1、信息化与计算机教育本栏目责任编辑：王力Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术第18卷第36期(2022年12月)第18卷第36期(2022年12月)E-mail：http：/Tel：+86-551-65690963 65690964ISSN 1009-3044Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术Vol.18,No.36,December2022高中生计算思维能力对编程学习意愿的影响研究郑可欣，肖冰(陕西师范大学计算机科学学院，陕西 西安 710119)摘要：在计算思维培养的有关研究中，编程学习被认为是促进计算
2、思维发展的有效方式，但较少关注学生是否有意愿进行编程学习以及学生计算思维的基础水平是否会反作用于编程学习。学习意愿是导致学生行为的直接影响因素，较低的编程学习意愿可能导致学生在编程学习上的投入不足，无法达到培养高阶思维能力的目的。期望价值理论中，达成学习目标的可能性越大，学习意愿越强烈。学生已有的计算思维能力可能影响学生对自身达成编程学习目标可能性的判断，进而影响编程学习意愿。探究学生已有的计算思维能力与编程学习意愿的关系有利于更好地开展编程课程，促进学生计算思维发展。研究发现学生的编程学习意愿与已有的计算思维能力有显著的正相关关系，学生已有的计算思维能力对编程学习意愿有正向影响关系。计算思维
3、的培养不应完全依赖于编程学习，需要经过其他科目或学习项目对学生计算思维进行初步训练。关键词：学习意愿；计算思维；编程学习中图分类号：G642文献标识码：A文章编号：1009-3044(2022)36-0149-02开放科学（资源服务）标识码（OSID）：1 引言2022年联合国教科文组织发布的 K-12人工智能课程图谱：政府认可的人工智能课程 报告中，人工智能基础教育课程的开发框架被明确指出，其中算法和编程是使用人工智能技术的基础1。在人工智能时代，编程学习受到了广泛重视。目前关于中小学编程教育的研究主要集中于编程教学模式、教学策略、编程工具、教学效果等方面，对于编程学习意愿影响因素等方面的研
4、究较少2。虽然学界已有编程学习能够促进计算思维发展的共识，但在实际编程教学中一些学生的学习意愿不高，进而导致学习效果不够理想，无法达到培养高阶思维能力计算思维的目的。目前对于如何培养计算思维的研究多聚焦于编程学习，通过Scratch、Python、C语言程序设计语言的学习，达到培养高阶思维能力的目的。较少关注学生是否有意愿参与编程学习和学生已有的计算思维能力对编程的影响。根据期望价值理论的有关研究，当学生认为达成学习目标的可能性越大，学生的学习意愿越强烈3。学生已有的计算思维能力可能会影响对掌握编程知识可能性的判断，从而影响编程学习意愿。学习意愿直接影响学习行为，较低的学习意愿则可能导致学生学
5、习投入不够，进而影响学习效果4。本研究将探索学生已有计算思维能力对编程学习意愿的相关影响，促进编程课堂高效教学。2 关键概念美国学者布伦南（Brennan）和雷斯尼克（Resnick）曾经通过Scratch的在线社区活动和研讨会等活动，将计算思维分解为计算概念、计算实践与计算意识三个维度，这项研究成为其他学者在选择培养学生计算思维课程的重要依据5。计算思维的测评工具主要基于以上3个维度进行设计开发。白雪梅和顾小清以中国学生为研究样本，开发了K-12阶段的本土化计算思维测量工具6。陈兴冶等人开发了适合本土高中学生的计算思维评价指标体系7。学习意愿指学习者完成学习任务的意愿，学习意愿的强烈与否和多
