高中生的算法理解水平及其教学策略研究

发布时间：2017-07-03 23:08

  本文关键词：高中生的算法理解水平及其教学策略研究

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【摘要】：21世纪的数学发生了巨大的变化,其中之一是数学与计算机科学的同步发展。一方面,算法是数学及其应用的重要组成部分,是计算理论、计算机技术和理论的基础,其对计算机科学发展的作用是毋庸置疑的。另一方面,计算机的应用离不开程序设计,程序设计即是算法设计,计算机科学的飞速发展对算法的发展起了极大的推动作用。 算法进入高中数学课程,既体现了中国古代数学的特征,又反映了时代的要求,符合国际化趋势。算法的教与学策略、学生理解算法的水平等方面内容,都备受关注。国内外的数学课程都重视对算法的理解,但对算法理解的层次性研究一直相对薄弱,大多都是重思辨而轻实证。因此,本文以高中生对算法理解的水平作为主要课题,进行比较系统的实验研究。 实验是基于算法理解水平的测查工具,主要通过文献分析法、课堂观察法、访谈法和问卷法做了五个方面的工作。第一是利用SOLO分类原理进行算法理解评价,初步探析了学生在算法概念、算法结构和程序语句的最低结构、多元结构、关联结构和拓展抽象结构上的理解水平。第二是考察了学生算法理解水平的总体分布情况。第三是探究了学校、年级和性别对算法理解水平的影响。第四是说明了学生在理解算法中出现的主要错误。第五是提出了促进算法理解的教学策略。 通过研究,得到以下主要结论： (1)学生在算法理解的水平上总体存在一定的差异。总体来看,学生在算法特征、思想、应用的三个维度的理解水平差异不大,算法意义理解水平明显低于前三个维度；学生在各算法结构概念理解水平较低,在算法结构功能和应用理解水平高；学生在算法语句的理解水平上总体偏低。其中,对输入、输出和赋值语句的理解明显高于循环语句、条件语句各结构水平的理解,语句功能和语句格式的理解水平明显高于伪代码描述和伪代码书写的理解水平。 (2)学生对算法概念的理解水平并不一定随着年龄的增长而自然提高。学生在算法意义、算法特征、算法应用三个维度的理解水平随年级越高理解水平越高,但是,高三年级学生在算法思想上的理解水平最低,相对比较弱；不同年级的学生在算法结构理解上具有以下显著特点,高三年级学生对算法结构的理解程度在各个维度均明显优于高一、高二学生；年级越高算法语句功能及格式理解水平越高,而伪代码书写及描述方面的理解相对地随年级越高理解水平反而较低。 (3)学校对算法概念理解水平的影响在四个维度上具有不同的结果：在算法意义、特征、应用三个维度上,城市学校B学生的理解水平明显高于农村学校C和县城学校K,而C、K两校差异不大；在算法思想理解水平方面,B、C、K三校学生的理解水平旗鼓相当；整体上看,B校学生在算法结构理解上相对C、K两校有显著优势,但在算法结构判别、算法结构概念理解上差异并不显著；而C、K两校的学生在各方面的理解水平均无显著差异；学生不同学校间算法语句的理解在语句功能维度、语句格式维度上均存在显著性差异,主城区B学校在各算法的这两个维度上得分均有显著优势,理解水平比区县K学校和农村C学校都高,其他各变量差距均不显著。 (4)女生在算法意义、算法特征、算法思想的理解水平相对男生较高,而男生在算法应用理解上更有优势。男女对算法结构和算法语句的理解不存在显著性差异。 在研究的基础上,提出了促进学生算法理解的教学策略。促进算法概念理解的直面错误概念,引发认知冲突策略,促进算法思想理解的渗透式策略,促进算法结构理解的直观教学策略和探究教学策略,促进算法语句理解的比较教学策略。进而,提出对课程标准修订的建议,合理确定理解的层次,本研究对理解水平的界定和描述,即可以作为一个参考；对教材修改建议,调整内容的安排顺序和呈现方式。对教师的建议,提升自身对算法的理解水平；注意教学策略的选取；处理好数学中的算法与计算机中的算法之间的关系；关注学生错误理解的原因。 本研究的拟创新之处在于：在国内首先比较系统地研究了高中生对算法的理解,并用SOLO理论给出了算法理解的水平层次；提出了促进算法理解相应的教学策略。其意义在于为我国高中算法教学的科学研究以及数学教育的教学实践提供参考,还有利于课程标准修订确立合理的课程目标、教学目标,实施有效的教与学。另外,这些研究结论能够充实和完善国内数学教学理论的框架和内容提供服务和参考。
【关键词】：高中生 算法 理解水平 教学策略
【学位授予单位】：西南大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：G633.6
【目录】：

