基于问题解决的Python编程教学对高中学生计算思维能力的培养研究

一、引言

1.1 研究背景与意义

在数字化时代飞速发展的当下，人工智能、大数据、云计算等新兴技术深刻地改变着人们的生活与工作方式。计算思维作为一种运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计以及人类行为理解的思维活动，已成为 21 世纪公民必备的核心素养之一，对于高中生的未来发展至关重要。高中阶段是学生思维能力快速发展和定型的关键时期，培养学生的计算思维能够帮助他们更好地适应信息社会的需求，提升解决复杂问题的能力，为未来的学习和职业发展打下坚实的基础。

Python 作为一种简洁、易读且功能强大的编程语言，具有开源免费、跨平台、库丰富等特点 ，逐渐成为高中信息技术课程的重要组成部分。Python 语言的语法结构清晰，代码简洁易懂，适合初学者入门，能够帮助学生快速掌握编程的基本概念和方法。通过 Python 编程教学，学生可以学习如何将现实世界的问题转化为计算机能够理解和解决的问题，培养逻辑思维、算法设计和问题解决能力，进而提升计算思维水平。

传统的高中 Python 教学往往侧重于语法知识的传授和编程技能的训练，采用教师讲授、学生模仿练习的教学方式。这种教学模式虽然能够让学生掌握一定的编程知识，但却忽视了计算思维的系统性培养，导致学生在面对实际问题时，缺乏将问题分解、抽象建模和设计有效算法的能力。此外，由于学生的基础和学习能力存在差异，统一的教学内容和方法难以满足不同学生的需求，容易使部分学生对编程学习产生畏难情绪，降低学习兴趣和积极性。因此，探索一种基于问题解决的 Python 编程教学方法，以有效培养高中学生的计算思维能力，具有重要的现实意义。它不仅能够提高 Python 教学的质量和效果，还能为学生的终身学习和创新能力的培养提供有力支持。

1.2 研究现状与问题

国内外学者对计算思维和 Python 编程教学进行了广泛的研究。在计算思维方面，美国计算机科学家周以真教授首次系统地阐述了计算思维的概念，认为计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动 。此后，众多学者围绕计算思维的内涵、要素、培养方法等方面展开深入研究，提出了计算思维的多维度模型，如 “分解、抽象、算法设计、自动化、评估” 等要素构成的模型，为计算思维的培养提供了理论框架。

在 Python 编程教学方面，许多研究关注教学方法和教学模式的创新。项目式学习、基于问题的学习、探究式学习等教学方法被广泛应用于 Python 教学中，旨在通过实际项目和问题驱动，激发学生的学习兴趣，培养学生的自主学习能力和问题解决能力。一些研究还探讨了如何利用在线学习平台、编程工具和教学资源来优化 Python 教学，提高教学效果。

当前高中 Python 教学仍然存在一些亟待解决的问题。首先，教学内容与课时安排不匹配，Python 编程涉及大量的数据类型、语句、函数和算法，需要充足的课时来详细讲解和实践操作，但由于信息技术课程通常不是高考科目，课时安排往往较为有限，导致教学目标难以完全实现 。其次，学生基础参差不齐，对 Python 学习的兴趣和热情各异。有些学生数学基础较好，逻辑思维能力强，对编程有浓厚的兴趣；而有些学生则相反，他们可能觉得编程枯燥无味，缺乏学习的动力，这种差异给 Python 教学带来了很大的难度。此外，传统的教学方法已不适应 Python 教学的需要，传统的信息技术教学通常采用教师演示、学生模仿的方式，这种方式不利于培养学生的实践能力和创新思维，而 Python 编程教学更加注重学生的实践能力和创新思维的培养，因此需要采用更加灵活、多样的教学方法 。在计算思维培养方面，虽然已有研究提出了一些培养策略，但在实际教学中，这些策略的实施效果并不理想，缺乏有效的教学活动设计和评价方法来保障计算思维的培养。

二、理论框架与研究基础

2.1 计算思维的内涵与构成

计算思维这一概念，最早由美国卡内基梅隆大学的周以真教授于 2006 年提出，她将计算思维定义为运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。计算思维并非是让学生学会编程，而是培养学生像计算机科学家一样思考问题的能力，它是一种可以运用到各个领域的普适性思维方式。

