張屹 陳鄧康 付衛(wèi)東 劉金芳 林裕如 丁雙婷

[摘 ? 要] 對學(xué)生計算思維的培養(yǎng)已成為數(shù)字時代的核心議題，科學(xué)、精準(zhǔn)的評價則是培養(yǎng)學(xué)生計算思維能力的基礎(chǔ)。然而，針對義務(wù)教育階段學(xué)生的計算思維測評，目前國內(nèi)尚無依托相關(guān)課程標(biāo)準(zhǔn)制定的本土化的、權(quán)威的量表。為此，研究首次依托《義務(wù)教育信息科技課程標(biāo)準(zhǔn)（2022年版）》（以下簡稱“新課標(biāo)”）中的計算思維定義及培養(yǎng)要求，共以12920名（N1=1029，N2=1458，N3=10433）小學(xué)生和初中生為研究樣本，運(yùn)用收斂混合方法構(gòu)建一個面向我國教育實(shí)際的、經(jīng)嚴(yán)格論證的中小學(xué)生計算思維量表。結(jié)果顯示：經(jīng)過兩輪的收斂混合分析，修改后的計算思維量表共包含5個因子及15個題項(xiàng)，具有良好的內(nèi)容效度；經(jīng)過大樣本實(shí)證檢驗(yàn)分析，量表具有良好的信效度，且具有跨性別、年級和地區(qū)測量等值性，可以用來測量中小學(xué)生的計算思維水平。

[關(guān)鍵詞] 新課標(biāo)； 計算思維量表； 收斂混合方法； 大樣本實(shí)證調(diào)研； 義務(wù)教育

[中圖分類號] G434 ? ? ? ? ? ?[文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

[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)略研究。E-mail： zhangyi@mail.ccnu.edu.cn。

一、引 ? 言

計算思維（Computational Thinking）指“運(yùn)用計算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)概念解決問題、設(shè)計系統(tǒng)和理解人類行為的一系列思維活動”[1]，是個體在數(shù)字社會生存發(fā)展所需要的關(guān)鍵能力[2]。作為21世紀(jì)學(xué)生的必備素養(yǎng)，計算思維自提出以來就獲得了世界各國的高度重視。美國 2011 年修訂的《CSTA K-12 計算機(jī)科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)》、英國 2013 年開展的“新課程計劃”以及澳大利亞 2015 年制定的“新課程方案”等都強(qiáng)調(diào)了對學(xué)生計算思維的培養(yǎng)。2022年4月，我國教育部發(fā)布《義務(wù)教育信息科技課程標(biāo)準(zhǔn)（2022年版）》（以下簡稱“新課標(biāo)”），首次在課程標(biāo)準(zhǔn)層面明確指出我國義務(wù)教育階段學(xué)生的計算思維培養(yǎng)要求[3]?？梢?，對學(xué)生計算思維的培養(yǎng)已成為數(shù)字時代的核心議題。

科學(xué)、精準(zhǔn)的評價是培養(yǎng)學(xué)生計算思維能力的基礎(chǔ)，然而，針對義務(wù)教育階段學(xué)生的計算思維評價，目前國內(nèi)尚無依托相關(guān)課程標(biāo)準(zhǔn)制定的本土化的、權(quán)威的測評量表。近年來，雖然學(xué)者們已經(jīng)形成了一些使用和引證廣泛的計算思維量表[4-5]，但這些量表大多改編自國外，其文化適用性和有效性等問題逐漸被國內(nèi)研究者所關(guān)注[6]。課程標(biāo)準(zhǔn)是綱領(lǐng)性的教學(xué)文件，對指導(dǎo)學(xué)生的能力培養(yǎng)有著不可替代的作用，有學(xué)者立足中國教育實(shí)際，依托《普通高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)（2017年版）》，構(gòu)建了本土化的高中生計算思維評價指標(biāo)體系[7]。但值得注意的是，發(fā)展心理學(xué)研究結(jié)果明確表示，學(xué)生的認(rèn)知特點(diǎn)和學(xué)習(xí)需求隨年齡增長而有所變化，教學(xué)評價也應(yīng)隨這種變化而適當(dāng)有所反映[8]。因此，對于義務(wù)教育階段學(xué)生而言，基于新課標(biāo)開發(fā)更具針對性的本土化計算思維量表顯得尤為必要和迫切。

基于此，本研究首次依托新課標(biāo)中的計算思維定義與培養(yǎng)要求，運(yùn)用兼顧定性研究與定量研究優(yōu)勢的收斂混合方法開發(fā)、驗(yàn)證適切我國當(dāng)前教育情境的中小學(xué)生計算思維測評量表，并通過大樣本實(shí)證檢驗(yàn)確定量表的有效性和適用性，旨在為我國中小學(xué)生計算思維的培養(yǎng)、評價以及相關(guān)研究提供工具支持。

