基于项目的增量式机器人编程：对幼儿计算思维、执行功能及学习行为模式的影响

《COMPUTERS and EDUCATION》：Incremental project-based robot programming: Effects on young children’s computational thinking, executive function, and learning behavioral patterns

计算思维与执行功能发展研究。

　　在当前教育理念不断演进的背景下，计算思维（Computational Thinking, CT）与执行功能（Executive Function, EF）的培养已成为学前教育的重要组成部分。随着科技的发展，机器人编程作为一种新兴的教学手段，不仅能够激发儿童的计算思维，还能够促进其执行功能的发展。研究者们普遍认为，通过项目式学习（Project-Based Learning, PBL）可以有效地将这些技能融入教学过程中。然而，传统的PBL模式在教学设计上存在一定的局限性，特别是在面对年幼儿童的认知发展特点时，可能无法有效支持其学习过程。因此，研究者提出了一种改进的项目式学习模式——增量式项目式学习（Incremental PBL, IPBL），并将其应用于机器人编程教学，从而构建出一种新的教学方法——增量式项目式机器人编程（Incremental Project-Based Robot Programming, I-PBRP）。

在研究过程中，95名5-6岁的儿童被随机分配到I-PBRP组和传统项目式机器人编程（Conventional Project-Based Robot Programming, C-PBRP）组，接受为期12周的干预。研究结果表明，I-PBRP组在计算思维和执行功能的三个核心组成部分（抑制、工作记忆和认知灵活性）方面表现优于C-PBRP组。此外，通过行为分析可以发现，I-PBRP组的儿童在机器人编程活动中展现出更积极的学习行为和更高的参与度。这些发现不仅揭示了I-PBRP在促进儿童计算思维和执行功能方面的有效性，还为未来教育实践提供了新的方向。

计算思维是一种以计算机科学为基础的思维方法，它帮助个体在面对复杂问题时，通过分解、模式识别、抽象和算法设计等策略来寻找解决方案。这种思维方式不仅适用于计算机编程，还可以广泛应用于其他学科的学习。研究表明，计算思维与执行功能之间存在紧密的联系，二者都涉及问题解决的过程，且在认知发展方面具有相似的机制。因此，将计算思维和执行功能的培养相结合，有助于更全面地提升儿童的学习能力。

在学前教育阶段，儿童的认知发展具有明显的阶段性特征。根据皮亚杰（Piaget, 1971）的理论，儿童在学习过程中需要逐步构建知识体系，从简单到复杂，从基础到高级。传统的项目式学习模式往往将整个项目分为多个子项目，每个子项目独立进行，要求儿童在短时间内掌握大量新知识并将其应用于解决最终问题。然而，这种模式忽略了知识的连贯性和整合性，使得儿童在学习过程中难以形成系统的认知结构。同时，传统项目式学习模式可能对儿童的工作记忆造成负担，导致认知负荷过高，从而影响学习效果。

相比之下，增量式项目式学习模式（IPBL）是一种更加符合儿童认知发展规律的教学设计。它通过逐步引入新知识，并在每个子项目中系统地整合之前所学的内容，使得儿童能够在已有知识的基础上，逐步扩展和深化理解。例如，在Huang（2016）的研究中，他采用IPBL模式教授Java编程，设计了九个子项目，每个子项目都结合了新知识与之前所学的内容，如第三个子项目引入“类和对象”概念，并将其与前两个子项目“编程语言基础”和“字符串与数组”进行整合。这种模式不仅能够减轻儿童的认知负担，还能有效激活其“最近发展区”（Zone of Proximal Development, ZPD），即在适当支持下，儿童能够达到的潜在发展水平。

在本研究中，I-PBRP模式正是基于IPBL的原理，将知识的整合与扩展作为核心设计理念。通过12周的干预，研究者发现I-PBRP组的儿童在计算思维和执行功能方面表现出显著的进步。具体而言，计算思维的三个维度——概念、实践和视角——在I-PBRP组中得到了更好的发展。这表明，通过逐步整合知识的方式，儿童不仅能够更好地理解和应用计算思维的概念，还能在实际操作中不断优化自己的思维策略。

