引言

《义务教育信息科技课程标准（2025版）》将信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任作为本学科的核心素养，集中体现了该学科的育人价值。早在2006年学者周以真指出，计算思维就是运用计算机科学的核心概念和原理，通过系统化的思维方式来分析复杂问题，设计有效的解决方案，并总结计算机解决问题的经验与方法，迁移到与之相关的其他问题解决中。那么，我国当前计算思维的培养在信息技术学科教学中展开了哪些研究、取得了哪些进展？本文结合可视化分析软件CiteSpace 6.2.R6，对2011—2026年我国信息技术教育领域计算思维培养的相关文献进行系统综述。

一、理论基础、数据来源

（一）理论基础

1.文献计量学理论

文献计量学是一门基于数学、统计学与文献学的交叉学科，其核心理论是通过对已发表文献进行统计分析和定量分析，揭示知识领域的现状 and 动态。在本研究中，文献计量学理论为Citespace软件的应用提供了核心逻辑：通过对信息科技课程中计算思维培养相关的学术文献进行量化分析，统计文献发表年份、作者分布、机构分布、关键词频次等核心指标，客观呈现该领域的研究规模、发展速度与学术格局。

2.知识图谱理论

知识图谱理论是文献计量学与可视化技术深度融合的产物，其核心是将海量数据信息进行检索、抽取与处理，转化为直观的可视化图谱，通过节点、连线等视觉元素清晰呈现知识结构。Citespace软件作为知识图谱分析的核心工具，依托知识图谱理论，将文献计量分析的量化结果转化为关键词共现图谱、作者合作图谱等可视化成果。

（二）数据来源

本研究严格按照PRISMA文献筛选流程开展文献检索与筛选工作，如图1所示。检索选取中国知网（CNKI）和万方数据库，检索时间范围为2008年1月1日至2026年1月15日，纳入核心期刊论文与硕博学位论文，围绕计算思维与信息科技课程相关研究展开。

具体检索方式如下：CNKI数据库中，以“计算思维”为关键词、“信息技术课”为主题进行检索，得到核心期刊论文11篇、硕博学位论文51篇，总计62篇；万方数据库中，将“计算思维”和“信息科技”分别作为题名或关键词检索，获得文献464篇。两数据库初始检索文献共计526篇。

将所有文献题录导入NoteExpress文献管理软件，进行合并与去重。结合文献作者、发表年份、标题等关键信息，剔除重复文献137篇，剩余389篇文献进入标题与摘要初筛。初筛中排除主题不符或类型不符的文献42篇，剩余347篇进入全文获取阶段。全文获取过程中，有11篇文献因无法获取完整全文被排除，对剩余336篇文献进行全文精读与评估。参照预设的纳入与排除标准，排除研究设计不合理或数据不完整的文献32篇，最终确定304篇有效学术文献。本研究文献检索覆盖CNKI和万方两个数据库，检索词选取存在一定局限。

二、数据分析

（一）研究关键词分布

关键词是文章核心内容的高度概括与凝练，能够精准反映研究主题与核心思想。某一关键词在领域内的出现频次，可在一定程度上折射该方向的研究热度，频次越高，说明对应研究主题受关注程度越深。在Citespace上对选取的文献进行“关键词”节点分析，获得演变时间线图谱和关键词共现图谱。

图2为时间线图谱，横向代表的是时间维度，最左侧2013年首次出现了数量最多的关键词“计算思维”，右侧为2026年该领域研究的最新关键词，如“可视化教学流程”和“深度学习”。正方形大小代表关键词出现的数量，“教学设计”“高中教育”“教学模式”“教学策略”等是除了检索主题“计算思维”和“信息科技”外的主要关键词。关键词频次排名见表1。结合图2和表1，“计算思维”作为核心主题，节点规模最大，从2012年延续到2025年。“人工智能”在2017年后迅速崛起，衍生出“实证研究”“AI技术”等子方向。从“核心素养”衍生出“教学设计”“大任务驱动”等议题，从“编程教学”延伸出“人机协同”“精准教学”等场景。2025年后出现的“逆向探究编程教学迁移”“教育实施”等主题，节点颜色偏红且规模较小。