二、文獻(xiàn)綜述

（一） 計算思維的定義與測評框架

隨著計算思維相關(guān)研究在國內(nèi)外日益升溫，學(xué)者們對計算思維的解讀也呈現(xiàn)出不同的視角[9-10]，但總體上可以分為兩類：特定領(lǐng)域視角（Domain-specific）和一般領(lǐng)域視角（Domain-general）。特定領(lǐng)域視角下的計算思維指系統(tǒng)地解決計算機(jī)科學(xué)或計算機(jī)編程主題中的問題所需的特定領(lǐng)域知識或技能[11]，突出強(qiáng)調(diào)計算思維與具體學(xué)科之間的關(guān)系[12]。然而，隨著數(shù)字時代的不斷發(fā)展，計算思維不再僅是計算學(xué)科關(guān)注的重點(diǎn)，學(xué)者開始從一般領(lǐng)域的視角出發(fā)，將其視為一種普適化的問題解決方法或能力[13]。例如，2011年，周以真教授重新審視計算思維并對其定義做出進(jìn)一步的澄清，提出計算思維應(yīng)該被視為一種解決問題的思維過程[14]。國際教育技術(shù)協(xié)會（ISTE）和計算機(jī)科學(xué)教師協(xié)會（CSTA）也提出了類似的計算思維操作性定義。Selby 和 Woollard則通過綜述文獻(xiàn)，進(jìn)一步總結(jié)了所有問題解決情境下計算思維的五個基本要素，即抽象、分解、算法思維、評估和概括[15]。

基于一般領(lǐng)域視角下的計算思維概念框架，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)開發(fā)了一些經(jīng)典的測評量表[16]。例如：Kukul和Karatas在推理、抽象、分解和概括維度框架內(nèi)開發(fā)了計算思維自我效能感量表[17]；白雪梅和顧小清將Korkmaz等人開發(fā)的計算思維量表進(jìn)行漢化改編，形成了包含5個維度、21個指標(biāo)的K12階段學(xué)生計算思維量表[6]。但有學(xué)者指出，國內(nèi)外學(xué)生所處文化情境不同，國外的計算思維測評量表可能并不完全適用于我國中小學(xué)生的計算思維調(diào)查[6-7，18]。而課程標(biāo)準(zhǔn)是綱領(lǐng)性的教學(xué)文件，對學(xué)生的培養(yǎng)和能力評估有著關(guān)鍵的指導(dǎo)作用，因此，國內(nèi)學(xué)者開始基于課標(biāo)，開發(fā)本土化的計算思維測評量表。比如，陳興冶和馬穎瑩針對高中學(xué)生群體，重點(diǎn)解析我國《普通高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)（2017 年版）》中的計算思維要求，開發(fā)出包含情感態(tài)度、合作學(xué)習(xí)、分解、抽象、概括、算法和評估7個維度的高中生計算思維量表[7]。然而，針對義務(wù)教育階段學(xué)生的計算思維評價，目前國內(nèi)卻尚無依托相關(guān)課程標(biāo)準(zhǔn)制定的權(quán)威測評工具，這可能導(dǎo)致計算思維教育發(fā)展的脫節(jié)，影響計算思維教育教學(xué)質(zhì)量。

2022年，我國發(fā)布的新課標(biāo)則與一般領(lǐng)域視角相契合，首次從課程標(biāo)準(zhǔn)層面明確了義務(wù)教育階段學(xué)生計算思維培養(yǎng)的核心要素，為計算思維測評框架的確立提供了重要依據(jù)。新課標(biāo)明確指出，計算思維是指個體運(yùn)用計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的思想方法，在問題解決過程中涉及的抽象、分解、建模、算法設(shè)計等思維活動。此外，具備計算思維的學(xué)生還應(yīng)能夠嘗試模擬、仿真、驗(yàn)證解決問題的過程，反思、優(yōu)化解決問題的方案，并將其遷移運(yùn)用于解決其他問題。重點(diǎn)解析新課標(biāo)中的培養(yǎng)要求，并結(jié)合一般領(lǐng)域視角下的計算思維發(fā)展脈絡(luò)可知，對于我國義務(wù)教育階段學(xué)生的計算思維發(fā)展而言，以下五個共同的核心要素至關(guān)重要：（1）分解，即將一個事物或問題拆分成易于處理的部分或子問題，以促進(jìn)問題解決的思維過程[19] 。（2）抽象，即隱去問題的細(xì)節(jié)，關(guān)注問題的關(guān)鍵信息[14，19]。（3）建模，即借助一些特定的工具和方法將內(nèi)在思維過程建立模型，進(jìn)行可視化表征的認(rèn)知方法[14]。（4）算法設(shè)計，即以序列和規(guī)則來思考解決或理解問題的能力[19，20]。（5）評估，即對解決方案不斷論證、反思和迭代優(yōu)化，確保形成一個最恰當(dāng)、最適合的方案的過程，在該維度下，還對泛化技能進(jìn)行了測評，即將問題解決方案遷移運(yùn)用于解決其他問題的能力[21]。本研究將基于上述五因素構(gòu)成的概念框架，開發(fā)相應(yīng)的計算思維評價指標(biāo)。

