计算机是什么论文

要写好一篇逻辑清晰的论文,离不开文献资料的查阅，小编为大家找来了《计算机是什么论文(精选3篇)》，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助！1962年普渡大学（PurdueUniversity）设立世界上第一个计算机科学系，一直到伴随至今人人都有计算机并能自由使用计算机的时代，研究者一直致力于探索让计算机能为人类解决问题服务，并极力寻求方法将计算机渗透K-12学校系统，为每个学生提供学习计算机的机会。

第一篇：计算机是什么论文

“生活美学”:是什么与不是什么?

目前，“生活美学”已经成为全球美学发展的“最新路标”，这种最新的美学建构已在东西方之间形成了基本共识，2005年之后西方学界出版了关于“生活美学”的多本专著。国际上最重要的美学杂志《美学与艺术批评》(JAAC)的主编苏珊·费金(Susan Feagin)，在第18届世界美学大会期间接受采访时便前瞻说：“今天美学与艺术领域的一个主要发展趋势是美学与生活的重新结合。在我看来，这个发展趋势似乎更接近于东方传统，因为中国文化里面人们的审美趣味是与人生理解、日常生活结合一体的”。

由此可见，国际美学界不仅视“生活美学”为国际美学的最新主流，而且看到了从传统到当代的中国美学对“生活美学”已经与正在做出的贡献。然而，目前国内学界对于“生活美学”却多有误解，甚至在不甚了解国内外相关研究成果的前提下，对这个新生长点做出了某些“过度的阐释”。在这些误读纷纷出现的时候，我们正是需要厘清：“生活美学”究竟“是什么”，又到底“不是什么”?

一、“审美观”的变化与“实用美学”

第一种对“生活美学”的误解，就是仅仅把它当做“实用美学”。以某本名为《生活美学》的专著为例，这本书所说的生活化的美学，从分类上就包括人体美学、服装美学、饮食美学、建筑美学和旅游美学。然而，这种以“生活学”为核心的生活美学，其实就是一种“生活实用美学”，这是将传统审美观应用于生活的各个领域的产物。因为，“人的艺术追求并不以产生个别的艺术作品为满足，而是要力图渗透到我们全部的生活(Dasein)，我们的住宅，我们的服装，我们的道德，我们的交通，我们的举止，我们的语言，我们都要追求一种美的形式”。有趣的是，这里所用的“生活”之德文“Dasein”就是海德格尔的核心术语“此在”，生活美学即使从实用的根基上说也是“此生”的美学。

这类的实用美学尽管意识到了审美泛化并渗透到了生活的各个角落，但是，并没有根本认识到：生活论美学的首要变化就来自于“审美观”之变。这样的实用美学只是将“生活美学”看做是“门类美学”而非“本体论美学”。传统的审美观被认定是“非功利的”与“无目的性”的，然而，这种古典审美观念斩断了审美与日常生活的关联，只是雅俗分赏的“文化神圣化”时代的产物。上世纪60年代，“审美经验的神话”在世界美学主流中就已得到解构，所谓“非功利”、“审美距离”、“不及物”等一系列的传统审美话语被给予了最后一击。当代文化艺术的彻底转变，却再度聚焦于审美与生活的本然关联首先，“审美非功利性”被“生活实用的审美化”所驱逐了，这是“日常生活审美化”所带来的;其次，审美的“无目的的合目的性”被“有目的的无目的性”所取代了，这是艺术文化的“产业化”所带来的;再次，“审美经验的孤立主义”被“日常生活经验的连续性”所代替了，这是“审美日常生活化”所带来的。所以说，“生活美学”首先就是一种“审美观”得以彻底转变的美学。

二、“生活观”的流变与“日常美学”

在“生活美学”当中得以转变的不仅是“审美观”，而且还有“生活观”。第二种误解就在于将生活美学直接等同于“日常生活美学”。日常生活美学的确是最新兴起的一种思潮，它是直面当代“日常生活审美化”而产生的，将重点放在大众文化转向的“视觉图像”与回归感性愉悦的“本能释放”方面，从而引发了很大的争议。然而，“生活美学”尽管与生活美化是直接相关的，但“当代审美泛化”的语境转化——当代文化的“日常生活审美化”与当代艺术的“审美日常生活化”——对生活美学而言仅仅是背景而已。

“生活美学”更是一种“作为哲学”的美学新构，而非仅仅是文化研究与社会学意义上的话语构建。这意味着，生活美学尽管是“民生”的美学，却并非只是大众文化的通俗美学。但是，日常生活美学却成为了只为大众生活审美化的“合法性”做论证的美学。在理论上，它往往将美感等同于快感，从而流于粗鄙的“日常经验主义”;在实践上，又常常成为“中产阶层”文化趣味的代理人，从而易被诘问“究竟是谁的生活审美化”：究竟它本质上是“食利者”的美学，还是表征了审美“民主化”的趋向?更何况，“生活美学”具有更广阔的文化历史语境，随着当代中国文化的“三分天下”格局的出场，“政治生活美学”、“精英生活美学”与“日常生活美学”都应该成为“生活美学”中的应有之义。这三种由历史流变而来的独特的生活美学形态，恰恰也说明了“本土化”的生活美学在中国本土始终占据着主导。

三、“艺术观”的转变与“艺术美学”

第三种误解在于，“生活美学”的兴起就会驱逐“艺术美学”的存在，生活化与艺术论的美学似乎是势不两立的。在欧美的美学界看来，“分析美学”的主流传统曾只聚焦于艺术本身，而超出了“艺术哲学”的研究之外的两个主要对象：就是作为日常美学的“流行文化”(popular culture)与“人类生活美学”(the aesthetics of human life)。从这种视角看来，关于艺术与关于生活的美学理应是彼此绝缘的两个领域。然而，“生活美学”却试图更开放性地看待艺术。生活美学之所以包容“艺术美学”，就是因为，它将艺术本身视为一种“生活的形式”。对于艺术的理解与反思，恰恰是应该“在生活之中”而非超出生活之外的。

所以，“生活美学”有个“互看”的原则：一方面，我们是从生活美学来“观照”艺术的;另一方面，我们也是从艺术来“看待”美学生活的。同时还要看到，“艺术观”只是西学东渐的产物，“美的艺术”也只是欧洲现代性的产物。“艺术自律论”仅仅囿于西方中心主义的视角，西方人用这个视角审视了文艺复兴以前的“前艺术”文化，从而形成了艺术史的基本脉络;而且还将这种视角拉伸到非西方的文化当中，从而将东方艺术纳入其中。这突出表现在，在时间上旧石器时代物品的艺术化，在空间上非洲物品的被艺术化，在19世纪的欧洲就曾有一段将人类学博物馆当中的物品搬到美术馆当中的热潮。当欧洲“艺术观”舶来的时候，如“美术”这个来自日本的新造词ぃじゅつ)(英译为bijutsu)，移植到中国本土之时就逐渐缩小了疆界，从原本所指的“大艺术”聚焦于以绘画为主的造型艺术，这也说明了西方艺术观对中国文化的塑造作用。然而，从中国古典文化的角度来看，“生活美学”的深厚传统却从未中断，“艺”与“术”的传统也是深深地植根于本土生活当中的。其中至少有两个传统至今绵延未绝：一个是以“书法”为代表的“文人生活美学”传统，另一个则是以“民艺”为代表的“民间生活美学”传统，它们都使我们回到艺术与生活的亲和关联，来重新定位艺术与生活。

