李昊 田?；?/p>

摘要：良好的認(rèn)知策略為學(xué)習(xí)者加工信息提供了方法，提高了學(xué)習(xí)者對(duì)事物的分析判斷能力和創(chuàng)造性思維能力。為探究OPCODE對(duì)高職學(xué)生程序設(shè)計(jì)課程自主學(xué)習(xí)的干預(yù)效果，研究中設(shè)計(jì)了基于OPCODE的認(rèn)知策略與干預(yù)模式，以高職課程中的“C++程序設(shè)計(jì)”課程作為案例，以180名學(xué)生作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，檢驗(yàn)了該認(rèn)知策略下OPCODE對(duì)自主學(xué)習(xí)的干預(yù)效果。研究結(jié)果在一定程度上表明，OPCODE對(duì)學(xué)生自主學(xué)習(xí)中細(xì)節(jié)認(rèn)知、知識(shí)融通和創(chuàng)造性思維能力有顯著影響。該研究旨在為教師引導(dǎo)學(xué)生自主學(xué)習(xí)提供參考。

關(guān)鍵詞：OPCODE;自主學(xué)習(xí);程序設(shè)計(jì);高等職業(yè)教育;干預(yù)

中圖分類號(hào)：TP311? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2022）17-0136-05

1引言

1.1存在的問題

目前，在我國絕大部分高職學(xué)院選擇的第一門程序設(shè)計(jì)語言都是高級(jí)語言（High-level programming language），高級(jí)語言雖然非常接近自然語言，語法結(jié)構(gòu)也非常類似普通英文，但是因?yàn)樗h(yuǎn)離硬件的特性，導(dǎo)致其往往掩蓋了程序的執(zhí)行細(xì)節(jié)[1]。學(xué)生自主學(xué)習(xí)時(shí)，在數(shù)據(jù)傳遞方面，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方面，程序優(yōu)化方面也會(huì)忽略掉這些細(xì)節(jié)。

程序設(shè)計(jì)課程中的知識(shí)融通[2]指的是依照共通性的原則融合課程中的知識(shí)。雖然絕大部分教材在每一章都會(huì)指出本章的知識(shí)在整個(gè)體系中的作用，并且每一個(gè)案例都具有使用代碼實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)移動(dòng)的共通特性，但是學(xué)生在自主學(xué)習(xí)時(shí)都會(huì)只留意案例所屬章節(jié)的知識(shí)，并未考慮到前后章節(jié)知識(shí)的融通。首先學(xué)生在代碼方面會(huì)忽略掉順序結(jié)構(gòu)、分支結(jié)構(gòu)、循環(huán)結(jié)構(gòu)和函數(shù)等知識(shí)都屬于代碼邏輯;其次忽略掉寄存器、棧、靜態(tài)區(qū)和常量區(qū)屬于存儲(chǔ)位置;而普通變量類型、數(shù)組、指針、共用體、結(jié)構(gòu)體和類屬于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的共通性也容易被學(xué)生忽略掉。忽略知識(shí)融通將會(huì)使學(xué)生在自主學(xué)習(xí)時(shí)事倍功半。

“21世紀(jì)學(xué)習(xí)框架”指出學(xué)習(xí)的核心能力之一是創(chuàng)新技能[3]。信息技術(shù)在高職學(xué)院教學(xué)過程中，給教師和學(xué)生帶來了很多方便。學(xué)生在自主學(xué)習(xí)的過程中，通過簡(jiǎn)單的搜索，就能解決問題。信息技術(shù)的應(yīng)用使得學(xué)生自主學(xué)習(xí)效率得到了一些提高，但是這種便利也使得學(xué)生從學(xué)習(xí)的構(gòu)建者變成了信息技術(shù)的奴隸，使得學(xué)生遇到問題時(shí)第一個(gè)想到的解決辦法就是搜索網(wǎng)絡(luò)，扼殺了學(xué)生自己解決問題的能力，阻礙了學(xué)生創(chuàng)造性思維的發(fā)展。

