人工智能課程中游戲化學(xué)習(xí)培養(yǎng)高中生計(jì)算思維實(shí)踐的研究

張屹 馬靜思 周平紅 劉金芳 王康 高晗蕊 彭景

[摘? ?要] 推動(dòng)中小學(xué)人工智能教育培養(yǎng)學(xué)生的計(jì)算思維已成為國內(nèi)外教育政策和課程標(biāo)準(zhǔn)的共同目標(biāo)與要求。目前中小學(xué)人工智能課程主要關(guān)注理論知識(shí)的學(xué)習(xí)和智能技術(shù)的體驗(yàn)，忽視了學(xué)生思維能力的培養(yǎng)。文章基于輸入—過程—結(jié)果（IPO）游戲化學(xué)習(xí)模型，將人工智能課程內(nèi)容、游戲元素與計(jì)算思維實(shí)踐要素有效融合，以設(shè)計(jì)“挑戰(zhàn)Alpha井字棋”游戲?yàn)槔?，開展游戲化學(xué)習(xí)，促進(jìn)高中生計(jì)算思維實(shí)踐的培養(yǎng)。通過分析測(cè)試題、游戲設(shè)計(jì)任務(wù)、調(diào)查問卷和游戲作品探究241名高中生計(jì)算思維實(shí)踐、人工智能學(xué)科知識(shí)、情感態(tài)度等方面的提升效果。研究結(jié)果表明，人工智能課程中開展游戲化學(xué)習(xí)能夠顯著提高高中生計(jì)算思維實(shí)踐整體水平和分解、抽象、模式識(shí)別、算法、調(diào)試五個(gè)要素水平，促進(jìn)人工智能學(xué)科知識(shí)，增強(qiáng)學(xué)習(xí)興趣、動(dòng)機(jī)、自信心，降低認(rèn)知負(fù)荷。該游戲化學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)框架適用于人工智能課程中培養(yǎng)學(xué)生的計(jì)算思維實(shí)踐，通過運(yùn)用游戲元素發(fā)展和創(chuàng)新人工智能課程的教與學(xué)方法。

[關(guān)鍵詞] 計(jì)算思維實(shí)踐; 游戲化學(xué)習(xí); 人工智能課程; 高中生

[中圖分類號(hào)] G434? ? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

一、引? ?言

計(jì)算思維是中小學(xué)教育的一個(gè)新興領(lǐng)域，主要關(guān)注個(gè)體運(yùn)用計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的思想方法解決問題。由計(jì)算思維概念（如條件、循環(huán)、變量等）和計(jì)算思維實(shí)踐（如分解、抽象、模式識(shí)別等）構(gòu)成的一系列思維和技能[1-2]。智能時(shí)代強(qiáng)調(diào)計(jì)算思維對(duì)21世紀(jì)數(shù)字公民的重要性[3]，一些國家將計(jì)算思維教育納入學(xué)校課程[4]?！镀胀ǜ咧行畔⒓夹g(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)（2017 年版）》要求學(xué)生利用開源人工智能應(yīng)用框架搭建簡(jiǎn)單智能系統(tǒng)培養(yǎng)計(jì)算思維[5]，美國《K-12計(jì)算機(jī)科學(xué)課程國家標(biāo)準(zhǔn)（2017年版）》要求學(xué)生能夠使用人工智能實(shí)現(xiàn)與人類玩游戲或解決問題發(fā)展計(jì)算思維[6]。然而實(shí)際的人工智能課程教學(xué)中大部分是對(duì)人工智能技術(shù)的體驗(yàn)，理論學(xué)習(xí)停留在對(duì)原理了解的層面[7]。教師在教學(xué)中更偏于編程算法的講授[8]與智能技術(shù)的應(yīng)用，對(duì)學(xué)生思維能力的培養(yǎng)不足[9-10]。因此，有必要研究人工智能課程中如何發(fā)展學(xué)生的計(jì)算思維實(shí)踐。計(jì)算思維實(shí)踐關(guān)注解決問題的思維過程與方法，被認(rèn)為過于抽象[11]，具有內(nèi)隱性[12]的特點(diǎn)，通過傳統(tǒng)的教學(xué)方法難以達(dá)到預(yù)期學(xué)習(xí)效果，也不易被學(xué)習(xí)者自主探究和應(yīng)用[11]。在新興信息技術(shù)的作用下，學(xué)習(xí)應(yīng)更具有情境性，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化、適應(yīng)性學(xué)習(xí)[13]。游戲化學(xué)習(xí)被認(rèn)為是培養(yǎng)計(jì)算思維實(shí)踐的有效學(xué)習(xí)策略[14]，關(guān)注解決問題的過程與方法，不僅能將抽象、隱性的知識(shí)技能具體化、操作化和游戲化，還能提高學(xué)生的參與度和個(gè)性化學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)[15]?；诖?，本研究將人工智能課程內(nèi)容、游戲設(shè)計(jì)和計(jì)算思維實(shí)踐三者融合，依據(jù)計(jì)算思維實(shí)踐要素設(shè)計(jì)“挑戰(zhàn)Alpha井字棋”游戲，探究高中生在計(jì)算思維實(shí)踐、人工智能學(xué)科知識(shí)、興趣和動(dòng)機(jī)等方面的學(xué)習(xí)表現(xiàn)。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）人工智能課程中計(jì)算思維實(shí)踐研究