四、“环境观”的改变与“环境美学”

将生活美学当做“环境美学”的分支，还是把环境美学作为“生活美学”的分支，这也关系到对“生活美学”的误解。当代欧美环境美学家更多地把生活

美学作为是环境美学的当代发展环节。这里面引导出来的问题就是：生活是从环境里面延伸而出的，还是环境是围绕生活而生成的?按照环境主义论者的观点，他们认为，如果认定环境就是围绕着主体生成的，那么，这种思想本身就蕴涵了“人类中心主义”的意味。

但是，环境毕竟还是针对人类而言的，没有人类也许就无所谓环境的存在与否，可以说，环境总是“属人”的环境，无论针对每个个体还是整个人类来说都是如此。尽管环境与每个人的亲疏关系是千差万别甚至相差甚远的(如从家居环境到地球大气层的距离那么遥远)，但是，可以肯定的是，随着人类万年的活动特别是工业化之后的改造自然活动的全面展开，整个地球很难说还有尚未被“人化”的部分，整个地球的环境都是“人化”的环境。实际上，环境与生活就是密不可分与交互规定的，环境更应该被视为是“生活化”的环境，它具体就包括“自然环境”、“城市环境”和“文化环境”三个部分。活生生的“人”及其生活的环境的互动关联，恰恰是“环境美学”融入“生活美学”的必然通途。

五、“哲学观”的变动与“美善之学”

关于“生活美学”还有一种误解，觉得“生活美学”既然主旨在于提升生活经验的审美品格，进而达到“以美促善”、“化美为善”、“以善为美”，那么就可以将生活美学视为伦理学的分支，从而成为一种“美善之学”。这是部分正确的，因为从历史渊源上看，“生活美学”恰恰反击的也是自“感性学”建基以来的将审美纯化的趋势，它一方面是对于古希腊“美善”合一观念的某种回应，另一方面亦是回到了本土儒家的“美善相乐”的圆融思想。

然而，生活美学却不仅仅是“伦理美学”，从本体论上说，“生活美学”理应成为真善美的合体之学。这是由于，“生活美学”所正面反思的是现代性所造成的“认知一工具”(cognitive-instrumental)、“道德一实践”(moral-practical)与“审美-表现”(aesthetic-expressive)的割裂，这是启蒙时代的产物，也是启蒙思想的缺失。既然美本身所呈现的是人类基本的经验世界，而真善美在这一世界中也是未经分化的，没有概念化与制度化的分隔，那么也就可以说，真善美恰恰是统一于美的活动的。在美的“本真生活”的状态之中，真善美是本属一体的，它们的差异的绝对化，只是在西方理性化的思维方式下发展起来的。超脱西方形而上学藩篱就可以看到，本真生活的意义是不能得以概念化区分的，而是只能是被现象性的直观的，它同时是真，是善，亦是美。所以说，“生活美学”就本体论而言就是“真美善合一”之学，它并不赞同现代性带来的“客观的科学”、“普遍的道德和法律”与“自律性的艺术”的裂变，从而以“美是生活真理的直观显现”与“美学是未来的生活伦理学”两个基本命题来整合真美善。

质言之，我们试图为生活美学的“开放性”进行积极的辩护，而反对对之进行“封闭化”的理解和“过度化”的阐发。通过“审美观”的变化，可以看到，生活美学绝非只是“实用美学”;通过“生活观”的流变，可以看到，生活美学不仅仅就是“日常美学”，通过“艺术观”的转变，可以看到，生活美学兼容而不能驱逐“艺术美学”;通过“环境观”的改变，可以看到，生活美学吸纳与融会了“环境美学”;通过“哲学观”的变动，可以看到，生活美学并非只为“美善之学”。“生活美学”就是一种回到生活世界的“本体论美学”，它所持的是崭新的“审美观”、“生活观”、“艺术观”、“环境观”和“哲学观”。

责任编辑：李雷

作者：刘悦笛

第二篇：是什么影响了小学生的计算思维

1 962年普渡大学（Purdue University）设立世界上第一个计算机科学系，一直到伴随至今人人都有计算机并能自由使用计算机的时代，研究者一直致力于探索让计算机能为人类解决问题服务，并极力寻求方法将计算机渗透K-12学校系统，为每个学生提供学习计算机的机会。20世纪80年代计算机教育的普及经历了戏剧性改变，计算机科学与K-12教育工作者共同定义了计算机素养课程，然而课程却并不被中小学教师所认可与接受;进入新世纪后，教育研究者义提出一种称之为“信息技术流利性（Fluency with Information Technology）”的方法，但实施成效依然不容乐观;转折点发生于2006年，周以真（Jeannette M.Wing）重新定义了计算机教育应从熟练操作计算机到计算思维的追求，系统化解读并延伸了计算思维的定义，指出计算机时代计算思维是一种人人都需要学习的思维方式，而不仅仅是计算机科学家独有的特殊能力。计算思维的提出给“人人享有计算机”的时代普及计算机教育带来了活力，并在K-12学校中获得了更广泛的渗透力，比之前任何方式都有效得多。然而，随着计算思维不断进入公众视野以及引起各领域研究者的不断关注，对计算思维在教育领域的应用实践展开了大量的探索研究，如日本、澳大利亚、美国都出台政策将其纳入K-12教育人才发展计划和课程体系，增加资金投入以支持计算思维教育的理论和实践研究。尽管已有学者对小学生的计算思维进行了相关研究，但到底什么可以影响小学生计算思维能力以及如何培养与关注小学生计算思维能力形成的相关国际研究目前依然还不够清晰。此外，学生计算思维及其影响因素伴随年龄的纵向变化同样未受到关注。鉴于此，本研究采用问卷调查法对中国五省市小学生计算思维的现状及影响因素进行分析并创生一个模型来解释和预测计算思维和各影响变量之间的关系，以期为在学科中切实培养学生计算思维提供有效的参考与借鉴。

一、文献回顾与问题提出

计算思维影响因素作为计算思维教育研究重要组成部分之一，对计算思维培养实践的可行性判断、教学过程的合理性评价、教学工具的选择和使用条件的确定等方面起着关键作用。国际诸多学者立足不同教育情境基于多视角对计算思维的影响因素展开了相关探讨，但结果却不尽相同，这导致计算思维的影响因素目前仍难以明辨。