计算思维包含多个核心要素，这些要素相互关联、层层递进，共同构成了计算思维的能力体系。首先是问题分解，即将复杂的大问题拆解成若干个相互独立、更易处理的小问题。在 Python 编程中，当面对一个大型项目，如开发一个学生信息管理系统时，就需要将其分解为学生信息录入、查询、修改、删除等多个子问题，然后逐一解决。通过问题分解，能降低问题的复杂度，使问题更易于理解和处理 。

抽象建模是从具体问题中提取关键信息，忽略无关细节，建立数学模型或概念模型的过程。例如，在设计一个简单的游戏时，将游戏中的角色、道具、场景等抽象为类和对象，通过定义类的属性和方法来描述它们的特征和行为，从而构建出游戏的模型。这种抽象建模的能力有助于学生抓住问题的本质，提高解决问题的效率。

算法设计是为解决问题制定一系列清晰、明确的步骤和规则。在 Python 编程中，实现一个功能往往有多种算法可供选择，如排序算法有冒泡排序、插入排序、快速排序等。学生需要根据具体问题的特点和要求，选择合适的算法，并将其用代码实现。良好的算法设计能够提高程序的运行效率和质量 。

自动化执行则是借助计算机程序来自动执行算法，实现问题的求解。学生编写好 Python 代码后，通过运行程序，计算机就能按照代码中定义的算法自动完成任务，大大提高了工作效率。

调试优化是在程序运行过程中，检查和修正程序中的错误，优化程序的性能。当程序出现错误时，学生需要运用调试工具，如断点调试、打印输出等，找出错误的原因并进行修正。同时，还可以通过优化算法、减少不必要的计算等方式，提高程序的运行速度和资源利用率 。

2.2 问题解决教学法的理论依据

问题解决教学法的理论基础主要源于建构主义学习理论。建构主义理论认为，知识不是通过教师传授得到的，而是学习者在一定的情境下，借助他人（包括教师和学习伙伴）的帮助，利用必要的学习资料，通过意义建构的方式而获得的。在问题解决教学中，教师通过创设真实的问题情境，让学生在解决问题的过程中主动探索、积极思考，将新知识与已有的知识经验相结合，从而构建起自己的知识体系 。

例如，在 Python 编程教学中，教师可以提出一个实际问题，如设计一个校园活动报名系统。学生在解决这个问题的过程中，需要思考如何收集用户输入的信息、如何存储和管理数据、如何实现报名流程的逻辑等。在这个过程中，学生不仅学习了 Python 的相关知识和技能，还培养了问题解决能力和计算思维。同时，学生之间可以通过小组合作的方式，共同探讨问题的解决方案，分享彼此的想法和经验，进一步促进知识的建构和思维的发展 。

问题解决教学法还强调学生的自主学习和协作学习。在问题解决的过程中，学生需要自主地寻找解决问题的方法和途径，主动查阅资料、尝试不同的解决方案，这有助于培养学生的自主学习能力和创新精神。而协作学习则可以让学生在小组中相互交流、相互启发，共同攻克难题，提高学生的团队合作能力和沟通能力 。

三、教学策略设计与实施

3.1 五环教学模式构建

为了有效培养学生的计算思维能力，本研究构建了基于项目式学习的 “导 - 学 - 践 - 馈 - 思” 五环教学模式，该模式以学生为中心，通过一系列紧密相连的教学环节，引导学生逐步深入地理解和应用编程知识，提升计算思维水平。

在 “导” 入环节，教师精心创设生动有趣且贴近学生生活实际的教学情境，如展示一些基于 Python 开发的实用小工具或趣味小游戏，激发学生的学习兴趣和好奇心。以 “校园活动管理系统” 项目为例，教师可以通过展示学校以往活动的组织情况和存在的问题，引出如何利用 Python 编程来设计一个高效的活动管理系统，让学生明确学习目标和任务，为后续的学习做好铺垫 。