（二） 計算思維測評量表的構(gòu)建方法

一般來說，測評量表的構(gòu)建包含以下三個階段：量表結(jié)構(gòu)的確定與初始題項(xiàng)的生成、量表的驗(yàn)證與修訂，以及量表的檢驗(yàn)與最終確立[22-23]，且主要基于實(shí)證數(shù)據(jù)采用自下而上的方式[24]，或基于專家審查數(shù)據(jù)采用自上而下的方式構(gòu)建量表[25]。隨著測評工具相關(guān)研究的不斷深入，研究者們不斷推陳出新，提出了更多高信度與效度的測評量表構(gòu)建方法，如混合方法（Mixed Method）[26]?；旌戏椒ㄖ秆芯咳藛T綜合分析定量數(shù)據(jù)與定性數(shù)據(jù)，以保證結(jié)論有效性和可靠性的方法。例如：Ya■ci在初始量表的開發(fā)階段，邀請10名專家對題項(xiàng)進(jìn)行審查以確保內(nèi)容效度，之后再選取785名高中生開展調(diào)研收集定量數(shù)據(jù)以對量表進(jìn)行驗(yàn)證與修訂，最后形成有效、可靠的高中生計算思維量表[27]；Tsai等人邀請3名教師定性審查初始量表的內(nèi)容效度后，再以388名初中生為研究對象開展問卷調(diào)查，分析定量數(shù)據(jù)以對量表進(jìn)行驗(yàn)證與修訂，經(jīng)檢驗(yàn)最終量表可作為測量學(xué)生計算思維的有效工具[9]。

混合方法雖然已被證實(shí)是構(gòu)建測評工具的有效方法，但許多研究者在應(yīng)用此方法時只關(guān)注量表構(gòu)建不同階段間的定性與定量混合，而忽視了某一具體階段對混合數(shù)據(jù)的需求。例如，在量表的驗(yàn)證與修訂階段，大多研究僅基于定量的調(diào)研數(shù)據(jù)結(jié)果對題項(xiàng)進(jìn)行刪減，然而有學(xué)者指出，定性的專家審查在該階段同樣必要以保證其內(nèi)容效度[26]。De León提出運(yùn)用收斂混合方法（Convergent Mixed Method），通過召開會議開發(fā)初始量表后，在量表的驗(yàn)證與修訂階段，同時收集7名專家的定性審查數(shù)據(jù)和面向88名研究對象的定量調(diào)研數(shù)據(jù)，收斂分析混合數(shù)據(jù)以對題項(xiàng)進(jìn)行修改或刪除，最終形成的數(shù)字素養(yǎng)測評量表具有良好的信效度[28]。可見，收斂混合方法為我們更好地將混合方法應(yīng)用于測評量表的構(gòu)建提供了新的思路。

此外，雖然隨著時間的推移，計算思維量表的數(shù)量呈現(xiàn)上升趨勢，但超過一半量表的信度和效度卻并沒有得到充分的說明[12]，且少有研究在多個省市開展大樣本實(shí)證調(diào)研以檢驗(yàn)最終量表的適用性。陳興冶強(qiáng)調(diào)教育的直接目標(biāo)是培養(yǎng)人，評價工具中的指標(biāo)體系也應(yīng)充分考慮學(xué)生的性別、學(xué)段、所處地域等諸多因素[7]。因此，在量表的檢驗(yàn)與確立階段，采用大樣本實(shí)證調(diào)研對修改后的量表進(jìn)行信效度檢驗(yàn)和測量不變性檢驗(yàn)，可以為量表的有效性和適用性提供更有力的保障。

綜上所述，本研究的主要目標(biāo)是：（1）基于新課標(biāo)，采用“分解、抽象、建模、算法設(shè)計和評估”的計算思維概念框架，運(yùn)用收斂混合方法構(gòu)建一個本土化的、經(jīng)嚴(yán)格論證的中小學(xué)生計算思維測評量表；（2）基于大樣本實(shí)證調(diào)研檢驗(yàn)所構(gòu)建量表的信效度，并考察量表在不同性別、年級與地區(qū)學(xué)生中的適用性，以支持計算思維教育的有效推進(jìn)。

三、研究過程及方法

本研究的計算思維量表構(gòu)建過程總體上分為三個階段：基于新課標(biāo)的量表初步開發(fā)，基于收斂混合方法的量表驗(yàn)證與修訂，以及基于大樣本實(shí)證調(diào)研的量表檢驗(yàn)與確立。具體過程及方法如圖1所示。

（一） 基于新課標(biāo)的量表初步開發(fā)