1.2文獻(xiàn)綜述

近年來軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，僅僅依靠課堂獲取的知識(shí)已經(jīng)不能滿足軟件產(chǎn)業(yè)對(duì)程序設(shè)計(jì)課程的要求，自主學(xué)習(xí)成為現(xiàn)代軟件專業(yè)學(xué)生必須掌握的一種能力，學(xué)生不能再僅僅依靠教師灌輸知識(shí)，必須在一定環(huán)境下借助特殊的策略，依靠特殊手段主動(dòng)構(gòu)建知識(shí)結(jié)構(gòu)。很多教育工作者都在如何提高自主學(xué)習(xí)效果方面做出了貢獻(xiàn)。有研究表明團(tuán)隊(duì)協(xié)作對(duì)提升自主學(xué)習(xí)效果有顯著成效[4-5]，學(xué)習(xí)過程中以小組為單位，以協(xié)作交流為目的，以明確個(gè)人任務(wù)為原則，是一種互助的自主學(xué)習(xí)策略。還有研究表明使用數(shù)字媒體協(xié)助自主學(xué)習(xí)也是一種有效方法[6-10]。數(shù)字平臺(tái)在資源共享方面為自主學(xué)習(xí)提供了幫助。除此之外，教育工作者們還積極改善策略來引導(dǎo)學(xué)生自主學(xué)習(xí)[11-14]?？v觀現(xiàn)有針對(duì)提高自主學(xué)習(xí)效果的研究，雖然有了很多突破，但是無論是研究方法還是研究手段在培養(yǎng)學(xué)生細(xì)節(jié)認(rèn)知、知識(shí)融通和創(chuàng)造性思維能力的實(shí)證研究方面仍存在不足。因此，本研究將構(gòu)建一種基于OPCODE（操作碼）的認(rèn)知策略，進(jìn)行程序設(shè)計(jì)自主學(xué)習(xí)效果的實(shí)證研究。

2認(rèn)知策略的構(gòu)建

目前主流的程序設(shè)計(jì)語言都是高級(jí)語言，語法結(jié)構(gòu)類似普通英文，不能被計(jì)算機(jī)直接執(zhí)行，需要編譯后生成OPCODE二進(jìn)制文件[15]后方可執(zhí)行?；贠PCODE被CPU直接執(zhí)行的特性，本研究提出一種協(xié)助學(xué)生自主學(xué)習(xí)的認(rèn)知策略。該策略是一種協(xié)助學(xué)生學(xué)習(xí)加工程序設(shè)計(jì)類知識(shí)的方法和技術(shù)，要求學(xué)生在自主學(xué)習(xí)過程中分析和模擬案例編譯后生成的OPCODE，利用程序設(shè)計(jì)語言之間的融合性的特點(diǎn)[16]，指導(dǎo)學(xué)生使用指令來理解程序設(shè)計(jì)中的難點(diǎn)與細(xì)節(jié)，幫助學(xué)生對(duì)知識(shí)進(jìn)行高效的加工和整理，并對(duì)知識(shí)進(jìn)行分門別類的記憶，從而提高學(xué)生自主學(xué)習(xí)時(shí)的效率。

2.1認(rèn)知OPCODE表現(xiàn)形式

OPCODE指計(jì)算機(jī)程序中所規(guī)定的要執(zhí)行操作的那一部分指令或字段。因?yàn)镺PCODE是二進(jìn)制序列，直接學(xué)習(xí)會(huì)造成學(xué)習(xí)成本[17]的增加，案例通過靜態(tài)分析[18-19]或動(dòng)態(tài)分析[20-21]可以直接將OPCODE按匯編的形式展示出來，和二進(jìn)制序列相比提高了可讀性[22]，大大減輕了學(xué)生學(xué)習(xí)的困難程度。學(xué)生在學(xué)習(xí)編程語言時(shí)接觸到的案例都比較短小，自主學(xué)習(xí)時(shí)嘗試使用OPCODE的匯編形式來編碼，可以編寫出在“時(shí)間”和“空間”兩個(gè)方面最具效率的程序[23]。

2.2理解數(shù)據(jù)加工與流向

程序的根本目的就是處理數(shù)據(jù)，高職學(xué)生前期學(xué)習(xí)的案例中并不涉及框架，所以學(xué)生要自己把控?cái)?shù)據(jù)加工之間的數(shù)據(jù)流向。錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)加工與流向會(huì)導(dǎo)致程序出現(xiàn)缺陷[24]。本研究提出的認(rèn)知策略要求學(xué)生根據(jù)OPCODE理解數(shù)據(jù)在內(nèi)存中存儲(chǔ)時(shí)的結(jié)構(gòu)以及加工與流動(dòng)方式，比如：整形數(shù)據(jù)與字符型數(shù)據(jù)在內(nèi)存中的結(jié)構(gòu)有何不同;一維數(shù)組與二維數(shù)組之間是否可轉(zhuǎn)換;形式參數(shù)的變化什么情況可以影響到實(shí)際參數(shù)以及為什么可以影響等等。學(xué)生必須掌握諸如此類的細(xì)節(jié)才能為后期的學(xué)習(xí)打好基礎(chǔ)。

