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    基于計算思維的任務驅動教學法研究

    2024-07-10 15:26:55陳洪生吳亮吳春輝
    無線互聯(lián)科技 2024年11期
    關鍵詞:思維方式計算思維

    陳洪生 吳亮 吳春輝

    摘要:計算思維是以計算能力和思維能力為基礎的一種思維方式。它是每個人需要具備的基本技能,也是人類求解問題的一條途徑。任務驅動教學法就是將課程的教學內容設置成與其緊密結合而富有趣味性和挑戰(zhàn)性的任務。文章介紹的教學法就是將計算思維和任務驅動教學法相結合。它不但可以更好地培養(yǎng)學生的思維模式,激發(fā)學生的學習積極性,還能達到較好的教學效果。

    關鍵詞:計算思維;思維方式;任務驅動式;編譯原理課程

    中圖分類號:TP314? 文獻標志碼:A

    0 引言

    計算思維教育的目的是培養(yǎng)一種思維習慣,一種像計算機科學家思考問題那樣的習慣。它是每個人都要學會的一種基本技能,所以教師應將計算思維融入課堂教學,讓學生能掌握這種基本能力。“編譯原理”課程主要講授高級語言程序是如何進行編譯的,在計算機的專業(yè)教學中占據了很重要的地位。因為該課程具有一定的理論深度和難度并且涉及很多算法,所以學生在學習過程中就會出現(xiàn)畏難情緒,導致學生學習積極性不高,從而導致教學效果不佳。本文提出基于計算思維的任務驅動式教學模式。這種教學模式是將計算思維和任務驅動式的教學方法相結合,既能更好地培養(yǎng)學生的計算思維模式,又能提高學生學習的積極性。

    1 計算思維概述

    國際上廣泛認同的計算思維定義來自周以真教授。周教授認為,計算思維是運用計算機科學的基礎概念進行問題求解、系統(tǒng)設計以及人類行為理解等涵蓋計算機科學的一系列的思維活動[1]。

    計算思維是一種概念化的思維方式,不是一種程序化的思維方式,因此,它不能按照預先編制好的“指令”來逐步思考。計算思維是一種遞歸思維,是人類求解問題的一條途徑,但絕非要人類像計算機那樣思考。計算機雖然具有強大的計算能力,但是計算機是枯燥和乏味的。人類聰穎并富有想象力,他們可以賦予計算機激情并配備計算機強大的計算能力,他們能用自己的智慧來解決在計算時代之前無法解決的問題;計算思維是數學與工程思維的互補和融合;計算思維是一種人的主觀思想,常被人們用來求解問題、管理日常生活以及與他人進行交流和互動[2-3]。

    2 任務驅動教學法的概念和意義

    任務驅動是以構建主義教學理論為基礎,既能夠激發(fā)學生的學習動機,又與教學內容緊密結合,以富有趣味性的任務為載體,學習者通過完成某項任務獲得知識與技能的一種開放式、探究式教學模式。任務驅動式教學方法體現(xiàn)了以任務為明線、以提高學生知識掌握與技能應用為暗線、教師為主導、學生為主體的基本特征[4-5]。這種教學模式改變了以往以教師填鴨式、滿堂灌的方式講授知識的教學觀念,變成以學生為主體、教師為輔助,學生為了完成任務而自主學習自主思考的互動式的教學方式。

    在任務驅動式教學模式下,教師不再處于整個課堂教學中的主宰地位,而在整個課堂中學生是主體。教師僅僅是起輔助作用,成為學生學習中的一個引導者,學生成為整個課堂教學的主人。教師圍繞課程的知識點,發(fā)布學習任務,學生帶著任務進入學習環(huán)境,由于學習過程中有了任務,有了目的,學習起來會更加認真。為了解決任務,學生會更主動地激活原有的知識和經驗,通過新舊知識的銜接,理解、分析并解決任務。在解決任務的過程中,教師不能直接告訴學生應當如何來解決任務,而是要對學生進行適當的引導,如需要搜集哪一類資料及從何處獲取有關的信息資料等,啟發(fā)學生獨立思考,倡導學生之間進行討論和交流,通過不同觀點的交鋒、補充,來修正和完善任務的解決方案。教師鼓勵學生自己動手通過實驗來完成任務,這樣不但提高了學生實際動手能力,也能引導學生更好地理論聯(lián)系實際。學生完成課堂發(fā)布的學習任務。在完成任務的過程中,他們的獨立思考能力及與他人協(xié)同合作能力都會得到提高,完成后也會獲得一種成就感,這樣可以激發(fā)他們的學習興趣,從而逐步形成一種認真學習并主動解決問題的良好的學習氛圍。這種教學模式不但極大地提高學生實際動手能力和思維能力,而且還能使整個課堂教學過程充滿激情和人性,能真正地調動學生的學習積極性并能使課堂的氛圍活躍起來。

