人工智能教育对学生计算思维的影响研究——基于国内33项实验与准实验研究的元分析.pdf
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1、期第年.人工智能教育对学生计算思维的影响研究一基于国内3 3 项实验与准实验研究的元分析刘冠群谢忠新上海市浦东教育发展研究院上海2 0 0 13 5摘要:本研究采用元分析方法,梳理并分析了国内2 1篇文献所提取出的3 3 项实验研究的数据,揭示了人工智能教育在学生计算思维培养中的有效性。研究发现:(1)整体而言,纳入研究的合并效应量为0.8 9 1,呈高度正向影响,表明人工智能教育能显著促进学生计算思维的发展;(2)在不同学段中,人工智能教育对初中学生计算思维发展的促进效果最大,其次是小学生,对高中生计算思维发展的促进效果最小;(3)相比传统教学模式,问题解决教学、任务驱动式教学及项目化学习在
2、促进学生计算思维发展方面具有更高的影响效应量;(4)与0 4周的人工智能教育活动相比,4一12 周或16 周以上的人工智能教育周期对学生计算思维发展的作用更大。最后,文章提出了三条建议,以期为我国未来面向计算思维的中小学人工智能教育研究与实践提供借鉴。关键词:计算思维;人工智能教育;元分析中图分类号:G434文献标识码:A文章编号:16 7 2-0 2 45(2 0 2 3)0 3-0 0 12-0 9一、问题提出计算思维是人工智能时代个体必备的重要素养,逐渐受到广泛关注与高度重视。自2 0 0 6年周以真教授提出“计算思维”概念以来,世界各国纷纷探讨如何在各个学段落实培养学生的计算思维能力,
3、陆续颁布了一系列关于计算思维的政策、标准与课程计划;不少国家在其人才培养计划和课程体系中纳人计算思维要素,或是逐步开设与计算思维相关的课程。例如,2 0 11年,美国计算机科学教师协会(CST A)将计算思维列人“CSTAK12计算机科学框架”;2 0 16 年,计算思维被列入该框架的五大核心内容之一。2 0 13 年,英国将计算思维纳人新信息技术课程,并提出通过高质量的计算机课程教育培养学生的计算思维能力。2 0 15年,澳大利亚“新课程方案”颁布,提出将计算思维作为新信息技术课程的重要内容。2 0 16年,欧盟委员会联合研究中心发布在义务教育阶段发展计算思维研究报告,全面概述了学龄儿童的计
4、算思维技能,并分享了相应的实践与政策研究行动。2 0 17 年,新媒体联盟地平线报告:2 0 17 年基础教育版指出计算思维是2 1世纪中小学教育的重要课题,应加强计算思维的技能训练。2 0 2 1年,美国“数字承诺”(D i g i t a l Pr o mi s e)教育技术国家中心发布面向包容性世界的计算思维:教育工作者学习和行动指南,强调应重视计算思维培养并融入各学科教学。2 0 2 2 年,欧盟委员会发布回顾义务教育中的计算思维:计算教育的现状与实*本文系上海市教育科学研究一般项目“区域中小学人工智能教育生态构建研究”(项目批准号:C2021093)的研究成果。计算思维培养专题践,概
5、述分析了2 9 个欧洲国家计算思维融人义务教育的现状与挑战。2 0 2 2 年4月,我国义务教育信息科技课程标准(2 0 2 2 年版)发布,也强调在课程教学中落实计算思维培养。人工智能教育被认为是发展计算思维的重要途径。2 0 17 年,美国颁布CSTAK-12计算机科学课程国家标准,指出通过使用人工智能技术解决问题来发展计算思维。我国普通高中信息技术课程标准(2 0 17 年版)将计算思维作为学科核心素养之一,并提出利用开源人工智能应用框架搭建简单智能系统,以促进计算思维的培养。随着各级各类政策文件的颁布,我国基础教育领域衍生出开展人工智能教育的热潮,广州、武汉、苏州、长沙、浙江、上海等地
6、推进实施中小学人工智能教育然而,笔者通过梳理发现,目前学术界对于人工智能教育能否促进学生计算思维的发展主要持有两类观点。诸多学者通过实验或准实验证明人工智能教育对学生计算思维具有显著影响。例如,张屹等人【2 通过前后测对照实验发现基于游戏化的人工智能课程学习能显著提高高中生计算思维实践效果。崔璐以初中一年级43 名学生为实验对象,开展了三轮的教学实践3 。前后测结果表明,通过项目化学习开展人工智能教学显著促进了学生计算思维发展。但同时也有研究认为人工智能教育对学生计算思维的作用有限41。因此,人工智能教育对学生计算思维的整体影响效果有待进一步探究。此外,现有研究忽略了学段、教学方法等变量对学生