計(jì)算思維實(shí)踐通常被描述為一種思維實(shí)踐的過程[14]，由若干個(gè)解決問題的方法要素構(gòu)成。許多學(xué)者對(duì)計(jì)算思維實(shí)踐的構(gòu)成要素提出不同的觀點(diǎn)，見表1。在跨學(xué)科課程學(xué)習(xí)中通過各種形式的認(rèn)知和非認(rèn)知活動(dòng)培養(yǎng)計(jì)算思維實(shí)踐[20]。高中“人工智能初步”選擇性必修課程，要求學(xué)習(xí)者設(shè)計(jì)和開發(fā)人工智能產(chǎn)品培養(yǎng)學(xué)生計(jì)算思維實(shí)踐的抽象、建模、算法和遷移等。美國《K-12計(jì)算機(jī)科學(xué)框架》明確了培養(yǎng)學(xué)生模式識(shí)別、抽象等計(jì)算思維實(shí)踐。王甲海等提出人工智能教學(xué)與計(jì)算思維實(shí)踐培養(yǎng)的觀點(diǎn)，如知識(shí)表示的學(xué)習(xí)培養(yǎng)建模、形式化、抽象和分解等;另外，人工智能實(shí)驗(yàn)課程要求學(xué)生對(duì)人工智能問題進(jìn)行分析、建模，切實(shí)培養(yǎng)計(jì)算思維實(shí)踐[21]?？梢钥闯觯斯ぶ悄苷n程中開展教學(xué)活動(dòng)培養(yǎng)計(jì)算思維實(shí)踐的適切性和有效性。結(jié)合人工智能課程中開展游戲化學(xué)習(xí)的教學(xué)案例，本研究確定了計(jì)算思維實(shí)踐五要素包括分解、抽象、模式識(shí)別、算法、調(diào)試。

（二）游戲化學(xué)習(xí)對(duì)計(jì)算思維實(shí)踐的影響研究

游戲化學(xué)習(xí)是利用游戲的內(nèi)在動(dòng)機(jī)、元素（規(guī)則、角色、挑戰(zhàn)和交互等）以達(dá)到正式和非正式學(xué)習(xí)的目的，學(xué)生通過玩游戲或設(shè)計(jì)游戲獲得知識(shí)、技能、情感和高階思維[22-23]。Wu 和 Richards分析多種研究數(shù)據(jù)（問卷調(diào)查、課堂記錄、游戲設(shè)計(jì)方案和半結(jié)構(gòu)化訪談資料），驗(yàn)證了游戲化學(xué)習(xí)對(duì)培養(yǎng)學(xué)生計(jì)算思維實(shí)踐的有效性 [24]。有研究者讓學(xué)習(xí)者通過模仿、試錯(cuò)、設(shè)計(jì)游戲提高計(jì)算思維實(shí)踐，如Weintrop等人發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者在建筑游戲過程中逐漸形成計(jì)算思維實(shí)踐[25]。Grizioti等人設(shè)計(jì)了一款可編程的字謎游戲，通過操作、編程和修改數(shù)字化人體模型向同伴描述一個(gè)單詞，該游戲能夠發(fā)展學(xué)生計(jì)算思維實(shí)踐[11]。韋巴赫提出應(yīng)用游戲的基本要素是游戲化的關(guān)鍵[26]。Agbo提出讓學(xué)習(xí)者和研究人員在線協(xié)同設(shè)計(jì)迷你游戲，創(chuàng)造融入游戲場(chǎng)景和游戲元素的計(jì)算思維實(shí)踐[27]。張學(xué)軍等人在分析計(jì)算思維要素、Python要素及游戲要素的基礎(chǔ)上，構(gòu)建Python課程中數(shù)字化游戲培養(yǎng)高中生計(jì)算思維的教學(xué)模型，基于該教學(xué)模型的教學(xué)顯著提升學(xué)生的計(jì)算思維[28]。為了測(cè)評(píng)游戲化學(xué)習(xí)的應(yīng)用效果，Garris等人提出了輸入—過程—結(jié)果（Input-Process-Outcome， IPO）游戲化學(xué)習(xí)模型[29]，并廣泛應(yīng)用于游戲化學(xué)習(xí)研究[30-31]。通過游戲化學(xué)習(xí)培養(yǎng)計(jì)算思維實(shí)踐的研究已取得了較多的成果，這也為本研究提出如何在高中人工智能課程中開展游戲化學(xué)習(xí)培養(yǎng)計(jì)算思維實(shí)踐提供了思路和方法。