（一）影响计算思维的个体固有属性

就个体属性而言，年级和性别是获得和发展计算思维技能首先应考虑的两个变量。计算思维作为与认知发展（如抽象思维、算法思维等）相关思维技能的体现，学习者认知发展水平和成熟程度可被认为是影响计算思维发展的重要因素，这一事实为推断学生的年级水平与计算思维技能间的相互关系提供了证据。Roman-Conzalez等人揭示了学生的年级和计算思维间存在正相关，且研究中提供了一种新的计算思维测量工具，并通过与关键的相关认知能力之间的关联为计算思维的性质解读提供支持。此外，性别作为个体本质的属性特征，相关研究表明学生的性别对计算思维的影响在不同学段中广泛存在。Crews等人发现在编码或机器人教学过程中女生需要投入更多的精力和时间获得与男生相似的计算思维技能。然而，与之相悖的是，Espino和Gonzalez观察到，在早期儿童教育和初等教育阶段，关于學习计算思维相关方面的兴趣男生和女生间具有较高的同质性。同样，Atmatzidou和Demetriadis发现，学生的计算思维技能水平不因性别和年级而异。这些矛盾的结果表明，性别和年级作为影响因素解释计算思维水平的真相仍难以确定。因此，在任何教育情境中进行计算思维教学，一个关键问题是确定年级和性别对计算思维的影响程度的差异，进一步挖掘计算思维水平是否会伴随年级的增长在性别中呈现一致性的变化是培养计算思维的先决条件。

（二）影响计算思维的个体内部特征

小学信息技术课程是培养学生计算思维能力的重要科目，因为学生使用信息技术的经验会对计算思维技能产生本质性影响，学生与技术的互动被认为是反映计算思维能力的重要因素。但塑造计算思维不能仅仅依赖于信息技术学科，现有证据足以支持计算思维可在数学和科学领域实现集成，计算思维与学科知识间具有一定的对应及协同关系。教学过程中取得的成就是通过超越知识和技能的态度与价值观来实现的，态度是个人希望和享受相关课程责任的倾向性指标，也是决定成功与否的关键性因素。态度在数学学习中不可或缺的作用在很长一段时间以来一直引起教育研究人员和数学教育者的关注。Lipnevich等人的研究结果强调了态度对数学成就的重要性，学生的数学态度是解释数学成功的重要变量。此外，既有研究已经确定，随着对科学课程的积极态度的提高，科学方面的成就也会增加。积极的学习态度可使学生摆脱对学科或常识的消极情绪，这对于学生利用所学知识并保持学习非常重要。可以推断将计算思维与学科整合过程中，作为教育目的存在的计算思维，同样会受到这些因素的影响。然而，关于小学生对信息技术、数学和科学课程的学习态度及成绩对计算思维技能的发展是否重要这一问题，当前还缺少相关研究，尤其多学科的学习态度及成绩对计算思维能力的影响在国际计算思维相关研究中还未曾出现。

（三）影响计算思维的外部情景因素

Bebras测试题可以表征学生的计算思维能力，目前已在国际上得到普遍认可。Dagiene等人基于建构主义的观点采用面向过程的方法为学生创建和提供了涉及使用Bebras试题的计算思维短期任务发现的“微学习”形式很好地激发了学生对计算思维的兴趣。编程教育在提高计算思维技能方面的重要性达成了广泛的共识。Delal等人基于Bebras试题评估学生的计算思维技能发现设计不插电活动（Unplugged Activities）可以显著影响六年级学生的计算思维能力。同样，Olmo-Munoz等人通过一项准实验研究证实了基于不插电活动后再进行插电活动（Plugged-in Activities）的混合式编程教学方法使学生在计算思维技能获得方面产生有益影响，该研究中学生的计算思维技能通过Bebras试题测试得以表征。此外，教育机器人技术可以成为促进计算思维技能发展的有效工具。Chiazzese等人使用Bebras试题作为计算思维技能的总体指标，发现机器人实验室会对学生计算思维技能产生积极影响。李幸等人发现基于设计的STEM+C教学法可以提升学生在问题解决、批判思维、算法思维以及协作思维四个子维度上的计算思维能力。覃丽君通过对计算机与信息素养国际测评的多层次分析发现教育和社会方面的元素与中学生计算思维的发展显著相关。不难看出，为揭示外部因素对学生计算思维的影响学者们不断进行实践探索，而Bebras计算思维测试题在其中发挥着关键作用，其所创建的情境性任务使得学习者在解决问题的过程中表征计算思维能力，而这也正是将其作为一种可靠有效的计算思维评估工具的本质所在。

综上所述，计算思维结构的复杂性决定其必将受到诸多因素的影响，上文所述个体的固有属性、内部特征亦或是情境因素都将在一定程度上解释学生的计算思维技能。但我们也有充足的理由相信，伴随计算思维实践研究的不断深化，计算思维的影响因素也将会被进一步挖掘。如何深化与发展小学生的计算思维能力，探究其影响因素是计算思维融入学生面向未来解决复杂问题能力的基础。基于上述文献回顾，立足于一定的教育情境，本研究通过对下述问题的分析，力求能为小学阶段学生计算思维的养成提供有效的实践路径。

研究问题一：学生的性别影响计算思维水平吗？

研究问题二：学生的年级影响计算思维水平吗？

研究问题三：学生的编程经验影响计算思维水平嗎？

研究问题四：学生的科学成绩与学习态度、数学成绩与学习态度影响计算思维水平吗？

研究问题五：学生的信息技术学习态度影响计算思维水平吗？

研究问题六：不同年级学生计算思维的影响因素是否相同？

二、研究设计与过程

（一）计算思维概念界定

计算思维概念雏形自1980年西蒙·派珀特提出至2006年周以真在计算机协会（Association foiComputing Machinery）大会上阐释其是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计以及人类行为理解等一系列思维活动开始便不断延伸与发展，但关于计算思维“真正”是什么，至今并未达成共识。总体看来计算思维的定义可从微观及宏观两个方面进行理解。宏观层面，对计算思维的本质特征或对其概念的内涵和外延进行说明是学者解读计算思维的重点;微观角度，计算思维构成框架的解读是关注焦点。无论是从微观还是宏观层面对计算思维本质问题的解读虽有不同的答案，但究其内涵及特性在一定视角下呈现出具有共性的一面，计算思维作为一种可集成、可渗透与可教授的思维技能被广泛接受。为此，从宏观角度出发，本研究将计算思维界定为一种在解决“真实的”和重要的问题过程中的思维技能迁移和投射;微观层面，借助Selby等制定的计算思维标准，将计算思维要素细化为抽象思维能力、分解思维能力、算法思维能力、评价思维能力和概括思维能力，通过Bebras国际计算思维挑战赛测试题交叉呈现。

（二）研究工具

1.计算思维评价工具

本研究从2016年至2019年Bebras国际计算思维挑战赛试题中选择一系列问题构建计算思维测量工具，用以评估学生在多大程度上可将计算思维技能转移到不同类型的问题和情境之中。本研究对测试题目加以筛选设计，形成三套计算思维水平测试题，分别适用于一二年级、三四年级以及五六年级的学生。每套测试题共有九道题目，分别涉及抽象、算法、分解、评估以及概括五项计算思维技能中的一项或多项。结合挑战赛的评分细则及题目实际难易程度赋予题目不同分值，满分100分。三个年段计算思维测试题的Cronbach’s Alpha分别为0.857、0.879、0.896，均达到0.8以上，表明本研究中计算思维测试题可靠性较高，能够作为探究学生计算思维现状的T具。