2.3分析內(nèi)存行為

內(nèi)存是計(jì)算機(jī)的重要組成部件之一，是外存與CPU進(jìn)行數(shù)據(jù)傳遞的橋梁，所有程序運(yùn)行前都需要將有關(guān)數(shù)據(jù)裝入內(nèi)存[25]。程序執(zhí)行過程中涉及大量數(shù)據(jù)的引用，如何高效地為每一個(gè)數(shù)據(jù)分配空間，并且在數(shù)據(jù)使用完畢后及時(shí)地釋放空間是維護(hù)程序健壯性首要的內(nèi)存行為。不當(dāng)?shù)膬?nèi)存行為會(huì)導(dǎo)致程序在運(yùn)行過程中出現(xiàn)內(nèi)存泄漏、膨脹等問題，嚴(yán)重的甚至?xí)?dǎo)致程序崩潰[26]。當(dāng)這些問題存在時(shí)程序并不會(huì)立即出現(xiàn)錯(cuò)誤，而是在運(yùn)行一段時(shí)間之后才會(huì)有異常表現(xiàn)。這就需要學(xué)生通過分析內(nèi)存行為從內(nèi)存消耗的角度找到內(nèi)存消耗過多的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通過對(duì)OPCODE的回溯確定造成內(nèi)存消耗的內(nèi)存行為。有效地分析內(nèi)存行為有助于學(xué)生深入地了解程序在內(nèi)存中的執(zhí)行情況，進(jìn)而幫助學(xué)生提前發(fā)現(xiàn)潛在的問題。

3自主學(xué)習(xí)干預(yù)模式的設(shè)計(jì)

構(gòu)建以O(shè)PCODE為基礎(chǔ)的自主學(xué)習(xí)干預(yù)模式，就是在多種學(xué)校資源的支持下，以大學(xué)生自主學(xué)習(xí)為主體，以動(dòng)態(tài)靜態(tài)分析為手段，以分析OPCODE為策略，以編譯器為平臺(tái)，以教師輔助為保障的多維度立體化的協(xié)助模式（圖 1）。

3.1主動(dòng)型干預(yù)

推進(jìn)學(xué)生的主觀能動(dòng)性為向?qū)У膶W(xué)習(xí)制度可以實(shí)現(xiàn)學(xué)生學(xué)業(yè)發(fā)展體系的全面完善和持續(xù)更新[27]。在程序設(shè)計(jì)課程的自主學(xué)習(xí)過程中，要確立學(xué)生的主體地位，引導(dǎo)學(xué)生主動(dòng)地分析每一個(gè)案例的OPCODE，使學(xué)生通過分析來獲得知識(shí)，并能夠?qū)χR(shí)進(jìn)行靈活運(yùn)用。這就要求學(xué)生要構(gòu)建主動(dòng)分析的學(xué)習(xí)體系。知識(shí)不再是僅僅從案例代碼中獲取，而是在OPCODE的幫助下，從知識(shí)融通的角度總結(jié)得到，使學(xué)生認(rèn)識(shí)到總結(jié)知識(shí)的本質(zhì)作用，從而充分地調(diào)動(dòng)學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性。

3.2被動(dòng)型干預(yù)

在學(xué)生自主學(xué)習(xí)的階段，會(huì)出現(xiàn)種種無法預(yù)料的問題，有意識(shí)地采用合適的學(xué)習(xí)手段可幫助基礎(chǔ)薄弱缺乏學(xué)習(xí)動(dòng)力的學(xué)生養(yǎng)成良好學(xué)習(xí)習(xí)慣[28]。在程序設(shè)計(jì)課程的自主學(xué)習(xí)階段，會(huì)因?yàn)橹R(shí)掌握得不完善導(dǎo)致編寫的代碼出現(xiàn)各種邏輯BUG。而解決邏輯BUG是每一個(gè)學(xué)習(xí)程序設(shè)計(jì)的學(xué)生必須掌握的能力。學(xué)生通過查看OPCODE的匯編表現(xiàn)形式，可以快速地定位邏輯出錯(cuò)的位置并解決，從而提高學(xué)生在自主學(xué)習(xí)過程中解決問題的能力。