7、计算思维的影响,导致对人工智能教育在不同学段和教学方法下的有效性缺乏系统性和全面性的认识。因此,重视并控制这些因素,也能更加准确地评估人工智能教育对计算思维的效果和影响。鉴于此,本研究采用元分析(Meta-analysis)的方法,选取国内权威数据库中近10 年关于人工智能教育影响学生计算思维发展的实证研究成果进行整合分析,尝试回答以下问题:(1)人工智能教育能否促进学生计算思维的培养?在多大程度上促进了计算思维的培养?(2)人工智能教育对学生计算思维的促进效果是否受调节变量(如学段、教学方法、实验周期、评价工具)的影响?二、研究设计本研究以国内人工智能课程教学影响学生计算思维发展的定量研究成
8、果为分析对象,采用元分析方法全面整体分析国内K-12人工智能教育对学生计算思维的作用效果。元分析实施的基本流程为:确定主题并检索文献、制定筛选标准并选取文献、文献编码与分析。(一)文献检索与整理本研究选取中国知网、万方两个数据库作为主要数据来源,文献检索与筛选的流程如图1所示。首先以“计算思维”并含“人工智能”为主题词进行检索,共得到7 3 1篇文献,剔除重复文献后得到文献43 8 篇。其次,粗读文献标题、摘要和关键词,排除无关文献后得到56篇文献。鉴于检索到的文献并非都符合本研究元分析的要求,因而制定了文献筛选标准:(1)文献应为人工智能课程内容教学(如图像识别、人脸识别、智能语音技术等),
9、而不是宽泛的编程教育或者简单的拼搭机器人;(2)文献需围绕计算思维的培养;(3)文献必须是一个实验或者准实验研究(单组实验要有前后测对照,双组实验要有实验组和对照组);(4)文献需提供充足的数据信息(如平均值、方差、t值、P值等)用以计算效应量;(5)实验对象应为K-12学段(排除大学和职校)。根据上述筛选标准,共纳入2 1篇文献。其中,有7 篇文献涉及多个实验组与对照组。因此,这些文献提供了多项数据,最终纳人分析的共有3 3 项研究。期第年OEducationalCommunicationsadTechnology确定检索条件获得文献N=731剔除重复文献N=293第一轮筛选后的文献N=43
10、8根据文献标题、摘要和关键词剔除文献N=382第二轮筛选后的文献N=56根据“纳人一排除”标准筛选,排除文献N=35第三轮筛选后的文献N=21精读文献,筛选符合元分析的实验研究N=12最终纳人元分析的数据N=33图1文献检索与筛选流程(二)文献特征值编码为了便于后续分析,本研究将作者信息、出版年份、文献来源、学段、教学方式、实验周期、评价工具列为编码对象。学段分为三类:小学、初中和高中。教学方式分为五种:项目式教学、游戏化教学、任务驱动式教学、问题解决教学,以及传统教学模式。实验周期分为五个时间段:0 4周、48 周、8 12周、12 16 周、16 2 0 周。评价工具分为三类:Bebras
11、试题、CTs量表和CTt量表。文献特征值编码如表1所示。若一篇文献中包含多项有效数据,则在对应年份后用a、b、c、d区分。表1文献特征值编码序号文献作者及年份学段教学方法实验周期评价工具1罗丹,2 0 2 3初中项目式教学812周Bebras2张梦瑶,2 0 2 1小学游戏化教学04周Bebras3高晗蕊,2 0 2 1小学任务驱动式教学04周CTs4刘娇,2 0 2 2(a)小学传统教学模式1216周Bebras5刘娇,2 0 2 2(b)小学问题解决教学1216周Bebras6刘娇,2 0 2 2(c)小学问题解决教学1216周Bebras7刘娇,2 0 2 2(d)小学问题解决教学121
12、6 周CTs8曾瑞睿,2 0 2 2(a)小学传统教学模式4一8 周CTs9曾瑞睿,2 0 2 2(b)初中传统教学模式4一8 周CTs10张屹,2 0 2 2高中游戏化教学48周CT-c11伍清清,2 0 2 2小学传统教学模式1216周CTs12马文露,2 0 2 2初中项目式教学04周CTs13张秀雯,2 0 2 2高中任务驱动式教学04周Bebras14张敏,2 0 2 2(a)小学项目式教学812周CTs15张敏,2 0 2 2(b)小学项目式教学812周CTs16牛钰琨,2 0 2 1初中项目式教学48周CTs17夏梦影,2 0 2 1(a)高中项目式教学812周Bebras18夏