    3 基于計算思維的“編譯原理”課程任務驅動教學法應用

    3.1 “編譯原理”課程中存在的問題

    “編譯原理”課程是計算機專業(yè)很重要的一門核心課程。本課程講述的是將高級語言編寫的源代碼轉換成目標代碼的編譯程序的基本原理和實現(xiàn)技術。通過本課程的學習,學生應掌握文法和形式語言的基礎知識,理解詞法分析器和語法分析器的原理和算法并能編程,理解程序設計語言原理。但由于其內容較難,算法復雜難懂,傳統(tǒng)的教學方法主要是教師根據教學進度表的要求對相關內容進行講述,通過例題的形式對算法進行演示,學生課下通過課后練習來加深對算法的理解。這種教學模式枯燥無味,學生在課堂上被強制要求接受教學內容,從而導致學生在學習過程中缺乏積極性,有的為了完成作業(yè)而相互抄襲。大多數學生覺得這門課很難,不愿意好好學習,導致教學效果不理想。

    3.2 “編譯原理”課程中存在問題的分析

    按照以前以教師為主體的“滿堂灌”的教學方法,學生學習積極性不高,教學效果不佳。為了提高學生的學習積極性,讓學生更好地掌握知識,本文提出的任務驅動式教學方法可以運用在該門課程的教學過程中。該教學方法過程如圖1所示。

    3.3 “編譯原理”課程中任務驅動式教學法的具體實踐

    下面以有限自動機章節(jié)的內容為例,來介紹該教學方法的具體實施情況。

    該教學過程設計如下。

    (1)當開始學習有限自動機時,教師先從易到難地提出該章節(jié)內容相關的任務:①確定的有限自動機和不確定的有限自動機的根本區(qū)別;②不能夠被有限自動機識別的單詞錯誤的原因;③將不確定的有限自動機確定化的算法用程序來實現(xiàn)。教師讓學生帶著任務來學習。

    (2)逐一給出相關的定義概念。有限自動機的定義:一個不確定的有限自動機M是由5個部分組成,它是一個五元式,即M=(S,∑,f,s0,D)。其中,S代表有窮狀態(tài)集,∑代表有窮字母表,f是從S×∑*→2S的多值映射,s0代表非空初態(tài)集,D代表終態(tài)集。一個確定的有限自動機M′由5個部分組成,它也是一個五元式,即M′=(S,∑,f,s0,D),其中S代表有窮狀態(tài)集,∑代表有窮字母表,f是從S×∑→S的單值映射,s0代表唯一的初態(tài),D代表終態(tài)集[6]。

    有限自動機M (S,∑,f,s0,D)識別字時,對于集合∑*中的任何一個字,若存在一條從初態(tài)結點s0到終態(tài)結點集合D中某一個終態(tài)結點的通路,這條通路上所有弧的標記字符依序連接成的字符串等于α′,則稱字α′能被該有限自動機M所識別。

    不確定的有限自動機的確定化算法(子集法)描述如下:(1)假定集合I是不確定有限自動機M′的狀態(tài)子集,定義集合I的ε閉包ε-CLOSURE(I)為:若狀態(tài)s屬于集合I,則狀態(tài)s也屬于I的ε閉包,即s∈ε-CLOSURE(I),也就是集合中的所有狀態(tài)均屬于該集合的ε閉包;若狀態(tài)s屬于集合I,則從s出發(fā)經任意條即一條或多條ε弧而能到達的那些狀態(tài),s′都應屬于該集合的ε閉包,即s′∈ε-CLOSURE(I);(2)假定集合I是不確定有限自動機M′的狀態(tài)子集,b∈∑,定義Ib=ε-CLOSURE(Q),其中,集合Q是從集合I中的任一狀態(tài)結點出發(fā)經過一條b弧而所能到達的所有的狀態(tài)結點的集合;(3)假定有限自動機輸入字母表有i個字符,例如∑={b1,b2,…,bi},則可以構造一張含有i+1列的表,該表的每一行都有i+1列,第一列為I 列,第二列為Ib1,第三列依次為Ib2,依次類推,最后一列為Ibi。置該表的首行首列的值為ε-CLOSURE(X)。其中,X為不確定有限自動機的初態(tài)。一般情況下,如果某一行的第一列即I列的值已經確定,那么就可以通過上述求Ib的算法分別求出該行的第二列以及后面等列的值,然后檢查第二列和后面列的值,看它們是否與表的第一列的值相同,將與第一列不同的值依次填入下面空行中的第一列。按照上述過程繼續(xù)進行,直到該表中所有行的第二列以及后面列的值均在第一列中出現(xiàn)。將構造出來的表中第一列即I列中的每個狀態(tài)子集視為轉換后的確定的有限自動機的新的狀態(tài),那么這張表就可以看作是轉換后的確定的有限自動機的狀態(tài)轉換表,這樣就可以得到一個確定的有限自動機了,該確定的有限自動機的初態(tài)就是表中第一行第一列的值,終態(tài)為含有原來不確定有限自動機終態(tài)的那些值。