3.3探究型干預(yù)

探究是新課程改革倡導(dǎo)的重要學(xué)習(xí)方式，是一種以發(fā)現(xiàn)問題為前提，解決問題為向?qū)У膶W(xué)習(xí)方式[29]。學(xué)生在自主學(xué)習(xí)的過程中需要有問題意識(shí)，需要有“耳聽為虛，眼見也不一定為實(shí)”的意識(shí)。通過OPCODE干預(yù)的自主學(xué)習(xí)過程中，學(xué)生能發(fā)現(xiàn)很多高級(jí)語言掩蓋的知識(shí)，而這種知識(shí)在教材或者日常教學(xué)中并無體現(xiàn)。這就需要學(xué)生繼續(xù)使用OPCODE進(jìn)行探究最終得到解決，既鞏固了之前所學(xué)的知識(shí)，又掌握了知識(shí)的融通，大大提高了學(xué)生自主學(xué)習(xí)的效果。

4實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

4.1對(duì)象

本研究選擇某高校C++選修課和必修課的180名學(xué)生作為測(cè)試對(duì)象，且均為統(tǒng)一招生。所有測(cè)試對(duì)象被隨機(jī)分配成3個(gè)測(cè)試組，分別為普通組、OPCODE行為分析組（以下簡(jiǎn)稱“行為分析組”）和OPCODE行為模擬組（以下簡(jiǎn)稱“行為模擬組”）。每組均有60名學(xué)生，學(xué)生的年齡和基礎(chǔ)課成績(jī)等情況比較，差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)[30]意義（P>0.05），具有可比性。

4.2實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

選擇學(xué)生入學(xué)后第1學(xué)期開設(shè)C++的程序設(shè)計(jì)課程來做實(shí)驗(yàn)，三組學(xué)生教材、資料、學(xué)習(xí)平臺(tái)和教師一致。普通組自主學(xué)習(xí)采用傳統(tǒng)方式，根據(jù)教材和平臺(tái)資料進(jìn)行學(xué)習(xí)和練習(xí)，自己制定學(xué)習(xí)計(jì)劃，教師充當(dāng)學(xué)習(xí)顧問，不提供C++知識(shí)以外的交流與指導(dǎo)。行為分析組自主學(xué)習(xí)時(shí)，需要分析由編譯器生成的每一個(gè)案例OPCODE的匯編表現(xiàn)形式，并根據(jù)OPCODE的運(yùn)行記錄下棧幀數(shù)據(jù)變化，教師可對(duì)編譯器生成的OPCODE進(jìn)行指導(dǎo)。行為模擬組在行為分析組學(xué)習(xí)的方法上仍需要模擬編譯器的功能，自行構(gòu)建棧幀，將案例每一句高級(jí)語言翻譯成OPCODE的匯編表現(xiàn)形式，并考慮是否可由其他代碼替換（圖 2）。三組學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)相同。

實(shí)驗(yàn)采用準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)[31]，主要分為實(shí)驗(yàn)前測(cè)試和實(shí)驗(yàn)后測(cè)試兩個(gè)階段，實(shí)驗(yàn)前測(cè)試在實(shí)驗(yàn)前一周內(nèi)進(jìn)行，試驗(yàn)后測(cè)試在實(shí)驗(yàn)結(jié)束后馬上進(jìn)行測(cè)試。分析方法為單因素ANOVA檢驗(yàn)，檢驗(yàn)水準(zhǔn)α= 0.05。

4.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)前在各組之間成績(jī)滿足正態(tài)分布且整體方差相等的前提下進(jìn)行單因素ANOVA檢驗(yàn)得到結(jié)果如表 1?？梢钥闯鰧?shí)驗(yàn)前三個(gè)分組的平均成績(jī)差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（p>0.05）。

實(shí)驗(yàn)后各組之間成績(jī)K-S檢驗(yàn)滿足正態(tài)分布（每組超過50人以K-S檢驗(yàn)為主），并且不同分組整體方差相等。由表 2可以看出各組之間差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（p<0.05）。說明三個(gè)分組經(jīng)過試驗(yàn)已經(jīng)出現(xiàn)了成績(jī)上的偏差，由本研究提出的策略協(xié)助學(xué)習(xí)的兩個(gè)組學(xué)習(xí)效果優(yōu)于普通組，而行為模擬組的學(xué)習(xí)效果優(yōu)于行為分析組。

