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出版者:

作者:Mittermeir, Roland

出品人:

页数:318

译者:

出版时间:2006-12

价格:542.40元

装帧:

isbn号码:9783540482185

丛书系列:

图书标签:

• 信息学
• 教育
• 编程
• 计算机科学
• K12
• STEM
• 教学
• 学习
• 算法
• 思维训练

编程思维与计算思维入门：构建数字世界的基石 图书简介 在信息技术飞速发展的今天，编程能力已不再是少数专业人士的专属技能，而是日益成为现代公民必备的核心素养之一。本书《编程思维与计算思维入门》旨在为初学者，无论是学生、教师还是对技术抱有热情的成年人，提供一套系统、清晰且富有实践性的学习路径，帮助读者跨越入门障碍，掌握支撑现代信息技术的核心思维模式——编程思维与计算思维。 本书并非专注于某一特定编程语言（如 Python、Java 或 C++）的深入语法教学，而是将重点放在“思维”的培养上。我们深信，优秀的程序员或技术应用者，其成功的关键在于清晰的逻辑结构和解决问题的系统化方法，而这正是编程思维和计算思维所提供的强大工具。 全书内容围绕如何像计算机科学家一样思考展开，内容组织上力求循序渐进，理论讲解与生动实例紧密结合，确保读者在理解抽象概念的同时，能够即时看到其在实际问题解决中的应用价值。 --- 第一部分：计算思维的本质与解构 本部分是全书的理论基石，致力于解构“计算思维”（Computational Thinking, CT）这一核心概念。我们将计算思维定义为一套解决问题的策略，它包括分解、模式识别、抽象和算法设计四个关键要素。 第一章：什么是计算思维？ 本章首先澄清计算思维与传统“编程”的区别。计算思维是一种普适性的、跨学科的思维工具，它不仅仅服务于编写代码，更应用于日常生活中的复杂决策、科学研究乃至艺术创作。我们将探讨计算思维在不同领域（如生物信息学、金融建模、甚至日常时间管理）中的体现。通过历史回顾，展示图灵、冯·诺依曼等先驱如何不自觉地运用这些思维模式。 第二章：问题分解（Decomposition） 任何复杂的问题如果不被拆解，就难以着手。本章深入讲解如何有效地进行问题分解。我们将引入“自顶向下”和“自底向上”两种主要的分解策略，并通过大量的案例研究，如规划一次大型活动、设计一个复杂的网站结构，来演示如何将一个庞大的任务有条不紊地切分成可管理、可独立解决的小模块。重点在于识别模块之间的依赖关系和边界条件。 第三章：模式识别与抽象（Pattern Recognition & Abstraction） 这是计算思维中最具创造性的部分。模式识别教会我们从看似迥异的案例中发现共性规律，从而避免“重复造轮子”。抽象能力则是将这些规律提炼成可复用的模型或概念。本章将通过经典的数学序列、自然界的斐波那契数列等案例，展示如何识别隐藏的模式，并通过构建模型（如类、函数概念的雏形）来屏蔽不必要的细节，专注于核心逻辑。 第四章：算法设计与流程化表达 算法是解决特定问题的明确指令集。本章将重点教授如何将前三步的思考成果转化为清晰、无歧义的执行步骤。我们不使用特定编程语言的语法，而是采用流程图（Flowcharts）、伪代码（Pseudocode），以及自然语言描述相结合的方式。