基于Citespace的国内计算思维研究综述

蔡荣华 贺璇 高蓉 吴明霜

摘  要  采用Citespace，采集CNKI中核心期刊计算思维相关文献数据，绘制国内计算思维知识图谱，通过文献计量法和可视化分析法对文献进行分析，从研究现状、研究热点与前沿、研究内容三个方面，对国内计算思维研究进行分析。同时，给出进一步的研究结论与思考，以期为国内计算思维研究提供参考。

关键词  計算思维；研究热点；Citespace

中图分类号：G40-013    文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2023）05-0012-07

0  引言

2006年，美国卡内基·梅隆大学周以真教授[1]对计算思维定义进行界定，认为计算思维（Comput-ing Thinking）是通过利用计算机科学的基本概念来解决问题、设计系统和理解人类行为。她提出应该将计算思维这种新能力添加到每个孩子的分析能力中[1]。随后，计算思维在越来越多研究者、教育工作者还有决策者的推动下，得到国内外广泛关注，并公认计算思维是21世纪必备技能。国内关于计算思维的研究已有十余年，近几年国内计算思维研究发展迅速，新时代背景下计算思维研究取得哪些进展。本文结合可视化分析软件Citespace5.8.R1版本，对我国2006—2021年的计算思维研究文章进行相关综述。

1  研究设计

本研究主要聚焦于我国计算思维研究现状、研究热点与前沿、研究内容三个方面。借助可视化软件Citespace，绘制国内计算思维的知识图谱，通过文献计量法和可视化分析法对检索筛选后的文章进行分析，从而对国内计算思维研究进行详细梳理和阐述。

1.1  数据来源

本研究主要是对国内计算思维相关文献进行梳理，将CNKI学术期刊全文数据库作为数据来源，选择“高级检索”，来源为核心期刊，检索主题为“计算思维”，时间范围为2006年1月1日至2021年7月31日，共检索出426篇相关文献。通过人工筛选，剔除相关性不强、年会综述、无关键词等无关文章，最终得到有效文献375篇。

1.2  研究步骤

本研究采用的工具是由美国德雷塞尔大学陈超美教授研发的文献分析软件Citespace5.8.R1版本。在软件中设置时间跨度为2006—2021年，时间切片为1年，分别按照Author、keyword等不同节点类型进行统计分析。本研究主要采用文献计量法和可视化分析法。文献计量法用于统计国内计算思维发文时间、年度发文量及作者发文量，分析国内计算思维研究现状；可视化分析法用于分析通过软件生成的作者共现图谱、关键词共现图谱、关键词聚类图谱及突现词时序图谱，总结国内学者合作情况以及计算思维热点、前沿与研究内容。

2  研究结果

2.1  计算思维的研究现状分析

2.1.1  研究文献的发布年度趋势分析

研究文献的发布时间与发文量可知研究领域在特定的时间内论文的产出数量，这是衡量该领域研究热度的重要指标。本文统计了2006—2021年计算思维各年份发表的文献量，如图1所示。国内第一篇计算思维文章发表于2009年，是董荣胜的《计算思维与计算机方法论》。2010—2014年和2017—2019年两个时间段上升梯度较大。2010年《九校联盟（C9）计算机基础教学发展战略联合声明》发表，把计算思维能力培养作为计算机基础教育的核心任务；2017年教育部制定了《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》，将计算思维纳入高中信息技术学科核心素养。

2.1.2  研究文献的发文学术团体分析

作者是领域研究的主体，学科研究的核心作者是推动该研究领域发展的重要动力，能够带动学科的发展与方向引领，形成重要的学术团体。软件所得作者共现图谱如图2所示。李锋是高产作者，发文9篇。牟琴和谭良在2010年、2011年合作发文4篇，韩秋枫、李瑛等作者在2014年合作发文3篇，唐培和、唐新来和徐奕奕形成了三角关系，在2016年合作发文2篇，李锋和任友群在2018年之前合作发文3篇。以任友群为中心的华东师范大学学术团体比较明显。以上作者合作均属于同机构合作，且多为师生或同事关系，跨校合作很少。

