[发明专利]一种基于算法流程图的计算思维训练教学系统及方法

说明书

技术领域

本发明属于计算思维教学技术领域，具体涉及一种通过绘制算法流程图来进行算法思维训练的教学系统及方法。

背景技术

在当前信息时代，计算思维被认为是与阅读、写作和算术同等地位的一项基础能力，而学习计算机算法设计是开展计算思维训练的有效途径。在训练过程中利用流程图等图形化模型表达算法往往更易于规避编程语言复杂语法的干扰，专注于思维表达，因而得到了广泛应用。但由于思维过程的抽象性和隐藏性，准确进行思维水平评估成为教学过程的主要技术瓶颈，目前还缺乏有效的解决方案。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明通过对算法流程图的属性和画法规范进行改进，并在此基础上引入三类量化评估指标，提出了一种通过绘制算法流程图来进行算法思维训练的教学系统及方法，实现了对计算思维中“关注点分离”、“模式抽象”和“自动化运算”三类核心能力要素的有效训练方案。

本发明的系统所采用的技术方案是：一种基于算法流程图的计算思维训练教学系统，其特征在于：包括数据结构定义模块、算法流程图设计模块和思维能力评估模块；所述数据结构定义模块用于以结构体的方式自定义复合数据类型；所述算法流程图设计模块用于绘制并组织算法流程图，同时记录绘制过程中对流程图元素进行操作的类型、发生时间和屏幕坐标；所述思维能力评估模块基于算法流程图的质量和组织结构以及流程图绘制过程记录进行思维能力量化评估。

本发明的方法所采用的技术方案是：一种基于算法流程图的计算思维训练教学方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：加载预定义基本数据类型；

步骤2：使用者自定义复合数据类型；

复合数据类型是由基本数据类型和/或复合数据类型为元素组合形成的新类型；预定义的基本数据类型和自定义的复合数据类型合并形成使用者在算法设计中使用的全部数据类型，称为“数据定义域”；

步骤3：绘制并组织算法流程图，同时记录绘制过程中对流程图元素进行操作的类型、发生时间和屏幕坐标；

步骤4：基于算法流程图的质量和组织结构以及流程图绘制过程记录进行思维能力量化评估。

相对于现有技术，本发明的有益效果是：首先，利用流程图作为算法图形化模型规避了编程语言复杂语法的干扰，是算法设计者专注于思维表达；其次，通过对算法流程图的属性和画法规范进行改进，并在此基础上引入三类量化评估指标，实现了对计算思维中“关注点分离”、“模式抽象”和“自动化运算”三类核心能力要素的量化评估。

附图说明

图1为本发明实施例的方法流程图。

具体实施方式

为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供的一种基于算法流程图的计算思维训练教学系统，包括数据结构定义模块、算法流程图设计模块和思维能力评估模块；所述数据结构定义模块用于以结构体的方式自定义复合数据类型；所述算法流程图设计模块用于绘制并组织算法流程图，同时记录绘制过程中对流程图元素进行操作的类型、发生时间和屏幕坐标；所述思维能力评估模块基于算法流程图的质量和组织结构以及流程图绘制过程记录进行思维能力量化评估。

本实施例的计算思维训练教学系统，使用者绘制的所有算法流程图均为训练数据，以流程图库的形式存储训练结果，流程图之间通过调用关系相关联，算法可由多个流程图组合而成，非递归算法表现为树状结构的流程图组合，递归算法表现为环状结构的流程图组合。采用这种结构的意义在于，既鼓励训练者以逐层分解的方式设计复杂算法，又鼓励对流程图在多个算法中的复用，从而同时对算法思维中的“关注点分离”特征和“模式抽象”特征进行有效训练。

请见图1，本发明提供的一种基于算法流程图的计算思维训练教学方法，包括以下步骤：

步骤1：加载预定义基本数据类型；

系统中预定义了两种基本数据类型：数值型(number)、符号型(symbol)；所有由数字形式表达的数据都是number型，所有由单个符号形式(文字、标识符等)表达的数据都是symbol型，系统还提供了“[]”语法放在数据类型之后表示该类型数据的任意长度动态数组，例如“number[]”表示一个任意长度的数值型数据的数组，“symbol[]”表示任意长度的符号型数据的数组，可以表达各种字符串数据。