内容涵盖顺序结构、选择结构（If-Then-Else）和循环结构（Loops）的逻辑构建，并引入了“效率初步考量”的概念，让读者思考不同算法在时间消耗上的潜在差异。 --- 第二部分：编程思维的实践与逻辑构建 在建立了计算思维的框架后，本部分着重于如何将这些思维模式“翻译”成计算机可以理解和执行的逻辑结构，培养严格的编程思维。 第五章：数据与结构的初步认知 计算机处理的对象是数据。本章对基础数据类型进行概念性介绍，包括数字（整数、实数）、文本（字符串）和布尔值（真/假）。更重要的是，我们开始探讨数据的组织方式——结构。将简单集合（如列表、数组的概念）作为组织数据的基本单元，讲解如何通过索引和遍历来访问和操作这些结构。 第六章：控制流：程序的灵魂 程序的执行并非一成不变的直线。本章详细剖析控制流的构建，这是实现复杂逻辑的关键。我们将深入探讨： 条件判断的精妙运用： 嵌套的If语句如何处理多重限制条件。 迭代的力量： 讲解 For 循环和 While 循环的适用场景，以及如何设置正确的终止条件以避免“无限循环”这一逻辑陷阱。 事件驱动的思考： 引入简单的交互模型概念，思考程序如何响应外部输入。 第七章：模块化与封装：面向未来的思维 随着问题的复杂化，单一的“大块代码”变得难以维护。本章引入“模块化”思想，即函数（Function）或子程序的概念。我们将教授如何将一段具有特定功能的代码块封装起来，赋予它清晰的输入（参数）和输出（返回值）。这不仅简化了主程序的阅读，也强化了抽象的实践应用——通过调用函数，我们不再需要关心其内部实现细节，只需关注其功能。 第八章：调试与错误处理的艺术 编写代码只是成功的一半，发现并修复错误（Bug）是更重要的技能。本章将编程中的错误分为三类：语法错误、逻辑错误和运行时错误。我们将介绍系统性的调试方法，例如“分而治之”的定位策略、追踪变量值的变化，以及如何使用断点（概念性地理解其作用）。调试过程被视为一种逆向工程，是深化对程序流程理解的绝佳机会。 --- 第三部分：跨学科应用与思维拓展 最后一部分将展示计算思维和编程思维如何超越纯粹的计算机科学，成为解决现实世界问题的有力工具。 第九章：逻辑推理在数据分析中的应用 本章探讨如何使用清晰的逻辑结构来处理和分析数据。例如，如何设计一个“过滤器”来筛选出符合特定条件的记录（如“所有购买了A商品且年龄在30岁以上的用户”）。这将强化布尔代数在实际决策中的应用，展示计算思维如何帮助我们进行精确的数据驱动决策。 第十章：模拟与建模：预见未来 模拟是运用计算思维来重现或预测复杂系统的行为。本章将通过简单的“生命游戏”或“人口增长模型”等例子，说明如何定义系统的初始状态、演化规则（即算法），然后让系统自行运行。这展示了算法的强大之处——它能以极快的速度探索大量可能性，这是人脑难以企及的。 总结与展望 全书最后，我们将回顾计算思维的四大支柱，强调编程思维是一个持续学习和迭代的过程。本书提供的不是终点，而是一把钥匙，它将引导读者以结构化、逻辑化的方式去拥抱和驾驭日益数字化的世界。学习编程思维，就是学习如何更高效地思考、更清晰地沟通，并最终构建属于自己的数字解决方案。 --- 目标读者 希望理解现代技术运行底层逻辑的非技术背景专业人士。 正在接触信息技术或计算机科学入门课程的学生。 致力于提升问题解决能力的教育工作者。 所有对逻辑思考和系统化学习感兴趣的读者。 本书承诺不包含任何冗余的语言特性细节，而是专注于建立坚实、可迁移的思维框架。阅读完本书，您将具备解读任何新编程语言或新计算工具背后的逻辑结构的能力。

