基于计算思维培养的小学信息科技教学探究

摘要：《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》强调发展学生的核心素养，其中计算思维是信息科技课程的核心素养之一。计算思维体现了计算机科学的基础和解决问题的策略，可以提高学生的计算素养，指导他们利用计算机技术解决跨学科问题，并培养他们以计算机化的方式思考和表达的能力。小学阶段是培养学生计算思维的黄金时期，因此，应尽早将计算思维培养融入教育体系中，以促进学生创新能力与逻辑思维的发展。关键词：计算思维；小学信息科技；教学策略计算思维是人类三大科学思维方式之一，在这个数字化、信息化、智能化时代中，它已成为一项基本素养，并逐渐成为教育领域关注的焦点。作为处理问题的重要思维方式，计算思维对小学信息科技教育极为关键。教师应重视培养学生的计算思维，并通过优化教学策略和活动，建立以计算思维为核心的教学模式，以此有效提高学生解决复杂问题的能力。本文聚焦计算思维的四大要素，探讨如何开展小学信息科技课程教学［1］。一、培养学生计算思维的意义（一）提升学生问题解决能力计算思维强调系统、逻辑地分析问题，将复杂问题分解为可管理的部分，并设计有效解决方案，提升个体面对挑战时的应对能力。学生在面对学习任务时，如果具备计算思维，就能将大问题拆分为小问题，逐一解决，并能制订完善的问题解决策略，从而提升问题解决能力。（二）强化学生逻辑思维能力计算思维涉及严密的逻辑思维训练，如条件控制、循环控制等。这种逻辑思维训练有助于学生在学习过程中更好地理解和掌握知识，避免学生出现知识混淆和错误。通过计算思维的培养，学生能强化逻辑推理能力，提升思考过程的有序性和准确性。（三）激发学生创新思维潜力培养学生的计算思维有助于提高学生的逻辑分析、问题解决、抽象建模及算法设计能力，激发其创新思维潜力。计算思维鼓励学生跳出传统框架，寻找新颖的解决方案，并在实践中不断优化。这一过程不仅能锻炼学生的批判性思维和创造力，还能让他们学会在复杂环境中灵活应变，勇于创新，从而激发潜在的创新能力。二、如何聚焦计算思维四大要素开展教学计算思维的四大要素主要包括问题分解、模式识别、抽象建模、算法设计。这四个要素共同构成了计算思维的核心框架，能帮助人们更有效地理解和解决复杂问题。（一）问题分解，细化复杂问题分解是将复杂问题拆解成更小、更易于管理的部分的过程，是计算思维的核心要素。它类似于将一个大项目细化为多个子任务，以便逐步解决。通过分解，学生可以更加清晰地看到问题的各个组成部分，从而有针对性地制订解决方案。在教学过程中，教师应注重引导学生运用分解思维来解决问题［2］。生活中的分解思想随处可见。例如，在讲授苏科版六年级“体验生活中的智能感知”一课时，教师可以展示生活中的实际问题。课前导入：陈老师最近搬新家了，所以现在装修是一个大问题，你认为这个大问题可以分解成什么问题？在学生回答时，教师可抓住他们回答的有关于灯的问题，引出本单元课题：给新家布置灯——点亮新家，同时出示大问题：如何给家里布置合适的灯？一开始教师要引导学生根据需求明确问题的方向和边界，强调问题中“合适的”这一词，让学生思考什么样的设计才是合适的。学生需要考虑灯的数量和不同房间需要什么灯——数量和需求。问题的方向和边界明确后，就可以开始分解问题，将一个复杂问题分解成多个可处理的子问题。教师可发放任务单，让学生挑选一个方向——数量，根据所挑选的方向分解问题，形式可以是写一写也可以是画一画，然后动手操作，开始分解问题。在学生的任务单填写完毕后，教师可以邀请他们说一说是如何考虑数量问题的。