量表的初步開發(fā)包含以下四個步驟：（1）確定概念框架。根據(jù)研究需要，我們選取了具有一定研究工作經(jīng)驗(yàn)、對信息技術(shù)教育領(lǐng)域比較熟悉的研究者，組建了一個15人的專家團(tuán)隊，其中包含2位教授、1位副教授、9位博碩士以及3位信息科技學(xué)科教師。為確定計算思維的測評維度，專家團(tuán)隊進(jìn)行了全面的研究回顧和深入的內(nèi)容分析，并以會議研討的形式重點(diǎn)解析新課標(biāo)中的計算思維定義及培養(yǎng)要求，最終提出了計算思維的五個測評要素：分解、抽象、建模、算法設(shè)計和評估。（2）生成項(xiàng)目池。基于以上五個要素，檢索已有計算思維量表并結(jié)合專家的貢獻(xiàn)，建立了共包含58個題項(xiàng)的初始項(xiàng)目池。（3）審查題項(xiàng)。專家團(tuán)隊在對項(xiàng)目池的每個題項(xiàng)進(jìn)行深入審查后，提出了反饋意見，即合并或刪除了相似題項(xiàng)。例如，“我通常會為問題找到最有效的解決方案”和“我通常會為問題找到一個快速的解決方案”兩項(xiàng)合并為“我能夠?yàn)閱栴}找到最優(yōu)的解決方案”。此外，還對部分題項(xiàng)的表述進(jìn)行了修改。（4）確定初始量表。最終形成包含19個題項(xiàng)的初始量表，并采用李克特5點(diǎn)計分法。

（二） 基于收斂混合方法的量表驗(yàn)證與修訂

根據(jù)Creswell和Zhou等人關(guān)于收斂混合方法的使用建議[22，26]，本研究在量表的驗(yàn)證與修訂階段將同時收集基于專家審查的定性數(shù)據(jù)和基于試點(diǎn)調(diào)研的定量數(shù)據(jù)，并確定相應(yīng)的題項(xiàng)標(biāo)記標(biāo)準(zhǔn)，最后通過收斂分析兩種數(shù)據(jù)的重疊和互補(bǔ)視圖，對被標(biāo)記的題項(xiàng)進(jìn)行審查、刪除或修改。經(jīng)過兩輪的收斂混合驗(yàn)證與修訂，專家對量表的認(rèn)同度和調(diào)研數(shù)據(jù)分析結(jié)果逐漸趨同，且量表表現(xiàn)出較高的有效性。

1. 基于試點(diǎn)調(diào)研的定量數(shù)據(jù)收集與分析

（1） 研究對象

本研究在同一省份的W市和H市先后開展了兩輪試點(diǎn)調(diào)研。第一輪試點(diǎn)調(diào)研共計回收有效問卷1029份，其中，男生528人，占51.3%；女生501人，占48.7%；小學(xué)672人，占比65.3%，初中357人，占比34.7%。

第二輪試點(diǎn)調(diào)研共計回收有效問卷1458份，其中，男生746人，占51.2%；女生712人，占48.8%；小學(xué)686人，占比47.1%，初中772人，占比52.9%。

（2） 數(shù)據(jù)收集與分析方法

本研究采用問卷星與紙質(zhì)問卷兩種方式進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，針對兩輪回收的有效問卷（N1=1029，N2= 1458），我們運(yùn)用SPSS23.0進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和分析。本研究的試點(diǎn)調(diào)研定量數(shù)據(jù)分析主要包括兩個部分，并針對每個部分確定了相應(yīng)的題項(xiàng)標(biāo)記標(biāo)準(zhǔn)：首先，進(jìn)行題項(xiàng)的區(qū)分度分析，主要采用題總相關(guān)分析和獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)兩種方式。一般來說，如果個別題項(xiàng)與總分的相關(guān)達(dá)到顯著水平，且系數(shù)大于0.4，并且在獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)中也處于顯著水平，則說明該題項(xiàng)具有可接受的區(qū)分度，反之，如果不滿足上述的任一標(biāo)準(zhǔn)，則對該題項(xiàng)進(jìn)行標(biāo)記。其次，進(jìn)行探索性因素分析。研究采用主成分分析法抽取因子，選擇Promax斜交轉(zhuǎn)軸法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。對于各題項(xiàng)的標(biāo)記，有以下兩點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)：①題項(xiàng)的因子載荷小于0.4；②同時屬于多個因子且因子載荷絕對值相近（差異小于0.1）的題項(xiàng)。如果存在以上任一情況，則對該題項(xiàng)進(jìn)行標(biāo)記。

2. 基于專家審查的定性數(shù)據(jù)收集與分析

（1）專家選取

針對義務(wù)教育階段學(xué)生計算思維的評價要求，為充分聽取不同領(lǐng)域?qū)＜业慕ㄗh，我們邀請了計算思維研究、信息技術(shù)課程研究、信息技術(shù)教學(xué)研究等方面的8名研究者擔(dān)任專家組成員對量表進(jìn)行內(nèi)容審查，專家組成員均對新課標(biāo)具有深刻理解。

（2）數(shù)據(jù)收集與分析方法

為了確保計算思維量表構(gòu)建過程中的內(nèi)容效度，我們根據(jù)De León提到的評估準(zhǔn)則形成了專家審查評估工具，要求專家從以下三個方面對量表的每個題項(xiàng)進(jìn)行評判：①質(zhì)量，即編寫的題項(xiàng)質(zhì)量高，題項(xiàng)內(nèi)容能夠反映新課標(biāo)下的計算思維培養(yǎng)要求。②相關(guān)性，即題項(xiàng)能夠準(zhǔn)確反映所屬維度的評估內(nèi)容。 ③清晰度，即題項(xiàng)的表述清晰，不存在容易混淆的術(shù)語。專家根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)對每個題項(xiàng)按照五點(diǎn)計分制進(jìn)行打分，并被要求提出相應(yīng)的修改建議。最后計算每個題項(xiàng)在以上三個維度上各自的平均值，如果有一個維度上的均值低于4分，則對該題項(xiàng)予以標(biāo)記。