13、梦影,2 0 2 1(b)高中项目式教学812周CTs19崔璐,2 0 2 1初中项目式教学812周Bebras15A计算思维培养专题(续表)序号文献作者及年份学段教学方法实验周期评价工具20侯怡帆,2 0 2 1初中项目式教学48周CTt21王琳,2 0 2 0 (a)高中问题解决教学1216 周CTs22王琳,2 0 2 0(b)高中问题解决教学1216 周CTs23朱文艳,2 0 2 0(a)高中问题解决教学1620周CTs24朱文艳,2 0 2 0(b)高中传统教学模式1620 周CTs25朱文艳,2 0 2 0(c)高中问题解决教学1620周CTs26上官雨洁,2 0 2 1初中项目
14、式教学1216周CTs27张舒雨,2 0 2 1小学项目式教学1216周CTs28侯瑶,2 0 2 0小学游戏化教学812周Bebras29杨晓雨,2 0 2 1(a)高中任务驱动式教学812.周CTs30杨晓雨,2 0 2 1(b)高中任务驱动式教学812周CTs31轩明杰,2 0 2 1(a)初中问题解决教学812周CTs32轩明杰,2 0 2 1(b)初中问题解决教学812周CTs33轩明杰,2 0 2 1(c)初中问题解决教学812周CTs(三)分析方法与工具本研究选取CMA3.0作为元分析工具,通过输人各项研究的实验数据(样本数量、配对检验T值等),自动计算每项研究的效应值,进而开展
15、分析。三、研究分析(一)发表偏倚检验为降低所纳人的样本无法代表该领域总体效果的偏差风险,需对元分析结果进行偏倚检验。本研究采用漏斗图和失安全系数(Fa i l-s a f e N)综合评估元分析结果的发表偏倚可能性。如图2 所示,大部分效应值落在漏斗图的中部和上部,初步判断存在发表偏倚的可能性较低,说明数据分析结果相对可靠;但有少部分点落在斜线之外,表示纳人的研究间可能存在异质性,需结合后续的森林图数据进一步查看。0.00.10.28P80.30.40.5-3-2-10123Stddiffinmeans图2样本发表偏倚检验漏斗图漏斗图虽然直观但也比较主观,因而本研究进一步通过失安全系数进行量化
16、判断,其评价标准为:如果失安全系数小于5K+10(K 为纳人元分析的样本数),则存在发表偏倚。CMA分析结果显示本研究的失安全系数为3 8 59,远超过17 5(即53 3+10),说明此研究存在发表偏倚的可能性很小。基于以上两种方法,综合研判本元分析结果相对稳定、可靠。期第年Ocationan(二)异质性检验异质性检验也是元分析中不可或缺的环节,旨在检查各个独立研究结果是否具有可合并性。本研究采用Q检验结合I统计量进行异质性检验,其中Q为各研究变异系数的标准化加权平方和,I代表非抽样误差所引起的变异占总变异的比例。I=0%表示研究间不存在变异性,I25%表示存在轻度异质性,25%I50%表示
17、存在高度异质性。当异质性较高时,应选择随机效应模型。本研究异质性检验结果如表2 所示:Q=234.543,I=8 6%50%,说明存在较高的异质性。因此,为消除异质性的影响,保证研究结果的可靠性,应采用随机效应模型对效应值进行分析。表2异质性检验结果95%的置信区间异质性检验效应模型效应量效应数上限下限DfP12Q(SMD)固定效应模型330.6030.6670.539320.00086%234.543随机效应模型330.8911.0770.705(三)人工智能教育对学生计算思维发展的总体效果根据效应统计理论,当效应量小于0.2时,表示有轻度影响;当效应量处于0.2 至0.8之间,表示有中度影
18、响;当效应量大于0.8时,表示有显著影响。从随机效应模型结果来看,本研究整体合并效应为0.8 9 1(且p=0.0000.001),说明整体而言,人工智能教育能显著促进学生计算思维的发展。各项研究的效应量森林图如图3 所示。SludynameStatisticsforeachsludyStddiffinmeansand95%ClStddiffStandardLowerUpperinmeanserrorVariancelimitlimitZ-Valuep-Value初中生人工智能课塑计算见维测评实晚罗丹0.9290.4130.1700.1201.7382.2500.0242小学人工智能游戏化教学
