加载中…关于计算思维，北师大张进宝教授的学习材料记录
(2023-11-27 16:40:52)| 分类： 研究-学习 |
周末参加了几次北师大张进宝教授在线组织的元卓论坛，了解到了张教授组织的BEBRAS计算思维在线认证活动。利用几天的时间学习了视频【Bebras中国社区教师研修课程
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主题一：从全球胜任力到计算思维
全球胜任力/全球素养培养，是面向未来教育的根本目标。
张教授形象地描述成剥洋葱，即最外层到最内层依次是：全球胜任力、核心素养、信息素养/数字素养、计算思维。
信息素养/数字素养在核心素养中有重要地位。
全球核心素养框架中关注的核心素养包括两个维度：
一、领域素养
1、基础领域素养（语言、数学、科技、人文与社会、艺术、运动与健康）
2、新兴领域素养（信息、环境、财商）
二、通用素养
1、高阶认知（批判性思维、创造性与问题解决、学会学习与终身学习）
2、个人成长（自我认知与自我调控、人生规划与幸福生活）
3、社会性发展（沟通与合作、领导力、跨文化与国际视野、公民责任与社会参与）
中国在这方面的实践是在信息科技课程中落实核心素养，将信息意识、计算思维、数字化学习与创新和信息社会责任作为本学科的核心素养。其中计算思维是重要核心和抓手。
课程观的转变：将课程名称从“信息技术”改成“信息科技”，实现从0到1的突破；核心素养作为课程的DNA，指向了学生的全面发展；提倡大概念、主题式、综合性、体验性教学；从育人价值角度，培养学生的“适应力、胜任力和创造力”，从学科价值上，“促进人的一般、共性、整体发展中的特殊/局部价值的作用”。
“信息科技”课程名称的改变，还体现了几个转变：从“学科立场”转为“育人立场”；从“知识本位”转为“素养本位”（“学生发展本位”）；从“操作、编程、知识点”转为“学科大概念（学科本质概念）”；从“培育熟练、技巧、记忆”转为“关注认识、理解、态度；训练分析、解决问题能力；能够举一反三、迁移应用”。
二、关于“计算思维”：
周以真教授认为，计算思维代表着一种普遍的认识和一类普适的技能，数字时代的每一个人，不仅仅是计算机科学家，都应热心于它的学习和应用。
计算思维可将问题清晰、抽象描述出来，并将问题的解决方案（求解问题、设计系统和理解人类的行为）表示位信息处理的流程。
国际趋势：3R+CT
:读写算+计算思维（将计算思维提升到与“读写算”重要性并列的高度）。
思维是一种在大脑内发生的、抽象而复杂的活动，它更关注事物的本质属性和规律性的联系，而忽略细枝末节。（不是大脑内的所有思考都能称为思维）。思维必须以知识为载体，在实践应用时才能发生。
计算思维：像计算机科学家一样思考（是一种思维模式）。
专家思维方式：调用背景知识：降低认知负担；积极调用程序性知识：化大为小、逐个解决、剪枝、化繁为简；大概念与知识的内在连接：触类旁通和洞见的涌现。
计算机科学家最核心的思维模式：解决问题的范式。
举例：如图灵机，简单解决的理论模型，理想上能够解决所有问题。
基于核心素养的课程目标：“2、初步具备解决问题的能力，发展计算思维。”这句话的引申是“计算思维培养于解决问题中，在解决问题中考查学生计算思维能力。”
实践路径：
计算思维必须在解决问题中培养，目前共有两类实践探索：
（1）编程、机器人课中训练计算思维
(2)bebras的脱离技能培养而直面计算思维，创设连接真实生活的情境和问题。
【大概念本质】知识埋藏在情境和问题之中。发掘知识、解决问题、训练思维。
设想的课程：KUD（knowledge understand
do）教学目标组思路，组织大概念教学；
用大概念组织教学目标组；
只保留指向学科核心概念的必要知识；
动手实践、游戏化学习、体验式学习。
bebras方法论：
阅读题目（题目不依赖记忆性知识）、提取知识、链接概念-->
调用思维：抽象、分解、建模、算法-->迁移应用、解决问题-->进一步提升思维
面向数字时代人才培养的计算思维教育
张进宝教授围绕“计算思维教育的三个基本问题”即“什么是”“为何开展”“应如何”三个方面展开。
我们的世界正在被数字化：
人类社会经历了“采集渔猎”“农耕畜牧”“工业社会”三个阶段；从“农业革命”到“工业革命”再到现在的“现代文明社会”
科技发展已经成为驱动现代文明社会与发展的关键性力量。自计算机诞生以来，人类社会进入多次更为深刻转型、社会发展全新形态，发展数字技能、高效率使用计算机、满足当前和今后学习、生活与工作的需要，已成为教育领域的优先事项。
人们的数字足迹：电子邮件、移动电话、网购、公共场所监控、医院医疗记录等，成为生活中的常态。
科学研究方式的变化：基于计算方法的科学
如计算物理学、计算化学、计算生物学、计算建筑学、计算社会学等
周以真教授关于“计算思维”的定义：计算思维是运用计算机科学的基本概念进行问题求解、系统设计以及人类行为理解等一系列思维活动。她的出发点是从计算机科学家的角度提出“计算机科学的思想方法”，但思维“要脱离某一学科独立发展”，所以要跳出计算机科学领域。
计算思维到21世纪中叶将成为每个人的一项基本技能。
Jim Gray：科学研究的四个范式
经验科学：主要是描述自然现象
理论科学：使用模型、归纳法进行科学研究，主要是逻辑推理。
计算科学：模拟复杂现象。
数据探究：统一于理论、实验和模拟
对自然现象（人工现象）三种抽象方式：
物理抽象：将问题单纯化，成为一个验证体系（经验学研究）
数学抽象：将问题逻辑化，成为一个推理系统（理论推理）
计算抽象：将问题符号化，成为一个计算系统
人类科学研究三大思维模式：
理论思维（推理思维），代表学科：数学。特征：以推理和演绎为特征
实验思维（实证思维），代表学科：物理。特征：观察和总结自然规律
计算思维（构造思维），代表学科：计算机科学。特征：设计和构造。
Richard：自然问题和社会问题内含丰富的信息，正确提取这些信息变换，通过恰当的方式表达出来，使之成为能够利用计算机处理的形式，这就是基于计算思维的问题解决的方法论。（脱离人类加工，转变为利用计算机加工信息）
计算思维的内涵：
作为数字技能的主要组成部分；
计算思维是运用计算机科学领域的思想方法，形成解决问题方案的过程中，所包含的一系列思维活动；
用于解决的问题不限于计算机科学领域；
采用计算机可以处理的方式界定问题、抽象问题特征、建立结构模型、合理组织数据；
通过判断、分析与综合各种信息资源、运用算法设计解决问题的方案；
总结利用计算机解决问题的过程与方法，并将其迁移到与其相关的其他问题解决之中。
问题解决的四个主要阶段：
（1）对问题情境的理解与表达（2）设计或选择已有的解决方案（3）监控和执行解决策略（4）反思和评价解决策略
计算思维运用的三个阶段：问题表征（抽象）、解决方案表达（自动化）、解决方案执行和评估（分析）
生活中的计算思维：
抽象：剔除非关键信息，抓住事物本质
分解：将复杂问题拆解为独立的部分逐个解决
迭代：实际生产中产品需要不断迭代更新
算法：流程改选提升效率
并行：同时实施多项任务
在其他学科教育中融入计算思维：
计算思维功能具有普适性，开展计算思维教育不局限在信息科学领域，可以开阔至其他学科。
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