“学” 习环节是学生深入理解编程知识和培养计算思维的关键阶段。教师引导学生对项目任务进行全面分析，将复杂的大问题拆解成一个个具体的小问题，并逐步引导学生学会运用抽象的方法，从具体问题中提取关键信息，建立数学模型或概念模型。例如，在设计 “校园活动管理系统” 时，教师可以帮助学生分析系统需要具备的功能模块，如活动信息发布、报名管理、人员分组、场地安排等，并引导学生将这些功能抽象为类和函数，用 Python 代码进行描述 。

“践” 环节强调实践操作，学生根据之前所学的知识和分析的结果，动手编写 Python 代码来实现项目任务。教师为学生提供丰富多样的实践任务，这些任务具有一定的梯度性，从简单到复杂，逐步提升学生的编程能力和计算思维。同时，鼓励学生在实践过程中积极尝试不同的方法和思路，培养创新精神和实践能力 。

“馈” 即反馈环节，学生完成实践任务后，教师及时给予反馈和评价。反馈方式包括教师评价、学生自评和互评等，评价内容不仅关注学生的代码实现是否正确，更注重学生在解决问题过程中所运用的计算思维方法和策略。通过交互式的反馈，学生能够及时发现自己的不足之处，进一步优化和完善自己的算法和程序 。

在 “思” 环节，教师引导学生对整个项目学习过程进行总结和反思，回顾自己在解决问题过程中遇到的困难和挑战，以及是如何运用计算思维方法来克服这些问题的。通过总结反思，学生能够将所学的知识和技能进行内化，进一步提升计算思维能力，并能够将这种思维方式迁移到其他问题的解决中 。

3.2 梯度化任务设计

为了满足不同层次学生的学习需求，激发全体学生的学习积极性，本研究采用了梯度化任务设计策略。以 “Python 飞机大战游戏” 这一综合项目为例，将其分解为多个微任务，每个微任务又设置了不同难度层级的任务要求，具体如下：

“键盘控制飞机移动” 这一微任务，一星任务为给出部分 Python 小程序代码，学生只需修改其中的键值，使飞机能够按照指定的方向移动；二星任务要求学生独立编写代码，实现通过键盘按键控制飞机在屏幕上自由移动的功能；三星任务则鼓励学生进行创新扩展，如添加飞机的加速、减速、旋转等特殊动作 。

在 “积分系统实现” 微任务中，一星任务是让学生根据给定的框架，完成简单的积分累加功能，当飞机击中敌机时，积分增加相应的分数；二星任务要求学生能够根据游戏难度的变化，动态调整积分的增加规则，如在游戏后期，敌机难度增加，击中敌机获得的积分也相应提高；三星任务则是让学生设计更加复杂的积分系统，包括积分排行榜、特殊道具对积分的影响等功能 。

通过这样的梯度化任务设计，基础较弱的学生可以从一星任务入手，逐步掌握编程的基本方法和技巧，建立学习的信心；而基础较好、学有余力的学生则可以挑战更高难度的任务，充分发挥自己的创造力和潜力，实现个性化的学习和发展 。

3.3 真实情境与案例驱动

为了让学生更好地理解编程与现实生活的紧密联系，提高学生运用编程知识解决实际问题的能力，本研究注重在教学中引入真实情境和案例驱动教学法。

结合生活实际设计了一系列具有现实意义的案例，如 “疫情数据分析” 案例，引导学生收集疫情相关的数据，如确诊病例数、死亡人数、治愈人数等，运用 Python 的数据分析库，如 Pandas、NumPy 等，对数据进行清洗、整理和分析，绘制各种图表，如折线图、柱状图、饼图等，以直观地展示疫情的发展趋势和分布情况 。在这个过程中，学生需要将实际的疫情问题转化为数学模型，如通过建立函数关系来描述疫情的传播速度和趋势，然后编写 Python 程序来实现数据的处理和分析，从而强化了抽象与建模能力。

“地铁线路规划” 案例也是一个很好的教学实例。教师引导学生思考如何利用 Python 编程来规划最优的地铁出行路线，学生需要考虑地铁站点的分布、换乘规则、运行时间等因素，将这些实际问题抽象为图论中的最短路径问题，运用 Dijkstra 算法或 A * 算法等进行求解，并通过 Python 代码实现路径规划的功能 。

