張屹 馬靜思 周平紅 劉金芳 王康 高晗蕊 彭景

[摘? ?要] 推動中小學(xué)人工智能教育培養(yǎng)學(xué)生的計算思維已成為國內(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、游戲元素與計算思維實(shí)踐要素有效融合，以設(shè)計“挑戰(zhàn)Alpha井字棋”游戲?yàn)槔_展游戲化學(xué)習(xí)，促進(jìn)高中生計算思維實(shí)踐的培養(yǎng)。通過分析測試題、游戲設(shè)計任務(wù)、調(diào)查問卷和游戲作品探究241名高中生計算思維實(shí)踐、人工智能學(xué)科知識、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算思維實(shí)踐整體水平和分解、抽象、模式識別、算法、調(diào)試五個要素水平，促進(jìn)人工智能學(xué)科知識，增強(qiáng)學(xué)習(xí)興趣、動機(jī)、自信心，降低認(rèn)知負(fù)荷。該游戲化學(xué)習(xí)設(shè)計框架適用于人工智能課程中培養(yǎng)學(xué)生的計算思維實(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] G434? ? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

一、引? ?言

計算思維是中小學(xué)教育的一個新興領(lǐng)域，主要關(guān)注個體運(yùn)用計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的思想方法解決問題。由計算思維概念（如條件、循環(huán)、變量等）和計算思維實(shí)踐（如分解、抽象、模式識別等）構(gòu)成的一系列思維和技能[1-2]。智能時代強(qiáng)調(diào)計算思維對21世紀(jì)數(shù)字公民的重要性[3]，一些國家將計算思維教育納入學(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)用框架搭建簡單智能系統(tǒng)培養(yǎng)計算思維[5]，美國《K-12計算機(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)中大部分是對人工智能技術(shù)的體驗(yàn)，理論學(xué)習(xí)停留在對原理了解的層面[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)生的計算思維實(shí)踐。計算思維實(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)生的參與度和個性化學(xué)習(xí)機(jī)會[15]。基于此，本研究將人工智能課程內(nèi)容、游戲設(shè)計和計算思維實(shí)踐三者融合，依據(jù)計算思維實(shí)踐要素設(shè)計“挑戰(zhàn)Alpha井字棋”游戲，探究高中生在計算思維實(shí)踐、人工智能學(xué)科知識、興趣和動機(jī)等方面的學(xué)習(xí)表現(xiàn)。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）人工智能課程中計算思維實(shí)踐研究

計算思維實(shí)踐通常被描述為一種思維實(shí)踐的過程[14]，由若干個解決問題的方法要素構(gòu)成。許多學(xué)者對計算思維實(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)知活動培養(yǎng)計算思維實(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)計和開發(fā)人工智能產(chǎn)品培養(yǎng)學(xué)生計算思維實(shí)踐的抽象、建模、算法和遷移等。美國《K-12計算機(jī)科學(xué)框架》明確了培養(yǎng)學(xué)生模式識別、抽象等計算思維實(shí)踐。王甲海等提出人工智能教學(xué)與計算思維實(shí)踐培養(yǎng)的觀點(diǎn)，如知識表示的學(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)生對人工智能問題進(jìn)行分析、建模，切實(shí)培養(yǎng)計算思維實(shí)踐[21]?？梢钥闯?，人工智能課程中開展教學(xué)活動培養(yǎng)計算思維實(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，本研究確定了計算思維實(shí)踐五要素包括分解、抽象、模式識別、算法、調(diào)試。

