計算思維與巴斯德象限

牟連佳　李丕賢　邵洪艷

摘 要：在高等教育領域，人們已經開始關注在復雜任務中使用信息技術為學生學習提供支持，而且這一熱點仍在延續。人們普遍強調一個觀點：在21世紀，計算思維（CT）是每個人都應具備的基本技能。人們需要了解計算的交互方式，學習如何通過計算語言進行思考。我們認為，通過采用名為巴斯德象限的研究策略，融入CT的信息技術教育可作為理解、掌握計算思維來學習科學的一種可行性方法。利用IT教育研究可為個體化和分散式計算思維建模，這也將在生態有效背景下促成對此類思考過程的進一步理解。

關鍵詞：計算思維（CT） 巴斯德象限 信息技術（IT）教育研究 認知 學習科學

中圖分類號：G40-057；G642 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2015）09（a）-0020-04

信息技術（IT）教育滲透領域越來越廣，因此需要一個研究框架供相關群體遵循。通過信息技術，教師和學生可以將現實世界場景同學校的課程和內容相關聯。IT教育有很多益處，它所包含的激勵性因素、復雜邏輯推理、交互性和開發技能，可提高學習效率。因此，與許多傳統的學習環境相比，IT教育環境有著強大的優勢。

1 計算思維（CT）

在高等教育領域，越來越多的研究工作對人類如何與計算發生交互作用以及如何利用計算語言進行思維發生了興趣。可以將計算思維（CT）定義成這樣：即利用計算機科學的方法、語言和系統來理解多種多樣的問題，包括從設計科學現象的計算模型到創建有效解決各種難題的算法等一系列問題。也可以為這種思維類型創造了一個術語，即“程序式思維”。按照這種思維方式，學習者利用程序設計中使用的表達方式與符號系統來解決問題。文獻[1]將計算思維描述成計算文化素養的“認知支柱”。

參考文獻[2]強調了計算思維是每個人需要掌握的基本技能。許多人認為CT僅僅與科學家和工程技術人員有關，但是從其寓意上看，CT與各行各業中從事多種工作的人員都有關，其中還包括語言學、考古學與法學。計算思維中涉及到問題的解決、分析性思維、系統設計及對人類行為的了解。文獻[2]中談到，CT并不等同于計算機編程，相反，它需要在多個層面上進行抽象思維，因為CT利用抽象思維和分解思維來解決復雜問題或設計大型復雜系統。

可以使用分布式計算思維這個術語，以便將其描述成一個能將計算思維與計算機科學加以區分的社會要素。根據該定義，作為一個過程，計算思維并不僅僅局限于編程者與計算機科學的學生。CT是一個系統化的思維習慣，能指導人們創造性地、有效地解決問題。因此，對如何激發公眾對CT的興趣作一番研究就具有了重要意義。

2 計算思維與巴斯德象限

該文的觀點是，采用了巴斯德象限[3]的研究策略以后，針對信息技術教育的研究工作就能夠從計算思維的角度為學習科學提供很多啟示。這種用于科研的象限模型將標準的一維科學觀（即科學進步遵循從純科學研究發展到應用研究再發展到工程實現這樣一個過程），轉化成一種用四象限圖將科學研究聯系起來的二維動態科學觀（見圖1）。

左上象限包括在純概念理解科研觀的引導下展開的基礎研究，不考慮實際應用[3]，例如尼爾斯·波爾對原子結構模型的研究。右下象限包括純粹在應用目標引導下展開的研究工作，不尋求對某一科學領域中各種現象的全面了解[3]。這方面的知識通常由發明家或工業研究實驗室提供，因此，該象限也稱作“愛迪生象限”。右上象限包括旨在擴展知識的領域，但同時也考慮到應用需求的基礎性研究。之所以將其稱作巴斯德象限，是為了說明科研是如何受到解決實際問題的動機的驅動。這些問題為科研提供啟發并設定具體目標；利用經驗數據來了解基礎科學原理。沒有給左下象限命名是因為實例太少，無命名價值。該象限所定義的是：既不想了解基礎知識，又沒有應用目標的研究工作[3]。

