中圖分類號:G4 文獻標志碼:A 文章編號:2096-0069(2025)02-0076-08
一、問題的提出
2022年4月發布的《義務教育課程方案和課程標準(2022年版)》(以下簡稱“新課標”)首次在課程標準層面明確提出跨學科概念,強調要加強課程內容與學生經驗、社會生活的聯系,強化學科內知識整合,統籌設計綜合課程和跨學科主題,并指出學生在構建和發展跨學科概念時,必須依托學科核心概念的學習。由此可見,跨學科學習已成為落實新課標的重要實施途徑,而跨學科深度學習不僅是一種教育理念,更是一種實踐路徑,其核心在于打破學科壁壘,通過整合不同學科的知識和方法,解決復雜的實際問題。這種學習方式旨在深化學生對學科知識的理解,培養其高階思維技能和創新能力。基于此,本研究以“智能溫控開關”為跨學科學習主題,從計算思維培養特征出發設計跨學科深度學習活動框架,并以教學實踐驗證其有效性,以期為落實基礎教育信息科技新課標跨學科學習及發展中學生計算思維能力提供切實可行的路徑和參考。
二、文獻綜述
(一)計算思維
計算思維作為數智時代學生必備的核心素養,其重要性愈發凸顯。計算思維不僅是對計算機科學的基本理解,更是一種適用于廣泛領域的系統性思維方式。通過發展計算思維,學生能夠提升解決復雜問題的能力、邏輯分析能力及創新能力。關于計算思維的培養已成為全球教育改革的重要議題,其核心目標是通過計算機科學教育,提升學生解決問題、設計系統和理解人類行為的基本能力[。在許多國家和地區,計算思維已被納人中小學課程體系,作為學生信息素養的重要組成部分。例如,美國的計算機科學教育標準明確要求各階段的學生掌握相應的計算思維技能[2]。英國的計算機科學教育改革也強調計算思維,通過編程課程和項目實踐促進學生的思維發展[3]。然而,傳統的計算思維培養方式主要依賴于順序和文本基礎的編程語言,這對初學者特別是中小學生來說具有一定的挑戰性。文本編程需要較高的抽象思維和邏輯推理能力,使得許多學生在學習初期感到困難重重。因此,如何降低計算思維培養的門檻,激發學生的學習興趣,成為教育工作者亟須解決的問題。
在此背景下,可視化編程作為一種新的編程范式應運而生,并迅速發展為培養計算思維的有效手段[4。可視化編程通過提供直觀的圖形界面和交互式操作,消除了文本語言在計算機編程中固有的抽象表達,可以訓練學生分解復雜問題、規劃解決方案并用代碼實現方案的能力,使學生能夠更容易地理解和掌握編程的基本概念。可視化編程利用可見模型來表示物理對象,通過拖拽和連接這些模型,學生可以創建可執行程序,從而理解程序的結構和流程。例如,Scratch和Blockly等可視化編程工具利用圖形化的編程模塊展示變量、循環和條件語句等基本編程元素,使得編程變得更加直觀和易于操作。這種方式不僅弱化了編程的抽象性,還能夠激發學生的學習興趣和動機[5]。
(二)跨學科深度學習
跨學科學習是基于學科的知識和方法,綜合運用多個學科的知識來解決實際或理論問題的一種學習方式,旨在加深學習者對學科內容的理解和提高其高級思維能力[。深度學習是一種強調對知識進行深層次理解和批判性思考的學習方式,通過綜合運用不同領域的知識來解決復雜問題,旨在促進學習者在理解、應用、分析和創造等方面的高階思維能力發展[]。跨學科深度學習理念則融合了跨學科學習和深度學習的核心要素,為培養學生的綜合素養和高階思維能力提供了創新路徑,不僅在理論上具有深刻的教學意義,在實踐中也展現出強大的適應性和應用潛力。
