融合与创新：计算思维走向2.0

随着数据变得越来越重要，AI已经成为一个新的计算思维教育起点。在这样一个关键节点上，2024年5月，第八届APSEC计算思维与STEM教育国际会议（CTE-STEM 2024）在北京师范大学举行。由亚太计算机教育应用协会（APSEC）主办的计算思维与STEM教育国际会议，专注于计算思维与STEM教育研讨，自2017年以来已经成功举办了7届，在海内外产生了广泛影响。

本届会议的主题为“计算思维教育以及与计算相关的STEM教育”，会议涌现出了计算思维与STEM教育的基本范畴、培养路径、关键命题、创新发展、计算思维培养、STEM教育、计算机技术等维度的大量创新研究成果。会议提出，当前，已经有越来越多的人开始通过探索计算思维教育与STEM教育融合，迈向计算思维的2.0阶段。

本期专题筛选出会议部分优秀成果集中展示，旨在全面展现各学段的教师对计算思维的理解、研究和做法，并让读者真正可借鉴、可操作。

作为计算机科学领域的核心，计算思维正在成为推动包括科学、技术、工程和数学在内的多个学科领域创新发展的重要驱动力。与此同时，STEM教育在培养未来创新人才方面扮演着重要角色，并成为教育领域关注的焦点。2024年5月，第八届APSCE（亚太计算机教育应用学会）计算思维与STEM教育国际会议在北京隆重举行，会议聚焦于“计算思维与STEM的融合”，与会者分享的学术论文主要聚焦于计算思维的理论与评估、基础教育领域计算思维教学实践、计算思维与编程教学、计算思维与STEM的融合应用，实践案例分享则主要聚焦于计算思维培养、跨学科主题学习、人工智能教育、探究式学习、评价反馈机制，体现出学术研究不断传承、教学实践日益创新的特点。

除了大会主题“计算思维与STEM的融合”外，本次会议还提出“计算思维2.0”。自2006年计算思维被确立为“21世纪中叶人人都应具备的基本素养”以来，编程活动、算法学习就被当作计算思维教育活动的主要形式。随着数据变得越来越重要，AI已经成为一个新的计算思维教育起点。本次大会就是在这样一个关键节点召开的重要会议。当很多研究者和教师还处于计算思维1.0阶段时，已经有越来越多的人开始通过探索计算思维教育与STEM教育融合，迈向计算思维的2.0阶段。

计算思维与STEM教育的融合：共识与价值

信息化、数字化、智能化的浪潮席卷而来，快速发展的计算机科学和人工智能，正在成为革新所有领域与行业的关键因素，并切实地影响和改变了我们的生活方式和工作方式。然而，与以往单一地强调学习计算机科学与技术不同，近些年越来越多的人意识到“融合计算思维与STEM教育”能够为人才培养提供新的可能。STEM教育是跨学科的项目式学习，它以问题解决为导向，注重科学、技术、工程和数学的整合。计算思维与STEM教育的融合，则突出强调学生在真实问题情境中，实现基于计算思维的跨学科问题解决。在本次大会上，专家们再次强调了计算思维与STEM教育融合的重要性、必要性，并阐明了其中的核心要点。

在大会致辞环节，北京师范大学副校长周作宇明确指出，跨学科复合型人才是未来社会发展的重要资源，而“计算思维和数据驱动能力则是（跨学科复合型人才）应对未来挑战的核心能力”。

中国教育装备行业协会副会长王强认为，计算思维教育和STEM教育不仅是要让学生掌握未来成长所需的核心技能，二者的融合，更是体现了培养解决问题的能力和创新精神的统一。

香港赛马会运算思维教育计划总监赖锡璋表示，他们在中国香港地区推动的计算思维教育活动已经取得了显著的成效，未来将进一步加大计算思维和STEM教育的融合。

首都师范大学樊磊教授指出，从2024年秋季开始，中国将全面实施义务教育阶段新课程标准。此版新课程标准的一大创新就是提出了跨学科主题学习，而跨学科主题学习实质上就是STEM教育的理念在国家课程体系中一种强化和具体的体现。