6、种因素有关，如绩效期望、自我效能感、社会影响等8。周仕河认为学习意愿是学生在进行学习活动时的综合心理状态，能够反映了学生对于完成学习目标的兴趣、态度和动机程度，这种心理状态也给教师的教学提供更多的依据9。3 研究设计3.1 研究对象本研究以西安市某中学高一年级C语言课程为例，通过随机抽样，向参加课程学习的学生以问卷星的形式发放问卷，参与此次调查的学生皆为自愿参与，回收问卷172份，去除答题时间不足100秒的问卷，有效问卷166份。3.2 问卷设计本研究的计算思维评价量表，采用了陈兴冶等人开发的本土化计算思维评价指标体系7，分为计算思维技能和计算思维态度两个维度，依据二级指标和关键指标，设计了包
7、含30个题项的评价量表。C语言编收稿日期：2022-04-15作者简介：郑可欣（1997），女，内蒙古巴林右旗人，陕西师范大学计算机科学学院在读研究生，主要研究方向为信息化教学设计；肖冰，副教授，博士。149DOI:10.14004/ki.ckt.2022.2261本栏目责任编辑：王力信息化与计算机教育Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术第18卷第36期(2022年12月)第18卷第36期(2022年12月)程学习意愿评价量表，改编自DAVIS10和LIN11等关于学习意愿的量表。问卷采用李克特五级量表，从1到5分别代表“非常不同意”到“非常同意”。
8、4 研究结果分析4.1 信效度分析本研究采用Cronbach 系数对问卷中的数据进行信度分析，使用KMO和Bartlett检验进行效度检验，分析结果如表1所示，由表中可以看出，测量的变量“计算思维”和“学习意愿”的信度系数Cronbach 值均大于0.9，说明本研究中问卷信度较高。问卷效度分析结果中，两个变量的KMO值均大于0.9，Bartlett检验的p值均小于0.05，通过Bartlett检验，说明本问卷的效度较高。表1 问卷信效度分析结果计算思维学习意愿信度Cronbach 系数0.9930.935效度KMO值0.9570.940Bartlett球形度检验近似卡方9214.6462020
9、.457df43545p值004.2 描述性统计通过对样本数据的描述性分析，如表2所示。样本中学生计算思维的中位值在4.45，平均值为4.276，学习意愿的中位值为4.2，平均值为4.090。其中有63位同学的计算思维能力得分为5，在样本中的比例为37.95%，计算思维得分低于3（包含3）的学生比例为9.64%。有47位同学的学习意愿值为5，在样本中的比例为28.31%，学习意愿低于3（包含3）的学生比例为13%。从数据中可以看出，该样本中大部分学生具有较高的计算思维能力和比较强烈的编程学习意愿，但仍有学生的计算思维能力没有在以往的课程中得到锻炼，小部分学生的编程学习意愿不强。表2 描述统计分
10、析结果名称计算思维学习意愿平均值4.2764.090标准差0.8080.856方差0.6530.732中位数4.4504.2004.3 相关性分析对学习意愿与计算思维两个变量进行正态性检验，由于样本量大于50，故采用K-S检验，结果如表3所示，学习意愿与计算思维均呈现出显著性（p0.05），意味着学习意愿、计算思维均不具有正态性特质。但两者峰度的绝对值小于10并且偏度绝对值小于3，则说明数据尽管不是绝对正态，基本可接受为正态分布。表3 正态性检验分析结果名称计算思维学习意愿*p0.05*p0.01偏度-1.148-0.786峰度1.6880.238K-S检验统计量D值0.2080.144p0.