2.2  计算思维的研究热点与前沿分析

摘要是文章内容的概括，关键词作为摘要的提炼，也是文章中心思想的体现。分析文献关键词能够帮助探究国内计算思维研究热点与前沿。下面通过软件得出的关键词频次及中心性表、关键词突现强度表和突现词时序图谱来对计算思维的研究热点与前沿进行分析。

2.2.1  研究热点分析

关键词频次代表研究的频繁程度，中心性代表它作为连接其他关键词之间的重要程度。关键词频次越高中心性越大，代表它是所研究领域的研究热点。所得频次及中心性表如表1所示。

除研究主题计算思维外，高频关键词包括人工智能、教学改革、信息技术、大学计算机基础。此外，编程教育、核心素养、K-12、STEM、人工智能教育、计算思维评价等是近几年出现且具有一定频次中心性。大学计算机基础教学把“计算思维能力培养”作为核心任务，如何改革教学现状及问题成为国内计算思维的研究热点[2]。中小学如何加强学生信息技术学科核心素养培育也备受关注。智能时代推动我国人工智能教育发展的一个重要方面，就是以培养学生计算思维等智能素养来促进人工智能思维培育。此背景下，K-12阶段成为计算思维培养的主要抓手[3]，编程教育作为一种培养手段也日益受到重视[4]。而STEM课程擅长以问题导向来解决问题，也是计算思维的重要培养基[5]。培养问题突出的同时，计算思维评价这一教学环节也不可忽略。

2.2.2  研究前沿分析

突现词能准确反映某个领域的研究前沿，适合探测某个新兴领域的趋势和突然变化。Citespace生成的关键词突现强度表如图3所示。按照突现年份排序，分别是：计算机基础教学（2010—2014年）、大学计算机（2011—2015年）、大学计算机基础（2012—2015年）、教学改革（2014—2016年）、核心素养（2017—2018年）、人工智能（2018—2021年）、编程教育（2018—2021年），其中人工智能（7.27）强度远高于其他突现词。这些都分别说明了不同时间段的研究前沿，目前国内计算思维研究前沿主要体现在人工智能以及编程教育。

根据突现词时序图谱，如图4所示，可以分析国内计算思维研究前沿的演进过程。本研究将国内计算思维的发展脉络大致划分为三个阶段。

第一阶段是起步期（2010—2014年）。这一阶段主要涉及计算机基础教学、大学计算机、大学计算机基础，是该阶段的研究前沿。2010年发布的《九校联盟（C9）计算机基础教学发展战略联合声明》把计算思维能力培养作为计算机基础教学的核心任务。国内学者对计算思维培养方式、大学计算机课程内容及学生对计算思维的需求等方面进行探究。

第二阶段是发展初期（2014—2016年）。这一阶段主要涉及教学改革、MOOC、翻转课堂。国内学者经过探索发现，现有大学计算机课程体系难以着力于计算思维培养，需要根据计算思维要素来对课程进行改革。并采用慕课、翻转课堂等教学方式在大学计算机课程中培养实践[6]。

第三阶段是发展期（2016—2021年）。这一阶段聚焦于核心素养、人工智能及编程教育。新课改背景下，计算思维成为信息技术学科核心素养培养的着力点。计算思维是人工智能时代需要关注的智能素养[7]，利用编程教育可以促进学生对计算思维的领悟[4]。

2.3  聚类分析

关键词共现基础上进行聚类分析，能够更好地整理和归纳国内计算思维的研究内容。聚类效果通过参数Q值和S值来衡量，Q＞0.3且S＞0.7时，聚类结果是具有参考价值的[8]。本研究聚类分析所得Q=0.87，S=0.98，共得到18个聚类如图5所示。并将聚类划分为以下五大类。

