《Thinking Skills and Creativity》：A reading model of English as a foreign language accommodated by programming-oriented computational thinking: An interdisciplinary approach
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针对同时发展计算思维（CT）技能和外语英语（EFL）知识的教学设计已得到实施。然而，此类设计缺乏来自神经科学发现的基础支持。本研究邀请了40名具有编程经验的中国大学生参与准实验，其中采用类C代码片段阅读来模拟学习者的CT活动，并使用三句短文阅读任务来呈现学习者
针对同时发展计算思维（CT）技能和外语英语（EFL）知识的教学设计已得到实施。然而，此类设计缺乏来自神经科学发现的基础支持。本研究邀请了40名具有编程经验的中国大学生参与准实验，其中采用类C代码片段阅读来模拟学习者的CT活动，并使用三句短文阅读任务来呈现学习者的EFL阅读过程。采用组间设计，其中20名参与者被要求直接完成阅读任务，而其余20名被要求在完成代码阅读任务（CRT）后再完成阅读任务。使用功能性近红外光谱（fNIRS）设备监测他们的脑功能。应用统计和机器学习方法分析参与者的行为与神经数据。结果显示，学习者在处理英语时，即使执行类英语形式的代码阅读任务，也会无意识地释放对中国EFL学习者重要的大脑区域。他们还表现出整体同步性降低，因为代码阅读所需的认知资源少于英语理解。EFL-CT模型识别出右侧布罗卡区（right Broca's area）的激活和以左侧梭状回（left fusiform gyrus）为中心的网络的同步性是影响学习者反应时间的两个最重要特征。这些发现为教育工作者将CT融入EFL教学提供了教学建议。
**论文解读：基于神经科学视角的编程导向计算思维调节外语英语阅读模型研究**
**研究背景与问题**
计算思维（CT）作为一种高级认知工具，已被广泛应用于跨学科学习设计，尤其是与外语英语（EFL）教学的整合。现有教学实践表明，通过图形化编程工具（如Scratch）、游戏或虚拟现实（VR）等载体，同时发展CT技能和EFL知识能提升词汇习得、阅读理解及口语产出等能力。然而，这些整合设计缺乏来自神经科学发现的基础支持，难以从理论上证明CT-EFL跨学科整合在原则上是否普遍可行。具体而言，当学习者尝试运用CT技能提取英语句子句法结构时，需要消耗多少认知资源？现有研究尚未提供神经层面的回答。此外，由于学习者母语差异、CT类型及EFL知识目标不同，现有实证研究仅得出零散结论，无法形成可靠、可推广的理论框架。因此，研究人员旨在从神经科学角度补充CT-EFL跨学科课堂设计的理论可行性，为其整合教学奠定神经基础。
**研究内容与结论**
研究人员邀请40名中国大学生（均为计算机科学或教育技术专业，具有编程经验）参与准实验，采用组间设计：20名参与者直接完成EFL阅读任务（三句短文理解），另20名在完成代码阅读任务（CRT，模拟CT活动，涉及类C代码的双循环计算）后5分钟再进行EFL阅读。使用功能性近红外光谱（fNIRS）监测大脑活动，结合统计和机器学习方法分析行为与神经数据。主要结论如下：
1. 行为数据方面，两组阅读理解准确率无显著差异（均为95%），但前CRT组的反应时间显著更长（M=23.59s vs. M=15.7s，p=0.015）。
2. 脑激活模式显示，直接EFL阅读和代码阅读均激活了布罗卡区（Broca's area）、韦尼克区（Wernicke's area，包括双侧颞上回STG和颞中回MTG）、前额叶皮层（PFC）及运动皮层。关键差异在于，直接EFL阅读时双侧梭状回（fusiform gyrus，BA 37）被激活，而代码阅读时该区域未激活；前CRT组在后续EFL阅读中未出现集体脑区激活（所有感兴趣区ROI未通过FDR校正）。
3. 功能连接性分析表明，直接EFL阅读的脑网络同步性显著高于代码阅读和前CRT后EFL阅读（p<0.001），表明代码阅读降低了整体脑区间的功能连接。
4. 通过随机森林回归和多重线性回归构建的EFL-CT模型预测了反应时间，发现右侧布罗卡区（ROI A2）的失活和以左侧梭状回（ROI E1）为中心的网络的去同步化是影响反应时间的最重要特征，两者均与反应时间负相关（即激活越强、同步性越高，反应越快）。
**重要意义**
该研究首次从神经科学角度揭示了编程导向的CT对EFL阅读的调节机制，表明代码阅读会抑制EFL阅读所需的特定脑区（如双侧梭状回）及脑网络同步性，导致反应时间延长但准确率不变。这一发现为CT-EFL跨学科教学设计提供了关键警示：同时将CT和EFL作为学习目标可能造成认知过载，损害神经功能。因此，CT应作为教学工具而非并行学习目标，且建议使用图形化编程工具（如Scratch）降低认知负荷。论文发表在《Thinking Skills and Creativity》。
