Developing 5E-based CT-STEM Pedagogical Framework for Secondary Students’ Domain-general Computational Thinking (CT): A Fuzzy Delphi Method
本研究通过模糊德尔菲法（Fuzzy Delphi Method）和教师反馈，开发并验证了一个基于5E教学法的框架，旨在将领域通用的计算思维整合进中等阶段STEM教育中，在证实其可行性的同时，也强调了实施过程中的挑战以及进行情境化适配的必要性。
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在这个人工智能塑造了从交通信号灯到医疗诊断方方面面的时代，具备像计算机科学家一样思考的能力已成为一项至关重要的生活技能。这种被称为“计算思维”的技能，不仅仅是关于编写代码或构建软件。相反，它是一种通过将复杂问题分解为易于管理的部分、识别数据中的模式并设计逐步解决方案来解决复杂问题的通用方法。虽然这种思维方式通常在计算机科学课程中教授，但教育工作者日益认为，它应该被编织进科学、技术、工程和数学（统称为STEM）的学习之中。其目标是帮助学生利用这些逻辑工具去应对现实世界的挑战，例如设计一座可持续发展的城市或理解气候变化。然而，教授这种融合技能是非常困难的。教师往往缺乏一个清晰的路线图，指导如何将这些抽象的思维过程与标准的科学和数学课程相结合，导致他们对于从哪里开始或如何有效地引导学生感到茫然。
为了填补这一空白，一组研究人员致力于为中学生设计并测试一种全新的教学框架。他们的方法以一种经过验证的教学模型——“5E教学法”为核心，该模型将学习结构化为五个不同的阶段：通过问题吸引学生参与（Engage）、允许他们进行探索（Explore）、解释概念（Explain）、通过应用来深化想法（Elaborate）以及评估结果（Evaluate）。研究人员希望将特定的计算思维实践映射到这五个阶段中，以创建一个连贯的指南。他们首先召集了一个由二十位专家组成的专家小组，其中包括来自各个科学领域的资深教师和课程专家。通过一种允许专家在无需进行无休止辩论的情况下达成共识的专门方法，团队精炼出了一份包含十四项核心思维实践的清单。专家们一致认为，任何课程最关键的起点是帮助学生将一个庞大且混乱的问题分解为更小、可解的部分。他们还确定，测试和改进解决方案的过程应当在学生构建项目的过程中进行，而不是等到最后时刻。
由此产生的框架建议了一条流动的、非线性的学习路径。在最初的“参与”阶段，学生定义一个现实世界的问题，并剥离不必要的细节，以专注于核心挑战。当他们进入“探索”阶段时，他们收集数据并将其整理成图表或地图等可视化形式。在“解释”阶段，他们寻找数据中的模式，以理解底层的规则。在“深化”阶段，工作真正焕发生机；学生使用数字工具来构建模型、运行模拟并实现任务自动化，同时根据成功与失败的情况不断测试和改进他们的设计。最后，在“评估”阶段，教师和学生共同对整个过程进行反思，思考所使用的策略如何可以应用于不同的情境。这不仅仅是一项理论练习；研究人员开发了一个关于利用计算机视觉设计智能校园闸门的特定教案，以展示该框架在实践中是如何运作的。
为了观察该框架是否能在课堂上实际奏效，研究人员采访了八位具有集成STEM项目经验的在职教师。这些教育工作者提供了关于潜在收益和可能面临障碍的现实视角。教师们认为，该框架不仅能帮助学生培养技术技能，还能促进他们对科学和数学的深度理解，并提升解决问题的能力以及对自身工作的信心。他们将这种结构化的方法视为一种让复杂的探究过程对学习者而言变得更加容易上手且不再令人望而生畏的方式。然而，教师们也指出了可能阻碍成功的重大挑战。他们担心无法找到足够的时间来涵盖所有必要的步骤，难以引导学生进行协作式小组活动，以及学校缺乏可靠的设备和软件。此外，他们注意到新方法有时会与现有的课程要求和考试压力发生冲突，使得投入时间进行开放式项目变得难以证明其合理性。
研究结论指出，尽管该框架提供了一条经过专家验证的、极具前景的教学计算思维的路径，但其成功在很大程度上取决于围绕教师的支持系统。研究人员发现，这些挑战并非孤立的问题，而是深度互联的；例如，缺乏时间可能会导致无法提供必要的指导，进而影响学生的学习效果。该框架本身是稳健且灵活的，旨在适应不同的课堂需求，但它要求学校为教师提供充足的培训、资源和课程灵活性，以便其能够有效地运用。通过将清晰的教学结构与关注现实世界问题解决相结合，这种方法旨在为学生配备应对日益复杂且技术驱动的世界所需的思维工具，前提是教育环境已准备好支持那些引导他们的教师。
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