图3为关键词共现图谱，直观呈现了领域内的研究热点关联。其中，“信息技术课程”与“计算思维”作为预设核心主题，构成图谱的第一梯队；第二梯队关键词以“高中教育”“小学生”“初中生”为代表，表明计算思维培养研究已覆盖基础教育全学段，形成了从小学到高中的完整实践链条，体现出该领域研究在教学实践层面的稳步推进。第三梯队关键词聚焦于实践路径与实施载体：“教学模式”“教学策略”“培养策略”是实现计算思维落地的核心路径，任务驱动、协作学习、项目式教学等是当前主流实践方式；“人工智能”“编程教学”“开源硬件”则为计算思维培养提供了关键技术支撑。

排名	最早出现年份	数量	关键词
1	2013	262	计算思维
2	2018	53	教学设计
3	2015	45	信息技术
4	2015	42	高中教育
5	2018	22	小学生
6	2014	17	教学模式
7	2018	16	教学策略
8	2017	11	培养策略
9	2015	10	核心素养
10	2013	9	教学实践

（二）研究机构分布

对研究机构进行可视化分析，生成图谱如图4所示，对同一单位各院系汇总制成表2。华东师范大学研究的方向包括课程标准的修订，学者任友群指出，计算思维在学业质量标准的测量应分级设立：一级采用流程图的方式描述算法，掌握一种程序设计语言的基本知识；二级运用算法描述方法和三种控制结构合理表示算法，利用一种程序设计语言实现简单算法。华中师范大学的研究方向主要面向中小学与高中开展实证研究，聚焦计算思维的本土化测评、教学模式构建与跨学科融合，如李亚楠构建了面向小学生计算思维培养的STEM五环节教学模式，并开展实证研究。南京师范大学的学者李艺提出基于“项目—任务—活动”课程项目设计，将计算思维三层结构和六组计算思维主题融入课程实践教学中。

机构名称	发文数量	部分研究方向
华中师范大学	20	中小学及高中计算思维实证研究：本土化测评、教学模式构建与跨学科融合
上海师范大学	12	可视化编程与项目教学培养学生计算思维
西北师范大学	12	高中信息科技课程计算思维内涵，项目式学习实践路径
山东师范大学	9	多元教学模式提升学生计算思维，评价与教学流程构建
牡丹江师范大学	9	BOPPPS与PBL模式提升高中生计算思维
广西师范大学	8	项目式、机器人教学培养计算思维，教学与评价策略
天津师范大学	8	评价与教学模式，项目式教学提升计算思维
曲阜师范大学	8	任务驱动、游戏化教学提升计算思维，评价与教学实施体系
四川师范大学	7	Scratch与Python编程教学培养计算思维，校本课程与教学模式开发

结合表2和图4，该领域的机构合作呈现“高校内部院系联动较强、跨机构合作薄弱”的特征。华中师范大学是该领域发文量最多的机构，校内多院系联动研究，跨校、跨单位的合作网络尚未形成，多数机构以独立研究为主。

（三）作者发文数量

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。在Citespace上对文献进行“合作作者”的节点分析得到可视化图，具体如图5所示，节点大小代表作者发文频次与研究影响力，节点越大，说明该学者在领域内成果积累越多、学术贡献越高。

分析头部作者发文量，该领域发文量最多为4篇。发文量超过2篇的作者有8人，具体如表3所示。结合图5和表3，该领域的作者合作网络呈现松散联结的特征，核心作者群体初步形成，跨机构、跨区域的大规模协作网络尚未形成。