跨學科深度學習的核心在于通過跨學科的知識整合和深度理解,實現對復雜問題的系統性解決。這樣不僅可以使不同學科的知識和方法進行相互補充,而且能通過整合創造出新的觀點和解決問題的方式。第一,跨學科深度學習倡導知識的情境化和關聯化。傳統的學科教育往往將知識割裂開來,使得學生在學習過程中難以看到知識之間的聯系,而跨學科深度學習通過設計真實的、復雜的問題情境,使學生在解決問題的過程中,自然而然地運用和整合多學科的知識。第二,跨學科深度學習注重高階思維能力的培養。高階思維能力包括批判性思維、創造性思維和系統性思維等,這些能力是學生應對未來復雜社會挑戰的基本素質要求。通過跨學科的學習,學生能夠從多個角度分析問題,鍛煉多種思維能力,提出創新性的解決方案。第三,跨學科深度學習強調學習過程中的主動建構和反思性實踐。在這種學習模式下,學生不再是知識的被動接受者,而是主動的知識建構者。他們通過探究和實驗,不斷驗證和調整自己的認知結構。第四,跨學科深度學習需要一個支持性的學習環境和適應性強的教學設計。在這種學習模式下,教師的角色從傳統的知識傳授者轉變為學習的引導者和促進者,需要為學生提供豐富的學習資源和機會,并幫助學生在學習過程中發現和解決問題。
三、促進計算思維發展的跨學科深度學習活動設計
(一)理論依據
建構主義所提倡的社會性學習和合作、情境和問題導向的學習、反思和建構過程及多元化的表征方式,都反映出學生進行知識的意義建構最能促進深度學習,同時也推動學生核心素養及學科能力的持續發展。建構主義學習觀與跨學科深度學習有著天然的契合點。根據建構主義三大流派之一的皮亞杰認知發展理論,我們知道同化與順應是外部刺激環境對內部認知結構的影響,而平衡是認知結構和環境之間產生一種最佳狀態的生物驅動力。因此,我們可以從學習環境設計、教學策略運用等維度來構建跨學科深度學習活動框架。基于此,美國學者韋羅尼卡·博伊克斯·曼西利亞(VeronicaBoixMansilla)從跨學科整合教學設計出發,提出了關于跨學科學習的實用建構主義理論。該理論提出了跨學科學習在教學設計過程中的四個原則: ① 選取跨學科主題來確立學習目的; ② 幫助學生獲得學科洞察力; ③ 促進知識經驗的合成(利用、集成);④ 讓學生反思。這些教學設計原則涉及跨學科能力的各個方面,包括了解不同的學科知識、方法和界限,通過思考不同的學科觀點,對不熟悉的學科有更深入的理解。
(二)活動設計
跨學科深度學習活動是一種結合了編程教學實踐的探索、解釋、假設、交流、聯系等環節的教學活動模式。該模式是在羅杰·拜比(RodgerBybee)的BSCSSE教學模式基礎之上,結合深度學習理論,通過編程課程的實踐開發和總結出的五段式教學活動框架,其中包括探索、解釋、假設、交流、聯系五個核心步驟,為編程教學在跨學科深度學習中的應用提供了一種系統性、漸進式的學習路徑。我們構建了如圖1所示的促進學生計算思維發展的跨學科深度學習活動框架。該學習活動框架總共包含一條活動主線、兩個教學主體、四個教學階段、六個活動要素。值得注意的是,活動主線貫穿了教學全過程,將跨學科深度學習活動中的各要素有機聯系起來;教學主體為教師和學生,由師生共同建構起來的活動組成了教學的每個階段。
1.設置情境與問題識別階段
在學習活動設計中,設置情境是關鍵,它能引導學生進入深度學習狀態。進人情境后,學生首先需要識別和理解問題的復雜性及其具體要求;然后明確問題定義,了解其核心和范圍,并討論問題陳述、關鍵因素及背景信息;接著使用各種工具和資源分析問題,提出假設和解決方案,并與同學合作討論,深化問題分析。
2.設計任務與處理信息階段
在任務設計階段,教師應摒棄傳統的死記硬背和機械灌輸,設計具有現實意義和開放性的問題,以激發學生的興趣和主動性。設計的任務需要具備挑戰性和跨學科性。在處理信息階段,學生面對復雜問題,積極搜索、整理和分析信息。這不僅是知識獲取的過程,更是培養思維方式的途徑,旨在提升學生的批判性思維和解決問題的能力。

3.探究活動與模型構建階段
在這個階段,學生通過主動參與實際問題的解決過程,進行深度學習。他們需要面對真實、復雜的問題或挑戰,這些問題通常與現實生活緊密相連,涉及多個學科領域,要求具備多個領域的知識。因此,學生需要主動收集、整理和分析相關的數據和信息,隨后建立抽象模型來描述問題的本質和關鍵因素,將復雜的實際問題簡化為可操作的模型,選擇合適的變量和參數,建立數學或計算模型,以更好地理解問題的動態和關系。
4.反思評估與應用遷移階段