（二）游戲化學(xué)習(xí)對計算思維實(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)計游戲獲得知識、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)對培養(yǎng)學(xué)生計算思維實(shí)踐的有效性 [24]。有研究者讓學(xué)習(xí)者通過模仿、試錯、設(shè)計游戲提高計算思維實(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算思維實(shí)踐[25]。Grizioti等人設(shè)計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單詞，該游戲能夠發(fā)展學(xué)生計算思維實(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)計迷你游戲，創(chuàng)造融入游戲場景和游戲元素的計算思維實(shí)踐[27]。張學(xué)軍等人在分析計算思維要素、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)生的計算思維[28]。為了測評游戲化學(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機(jī)，也是促進(jìn)計算實(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)是否影響高中生計算思維實(shí)踐？對分解、抽象、模式識別、算法、調(diào)試五個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？

3. 人工智能課程中游戲化學(xué)習(xí)是否對高中生學(xué)習(xí)興趣、動機(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

（一）研究對象

本研究選擇某中學(xué)高一年級的241名學(xué)生為研究對象，在計算機(jī)教室完成了“挑戰(zhàn)Alpha井字棋”6個課時的學(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，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)框架開展活動對高中生人工智能學(xué)科知識、計算思維實(shí)踐、興趣和動機(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)查問卷對學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、動機(jī)、自信心和認(rèn)知負(fù)荷進(jìn)行前后測;每個課時學(xué)習(xí)過程中通過任務(wù)單測評計算思維實(shí)踐，并在課程學(xué)習(xí)前后進(jìn)行計算思維實(shí)踐調(diào)查問卷測評;在第六課時學(xué)習(xí)結(jié)束一周后，測評人工智能學(xué)科知識。

（三）研究工具

本研究根據(jù)測評的不同維度改編和自編測量工具，包括問卷、測試題、學(xué)習(xí)任務(wù)單、評價量規(guī)等。問卷設(shè)計均采用里克特五級量表記分：“很不贊同”“不贊同”“贊同”“很贊同”和“非常贊同”分別計作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. 計算思維實(shí)踐測評工具

（1）調(diào)查問卷。結(jié)合計算思維實(shí)踐五個核心要素“分解、抽象、模式識別、算法、調(diào)試”，確定8個測量題目，如“我能夠?qū)⑷蝿?wù)以計算機(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)計解決任務(wù)的方案”。采用SPSS 22.0測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)計任務(wù)設(shè)計計算思維實(shí)踐要素任務(wù)單，主要有游戲任務(wù)、程序分解（分解），設(shè)計井字棋AI游戲流程圖（抽象），運(yùn)用評估函數(shù)計算評估值選擇局面最優(yōu)落子位置（模式識別），制作棋盤等任務(wù)程序設(shè)計（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)生在每課時學(xué)習(xí)后提交任務(wù)單到作業(yè)收集平臺，教師查閱批改。教師評價學(xué)生任務(wù)單的成績客觀測評學(xué)生計算思維實(shí)踐水平。

（3）游戲作品評價量規(guī)。依據(jù)計算思維實(shí)踐在游戲設(shè)計過程的具體運(yùn)用及分解、抽象、模式識別、算法和調(diào)試五個要素的基本內(nèi)涵[32，14]，研究者設(shè)計評價量規(guī)對學(xué)生游戲作品展開評價。該評價量規(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、修訂確定該評價量規(guī)適用于計算思維實(shí)踐的測評。該評價量規(guī)等級為“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)科知識測試題

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)研討共同編制測試題，包括3個選擇題、6個填空題、4個判斷題和2個材料分析題，總計100分。SPSS22.0分析得到測試題的難度系數(shù)相當(dāng)，區(qū)分度良好。

3. 情感態(tài)度測評工具

本研究情感態(tài)度維度主要測評學(xué)生對人工智能課程的學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)動機(jī)、自信心和認(rèn)知負(fù)荷，四個維度測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)活動設(shè)計——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算思維實(shí)踐要素的游戲設(shè)計活動。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)計的過程，并運(yùn)用計算思維實(shí)踐要素實(shí)現(xiàn)游戲設(shè)計活動;（3）結(jié)果：計算思維實(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、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