3. 定性與定量數(shù)據(jù)的收斂分析

對收集的混合數(shù)據(jù)進(jìn)行收斂分析，每個題項(xiàng)存在四類標(biāo)記結(jié)果，并被歸納為三類處理情況（刪除、修訂和審查）：①在定性和定量分析時均被標(biāo)記，則該題項(xiàng)予以刪除；②僅在定性分析時被標(biāo)記且專家給出了具體的緣由或修改建議，則參照專家意見進(jìn)行修訂；③ 僅在定性分析時被標(biāo)記但沒有具體的緣由或修改建議，則該題項(xiàng)予以審查，即保留至下一輪驗(yàn)證中再次分析；④僅在定量分析時被標(biāo)記，則該題項(xiàng)也予以審查。

（三）基于大樣本實(shí)證調(diào)研的量表檢驗(yàn)與確立

1. 研究對象

為了確保量表的適用性，本研究面向我國東中西部7個省份（東部：廣東省、浙江??；中部：湖南省、湖北省、江西?。晃鞑浚嘿F州省、四川省）開展大樣本實(shí)證調(diào)研。共計回收有效問卷10433份；其中，男生5287名，占比50.7%，女生5146名，占比49.3%；小學(xué)6530人，占比62.6%，初中3903人，占比37.4%。

2. 數(shù)據(jù)收集與分析方法

本次大樣本實(shí)證調(diào)研同樣采用問卷星與紙質(zhì)問卷兩種方式進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，運(yùn)用SPSS23.0和Mplus7.4對回收的有效問卷（N3=10433）進(jìn)行分析，主要包含以下三個部分：首先，通過計算Cronbach's α系數(shù)和折半信度系數(shù)來評估整體量表及分維度量表的信度。其次，對樣本進(jìn)行驗(yàn)證性因素分析，以檢驗(yàn)結(jié)構(gòu)效度和聚合效度，從而確定前一階段建立的量表因素結(jié)構(gòu)是否充分。最后，運(yùn)用Mplus7.4建構(gòu)一系列嵌套模型，使用驗(yàn)證性因素分析考察計算思維的多組測量等值性，以確保該量表在不同群體之間具有相同的意義和功能。

四、研究結(jié)果

（一）量表的驗(yàn)證與修訂

1. 量表的第一輪驗(yàn)證與修訂

（1）試點(diǎn)調(diào)研結(jié)果分析

對第一輪試點(diǎn)調(diào)研的數(shù)據(jù)（N1=1029）進(jìn)行題總相關(guān)分析和獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，以分析量表題項(xiàng)的區(qū)分度。題總相關(guān)分析結(jié)果顯示，各題項(xiàng)與總分的相關(guān)系數(shù)位于0.679～0.803之間，且均在0.01水平上達(dá)到顯著。此外，按總分高低對所有被試進(jìn)行排序，分為高分組（即得分前27%）和低分組（即得分后27%），對高低分組被試在19個題項(xiàng)上的得分進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，兩組被試在每個題項(xiàng)上的得分均差異顯著（p<0.001）。兩種方法都說明量表所有題項(xiàng)均具有較好的區(qū)分度。

之后采用探索性因素分析方法探究計算思維量表的內(nèi)部維度構(gòu)成。首先，采用KMO和Bartlette球形檢驗(yàn)判斷樣本數(shù)據(jù)是否適用于因素分析。結(jié)果顯示，KMO=0.973>0.9，Bartlett 的球形檢驗(yàn)結(jié)果達(dá)到顯著性水平（χ2=11710.403，df=153，p<0.001），綜合說明該數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因素分析。其次，采用主成分分析法提取因子，使用Promax斜交轉(zhuǎn)軸法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)在10次迭代后收斂。然后，使用探索性序貫設(shè)計，采用“逐個指標(biāo)試驗(yàn)、逐個分析，可下結(jié)論即可停止”的方法進(jìn)行驗(yàn)證性測試，標(biāo)記載荷值小于0.4或在同一緯度載荷值相近的指標(biāo)。結(jié)果顯示，有2個題項(xiàng)（T7和T12）的因子載荷值小于0.4，且有1個題項(xiàng)（T11）在兩個因素上的載荷之差為0.02，存在雙負(fù)荷的情況。對這3個題項(xiàng)進(jìn)行標(biāo)記，最終其他題項(xiàng)的因子載荷值位于0.409～0.949，均大于0.4，共扭轉(zhuǎn)出5個因子，累計解釋總方差為72.8%。

