新课标指导下小学生计算思维培养的策略

2024-04-23 10:30宋京妍
北京教育·普教版 2024年3期
关键词:解决问题事物特征

宋京妍

《义务教育信息科技课程标准(2022年版)》的颁布实施,给一线教师指明了教学方向,帮助教师理清了信息科技学科中“计算思维”核心素养要达到的目标,即“初步具备解决问题的能力,发展计算思维”。计算思维涉及运用计算机科学的基础概念来解决问题的能力,而抽象能力则是理解、分析和解决问题的关键。通过再现场景、过程描述、视觉辅助等方式帮助学生抽象特征,形成一种分析模式,有助于培养学生的抽象能力,进而促进学生计算思维的发展。

1.抽象能力对计算思维发展的意义

《义务教育信息科技课程标准(2022年版)》指出:信息科技学科主要研究以数字形式表达的信息及其应用中的科学原理、思维方法、处理过程和工程实现。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,并将其迁移运用于解决其他问题。

在计算思维中,抽象是一个核心概念。抽象是指从具体事物中提取和概括出共性特征,形成概念、模型的过程。在计算机科学中,抽象能力是计算思维中的核心能力之一,是一种重要的思维方式,可以帮助学生从复杂的问题中提取出核心特征和规律,从而更好地理解和解决实际问题。通过培养抽象能力,能够更快地找到问题的解决方案,提高问题解决效率。

2.学生抽象能力培养存在的问题

参照新课标中小学生计算思维的学段特征,分析目前学生存在的问题及有待提高的能力。一是面对问题,学生不能抽象出事物的特征,不知道如何下手。小学是形象思维过渡到抽象思维的重要时期,这个阶段的年龄特点决定了大部分学生不能独立思考要解决的问题的本质特征是什么,或是不能全面地依据事物的本质建立起事物之间的思维逻辑。二是学生对于解决问题的一般流程比较模糊。当遇到比较难的问题时,学生不知道如何切分任务、逐步解决,需要帮助学生建立一定的模式,引导学生按照一定的流程处理问题。

在教学中,教师容易忽略引导学生发現事物的本质,原因有两个:一是受年龄的限制,让学生自己抽象问题的本质会占用很多课堂时间,教师权衡利弊后,以完成教学任务为重,直接将问题的抽象特点告诉学生;二是教师认为没有必要训练学生抽象问题特征的能力。尤其小学的编程教学中,教师认为编写的程序都非常简单,学生应该能够抽象出特征,不用浪费时间去训练。但其实,找到问题的本质特征是解决问题非常重要的关键点。

3.培养学生抽象能力的策略

抽象是在分析事物时抽取事物最本质的特性而形成概念,并运用概念进行推理、判断的思维活动。抽象的意义在于可以透过事物的表面现象抓住事物的本质特征。小学五、六年级学生应做到能对简单问题进行抽象、分解、建模,制订简单的解决方案。可以看到,抽象是解决问题时非常重要的步骤,不能抽象出核心本质并分析出特征,是没有办法解决问题的。

当学生要模拟实现一个现象或效果时,在确定研究主题之后,就要分析出特征,并用一定的形式来呈现特征,形成算法,这对于小学生来说确实比较困难。教师可以通过再现场景、过程描述、视觉辅助等方式来辅助学生抽象特征,形成一种分析模式,帮助学生抽离出事物特征,初步形成一定的算法。

以“身边的算法”单元的“猜数字”教学内容为例。游戏中,学生知道快速猜中数字的方法是“二分法”,但是“猜数字”的编程方法跟玩法是截然不同的。

首先,再现场景。教师带领学生玩游戏,经历一次玩的过程。教师出示1-10的卡牌,洗牌后,随机抽取一张卡牌扣在桌子上,让学生猜,并根据学生猜的数值给出相应的提示,学生结合提示进行判断,最终猜出正确的数字。学生在这个过程中有了直接体验,为后续的描述过程做好准备。

其次,过程描述。语言是思维的外显,学生能够精准地描述活动过程,是编程中需求分析重要的一步。在之前玩游戏的基础上,教师带领学生再玩一次游戏,要求学生描述出游戏的每个环节,尽量做到描述精准、简练。这也是提取特征的关键。

最后,视觉辅助。在学生描述的过程中,教师利用流程图、思维导图等,提炼出关键词及流程走向,这也是抽取出事物特征的过程。流程图是分析需求的一个有效手段,利用简单的图形、文字、箭头组成流程示意图,便于小学生分析理解和思维外显。借助示意图分析效果,能够明确流程走向,直观地将大任务分解为几个小任务逐一解决,这也是梳理算法的有效手段之一。教师将学生分析的思路转化为流程示意图并呈现在黑板上,这个示意图不仅仅是学生通过分析抽象出的结构模型,更体现了一部分算法,为实现效果搭建好脚手架。

通过再现场景、过程描述、视觉辅助“三部曲”,帮助学生将一个大问题的特征抽象梳理出来,根据分析结果和实现效果的需要,可以再划分为几个小任务逐一解决,这是抽象事物特征的过程,是培养计算思维中“对问题进行抽象、分解、建模”最基本和最关键的一步。

“三部曲”的分析模式不仅可以在“身边的算法”中实施,在项目式学习、主题单元活动等形式的问题解决中同样适用。

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