北京大学教授、现任大湾区大学讲席教授的李晓明在其主旨报告《计算思维及其在STEM教育中的作用与途径》中讨论了计算思维在STEM教育中的应用。他认为，计算思维在STEM教育中具有重要地位，通过结合STEM内容，利用计算思维的策略和方法，合理使用工具，可以更有效地实现STEM教育目标。在计算思维与STEM教育融合的具体实施上，首先，应选择包含问题求解与分析、算法思维和系统思维、数据驱动的模式识别、抽象与自动化、模拟与仿真等方面的知识，这些都是计算思维在STEM教育中应用的重要方面，通过将这些内容融入教学，可以帮助学生更好地理解和掌握计算思维；其次，可以通过项目式学习，将计算思维的策略和方法融入到STEM教育中，结合编程工具、模拟仿真软件，可以有效地实现STEM教育目标，同时提升学生的计算思维能力。此外，李晓明也强调了教师素养的重要性，认为STEM教师只有不断提高自身能力水平，较为全面、深刻地认识计算机科学，才能创造性地指导学生。

计算思维走向2.0：发展与创新

1.数据、AI与计算思维

人工智能及生成式人工智能的迅猛发展对教育领域产生了重要影响，人工智能在重塑教育教学方式的同时，其作为教学内容和教学手段也受到教育者们的高度重视，不仅如此，人工智能时代也对人才培养提出了新的要求。在此种背景下，计算思维的重要性愈发凸显，它不仅能够帮助学生更好地理解和应用人工智能技术，还能够培养学生的创新思维和解决问题能力。在学校教育中，已有大量的一线教师将计算思维与人工智能教育相结合，积累了宝贵的教育实践经验。在理论展望方面，也有大量专家学者就相关问题进行深入探讨，进一步为实践指明方向。

（1）计算思维与人工智能教育的实践经验

本次大会汇聚了众多在计算思维和STEM教育领域颇有建树的优秀实践者。他们分享了关于计算思维培养、STEM教育、计算机技术的独到见解与实践经验。

香港英皇书院同学会小学第二校的许文星分享了将AI融入教学的亲身体验和观察。他积极尝试将生成式人工智能引入课堂，通过具体实例（如利用AI进行人脸识别门锁的制作、在常识课上使用ChatGPT互动、在校外活动中采用AI导游），展示了AI如何提升学生的学习兴趣并丰富教学手段。随着AI的引入，许文星注意到，教师角色正在从单纯的知识传授者转变为学生学习过程的引导者和合作者，与学生一同探索新知识，使教学更加生动有趣。

清华大学附属中学的徐岩老师发现，部分学生已经开始尝试利用AI来辅助编程学习，显示了学生在学习过程中自主利用新技术的新趋势。他认为，AI技术的普及和学生对AI的主动应用，要求教育者不仅要考虑如何将AI融入课堂，还要思考学生如何在新的学习环境中自主利用AI。

除了中小学阶段的实践之外，香港中文大学任扬教授则介绍了该校实施的“AI未来”项目，该项目旨在开发一套针对中学生的AI课程体系，并已在多所学校成功实施。任扬强调，AI在教育中的应用不仅限于技术开发，更重要的是构建一个生态体系，使学生、教师、家长都能在其中有效实施AI教育。同时，任扬也提醒教育工作者和学生要警惕AI可能带来的偏见和误导，强调批判性思维的重要性，他建议通过环境模拟和案例研究等方式，帮助学生理解伦理思维在AI背后的重要性，并以负责任的方式利用技术。

曾咏珊和温晓燕从香港中小学的实践出发，分享了如何将计算思维融入日常教学中的经验。宋洁从编程教育机构的视角，强调了计算思维课程设计的重要性和挑战。袁中果从中学教育实践出发，探讨了如何构建多元化的课程体系以满足不同学生的需求。金鑫则结合自身经验认为应该通过实践让学生真正理解并掌握如何使用这些技术，引导学生正确应用生成式人工智能，注重培养学生的批判性思维和创新精神。这些教师提及的计算思维与人工智能教学实践，在融合方面呈现出深入、多元且实践性强的特点。此外，教师们结合实践经历提出了前瞻性的思考和观点，如人工智能技术的快速发展对教师学习能力的挑战等，在实践基础上的反思和展望有助于引领教育领域的创新和发展。