將科研工作置于巴斯德象限框架下分析所具備的動態意義是（見圖2），它說明了科學與技術間的交互作用，包括新科研技術再創造能為新基礎科學提供支持的操作性技術，及在商品化測量方法方面所起到的作用。教育科研與認知心理學應處于巴斯德象限之內，以加深與實際應用有關的那部分科學知識的理解，從而改善學習效果。人類大腦代表了一個深藏在數十億個相互關聯的神經元及神經回路中的極其復雜的機制。實際上，它是一個在無數互聯系統組合的基礎上形成的新生特性。考慮到實用性的需要，研究人員在某一特定情境下，從常規的、具有代表性的心智功能層面上來研究問題，而不是試圖去解釋某些普遍性現象，這樣的做法可能更有益處。

在高等教育背景下，需要利用面向應用的基礎性研究，或者利用在巴斯德象限框架之內從事的科研工作來加深對計算思維的理解（參見表1）。研究者應努力為CT的基礎科學知識作出貢獻，同樣也要開拓在教育背景下改進CT的有用理念。另一方面，在愛迪生象限內的科研工作也可能會干預或為技術的實用性提供啟示。

在學習科學的研究領域中，重要的是應該運用巴斯德象限策略來了解對CT的理論驅動性干預，以及在IT教育背景中CT所起到的心理發展作用。在該領域中的研究工作為數有限，這表明，要想完全理解IT教育研究對CT發展的影響，還需要做更多長期的專項系列研究。該文的目的是介紹幾種在巴斯德象限內從事CT和IT教育研究的研究方法。

3 信息技術教育中的計算思維：一種情境教學方法

對于人機交互與計算思維可以用兩種方法進行研究：個體認知法和互動法。個體認知法的研究主要專注于個人的認知和學習，而互動法的研究著重于整個活動系統以及互動模式的識別。學習科學中一種稱為“情境教學”的研究學科，它將這種情境教學方法定義為：分析的重點不在于個人學習者，而在于各種各樣的活動系統：即包含學生、教師、課程材料、軟件工具和物理環境等因素在內的種種復雜社會組織。從情境教學的角度來看，學習科學研究人員的目標是解釋特定情境下的活動“如何”和“為何”能夠導致個人成就的改變。目的也是為了確定系統中的成員（包括人類和非人類成員）在參與聯合活動的過程中是通過何種互動模式來協調其行為的。

3.1 個體認知方法：計算思維的認知視角和元認知視角

認知科學是對心靈及其過程的跨學科研究，它專注于個體在解決問題、刺激反應或做決定時的各種活動，以及個體在構建、存儲、檢索和修改信息模式時所遵循的過程。為了理解計算思維和個人如何能夠在正式和非正式的情境中發展計算思維，下面對計算思維做了分析。將其分為三個層次（見表2）：（a）計算思維的信息處理分析；（b）計算思維的認知結構；（c）計算思維的元認知結構。

3.1.1 計算思維的信息處理分析

信息處理理論由多個按順序排列的信息處理階段組成，包括輸入、編碼、存儲器存儲和檢索，一直到輸出階段結束。因此，信息處理分析是對某一特定認知任務執行過程中的心理操作順序及其結果進行跟蹤研究。計算思維的信息處理分析涉及下面的心理過程：（a）確定一個復雜的問題，并盡可能多地收集與任務及其內容相關的信息；（b）用一個具有代表性的試題的形式對目標加以說明；（c）將這個問題分解成各個組成部分。為了實現所說明的目標，必須對每一個組成部分（有意或無意地）進行逐一處理。依次采用最匹配的子程序（進行或不進行修改）來實現目標；有時須將結果存儲起來，以便此后遇到類似問題時可對相應的啟發式方法（子程序）進行更改。

3.1.2 計算思維的認知結構

研究表明，認知評價是有其必要性的，因為學習者可以憑借它來確定一項認知任務是否很好地滿足了他的需求，以及在完成任務時自己是否勝任愉快，是否有控制能力；通過這個評價還能夠具體說明與內在動機相關的各種因素。在解決問題之前，個體必須認識到這個問題的條件并安排最好的順序來實現這些步驟（可以作適當的改變，也可不作任何改變）。