4.4行為分析組與行為模擬組學(xué)生針對(duì)OPCODE認(rèn)知策略的評(píng)價(jià)

5討論

認(rèn)知策略是影響學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)的因素之一[32]。目前在我國程序設(shè)計(jì)課程的學(xué)習(xí)中，多數(shù)學(xué)生仍局限于只學(xué)習(xí)高級(jí)語言案例代碼的認(rèn)知策略，其學(xué)習(xí)效果是值得肯定的，但存在的不足也是值得教育工作者思考和探索的。高水平的認(rèn)知策略可以促進(jìn)學(xué)生的知識(shí)建構(gòu)，并進(jìn)一步為促進(jìn)學(xué)生元認(rèn)知策略的發(fā)展建立支架[33]。學(xué)生不僅要清楚了解自己的學(xué)習(xí)目標(biāo)，還要知道選擇何種策略高效的組織知識(shí)，監(jiān)控自己的學(xué)習(xí)過程?；贠PCODE的認(rèn)知策略為學(xué)習(xí)者提供了一種新型的高效率的方法來達(dá)到學(xué)習(xí)的目標(biāo)。

5.1有助于提高自主學(xué)習(xí)中認(rèn)知細(xì)節(jié)問題的能力

高級(jí)語言中有很多重要的知識(shí)并沒有在教材和日常教學(xué)中體現(xiàn)出來，這些知識(shí)的存在使得高級(jí)語言中很多復(fù)雜的問題得到妥善的解決。如棧幀[34]結(jié)構(gòu)的存在提高了內(nèi)存的利用率。棧幀的實(shí)質(zhì)就是開辟的一段用于記錄函數(shù)數(shù)據(jù)的內(nèi)存，參數(shù)和返回地址放在EBP加偏移的位置，EBP指向的位置保存的是上層函數(shù)的EBP數(shù)值，臨時(shí)變量放在EBP減偏移的位置，當(dāng)函數(shù)執(zhí)行完畢時(shí)通過將EBP的值賦值給ESP進(jìn)行棧幀的銷毀，在整個(gè)調(diào)用過程中，始終以EBP寄存器作為橋梁不斷的進(jìn)行數(shù)據(jù)操作。EBP的這些操作就是Inter32位平臺(tái)上OPCODE的一種表現(xiàn)形式，指令和Inter指令集是一一對(duì)應(yīng)的[35]，大大增加了OPCODE的可讀性，使學(xué)生在自主學(xué)習(xí)過程中可以直接理解程序執(zhí)行時(shí)的細(xì)節(jié)。

5.2有助于加強(qiáng)自主學(xué)習(xí)中融通知識(shí)的能力

學(xué)生通過學(xué)習(xí)OPCODE的匯編表現(xiàn)形式，可以發(fā)現(xiàn)使用jmp、jcc、call、ret指令可以實(shí)現(xiàn)所有的代碼跳轉(zhuǎn)，使用7種尋址方式可以解決數(shù)據(jù)的讀取問題;可以發(fā)現(xiàn)在內(nèi)存中沒有數(shù)據(jù)類型的區(qū)別，只有字節(jié)的區(qū)別;還可以發(fā)現(xiàn)代碼和數(shù)據(jù)在內(nèi)存中都是0和1二進(jìn)制數(shù)據(jù)，代碼的OPCODE是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)也可以被翻譯成代碼（圖 3）。

5.3有助于解決自主學(xué)習(xí)中創(chuàng)造性思維的問題

計(jì)算機(jī)程序是一組計(jì)算機(jī)能識(shí)別和執(zhí)行的指令，運(yùn)行于電子計(jì)算機(jī)上，滿足人們某種需求的信息化工具。學(xué)生在自主學(xué)習(xí)程序設(shè)計(jì)時(shí)的要求則是設(shè)計(jì)代碼使程序運(yùn)行結(jié)果正確。根據(jù)OPCODE和高級(jí)語言的知識(shí)融通性，學(xué)生可以發(fā)揮自己的創(chuàng)造性思維（圖 4），設(shè)計(jì)出和案例不一樣的程序進(jìn)行對(duì)比，從而使知識(shí)掌握得更加透徹。

