K12阶段编程教学数据库 协同管理体系构建研究

李冠琼 魏澜轩 殷宝媛

摘   要：文章从计算思维的视角切入，阐释了K12阶段编程教学的重要性。文章对存在的教学数据库发展现状进行梳理并找出不足，利用协同理论思想，将其融合到编程教学数据库的构建中，最终呈现出该理论思想指导下的数据库体系主要架构。文章主要从K12阶段编程教学普及的重要性、K12阶段编程教学数据库现状分析、协同数据库管理体系含义介绍、协同数据库管理体系架构四个方面呈现了编程教学数据库的建立和管理。

关键词：K12;编程教学;数据库;协同管理体系

中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2021）01-0028-04

一、从计算思维视角看K12阶段编程教学的重要性

随着信息技术的高速发展，云计算、数据挖掘、量化学习、人工智能等新兴词汇已成为信息时代的标签。百年大计，教育为本。面对瞬息万变的信息技术，人才培养被凸显得尤为重要。在人才培养中，思维方式决定行动方案，因此，培养人才还需从根本出发，调整思维方式，改变行动方案，提升问题解决的效率与质量。这就要求教育者关注培养学习者的计算思维，改变学习者的思维模式，使问题解决更高效快捷。伴随着新时代的来临，人们所需要处理的信息及问题也在日趋繁杂。大数据将人们带入量化时代的同时，无疑也对人们在现实世界信息处理过程中的计算能力提出了严峻考验。为了提升问题解决的效率，将运用计算机的高速计算能力作为问题解决过程中的驱动力，但在计算机进行计算之前，需要与计算机进行“有效沟通”，在此时，计算思维就起到了至关重要的作用。通过培养学习者的计算思维，改变其思维模式，使问题解决更高效、更快捷。

教育部颁布的《普通高中课程方案和各学科课程标准（2017版）》新课程标准修订中明确提出信息技术的核心素养，即培养学生的信息意识、计算思维能力、数字化学习与创新能力和信息社会责任感[1]，并将其纳入K12阶段的教学指南当中。计算思维作为核心素养涵盖的重要组成部分之一，在近年来被各国政府及教育界给予了极大重视。例如：北京师范大学成立了研究院专项研究计算思维的发展与提升;各中小学校在计算思维的相关探索中，较多地尝试将计算思维培养融入多学科教学中等等。基于编程教学培养K12阶段学生的计算思维作为一种重要教学手段得到了学术界的广泛认可[2]。

为规范、统一研究标准，高中信息技术课程标准起草组为计算思维作了定义，即“计算思维是能够采用计算机领域学科方法界定问题、抽象特征、建立结构模型、合理组织数据;通过判断、分析、综合各种信息资源，运用合理的算法形成解决问题的方案;总结利用计算机解决问题的过程与方法，并迁移到与之相关的其他问题之中”[3]。该定义说明了计算思维解决问题的一般过程，在这个过程中，计算机学科知识作为支撑贯穿整个环节，强调了计算思维与计算机学科的重要联系，并指出在实践操作过程中，编程是计算思维对现实问题进行自动化实现的重要步骤。编程教学在培养学习者计算思维的过程中起到了至关重要的作用，这也使人们逐渐意识到编程教学在K12阶段学生发展中是不可或缺的。

二、K12阶段编程教学数据库的现状及改进措施

编程教学属于计算科学的领域，因此，在计算思维还未被纳入课程标准中时，在K12阶段的教学中，大多数学校都将编程教学融汇于计算机学科。这也导致了我国目前K12阶段存在的独立性编程教学数据库少之甚少。但随着计算思维的提出，逐渐有学校作为领先者，将K12阶段的编程教学作为一门独立学科或者一项社团课来开展，以此来提升学生的计算水平。

虽然编程教育作为践行计算思维解决实际问题的有效手段正逐渐进入K12阶段，但关于编程教学的数据库却依旧处于边缘化的状态。例如：以国家力量推行的国家教育资源公共服务平台针对不同学习阶段设计了针对性的教育资源，但就编程教学而言，并未开设专栏项目，始终将编程教学纳入到计算机课程中，并且没有完整的课程体系。就存在的课程内容而言，也不能够与K12阶段的学习者特征进行很好地适配。K12阶段学习者的抽象思维、逻辑思维、批判思维有很大的局限性，因此，编程教学数据库资源设计应当注重差异化。通过对国内存在的数据库教育资源进行分析，基于管理者、学习者、数据库资源这三个角度的思考，总结出以下几点问题。