綜上可知，人工智能課程、游戲化學(xué)習(xí)和計(jì)算思維實(shí)踐三者可以進(jìn)行融合。人工智能課程內(nèi)容具有多學(xué)科的特點(diǎn)，通過解決復(fù)雜、模糊的真實(shí)問題培養(yǎng)計(jì)算思維實(shí)踐，游戲化學(xué)習(xí)能夠激發(fā)學(xué)習(xí)人工智能課程的興趣和動(dòng)機(jī)，也是促進(jìn)計(jì)算實(shí)踐思維發(fā)展的有效學(xué)習(xí)策略。本研究擬解決以下問題：

1. 人工智能課程中游戲化學(xué)習(xí)是否影響高中生計(jì)算思維實(shí)踐？對(duì)分解、抽象、模式識(shí)別、算法、調(diào)試五個(gè)要素中哪些要素水平的影響程度更高？

2. 人工智能課程中游戲化學(xué)習(xí)是否有助于高中生學(xué)習(xí)人工智能學(xué)科知識(shí)？

3. 人工智能課程中游戲化學(xué)習(xí)是否對(duì)高中生學(xué)習(xí)興趣、動(dòng)機(jī)、自信心和認(rèn)知負(fù)荷具有顯著正向影響？

三、研究設(shè)計(jì)

（一）研究對(duì)象

本研究選擇某中學(xué)高一年級(jí)的241名學(xué)生為研究對(duì)象，在計(jì)算機(jī)教室完成了“挑戰(zhàn)Alpha井字棋”6個(gè)課時(shí)的學(xué)習(xí)。在學(xué)習(xí)“挑戰(zhàn)Alpha井字棋”內(nèi)容前，他們已經(jīng)掌握Python語言的基本知識(shí)，體驗(yàn)編程解決問題的基本過程，能夠運(yùn)用順序、選擇和循環(huán)三種結(jié)構(gòu)編寫程序，具備利用計(jì)算機(jī)解決問題的基本能力。本項(xiàng)目由一名經(jīng)驗(yàn)豐富的信息技術(shù)教師教學(xué)，已具備人工智能學(xué)科知識(shí)與專業(yè)技能，以及游戲化教學(xué)實(shí)踐能力。

（二）研究過程

本研究采用準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究來探究人工智能課程中基于游戲化學(xué)習(xí)框架開展活動(dòng)對(duì)高中生人工智能學(xué)科知識(shí)、計(jì)算思維實(shí)踐、興趣和動(dòng)機(jī)等的影響效果。如圖1所示，在課程學(xué)習(xí)前后通過調(diào)查問卷對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、動(dòng)機(jī)、自信心和認(rèn)知負(fù)荷進(jìn)行前后測(cè);每個(gè)課時(shí)學(xué)習(xí)過程中通過任務(wù)單測(cè)評(píng)計(jì)算思維實(shí)踐，并在課程學(xué)習(xí)前后進(jìn)行計(jì)算思維實(shí)踐調(diào)查問卷測(cè)評(píng);在第六課時(shí)學(xué)習(xí)結(jié)束一周后，測(cè)評(píng)人工智能學(xué)科知識(shí)。

（三）研究工具

本研究根據(jù)測(cè)評(píng)的不同維度改編和自編測(cè)量工具，包括問卷、測(cè)試題、學(xué)習(xí)任務(wù)單、評(píng)價(jià)量規(guī)等。問卷設(shè)計(jì)均采用里克特五級(jí)量表記分：“很不贊同”“不贊同”“贊同”“很贊同”和“非常贊同”分別計(jì)作1分、2分、3分、4分、5分，得分越高表示該學(xué)生在該維度的表現(xiàn)水平越高（越低）。

1. 計(jì)算思維實(shí)踐測(cè)評(píng)工具

（1）調(diào)查問卷。結(jié)合計(jì)算思維實(shí)踐五個(gè)核心要素“分解、抽象、模式識(shí)別、算法、調(diào)試”，確定8個(gè)測(cè)量題目，如“我能夠?qū)⑷蝿?wù)以計(jì)算機(jī)解決的方式進(jìn)行處理，并能用形象化的方式表述;我能夠設(shè)計(jì)解決任務(wù)的方案”。采用SPSS 22.0測(cè)量問卷的克隆巴赫系數(shù)值為0.946，問卷信度良好。

（2）學(xué)習(xí)任務(wù)單。根據(jù)游戲設(shè)計(jì)任務(wù)設(shè)計(jì)計(jì)算思維實(shí)踐要素任務(wù)單，主要有游戲任務(wù)、程序分解（分解），設(shè)計(jì)井字棋AI游戲流程圖（抽象），運(yùn)用評(píng)估函數(shù)計(jì)算評(píng)估值選擇局面最優(yōu)落子位置（模式識(shí)別），制作棋盤等任務(wù)程序設(shè)計(jì)（算法），任務(wù)程序調(diào)試和運(yùn)行（調(diào)試）等題目。任務(wù)單總分為100，學(xué)生在每課時(shí)學(xué)習(xí)后提交任務(wù)單到作業(yè)收集平臺(tái)，教師查閱批改。教師評(píng)價(jià)學(xué)生任務(wù)單的成績(jī)客觀測(cè)評(píng)學(xué)生計(jì)算思維實(shí)踐水平。