（2）專家審查結(jié)果分析

為確保計算思維量表的內(nèi)容效度，專家組成員仔細(xì)審查每個題項(xiàng)，并根據(jù)質(zhì)量、相關(guān)性和清晰度三個方面的標(biāo)準(zhǔn)對其進(jìn)行打分。表1列出了部分題項(xiàng)的專家審查結(jié)果。結(jié)果顯示，在計算思維量表的19個題項(xiàng)中，有6個題項(xiàng)（T6、T7、T8、T11、T12、T19）在三個標(biāo)準(zhǔn)中的至少一個上平均得分低于4，因此被標(biāo)記，并記錄相應(yīng)的專家建議。

（3）混合數(shù)據(jù)的收斂分析

通過收斂分析試點(diǎn)調(diào)研數(shù)據(jù)和專家審查數(shù)據(jù)的重疊和互補(bǔ)視圖，確定被標(biāo)記為“刪除、修訂或?qū)彶椤钡念}項(xiàng)。最終共有6個題項(xiàng)被標(biāo)記見表2，其中，有3個題項(xiàng)（T7、T11和T12）由于在定量和定性分析階段均被標(biāo)記，因此，予以刪除；此外，有3個題項(xiàng)（T6、T8和T19）僅在定性分析階段被標(biāo)記，其中，題項(xiàng)T6和T19僅在清晰度上的得分較低，且專家給出了具體的修改建議，因此，參照專家意見對這兩個題項(xiàng)的表述進(jìn)行修改，如“T19我能夠用某一方法解決其他問題”改為“T19我能夠?qū)⒛骋粏栴}的解決方案應(yīng)用于解決其他問題”；對于僅在定性階段被標(biāo)記但沒有被提供具體改進(jìn)信息的題項(xiàng)T8，則予以審查，即直接保留至下一輪驗(yàn)證中被重新分析。

2. 量表的第二輪驗(yàn)證與修訂

（1）試點(diǎn)調(diào)研結(jié)果分析

經(jīng)過第一輪的驗(yàn)證與修訂，計算思維量表還剩余16個題項(xiàng)，我們利用修訂后的量表開展了第二輪試點(diǎn)調(diào)研（N2=1458）。區(qū)分度分析結(jié)果顯示，各題項(xiàng)與總分的相關(guān)系數(shù)均在0.5以上（p<0.01），且在獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)中，高分組和低分組在每個題項(xiàng)上的得分均差異顯著（p<0.001），可知所有測量指標(biāo)均具有較好的區(qū)分度。

其次，進(jìn)行探索性因素分析。結(jié)果顯示，KMO = 0.942>0.9，Bartlett球形檢驗(yàn)χ2（120）=10739.696，p< 0.001，說明該數(shù)據(jù)滿足進(jìn)行探索性因素分析的前提條件。在此基礎(chǔ)上采用主成分分析法提取因子，使用Promax斜交轉(zhuǎn)軸法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)在6次迭代后收斂。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，所有題項(xiàng)的因子載荷均大于0.4，且不存在雙載荷的情況。然而，在第一輪驗(yàn)證中被標(biāo)記為審查的T8題項(xiàng)與其負(fù)荷所在的因素上的其他項(xiàng)目存在語義沖突，且無法進(jìn)行合理解釋，因此，仍然予以標(biāo)記。最終其他題項(xiàng)的因子載荷值位于0.422～0.921之間（見表3），均大于0.4，共扭轉(zhuǎn)出5個因子，累計解釋總方差為69.6%。

（2）專家審查結(jié)果分析

專家審查結(jié)果顯示，除了在第一輪驗(yàn)證中被標(biāo)記為審查的T8題項(xiàng)外，其他15個題項(xiàng)在質(zhì)量、相關(guān)性以及清晰度上的平均得分均高于4，說明修改后的量表的內(nèi)容效度得到了明顯提升。

（3）混合數(shù)據(jù)的收斂分析

通過對第二輪試點(diǎn)調(diào)研數(shù)據(jù)和專家審查數(shù)據(jù)進(jìn)行收斂混合分析，最終決定刪除T8題項(xiàng)。經(jīng)過兩輪的驗(yàn)證與修訂，優(yōu)化后的計算思維量表共包含15個題項(xiàng)，分別聚合在5個主要因子中，其中，分解維度包含3個題項(xiàng)（T1-T3），抽象維度3個題項(xiàng)（T4-T6），建模維度2個題項(xiàng)（T9-T10），算法設(shè)計維度2個題項(xiàng)（T13-T14），評估維度5個題項(xiàng)（T15-T19）。

（二）量表的檢驗(yàn)與確立

1. 信度分析

信度分析用于檢驗(yàn)收集到的數(shù)據(jù)結(jié)果是否一致，本文采取的檢驗(yàn)指標(biāo)是Cronbach's α系數(shù)和折半信度系數(shù)。由表4可知，修訂后總量表的α值和折半信度系數(shù)分別為0.934和0.914，且5個分維度的α值和折半信度系數(shù)也都超過了0.7的較高信度標(biāo)準(zhǔn)，表明本研究編制的計算思維量表具有較好的信度。