这样将问题分解为可执行的步骤的分解方法叫作行动分解。之后教师可展示学生作品。学生可在户型图上标注灯的位置，先将新家分解为各个房间，然后从各个房间出发考虑每个房间需要的灯的数量，最后相加。这样把大问题分解为类似的小问题，再来解决，叫作规模分解。这一个环节结束后，教师可以引出第二个环节：如果晚上做噩梦然后起床开灯不方便，你想通过什么样的方向和边界来确定问题？学生会回答：开关的位置和开灯的方法。教师可出示实物灯——手势控制灯，并界定问题：需要制作一盏感应灯；分解问题：找到传感器、连接硬件、编写程序、调试优化；关键问题：编写程序。教师可提醒学生再次展开循环，请学生拿出抽屉里的感应灯，分解感应灯的工作步骤。通过三次不断渐进的分解，学生最终将复杂的问题简单化，得出一个可执行的问题解决方案。（二）模式识别，发现一般规律模式识别是在分解的基础上，对相似的事物或者经历进行分析，找到其规律，并对规律与趋势进行预测的过程。它有助于人们从庞杂的数据中提取出有用的信息，透过现象看本质，进而发现问题的一般规律，搜索已有的解决问题的方法［3］。例如，在讲授苏科版六年级“表情识别”一课时，教师可以带领学生深度感受人工智能的模式识别技术。随着信息技术的飞速发展，计算机模式识别技术越来越先进，已被广泛应用于各行各业。从人脸识别、指纹识别到自动驾驶、医疗诊断，模式识别技术都在发挥着重要作用。首先，教师可与学生玩一个“猜猜他是谁”的小游戏，用多媒体技术展示一些名人的脸部局部图，让学生凭借记忆和特征猜猜他们是谁。通过这个小游戏充分激发了学生的兴趣后，教师可提出：“我们可通过人脸的眼睛、鼻子、嘴等关键特征识别，想一想计算机怎么识别人脸？”这时教师可以邀请一位同学上台，使用平板打开百度AI功能，百度AI可以识别人的年龄、性别、脸型、是否戴眼镜等。打开百度AI后，第一步是拍摄照片并上传，这一步叫作图像采集。然后进行人脸定位，对脸上特征进行提取和算法分析，最后输出结果。所以说，计算机进行模式识别需要经历数据收集与预处理、特征提取、模型选择与训练、模型评估与优化、模式识别与决策、后处理与结果展示以及持续学习与更新等多个步骤。这些步骤相互关联、相互影响，共同构成了计算机模式识别的完整过程。知晓计算机模式识别的基本规律后，教师可以让学生完成一个创新实践活动，如使用xDing软件编程制作表情指示器，根据教材指导，自主学习表情识别模块的操作技巧。要制作一个表情指示器，必须先确保硬件设备能满足识别表情的功能需求。接下来，学生要将硬件与相应的软件集成，并做好编程的前期准备。准备工作完成后，便可以着手编写程序。（1）算法分析：如何使表情指示器能识别并指示表情？首先利用AI技术扫描图像，若检测到笑容就点亮指示灯，否则灯不亮。（2）编程实践：参照白板上已完成的流程图，小组协作完成程序编码。若遇到困难，可以参考教材第126至127页的内容。小组进行编程尝试。（3）展示脚本：各小组派代表展示脚本，说明各个控件的意义及其在程序里起到的作用。最后对编码进行评估和优化，总结出识别系统运作的一般规律。（三）抽象建模，构建简化表达抽象是忽略问题中的非本质细节，只关注其本质特征的过程。它有助于人们将复杂问题简化为更易于理解和处理的模型。在小学信息科技教学中，教师需要创设情境，整合教学资源，设计富有启发性的课堂活动，引导学生深入思考，分析并提炼问题的核心要素，从而培养他们的抽象思维能力。例如，在讲授苏科版六年级“机器人的基础活动”这一单元时，教师可以设计一个“利用Scratch编程校园守护机器人行走路线”的项目课题来培养学生的抽象思维。