（1）就管理者的角度而言，数据库的管理设计连通性较弱。目前存在的数据库平台多属于线性管理机制，而非多层合作，这种情形就会出现各种问题。例如：国家推送的资源不符合地方相应课程或者学校推出的特色课程无法面向其他地区的学生进行知识共享。面对教育资源的推送，应当联合多部门协同管理，实行动态管理、集成管理与整体管理并行的管理机制，这样才能有效保证资源的更新迭代，增强资源的适配性，增加数据库的安全性。因此，编程教学数据库的管理应当从国家、地方、学校三个层面进行协同管理，共同拥有数据库的管理权限，这样能够有效管理学习资源以及学习者。

（2）就学习者的角度而言，目前国内存在的编程教学数据库多以资源为中心，注重资源的多样性和丰富性而忽视了用户体验。因此，数据库的设计应当以资源设计和服务用户双中心为原则，除了要建立健全教育资源系统之外，还要设计针对用户的服务平台，如为学习者提供行为仪表盘或个性化资源推送等，以保证数据库的人性化。

（3）就数据库资源而言，编程数据库的教学资源是数据库的核心内容，目前国内大多数据库的教育资源都存在着内容时效性差、格式规范性不统一的问题。出现这一问题有两点原因：一是因为管理者的数量不够，拥有数据库管理权限的人员较少，仅有的精力无法确保数据库教育资源的准确规范和及时更新;二是因为大多数的管理者不能够直接接触学生，无法切实地根据需求来设计编程数据库。除此之外，教学资源建设的随意性较强，对于教学资源的处理仅停留在数字化的加工，在形式多样化和规范性上都比较欠缺。因此，为了解决这一问题，应当通过协同管理来增加数据库管理者的数量，从三方面的站位入手对教学资源进行及时增减，地方和学校的角色增加会让设计者更了解当下学生的需求，进而增加编程教学资源的适配性。除此之外，對于数据库的格式规范性应当统一标准，类目设置要与K12阶段的编程教学内容相匹配，并且对教学资源要进行横向分类和纵向分类，也就是说，除了要对编程的横向类别进行整理，还需要对纵向归属性进行区分，以便学生对编程教学资源进行检索。

三、协同数据库管理体系的含义

“协同”意指协调两个或两个以上的不同资源或者个体，协同一致地完成某一个目标的过程和能力[4]。协同数据库系统是由若干个不同种类的数据库构成的一个协同工作环境，它的正常工作需要这些数据库之间能够很好地相互协调[5]。编程教学数据库的体系构建要改变原有的线性管理，打破独立管理的体系，改为“国家、地方、学校”共同管理，这里的共同管理并非单单指三者共同管理同一个数据库，而是指增强数据库之间的一体化和多元性，三方都将建立自己独立的教学资源数据库，但三者之间互相融会贯通，共同管理，以此来满足教学需要和学习者需要，达到整体效益的最优化。

在协同数据库管理体系中，三方既是獨立的个体，又是统一的整体，彼此之间有一个共同的目标，就是完善修整数据库的各项内容，做一个资源和个体双向发展的全面数据库。这样，既可以提高教学资源的丰富性、适配性和时效性，又可以为学习者提供一站式的学习支持服务。除此之外，协同数据库管理体系的另外一层含义是指在数据库的建设中，后台监控与前端资源推送以及用户服务相融合，这三者的融合可以让管理者通过后台监控了解到关于K12阶段学习者的个人信息。例如：登录次数、点击的资源种类等，进而建立学习者画像，根据数据了解到学习者的个人喜好，便于资源推送，进行更加个性化的服务。

四、协同数据库管理体系的架构

协同数据库的体系架构主要分为四个部分：前端用户入口、资源集成系统、资源协同管理系统以及后台监控系统。其中，K12阶段的编程教学主要体现在资源集成系统中。资源集成系统作为体系架构中的内容支撑，由资源协同管理系统管理并且规划，而前端用户入口和后台监控系统作为个性化服务的要素，为用户提供便利检索条件的同时也为数据库的建设提供动力因素。具体框架内容如图1所示。

