初中信息科技教学中学生计算思维培养的实践探索

计算思维作为21 世纪学生核心素养的重要组成部分，近年来在基础教育领域得到高度关注。它不仅是一种基于计算机科学解决问题的方式，更是一种结构化思维方法，强调将复杂问题分解为可操作的模块，通过抽象建模与算法设计进行解决。随着新课标对信息科技课程目标的不断深化，初中阶段信息科技教学应更加重视学生计算思维的培养。与传统“操作技能导向”的教学不同，计算思维导向的教学强调以“思维方式”为本，以“解决真实问题”为目标。

然而，在当前的教学实践中，计算思维的培养仍面临若干困境，例如教学内容碎片化、活动设计缺乏系统性、学生认知偏低层次等。本文基于一线教学经验，选择典型教学案例，聚焦初中信息科技课程中计算思维要素的嵌入路径，探索学生在真实任务中如何逐步发展问题抽象、逻辑推理、算法思维与调试优化能力。

一、教学设计理念与思维培养策略的整合路径

计算思维的四个基本要素——分解、抽象、算法与调试——并非孤立存在，而应嵌入到问题情境中加以引导。在初中阶段，将这些思维技能的培养融入真实任务或项目情境中，不仅提升学生的学习兴趣，更利于形成可迁移的思维能力。

在笔者执教的《Python 编程入门》模块中，围绕“校园导航程序”的设计任务进行项目化教学，将计算思维的四要素系统性整合到教学活动中。首先，通过真实场景引入问题情境：“学校为迎接新生，需要一款程序帮助其查找校内不同位置的教室、图书馆、操场等路径。”这一问题具有明确的应用背景，能够有效激发学生的探究欲望。

随后，学生开始进行“分解”操作，将整个导航任务分解为“输入地点”“检索路径”“输出结果”三大模块。在“抽象”环节，学生需将校园地图中的位置关系用数据结构（如列表或字典）表示，并利用图的基本概念建模路径。此时，教师引导学生思考节点、边、路径等概念间的对应关系，使其意识到抽象建模背后的逻辑结构。

在“算法设计”环节，学生需利用基本的循环语句与条件判断编写最短路径搜索的简易逻辑。尽管初中生尚未学习复杂的 Dijkstra 算法，但通过逐步试错法与启发式查找，已能够感知到“有效路径”的计算过程。“调试”环节则穿插于编程实践全过程，学生通过不断测试输入与输出之间的关系、识别逻辑漏洞，逐步建立起系统性检查程序的意识。

教学中，笔者还特别设置了“同行代码审查”活动，让学生相互阅读与评价同伴的程序设计。这一环节显著提升了学生分析问题与表达思路的能力，也让他们在交流中更深刻理解算法逻辑与抽象表达的意义。

二、案例分析：数据可视化项目中的计算思维培养

除了编程项目，数据可视化任务同样具有较强的计算思维训练价值。以《信息技术与数据认知》一课为例，教师以“疫情数据可视化”为主题，指导学生完成一个包含数据搜集、处理、分析与可视化表达的项目任务。

在任务起始阶段，学生面临的第一个挑战是如何“分解”数据处理任务。他们需将整体目标细化为“确定数据源”“清洗原始数据”“选择图形模型”“生成图表”等子步骤。在这个过程中，学生逐步意识到完成一个项目不是简单堆砌，而是需要严密的结构安排。

“抽象”能力的培养主要体现在数据建模环节。学生需要理解“病例数”“增长率”“地区差异”等抽象变量的意义，并将其转化为可被Excel 或 Python matplotlib 识别的字段格式。“算法思维”则贯穿在数据处理逻辑中，如：如何筛选特定区域数据、如何按日期排序、如何设计算法自动计算日增长率等。

在“调试优化”环节，学生通过不断尝试不同图表（柱状图、折线图、热力图）的呈现方式，并检验其可读性与美观度，从而学习用“系统评价视角”去修正输出结果。这不仅提升了技术操作能力，更锻炼了他们判断信息有效性与适用性的批判性思维。

最终的课堂展示环节，学生需讲述自己项目的设计思路与可视化逻辑。教师依据学生能否清晰表达其计算思维过程——如如何分解问题、如何设计处理逻辑、如何在调试中优化方案——作为评价依据。这种评价方式，超越了以往“是否完成任务”的表层标准，更聚焦学生在过程中的思维表现。

三、教学成效分析与学生能力成长路径

从教学反馈看，项目化学习对初中生计算思维能力的激活具有显著效果。通过前后测问卷与学习表现分析，发现多数学生在以下三个维度有所提升：一是逻辑表达能力增强，能将问题用结构化语言准确描述；二是问题分解与抽象能力提升，能把握复杂任务的模块逻辑；三是调试能力提高，学生能有意识地识别程序或数据处理中的错误并尝试改正。

但教学中也暴露出一定问题。部分学生面对开放任务时容易陷入细节困扰，缺乏顶层设计意识；还有部分学生在抽象建模阶段出现理解困难。为此，教师需在任务设计中设置适当支架，如提供半结构化的数据模板、流程图、代码片段示例等，以降低学生认知门槛，同时强化计算思维语言的系统训练，如变量命名、算法注释等。

结语

在初中信息科技教学中开展计算思维培养，不应拘泥于编程技能训练，而应以任务驱动的方式，设计有挑战性、结构清晰、目标明确的学习活动，引导学生在真实问题解决过程中发展分解、抽象、算法与调试等核心思维能力。未来的教学探索可进一步拓展跨学科整合路径，如与数学学科联合开发数据模型训练项目，与地理学科联合设计地理信息系统应用任务，从而丰富学生的计算思维迁移场景，促进其形成更加广泛的数字素养。教育的根本在于思维方式的培育。唯有将思维训练渗透于每一次教学实践中，计算思维才能从课堂中扎根，成为学生认知世界与建构知识的重要支点。

参考文献

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