教师首先可提问：“‘校园守护机器人’想将学生掉落的校服从操场送到教学楼A，该走哪条路？”将问题简化思考：在这个目标中，哪些要素应留下，哪些可以去掉？教师可用Scratch制作一个程序，学生单击角色，则角色消失，这样能使问题简化，更直观。以上操作完成后，教师可继续提问：“你们还能帮助机器人更简化一点吗？根据结果，在学习单中进行点线图的绘制。在从实景图到点线图的这个过程中，我们是怎么一步一步进行抽象的？”总结抽象的关键：根据目标保留必要的细节，去掉不必要的细节。以上已经将校园的场景建构出来，接下来首要的任务是判断机器人运行的最短路线，根据具体情境，梳理和抽象出算法可以执行的规则，完成规则抽象。判断最短路线的条件是什么？把每条线路表示出来之后进行两两比较，所有路线中较短的那条就是最短路线。怎么得到每条路线的距离？将每段路线相加。这里需要运用到简单的数学几何代数的知识。最后进行数据处理，用变量表达式表达路线总长度。在教学过程中，教师需要充分发挥学生的自主性，让学生进行分组探究：各小组根据目标，按照“问题简化—规则抽象—数据抽象”的流程进行抽象，将探究结果写在小组的学习单上。最后教师小结：我们首先将生活中的问题进行问题简化，然后进行规则抽象和数据抽象，最终将其转化成一个计算机能处理的问题。（四）算法设计，制订详细步骤算法是解决特定问题的一系列明确步骤。它规定了解决问题的详细过程，包括输入、输出以及中间的计算步骤。算法是计算思维的重要组成部分，因为它提供了解决问题的具体方法。算法按照严格的逻辑顺序和精确的步骤执行，学生在学习如何编写算法时，需要清晰地理解各个步骤之间的逻辑关系，预测结果，并调整策略以应对不同情况。以苏科版六年级“机器人沿线行走”一课为例，本课是机器人单元中难度较大的一课，综合性很强。从整体上看，本课主要让学生理解机器人沿线行走的原理是机器人通过灰度传感器来不断地判断自己行走时的状态，并通过修改电机参数来进行实时调整。机器人沿线行走一共有五种情况，教师要带领学生一起设计富有逻辑性的算法程序，制订详细精确的运行步骤。在设计算法的起始阶段，首先需要创建一个新的程序，并在其中定义两个关键的自定义变量：“black”和“max”。变量“black”代表场地与轨迹线的感光值中点，这个数值基于先前测试获得的灰度值的中位数，自行计算得出。而变量“max”则用于指示机器人的当前运行状态：当“max”的值设置为1时，表明机器人向左偏移；当“max”的值设置为2时，则表明机器人正处于轨迹线上。为了帮助学生克服学习难点，教师应提供详尽细致的演示过程，引导学生逐步进行操作，以便其顺利展开程序编写的学习。在程序初始化时，将变量“max”的初始值设置为2。学生需要定义“black”和“max”这两个变量，以完成程序的初始化步骤。接下来，进入本课程算法设计的关键环节：配置灰度传感器。具体而言，要进入“系统设置”并选择“传感器设置”，将“通道1”和“通道2”都设置为“灰度传感器”。然后，在工作区添加两个“灰度传感器”控件，并分别配置为“灰度传感器（1通道）”和“灰度传感器（2通道）”。考虑到机器人沿轨迹线行驶时可能出现的五种不同状态，首先考虑机器人完全在轨迹线上的情况。为此，需要添加一个“单分支”控件，并设置条件为“灰度传感器（1通道）的值≤black”和“灰度传感器（2通道）的值≤black”。在这个控件中，还需添加一个“直流电机”控件，并配置为“直流电机1：正转速度15”和“直流电机2：正转速度15”。通过类比和扩展，学生能完