5.4有助于增強(qiáng)自主學(xué)習(xí)中處理邏輯問題的能力

學(xué)生在自主學(xué)習(xí)程序設(shè)計(jì)課程的過程中會(huì)出現(xiàn)各種問題，違反形式邏輯規(guī)律的要求和規(guī)則而產(chǎn)生的邏輯問題又是眾多問題中出現(xiàn)次數(shù)最多的一種。當(dāng)普通組學(xué)生出現(xiàn)邏輯問題時(shí)，都是嘗試分析編譯器中的高級(jí)語言是否存在錯(cuò)誤，期望從中找到解決辦法，效果也是因人而異。而利用基于OPCODE的認(rèn)知策略解決程序設(shè)計(jì)過程中出現(xiàn)的各種邏輯問題的能力是行為模擬組和行為分析組學(xué)生具備的能力。這種能力以處理OPCODE為認(rèn)知操作，以解決程序中各種邏輯導(dǎo)致的運(yùn)行問題為目的，以發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、提出假設(shè)和驗(yàn)證假設(shè)為操作序列。當(dāng)出現(xiàn)邏輯問題時(shí)通過斷點(diǎn)定位到出現(xiàn)問題的OPCODE，然后回溯OPCODE明確問題原因并嘗試解決問題（圖 5）。利用OPCODE由CPU直接執(zhí)行的特性，提高了找到并處理邏輯問題的效率。

5.5有助于提高自主學(xué)習(xí)興趣

在本研究行為模擬組和行為分析組自主學(xué)習(xí)過程中，學(xué)生發(fā)現(xiàn)了多個(gè)正常教學(xué)活動(dòng)中未涉及的問題并自行解決（圖 6），通過興趣產(chǎn)生了動(dòng)力實(shí)現(xiàn)了“知其所以然”。該認(rèn)知策略促使學(xué)生在學(xué)習(xí)期間自己發(fā)現(xiàn)了教材以外的知識(shí)。與傳統(tǒng)認(rèn)知策略相比，學(xué)生掌握了獲取知識(shí)的主導(dǎo)權(quán)，改變了以往學(xué)習(xí)過程中被動(dòng)的局面。有88.3%的學(xué)生認(rèn)為該策略提高了學(xué)習(xí)興趣，幫助自己高效地掌握所學(xué)知識(shí)、思考所學(xué)內(nèi)容。

5.6有助于提高自主學(xué)習(xí)的效果

傳統(tǒng)的認(rèn)知策略是以教師對(duì)案例的講解為主要手段，學(xué)生把大多數(shù)精力放在教學(xué)案例上，甚至?xí)霈F(xiàn)記憶案例的現(xiàn)象，缺乏對(duì)知識(shí)的思考與辨認(rèn)，扼殺了學(xué)生的創(chuàng)造靈感和個(gè)性[36]。在本研究過程中，針對(duì)普通組學(xué)生無法理解的難點(diǎn)，行為分析組的同學(xué)通過對(duì)OPCODE的分析已自行解決，行為模擬組的同學(xué)通過模擬實(shí)現(xiàn)OPCODE，對(duì)知識(shí)的理解更加透徹并幫助普通組同學(xué)解答問題。在實(shí)驗(yàn)中，行為分析組和行為模擬組成績(jī)均高于普通組，說明該策略能顯著提高自主學(xué)習(xí)的效果。

5.7開展基于OPCODE的認(rèn)知策略自主學(xué)習(xí)的建議

雖然基于OPCODE的認(rèn)知策略相比傳統(tǒng)自主學(xué)習(xí)策略有較多優(yōu)勢(shì)，但在實(shí)施過程中也存在一些問題。首先，使用本研究認(rèn)知策略需要先熟悉OPCODE的匯編表現(xiàn)形式，增加了時(shí)間成本。但是根據(jù)知識(shí)的融通性，使用本研究認(rèn)知策略理解知識(shí)的細(xì)節(jié)后，能提高所有高級(jí)語言的學(xué)習(xí)效率，減少后期使用時(shí)間，宏觀方面時(shí)間成本并沒有增加。其次，OPCODE的匯編表現(xiàn)形式還包含了大量的底層知識(shí)。學(xué)生只需學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)尋址、寄存器、指令系統(tǒng)等知識(shí)即可滿足自主學(xué)習(xí)的需要。再次，根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，行為模擬組的成績(jī)優(yōu)于行為分析組和普通組，建議學(xué)生在學(xué)習(xí)時(shí)采用模擬OPCODE行為的方式進(jìn)行自主學(xué)習(xí)。最后，只需要學(xué)生在學(xué)習(xí)第一門高級(jí)語言時(shí)熟悉OPCODE指令即可，目前我國絕大多數(shù)高職院校要求學(xué)生學(xué)習(xí)的第一門高級(jí)語言都是C++或者Java這兩種編譯性語言，通過基于OPCODE的認(rèn)知策略掌握了高級(jí)語言的細(xì)節(jié)后，根據(jù)知識(shí)的融通性即可解決后續(xù)其他高級(jí)語言學(xué)習(xí)中的問題。