11、000*0.000*为探究计算思维能力与C语言学习意愿的相关性，由于数据不具有绝对的正态性特质，本研究分别采用了Spearman和Pearson验证两者的相关关系，如表4和表5所示。在使用Spearman相关系数计算时，学习意愿和计算思维之间的相关系数值为0.858，并呈现出0.01水平的显著性，而使用Pearson相关系数时，学习意愿和计算思维之间的相关系数值为0.870，并且呈现出0.01水平的显著性。两者皆可说明学习意愿和计算思维能力之间有着显著的正相关关系。表4 Spearman相关分析计算思维*p0.05*p0.01学习意愿相关系数p值0.858*0表5 Pearson相关计算思维*
12、p0.05*p0.01学习意愿相关系数p值0.870*0将计算思维作为自变量，将学习意愿作为因变量进行线性回归分析，分析结果如表6所示，模型公式为：学习意愿=0.153+0.921*计算思维，模型R2值为0.756，意味着计算思维可以解释学习意愿的75.6%变化原因。VIF值小于5模型无共线性。对模型进行F检验时发现模型通过 F 检验（F=509.056，p=0.0000.05），即计算思维一定会对学习意愿产生影响。计算思维的回归系数值为0.921（t=22.562，p=0.0000.01），说明计算思维会对学习意愿产生显著的正向影响关系。表6 线性回归分析结果(n=166)常数计算思维因变量
13、：学习意愿D-W值：2.039*p0.05*p0.01非标准化系数B0.1530.921标准误0.1780.041标准化系数Beta-0.87t0.85922.562p0.3920.000*VIF-1R20.756调整R20.755FF(1,164)=509.056,p=0.0005 结论与建议本研究基于西安市某中学高一学生C语言编程学习意愿的调查数据，对中学生计算思维能力与编程学习意愿进行相关性分析，探索学生已有的计算思维能力对编程学习意愿的影响。本研究发现学生编程学习意愿的强烈程度与学生已有的计算思维能力具有显著的正相关关系，且学生已有的计算思维能力会对编程学习愿意产生显著正向的影响。（下
14、转第162页）150本栏目责任编辑：王力信息化与计算机教育Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术第18卷第36期(2022年12月)第18卷第36期(2022年12月)信心得到进一步增强。4）结合前沿技术拓展教学引入红帽公司最新的科研成果Linux内核线程同步模型，帮助学生拓宽视野，了解最新的Linux内核线程同步机制，培养学生探索未知。列举条件变量的典型应用，通过淘宝秒杀活动等让学生了解条件变量的实际使用非常广泛，增加学生的专业认同感。3.3 修改考核评价方式，融入思政考核在评价方式上，采用过程性评价和终结性评价相结合的方式。课程考核成绩由课堂考核及
15、课后作业、平时技能测试成绩和期末综合技能测试成绩三部分组合而成。在课程考核中将专业知识和技能考核比例压缩为70%，思政考核比例增加为30%，各部分所占比例如表2 所示：表2 课程考核成绩比例课堂考核及课后作业知识、技能7%态度、合作、创新3%平时技能测试成绩知识、技能35%态度、合作、创新15%期末综合技能测试成绩知识、技能28%态度、合作、创新12%在评价过程中，不仅仅评价形式多元，考查内容多元，考查时间多元，参与的人员也是多元的，将整个思政考核融入评价过程的始终。在过程性评价中，在知识和技能上，重点考查学生对知识的理解和应用，考查学生自主学习、分析、设计、运行调试等工程项目开发所需的专业技
16、能。在思政考核上，针对学生学习过程中的“态度、合作、创新”以教师评价的方式进行考核。在终结性评价中，将邀请企业专家和教研组教师共同参与，以小组互评、专家点评、教师评价的方式进行考核。4 结语思想政治教育是高等教育的重中之重，贯穿于整个大学教学过程。为了更好地推动课程思政入课堂，需要将课程思政教育和专业课教育协同发展，这是一个长期坚持的过程。只有加强教学团队并提高其课程思政能力，通过深挖教学内容中的思政元素，不断改进教学方法，才能够更好地实现思政教育和专业教育的无缝连接，为社会提供更多思想品德和政治品德优秀，专业技术能力过硬的人才。课程思政的关键不仅在于吸引学生注意力，提高学生学习的积极性，锻炼学生的应用能力，也让学生从各类思政事件中得到了极大的鼓舞。学生能够真切地感受到中国特色社会主义制度的优越性，使其爱国情怀、责任担当意识都得到进一步的洗礼。参考文献：1 中华人民共和国中央人民政府.抓准抓实全面推进高校课程思政建设取得实效EB/OL.2020-06-09.http:/ 高德毅,宗爱东.从思政课程到课程思政:从战略高度构建高校思想政治教育课程体系J.中国高等教育,2017(1):43-