2.3.1  面向计算思维能力培养的课程体系——6个聚类

#0信息技术课程聚类特征词有信息技术、核心素养及编程教育。#2信息技术聚类特征词有编程教育、课程标准等。这两个聚类都围绕着信息技术课堂中计算思维能力培养。计算思维是信息技术学科核心素养之一，张进宝[9]提出信息技术课堂应当将促进计算思维和培养编程能力作为课程的核心目标。孙丹[10]认为需要开发相对规范的编程教育课程标准。

#3大学计算机聚类特征词有翻转课堂、SPOC等。#7计算机基础教学聚类特征词有分级教学模式、应用能力等。这两个都是围绕在大学计算机课程中进行计算思维培养的教学改革探究。九校联盟提出将计算思维培养作为计算机基础教学的核心，战德臣[11]提出在计算机课程中基于MOOC/SPOC等方式促进学生计算思维能力培养。何啸峰[12]认为应该在评价机制、资源建设、师资培训等方面来进行计算机基础教学改革。

#8程序设计聚类特征词有轻游戏、课程教学等。程序设计作为中高职和大学中的编程类课程，研究者以计算思维能力培养为切入点来进行程序设计课程教学改革。牟琴[13]将“轻游戏”教学方式引入程序设计课程教学中，来探究其对计算思维能力培养的影响。姚天昉[14]在程序设计课程中融入计算思维，对课程内容及实践环节进行改革和实践。

#13 STEM聚类特征词有4c人才、科学教育等。STEM课程具有跨学科特性和问题解决导向，是培养学生计算思维的重要载体。陈鹏[15]认为STEM教育是培养4c人才的有效途径，除了信息技术课程，也应强调利用STEM培养计算思维。张屹[5]提出在STEM课程中通过基于设计的学习来促进小学生计算思维培养。

2.3.2  驱动计算思维培养的因素——2个聚类

#1人工智能聚类特征词有计算学科、APP inventor等。董榮胜[16]认为计算思维培养可以通过计算学科得到更大的提升。郁晓华[17]在信息技术课堂当中利用APP Inventor进行计算思维培养实践研究。陈凯泉[18]认为人工智能教育在中小学教育阶段的发展要指向学生编程能力和计算思维能力培养。

#5教学改革聚类特征词有计算机基础课程、《大学计算机基础》等。王移芝[19]提出了面向计算思维的计算机基础课程教学改革思路并进行实践探索。吕洁[2]认为《大学计算机基础》课程是高校非计算机专业学生培养计算思维的主要途径。各类高等院校都在积极探索面向计算思维培养的教学改革，多数从《大学计算机基础》及编程课程进行探究。

2.3.3  计算思维能力培养对教育领域的价值——6个聚类

#6核心素养、#9信息素养、#11创新思维、#12人才培养、#15科学思维和#16思维能力这几个聚类都是在教育领域中进行计算思维培养的价值。陈杰华[20]认为计算思维的教育价值体现在问题求解、创新思维和形式化描述三个方面。同时，计算思维作为三大科学思维方式之一，能将各种科学的思维进行整合，训练学生分析和解决问题的思维能力。王罗那[7]认为计算思维不仅是信息技术学科核心素养，更是整个智能时代的核心素养。

2.3.4  计算思维的国际视野——1个聚类

#4 K-12聚类特征词有国际视野、计算思维核心知识等。邱美玲等学者[21]分析美国的K-12计算机科学框架、教育者标准以及计算机科学课程标准，提出我国信息技术教育的努力方向。郁晓华等学

者[3]从计算思维培养角度对计算思维概念、培养、测评等核心知识进行探究。

2.3.5  培养计算思维能力的指导方法——3个聚类

#10建构主义聚类特征词有抛锚式教学方法、支架式教学方法等。刘瑜[22]在建构主义理论的指导下，采用抛锚式教学方法，培养计算思维能力。#19思维框架和#21案例教学也是面向计算思维，李雁翎[23]在数据库教学中提出基于计算思维培养的课程思维框架，田绪红[24]设计具有农业专业特色的教学案例，开展基于案例的计算思维教学思路。