除了这些具有现实意义的案例，还引入了一些趣味性较强的案例，如 “密码破解” 案例，让学生了解密码学的基本原理，通过编写 Python 程序来尝试破解简单的密码，如基于暴力破解算法，对给定范围内的密码组合进行逐一尝试，从而理解算法的执行效率和安全性的重要性。“随机抽奖” 案例则让学生运用 Python 的随机模块，实现一个简单的抽奖程序，通过这个案例，学生可以学习如何使用随机函数、列表等数据结构，以及如何设计用户交互界面，如使用 Tkinter 库创建一个简单的抽奖界面 。这些趣味案例能够有效降低学习门槛，激发学生的学习兴趣，使学生在轻松愉快的氛围中学习编程知识和培养计算思维能力 。

四、实践案例与效果分析

4.1 教学实验设计

为了验证基于问题解决的 Python 编程教学对高中学生计算思维能力培养的有效性，本研究选取了某高中高一年级的两个平行班作为研究对象，其中一个班作为实验班，另一个班作为对照班。这两个班级在学生的入学成绩、学习能力和基础知识水平等方面均无显著差异，具有良好的可比性 。

在教学过程中，实验班采用基于问题解决的教学方法，教师通过创设一系列具有挑战性的问题情境，引导学生运用 Python 编程知识来解决问题。例如，在讲解文件操作时，教师提出了一个实际问题：如何统计一个文本文件中每个单词的出现频率，并按照频率从高到低进行排序 。学生在解决这个问题的过程中，需要运用到文件读取、字符串处理、字典数据结构以及排序算法等知识，通过不断地尝试和探索，逐渐掌握这些知识和技能，并培养了计算思维能力 。

对照班则沿用传统的讲授式教学方法，教师按照教材的章节顺序，系统地讲解 Python 的语法知识和编程技巧，学生通过模仿教师的示例代码进行练习 。在讲解文件操作时，教师会先介绍文件读取、写入等函数的语法格式，然后通过一些简单的示例代码演示如何使用这些函数，最后让学生进行类似的练习 。

为了全面、客观地评估学生的计算思维能力，本研究采用了多种评价方式，包括问卷调查、编程测试和课堂观察。问卷调查主要用于了解学生对计算思维的认知和态度，以及对教学方法的满意度 。编程测试则通过设置一系列具有代表性的编程题目，考察学生在算法设计、问题分解、代码实现和调试等方面的能力 。课堂观察则由研究者和任课教师共同进行，观察学生在课堂上的表现，如参与度、合作能力、思维活跃度等 。

4.2 结果与发现

经过一个学期的教学实验，对收集到的数据进行统计分析后，发现实验班学生在计算思维能力的多个维度上均有显著提升。在算法设计维度，实验班学生能够更加灵活地运用所学的算法知识，针对不同的问题设计出高效的解决方案，平均得分显著高于对照班（p<0.05） 。例如，在解决 “计算班级学生成绩的平均分、最高分和最低分” 这一问题时，实验班学生能够迅速分析问题，选择合适的算法，如使用循环结构遍历成绩列表，同时利用条件判断语句找出最高分和最低分，而对照班部分学生则在算法选择和实现上存在困难 。

在问题分解维度，实验班学生表现出更强的将复杂问题分解为简单子问题的能力，能够清晰地梳理问题的逻辑结构，找到解决问题的关键步骤 。以 “设计一个简单的图书管理系统” 项目为例，实验班学生能够将其分解为图书信息录入、查询、借阅、归还等多个子模块，然后逐步实现每个子模块的功能，而对照班学生在问题分解时往往不够全面和深入，导致项目实施过程中遇到较多困难 。

在创新思维维度，实验班学生在编程过程中展现出更多的创新想法和独特的解决方案，能够积极尝试新的技术和方法，对问题进行拓展和优化 。在 “设计一个趣味小游戏” 的任务中，实验班学生不仅能够实现游戏的基本功能，还能添加一些个性化的元素，如独特的游戏场景、角色技能等，使游戏更具趣味性和挑战性 。

通过对不同性别学生的成绩进行对比分析，发现男生在算法思维方面略占优势，他们在处理一些逻辑复杂的算法问题时，能够更快地找到解题思路 。在解决 “汉诺塔问题” 时，男生能够更快地理解递归算法的原理，并编写相应的代码实现 。女生在合作学习方面表现出色，她们在小组合作中能够积极沟通、协调分工，充分发挥团队成员的优势，共同完成任务 。通过合作学习，女生在计算思维能力的提升上也取得了显著的进步，与男生之间的差距逐渐缩小 。