由對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行試驗(yàn)得到的結(jié)果可以得出結(jié)論，使用OPCODE協(xié)助學(xué)習(xí)程序設(shè)計(jì)案例是學(xué)生在自主學(xué)習(xí)程序設(shè)計(jì)課程時(shí)一種良好的認(rèn)知策略，有助于提高學(xué)生自主學(xué)習(xí)效果，為學(xué)生后期學(xué)習(xí)其他程序設(shè)計(jì)類課程奠定了基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 胡玉祥，孫德輝.遞歸算法的匯編語言剖析[J].北方工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，25（1）：45-48.

[2] Zitter I，Hoeve A.Hybrid learning environments：merging learning and work processes to facilitate knowledge integration and transitions[EB/OL].http：//dx.doi.org/10.1787/5k97785xwdvf-en，2012-06-26.

[3] 肖立，孟立軍.“級(jí)聯(lián)效應(yīng)”：一項(xiàng)基于PBL美國21世紀(jì)大學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力培養(yǎng)的質(zhì)性研究[J].中國遠(yuǎn)程教育，2017（12）：38-45.

[4] 張正華.提升學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力的三個(gè)策略[J].語文建設(shè)，2019（17）：44-45.

[5] 張娟.團(tuán)隊(duì)自主學(xué)習(xí)“風(fēng)車模型”在組織行為學(xué)教學(xué)中的探索與實(shí)踐[J].當(dāng)代教育實(shí)踐與教學(xué)研究，2019（17）：167-168.

[6] 易斌.基于自主學(xué)習(xí)能力培養(yǎng)的自媒體建設(shè)[J].中國高校科技，2019（7）：94-96.

[7] 劉軍，郭紹青，黃琰，等.WSR視野下網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間開展自主學(xué)習(xí)SPA模型構(gòu)建——網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間內(nèi)涵與學(xué)校教育發(fā)展研究之九[J].電化教育研究，2019，40（7）：46-52.

[8] 杜曉明.基于云計(jì)算的協(xié)作式自主學(xué)習(xí)的實(shí)踐[J].實(shí)驗(yàn)室研究與探索，2016，35（8）：171-173，211.

[9] 吳杰.信息化條件下學(xué)生個(gè)性化自主學(xué)習(xí)模式的實(shí)踐研究——以高職《C語言》為例[J].質(zhì)量與市場(chǎng)，2020（15）：107-109.

[10] WANG M. Non-English major students autonomous learning under web-based environment[J]. International Journal of Social Sciences in Universities，2020，3（4）.

[11] 韓秋楓，李瑛，呂潔.從知識(shí)內(nèi)化的角度論如何提升翻轉(zhuǎn)課堂中學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)，2016，38（S1）：204-207.

[12] 王文軒.混合教學(xué)模式下高職學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力培養(yǎng)的實(shí)證研究[J].中國職業(yè)技術(shù)教育，2018（35）：10-15.

[13] 蔣豐興，呂穎梅，徐景坤.以“潛能激勵(lì)”培養(yǎng)模式提高碩士生自主學(xué)習(xí)能力——以江西科技師范大學(xué)為例[J].學(xué)位與研究生教育，2017（12）：22-26.

[14] Sun X.Research on the construction of English autonomous learning monitoring mode under the background of big data[J].Journal of Contemporary Educational Research，2021，5（1）.

[15] Chen J Y，Yang W，Hsu W C，et al.On static binary translation of ARM/thumb mixed ISA binaries[J].ACM Transactions on Embedded Computing Systems，2017，16（3）：1-25.

[16] 謝志英，袁紅麗，韓月霞，等.關(guān)于計(jì)算機(jī)編程語言之間融合教學(xué)的研究[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)，2014，36（S1）：212-215.