“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)計的教學(xué)案例，圍繞設(shè)計一個簡易版人機(jī)博弈型AI——井字棋AI實(shí)現(xiàn)人機(jī)對弈的過程?；孟搿⒁?guī)則、挑戰(zhàn)和控制等游戲元素是設(shè)計該游戲的基礎(chǔ)，以此確定游戲設(shè)計的主要環(huán)節(jié)。通過設(shè)計“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、評估函數(shù)設(shè)計等知識和原理。

2. 過程：游戲設(shè)計

如表2所示，學(xué)生在“挑戰(zhàn)Alpha井字棋”游戲過程中運(yùn)用計算實(shí)踐要素實(shí)現(xiàn)界面設(shè)計、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)計與應(yīng)用開發(fā)。教師設(shè)計圖示化支架支持學(xué)生游戲設(shè)計與開發(fā)。如界面設(shè)計示意圖和游戲結(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)活動過程見表2。

3. 輸出：人工智能學(xué)科知識、計算思維實(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)計算思維實(shí)踐的實(shí)現(xiàn)情況和人工智能學(xué)科知識、情感態(tài)度方面的學(xué)習(xí)結(jié)果。其中計算思維實(shí)踐通過對學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中計算思維實(shí)踐的提升進(jìn)行測評，人工智能學(xué)科知識通過對學(xué)習(xí)者人工智能知識概念的掌握情況進(jìn)行測評，情感態(tài)度通過對學(xué)習(xí)者的人工智能課程學(xué)習(xí)興趣、動機(jī)、自信心、認(rèn)知負(fù)荷進(jìn)行測評。

四、研究結(jié)果分析

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

為了測評學(xué)生在“挑戰(zhàn)Alpha井字棋”游戲化學(xué)習(xí)始末計算思維實(shí)踐的影響程度，運(yùn)用SPSS22.0進(jìn)行配對樣本t檢驗(yàn)，結(jié)果見表3。學(xué)生的計算思維實(shí)踐隨著學(xué)習(xí)課時的增加顯著提升（M前測=3.50，M后測=3.72，p=0.011<0.05），且存在顯著差異。此外，對計算思維實(shí)踐各要素前后測均值進(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，模式識別（p=0.108>0.05）不存在顯著差異。分解、抽象和模式識別水平上的表現(xiàn)在前后測中都相對較高，其次是調(diào)試、算法。學(xué)生的計算思維實(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、模式識別、算法、調(diào)試五個要素的表現(xiàn)明顯提高。

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

除了以上通過調(diào)查問卷測評學(xué)生的計算思維實(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，測評計算思維實(shí)踐及其要素的具體表現(xiàn)。任務(wù)單成績結(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，計算思維實(shí)踐整體水平得分為73。此外，學(xué)生的計算思維實(shí)踐五個要素處于合格水平以上的比例分別是分解（92.9%）、抽象（91.7%）、模式識別（93.8%）、算法（89.4%）、調(diào)試（85.9%）?？梢钥闯觯瑢W(xué)習(xí)任務(wù)單測評結(jié)果說明了學(xué)生在模式識別、分解和抽象三個要素水平上表現(xiàn)出較高水平。通過以下抽象、模式識別、算法三個要素示例任務(wù)進(jìn)一步說明學(xué)生在游戲設(shè)計過程中計算思維實(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)計過程。如圖3（a）所示，學(xué)生拖動提供的元素設(shè)計完整的井字棋AI設(shè)計流程圖。

（2）模式識別：運(yùn)用井字棋評估函數(shù)的設(shè)計可以得出最優(yōu)落子位置，以計算棋局局面評估值的方法說明評估函數(shù)的應(yīng)用原理。如圖3（b）所示，學(xué)生計算評估值得出下一步對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)計一個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、抽象和模式識別上表現(xiàn)出較高水平。通過學(xué)生自由設(shè)計井字棋AI作品總結(jié)性評價計算思維實(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價小組，依據(jù)游戲作品評價量規(guī)對學(xué)生設(shè)計井字棋AI作品打分最高分為5分，最低分為1分。三位評閱成員對學(xué)生作品各個要素評價的平均分為學(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%）三個組別劃分。采用單因素方差分析對比三個組別在分解、抽象、模式識別、算法和調(diào)試五個要素上是否存在顯著性差異，結(jié)果表明高中低三個組在五個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、低三個組別的學(xué)生作品在五個要素上的具體對比結(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