1.前端用户入口

前端用户入口作为用户和数据库平台的衔接部分，主要分为用户接入、资源检索、个性化推荐和学习者仪表盘四个部分。

在K12阶段的编程教学中，前端入口作为用户的登录入口，承担着用户接入数据库的功能。当用户信息没有被录入系统时，接口将会转移到注册信息界面，以此来录入学习者的相关信息。在信息的采集过程中，最重要的是记录学习者年龄段以及就读年级，便于后期进行学习者画像以及个性化资源推荐。

资源检索是数据库的重要功能，它便于学习者迅速定位到所要学习的编程课程。在检索栏目中，应当设置导航页，导航栏目也应当根据K12阶段的年级特征、编程教学的阶段特征以及难易程度（或者级别高低）进行设置。编程语言也是其中一项重要类别，在K12阶段，涉及到的编程语言有C、C++、Python等。另外，导航栏目可以对检索的条件进行设定，如依照时间进行检索、地区检索、学校检索、语言检索、资源类型等。学习者可以通过检索浏览到不同级别、地区的编程教学资源，这就需要国家、地方、学校三方的协同配合，才能够让学习者有一站式的学习体验。除了导航外，还需要在检索栏目旁设置历史记录查看，便于学习者回忆和查找之前学习的内容。

个性化学习推荐是系统根据学习者的个性化特征，如学习兴趣偏好、学习风格、认知水平等，主动地推送其可能感兴趣和需要或满足其个性化特征的学习资源的一种推荐技术[6]。利用后台获取学习者的学习信息，分析学习者行为数据的特征，进行针对性地推荐资源，便于学习者进行更好的学习体验。这里的资源推荐包含文档、视频、课件等多种形式，方便学习者进行选择。

学习者仪表盘可以看作是“个人信息系统”的一种特殊应用[7]，为教与学提供了有效的指引和激励，促进自我意识、自我反思、自我行为监控和学情追踪，培养和发展学生的高阶思维能力，进而优化设计学习过程[8]。

学习仪表盘将学习者的学习行为转换为量化数据并进行分析，然后以活动流、表格概览、图表数据等方式可视化表达出来。图2为学习仪表盘的学习能力蛛网图，通过行为数据分析达到可视化呈现，从图中可以看到学习者在学习适应能力、学习感知能力、学习创新能力、学习注意力、发散思维能力、知识运用能力等方面的平均水平和个人水平。展示学习者的学习情况，便于学生自我检查和自我认知，并为教育者的下一步教育计划提供参考。同时，在仪表盘中，要体现学习预警功能，如图3所示。通过不同颜色或者标记向学习者进行预警，以此来提示学习者对某知识点掌握的不足之处并及时补充。在K12阶段编程教学的数据库中，学习仪表盘可以提供学习者提交代码的正确次数和错误次数、观看编程教学视频的类型及次数、提交代码的总次数等。

2.资源集成系统

资源集成系统是数据库服务平台的主要组成部分，分为合作资源平台和校内资源平台。

合作资源平台是指除了自己发布的资源之外，与其他部门、地区或者学校合作开展的资源共享，如校园编程教学精品课、地区特色课程、教参同步课程资源、在线学习资源等。学习者可以通过资源集成系统浏览其他地区的编程教学资源，通过超文本的方式链接学习文档，或通过超链接的方式进入到其他合作资源平台中，避免了一般数据库资源平台中的冗杂操作，可以实现一站式服务。集成系统包含各种格式的资源类型，如视频、音频、Word、PPT以及源代码文件等。除此之外，合作资源平台也可以包括微信公众平台，在该平台中有名师发布的编程系列课程，可以供学生进行学习。通过与公众平台建立协议，进而在数据库资源集成系统中加入超链接，便于学生一站式访问编程教学资源。

校内资源平台包含校内比赛、教学、精品课和本校优秀教师的编程教学课等资源。主要让学习者能够通过校内资源对所学的编程知识进行巩固复习，增加学生对同步课堂讲授内容的掌握程度。

另外，资源集成系统中包含模拟考试资源系统以及题库系统。学习者可以通过题库系统进行自测，在测试中了解自己对学习内容的掌握程度。针对编程教学，题库系统可以包含K12阶段信息学奥林匹克竞赛（NOI）的竞赛题，以此来提升学生的计算思维和代码编写能力。模拟考试系统也可以协同共享，学习者能够进入合作资源平台的考试系统。此外，模拟考试系统还为学习者保留相应的错题库以及参考代码，以便于对知识进行回顾，并根据参考代码来检查自己编写代码的不足之处。