（3）游戲作品評(píng)價(jià)量規(guī)。依據(jù)計(jì)算思維實(shí)踐在游戲設(shè)計(jì)過程的具體運(yùn)用及分解、抽象、模式識(shí)別、算法和調(diào)試五個(gè)要素的基本內(nèi)涵[32，14]，研究者設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)量規(guī)對(duì)學(xué)生游戲作品展開評(píng)價(jià)。該評(píng)價(jià)量規(guī)由一名博士研究生和一名碩士研究生編制，再交予授課教師審核，經(jīng)過共同討論、修訂確定該評(píng)價(jià)量規(guī)適用于計(jì)算思維實(shí)踐的測(cè)評(píng)。該評(píng)價(jià)量規(guī)等級(jí)為“優(yōu)秀、良好、中等、及格和不及格”分別用“5、4、3、2、1”表示。

2. 人工智能學(xué)科知識(shí)測(cè)試題

授課教師和高中人工智能課題組成員根據(jù)“挑戰(zhàn)Alpha井字棋”學(xué)習(xí)目標(biāo)研討共同編制測(cè)試題，包括3個(gè)選擇題、6個(gè)填空題、4個(gè)判斷題和2個(gè)材料分析題，總計(jì)100分。SPSS22.0分析得到測(cè)試題的難度系數(shù)相當(dāng)，區(qū)分度良好。

3. 情感態(tài)度測(cè)評(píng)工具

本研究情感態(tài)度維度主要測(cè)評(píng)學(xué)生對(duì)人工智能課程的學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、自信心和認(rèn)知負(fù)荷，四個(gè)維度測(cè)量題目均來自被廣泛應(yīng)用、信度和效度良好的量表[33-35]。

（四）人工智能課程中游戲化學(xué)習(xí)活動(dòng)設(shè)計(jì)——以“挑戰(zhàn)Alpha井字棋”為例

IPO（Input-Process-Outcome）游戲化學(xué)習(xí)模型包括輸入、過程和結(jié)果三部分。本研究基于IPO游戲化學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)人工智能課程中游戲化學(xué)習(xí)框架，指導(dǎo)人工智能課程融入計(jì)算思維實(shí)踐要素的游戲設(shè)計(jì)活動(dòng)。該框架包括（1）輸入：人工智能課程教學(xué)內(nèi)容，與項(xiàng)目包含的游戲元素;（2）過程：基于學(xué)習(xí)內(nèi)容根據(jù)游戲元素確定游戲設(shè)計(jì)的過程，并運(yùn)用計(jì)算思維實(shí)踐要素實(shí)現(xiàn)游戲設(shè)計(jì)活動(dòng);（3）結(jié)果：計(jì)算思維實(shí)踐培養(yǎng)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)情況和人工智能學(xué)科知識(shí)、情感態(tài)度的學(xué)習(xí)結(jié)果。具體學(xué)習(xí)框架圖如圖2所示。

1. 輸入：AI學(xué)科知識(shí)

“挑戰(zhàn)Alpha井字棋”是高中人工智能課程“表達(dá)與推理”[36]內(nèi)容模塊下設(shè)計(jì)的教學(xué)案例，圍繞設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)易版人機(jī)博弈型AI——井字棋AI實(shí)現(xiàn)人機(jī)對(duì)弈的過程?；孟?、規(guī)則、挑戰(zhàn)和控制等游戲元素是設(shè)計(jì)該游戲的基礎(chǔ)，以此確定游戲設(shè)計(jì)的主要環(huán)節(jié)。通過設(shè)計(jì)“挑戰(zhàn)Alpha井字棋”游戲，學(xué)生能夠構(gòu)建井字棋博弈樹，運(yùn)用啟發(fā)式搜索、評(píng)估函數(shù)推理玩家和井字棋AI的最佳落子位置，掌握博弈樹、啟發(fā)式搜索、評(píng)估函數(shù)設(shè)計(jì)等知識(shí)和原理。

2. 過程：游戲設(shè)計(jì)

如表2所示，學(xué)生在“挑戰(zhàn)Alpha井字棋”游戲過程中運(yùn)用計(jì)算實(shí)踐要素實(shí)現(xiàn)界面設(shè)計(jì)、游戲規(guī)則、角色分配、游戲任務(wù)、游戲挑戰(zhàn)和游戲結(jié)果等井字棋AI游戲的功能設(shè)計(jì)與應(yīng)用開發(fā)。教師設(shè)計(jì)圖示化支架支持學(xué)生游戲設(shè)計(jì)與開發(fā)。如界面設(shè)計(jì)示意圖和游戲結(jié)果示意圖運(yùn)用圖片的方式表征信息，幫助學(xué)生理解;游戲規(guī)則流程圖運(yùn)用流程圖表示游戲設(shè)計(jì)要素間的關(guān)系，幫助學(xué)生全局性地理解、分析，訓(xùn)練思維。具體學(xué)習(xí)活動(dòng)過程見表2。

