立足信息技术课堂,培养学生计算思维——可视化创意编程案例分析

计算思维起源于计算科学,是当前信息技术教育中的研究热点。要将抽象的计算思维能力培养设计成学生易于接受的形式,载体的选择非常重要。而利用可视化图块式编程工具,学生只需要拖动图形就可以轻松创作出蕴涵故事情节的游戏和故事等编程制品。因此,针对计算思维融入可视化编程教学的途径,笔者做了以下思考。     

民办高校非计算机专业计算思维能力的培养——以《上海杉达学院》为例

在现代科学技迅猛术发展的今天,计算思维成了很多人都必须掌握的一种思维能力.如何在民办高校非计算机专业中更好地培养学生的计算思维呢?以上海杉达学院为例,构建一门《计算思维与程序设计基础》课程,以培养计算思维为主线,以问题解决为切入点,引入流程图的绘制,并通过可视化编程环境去实现,最后使用Python语言编写成程序.     

可见,让计算思维真正落地——计算思维可视化在程序设计教学中的实践

本文以程序设计教学为研究阵地,针对程序设计教学中从数学思维到计算思维、现实问题与计算机结构化问题之间的"断桥"现象,从问题界定、对象抽象、规律抽象、模式识别和优化处理等方面,将计算思维过程可视化,将头脑中模糊的、随性的思维碎片,变成可见的、清晰的、系统的思维流程,让学生通过可视化分析,亲历计算思维的整个过程,从而透析计...     

我国计算思维能力培养的研究热点与趋势——基于CiteSpace的可视化分析

随着计算机科学的不断发展,计算思维成为计算机学科和教育部门关注的热点。利用文献计量法对中国知网核心期刊数据库和硕博论文数据库收录的相关文献进行可视化分析,揭示国内计算思维的研究现状、计算思维的关键文献及前沿文献。研究结果表明:国内对于计算思维能力培养的研究主要集中在计算机基础课程改革及教学模式探讨,缺乏实证挖掘和评价研究,计算思维能力培养研究深度有待提高,且教师信息技术专业素养不足以培养学生的计算思维。预测了未来计算思维能力培养研究的发展趋势,为计算思维的普及指引方向。     

基于计算思维培养的中职《App Inventor》课程评价策略探究

在国内,App Inventor作为快速开发手机应用的编程工具,逐渐走入课堂,学生学习该课程既可以提高APP编程开发技能,也发展了计算思维能力。但是目前对基于计算思维培养的《App Inventor》课程没有统一的考核评价标准,而且我国对计算思维还没有完整的评价体系。笔者以促进学生全面发展为主,探讨了基于计算思维培养的课程评价策略,重点关注学生参与过程、创作能力和计算思维提升等方面,达到以评促学的目的。     

基于人工智能的可视化编程教学模式构建与应用研究——以社团项目“红灯停绿灯行”为例

可视化编程软件一般具有图形化、模块化、易操作等特点,能有效提升小学生的编程兴趣,同时还可以通过可视化编程实现无人驾驶、人脸识别、语音识别等AI技术的应用,有效培养学生的计算思维、创新精神以及综合能力。然而,传统的可视化编程教学,教法欠灵活,过分偏重教师讲解分析;教学过程缺乏探究性,更多的是让学生依样画瓢。这种循规蹈矩的教学模式不利于学生思维和能力的培养,往往会导致教学效果大打折扣。近年来,笔者通过开展与“AI+编程”社团项目相关的课题研究,构建了基于AI的可视化编程教学模式,并积极实践探索,全面提高了教学效率。     

逆向思维,培养计算思维的另一个视角

本文从小学编程教育如何培养计算思维这一问题出发,探讨了逆向思维的重要性,让学生意识到思维瓶颈的存在,并提出小学编程逆向思维能力培养的具体策略.作者认为必须加强编程逆向思维能力的培养,摆脱思维定势的束缚,以此来帮助学生综合提升编程核心素养.     

再谈计算机思维

总结目前计算思维的研究现状,对计算机科学思维、计算思维和计算机思维等概念的一致性进行分析比较,从不同方面综合分析和阐述计算思维的特征,并对计算思维研究的基本问题进行初步探讨。强调计算科学方法论研究对计算思维研究的重要性,同时指出计算科学思想史研究将对计算思维和计算科学方法论的研究产生积极作用。     

基于游戏驱动的Java程序设计课程教学改革研究

游戏作为一种功能强大的教学工具,在军事训练以及企业培训方面都已经取得了显著成效。针对Java编程课程教学中遇到的一些实际问题,探讨了游戏驱动的教学模式,对于不同专业,不同基础的学生使用不同的游戏工具激发其自主学习的兴趣,最终实现了学生计算思维能力的培养和编程技巧的掌握。     

计算思维和翻转课堂在Java 教学中的研究和应用

《Java 程序设计》作为高校计算机专业程序设计课程中的一门核心专业课,具有概念多、知识点抽象、难理解的 特点,许多学生学完此门课程后,不具备真正的编程思想。因此,本文以六盘水师范学院计算机科学与技术系的学生为研究对 象,分别采用普通的课堂教学模式和基于计算思维和翻转课堂的教学模式进行比较。研究表明:在《Java 程序设计》教学中融入 计算思维和翻转课堂,可以帮助学生理解抽象的知识点,充分调动学生学习的积极性,提高学生的动手实践能力,并逐步培养 学生利用算法求解问题的思路和编程思想,为今后从事编程工作打下夯实的基础。     

论计算思维——计算思维的科学定位、基本原理及创新路径

指出计算思维、实验思维与理论思维是人类三大科学思维方式,并初步梳理出可计算性原理、形理算一体原理与计算机设计原理等三大计算机基本原理.还指出,交叉创新是计算思维创新发展的根本途径.     