执行功能的三个核心组成部分——抑制、工作记忆和认知灵活性——在I-PBRP组中也呈现出更高的水平。抑制能力是指儿童在面对干扰时能够控制自己的冲动反应，保持注意力；工作记忆是指儿童在学习过程中能够暂时存储和处理信息的能力；认知灵活性则是指儿童在面对新情境时能够调整自己的思维模式和行为策略的能力。这些能力在儿童的学习过程中起着至关重要的作用，不仅影响其学术表现，还与其社会交往和心理健康密切相关。因此，I-PBRP模式在提升这些能力方面具有显著优势。

此外，研究还发现，I-PBRP模式在促进儿童学习行为方面也表现出积极影响。通过课堂视频记录和行为分析，研究者观察到I-PBRP组的儿童在学习过程中更加专注、主动，并且能够更好地与同伴合作。这些行为的变化不仅反映了学习效果的提升，也表明I-PBRP模式能够有效激发儿童的学习兴趣和内在动机。相比之下，C-PBRP组的儿童在学习过程中表现出更多的分心和被动行为，这可能与其学习内容的碎片化和缺乏系统性有关。

在教育实践方面，I-PBRP模式为教师提供了一种新的教学思路。传统的项目式学习模式虽然在教学中广泛应用，但其设计往往过于复杂，导致儿童在学习过程中难以跟上节奏。而I-PBRP模式通过逐步引入知识，使教学内容更加贴近儿童的认知水平，从而提高了学习的可接受性和有效性。这种模式不仅能够帮助儿童更好地掌握编程技能，还能促进其整体认知能力的发展。

研究者还指出，虽然已有部分研究探讨了IPBL在青少年编程教育中的应用，但将其应用于学前教育阶段，特别是在机器人编程教学中，仍处于初步探索阶段。因此，本研究的意义在于，通过将IPBL与机器人编程相结合，构建出一种适合年幼儿童的教学模式，并验证其在计算思维和执行功能发展方面的有效性。这一研究不仅填补了相关领域的空白，还为未来的教育实践提供了理论支持和实证依据。

从教学方法的角度来看，I-PBRP模式强调知识的渐进性与系统性。它要求教师在教学过程中，逐步引导儿童学习编程知识，并在每个子项目中将新知识与已有知识进行整合。这种教学方法不仅能够帮助儿童更好地理解编程概念，还能促进其在实际操作中的思维迁移和应用能力。同时，I-PBRP模式还能够有效减少儿童在学习过程中的认知负荷，使其在有限的注意力和记忆能力下，能够更高效地完成学习任务。

在研究设计方面，本研究采用了一种混合方法，结合定量和定性数据来全面评估I-PBRP模式的教学效果。定量数据主要通过计算思维和执行功能测试来收集，而定性数据则通过课堂视频记录儿童的学习行为。这种研究方法不仅能够准确测量儿童的学习成果，还能深入分析其学习过程，从而为教学改进提供更加全面的依据。

此外，研究者还强调了教育伦理和知情同意的重要性。所有参与研究的儿童均获得了家长的知情同意，并且研究过程得到了教育机构伦理委员会的批准。这表明，本研究在实施过程中严格遵守了教育伦理规范，确保了研究的科学性和伦理性。

本研究的局限性主要体现在以下几个方面。首先，研究样本主要来自中国，这可能限制了研究结果的普适性。其次，研究周期为12周，虽然相对较长，但仍不足以全面评估I-PBRP模式的长期效果。第三，研究者仅选择了三个学习阶段进行行为分析，这可能未能充分捕捉所有可能的学习行为。第四，使用的执行功能测试工具可能在某些方面存在不足，需要在未来的研究中进一步优化。

尽管存在这些局限性，本研究仍然为学前教育阶段的机器人编程教学提供了重要的参考价值。它表明，通过采用增量式项目式学习模式，可以有效提升儿童的计算思维和执行功能，同时促进其积极的学习行为。因此，这一研究不仅具有理论意义，还具有重要的实践价值，为未来教育实践提供了新的思路和方法。

总的来说，I-PBRP模式为年幼儿童的计算思维和执行功能发展提供了一种新的教学途径。它通过逐步引入知识，整合已有内容，使教学过程更加符合儿童的认知发展规律。这种模式不仅能够提高学习效果，还能激发儿童的学习兴趣和内在动机，从而促进其全面成长。未来的研究可以进一步扩大样本范围，延长研究周期，并采用更加全面的评估工具，以验证I-PBRP模式的长期效果和广泛适用性。同时，教师的培训和教学策略的优化也是未来研究的重要方向。通过不断探索和改进，I-PBRP模式有望成为一种更加有效的教学方法，为儿童的全面发展提供有力支持。