2.学习态度评价工具

学习态度问卷包含三个维度：数学学习态度、科学学习态度及信息技术学习态度，主要反映学生对课程学习的持续性积极或消极的行为倾向和内在反应，具体包括对学科学习意义的理解、学习过程的表现等相关问题，通过试测、专家咨询等环节最终定稿。问卷共30个项目，采用5分李克特量表收集，各维度信度检验Cronbach’s Alpha系数分别为0.824、0.832、0.851，均达到0.8以上，问卷总体系数为0.893，结果表明学习态度问卷具有较高的信度。针对结构效度，对测量结果进行KMO检验和Bartlett球形检验。结果显示总体问卷KMO值为0.927（p=0.000），表明变量间存在较强的相关性，问卷效度较好。

（三）被试选择

本研究采用抽样调查法，选取五省市六所小学一至六年级学生为研究对象。随机发放包含计算思维测试题及学习态度量表在内的调查问卷，共发放问卷2500份，回收2100份，回收率为84%。其中无效问卷90份，有效问卷2010份，有效率为95.7%。调查对象涵盖一年级至六年级学生，其中一年级学生336人（16.7%），二年级学生344人（17.1%），三年级学生322人（16.0%），四年级学生335人（16.7%），五年级学生326人（16.2%），六年级学生347人（17.3%）。性别分布为男生1107人（55.1%），女生903人（44.9%）。下页表1展示出样本的性别、年级、编程经验等基本人口学统计信息。
 

（四）数据分析

本研究中学生对学习态度的看法分为五个等级：完全不同意、不同意、中立、同意、非常同意，分别赋值1—5分，并将反向计分题目进行分值转换。计算思维测试题目采用百分制计分，60分为及格分数，并与学生计算思维得分均值比较以判断学生计算思维水平的现状。所得数据均使用SPSS 26.0统计软件进行处理，描述性统计用以分析判断全体被试的计算思维水平以及数学、科学、信息技术的学习态度倾向，独立样本t检验和单因素方差分析用以了解被试计算思维在性别、年级、是否有编程经验等人口学变量上差异，相关分析及分层回归分析用以探求数学、科学、信息技术学习态度及成绩与计算思维间的相关关系。此外，为确保结果的科学性，本研究通过Amos 26.0软件产生一个结构方程模型解释和预测计算思维和各种变量之间的关系。为揭示模型中关系模式的相容性水平，使用和审查了χ2（卡方拟合指数检验）、RMSEA（近似均方根残差）、CFI（拟合优度指数）、CFI（比较拟合指数）、TLI（相对拟合指数）和NFI（规范拟合指数）测试。

三、研究结果

（一）计算思维水平的描述性统计

计算思维描述性统计分析结果表明，整体样本中，小学生计算思维得分最低分为0，最高分为100，平均分为48.29（SD=21.302），远低于60分的及格线，由此表明样本小学生计算思维处于较低水平，具有较大的上升空间。

（二）学科学习态度的总体倾向

学科学习态度总体倾向分析结果显示，被试小学生群体学习态度得分最小值为42，最大值为150，均值为124.98（SD=12.826），且三个科目的学习态度得分分别为是数学（M=42.87，SD=5.342），科学（M=41.63， SD=4.815）和信息技术（M=40.48，SD=6.187），均处于中上水平，表明小学生对数学、科学和信息技术的学习态度均呈现正向积极倾向。

（三）计算思维水平的差异性检验

利用独立样本t检验分析被试学生的计算思维在性别、是否具有编程经验和独生子女上是否存在差异，结果表明被试女生的计算思维（M=48.67，SD=20.607）略高于男生（M=47.98，SD=21.857），但这种差异并不显著（t=-0.715，p=0.475）。当考虑到学生是否具有先前编程经验时，可以发现具有编程经验学生的计算思维（M=50.65，SD=22.469）高于没编程经验的学生（M=47.86，SD=21.061），且这种差异达到了显著水平（t=2.127，p=0.034<0.05）。此外，是否为独生子女（t=-0.621，p=0.535）在计算思维水平上同样不存在显著差异。单因素方差分析发现，不同年级的学生计算思维水平存在显著差异（F=17.617，p=0.000<0.01），图1中描述了不同年级学生计算思维发展变化趋势，其中，三角节点对应各年级学生计算思維的平均水平，而断线则呈现学生计算思维的平均发展趋势。从图1可见，小学生的计算思维随年级的增大呈现上升趋势。但依据趋势线来看，二、三年级学生计算思维尤其突出。此外，学生的计算思维水平在数学成绩（F=24.179，p=0.000<0.01）和科学成绩（F=13.767，p=0.000<0.01）上同样存在显著差异，随学科成绩的升高，学生的计算思维得分呈上升趋势。
 

（四）学科学习态度的差异性检验

样本学生各学科学习态度的差异性检验结果如下页表2所示，学生的科学学习态度（t=-2.884，p=0.004<0.01）和总体学习态度（t=-2.382，p=0.017<0.05）在性别上存在显著差异，且女生的学习态度均高于男生，但数学学习态度（t=-1.5 17，p=0.130>0.05）和信息技术学习态度（t=-1.410，p=0.159>0.05）却不存在显著的性别差异。学生的学习态度在是否具有编程经验方面同样不存在显著差异。此外，数学学习态度（F=4.596，p=0.000<0.01）、科学学习态度（F=2.529，p=0.027<0.05）、信息技术学习态度（F=4.519，p=0.000<0.01）及总体学习态度（F=4.119，p=0.001<0.01）的年级差异都极其显著，不同年级学生的各科学习态度均有所不同倾向表现。作为与学科态度紧密相关的学习成绩，具有不同水平数学成绩及科学成绩学生的各科学习态度在统计学意义上均呈现出显著差异。随着数学成绩和科学成绩的提高，学生的学习态度随之呈现更积极的倾向。而各科学习态度在独生子女方面的差异性却并不显著。
 

（五）各变量与计算思维的相关分析

各变量与计算思维相关分析结果如表3所示，性别与学生的计算思维水平并未呈现显著的相关关系，而年级和编程经验与计算思维间的相关性达到显著水平。此外，学生的数学成绩及学习态度、科学成绩及学习态度、信息技术学习态度均与计算思维水平显著相关。在评估相关系数的幅度时，不同变量与学生计算思维水平的相关系数在小（r=0.047）到中等（r=0.230）程度范围内变化，人口学维度中的年级及编程经验变量、学生的数学、科学成绩以及数学、科学、信息技术学习态度在一定程度上均与计算思维相关。


 

（六）各变量与计算思维的多层回归分析

为进一步探索各变量对学生计算思维的预测功能，本研究采用输入法进行了多层线性回归分析。表4描述了回归分析Stepl及Step2所解释的人口统计学变量（即性别、年级、编程经验、数学和科学成绩）及各科学习态度与计算思维间的假设联系结果。研究结果显示，Step1证实被试小学生的年级（β=0.194，p<0.01）、编程经验（β=-0.047，p<0.05）、数学成绩（β=0.183，p<0.01）及科学成绩（β=0.145，p<0.01）均可以预测其计算思维水平。但学生的性别对其计算思维的影响却并不显著（β=0.014，p>0.05）;Step2证实学生的数学学习态度（β=0.066，p<0.05）、科学学习态度（β=0.127，p<0.01）以及信息技术学习态度（β=0.103，p<0.01）均可以积极预测学生的计算思维水平，即学科学习态度积极的学生，其计算思维水平也相对较高。