反思評估階段是對整個學習過程和結果進行全面評估,確保學生不僅掌握了計算思維的知識和技能,還能在現實生活中靈活運用,并將其內化為自己的思維方式。在這一階段,需要全面評估學生的學習成果,包括他們在各學習活動環節當中的計算思維表現。學生應能夠識別和反思所學的計算思維策略和方法,并思考如何改進和應用這些策略,將計算思維的原理和技能遷移到不同的學科和實際情境中。
四、研究設計
(一)研究對象
通過在中學信息技術課堂開展跨學科深度學習教學來檢驗在促進計算思維培養的跨學科深度學習活動框架下,學生的計算思維水平是否得到提高。本研究選取H市Q中學某班的43名學生進行教學實踐。在課程開始之前,我們利用計算思維前測結果對學生計算思維技能進行初步測評,根據測評結果及學生意愿將學習者進行分組。
(二)測評方式
對學習活動框架實踐效果的測評主要從兩方面進行:第一,通過問卷調查,對學生的計算思維態度、課堂參與度進行分析;第二,根據課堂觀察記錄表,對學生課堂學習總體狀況、學習體驗、學習收獲進行評定。問卷量表除了用到土耳其學者柯爾克瑪茲 (Korkmaz)等[開發設計的計算思維量表CTs,還設計了學生課堂參與度量表SES與深度學習過程方式量表R-SPQ-2F相結合而生成的跨學科深度學習量表,并通過建構內一致性驗證分析該量表的信效度,結果見表 1[9-10] 0總量表的信度系數Alpha為0.87,信度符合研究標準。建構內一致性(CR)是一種對內部一致性的衡量,通過考慮測量誤差和因子載荷來評估,其值介于0和1之間,通常CR值越接近1,表示模型的內部一致性越高,具體計算公示如下:
(因子載荷)
(因子載荷)
測量誤差
其中,
(因子載荷)表示所有潛在變量因子載荷的平方和,
是所有測量誤差的總和。
課堂觀察記錄表借鑒了華東師范大學課程與教學研究所崔允[1提出的課堂觀察范式,該范式指出課堂觀察應該從學生學習、教師教學、課程性質與課堂文化四個方面出發。在此基礎上,本研究結合跨學科深度學習實踐課堂特點,羅列了課堂觀察記錄的四個維度,分別是教師教學活動、學生學習活動、教學內容、跨學科整合效果評估。采取現場觀察與錄像資料觀察相結合的方法進行記錄分析。同時,為保證觀察記錄的客觀性,減少記錄者自身主觀臆斷的影響,我們還將對教師與學生的訪談記錄分析結果一并納入課堂觀察。


(三)實踐過程
在“智能溫控開關”教學實踐內容設計中,考慮到跨學科主題教學所涉及的整體性知識、差異性知識和創造性知識[12],本研究從新課標中不同學科脈絡的整體把握和統籌思考出發,在信息技術學科基礎之上,對物理學電路知識、傳感技術知識進行融合設計,提出了跨學科深度學習教學目標,如表2所示。整個實踐過程圍繞以下活動展開: ① 初識溫控開關; ② 設計智能溫控開關; ③ 作品展示評價。
五、研究結果
(一)數據分析
整個實踐過程的測評結果見下頁表3、表4。在認知參與、行為參與、情感參與這三個維度上,學習者在后測中的得分顯著提高(分別是 t=2.50 , p=0.014 . t =2.80 , p=0.005 . t=2.10 , p=0.046) )。在深層次學習方式方面,后測結果相對前測有一定提高,但并不顯著( Πt =1.20 , p=0.258 )。在淺層次學習方式方面,后測結果相對下降,這表明學生更加傾向于深度學習方式。綜合來看,跨學科深度學習活動設計框架對于提升學生的創造力、算法思維、協作能力和問題解決能力有顯著的積極影響,學生在創造力上的顯著提高反映了該學習活動設計對于培養創造力具有顯著的正面效果。通過設置學習支架,豐富多元教學策略,將活動過程主體轉移到學生身上,使得學生在算法思維方面有了較大提升。這也進一步證明了該學習活動設計對于培養學生的計算思維和算法設計能力具有積極作用。