3. 輸出：人工智能學(xué)科知識(shí)、計(jì)算思維實(shí)踐與情感態(tài)度

本研究輸出結(jié)果主要考察培養(yǎng)目標(biāo)計(jì)算思維實(shí)踐的實(shí)現(xiàn)情況和人工智能學(xué)科知識(shí)、情感態(tài)度方面的學(xué)習(xí)結(jié)果。其中計(jì)算思維實(shí)踐通過對(duì)學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中計(jì)算思維實(shí)踐的提升進(jìn)行測(cè)評(píng)，人工智能學(xué)科知識(shí)通過對(duì)學(xué)習(xí)者人工智能知識(shí)概念的掌握情況進(jìn)行測(cè)評(píng)，情感態(tài)度通過對(duì)學(xué)習(xí)者的人工智能課程學(xué)習(xí)興趣、動(dòng)機(jī)、自信心、認(rèn)知負(fù)荷進(jìn)行測(cè)評(píng)。

四、研究結(jié)果分析

（一）學(xué)生計(jì)算思維實(shí)踐顯著提升，在分解、抽象、模式識(shí)別要素水平上表現(xiàn)優(yōu)異

為了測(cè)評(píng)學(xué)生在“挑戰(zhàn)Alpha井字棋”游戲化學(xué)習(xí)始末計(jì)算思維實(shí)踐的影響程度，運(yùn)用SPSS22.0進(jìn)行配對(duì)樣本t檢驗(yàn)，結(jié)果見表3。學(xué)生的計(jì)算思維實(shí)踐隨著學(xué)習(xí)課時(shí)的增加顯著提升（M前測(cè)=3.50，M后測(cè)=3.72，p=0.011<0.05），且存在顯著差異。此外，對(duì)計(jì)算思維實(shí)踐各要素前后測(cè)均值進(jìn)行了比較，其中調(diào)試（p=0.007<0.01）較為顯著，分解（p=0.039<0.05）、抽象（p=0.019<0.05）、算法（p=0.012<0.05）要素呈現(xiàn)顯著差異，模式識(shí)別（p=0.108>0.05）不存在顯著差異。分解、抽象和模式識(shí)別水平上的表現(xiàn)在前后測(cè)中都相對(duì)較高，其次是調(diào)試、算法。學(xué)生的計(jì)算思維實(shí)踐通過人工智能課程中游戲化學(xué)習(xí)得以培養(yǎng)和提升，并在分解、抽象、模式識(shí)別、算法、調(diào)試五個(gè)要素的表現(xiàn)明顯提高。

1. 學(xué)習(xí)任務(wù)單在模式識(shí)別、分解、抽象要素表現(xiàn)出良好水平

除了以上通過調(diào)查問卷測(cè)評(píng)學(xué)生的計(jì)算思維實(shí)踐外，本研究還采用任務(wù)單的形式記錄過程性學(xué)習(xí)結(jié)果，測(cè)評(píng)計(jì)算思維實(shí)踐及其要素的具體表現(xiàn)。任務(wù)單成績(jī)結(jié)果表明241名學(xué)生基本能夠完成井字棋AI游戲的設(shè)計(jì)，計(jì)算思維實(shí)踐整體水平得分為73。此外，學(xué)生的計(jì)算思維實(shí)踐五個(gè)要素處于合格水平以上的比例分別是分解（92.9%）、抽象（91.7%）、模式識(shí)別（93.8%）、算法（89.4%）、調(diào)試（85.9%）?？梢钥闯?，學(xué)習(xí)任務(wù)單測(cè)評(píng)結(jié)果說明了學(xué)生在模式識(shí)別、分解和抽象三個(gè)要素水平上表現(xiàn)出較高水平。通過以下抽象、模式識(shí)別、算法三個(gè)要素示例任務(wù)進(jìn)一步說明學(xué)生在游戲設(shè)計(jì)過程中計(jì)算思維實(shí)踐要素的體現(xiàn)。

（1）抽象：學(xué)生用自然語言描述井字棋游戲規(guī)則，抽象出基本要素和關(guān)系，并根據(jù)教師提供的圖示化支架表示井字棋AI游戲設(shè)計(jì)過程。如圖3（a）所示，學(xué)生拖動(dòng)提供的元素設(shè)計(jì)完整的井字棋AI設(shè)計(jì)流程圖。