[17] 魏配軒，趙文梅，余娥，等.大學(xué)生學(xué)習(xí)成本和學(xué)習(xí)收益影響因素研究[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2019，40（6）：166-167.

[18] Ye Y F，Li T，Zhu S H，et al.Combining file content and file relations for cloud based malware detection[C]//KDD '11：Proceedings of the 17th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining.2011：222-230.

[19] Tamersoy A，Roundy K，Chau D H.Guilt by association：large scale malware detection by mining file-relation graphs[C]//KDD '14：Proceedings of the 20th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining.2014：1524-1533.

[20] Ding Y X，Xia X L，Chen S，et al.A malware detection method based on family behavior graph[J].Computers & Security，2018（73）：73-86.

[21]HARDY W，CHEN L，HOU S，et al.D14md：A deep learning framework for intelligent malware detection[C]//Proceedings of the International Conference on Data Mining（DMIN）， 2016：61.

[22] 武偉，汪璇，劉曉燕.匯編語言程序設(shè)計(jì)課程教學(xué)改革探討[J].西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2009，34（2）：201-204.

[23] 盛羽，余進(jìn)，陳松喬，等.基于CPU仿真器的匯編語言學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2010，41（6）：2224-2230.

[24] 王斌，吳太文，胡培培.軟件缺陷分類和分析研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2013，40（9）：16-20，24.

[25] 嵇海明，楊宗源.PE文件格式剖析[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2004，21（3）：165-166，193.

[26] 李文杰，姜淑娟，錢俊彥，等.基于對(duì)象引用關(guān)系的Java程序內(nèi)存行為分析方法[J].電子學(xué)報(bào)，2015，43（7）：1336-1343.

[27] 廖春華，歐李梅.智能時(shí)代以自主學(xué)習(xí)為中心的學(xué)生學(xué)業(yè)發(fā)展體系構(gòu)建探索[J].中國大學(xué)教學(xué)，2020（10）：69-74.

[28] 莊靜恒.“被動(dòng)學(xué)習(xí)→主動(dòng)探究”教學(xué)模式的構(gòu)建研究[J].科教導(dǎo)刊（上旬刊），2010（1）：49-51.

[29] 付晨晨.論探究式學(xué)習(xí)的價(jià)值[J].中學(xué)政治教學(xué)參考，2017（27）：76-78.

[30] 李潔明.博學(xué)·經(jīng)濟(jì)學(xué)系列：統(tǒng)計(jì)學(xué)原理（第7版）[M].上海：復(fù)旦大學(xué)出版社，2017.

[31] 王寧.準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與比較個(gè)案研究[J].旅游學(xué)刊，2020，35（12）：3-4.

[32] SHIH，INGEBRITSEN T，PLEASANTS J，F(xiàn)LICKINGER K，BROWN G. Learning strategies and other factors influencing achievement via web courses[A]. WU S，MADISON. Distance learning '98. proceedings of the annual conference on distance teaching & learning[C]. MADISON，WI：Madison Press，1998，359-363.

[33] Salovaara H.An exploration of students' strategy use in inquiry-based computer-supported collaborative learning[J].Journal of Computer Assisted Learning，2005，21（1）：39-52.

[34] 錢林松.C++反匯編與逆向分析技術(shù)揭秘[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2011：149-165.

[35] IA-32 Intel architecture software developers manual volume 2：in-struction set reference[S].[S.l.]：Intel Corporation， 2003.

[36] 王進(jìn)，鄒晶瑩，林婕.基于智能手機(jī)的移動(dòng)學(xué)習(xí)對(duì)高職學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力的影響研究[J].護(hù)理研究，2018，32（9）：1451-1453.

收稿日期：2021-07-16

基金項(xiàng)目：河南省教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃2020年度一般課題“疫情環(huán)境下基于云課程平臺(tái)的翻轉(zhuǎn)課堂自主學(xué)習(xí)模式研究——以軟件技術(shù)專業(yè)教學(xué)為例”（課題批準(zhǔn)號(hào)：2020YB0463）

作者簡(jiǎn)介：李昊（1980—），男，河南鄭州人，講師，碩士，主要研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、高職教育;田?；郏?975—），女，河南商水縣人，教授，本科，工學(xué)碩士，主要研究方向?yàn)橹悄芙煌夹g(shù)運(yùn)用、計(jì)算機(jī)科技與技術(shù)。