3  研究结论与思考

3.1  研究结论

本文通过对国内计算思维研究现状、研究热点与前沿、研究内容进行分析，得出以下结论。

从研究现状来看：首先，国内计算思维文献量呈不断上升趋势，2010年研究投向大学计算机基础教学改革，2017年研究扩向中小学阶段的计算思维培养问题。其次，国内计算思维学术团体以高校内部或研究机构内部合作为主，一般是同事或师生关系，跨高校跨领域合作较少，并且一些学术合作团体近几年发文量有所下降。未来需要加强跨机构合作，鼓励学者合作联系。

从研究热点与前沿来看：研究热点方面，国内主要围绕教学改革和人工智能进行探索实践。教学改革包括基础教育阶段和高等教育阶段。高等教育阶段围绕计算机基础教学进行改革，从大学计算机基础课程到程序设计等编程类课程改革；基础教育阶段主要在信息技术课程中，形式较多采用编程教育进行计算思维培养，内容集中在探究不同教育阶段的编程方式。其次研究前沿方面，包括人工智能、编程教育和核心素养。

从研究内容来看：根据聚类将国内计算思维研究分为五类：1）研究重心放在面向计算思维培养的课程体系中，主要围绕信息技术课程和计算机基础课程进行；2）分析驱动计算思维培养因素，智能时代人才需求，已有课程结构与模式很难形成计算思维培养环境，需要进行教学改革；3）就计算思维培养对教育领域价值进行探究，计算思维作为学科和时代核心素养，能帮助培养智能人才所需的信息素养、创新思维和科学思维能力；4）从计算思维培养的国际视野来看，国内学者探究国外计算思维培养案例及政策，以期为我国计算思维培养提供借鉴；5）关于计算思维教学的指导方法，学者们探索在建构主义指导下采用抛锚式教学方法等手段来进行计算思维培养。

3.2  思考

虽然国内计算思维研究发展十余年且研究热度不断高升，但理论和实践仍处于发展探索阶段。本研究对国内计算思维研究现状、热点与前沿、研究内容进行分析的同时，也进行一些思考。

扩大计算思维教育阶段的范围和教育对象类型。国内计算思维研究先在高等教育阶段探索，后逐渐步入中高职、中小学阶段。计算思维作为人工智能时代素养之一，有必要关注如何在启蒙阶段融入计算思维。国内培养研究对象基本面向大中小学生。虽然学习者课程培养是重点，但也不能忽略教育者的计算思维能力培训。如果教育者都不具备用计算思维来解决问题的能力，那么如何能培养学习者的计算思维能力。未来应多关注教师以及师范生的计算思维素养培训。

拓宽计算思维培养的教学形式及教学内容。虽然国内重心放在教育形式及教学内容改革上，但教育形式主要围绕编程教育展开，未来需拓宽研究思路，探索利用不同手段培养学生计算思维能力。教育内容方面，大学比较集中在大学计算机、程序设计等计算机相关课程，中小学主要集中在信息技术课堂，少数在数学、化学等课堂进行教学研究。未来需多关注跨学科计算思维培养问题，关注STEM领域中的计算思维培养。探索适合启蒙阶段计算思维的教学形式及内容。挖掘人工智能特点，探究现代技术支持下的计算思维培养形式及内容。

挖掘计算思维测评的深度。国内计算思维研究主要关注教育内容设计与活动实施，对计算思维评价研究还不够重视。未来需探索计算思维能力测试平台以及评价量表开发；多进行本土化评价效果研究；扩大评价对象的覆盖面，不只针对普通大中小学生，还要面向学前儿童、职前教师及教师进行

探究。

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