发文作者	发文数量	最早发文年度
李峰	4	2013
于颖	3	2017
任友群	2	2016
傅骞	2	2019
周东岱	2	2017
李艺	2	2015
王吉庆	2	2013
王珊	2	2022

三、研究结论

（一）领域研究热点及方向

当前信息技术学科中计算思维培养领域的研究主要聚焦三大方向，分别是教学体系构建、教学实施创新以及评价与目标设计，如图6所示。

一是教学体系构建。该方向针对计算思维培养的课程设计，通过重构课程内容与教学方法，构建支撑计算思维发展的教学体系。冯友梅针对义务教育信息科技教学指南的模块割裂、科层混淆问题，从空间、时间维度提出一体化教学设计思路：空间上整合内容、区分科技层；时间上补充科技发展关键节点及动因，引导学生重走科学家探索路。

二是教学实践创新。该方向聚焦计算思维培养的课堂实施，通过协作教学、任务驱动、项目驱动等策略开展教学实践。魏雪峰利用结对编程方式培养计算思维，提出“明确分组、制定契约、有效交互、教师角色扮演”的协作策略；周新以“大任务”理念设计培养路径；张长水构建“横向项目主线+纵向教学主线”项目教学模式。

三是评价与目标设计。该方向聚焦计算思维培养的目标指引与评价反馈。冯友梅在目标方面设计出“纵向细化、横向提升”的进阶式目标体系；在评价方面提出“以知识丈量思维”的评价逻辑，构建以知识为核心尺度衡量思维水平的评价体系。

（二）研究发展的政策与技术背景

从CiteSpace关键词图谱的整体分布来看，我国信息科技课程中计算思维培养的研究发展，与国家教育政策、课程改革以及信息技术的普及密切相关。2017年版高中信息技术课程标准首次将计算思维列为核心素养，此后相关研究数量明显增加；2022年版义务教育信息科技课程标准将计算思维覆盖到小学和初中，研究进一步向基础教育延伸。图谱中“计算思维”居于中心位置，“核心素养”“课程标准”与之联系最为密切。同时，项目式学习、大单元教学、任务驱动等教学方式逐渐成为研究重点。Scratch、Python、开源硬件等工具的普及，为不同学段开展计算思维教学提供了条件，相关工具类关键词在图谱中频繁出现。

（三）研究现状与不足

学界对于计算思维培养已形成一些基本共识，大多数学者认同计算思维是信息科技课程的重要目标，应通过项目学习、问题探究、小组合作等方式开展教学。在具体做法上存在以下差异：在培养载体方面，部分研究认为编程是培养计算思维最直接的方式，另有研究认为数据处理、信息系统设计等非编程内容同样可以培养计算思维；在学段培养方面，小学侧重兴趣 and 直观体验，初中侧重问题分解 and 逻辑建模，高中侧重抽象 and 算法设计，三个学段之间缺少连贯统一的进阶设计；在评价方式方面，学界提倡过程性、多元化评价，但实际教学中以作品 and 试卷评价为主，可推广的测评工具较少。总体来看，现有研究大多集中在教学模式设计 and 课堂案例开发，理论研究相对较少。

当前该领域存在以下不足：一是学段之间衔接不够，小学、初中、高中的培养目标、内容 and 评价各自独立；二是评价体系不完善，能够衡量学生计算思维水平的测评工具不多；三是跨学科融合不够，计算思维培养大多局限在信息科技课程内部，与数学、科学等学科结合较少；四是差异化关注不足，面向农村学校、基础薄弱学生的教学策略研究不多，人工智能等新技术在教学中的应用仍处于探索阶段。

（四）未来研究方向

基于现有研究状况，未来研究可从以下方面展开：一是构建覆盖小学到高中的一体化培养体系；二是研发适合国内教学实际的计算思维评价工具；三是加强跨学科项目设计，拓宽计算思维的应用场景；四是结合新技术探索个性化教学方式，针对不同学生设计差异化的培养策略。

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