计算思维的研究及其进展

计算思维是当前国际计算机界广为关注的一个重要概念,也是当前计算机教育需要重点研究的重要课题。国内外计算机界、社会学界以及哲学界的广大学者对这一课题进行了广泛的研究与探讨,取得了一些积极的成果,但仍有分歧。首先以时间为线索,根据计算思维的形成特点,提出了萌芽时期、莫基时期和混沌时期的阶段划分方法,对计算思维的形成和发展过程进行了全面的分析,给出了计算思维演化进程的一个全景视图;然后重点综述了计算思维的关键内容,包括计算思维的概念、计算思维的原理以及计算思维在教学中的应用等,并进行了总结。最后,结合已有的研究成果,展望了计算思维未来的研究方向及其面对的挑战。     

论计算思维工程化的层次结构

探讨Wing的计算思维并分析它的局限性,根据计算杌科学与技术中的理论、技术、工程、工具、服务和应用将Wing的计算思维推广到计算机思维,然后讨论计算思维(或计算机思维)的工程化并提出计算思维工程化的层次结构.这一研究将有益于对计算思维、computing思维和computing作为一个学科的理解和研究.     

培养计算思维能力与实践教学改革的探索与研究

就《大学计算机》课程的实践教学改革,结合计算思维,探讨培养学生实践能力、科研能力,从而提高学生综合素质。实践教学是培养学生创造思维和创新能力的重要途径,实践教学可以增强学生对事物的感性认识,培养学生对客观世界进行观察和发现问题的兴趣,提高学生分析和解决问题的能力。实践教学不仅是理论教学的验证和补充,更重要的是它可以激发学生的创新意识,在人才培养中有着极其重要的地位。     

知识图谱在计算思维聚类和多尺度分析中的应用及热点预测

采用计算思维来分析热点知识图谱的过程,分别开展了定性与定量分析,对计算思维的研究热点及其未来发展趋势开展了深入研究。研究选择SATI3.2软件从样本文献中提取得到关键词,通过整理总共获得了26个高频关键词。按照频次达到8以上并由高往低排序得到计算思维、计算机教学、教学方法、计算机教学基础、教学改革、信息技术课程、学生能力、程序设计。计算思维的知识图谱通过Euclid距离模型生成,将知识图谱的计算思维分成了四个不同领域。利用聚类分析和多尺度分析,分析计算思维研究热点,将计算思维理解成计算机的学科思维,通过结合分析实践与理论过程,各个关键词与很多不同领域都存在明显联系。     

Advancing students’ computational thinking skills through educational robotics: A study on age and gender relevant differences

This work investigates the development of students’ computational thinking (CT) skills in the context of educational robotics (ER) learning activity. The study employs an appropriate CT model for operationalising and exploring students’ CT skills development in two different age groups (15 and 18 years old) and across gender. 164 students of different education levels (Junior high: 89; High vocational: 75) engaged in ER learning activities (2 hours per week, 11 weeks totally) and their CT skills were evaluated at different phases during the activity, using different modality (written and oral) assessment tools. The results suggest that: (a) students reach eventually the same level of CT skills development independent of their age and gender, (b) CT skills in most cases need time to fully develop (students’ scores improve significantly towards the end of the activity), (c) age and gender relevant differences appear when analysing students’ score in the various specific dimensions of the CT skills model, (d) the modality of the skill assessment instrument may have an impact on students’ performance, (e) girls appear in many situations to need more training time to reach the same skill level compared to boys.     

Supporting all learners in school-wide computational thinking: A cross-case qualitative analysis

The purpose of this study was to investigate how elementary school teachers with limited computer science experience in a high-need school integrated computational thinking into their instruction. The researchers conducted a cross-case analysis across different instructional contexts (e.g., general education classrooms, library, art) that included multiple observations and interviews over four months. Major themes included: (a) a wide range of implementation models emerged depending on teaching contexts, (b) ongoing professional development and embedded coaching resulted in increasing participation in computing education, (c) teachers and administrators viewed barriers to implementing computing from a problem solving framework, and (d) struggling learners, including students with disabilities and those living in poverty, benefitted from computing education that included scaffolding, modeling, and peer collaboration.     

计算机专业的拓展新方向

当前,计算机的应用范围越来越广、应用程度越来越深,而计算机专业的发展和就业却面临极大挑战。该文从计算思维出发,结合教学中的认识,提出了计算机教育发展的一个新方向,分析了这个方向涵盖的内容,提出了开放这一新教育方向的方法。为深化计算机教育、提高计算机专业学生的素质、拓展计算机专业范围、开拓计算机专业的就业领域奠定了基础。     

基于计算思维能力培养的C程序设计实验教学思考

随着社会经济发展速度的加快,信息技术水平的提高,计算机专业也越来越受到人们的关注。在计算机专业这门学科中,C程序的设计作为重要课程之一,对于学生操作技能、创新能力以及其综合素质等方面有着举足轻重的作用。本文就基于计算思维能力培养的C程序设计实验教学进行研究和分析。     

认知演化算法

受人类创造性思维过程的启发,借鉴认知心理学和创新计算的研究成果,提出了一种模拟人类基于创造性思维的问题求解过程和行为的智能算法--认知演化算法.该算法以知识为核心,将问题求解看成一个基于知识的创造性思维过程,对发散思维、收敛思维、记忆、执行、学习和价值体系6个关键模块进行了建模,充分发挥了知识演化和基于知识的创造性思维技巧在问题求解中的作用.通过数值实验分析了CEA各参数对算法性能的影响,并以一个扩展的路径优化问题将CEA与经典的智能算法进行了比较.实验结果表明,针对知识密集型优化问题,该算法能够以较少的目标评价次数得到问题的较优解.