在完成任務時的認知表現受到對內容的了解、話語和策略方面的影響。研究表明，學生的協作成績會受到其語言過程（解讀和理解）、監測其認知表現（元認知）的能力及其對內容的了解程度（受領域知識作用）的影響。研究還表明，領域知識在執行任務的表現中和對專門知識的開發中起重要作用。根據文獻[4]的定義，領域特定知識是：一個人相對于某一特定研究領域所擁有的陳述性、程序性或條件性的知識。陳述性知識是指真實的信息；程序性知識是指如何做事情的知識；而條件性知識是指在何時何地訪問特定的事實和程序的知識[4] 。因此，在開展表2“認知條件”中所示的計算思維的有效學習時，領域特定知識的質量和數量是極其重要的。

因為計算思維的主要部分是解決問題，在開發計算機解決問題中必須執行的指令時，人們須查看初始問題狀態和在問題空間內的目標狀態。問題空間是：在考慮到適用于該問題解決方案的任何限制條件以后，仍可以用于解決該問題的全部措施的總和。在這個過程中，會列出算法、形成策略、分級構建一套規則，也許會將啟發教學法作為解決問題的一種捷徑。最后，根據推理和評估理智地決定認知表現的目標是否已經實現。這種對某種啟發性教學法的選擇決策和對其結果的評價往往都取決于哪一種解決方案看起來更可以接受，而不是哪個方案更理想 。

3.1.3 計算思維的元認知結構

為了激活和維持學習者的行為方式、認知和情感功能，必須注重自我調節的學習過程。自我調節的學習被定義為是一種學習者從元認知上、動機上和行為上積極參與自己的學習過程”的過程。“自我調節”的一個主要方面是元認知，其中包括對認知活動的規劃、監控和調節。元認知通常被稱為是關于思維的思考。因此，在本分析（表2）中，我們認為在計算思維中的元認知過程具有領域通用性，且元認知技能亦通用于所有情境。

要解決一個復雜的問題，不僅僅需要知識，而且還需要有動機和個人的智慧去迎接挑戰并且堅忍不拔，直到實現一個解決方案為止。對自我調節過程可以是一個三階段的循環模型，包括預想階段、執行階段和自我反思階段（見圖3）。循環特性來自從此前的認知表現中得到的反饋，并根據這些反饋對當前的認知活動做出調整。簡而言之，任務分析過程和自我激勵的信念是預想階段的兩個主要組成部分；執行階段側重于實現特定的方法及其對特定結果的自我觀察；而自我反思階段涉及自我判斷和自我反應的結果。

在整個計算思維的心理操作序列中，學習者有機會使用元認知監控信息的特性、他們的陳述性和程序性知識以及他們的認知經驗，以維持個體在各種情境下解決問題的動機（這里指計算思維）。此外，在這個三階段循環模型中的學習者將體驗到一種個人能動性，可維持長時間解決問題的能力。

3.2 交互式方法：IT教育中計算思維的信息處理框架

計算思維的工作模型必須首先考慮各種涉及思維與計算機界面交互的子任務（參見圖4）。無論使用何種計算機界面，信息必須首先通過感官直覺到達大腦，但大腦中哪些區域被激活，這要取決于特定的計算機活動。為達到我們的目的，將使用含文字與圖片的嚴肅教育游戲作為實例。在該實例中，必須通過視覺處理信息（為簡便起見，忽略聽覺輸入），但感官信息根據其特性迅速進行擴散；跟蹤某一物體的運動并識別該物體為何物恰好由大腦兩個不連續部分進行處理[5]。屏幕的文字部分必須經過語言中樞進行處理，而屏幕上物體的相對位置與運動則由空間推理區域進行處理。然后由語音回路（專門處理語言的短期記憶，不論是書面語還是口語）進行語言處理。所有這三個活躍區（語音回路、視覺通路及空間推理模塊）輪流激發工作記憶，并在該區域做出與屏幕活動（包括任何能夠促進學習的活動）有關的有意識決定。

不像個人計算機那樣，人腦似乎不能同時進行多項任務，每次只能專注于一項外部刺激。但在這些潛意識過程同時進行的時候，所有這些過程都是完成一項給定的認知任務所必須的，且通過注意的迅速轉移，似乎能夠同時完成多項任務。研究顯示，在二項或多項任務間的注意力分配迅速降低每項任務的表現。基于該發現，在設計和實施基于計算機的活動時，將感官輸入數量保持在最低限度并消除干擾項（例如，學生一邊玩游戲，一邊聽音樂或老師的語言授課內容）就顯得尤為重要了。