（2）计算思维与生成式人工智能的发展趋势

生成式人工智能自诞生以来一直在教育领域受到高度重视，计算思维与生成式人工智能的未来发展趋势以及潜在的机遇与挑战也是人们关注的问题。在本次大会上，专家们就上述问题展开了富有见地的讨论。

香港大学黄家伟副教授提出的观点“计算思维是AI学习的基础，我们需要在教育中加强对学生计算思维和AI素养的培养”得到所有专家的认同。

北京师范大学黄荣怀教授围绕生成式人工智能如何影响教育领域展开了深入探讨。他指出，AI在教育中的应用是一个复杂且多方面的话题，特别是考虑到其对社会环境的潜在影响。他强调了在AI研究中识别可信任度的重要性，以及面临的挑战和优势。黄荣怀进一步探讨了智能人机协同的问题，特别是在合作式、协作式教学中的数字孪生模型。他提出了名为iSTAR的新模型，该模型考虑了设计、伦理、实践和评估等多个方面，旨在形成一个完整的闭环系统。他还提到在社会科学研究中如何通过实验、调研和实践来探讨AI如何改变教育。在谈到计算思维和AI素养之间的关系时，黄荣怀强调，虽然二者在某些方面难以明确区分，但它们在教育中的应用有着共同的目标，即提升学生的问题解决能力和创新思维。他强调，虽然AI为教育带来了诸多机会，但教师在其中的角色依然不可替代。教师需要不断学习新技术，同时保持在学生学习过程中的主导权，确保技术为教育所用而非主导教育过程。此外，黄荣怀还强调了伦理和责任感在AI教育中的重要性，呼吁教育工作者在引入AI技术时保持谨慎和负责的态度。

香港创新中心执行董事陈文茵强调了将AI工具整合到教育环境中的重要性，以及教师如何在教学过程中合理使用这些工具，确保学生能够从中受益并发展他们的计算思维能力。她还指出，在教授学生使用AI时，需要强调符合伦理的使用方式，并培养学生的批判性思维。

首都师范大学孙众教授认为，尽管计算思维对教师和学生而言是一个较新的概念，但AI的引入实际上促使教师在实践中应用计算思维。她以在山东农村和厦门开展的STEM教育项目为例，说明了计算思维在实际项目中的应用，并强调了在普及计算思维方面需要做更多的工作。随着生成式人工智能的引入，教学评价理念需要发生转变，要从结果性评价转向过程性评价，并更多地关注学生在深度学习、批判性思维等方面的表现。她提出AI在评价体系中可能带来的两个转变：理念上的转变，即不仅评价学生个体表现，还要关注其与AI协同时的思维方式、价值取向；技术层面的转变，即利用AI技术模拟世界模型，预测和呈现任务完成方案。

2.计算思维作为思维方式

随着人工智能以及计算思维的不断发展，人们愈发认识到，计算思维不仅仅是一种解决问题的模式或工具，更是一种思维方式。在专家们的讨论中多次出现“创新能力”和“批判性思考”这两个关键词，培养计算思维的最终目的绝不是编写代码、完成任务，而是提高学生的创新能力和批判性思维能力。

正如立陶宛维尔纽斯大学Valentina教授指出的那样，计算思维为研究和应用计算方法提供了一个强大的基础，其应用领域早已超越了计算本身。它涉及识别我们周围世界中与计算相关的元素，并运用计算工具和技术来理解和分析自然、社会和人工系统及其运作过程。这种思维方式使学生能够面对问题，将其拆解为可处理的部分，并设计算法来解决问题。在计算思维的培养策略和方法上，Valentina建议计算机科学教育工作者可以选择小型的、“简洁易懂”（Mind-size bites）的任务，这种方法有助于学生以更高效的方式掌握计算机科学概念。她以全球信息学和计算思维挑战赛（Bebras）为例，说明了通过使用Bebras试题，学生能够将计算思维学习融入到日常生活中，能够在正式或非正式的信息科技教育过程中增强对外界世界的理解。