高中生計算思維能力對編程學習意愿的影響研究

鄭可欣　肖冰

關(guān)鍵詞：學習意愿；計算思維；編程學習

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）36-0149-02

1 引言

2022年聯(lián)合國教科文組織發(fā)布的《K-12人工智能課程圖譜：政府認可的人工智能課程》報告中，人工智能基礎(chǔ)教育課程的開發(fā)框架被明確指出，其中算法和編程是使用人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)[1]。在人工智能時代，編程學習受到了廣泛重視。目前關(guān)于中小學編程教育的研究主要集中于編程教學模式、教學策略、編程工具、教學效果等方面，對于編程學習意愿影響因素等方面的研究較少[2]。雖然學界已有編程學習能夠促進計算思維發(fā)展的共識，但在實際編程教學中一些學生的學習意愿不高，進而導致學習效果不夠理想，無法達到培養(yǎng)高階思維能力——計算思維的目的。

目前對于如何培養(yǎng)計算思維的研究多聚焦于編程學習，通過Scratch、Python、C語言程序設(shè)計語言的學習，達到培養(yǎng)高階思維能力的目的。較少關(guān)注學生是否有意愿參與編程學習和學生已有的計算思維能力對編程的影響。根據(jù)期望價值理論的有關(guān)研究，當學生認為達成學習目標的可能性越大，學生的學習意愿越強烈[3]。學生已有的計算思維能力可能會影響對掌握編程知識可能性的判斷，從而影響編程學習意愿。學習意愿直接影響學習行為，較低的學習意愿則可能導致學生學習投入不夠，進而影響學習效果[4]。本研究將探索學生已有計算思維能力對編程學習意愿的相關(guān)影響，促進編程課堂高效教學。

2 關(guān)鍵概念

美國學者布倫南（Brennan）和雷斯尼克（Resnick）曾經(jīng)通過Scratch的在線社區(qū)活動和研討會等活動，將計算思維分解為計算概念、計算實踐與計算意識三個維度，這項研究成為其他學者在選擇培養(yǎng)學生計算思維課程的重要依據(jù)[5]。計算思維的測評工具主要基于以上3個維度進行設(shè)計開發(fā)。白雪梅和顧小清以中國學生為研究樣本，開發(fā)了K-12階段的本土化計算思維測量工具[6]。陳興冶等人開發(fā)了適合本土高中學生的計算思維評價指標體系[7]。

學習意愿指學習者完成學習任務(wù)的意愿，學習意愿的強烈與否和多種因素有關(guān)，如績效期望、自我效能感、社會影響等[8]。周仕河認為學習意愿是學生在進行學習活動時的綜合心理狀態(tài)，能夠反映了學生對于完成學習目標的興趣、態(tài)度和動機程度，這種心理狀態(tài)也給教師的教學提供更多的依據(jù)[9]。

3 研究設(shè)計

3.1 研究對象

本研究以西安市某中學高一年級C語言課程為例，通過隨機抽樣，向參加課程學習的學生以問卷星的形式發(fā)放問卷，參與此次調(diào)查的學生皆為自愿參與，回收問卷172份，去除答題時間不足100秒的問卷，有效問卷166份。

3.2 問卷設(shè)計

本研究的計算思維評價量表，采用了陳興冶等人開發(fā)的本土化計算思維評價指標體系[7]，分為計算思維技能和計算思維態(tài)度兩個維度，依據(jù)二級指標和關(guān)鍵指標，設(shè)計了包含30個題項的評價量表。C語言編程學習意愿評價量表，改編自DAVIS[10]和LIN[11]等關(guān)于學習意愿的量表。問卷采用李克特五級量表，從1 到5分別代表“非常不同意”到“非常同意”。