（2）模式識(shí)別：運(yùn)用井字棋評(píng)估函數(shù)的設(shè)計(jì)可以得出最優(yōu)落子位置，以計(jì)算棋局局面評(píng)估值的方法說明評(píng)估函數(shù)的應(yīng)用原理。如圖3（b）所示，學(xué)生計(jì)算評(píng)估值得出下一步對(duì)自己最有利的落子位置，找到最優(yōu)落子位置。此類問題都可以通過這種方法解決。

（3）算法：學(xué)生分析制作井字棋棋盤的算法，設(shè)計(jì)一個(gè)3x3井字棋AI棋盤的程序，如圖3（c）所示。

2. 游戲作品分析

（1）游戲作品在分解、抽象和模式識(shí)別上表現(xiàn)出較高水平。通過學(xué)生自由設(shè)計(jì)井字棋AI作品總結(jié)性評(píng)價(jià)計(jì)算思維實(shí)踐水平。由“挑戰(zhàn)Alpha井字棋”任課教師、一名博士研究生和一名碩士研究生組成評(píng)價(jià)小組，依據(jù)游戲作品評(píng)價(jià)量規(guī)對(duì)學(xué)生設(shè)計(jì)井字棋AI作品打分最高分為5分，最低分為1分。三位評(píng)閱成員對(duì)學(xué)生作品各個(gè)要素評(píng)價(jià)的平均分為學(xué)生在該要素上的最終得分。結(jié)果表明學(xué)生作品在分解（M得分=3.80）、抽象（M得分=3.71）和模式識(shí)別（M得分=3.62）要素水平上的得分較高，算法（M得分=3.49）和調(diào)試（M得分=3.58）水平較低。

（2）游戲作品高中低水平組在計(jì)算思維實(shí)踐各要素上存在顯著差異。依據(jù)學(xué)生作品得分進(jìn)行高（前30%）、中（中40%）、低（后30%）三個(gè)組別劃分。采用單因素方差分析對(duì)比三個(gè)組別在分解、抽象、模式識(shí)別、算法和調(diào)試五個(gè)要素上是否存在顯著性差異，結(jié)果表明高中低三個(gè)組在五個(gè)要素水平上的顯著性p值均小于0.05，則存在顯著性差異。其中，高分組在五個(gè)要素上的得分均高于中分組和低分組，中分組均高于低分組。高、中、低三個(gè)組別的學(xué)生作品在五個(gè)要素上的具體對(duì)比結(jié)果見表4。

（二）多數(shù)學(xué)生能夠較好地掌握人工智能學(xué)科知識(shí)

通過分析241名學(xué)生的隨堂測(cè)試題結(jié)果，得知學(xué)生人工智能學(xué)科知識(shí)水平整體表現(xiàn)良好，及格率達(dá)到70%，高于80分的學(xué)生比例占25%，70分到80分的學(xué)生占比26%。依據(jù)測(cè)試題目分析結(jié)果，發(fā)現(xiàn)學(xué)生在評(píng)估函數(shù)知識(shí)點(diǎn)上比較薄弱，不能很好地應(yīng)用于具體的問題解決中，需要精準(zhǔn)攻克這部分知識(shí)點(diǎn)的學(xué)習(xí)理解和實(shí)際應(yīng)用。

（三）學(xué)生的人工智能課程學(xué)習(xí)興趣、動(dòng)機(jī)、自信心均有提高，認(rèn)知負(fù)荷降低

由表5可知，學(xué)生在學(xué)習(xí)人工智能課程學(xué)習(xí)前、后的學(xué)習(xí)興趣、動(dòng)機(jī)、自信心和認(rèn)知負(fù)荷方面都發(fā)生變化，學(xué)習(xí)興趣（M后測(cè)>M前測(cè)）、動(dòng)機(jī)（M后測(cè)>M前測(cè)，p<0.05）和自信心（M后測(cè)>M前測(cè)，p<0.05）都有所提高，且在自信心和學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)方面顯著提高;在認(rèn)知負(fù)荷方面，學(xué)生認(rèn)為學(xué)習(xí)人工智能課程的心理負(fù)荷隨著學(xué)習(xí)內(nèi)容的增加逐漸降低（M后測(cè)

五、討論與研究結(jié)論

本研究基于IPO游戲化學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)了在人工智能課程中培養(yǎng)高中生計(jì)算思維實(shí)踐的游戲化學(xué)習(xí)框架，以提高學(xué)習(xí)者的人工智能學(xué)科知識(shí)、計(jì)算思維實(shí)踐和情感態(tài)度等。研究結(jié)果表明，在人工智能課程中將計(jì)算思維實(shí)踐要素、游戲要素融入學(xué)生游戲設(shè)計(jì)的過程，不僅能夠促進(jìn)高中生計(jì)算思維實(shí)踐、人工智能學(xué)科知識(shí)，也能提高學(xué)習(xí)興趣、動(dòng)機(jī)與自信心以及降低認(rèn)知負(fù)荷。