19、的行动研究_ 张梦班0.9380.2090.0440.5281.3474.4900.0003基于APT敏学模型的小学人工暂能课视开发与应用_ 高哈荐0.5490.1660.0270.2240.8733.3150.0014基于BOPPPS模式提升小算思维的教学设计与实践研究刘娇1.2750.2460.0800.7931.7575.1870.0005基于BOPPPS模式提升小算思链的教学设计与实践研究刘娇1.5320.2690.0721.0042.0605.6920.000基于BOPPPS模式提升小算思维的教学设计与实践研究刘娇0.9760.2730.0750.4401.5113.5720.000
20、7基于BOPPPS模式提升小.算思维的敏学设计与实践研究刘娇0.6330.2850.0700.1141.1512.3910.017基于Mind+的小学生人工.能思维培养的课理设计与实践曾瑞春0.4320.1820.0330.0750.7892.3730.018基于Mnd+的小学生人工能思维培养的课理设计与实践曾瑞寄0.3650.1560.0240.0590.6702.3410.01910人工智能课理中游戏化学习墙.挑战Alpha井辛模“为例_ 张吃0.1660.0650.0040.0390.2932.5610.01011基于Mind+平台的小学AI编程教学设计与实践_ 伍清清0.6470.16
21、40.0270.3250.9683.9450.00012基于计算参与的教学活幼设计与实践马文露0.4170.1040.0110.2130.6204.0150.00013基于任务序列的高中人工暂能教学行动研究张秀妥0.4970.1500.0220.2030.7903.3130.00114基于体验式学习的小学人工智能教学案例研究_ 张敏1.3960.2380.0560.9311.8625.8780.00015基于体验式学习的小学人工智能教学案例研究张敏0.5370.2430.0590.0601.0142.2080.02716面向计算恩维培养的中学生人工智能教育活动设计与实施牛伍理0.8510.20
22、60.0430.4481.2554.1240.00017面商计算思维培养的高中信息技术拓展课程的设计与实施梦影0.3530.1630.0270.0340.6732.1670.03018面向计算思维培养的高中信息技术拓履课程的设计与实施夏梦影1.7160.2490.0621.2292.2046.9030.00019面向计算思维的人工智能课程教学行动研究崔璐1.2260.2020.0410.8311.6228.0750.00020面向计算思谁的项目式教学模式的构连与女践研究候怡帆0.6530.2310.0530.2011.1062.8290.00521面间计算思谁墙养的高中人工智能教育学习活动的设
23、计研究_ 王琳0.8840.2710.0730.3541.4143.2680.00122面向计算思维培养的高中人工智能教育学习活动的设计研究,王琳2.1680.3340.1121.5132.8236.4880.00023面向计算鬼维培养的高中人工智能课程学习活动设计朱文艳2.0480.2930.0861.4732.6236.9820.00024面向计算思维培养的高中人工智能课程学习活动设计_ 朱文艳1.3320.2170.0470.9081.7586.1330.00025面向计算思流培养的高中人工智能课程学习活助设计 文艳0.0930.2300.0530.3570.5440.4050.6862
24、B人工智能课程中PBL教学培养初中生计算想施的研究_ 上官雨洁0.5500.1840.0340.1890.9102.9870.003Z7基于Machine leamingfarkids平台的小学生人工智能项目式敏学模式设计与实融1.3330.2700.0730.8031.8634.9310.00028促进小学生计算思维发展的游戏化教学设计与应用研究_ 换瑞0.4770.3000.090-0.1111.0651.5890.11229面向计算思连墙养的高中开源硬件人工智能课理设计开发与效果研究1.9010.4330.1871.0532.7494.3940.00030面向计算思维墙养的高中开源硬件人
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