4 研究結(jié)果分析

4.1 信效度分析

本研究采用Cronbach α系數(shù)對問卷中的數(shù)據(jù)進行信度分析，使用KMO和Bartlett檢驗進行效度檢驗，分析結(jié)果如表1所示，由表中可以看出，測量的變量“計算思維”和“學習意愿”的信度系數(shù)Cronbach α值均大于0.9，說明本研究中問卷信度較高。問卷效度分析結(jié)果中，兩個變量的KMO值均大于0.9，Bartlett 檢驗的p 值均小于0.05，通過Bartlett 檢驗，說明本問卷的效度較高。

4.2 描述性統(tǒng)計

通過對樣本數(shù)據(jù)的描述性分析，如表2所示。樣本中學生計算思維的中位值在4.45，平均值為4.276，學習意愿的中位值為4.2，平均值為4.090。其中有63位同學的計算思維能力得分為5，在樣本中的比例為37.95%，計算思維得分低于3（包含3）的學生比例為9.64%。有47位同學的學習意愿值為5，在樣本中的比例為28.31%，學習意愿低于3（包含3）的學生比例為13%。從數(shù)據(jù)中可以看出，該樣本中大部分學生具有較高的計算思維能力和比較強烈的編程學習意愿，但仍有學生的計算思維能力沒有在以往的課程中得到鍛煉，小部分學生的編程學習意愿不強。

4.3 相關(guān)性分析

對學習意愿與計算思維兩個變量進行正態(tài)性檢驗，由于樣本量大于50，故采用K-S檢驗，結(jié)果如表3 所示，學習意愿與計算思維均呈現(xiàn)出顯著性（p<0.05），意味著學習意愿、計算思維均不具有正態(tài)性特質(zhì)。但兩者峰度的絕對值小于10并且偏度絕對值小于3，則說明數(shù)據(jù)盡管不是絕對正態(tài)，基本可接受為正態(tài)分布。

為探究計算思維能力與C語言學習意愿的相關(guān)性，由于數(shù)據(jù)不具有絕對的正態(tài)性特質(zhì)，本研究分別采用了Spearman 和Pearson 驗證兩者的相關(guān)關(guān)系，如表4和表5所示。在使用Spearman 相關(guān)系數(shù)計算時，學習意愿和計算思維之間的相關(guān)系數(shù)值為0.858，并呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性，而使用Pearson 相關(guān)系數(shù)時，學習意愿和計算思維之間的相關(guān)系數(shù)值為0.870，并且呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性。兩者皆可說明學習意愿和計算思維能力之間有著顯著的正相關(guān)關(guān)系。

將計算思維作為自變量，將學習意愿作為因變量進行線性回歸分析，分析結(jié)果如表6所示，模型公式為：學習意愿=0.153 + 0.921*計算思維，模型R2 值為0.756，意味著計算思維可以解釋學習意愿的75.6%變化原因。VIF 值小于5模型無共線性。對模型進行F檢驗時發(fā)現(xiàn)模型通過F 檢驗（F=509.056，p=0.000<0.05），即計算思維一定會對學習意愿產(chǎn)生影響。計算思維的回歸系數(shù)值為0.921（t=22.562，p=0.000<0.01），說明計算思維會對學習意愿產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系。

5 結(jié)論與建議

本研究基于西安市某中學高一學生C語言編程學習意愿的調(diào)查數(shù)據(jù)，對中學生計算思維能力與編程學習意愿進行相關(guān)性分析，探索學生已有的計算思維能力對編程學習意愿的影響。本研究發(fā)現(xiàn)學生編程學習意愿的強烈程度與學生已有的計算思維能力具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，且學生已有的計算思維能力會對編程學習愿意產(chǎn)生顯著正向的影響。

因此編程課程雖然能夠培養(yǎng)學生的計算思維，但對于計算思維的培養(yǎng)不應完全依賴于編程課程，因?qū)W生已有的計算思維能力會影響學習意愿。同時在中學開展編程課程前，需要充分考慮學生的計算思維能力水平和學習意愿，對于學習意愿較低的學生，不僅僅需要教師設(shè)計能夠激發(fā)學習興趣的教學活動，更需要教師采取專項訓練或其他課程的學習來培養(yǎng)計算思維能力。