5、智能 STEM 驱动的计算机科学教育的进化探索

智能 STEM 驱动的计算机科学教育的进化探索

1. 新学习内容与大概念

物联网（IoT）、数据科学（DS 和大数据 - BD）以及人工智能（AI），这些构成了推动 STEM 驱动的计算机科学教育进化变革的新学习内容。同时，还存在一组大概念（Big Concepts），其中包括集成 STEM 思维/计算思维（CT）和智能教育。这组大概念从教学法的角度，让我们得以思考教育方法的进化层面。

集成 STEM 思维是一个新术语，它是相关研究的产物，被定义为：ISTEMT = 计算思维 + 设计思维 + 数据思维 + 科学思维。从本质上来说，集成 STEM 思维是一种人类的思维和行为模式，人们通过解决复杂的现实世界任务，来理解集成 STEM 的本质，这些任务需要综合运用计算、设计、数据驱动和科学思维等多种技能。而集成 STEM - CS 技能模型，则是集成 STEM 思维概念模型的实际应用。

2. 集成 STEM - CS 技能模型

集成 STEM 驱动的 CS 技能（ISTEM - CS 技能）被定义为：ISTEM - CS 技能 = STEM 技能 + 技能评估指标。其中，STEM 技能由四个顶级组件构成：
- 学习与创新技能
- 科学与数学思维技能
- 计算思维技能
- 技术与工程思维技能

这个模型在一定程度上，能够系统地呈现 STEM 驱动的计算机科学教育中技能与指标之间的关系。尽管它存在一些不精确性，但适用于手动或自动模式，对内容设计者、教师和学生都具有重要价值。内容设计者可以通过包含预测技能值来扩展元数据描述，以便更有针对性地搜索学习对象（LO）；教师可以利用开发的生成工具自动导出技能评估模板；