2. 效度分析

針對探索性因素分析的結(jié)果，使用大樣本實(shí)證調(diào)研獲得的10433份有效數(shù)據(jù)和Mplus7.4分析軟件進(jìn)行驗(yàn)證性因素分析，以計算數(shù)據(jù)的因素載荷量，同時分析其結(jié)構(gòu)效度和聚斂效度。

結(jié)構(gòu)效度指測驗(yàn)?zāi)骋惶囟y量工具與其所依據(jù)理論或概念框架之間的一致程度[29]。本研究主要通過整體擬合系數(shù)來檢驗(yàn)量表的結(jié)構(gòu)效度。經(jīng)計算，標(biāo)準(zhǔn)化殘差均方根SRMR=0.016<0.06，近似誤差均方根RMSEA=0.026<0.08，Tucker-Lewis指數(shù)TLI=0.984>0.9，相對擬合指數(shù)CFI=0.988>0.9。綜合來看，經(jīng)過兩輪修訂優(yōu)化后的計算思維量表具有良好的結(jié)構(gòu)效度。

聚合效度分析的主要目的在于檢驗(yàn)同一變量的各指標(biāo)之間的相關(guān)程度[30]。由表5可知，5個潛變量所對應(yīng)各個題項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)化因素載荷范圍為0.737～0.859，均大于0.5，說明各潛變量對應(yīng)所屬題項(xiàng)具有較好的代表性。此外，量表5個維度的平均方差提?。ˋVE）值在0.560～0.716之間，均大于0.5；組合信度（CR）值在0.719～0.864之間，均大于0.7，說明該量表具有良好的聚合效度。

3. 多組測量不變性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)量表在不同學(xué)生群體中的適用性，我們采用驗(yàn)證性因素分析考察其多組測量等值性。具體通過比較以下三個嵌套模型之間的差異來實(shí)現(xiàn)：（1）形態(tài)等值，即檢驗(yàn)不同群組之間潛變量與指標(biāo)的從屬關(guān)系是否相同；（2）負(fù)荷等值，即檢驗(yàn)因子負(fù)荷是否跨組不變；（3）尺度等值，即檢驗(yàn)觀測變量的截距是否具有不變性。如表6所示，數(shù)據(jù)結(jié)果支持計算思維量表的五維測量結(jié)構(gòu)在性別、年級和地區(qū)上的形態(tài)等值，負(fù)荷等值和尺度等值，且CFI和RMSEA的變化量均未超過建議的臨界值（即ΔCFI≤0.01，ΔRMSEA≤0.015）[31]，說明量表在不同性別、年級和地區(qū)之間具有相同的意義和功能。

五、結(jié)論與討論

（一）基于新課標(biāo)確定計算思維測評框架，確保量表的本土化和合理性

本研究基于新課標(biāo)確定義務(wù)教育階段學(xué)生的計算思維測評框架，確保了量表的本土化和權(quán)威性，且研究結(jié)果顯示該量表具有較高的結(jié)構(gòu)合理性。計算思維的評價一直是該領(lǐng)域的重點(diǎn)和難點(diǎn)，盡管近年來國際上相關(guān)的測評量表逐漸涌現(xiàn)并得到廣泛應(yīng)用，但其結(jié)構(gòu)是否符合中國化實(shí)際和教育情境、是否與時俱進(jìn)，符合我國最新的計算思維培養(yǎng)要求等問題也日益受到國內(nèi)學(xué)者的廣泛關(guān)注。課程標(biāo)準(zhǔn)是國家綱領(lǐng)性的教學(xué)文件，對學(xué)生的發(fā)展和能力評估起著關(guān)鍵的指導(dǎo)作用。本研究針對義務(wù)教育階段學(xué)生群體，首次依托新課標(biāo)，提取計算思維培養(yǎng)的五個共同核心要素（分解、抽象、建模、算法設(shè)計和評估），在此基礎(chǔ)上開發(fā)相關(guān)測評指標(biāo)，確保了量表的本土化和權(quán)威性。此外，通過驗(yàn)證性因素分析結(jié)果可知，各項(xiàng)擬合指數(shù)均達(dá)到理想標(biāo)準(zhǔn)，說明了該量表的結(jié)構(gòu)具有較高的合理性。

（二）采用收斂混合方法和大樣本實(shí)證檢驗(yàn)構(gòu)建量表，確保量表的有效性及在不同學(xué)生群體間的適用性

本研究嚴(yán)格遵守量表的構(gòu)建程序，并在量表構(gòu)建的各個階段采用合理有效的方法（如收斂混合法、大樣本實(shí)證檢驗(yàn)等），保證了計算思維量表構(gòu)建過程的科學(xué)性和創(chuàng)新性，且其具有一定的可借鑒性。首先，在初始量表的開發(fā)階段，組建專家團(tuán)隊，對計算思維定義進(jìn)行全面的研究回顧和深入的內(nèi)容分析，并重點(diǎn)解析新課標(biāo)，確定計算思維測評的概念框架，經(jīng)過生成項(xiàng)目池、審查題項(xiàng)，編制了包含19個題項(xiàng)的量表初稿。