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说实话，这本书的语言风格非常学术化，充满了晦涩难懂的术语和冗长的复合句，这对于许多基层教师，特别是那些刚接触信息技术教学不久的“跨界”教师来说，无疑是一道不小的门槛。阅读过程需要反复查阅背景资料，才能勉强理解作者想表达的核心意思。例如，书中频繁使用“范式转移”、“本体论重构”这类高深词汇来描述教学方法的微小变动，这在提升专业性的同时，也极大地削弱了可读性和亲近感。我期待的是一种更为朴实、更接地气的叙事方式，比如采用大量的访谈记录、课堂实录，用生动的“人话”来解释复杂的教育现象。这本书更像是作者给自己专业圈子的一份汇报，而非面向更广阔教育群体的知识分享。它沉浸在自己的理论体系中，没有主动伸出手去拉近与普通读者的距离，使得知识的传播效率大打折扣，很多有价值的观点可能因此被埋没在艰深的文字结构之下。

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这本《信息学教育》的书籍，我拿到手的时候，内心是充满期待的，毕竟在当今这个数字化浪潮席卷全球的时代，信息素养的重要性不言而喻。然而，当我翻开第一页，深入阅读后，我不得不说，这本书在宏观层面的探讨上显得有些过于抽象和理论化了。它花了大量的篇幅去阐述信息学教育的“必要性”和“战略意义”，仿佛在描绘一幅宏伟的蓝图，却鲜有落地的、可操作性的指导。比如，在谈到课程体系构建时，作者总是停留在“应该如何整合跨学科知识”的层面，缺乏对具体学科知识点如何融入信息技术教学的细致拆解。我期待看到的是针对不同年龄段学生的具体教学案例，是教师在实际课堂上面对“零基础”学生时可以立刻借鉴的“干货”。书中引用的研究数据虽然权威，但缺乏与当前国内K12教育环境的有效对接，读起来总像是在看一篇发表在顶尖学术期刊上的综述，而非一本真正服务于一线教育工作者的实践指南。对于一个渴望将前沿教育理念转化为课堂实践的教育者而言，这种理论与实践之间的巨大鸿沟，让人感到一丝失落。它更像是一份优秀的政策白皮书，而非一本实用的工具书。

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拿到《信息学教育》后，我最直观的感受是，它的内容编排逻辑松散，缺乏一个清晰的主线贯穿始终，仿佛是不同时期零散讲义的汇编。比如，前三分之一的内容还在详细分析编程语言的演进史及其对思维训练的潜在影响，这个话题其实很有趣，但紧接着下一章，笔锋却突然转向了教育公平性问题，探讨了城乡数字鸿沟，这中间的过渡显得非常生硬。读者需要不断地在“技术哲学思辨”和“社会公平讨论”之间切换频道，思维的连贯性很容易被打断。更让人困惑的是，书中对于“核心素养”的解读，不同章节的侧重点不一致，有时强调计算思维，有时又侧重信息伦理，没有形成一个统一的、可供参考的评价框架。这就导致，当我试图用这本书来构建一个连贯的教学大纲时，找不到一个明确的锚点。我更希望看到的是，作者能像一位经验丰富的园丁，清晰地划分出不同“生长阶段”的教学目标和内容，而不是把所有工具都堆在一个工具箱里，任凭读者自行摸索。

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这本书给我的感觉是，它在“信息技术应用”和“信息学本质”之间摇摆不定，未能精准地找到自己的定位。如果它想成为一本面向技术实践的书籍，那么它在算法讲解上的深度远远不够，许多核心概念只是浅尝辄止，一笔带过，远不如专门的计算机科学教材来得扎实。例如，在介绍数据结构时，仅仅提到了链表和树的概念，没有深入到时间复杂度分析的细节，这对于想要深入学习的读者来说是远远不够的。反过来说，如果它定位为一本教育哲学著作，它又在不必要的、技术细节的描述上耗费了过多篇幅，比如对某一代CPU性能提升的冗长描述，这对于理解教育理念并无实质性帮助。总结来说，它试图做“面面俱到”，结果却是“样样稀松”。最好的教材应该是在特定深度上做减法，在关键点上做乘法，而《信息学教育》似乎在所有点上都只是做加法，导致整体阅读体验比较“平淡”，缺少能够让人眼前一亮的、具有突破性的深刻见解。

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我花了好一番功夫才读完《信息学教育》，但合上书本后，我发现脑海中留存的画面感非常模糊，缺乏一个强有力的、可以长期记忆的“知识框架”。这本书的章节之间关联性弱，更像是多个独立主题的碎片化集合。每一次阅读都像是进入一个新的房间，但房间与房间之间没有走廊连接。我特别关注了关于“教师专业发展”的部分，但那几章的建议显得非常笼统，例如“教师应终身学习”、“积极参与教研活动”这类陈词滥调，没有提供任何创新的教师培训模型，也没有指出当前教师在信息学素养提升中遇到的最核心的“痛点”——例如如何平衡学科知识更新速度与个人吸收能力之间的矛盾。我希望看到的是一套成熟的、可供区域教研部门参考的教师梯队培养路线图，而不是这种蜻蜓点水式的宏观倡导。这本书的价值似乎更多体现在它收集了大量的文献资料，但在提炼、整合和创新应用方面，还存在明显的不足，未能真正成为一本具有开创性的教育参考手册。

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