（七）各变量与计算思维的结构方程模型分析

为保障结果科学性，进一步使用结构方程模型检验学生的计算思维和各变量间的相关关系。在确定变量间的相关性前，有必要测试具有潜变量的结构方程模型的拟合指数。数据显示，χ²=45.927.自由度df=21，假定值p=0.000<0.01。此外，RMSEA值为0.053，CFI为0.950，NFI为0.942，TLI为0.908，IFI为0.950，对照标准值发现，各项指标均在0.01水平上表明研究所构建的结构方程模型的拟合处于良好和可接受的水平，数据和结构方程模型之间存在一种可接受的和谐关系。下页图2显示了结构方程模型的标准系数，结果表明除性别变量外，各变量与计算思维之间的相关系数在0.04到0.19范围内变化，再一次证实了各变量与计算思维之间的相关关系。结构方程模型可以更好地通过路径系数揭示变量之间的结构关系。如表5所示，结合上述相关分析及回归分析的结果，本研究结果证实了除拒绝假设路径一外，其它假设均通过显著性检验。因此，可对研究问题一至五做出回答，学生的性别并不会影响计算思维水平，而学生的年级、编程经验影响、科学成绩与学习态度、数学成绩与学习态度以及信息技术学习态度均会影响其计算思维水平。


 

（八）不同年级计算思维影响因素的变化

为进一步探究计算思维影响因素随年级的变化，本研究依据年级对样本进行分层，采用线性回归进一步探讨了不同年级学生计算思维影响因素的差异，结果如图3所示。从各影响因素与计算思维间的影响路径可以看出，不同年级学生的计算思维水平受到不同因素的影响。其中，数学学习态度可影响除二年级外其他年级学生的计算思维，而科学学习态度可影响二年级、四年级和五年级学生的计算思维，信息技术学习态度却仅影响四年级和五年级学生的计算思维。考虑到不同年级学生计算思维影响因素的差异时，可以看出在所有年级中，四年级和五年级学生的计算思维会受到更多因素的影响，该阶段学生计算思维与影响因素间的关系较为突出。此外，除学科学习态度外，编程经验.数学成绩和科学成绩同样会影响四年级学生的计算思维，而五年级学生的计算思维也会受到数学成绩和科学成绩的影响。
 

四、讨论与建议

（一）小学计算思维教育状况不容乐观，深化信息技术教学改革势在必行

计算思维描述性统计结果显示，小学生计算思维处于中下水平，表明当前计算思维教育状况不容乐观。在中国，信息技术学科作为计算思维培养的第一落脚点，政策牵引下计算思维融入信息技术教育虽已成趋势，但在落地过程中却仍存在诸多问题。当前虽已是智能机器普及的时代，但学校之间的数字鸿沟仍然存在，部分学校亟待完备的教学设施为计算思维的培养带来非教育性因素方面的难题。与此同时，我们深知决定信息技术改革并不只体现在硬件设备上，摆脱硬件困扰探讨怎么将计算思维渗透到小学信息技术教学方案中更为重要。而如今小学信息技术课程却较为关注基础性的计算机操作知识的教授，这种教学内容偏倚化现象导致引导学生高层次思维能力被湮没，计算思维的培养目标便也无法企及。因此，政府首先需加大资金投入，保障信息技术教学设施的完备，建设速度流畅、覆盖面广的校园网络。此外，一线教育T作者应明白信息技术教育不应以教导学生学习计算机操作技术为唯一目标，指向培养学生思维培养才是贯彻实施“教育面向未来”方针的根本所在。开设信息技术课程的目的并不是培养一批未来精通计算机操作的专家，增强学生像计算机那样解决问题的能力才是关键。深化面向计算思维的信息技术教学改革是计算思维实践的第一步，教师应深刻体悟计算思维融入信息技术教学的理念，帮助学生在理解计算机知识的基础之上，领会计算的含义，进而形式化、模型化理解问题解决过程。此外，正如研究所发现的学习过编程的学生的计算思维水平要高于那些没有任何编程经验的学生，这再次证实了编程是培养学生计算思维的重要形式之一。编程结构中的相关概念（例如序列，选择和迭代）与计算思维密切相关。因此，可在小学信息技术课堂中通过引入儿童编程相关教学内容并借助如机器人等编程工具设计实践活动以促进学生計算思维的提升。

（二）计算思维融入基础学科教学已成必然，教育战略和资源支撑不可或缺

学生的数学成绩及科学成绩与其计算思维水平显著相关，可以预期拥有较高数学成绩及科学成绩的学生具有较高水平的计算思维。该结果可解释为计算思维结构需要涉及数学及科学的思维技能，周以真通过将计算思维描述为涉及数学、工程和科学思想的概念来支持这一发现。如上所述，信息技术作为计算思维培养的主要阵地，但却并不是唯一支撑学科。研究结果表明，计算思维在发展数学和科学中常用的技能（如解决问题、算法思维、创造性思维、逻辑思维、分析思维）方面发挥着重要作用。计算思维不仅是通过信息技术教学发展的一项技能，更可作为一种综合性思维技能渗透到任何领域。本研究再次印证了将计算思维融入小学主流学科教育中（如数学、科学）的可行性与必要性，而不仅仅是刻板印象中的信息技术。正如欧洲的一项调查结果显示，许多国家正在尝试将计算思维课程纳入K-12学校科学、数学课程中。计算思维的意义在于跨学科整合，它不仅是计算机科学的核心，更是在整个教育领域中得到广泛的应用与认可。虽本文仅探讨了计算思维与信息技术、数学、科学的相关性，但不可否定的是计算思维与语文、音乐学科中的集成也同样可行，国际已有学者将研究重点放在社会科学、语言艺术教学中计算思维的实施和评估上，为将计算思维成功嵌入这些领域制定资源与战略支撑框架。正如张屹等人指出小学生的计算思维能力能够显著预测其数学和语文学业成绩。因此，为保障和支持在小学计算思维与学科融合的系统性和持续性的变革要素，教育政策制定者首先应了解计算思维的性质及重要性，并尽快制定科学有效的战略框架来指导教育工作;此外，以资源共享形式提供包括制定计算思维化学习资料与教学内容、针对课堂教师的范例或活动等的资源服务，以便将计算思维落实到学科课程之中，倡导将计算思维作为所有学科的一个关键教育组成部分。

