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以计算思维为导向的 《Scratch趣味编程》教学设计
作者：王慧敏 王戈 胡秋萍 陶双双
来源：《中小学信息技术教育》2018年第01期
计算思维作为核心素养之一，最能体现信息技术的学科价值，因此得到越来越多的教育研究者的关注。
计算思维的实质是一个问题解决的过程，这个过程包含两方面的特性：“结构分解、实体抽象、模型建设、自动化实施”等技术应用特征；“明确问题、设计方案、实施反馈、修订完善”等一般性解决问题方法。在教学设计中可以从学生感兴趣的基于真实情境的问题出发，由学生从基于自然语言的问题情境抽象出计算机能够解决的问题模型，将问题模型转化为计算机能够识别的计算模型，最后通过计算机程序自动化执行来帮助我们解决问题。基于此思路，笔者在初中信息技术校本课程《Scratch趣味编程》中进行了初步探索，以期为信息技术教学带来新的思考方向和参考价值。 基于计算思维导向的教学设计案例
2013年，南安普敦大学的Cynthia Selby博士和John Woollard博士提出计算思维包括算法思维、评估、分解、抽象、概括五个方面的要素。以此为参考，笔者设计了一节以计算思维为导向的教学案例——计算机模拟抛硬币实验。 本节课的教学流程大致分为以下几个阶段。
（1）定义问题：引出问题，多次抛一枚硬币，其正面朝上和反面朝上出现的次数是否一样，思考如何设计实验验证猜想。
学生活动一：大家一起抛硬币。写出各小组“抛硬币”搜集到的数据。
计算思维：抽象——将问题的本质抽取出来，摒弃复杂的细节问题。在问题定义环节学生将要验证的抛硬币实验概率问题转化为数学统计问题。
（2）建立计算模型：根据抛硬币实验设计，分析Scratch模拟抛硬币实验所需要的角色和变量，将数学统计问题进一步转化成计算机能够执行和运算的问题。
学生活动二：参照界面设计分析表类比抛硬币实验设计，思考程序的界面设计。
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计算思维： ①类比——由熟悉的抛硬币实验类比分析，总结出程序要实现的功能模型。②抽象——采用计算机可以处理的方式界定问题，将“正面向上”“反面向上”两个结果的记录抽象成程序中的变量，将实际中的硬币抽象成程序中的角色。 （3）算法设计：将计算模型进一步用程序语言表达出来。
学生活动三：类比现实生活中抛硬币实验，画出计算机模拟抛硬币实验的程序流程图。 计算思维：抽象——将硬币正反两个随机结果抽象成由计算机随机生成两个数的过程，将每次抛硬币的试验结果及数据记录抽象成程序中的选择结构，将重复多次试验抽象成程序中的循环结构。
图1 现实生活中抛硬币实验过程 图2 抛硬币实验程序流程图 （4）算法实现。
学生活动四：根据程序流程图，将任务适当分解为子任务。
计算思维：①分解——分解是对整体任务进行合理的功能模块划分，将总任务分解成可以单独解决、独立开发的子任务，减少一次要处理的任务负荷，使复杂的问题得以较容易地解决。在算法实现的过程中采用分解思维，将总任务分解为三个子任务：a.生成随机数；b.根据随机数的结果，让硬币切换造型，并记录正面朝上和反面朝上的次数；c.实现多次重复实验。②算法思维——算法是指解决问题的步骤，它是一系列清晰且明确的指令的组合。对于某种特定的问题，如果有规范的输入，计算机就能遵循这组指令或规则，在有限的时间内可以获得所要求的输出。根据流程图，学生将程序语言转化为计算机指令，合理选用顺序结构、分支结构、循环结构实现算法。③评估——确保当前的解决方案是最优的。通常一个算法不能完美地满足各种条件，要综合各项指标进行判断和取舍，从中选取最优方案。在设计算法的过程中反思问题解决方案，不断改善和优化程序。
（5）算法自动化实施：将重复执行的次数改为100、500、1000、1500，记录正面和反面各自出现的次数。
学生活动五：运行程序，搜集数据，填写表格。 表2 计算机模拟抛硬币实验数据
计算思维：自动化——自动化是充分利用计算机可自动重复的强大的运算能力来求解问题，以弥补人在处理大数据时的计算缺陷。学生通过算法实现程序，并由程序的自动执行来搜集数据。
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图3 学生程序 （6）迁移推广。
学生活动六：分析数据，计算正面向上出现的频率（正面向上的次数/实验重复次数），并得出实验结论。
计算思维：概括——是基于先前已经解决的问题，将其概括作为通用解决方案，以便于推广到更广泛的问题情境中。学生用计算机程序模拟搜集数据过程并概括出实验结论：在做大量重复试验时，随着试验次数的增加，一个事件出现的频率，总在一个固定数的附近摆动，显示一定的稳定性，这个固定数就是概率。
本教学活动设计紧紧围绕计算思维的操作性定义和五个基本组成要素展开，“从一枚硬币说起”，引导学生思考如何利用计算机来模拟大量重复实验，通过六个教学活动，经历了不同程度的问题抽象，将学生的思维过程可视化。 1.建构真实的问题情境是抽象思维的第一步
计算思维的实质是抽象和自动化，现实生活中我们面对的往往是错综复杂的非良构问题，要求我们能将此类问题抽象出计算机能够处理的问题，所以在教学中我们要基于真实的问题，引导学生清晰地定义和表达问题。
2.与数学学科整合，加深对数学概念的理解
抛硬币实验是一个典型的随机事件，数学中的概率是建立在大量重复实验的基础上的。现实生活中由于无法直观展示大量重复实验的结果，学生在理解概率这个数学概念时，只能借助抽象的理论推理，造成理解上的困难。计算机的机械运算能力使得计算机在处理这类大量重复的事情上有着极大的优势，因此采用编程模拟随机事件，可以使学生很直观地明白概率的含义，这也是学科整合的魅力。学科之间互相借力，创造性地解决问题。 3.计算模拟，科学探究的第三大范式
随着互联网的普及，信息技术手段的不断提高，使得科学研究除了传统的实验研究和理论研究外，多了一个新的研究范式：计算模拟。利用计算机能够方便采集与处理信息的能力，帮助我们学会在信息时代进行科学探究，提高信息处理能力。 4.思维可视化，提升计算思维能力
计算机解决问题的过程和人类解决问题的过程最大的区别在于，人类有大量的包含个人经验在内的隐性知识，而计算机解决问题的过程要求清晰的问题定义和描述。通过对问题的层层