其次，運(yùn)用收斂混合方法對量表進(jìn)行驗(yàn)證與修訂。以往研究在該階段大多僅基于定量的調(diào)研數(shù)據(jù)結(jié)果對題項(xiàng)進(jìn)行刪減，導(dǎo)致量表的內(nèi)容效度缺乏保證。因此，本研究在將量表用于試點(diǎn)調(diào)研以收集定量數(shù)據(jù)的同時，也收集了基于專家審查的定性數(shù)據(jù)。在第一輪的收斂混合分析中：（1） 3個題項(xiàng)在定量和定性分析階段均被標(biāo)記，因此予以刪除；（2） 2個題項(xiàng)僅在定性分析階段被標(biāo)記且專家給出了具體的修改建議，因此按照專家意見對其進(jìn)行修改；（3） 1個題項(xiàng)僅在定性分析階段被標(biāo)記且專家沒有給出具體的意見，因此保留至下一輪驗(yàn)證中被重新分析。在第二輪的收斂混合分析中，刪除1個同時在定量和定性分析階段被標(biāo)記的題項(xiàng)。經(jīng)過兩輪的收斂混合分析，優(yōu)化后的計算思維量表包含5個維度和15個關(guān)鍵指標(biāo)。

最后，基于大樣本實(shí)證調(diào)研數(shù)據(jù)，運(yùn)用信度分析、驗(yàn)證性因素分析等方法檢驗(yàn)量表的信效度。研究結(jié)果顯示，總量表及其5個分維度的α值和折半信度系數(shù)均超過了0.7的較高信度標(biāo)準(zhǔn)，說明量表具有較好的信度。另外，本研究還分析了量表的結(jié)構(gòu)效度和聚斂效度。驗(yàn)證性因素分析結(jié)果表明，各項(xiàng)擬合指數(shù)均達(dá)到理想標(biāo)準(zhǔn)，說明量表具有良好的結(jié)構(gòu)效度。量表5個維度平均方差提取值均大于0.5，組合信度均大于0.7，說明其具有良好的聚合效度。

此外，本研究的又一個重要貢獻(xiàn)是考察了計算思維量表在不同學(xué)生群組中是否具有相同的意義和潛在結(jié)構(gòu)，證明了量表的適用性。我們具體通過比較不同性別、年級和地區(qū)分組中，下列三個嵌套模型之間的差異來進(jìn)行分析：形態(tài)等值、負(fù)荷等值和尺度等值。結(jié)果表明，各模型均達(dá)理想的擬合水平，且模型間CFI和RMSEA的變化量均未超過建議的臨界值，說明本研究所構(gòu)建的量表在不同學(xué)生群組間具有相同的意義和功能。該量表為我國中小學(xué)生計算思維的性別、年級及地區(qū)差異研究提供了有效的工具。

六、結(jié) ? 語

本土化的、權(quán)威的測評工具是培養(yǎng)學(xué)生計算思維能力的基礎(chǔ)，也是檢驗(yàn)培養(yǎng)成果的重要手段。本研究首次依托新課標(biāo)，確定計算思維的五因素測評框架，運(yùn)用收斂混合方法、大樣本實(shí)證檢驗(yàn)構(gòu)建了最終包含15個題項(xiàng)的中小學(xué)生計算思維測評量表。經(jīng)驗(yàn)證，該量表具有較高的信效度，且具有廣泛的適用性。在未來的研究中，可以使用該量表進(jìn)一步探究我國中小學(xué)生計算思維發(fā)展的總體水平及群體差異，以及不同群體學(xué)生計算思維的影響因素，為研究者和教學(xué)實(shí)踐者制定科學(xué)有效的計算思維教育計劃提供參考。

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A Study on the Construction of Computational Thinking Scale for Primary and Secondary School Students Based on New Curriculum Standards

ZHANG Yi， ?CHEN Dengkang， ?FU Weidong， ?LIU Jinfang， ?LIN Yuru， ?DING Shuangting

（Faculty of Artificial Inteligence in Education， Central China Normal University， Wuhan Hubei 430079）

[Abstract] The cultivation of students' computational thinking has become a core issue in the digital era， and scientific and accurate assessment is the basis for cultivating students' computational thinking skills. However， there is no localized and authoritative scale based on relevant curriculum standards to measure students' computational thinking in compulsory education. Therefore， for the first time， this study relies on the definition and cultivation requirements of computational thinking in the Compulsory Education Information Technology Curriculum Standards （2022 Edition） （hereinafter referred to as "the new standards"）， takes a total of 12，920 （N1=1029， N2=1458， N3=10433） primary and junior high school students as research samples， and uses the convergent mixed method to construct a rigorously validated computational thinking scale for primary and secondary school students in China. The results show that after two rounds of convergent mixed analyses， the modified computational thinking scale contains 5 factors and 15 items with good content validity. After large-sample empirical test analysis， the scale has good reliability and validity， and has measurement equivalence across gender， grade and region， which can be used to measure the level of computational thinking of primary and secondary school students.

[Keywords] New Curriculum Standards; Computational Thinking Scale; Convergent Mixed Methods; Large-sample Empirical Test; Compulsory Education