了解處理所出現的信息的方法，并了解這種處理過程具有會受到其他刺激因素的影響這一特性，對減少認知負荷的計算機活動開發具有關鍵意義，也有助于理解為何個體差異可能在使用這些以教育為目的活動時會造成的困難。然而，在開發高質量的計算機課件及其他基于計算機的教育活動的過程中，關鍵是要了解在工作記憶中發生了一些什么樣的過程、這些過程所造成的認知負荷，以及這些過程是如何轉換為學習活動的。

4 IT教育在CT發展中的獨特性

參與度是學習的重要參數，各種能夠體現參與度的關系也同樣重要。學習與動機是了解學生參與度的關鍵組成部分。Len圖（參見圖5）再次探討了競爭、動力、問題導向性學習與參與度的關系。由于參與度與IT教育相關，其關鍵意義在于它能夠使參與者（或者在我們的研究工作中，能夠使IT開發人員）完全沉浸于需要運用計算思維進行的認知活動之中。

如果我們能將IT教育的視覺呈現想象成DNA的思考雙螺旋結構，便能夠構想出一個計算思維參與度的框架。計算思維必須是跨學科的，因為要想達到完全參與的程度，就需要激活多個信息源來吸引學生的注意力。我們總是過于依賴似是而非的孤立信息，而不是依賴那些通過可視化、科學處理技能、社會文化情境脈絡等類似要素聯系起來的相互關聯的概念。這些將一條條記憶鏈連接起來的看不見摸不著的東西就是計算思維“染色體”中的“蛋白質連接器”，就像那些將相關DNA鏈條連接起來的物質一樣。此外，還有其他類型的“蛋白質橋梁”需要考慮，包括21世紀的評估手段、倫理觀與進取精神、逆向設計、預測、測試、結論等。

Len圖描繪的視覺表達結果表明了用于所整合的參與因素的各種連接關系和重疊關系，為CT理論提供了說明。由于Len圖提供了豐富的信息，因而能夠從中看出各種具有研究價值的互動領域和互動因素，進而推動了CT理論的發展。

Len圖意味著，通過對圖中給出的構成參與度的各種特點進行適當融合與重疊，即可完成IT教育的研究。通過研究參與人圈子的動態變化，在技術含量豐富的互動課堂采取學生參與學習的措施，以及利用圈子成員的動機、競爭以及PBL（以問題為導向的教學方法）等手段，就有可能創建一個合適的“組合體”，形成參與人圈子的正確定位。

5 結語

該文對認知與學習科學研究的各種思想進行了綜合研究，既構建了一個計算思維的工作模型（一個與IT教育有關的特定實例），又形成了一個將當前CT文獻中的關鍵思想融合在一起的定義。這一最終添加的定義對推動計算思維的研究具有重大意義，也使得計算思維的研究能夠在巴斯德象限中進行。事實上，關于計算思維與IT教育的聯合研究為我們提供了一個途徑，使我們所獲得的知識不僅能加深對CT的理論認識，而且能夠直接轉化為課堂中更高層面的參與程度和學習方法。我們認為，IT教育研究是進行本研究的可行方法之一，更為重要的是，它能夠將參與度所涉及的多種不同成分結合在一起，同時為學習者提供了改善其計算思維和21世紀技能的機遇。利用IT教育研究來扮演這個角色，還能夠對個性化和分布式計算思維進行建模，推動人們在生態可行的環境中深入理解這些過程。鑒于CT適用于對日常問題的解決，且科技已廣泛滲入到社會的方方面面，那么，改進計算思維的目標對學習者計算思維的提高與后代人的進步就顯得極其必要了。

參考文獻

[1] A. A. diSessa.Changing Minds： Computers，Learning，and Literacy[M].Cambridge，MA：The MIT Press，2000.

[2] J.M.Wing.Computational Thinking[J].Communications of the ACM，2006，49（3）：33-35.

[3] D.E.Stokes.Pasteurs Quadrant：Basic Science and Technological Innovation[M].Washington，DC：The Brookings Institution，1997.