（三）学科学习态度预测计算思维水平，指明计算思维学科化的有效途径

学生数学学习态度、科学学习态度、信息技术学习态度均积极预测学生的计算思维水平，我们有理由相信小学生学科学习态度的提高与计算思维的获得相平行。计算思维融入学科教学的实践已初具雏形，在此背景之下，探讨如何在学科教学中有效培养学生的计算思维显得尤为重要。本研究所证实的学科学习态度可以解释学生计算思维能力为计算思维学科化培养提供了有效路径。学习态度与学生的学习行为和学习成绩之间存在显著相关关系，而在以计算思维为目标和导向的学科教学中，以提高学生对数学、科学及信息技术的学习态度为抓手创新教学形式或许是提升学生计算思维能力有效且便捷的方法之一。因此，为加快计算思维学科化整合进程，“教与学”行为必须默契指向计算思维技能的培养。首先，各学科教师应具备计算思维教学的意识和能力，以激发学生积极学习态度为基石转变教学方式，将计算思维概念融入课堂内容和实践中，掌控学科知识与计算思维技能的双向促进。既有研究表明实物图的使用已显示出对提高学习者的动机和改善学习成果的影響，具体而言，教师在教学活动设计过程中，可结合使用如图形化编程、实物编程等可视图形化教学工具和方法推动学生的积极参与，密切关注学生的学习态度倾向，培养学生对学科学习积极的态度进而实现将计算思维赋予学科教学的意义。此外，学生同样应面向计算思维进行学习，以解决生活实际问题为突破口，贴近生活的形式激发学习兴趣，摒弃以往应试为主的学习理念，将“学与做”“思与行”接合，在任务驱动式、项目式教学等问题解决情境中提升计算思维能力。

（四）小学生计算思维性别差异并不显著，保护和支持女生表现至关重要

研究另一个值得注意的重要发现是，被试中不同性别学生的计算思维水平并不存在显著差异，且较男生而言，女生具有微弱的优势。此外，女生具有更为积极的学习态度。该结果与先前有关性别差异的研究结果相悖，如Coyle等人发现科学和工程是一个性别隔离特别严重的领域，且这种男性优势的性别鸿沟从儿童早期起出现并在整个生命周期中持续存在;同样，Bundgaard等人通过研究证实小学阶段的女生则对计算机的兴趣和爱好低于男生。但与之相反，该研究发现被“小学阶段女生和男生参加数学、科学及计算机游戏教学活动中的表现没有明显的性别差异，但随着年龄的增长，这种性别差异却越来越突出”的研究结论所支持。本研究数据表明，小学计算思维教育中不存在显著的性别差异，且女生所表现出的较具积极倾向的学习态度更足以揭示初等教育中女生或许更具计算思维培养的潜力，这正也为在数学、科学、信息技术相关领域中增强女性地位的可行性和必要性提供了证据。当然，我们也更应反思为何在教育初期并不显著的性别差异延伸至未来的专业选择和职业倾向上却呈现出明显的性别鸿沟，考量是否由于在性别刻板印象的驱使下使得我们缺乏对女生在理工科领域的保护和支持。因此，在性别差异或许并不广泛也更易解决的基础教育阶段，教育T作者需选择更多激励女生参与的方法，从低龄期持续性鼓励、支持和保护女生在数学、科学及信息技术等领域的兴趣和想法，这对未来女生计算思维的培养和发展极具重要意义。此外，学校、家庭和社会需改变对传统性别刻板印象的错误认识，在教育各阶段都应平等、公正地对待不同性别的学生，使得女生从小抵制刻板印象的束缚，帮助她们树立当前乃至未来在科学和信息技术领域的经验和信心。

（五）计算思维的年级表征存在差异，把握培养与干预关键期事半功倍

计算思维年级差异分析结果表明不同年级学生的计算思维水平存在显著差异，且呈现连续上升变化趋势。其中，二年级和三年级学生计算思维发展尤为突出，速率提升且高于平均发展趋势线。由此可以推断，二、三年级（8—9岁）或许是计算思维培养的关键期。这或许可用处于该阶段学生的形象思维处于高速发展期加以解释，处于该学段的学生在其形象思维主导下更易接受生动直观的教学内容，因此，在学科教学过程中融入如游戏化、不插电活动等符合低龄儿童认知发展且较为形象化的活动设计，更易实现掌握学科知识与提升计算思维水平并行的“双赢式”教育目的。而当探究计算思维影响因素的年级变化时，从结果中足以看出四年级和五年级样本学生的计算思维受学科学习态度及成绩的影响最为突出，该结果与心理学领域关于儿童认知发展的研究相吻合。伴随大脑发育的成熟，儿童思维发展水平从具体的形象思维转变为抽象的逻辑思维，这是一个从量变到质变的飞跃过程，正如林崇德所指出小学四一五年级（10—11岁）是从具体的形象思维过渡到抽象的逻辑思维和辩证思维飞跃的关键时期。思维形式的转化使得该阶段学生处于“思维动荡期”，此时外界的干预最能产生事半功倍的效果。因此，四一五年级或许是计算思维教学干预的黄金期，在此阶段可给予学生更多与计算思维相关的活动干预，通过设计多样化丰富的计算思维实践活动，如编程兴趣班、校园编程大赛等，追求更高效能的计算思维教育成果。此外，信息技术课程教学中与计算思维密切相关的知识也可置于该阶段教授，或许同样更为有效。

五、结语

追本溯源，计算思维从提出到发展至今已历经各种定义、解读与实践，从最初作为计算机科学衍生物到现在以一种综合性思维技能被大众广为熟知。纵观国际计算思维研究，不难看出计算思维的培养实践已呈现学科化及学段下移趋势，计算生物、计算数学主题领域不断产生，指向计算思维的儿童编程教育也开展得如火如荼。我国计算思维的教育虽起步较晚，但颇具后发之势，现阶段立足教育情景厘清计算思维的影响因素至关重要，由此反映出的诸多问题也更值得我们深思。我们或许都明白对计算思维教育的改变万不能只能体现在信息技术方面，浸润性扩散至各学科才是长久之计，但如何寻求应对升学压力的知识获得与计算思维养成的平衡点是教育者面临的难题。因此，后续需要继续深耕于计算思维实践，有待更为详细的证据支撑在各个学科中集成计算思维教学，实现学科知识与思维技能的双赢。

作者简介：

孙立会：副教授，博士，博士生导师，研究方向为儿童编程教育、中日教育比较。

胡琳琳：在读硕士，研究方向为儿童编程教育。

责任编辑：李雅瑄

作者：孙立会　胡琳琳

第三篇：工业4.0： 什么？是什么？如何看？

2014年10月初，李克强总理访德期间，中德签署了《中德合作行动纲要共塑创新》，提出两国将开展工业生产的数字化(工业4.O)合作。而工业和信息化部苗圩部长在讲到德国工业4.O与中国两化深度融合关系时，用了三个关键词：如出一辙、异曲同工、殊途同归。换句话说，对德国工业4.0理解和认识的深化，也就是对中国两化深度融合战略理解和认识的深化。

因此有必要对德国工业4.0提出的时代背景、基本概念、以及我们的理解认识和启示意义做一些更深入的研究这将有利进一步加快推进实施中国的两化深度融合战略。

为什么?

