动方向的指令，两个舵机分别组合不同的指令，就能让运输小车实现前进、后退、转向的运动。同时，教师要启发学生思考最优行走路径，提高学生算法设计能力。

5.调试优化

在机器人项目的实施过程中，学生需要不断评估机器人的性能，并根据评估结果对设计进行调试优化、反复迭代，将其划分为调试运行、分析优化两个实践环节。一是调试运行。通过代码测试机器人的运行情况，调试并修复作品中的错误，这是测试调试过程中不可或缺的环节。二是分析优化。这是评估过程中的重要环节，它要求学生从多个角度对作品进行全面的审视优化。这不仅包括对作品的运行效果和功能性的评估，还包括对其可靠性和易用性的考量。例如，在“智能运输小车”项目中，当学生完成“前进、左转、右转、后退”问题的解决后，教师应引导学生不断探索新的解决问题的方案，优化解决问题的方案，找到最优解。

展示交流，评价反馈

在机器人作品完成后，不可忽视的环节就是作品的展示交流。该环节不仅能对小组作品进行梳理，更能锻炼学生的语言表达能力，提高学生的成就感和获得感。

首先，为了提高学生的展示交流能力，教师可以提供以下交流方向：机器人名称、长宽高、舵机编号顺序、外观或功能特点、如何加固、设计的算法、实现的功能、如何改进等。学生可以利用小组作品评分表对交流小组的“合作学习参与度”“解决问题方式”“作品外观”“算法可行性”“展示交流效果”等进行评价，除了小组展评，还可以结合小组自评、教师评等方式进行评价。

其次，教师可以设计一套综合性的计算思维素养测试卷，该测试卷涵盖算法设计、逻辑推理、问题解决等多个评估维度，通过对比学生课程实施前后的测试结果，可以全面评价学生在整个学习过程中的思维进步幅度。

延续拓展，迁移应用

“延续拓展”即教学不能仅停留于某一作品的制作或某一任务的实现，而应该创造机会拓宽学生思路。“迁移应用”则是将现有的知识及素养迁移到其他现实问题解决过程中，通过不断地迁移应用，学生可以更加深刻地理解知识的内涵和外延，同时也可以提高解决实际问题的能力和效率。

以“智能运输小车”为例，教师提出“智能运输小车”在运输过程中还需考虑什么因素、如何应用于其他场景中等问题，鼓励学生小组合作交流，并上台汇报。同时，教师启发学生发现在不同场景中应用还需不断优化其算法和机械结构，使其更好地适应多样化的任务需求。

综上所述，通过“联系情境，提出问题”“自主建构，约简模型”“反思迭代，设计算法”“展示交流，评价反馈”“延续拓展，迁移应用”这五大教学环节设计，不仅提高了机器人学习效果，而且培养了学生计算思维，促进了逻辑思维、创新思维的培养，提高了问题解决和迁移能力。

参考文献：

任友群，黄荣怀，熊璋.从信息技术到信息科技——关于《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》的对话[J].课程·教材·教法，2022，42（12）：21-31.

本文系福建省教育科学“十四五”规划2022年度课题“基于计算思维培养的小学机器人教育校本课程建设研究”（课题批准号：FJJKZX22-697）的研究成果。