3.资源协同管理平台

资源协同管理平台是针对资源集成系统建立的管理平台，主要对资源集成系统中提到的合作资源、校内资源、模拟考试资源和模拟题库进行管理。管理者是国家、地方以及各个学校所组成的K12阶段编程教学的教师团队。在管理过程中，签订协议的双方均具有平台管理权限，这样一方面可以保证资源互通互享和有效更迭，也可以保证资源集成系统的动力性和时效性;另一方面，教师作为协同管理平台的管理者，也是学生的直接接触者，能够真实了解到学生的需求并观察学生的学习动态，进而更好地掌握以及规划资源建设，推进个性化服务的实施。

4.后台监控系统

后台监控系统是协同数据库的重要组成部分，全面的监控服务使用户和管理员能够快速识别资源使用异常状况，发现系统故障，定位并诊断故障原因，从而合理利用资源，提高系统可靠性，提升服务质量和用户满意度[9]。后台监控系统包含学习者个人日志、系统日志、系统安全防护日志三方面内容。

系统日志是学习者在数据库中的行为簇，包含所有学习者在进行数据访问过程中的行为轨迹;个人日志是指每个学习者的个人轨迹日志，日志中收集了个人在数据库中从进入到关闭的全部操作行为。

后台监控者需要对日志进行数据挖掘。数据挖掘的目的是对日志中所包含的行为数据进行特征化，数据挖掘主要有两个方向：一是学习者在数据库中的行为序列;二是学习者的特征集。图4为后台监控者对日志数据进行处理的过程。

通过日志数据的挖掘，对学习者群体进行聚类，找到具有相同行为特征的学习者，并针对聚类结果进行学习者画像，通过画像展示出该类学习者都具有怎样的行为特征或学习特征，最终针对画像找出不足之处，进而实行个性化推荐或平台建设。数据挖掘使数据库资源建设更加精准化、个性化。

系统安全防护是管理员对数据库进行保护，防止不合法使用造成的数据泄露、更改或损坏。在数据库防护中，管理人员需要时刻注意短板问题，因为“入侵”会从短板防护口流入，造成数据损失。管理员需要定时监控网络层、操作系统、核心信息数据库的动态运行。通过对数据库系统的监控，可以有效维持数据库系统的稳定运行，同时，能够及时找到故障原因，并进行优化设计。

五、结语

K12阶段编程教学数据库的建立是当今时代大力号召计算思维发展的有效支撑。建立完善的编程教学数据库还需要国家、地方、学校三个层面共同努力，未来的数据库建立应当以资源和用户服务双重心的方式开展。数据库后台监控技术也应不断增强，通过数据挖掘技术实现用户画像的精准分析。随着大数据时代的到来，后台维护和监控的工作量日益繁重，未来仍需继续深入研究大数据环境下高效处理数据和提取信息的方法。

参考文献：

[1]于俊伟.浅谈高中信息技术学科中核心素养的培养[J].新课程（中学），2019（4）：13-15.

[2]傅骞，解博超，郑娅峰.基于图形化工具的编程教学促进初中生计算思维发展的实证研究[J].电化教育研究，2019，40（4）：122-128.

[3]李锋，王吉庆.计算思维：信息技术课程的一种内在价值[J].中国电化教育，2013（8）：19-23.

[4]李華.基于网络的协同教研系统研究[J].电化教育研究，2012，33（12）：50-57，68.

[5]张小波，成良玉，钟闰禄.基于Agent的协同数据库模型研究与实现[J].计算机工程，2005，31（6）：87-89.

[6]赵建龙.基于协同过滤推荐技术的学习资源个性化推荐系统研究[D].浙江：浙江工业大学，2011.

[7]姜强，赵蔚，李勇帆，李松.基于大数据的学习分析仪表盘研究[J].中国电化教育，2017（1）：112-120.

[8]张振虹，刘文，韩智.学习仪表盘：大数据时代的新型学习支持工具[J].现代运程教育研究，2014（3）：100-107.

[9]朱园园，董晔.基于OpenStack云资源监控系统设计与实现[J].电脑知识与技术，2019，15（18）：241-242.

（编辑：王晓明）