（一）運(yùn)用分解、抽象、模式識(shí)別、算法、調(diào)試五個(gè)要素設(shè)計(jì)游戲并提供具體明確的圖示化支架，促進(jìn)計(jì)算思維實(shí)踐的發(fā)展

通過游戲設(shè)計(jì)培養(yǎng)計(jì)算思維實(shí)踐的研究得到研究者的關(guān)注[37-38]。本研究結(jié)果表明，人工智能課程中開展游戲設(shè)計(jì)活動(dòng)可以顯著提高學(xué)生的計(jì)算思維實(shí)踐，學(xué)生在分解、抽象、模式識(shí)別、算法、調(diào)試的表現(xiàn)上均取得提升。已有研究得出一致結(jié)論，Atmatzidou通過教育機(jī)器人游戲化活動(dòng)發(fā)展學(xué)生分解、抽象、算法、一般化等計(jì)算思維實(shí)踐[39]。這可能是計(jì)算思維實(shí)踐要素在游戲化學(xué)習(xí)中起著重要作用[40]，正如本研究運(yùn)用計(jì)算思維實(shí)踐要素設(shè)計(jì)井字棋AI游戲的過程。例如，學(xué)生將井字棋游戲分解為五個(gè)子任務(wù)，運(yùn)用流程圖抽象表示井字棋AI游戲的規(guī)則和解決方案，通過構(gòu)建井字棋博弈樹、設(shè)計(jì)評(píng)估函數(shù)等任務(wù)的模式識(shí)別和程序設(shè)計(jì)、調(diào)試實(shí)現(xiàn)人機(jī)挑戰(zhàn)的過程。本研究中教師設(shè)計(jì)相應(yīng)的圖示化支架支持學(xué)生展開游戲設(shè)計(jì)，比如“挑戰(zhàn)Alpha井字棋”游戲任務(wù)分解圖、棋盤界面示意圖、游戲設(shè)計(jì)流程圖等支持學(xué)生運(yùn)用分解、抽象、模式識(shí)別等要素展開相應(yīng)的游戲設(shè)計(jì)活動(dòng)，促進(jìn)計(jì)算思維實(shí)踐要素在學(xué)生游戲設(shè)計(jì)過程中發(fā)展的實(shí)時(shí)性和恰當(dāng)性。教學(xué)過程中合理搭建支架，將學(xué)習(xí)內(nèi)容、目標(biāo)和任務(wù)與先前知識(shí)經(jīng)驗(yàn)聯(lián)系起來，促進(jìn)有意義的知識(shí)建構(gòu)，提升學(xué)習(xí)效果[41]。

（二）設(shè)計(jì)難度遞進(jìn)的游戲挑戰(zhàn)任務(wù)，促進(jìn)人工智能學(xué)科知識(shí)的習(xí)得

研究結(jié)果表明，“挑戰(zhàn)Alpha井字棋”游戲化學(xué)習(xí)能夠有效促進(jìn)學(xué)生的人工智能學(xué)科知識(shí)水平，參與設(shè)計(jì)游戲的挑戰(zhàn)任務(wù)對(duì)學(xué)生的認(rèn)知發(fā)展有積極影響。Grivokostopoulou基于地圖著色游戲開展游戲活動(dòng)促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)約束滿足算法等人工智能知識(shí)[42]。游戲在青少年認(rèn)知發(fā)展中起著主要的作用，學(xué)習(xí)者能夠認(rèn)識(shí)到他們?cè)兄R(shí)與通過游戲挑戰(zhàn)任務(wù)習(xí)得的能力之間的平衡狀態(tài)，從而提高學(xué)習(xí)表現(xiàn)[43]。教師需要遴選符合學(xué)習(xí)者認(rèn)知發(fā)展的學(xué)習(xí)內(nèi)容，將學(xué)習(xí)內(nèi)容設(shè)計(jì)為具有挑戰(zhàn)性的游戲任務(wù)。游戲挑戰(zhàn)任務(wù)既要體現(xiàn)游戲設(shè)計(jì)從簡(jiǎn)單到復(fù)雜的進(jìn)階過程，反饋過程性學(xué)習(xí)效果;也要考慮學(xué)生的認(rèn)知負(fù)荷，任務(wù)目標(biāo)和內(nèi)容的難度需逐漸遞進(jìn)。在本研究中設(shè)計(jì)游戲挑戰(zhàn)任務(wù)學(xué)習(xí)人工智能學(xué)科知識(shí)，比如設(shè)計(jì)井字棋AI隨機(jī)落子和井字棋AI有策略落子。井字棋AI游戲設(shè)計(jì)逐漸復(fù)雜，任務(wù)難度逐漸遞進(jìn)，學(xué)習(xí)內(nèi)容隨之深入，有效促進(jìn)人工智能學(xué)科知識(shí)在學(xué)生游戲設(shè)計(jì)過程中的建構(gòu)與應(yīng)用。

