學(xué)編程會拉低數(shù)學(xué)成績，巴黎大學(xué)跟蹤1500個小學(xué)生得出結(jié)論

明敏 2022-09-11 12:41:15 來源：量子位

明敏 衡宇 發(fā)自 凹非寺
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“怎么培養(yǎng)數(shù)學(xué)邏輯思維？來點(diǎn)編程試試？”

大概這是很多人的既有認(rèn)知，畢竟感覺程序員們的數(shù)學(xué)都挺好的。

巴特，反轉(zhuǎn)來了。

來自巴黎大學(xué)的研究人員發(fā)現(xiàn)，小學(xué)生改用編程課學(xué)數(shù)學(xué)后，對成績不僅沒有明顯幫助，甚至?xí)a(chǎn)生一些負(fù)面影響。

在歐幾里得除法、加法分解、分?jǐn)?shù)運(yùn)算幾個方面，影響范圍為-0.16 ~ -0.21（值為負(fù)數(shù)即代表表現(xiàn)不如標(biāo)準(zhǔn)組）。

而且編程軟件的可視化界面，還影響了孩子的注意力集中能力。

沒錯，這里說的就是風(fēng)靡少兒編程圈的Scratch，它最大的特點(diǎn)就是通過動畫涂鴉的表現(xiàn)方式，讓小孩子喜歡上編程。

要知道，很多家長給小孩報編程課就是為了提高數(shù)學(xué)成績……

怎么現(xiàn)在反倒成絆腳石了？

從編程邏輯轉(zhuǎn)到數(shù)學(xué)邏輯才是關(guān)鍵

其實(shí)這事兒的關(guān)鍵就是，小孩子們到底能不能把從編程里學(xué)到的邏輯思維，轉(zhuǎn)化到數(shù)學(xué)方面。

按照學(xué)習(xí)遷移的思路，通常認(rèn)為計算機(jī)思維和技能是能夠輕松轉(zhuǎn)移到其他領(lǐng)域的。尤其在解決問題這方面，編程和數(shù)學(xué)被認(rèn)為密切相關(guān)。

話雖如此，一直以來卻沒什么有力的研究證明。

為了搞清兩者之間的關(guān)系，2017年10月到2018年2月，大概4個月的時間里，研究團(tuán)隊招募了四、五年級共2472名學(xué)生進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

這些學(xué)生年齡在9-11歲之間，來自46所學(xué)校的107個班級。

以學(xué)校為單位，學(xué)生隨機(jī)分配到兩個組別：編程組（28所學(xué)校，68個班級，1519人）和對照組（18所學(xué)校，41個班級，953人）。

簡述一下實(shí)驗(yàn)方法，就是讓兩組小孩分別上編程數(shù)學(xué)課和普通數(shù)學(xué)課，然后對比期末成績。

教學(xué)內(nèi)容涉及三個部分，分別是歐幾里得除法、加法分解和分?jǐn)?shù)。

以歐幾里得除法為例，所有小孩都需要在數(shù)學(xué)寫作中構(gòu)造一個方程，如a = b*q + r。小孩們花了同樣的時間來理解新的數(shù)學(xué)概念。

看看教學(xué)實(shí)踐的具體操作。

假設(shè)有這樣一道題目：

把23cm的絲帶切割，分成幾個5cm的絲帶段和一個3cm的絲帶段。

編程組的小孩需要構(gòu)建一種算法，使用指定長度（這里是5）的幾個跳轉(zhuǎn)和一個較短的（這里是3）通配符跳轉(zhuǎn)，移動數(shù)字條上的光標(biāo)，以達(dá)到目標(biāo)。

對照組的小孩則采取傳統(tǒng)方法，用剪刀把絲帶剪成幾個部分，然后寫成代數(shù)公式：23 = (4*5) + 3。

介紹一下，編程組小孩用的是Scratch圖形化編程。

Scratch是MIT“終身幼兒園團(tuán)隊”在2007年發(fā)布的一種圖形化編程工具。使用者可以不會英語，也可以不會鍵盤，只要玩一個類似搭積木的動畫游戲，就能避開復(fù)雜語法來學(xué)習(xí)編程思維。

作為少兒編程入門課程，國內(nèi)少兒編程班用的基本都是它。

回到實(shí)驗(yàn)本身，在入學(xué)前、三個教學(xué)內(nèi)容前后這七個時間點(diǎn)，兩組學(xué)生進(jìn)行了數(shù)學(xué)測驗(yàn)。

測驗(yàn)內(nèi)容大體分為三年級水平的數(shù)學(xué)知識、計算和解決問題的能力這三個知識點(diǎn)，旨在衡量相同技能。

每次測驗(yàn)都會產(chǎn)生一個全局分?jǐn)?shù)，并被居中和降低，以便比較不同概念的效果大小，如此一來，得到了三次測驗(yàn)后的是三個因變量。