五、挑战与对策

5.1 教学实施中的障碍

在基于问题解决的 Python 编程教学实践过程中，遇到了一些阻碍教学顺利实施的问题。首先是课时限制问题，信息技术课程在高中课程体系中所占的课时比例相对较少，但 Python 编程教学内容丰富，涵盖语法基础、数据结构、算法设计、项目实践等多个方面，要在有限的课时内完成教学任务并实现计算思维培养的目标，难度较大 。例如，在讲解复杂的算法时，如递归算法、动态规划算法等，需要花费大量时间进行原理讲解、案例分析和代码实现，而课时不足往往导致教学只能浅尝辄止，学生无法深入理解和掌握 。

硬件资源不足也是一个突出问题。部分学校的计算机机房设备陈旧，配置较低，运行 Python 编程环境时容易出现卡顿、死机等情况，影响学生的编程实践体验和效率 。此外，一些学校的计算机数量有限，无法保证每位学生都能在课堂上有充足的时间进行上机操作，这对于注重实践的 Python 编程教学来说，是一个严重的制约因素 。

学生的畏难情绪也是教学实施中的一大挑战。Python 编程对于学生的逻辑思维和数学基础有一定要求，部分学生在面对抽象的编程概念和复杂的代码时，容易产生畏难情绪，缺乏学习的主动性和积极性 。在学习循环结构和条件判断语句时，一些学生由于对逻辑关系的理解不够清晰，在编写代码时频繁出错，导致他们对编程学习产生抵触心理 。

针对课时限制问题，建议采用模块化教学方法，将 Python 编程教学内容分解为多个相对独立的模块，如基础语法模块、数据处理模块、算法设计模块等，每个模块设置明确的教学目标和重点内容 。在教学过程中，根据学生的实际情况和教学进度，合理分配课时，对于学生已经掌握的基础知识可以适当压缩教学时间，将更多的时间和精力放在计算思维培养和实际问题解决上 。同时，可以利用课外时间，如组织编程社团、开展线上学习活动等，为学生提供更多的学习和实践机会 。

为了解决硬件资源不足的问题，学校应加大对信息技术教学设备的投入，定期更新和维护计算机机房设备，确保设备的性能能够满足 Python 编程教学的需求 。还可以利用在线编程平台，如 Codeforces、LeetCode 等，这些平台提供了丰富的编程题目和在线编程环境，学生可以在任何有网络连接的设备上进行编程练习，不受硬件设备的限制 。在线平台还能提供异步学习支持，学生可以根据自己的学习进度和时间安排，随时随地进行学习和交流 。

对于学生的畏难情绪，教师可以采用游戏化教学、项目式学习等教学方法，将编程知识融入到有趣的游戏和实际项目中，降低学习难度，提高学生的学习兴趣 。例如，设计一些编程小游戏，如 “猜数字”“打地鼠” 等，让学生在玩游戏的过程中学习编程知识和技能 。教师还可以通过鼓励学生、给予积极的反馈和评价等方式，帮助学生树立学习的信心，克服畏难情绪 。

5.2 教师专业发展路径

教师是教学活动的组织者和引导者，其专业素养和教学能力直接影响着教学效果和学生的学习成果。在基于问题解决的 Python 编程教学中，教师不仅需要具备扎实的 Python 编程知识和技能，还需要掌握有效的教学方法和策略，能够引导学生运用计算思维解决实际问题 。然而，目前部分高中信息技术教师在 Python 编程教学方面还存在一些不足，如对计算思维的理解不够深入、教学方法单一、缺乏项目实践经验等 。

为了提升教师的专业素养，促进教师的专业发展，可以开展案例研讨与校本研修活动 。组织教师定期开展教学案例研讨活动，分享在 Python 编程教学中遇到的问题和成功的教学经验，共同探讨解决问题的方法和策略 。通过对实际教学案例的分析和讨论，教师可以更好地理解计算思维的内涵和培养方法，学习和借鉴其他教师的优秀教学经验，不断改进自己的教学方法和策略 。