（三）凸顯幻想、規(guī)則、挑戰(zhàn)等游戲元素的設(shè)計(jì)活動(dòng)，促進(jìn)人工智能課程學(xué)習(xí)興趣、動(dòng)機(jī)和自信心的提升

一些研究表明游戲化學(xué)習(xí)可以提高學(xué)生對(duì)人工智能課程的學(xué)習(xí)興趣和動(dòng)機(jī)[44]。為了強(qiáng)調(diào)動(dòng)機(jī)對(duì)游戲化學(xué)習(xí)的影響作用，在IPO模型中融入動(dòng)機(jī)要素提出動(dòng)機(jī)評(píng)估導(dǎo)向的輸入—過程—結(jié)果模型（MotIPO）[45]。本研究結(jié)果也驗(yàn)證了游戲化學(xué)習(xí)更能吸引學(xué)生，在學(xué)習(xí)人工智能課程過程中表現(xiàn)出更高的興趣、動(dòng)機(jī)和自信心，認(rèn)知負(fù)荷降低。這可能與游戲元素高度相關(guān)，幻想、規(guī)則、挑戰(zhàn)等游戲元素使得學(xué)習(xí)者能夠沉浸于游戲活動(dòng)中，甚至進(jìn)入心流狀態(tài)[46]。心流狀態(tài)下的學(xué)習(xí)者沉浸于解決游戲中的任務(wù)，獲得知識(shí)和技能[47]，激發(fā)學(xué)習(xí)興趣和動(dòng)機(jī)[48]。本研究中學(xué)生幻想自己和智能機(jī)器人（井字棋AI）下井字棋，挑戰(zhàn)井字棋AI，引起強(qiáng)烈興趣，認(rèn)知負(fù)荷降低;學(xué)生設(shè)計(jì)更具有挑戰(zhàn)性與更智能的下棋機(jī)器人，動(dòng)機(jī)不斷加強(qiáng);在和井字棋AI 不斷博弈的過程中，挑戰(zhàn)獲勝概率都會(huì)提高自信心。因此，游戲化學(xué)習(xí)中凸顯游戲元素的設(shè)計(jì)活動(dòng)能夠提高學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能課程情感態(tài)度方面的學(xué)習(xí)表現(xiàn)。

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Research on Gamification Learning in Artificial Intelligence Course to Cultivate High School Students' Computational Thinking Practices

—Take "Challenge Alpha Tic Tac Toe" as An Example

ZHANG Yi1，? MA Jingsi1，? ZHOU Pinghong1， LIU Jinfang1，? WANG Kang1，? GAO Hanrui1，? PENG Jing2

（1.Faculty of Artificial Intelligence Education， Central China Normal University， Wuhan Hubei 430079;

2.The First Affiliated High School of Central China Normal University， Wuhan Hubei 430079）

[Abstract] Promoting artificial intelligence education in primary and secondary schools to cultivate students' computational thinking has become a common goal and requirement of education policies and curriculum standards at home and abroad. At present， the artificial intelligence courses in primary and secondary schools mainly focuses on the learning of theoretical knowledge and the experience of intelligent technology， ignoring the cultivation of students' thinking skills. Based on the Input-Process-Outcome （IPO） gamification learning model， this paper effectively integrates the content of artificial intelligence courses， game elements and practical elements of computational thinking， and takes the game "Challenge Alpha Tic Tac Toe" as an example to carry out gamification learning to promote the cultivation of computational thinking practice in high school students. Through the analysis of tests， game design tasks， questionnaires and game works， this paper investigates the effects of gamification learning on 241 high school students' computational thinking practice， artificial intelligence subject knowledge， and emotional attitudes. The results show that gamification learning in artificial intelligence courses can significantly improve high school students' overall level of computational thinking practices and five elements of decomposition， abstraction， pattern recognition， algorithm and debugging， promote students' artificial intelligence subject knowledge， and enhance students' learning interest， motivation， self-confidence， and reduce cognitive load. This gamification learning design framework is applicable to develop students' computational thinking practice in artificial intelligence courses， and develop and innovate teaching and learning methods in artificial intelligence courses by using game elements.

[Keywords] Computational Thinking Practices; Gamification Learning; Artificial Intelligence Courses; High School Students

[作者簡(jiǎn)介] 張屹（1967—），女，湖北武漢人。教授，博士，主要從事智慧教育、計(jì)算思維教育、教育信息化測(cè)評(píng)與發(fā)展戰(zhàn)略、教育信息化技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)研究。E-mail：zhangyi@mail.ccnu.edu.cn。

基金項(xiàng)目：2022年國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“面向計(jì)算思維的中小學(xué)人工智能教育框架理論與實(shí)踐研究”（項(xiàng)目編號(hào)：72274076）;2021年華中師范大學(xué)國家教師發(fā)展協(xié)同創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)基地建設(shè)研究項(xiàng)目“中小學(xué)人工智能教育教材研發(fā)與應(yīng)用研究”（項(xiàng)目編號(hào)：CCNUTEIII 2021-06）