由于學(xué)生屬于各個班級，因此采用了多級模型統(tǒng)計方法，它可以將因變量歸因于正確的水平。

模型規(guī)范過程包含四個步驟：

1、對空模型的每個概念進(jìn)行估計，以估計類內(nèi)方差和類間方差；
2、添加1級變量（學(xué)生特征）；
3、添加2級變量（類別特征）；
4、添加實(shí)驗(yàn)變量（編程與傳統(tǒng)方法）。

為了擬合解釋每個知識點(diǎn)最終表現(xiàn)的簡約模型，模型中刪除了非顯著變量。模型中涉及變量的描述性統(tǒng)計如下。

研究結(jié)果顯示，每個知識點(diǎn)的前測得分對最終成績有顯著的正向影響；入學(xué)分?jǐn)?shù)對最終成績也有積極而顯著的影響，但這個效應(yīng)小于前測效應(yīng)。

而相比上普通數(shù)學(xué)課的小孩，上編程數(shù)學(xué)課的小孩影響都是負(fù)數(shù)：編程思維對最終性能的平均影響為?0.16 SD（歐幾里得除法）、?0.19 SD（加性分解）和?0.21 SD（分?jǐn)?shù)）。

也就是說，對比對照組，編程組的學(xué)生進(jìn)步更小。

盡管這些效應(yīng)量在大型隨機(jī)試驗(yàn)的預(yù)期范圍內(nèi)，但效應(yīng)量位于數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)隨機(jī)試驗(yàn)分布的下尾。

研究人員認(rèn)為，這些負(fù)面影響表示出，即使在老師指導(dǎo)水平不賴、且擁有“近遷移”假設(shè)的最佳條件下，從編程思維到數(shù)學(xué)思維的學(xué)習(xí)遷移并不能自發(fā)進(jìn)行。

編程和數(shù)學(xué)的關(guān)系沒那么簡單

實(shí)際上，如果從大腦活動角度來看，編程和解決數(shù)學(xué)邏輯問題時，激活的范圍也并不相同。

此前研究表明，人類大腦在處理數(shù)學(xué)邏輯問題時，主要依賴于左腦的多需求（multiple demand，MD）網(wǎng)絡(luò)的分布式網(wǎng)絡(luò)。

但是在MIT神經(jīng)科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，當(dāng)人在讀代碼（Python）時，似乎同時激活了MD網(wǎng)絡(luò)的左右兩個部分。

并且，讀Scratch可視化代碼（ScratchJr）時，對右側(cè)大腦的激活程度略高于左側(cè)大腦。

也就是說，讀代碼和處理數(shù)學(xué)邏輯問題時的大腦活動并不相同。

有網(wǎng)友看了最近的這項(xiàng)研究也表示，這次實(shí)驗(yàn)之所以會得出一個出乎意料的結(jié)論，關(guān)鍵點(diǎn)或許不在編程上，而是Scratch到底適不適合小孩拿來學(xué)數(shù)學(xué)。

還有人提到，編程更像是結(jié)合邏輯、推理等方面的學(xué)科，而不是數(shù)學(xué)。

如果一定要把數(shù)學(xué)和編程聯(lián)系在一起，可能大家更認(rèn)可的是數(shù)學(xué)對編程的影響。

有位網(wǎng)友就想到了自己的辛酸史——

他因?yàn)闆]有拿到加拿大大學(xué)要求的數(shù)學(xué)成績，沒法攻讀計算機(jī)學(xué)位（好在最后他還是從事了軟件開發(fā)）。

（在加拿大等國家和地區(qū)，大多數(shù)大學(xué)級別 CS 課程的錄取都要求了較高的數(shù)學(xué)成績，整個專業(yè)也會偏愛對數(shù)學(xué)有高度熱情的同學(xué)。）

但不可否認(rèn)的是，的確有很多人在學(xué)了編程后，數(shù)學(xué)物理都有提升。

只能說編程肯定能幫助小孩學(xué)到一些技能，但會不會像一些機(jī)構(gòu)吹得那么神乎其神、宛若是學(xué)數(shù)學(xué)的捷徑，這事兒還有待驗(yàn)證。

一作曾在南京大學(xué)任教

本篇論文的一作及通訊作者為Manon Laurent。

她現(xiàn)在是巴黎大學(xué)社會系的博士。此前曾在南京大學(xué)、康考迪亞大學(xué)、巴黎大學(xué)有過任教經(jīng)驗(yàn)。

研究的興趣領(lǐng)域?yàn)橹袊鞘猩鐣P(guān)系。

話說，你學(xué)編程后，數(shù)學(xué)成績有提高嘛？

參考鏈接：
[1]https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0959475222000883#!
[2]https://www.publicbooks.org/author/manon-laurent/
[3]https://news.ycombinator.com/item?id=32728636
[4]https://www.cessma.org/LAURENT-Manon