校本研修也是提升教师专业素养的重要途径 。学校可以组织教师参加 Python 编程教学的培训和研讨活动，邀请专家学者进行专题讲座和指导，帮助教师更新教学理念，掌握新的教学方法和技术 。学校还可以鼓励教师开展教学研究和实践探索，结合教学实际，开展基于问题解决的 Python 编程教学的实践研究，探索适合本校学生的教学模式和方法 。

建立区域教学资源库，促进跨校协作与经验共享也是非常必要的 。不同学校的教师在 Python 编程教学中积累了丰富的教学资源和经验，通过建立区域教学资源库，可以将这些资源进行整合和共享，为教师提供更多的教学素材和参考案例 。教师可以根据自己的教学需求，从资源库中获取相关的教学资源，如教学课件、教学设计、编程案例等，节省备课时间，提高教学质量 。区域教学资源库还可以促进教师之间的跨校协作与交流，教师可以通过资源库平台，与其他学校的教师进行互动和合作，共同开展教学研究和实践探索，实现资源共享、优势互补 。

六、结论与展望

本研究通过构建基于问题解决的 Python 编程教学模式，并在高中信息技术课堂中进行实践验证，得出以下结论：基于问题解决的 Python 编程教学模式能够显著提升高中学生的计算思维能力。通过 “导 - 学 - 践 - 馈 - 思” 五环教学模式的实施，学生在问题分解、抽象建模、算法设计、自动化执行和调试优化等计算思维要素方面均取得了明显的进步。在解决实际问题时，学生能够更加熟练地运用计算思维方法，将复杂问题分解为简单的子问题，设计出合理的算法，并通过编程实现解决方案 。

梯度化任务设计和真实情境案例驱动的教学策略，有效地激发了学生的学习兴趣和主动性，满足了不同层次学生的学习需求。基础较弱的学生能够在一星任务中逐步掌握编程基础知识和技能，建立学习信心；而基础较好的学生则可以通过挑战三星任务，充分发挥自己的创造力和潜力，实现个性化的学习和发展 。真实情境案例让学生深刻体会到编程与现实生活的紧密联系，提高了学生运用编程知识解决实际问题的能力 。

教学实验数据表明，实验班学生在计算思维能力测试中的平均成绩显著高于对照班，且在创新思维、问题解决能力等方面表现更为出色。这充分证明了基于问题解决的 Python 编程教学方法在培养学生计算思维能力方面的有效性和优越性 。

展望未来，高中 Python 编程教学在培养学生计算思维能力方面仍有广阔的发展空间。首先，应进一步加强跨学科融合，将 Python 编程与数学、物理、化学等学科知识有机结合，设计更多跨学科的教学项目和案例，让学生在解决综合性问题的过程中，深化对计算思维的理解和应用 。在数学学科中，可以引导学生运用 Python 编程解决复杂的数学计算问题，如数列求和、函数图像绘制等；在物理学科中，利用 Python 模拟物理实验，如平抛运动、电路分析等，帮助学生更好地理解物理原理 。

随着人工智能技术的飞速发展，将 AI 工具融入 Python 编程教学中，为学生提供智能化的学习支持和个性化的学习路径，将成为未来教学的重要发展方向 。利用 AI 辅助编程工具，如智能代码补全、错误提示与修复等，能够提高学生的编程效率，降低学习难度；借助 AI 学习分析平台，教师可以实时了解学生的学习情况和思维过程，为学生提供针对性的指导和反馈 。

还需要不断完善教学评价体系，建立多元化、全过程的计算思维评价指标，综合运用定量评价和定性评价方法，全面、客观地评估学生计算思维能力的发展水平 。除了传统的编程测试和作业评价外，还可以引入学生自评、互评、课堂表现评价、项目成果展示评价等方式，从多个角度评价学生在问题解决过程中所展现出的计算思维能力 。

高中 Python 编程教学在培养学生计算思维能力方面具有重要的价值和意义。通过不断探索和创新教学方法，加强跨学科融合，借助 AI 技术赋能，完善教学评价体系，将为学生的计算思维培养提供更加有力的支持，帮助学生更好地适应数字化时代的发展需求 。