德国工业4.0在很短的时间内得到了来自党派、政府、企业、协会、院所的广泛认同，并取得一致共识，从一个来自民间的概念迅速演变为国家产业战略，从一个产业政策上升为国家法律。工业4.O在这么短的时间内在德国得到广泛认同，有其偶然性也有必然性。

危机意识

德国是传统的科技工业强国，但是在新一轮产业技术革命中，传统的竞争优势受到了来自各方面的挑战，各界对德国未来发展表现出某种忧虑。

一是对新兴产业创新能力的忧虑。信息通信技术是全球新一轮产业变革中最具活力的技术，德国乃至整欧洲却丧失了全球信息通信产业发展的机遇、在全球产业创新最活跃的互联网领域，全球市值最大20个互联网企业中没有欧洲企业，欧洲的互联网市场基本被美国企业垄断。

二是对传统产业竞争优势的忧虑。德国传统工业在全球的竞争优势仍十分突出，但是在新一代信息技术与工业加速融合，产品、装备、工艺、服务智能化步伐不断加快的背景下，德国能否跟上时代发展的潮流 德国各界有深刻的危机意识。

三是对国家产业战略方向的忧虑、2008年国际金融危机后，新一代信息技术的突破扩散及与工业融合发展，引发了国际社会对第三工业革命、能源互联网，工业互联网、数字化制造等一系列发展理念和发展模式的广泛讨论和思考。作为全球制造业强国，在新一轮技术变革中能不能找到工业发展方向并引领全球工业发展是德国各界广泛关注的问题。

机遇意识

尽管德国各界对有些产业发展的不尽如人意表现出了忧虑，但对德国传统优势产业的竞争力还是表现出强烈的自信，认为德国工业经济发展面临许多机遇

一是市场机遇。信息通信技术与制造业融合发展带来一个重要变革就是智能制造时代的来临。在廉价体力劳动不断被机器替代同时，越来越多的脑力劳动者正在被智能工具所替代，人类正在迈向第二次机器时代，其带来产业变革和就业结构影响将超越过去300年工业化历史。

二是技术机遇。智能制造不仅需要单项技术突破，也需要各种技术综合集成，而这正是德国的优势所在。面对全球新一代信息技术与制造技术融合的趋势，德国迎来了巩固和强化技术优势的机遇。比如，工业软件优势、工业电子优势和制造技术优势。

三是产业机遇。德国各界的共识是，要把握信息通信技术与装备制造业融合的趋势.瞄准全球快速成长的智能工厂装备市场，确保德国企业成为全球智能制造产业“领先的供应商”地位。对于德国而言，这个市场是潜在的、也是现实的，没有哪个国家比德国更有条件和优势发展智能制造。

领先意识

在新一轮技术革命和产业变革中，德国人有危机感，也看到新机遇，并试图在工业领域继续保持全球领先的地位，基本途径就是，在向工业化4，O迈进的过程中先发制人，与世界制造强国争夺新科技产业革命的话语权，抢占产业发展的制高点。

一是理念领先。德国作为欧洲传统的工业强国，需要一个既能继承传统工业发展思想、又能启发未来工业趋势的新理念，抢占发展理念的制高点，并引领德国工业继续保持全球领导地位。正是在这一背景下，德国工业4.0的概念出现了，这一概念最大的成功在于它把几百年工业发展的历史与现代信息技术趋势进行了完美的集成，它是继承性与创新性的统一、理论性与通俗化的统一、严肃性与时尚性的统一。

二是技术领先。德国提出“工业4.0”，其宗旨也是支持工业领域新一代革命性技术的研发与创新，大力推动物联网和服务互联网技术在制造业领域的应用，从而应对新一轮科技革命带来的挑战，以此抢占信息技术与工业融合发展中技术的制高点。

三是产业领先。在新一轮科技革命的影响下，全球新的产业分工体系和分工格局正在形成，基于信息物理系统(CPS)的智能工厂和智能制造模式正在引领制造方式的变革，全球研发设计、生产制造、服务交易等资源配置体系加速重组。德国提出“工业4.0”，在智能生产体系的支撑下，重构全球的生产方式。

四是标准领先。产品的智能化、装备的智能化、生产的智能化、管理的智能化以及服务的智能化，对下一代制造的标准化提出了新的要求，这就必须通过制定和执行许许多多的技术标准、服务标准、管理标准和安全标准。德国已抢先一步，制定了《“工业4.0”标准路线图》。

五是市场领先。巩固并不断扩大全球市场的优势是德国工业4.0的根本出发点，也是各界的共识。在“工业4.0”战略中，德国采用了“领先的供应商战略”与“领先的市场战略”的双重战略来释放市场潜力。

是什么?

物联网和制造业服务化迎来了以智能制造为主导第四次工业革命，即“工业4.0”。

工业4 0是互联

工业4.0的核心是连接，要把设备、生产线、工厂、供应商、产品、客户紧密地连接在一起，使得产品与生产设备之间、不同的生产设备之间以及数字世界和物理世界之间能够互联，使得机器、工作部件、系统以及人类会通过网络持续地保持数字信息的交流。

生产设备之间的互联。工业4.O的核心是单机智能设备的互联，不同类型和功能的智能单机设备的互联组成智能生产线，不同的智能生产线间的互联组成智能车间，智能车间的互联组成智能工厂，不同地域、行业、企业的智能工厂的互联组成一个制造能力无所不在的智能制造系统。

设备和产品的互联。工业4.0的意味着智能工厂能够自行运转，零件与机器可以进行交流。由于产品和生产设备之间能够通信，使得产品能理解制造的细节以及自己将被如何使用。同时，它们能协助生产过程，回答诸如“我是什么时候被制造的”、“哪组参数应该被用来处理我”、“我应该被传送到哪”等问题。

虚拟和现实的互联。信息物理系统(CPS)是工业4.0的核心，它通过将物理设备连接到互联网上，让物理设备具有计算、通信、控制、远程协调和自治等五大功能，从而实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合 可以将资源、信息、物体以及人紧密联系在一起，从而创造物联网及相关服务，并将生产工厂转变为一个智能环境，是实现设备、产品、人协调互动的基础。

工业4.0是集成

集成是德国工业4.0的关键词。

纵向集成纵向集成不是一个新话题，却伴随着信息技术与工业融合发展常讲常新。工业4.0所要追求的就是在企业内部实现所有环节信息无缝链接，这是所有智能化的基础。

横向集成。在市场竞争牵引和信息技术创新驱动下，每一个企业都是在追求生产过中的信息流、资金流、物流无缝链接与有机协同 在过去这一目标主要集中在企业内部但现在这一远远不够了，企业要实现新的目标：从企业内部的信息集成向产业链信息集成，从企业内部协同研发体系到企业间的研发网络，从企业内部的供应链管理与企业间的协同供应链管理，从企业内部的价值链重构向企业间的价值链重构，这就是横向集成。

端到端集成 所谓端到端就是围绕产品全生命周期的价值链创造，通过价值链上不同企业资源的整合，实现从产品设计、生产制造、物流配送、使用维护的产品全生命周期的管理和服务，它以产品价值链创造集成供应商(一级、二级、三级……)、制造商(研发、设计、加工、配送)、分销商(一级、二级、三级……)以及客户信息流、物流和资金流，在为客户提供更有价值的产品和服务同时，重构产业链各环节的价值体系。

工业4.0是数据

随着信息物理系统(CPS)的推广、智能装备和终端的普及以及各种各样传感器的使用，将会带来无所不在的感知和无所不在的连接，所有的生产装备感知设备、联网终端，包括生产者本身都在源源不断地产生数据，这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期，是工业4.0和制造革命的基石。