• 中文摘要7-9
• Abstract9-12
• 第1章 绪论12-19
• 1.1 研究的背景12-15
• 1.1.1 算法既体现了中国古代数学的特征,又反映了时代的要求12-13
• 1.1.2 高中算法理解研究的现实诉求13-15
• 1.2 研究的问题15
• 1.3 研究意义15-16
• 1.3.1 理论意义16
• 1.3.2 实践意义16
• 1.4 研究的思路与论文结构16-19
• 1.4.1 研究的思路16-18
• 1.4.2 论文的结构18-19
• 第2章 文献综述19-41
• 2.1 有关数学理解的研究19-28
• 2.1.1 理解的界定19-20
• 2.1.2 数学理解的界定20-21
• 2.1.3 理解的模型及其水平划分21-25
• 2.1.4 促进理解与数学理解的APOS理论25-26
• 2.1.5 理解与数学理解水平的评价工具——SOLO分类原理26-28
• 2.2 有关算法理解的研究28-38
• 2.2.1 算法的界定28-29
• 2.2.2 算法课程发展的国际视野29-31
• 2.2.3 关于算法的理解水平分析31-32
• 2.2.4 促进算法理解的教与学策略32-38
• 2.2.5 算法理解研究的展望38
• 2.3 算法理解的层次理论38-41
• 2.3.1 算法理解的意蕴38-39
• 2.3.2 算法理解的评价39-41
• 第3章 研究设计41-55
• 3.1 研究假设41
• 3.2 被试的选择41-42
• 3.3 研究方法42-43
• 3.3.1 文献法42
• 3.3.2 课堂观察法42
• 3.3.3 访谈法42-43
• 3.3.4 问卷法43
• 3.4 测试题目的设计43-50
• 3.4.1 测试题目设计的预调查43-44
• 3.4.2 测试题目设计的理论基础44-49
• 3.4.3 测试题目的编制49-50
• 3.5 数据收集与分析50-52
• 3.5.1 数据收集50
• 3.5.2 数据分析50-52
• 3.6 信度与效度检验52-55
• 3.6.1 数据的信度检验52
• 3.6.2 数据的效度检验52-55
• 第4章 (研究结果一)：高中生的算法概念理解水平分析55-75
• 4.1 学生对算法概念理解的一般性统计分析55-56
• 4.2 不同背景变量对算法理解的差异性统计分析56-63
• 4.2.1 不同年级对算法概念理解的差异性分析56-58
• 4.2.2 不同学校对算法概念理解的差异性分析58-61
• 4.2.3 不同性别对算法概念理解的差异性分析61-63
• 4.3 进一步分析与小结63-75
• 4.3.1 进一步分析63-74
• 4.3.2 小结74-75
• 第5章 (研究结果二)：高中生的算法结构理解水平分析75-106
• 5.1 学生对算法结构理解的一般性描述性分析75-78
• 5.2 不同背景学生对算法结构理解的差异性分析78-97
• 5.2.1 不同年级学生对算法结构理解的差异78-86
• 5.2.2 不同学校算法结构理解的差异性分析86-94
• 5.2.3 不同性别算法结构理解的差异性分析94-97
• 5.3 进一步分析与小结97-106
• 5.3.1 进一步分析97-104
• 5.3.2 小结104-106
• 第6章 (研究结果三)：高中生的算法语句理解水平分析106-132
• 6.1 学生对算法语句理解的一般性描述性分析106-107
• 6.2 不同背景学生对算法语句理解的差异性分析107-126
• 6.2.1 不同年级对学生算法语句理解的差异性分析107-117
• 6.2.2 不同学校算法语句理解程度的差异性分析117-123
• 6.2.3 不同性别算法语句理解程度差异性分析123-126
• 6.3 进一步分析与小结126-132
• 6.3.1 进一步分析126-131
• 6.3.2 小结131-132
• 第7章 促进算法理解的教学策略132-150
• 7.1 促进算法概念理解的教学策略132-137
• 7.1.1 直面错误策略132-133
• 7.1.2 引发认知冲突策略133-134
• 7.1.3 渗透式策略134-137
• 7.2 促进算法结构理解的教学策略137-139
• 7.2.1 直观教学策略137-138
• 7.2.2 探究教学策略138-139
• 7.3 促进算法语句理解的教学策略139-140
• 7.4 算法理解教学策略的微型实验140-150
• 7.4.1 实验目的140-141
• 7.4.2 实验样本141
• 7.4.3 实验过程141-148
• 7.4.4 结论148-150
• 第8章 结论、建议与反思150-154
• 8.1 本研究的主要结论150-151
• 8.2 建议151-152
• 8.2.1 对课程标准修订的建议151
• 8.2.2 对课程实施的建议151
• 8.2.3 对教材编写的建议151-152
• 8.2.4 对教师的建议152
• 8.3 反思152-154
• 8.3.1 本研究的不足152-153
• 8.3.2 进一步要研究的问题153-154
• 参考文献154-162
• 附录162-174
• 致谢174-175

【参考文献】

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本文编号：515505