通過對跨學科深度學習課堂的觀察,我們發現教師的關鍵作用在于正確引導學生計算思維發展和深度學習。要達成這個目標,教師需在權力分配和對話平衡方面尋找合適的策略,如何平衡權力控制與學生對話是關鍵所在。在對話過程中,教師需考慮學生的能力和需求,以及對更高層次學習目標的共同理解,靈活使用各種工具和資源。跨學科教學在課堂中為傳統學習活動帶來了挑戰,重新定義了教師的角色和實踐方式。在教師訪談中,我們也發現教師的信念對于跨學科學習的開展至關重要,包括數字工具和其他資源的應用。無論跨學科學習課堂采取何種形式,以及使用何種技術與工具,教師始終是創造學習氛圍中平衡權力控制的關鍵,跨學科學習課堂的本質也在于追求以學生為中心的教學實踐,這正是我們需要回應和思考的核心問題。


(二)總結分析
在學習活動設計上,我們留有更大的空間和提供更多的學習支持資源讓學生自主探究。我們通過學習支架的設立,將學科知識、問題信息和跨學科主題概念整體呈現出來,再以多元化的教學策略豐富學生的課堂學習體驗,有效促進學生計算思維發展。從學習活動設計的本質來說,就是促進學生的有效學習。跨學科深度學習通過轉變學習方式,引導學生主動參與到跨學科深度學習過程中,通過學習內容的編排、活動的設計來讓學生獲得計算思維的發展。因此,我們在學習活動的設計中注人資源、環境、工具等,讓教師提供及時的反饋支持,幫助學生進入一種完全自主探究的“自由”狀態,學生獲得了較好的學習體驗,從而進入到深度學習過程中。
六、促進計算思維發展的跨學科深度學習活動策略
(一)精心設計情境化的跨學科學習主題
跨學科學習能夠為設計不同的學習體驗賦予足夠的彈性,即可根據不同的跨學科主題、大概念將學習者置于各種學習情境當中,使得學習過程中將不同范疇內的概念、知識、技能有效地連貫起來,形成一個跨學科的知識與能力網絡[13]。這里教師首先要考慮跨學科學習過程中所要教授的概念,或者說教師需要確認要培養發展學生哪一方面或幾方面的知識與能力。在這個過程中,教師需要精心設計情境化主題,將計算思維的培養自然地融入跨學科學習活動之中,而情境化主題的選擇應該貼近學生的生活實際,結合當前社會熱點問題以及學生的興趣愛好,設計開放性、探究性強的真實情境或模擬情境,激發學生的學習動機。在這種富有挑戰性的情境化主題任務中,學生能夠整合運用多學科知識、技能來解決問題,在解決問題的過程中自然習得計算思維方法,如抽象化思維、分解問題、模式識別等,進而促進知識的內化和遷移。
(二)創設有意義學習的探究式活動環境
活動理論強調學習活動應根植于真實情境中,學習者通過與他人的互動及工具的使用,主動建構知識,有意義學習理論則強調新知識須與學習者已有的經驗相聯系,促進知識在不同情境下的遷移與應用。跨學科深度學習旨在引導學生開展探究式學習、進行跨學科整合的深度學習活動,讓計算思維概念內化為學生的思維方式,并能夠主動遷移和應用于不同領域的復雜問題求解,從而真正促進計算思維的發展。第一,源于生活實踐的真實教學活動環境,能夠激發學生的內在學習動機,使他們在解決實際問題的過程中自然運用計算思維理念,如數據處理、算法設計等,從而將這些抽象概念內化為有意義的經驗。第二,跨學科深度學習具備探究式學習的特征,包括提出假設、搜集數據、分析建模、驗證評估等環節,引導學生掌握科學探究方法,培養發現問題、分析問題、解決問題的綜合能力。第三,活動設計應注重不同學科知識的整合與遷移,體現計算思維在不同學科領域的應用價值。
(三)建立科學的跨學科深度學習評價體系
跨學科課程包含了不同學科知識,單一評價模式不適宜反映學生的整體學習情況。根據建構主義學習觀,學生的概念是不斷變化的過程,因此教師要在不同階段使用多元評價方式,包括書面作業、口頭報告、項目展示、實際操作等,全面評估學生的跨學科能力和學習過程中的綜合表現。同時,教師也可以讓學生選擇具體的評估方式,并且參與制定教學評價標準。此外,教師也可以鼓勵學生進行自我評價,讓他們反思自己的學習過程和成果,并開展同伴評價,促進學生互相學習和提供建設性反饋。無論采取哪種學習活動設計,學習目標和評價指標應該一致,這樣不至于讓學生迷失,不知道自己該學什么,也不會出現評估與教學不一致的情況。同時,教師不能只采用傳統的簡答、填充等課堂評價方式,而應該將評價自然地融會在整個學習過程中,并且進行持續評價與反思,不斷調整教學設計和學習策略,實現跨學科教學效果的持續提高。這樣教師與學生都能明白教學走向,學生明白能做什么,有哪些任務,并在評價過程中都加入進去。5