产品数据。包括设计、建模、工艺、加工、测试维护。产品结构、零部件配置关系、变更记录等数据产品的各种数据被记录、传输、处理和加工使得产品全生命周期管理成为可能.也为满足个性化的产品需求提供了条件。首先，外部设备将不再是记录产品数据的主要手段，内嵌在产品中的传感器将会获取更多的，实时的产品数据，使得产品管理能够贯穿需求，设计、生产、销售、售后到淘汰报废的全部生命历程。其次，企业与消费者之间的交互和交易行为也将产生大量数据挖掘和分析这些数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计、柔性加工等创新活动中。

运营数据。包括组织结构、业务管理、生产设备、市场营销、质量控制、生产、采购库存、目标计划电子商务等数据。工业生产过程的无所不在的传感、连接，带来了无所不在的数据，这些数据会创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式首先，生产线、生产设备的数据可以用于对设备本身进行实时监控，同时生产所产生的数据反馈至生产过程中，使得工业控制和管理最优化。其次，通过对采购、仓储、销售、配送等供应链环节上的数据采集和分析，将带来效率的大幅提升和成本的大幅下降，并将极大地减少库存，改进和优化供应链。再次，利用销售数据、供应商数据的变化可以动态调整优化生产、库存的节奏和规模。此外，基于实时感知的能源管理系统，能够在生产过程中不断实时优化能源效率。

价值链数据。包括客户、供应商、合作伙伴等数据。企业在当前全球化的经济环境中参与竞争，需要全面地了解技术开发、生产作业、采购销售、服务、内外部后勤等环节的竞争力要素。大数据技术的发展和应用，使得价值链上各环节数据和信息能够被深入分析和挖掘，为企业管理者和参与者提供看待价值链的全新视角，使得企业有机会把价值链上更多的环节转化为企业的战略优势。

外部数据。包括经济运行、行业、市场、竞争对手等数据。为了应对外部环境变化所带来的风险，企业必须充分掌握外部环境的发展现状以增强自身的应变能力。大数据分析技术在宏观经济分析、行业市场调研中得到了越来越广泛的应用，已经成为企业提升管理决策和市场应变能力的重要手段。少数领先的企业已经通过为包括从高管到营销甚至车间工人在内的员工提供信息、技能和工具，引导员工更好、更及时地在“影响点”做出决策。

工业4.0是创新

“工业4.O”的实施过程实际上就是制造业创新发展的过程，制造技术、产品、模式、业态、组织等方面的创新将会层出不穷。

技术创新。未来工业4，0的技术创新在三条轨道上进行，一是新型传感器、集成电路、人工智能、移动互联、大数据在信息技术创新体系中不断演进，并为新技术在其它行业的不断融合渗透奠定技术基础。二是传统工业在信息化创新环境中，不断优化创新流程、创新手段和创新模式，在既有的技术路线上不断演进。三是传统工业与信息技术的融合发展。

产品创新。信息通信技术不断融人工业装备中，推动着工业产品向数字化、智能化方向发展，使产品结构不断优化升级。提供工厂级的系统化、集成化、成套化的生产装备成为产品创新的重要方向。

模式创新。 “工业4.0”将发展出全新的生产模式、商业模式。首先在生产模式层面，“工业4.0”对传统工业提出了新的挑战，要求从过去的“人脑分析判断+机器生产制造”的方式转变为“机器分析判断+机器生产制造”的方式，基于信息物理系统(CPS)的智能工厂和智能制造模式正在引领制造方式的变革。其次在商业模式层面，“工业4.O”的“网络化制造”、“自我组织适应性强的物流”和“集成客户的制造工程”等特征，也使得它追求新的商业模式以率先满足动态的商业网络而非单个公司，网络众包、异地协同设计、大规模个性化定制、精准供应链管理等新型智能制造模式将加速构建产业竞争新优势。

业态创新。伴随信息等技术升级应用，从现有产业领域中衍生叠加出的新环节新活动，将会发展成为新的业态，进一步来讲在新市场需求的拉动下，将会形成引发产业体系重大变革的产业。制造与服务融合的趋势，使得全生命周期管理、总集成总承包、互联网金融、电子商务等加速重构产业价值链新体系。

组织创新。在工业4.0时代，很多企业将会利用信息技术手段和现代管理理念，进行业务流程重组和企业组织再造，现有的组织体系将会被改变，符合智能制造要求的组织模式将会出现。基于信息物理系统(CPS)的智能工厂将会加快普及，进一步推动企业业务流程的优化和再造。

工业4.O是转型

在“工业4.0”时代，物联网和(服)务联网将渗透到工业的各个环节，形成高度灵活、个性化、智能化的产品与服务的生产模式，推动生产方式向大规模定制、服务型制造、创新驱动转变。

从大规模生产向个性化定制转型。 “工业4 0”给生产过程带来了极大的自由度与灵活性，通过在设计。供应链、制造、物流、服务等各个环节植入用户参与界面，新的生产体系能够实现每个客户、每个产品进行不同设计、零部件采购、安排生产计划、实施制造加工、物流配送，极端情况下可以实现个性化的单件制造，问题的关键是，设计、制造、配送单件产品是盈利的。在这一过程中，用户由部分参与向全程参与转变，用户不仅出现在生产流程的两端，而且广泛、实时参与生产和价值创造的全过程。实现真正的个性化定制将是一个漫长而艰辛的过程，这一进程只有起点没有终点。

从生产型制造向服务型制造转型。服务型制造是工业4.0理念中工业未来转型的重要方向，越来越多的制造型企业围绕产品全生命周期的各个环节不断融入能够带来市场价值的增值服务，以此实现从传统的提供制造业产品向提供融入了大量服务要素的产品与服务组合转变。

从要素驱动向创新驱动转型。以廉价劳动力、大规模资本投入的传统要素驱动发展模式将难以为继，移动互联网、云计算、物联网、大数据等新一代信息技术在制造业的集成应用，带来产业链协同开放创新.带来了用户参与式创新，带来了制造业技术、产品、工艺、服务的全方位创新，不断催生和孕育出新技术、新业态和新模式，从而激发整个社会的创新创业激情.加快从传统的要素驱动向创新驱动转型。

工业4.O的本质

最后.如果要对工业4.0是什么做一个小结的话，工业4.O是一个发展的概念、是一个动态的概念，工业4 0是一个理解未来信息技术与工业融合发展的多棱镜，站在不同的角度会有不同的理解.工业4.0是互联，是集成，是数据，是创新，是服务，是转型，工业4.O是是CPS.是智能工厂，是智能制造：工业4.O是国家战略，是企业行为。

但从根本上来讲，“工业4.0”是 种在信息技术发展到新阶段产生的新的工业发展模式。从终极目标来看，工业4.O不能为技术而技术 核心在于提高企业、行业乃至国家的整体竞争力。

从企业来看，通过“工业4.0”可以实现劳动生产率大幅提高，产品创新速度加快，满足个性化需求，减少能耗.大幅提高产品质量和附加值，增强企业核心竞争力显著，从行业来看，通过“工业4.0”可以建立起高度协作的创新服务体系，提高整个行业的资源配置和运行效率，从政府来看，通过“工业4.0”进一步巩固制造业优势，抢占新一轮产业竞争的制高点。

作者：安筱鹏