通過分析241名學(xué)生的隨堂測試題結(jié)果，得知學(xué)生人工智能學(xué)科知識水平整體表現(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)測試題目分析結(jié)果，發(fā)現(xiàn)學(xué)生在評估函數(shù)知識點(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>M前測）、動機(jī)（M后測>M前測，p<0.05）和自信心（M后測>M前測，p<0.05）都有所提高，且在自信心和學(xué)習(xí)動機(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

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)計了在人工智能課程中培養(yǎng)高中生計算思維實(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、計算思維實(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算思維實(shí)踐要素、游戲要素融入學(xué)生游戲設(shè)計的過程，不僅能夠促進(jìn)高中生計算思維實(shí)踐、人工智能學(xué)科知識，也能提高學(xué)習(xí)興趣、動機(jī)與自信心以及降低認(rèn)知負(fù)荷。

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

通過游戲設(shè)計培養(yǎng)計算思維實(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)計活動可以顯著提高學(xué)生的計算思維實(shí)踐，學(xué)生在分解、抽象、模式識別、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)器人游戲化活動發(fā)展學(xué)生分解、抽象、算法、一般化等計算思維實(shí)踐[39]。這可能是計算思維實(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)用計算思維實(shí)踐要素設(shè)計井字棋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)計評估函數(shù)等任務(wù)的模式識別和程序設(shè)計、調(diào)試實(shí)現(xiàn)人機(jī)挑戰(zhàn)的過程。本研究中教師設(shè)計相應(yīng)的圖示化支架支持學(xué)生展開游戲設(shè)計，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)計流程圖等支持學(xué)生運(yùn)用分解、抽象、模式識別等要素展開相應(yīng)的游戲設(shè)計活動，促進(jìn)計算思維實(shí)踐要素在學(xué)生游戲設(shè)計過程中發(fā)展的實(shí)時性和恰當(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)與先前知識經(jīng)驗(yàn)聯(lián)系起來，促進(jìn)有意義的知識建構(gòu)，提升學(xué)習(xí)效果[41]。

（二）設(shè)計難度遞進(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)科知識水平，參與設(shè)計游戲的挑戰(zhàn)任務(wù)對學(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促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)約束滿足算法等人工智能知識[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)識到他們原有知識與通過游戲挑戰(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)計從簡單到復(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)計游戲挑戰(zhàn)任務(wù)學(xué)習(xí)人工智能學(xué)科知識，比如設(shè)計井字棋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)科知識在學(xué)生游戲設(shè)計過程中的建構(gòu)與應(yīng)用。

（三）凸顯幻想、規(guī)則、挑戰(zhàn)等游戲元素的設(shè)計活動，促進(jìn)人工智能課程學(xué)習(xí)興趣、動機(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)生對人工智能課程的學(xué)習(xí)興趣和動機(jī)[44]。為了強(qiáng)調(diào)動機(jī)對游戲化學(xué)習(xí)的影響作用，在IPO模型中融入動機(jī)要素提出動機(jī)評估導(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)，獲得知識和技能[47]，激發(fā)學(xué)習(xí)興趣和動機(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)計更具有挑戰(zhàn)性與更智能的下棋機(jī)器人，動機(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)計活動能夠提高學(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

[作者簡介] 張屹（1967—），女，湖北武漢人。教授，博士，主要從事智慧教育、計算思維教育、教育信息化測評與發(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：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：CCNUTEIII 2021-06）