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(責任編輯 李強)
A Study on the Design and Practice of Interdisciplinary Deep Learning Activities for Promoting the Development of Computational Thinking
HuangJiasong',WanKun2,Zheng Xudong (1.Schoolofducation,hanghaiNormalUniversitynghaio3,ia 2.Educatioalotiarchtergraoalsityggxii)
Abstract:Thechangeinlearningstyles intheeraofcore literacynotonlyneeds tobreakthroughthelimitations of disciplinary learningbut also cals fordeep learning methods.Interdisciplinary learning anddeep learning are intrinsicallylinkedintermsofstructureandcontent,andinterdisciplinarydeeplearningemphasizesboththe breakthroughof discipline-based curriculum structureand the potentialtopromote the developmentof students’ computational thinking.Taking thedesign of interdisciplinarydeep learning activities asa practical direction, thisstudybuildsaframeworkof interdisciplinarydeep learningactivities for thedevelopmentofcomputational thinking fromthe three-dimensionalconceptofcomputational thinking learningandevaluation.Then itcarriesout the visual programming teaching practice with the theme of “inteligent temperature control switch\",and analyzes the students’development ofcomputational thinking before and after the experiment through questionnaires and clasroomrecords.The teaching results showthattheactivity frameworkcan effectivelypromote thedevelopment of students’ computational thinking and enhance their deep learning ability.
Key words: Interdisciplinary learning; Deep learning; Computational thinking; Visualization programming; Activity design