**主要技术方法**
研究人员采用准实验设计，招募40名来自四川师范大学的计算机科学或教育技术专业中国大学生（20名女性，20名男性，平均年龄20岁，均通过CET-4评估英语水平）。使用便携式连续波fNIRS系统（NirSmart II-3000A，采样率11 Hz，双波长730 nm和850 nm）采集49通道脑功能数据，覆盖额叶、双侧颞叶皮层，根据布罗德曼分区划分为22个感兴趣区（ROI）。信号处理采用三次样条差分算法去除运动伪迹，带通滤波（0.01–0.2 Hz）去除生理噪声，通过修正的比尔-朗伯定律计算氧合血红蛋白（HbO）相对浓度变化。行为数据包括反应时间和准确率，神经数据包括ROI激活强度和ROI间功能连接同步性。机器学习使用scikit-learn库的RandomForestRegressor（500棵树，最大深度30）进行回归预测，并通过特征重要性（feature_importances）和置换重要性（permutation_importance）识别关键特征，最终构建多重线性回归模型。
**研究结果**
**4.1 行为数据分析**
直接EFL阅读组与前CRT组准确率均为95%，无显著差异；但前CRT组反应时间（M=23.59s, SD=12.11）显著长于直接阅读组（M=15.7s, SD=6.82），F(1,38)=6.43, p=0.015，Cohen's d=0.80（大效应）。CRT本身表现变异较大，仅13/20名参与者正确回答。
**4.2 脑激活模式**
通过单样本t检验（FDR校正）发现，直接EFL阅读时双侧梭状回（E1/E2）被激活；代码阅读时E1/E2未激活，但其他区域（布罗卡区、韦尼克区、PFC等）激活模式与EFL阅读类似；前CRT后EFL阅读时所有ROI均未通过FDR校正，表明无集体脑激活。
**4.3 功能连接性比较**
ANOVA显示，直接EFL阅读的脑网络平均同步性（M=0.65, SD=0.19）显著高于代码阅读（M=0.43, SD=0.20）和前CRT后EFL阅读（M=0.42, SD=0.22），F(41,150)=487.11, p<0.001, η2=0.99（大效应）。前两种条件间无显著差异，表明代码阅读降低了整体同步性，且该效应持续至后续EFL阅读。
**4.4 EFL-CT模型**
**4.4.1 脑功能调节假设**：EFL阅读比代码阅读消耗更多认知资源，代码阅读的神经机制无法直接支持EFL加工。
**4.4.2 构建方法**：以22个ROI激活强度和22个网络同步性为特征，以反应时间（T）为目标，使用随机森林回归（60-40训练测试分割，20轮平均R2=0.3）和特征重要性分析，识别出A2（右侧布罗卡区）失活、C2失活、E1网络去同步化、K1网络去同步化、F2网络去同步化为前5个重要特征。多重线性回归模型（调整R2=0.35）显示：A2激活（b=-50.28, β=-0.424, p=0.01）和E1网络同步性（b=-19.93, β=-0.533, p=0.047）显著负向预测反应时间。
**4.4.3 EFL-CT模型**：该模型可视化描述，典型EFL阅读需全脑资源，而代码阅读导致右侧布罗卡区失活和左侧梭状回网络去同步化，虽不影响准确率但降低阅读效率。
**讨论与结论**
**讨论部分**：针对RQ1，前CRT组EFL阅读时脑激活消失和功能连接性下降，结合准确率不变但反应时间延长，表明存在功能抑制而非效率提升。代码阅读与EFL阅读共享部分神经基础（如布罗卡区、韦尼克区），但关键差异在于双侧梭状回的激活与否，表明代码阅读绕过了视觉-正字法加工通路。EFL-CT模型显示，右侧布罗卡区激活与反应时间负相关，支持双侧布罗卡区激活标志高英语水平；左侧梭状回网络去同步化表明大多数学习者非语言学地处理类英语代码。针对RQ2，基于认知负荷理论（CLT），CT和EFL均为高认知需求任务，同时作为学习目标可能导致神经功能损害。因此，CT应作为教学工具（如通过Scratch、VR、游戏等增强动机）或策略性地应用于EFL知识获取（如分解、抽象、模式识别用于语法理解），而非作为并行目标。
**结论部分（翻译）**：本研究比较了仅理解英语的学习者与先代码阅读后理解英语的学习者。采用准实验设计模拟真实学习环境，结合现有神经科学和实证研究，为CT-EFL整合提供了实践教学建议。通过行为和神经发现回答了两个研究问题：第一，编程导向的CT无法在不产生认知代价的情况下完全支持英语阅读，因为大多数EFL读者在前CRT后的EFL阅读中出现显著神经功能降低和反应时间增加。只有能够激活右侧布罗卡区并参与左侧梭状回中心网络的学习者才能保持英语理解敏捷性。第二，在同一学习环境中将CT和EFL学习同时设为学习目标，缺乏神经科学支持。结果表明，在同一情境中同时设计两个高认知需求任务可能损害学生的神经功能。基于这些发现，研究人员为EFL教师和学习者提出了关于CT在EFL学习中应用的三条教学建议。