    (3)學習完該章節(jié)的理論知識后,要求學生可以根據任務和理論知識對任務進行分析,分析哪個任務用哪個知識點來解決;分析完任務后,學生可以完成任務了。

    (4)教師對任務完成的成果可以通過作業(yè)、練習以及編程實現(xiàn)的方式來檢查。這是任務驅動式教學的最后環(huán)節(jié)。

    3.4 教學效果的分析

    在上述教學過程中,不再以教師講解為主體,學生作為課堂的主人。在學習過程中,學生是帶著“任務”來學習的,那么他們學習的專注度和學習積極性更高。教師將要講解的整個課堂知識分解成小塊的學習任務,可以讓學生對知識有更深入的理解而不是被強制要求接受教學內容。為了解決每個任務,學生會自主地進行學習。遇到困難時,教師鼓勵并倡導學生之間進行討論和交流。學生也可以跟教師進行溝通,但教師不要直接告訴解決方法,而是要對學生一步一步地進行引導,鼓勵他們自主解決困難并完成任務。在分析每個任務的過程中,學生可以從易到難地理解章節(jié)內容。在解決了每個任務后,學生掌握了所有與任務相關的內容。從平時學生的課堂表現(xiàn)和作業(yè)的完成情況以及最后該門課程的期末考試情況可以發(fā)現(xiàn),任務驅動式教學法在該門課程中是有效果的。

    3.5 教學方法的改進

    對于大多數學生而言,任務驅動式教學方法效果顯著,但有極少數學生,由于基礎較差,效果不是很明顯。筆者認為可以對該教學法做以下改進:對于基礎較弱的學生,可以根據學生基礎的不同提出難易不等的任務;對于基礎差距不大的學生,可以提出一樣的任務,但是可以引導他們看不同的相關資料,從而完成任務。

    4 結語

    本文提出了基于計算思維的任務驅動式教學法,以“編譯原理”課程中詞法分析這一章節(jié)為例,應用了該教學法。由于基于計算思維的任務驅動式教學模式的特點是以學生為主體,教師為主導,所以該教學模式有利于提高學生的學習興趣,提高了學生自主學習的能力以及與他人合作的能力。

    參考文獻

    [1]WING J M.Computational Thinking[J].Communications of the ACM,2006(3):33-35.

    [2]陳國良,董榮勝.計算思維與大學計算機基礎教育[J].中國大學教學,2021(1):7-11.

    [3]李廉.計算思維-概念與挑戰(zhàn)[J].中國大學教學,2012(1):7-12.

    [4]劉紅梅.任務驅動式案例教學法的構建與應用[J].江蘇高教,2016(4):71-73.

    [5]任浩,葉常春,肖政.任務驅動教學法在程序設計課程中的實踐與分析[J].計算機工程與科學,2019(41):109-112.

    [6]陳火旺,劉春林,譚慶平,等.程序設計語言編譯原理[M].3版.北京:國防工業(yè)出版社,2020.

    (編輯 王永超)

    Research of computational thinking task-driven teaching method: taking “Compiler Principles” as an example

    CHEN? Hongsheng1, WU? Liang2, WU? Chunhui1*

    (1.Hubei University of Science and Technology, Xianning 437100, China;

    2.No. 1 Middle School of Tongcheng County, Tongcheng 437400, China)

    Abstract: Computational thinking is a way of thinking based on the ability of calculation and thinking. It is a basic skill that everyone needs to have, and it is also a way for human beings to solve problems. The task-driven teaching method is to set the teaching content of the course as interesting and challenging tasks that are closely combined with the teaching content. The teaching method introduced in this paper is a combination of computational thinking and task-driven teaching method.It can better train students thinking mode, stimulate students enthusiasm for learning, thus achieving better teaching results.

    Key words: computational thinking; way of thinking; task-driven; course of compiler principles

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