认知负荷理论视域下的Python实验教学设计——以线性方程组求解为例
万琴琴

四川民族学院，四川康定，626001；

摘要：针对计算机专业大一学生难以将线性代数语言转换为可执行代码的问题，本文以认知负荷理论为指导，线性方程组求解为载体，设计了一套Python实验教学设计。将判定步骤转化为程序分支图以降低内在负荷，教师现场演示高斯消元过程，讲授选主元、阈值处理、自由变量参数化输出三个关键点。通过唯一解、无解、无穷多解、齐次非零解四个典型案例的运行对比，呈现数学条件与程序分支的对应关系。该设计通过分层拆解、具象转化、对比强化等路径调控三类认知负荷，帮助学生建立代数语言与编程实践之间的对应关系。

关键词：认知负荷理论；Python实验教学；线性方程组；程序分支图；计算思维

参考文献

[1]同济大学数学系.工程数学线性代数[M].7版.北京:高等教育出版社2014.

[2]景何仿,徐晓芳,蔡银娟.数值计算思想在“线性代数”课程教学中应用[J].课程教育研究,2016(4):128-129.

[3]Sweller J.Cognitive load during problem solving:Effects on learning[J].Cognitive Science,1988,12(2):257-285.

[4]金珩,徐俊文.“线性代数”教学一般方法的程序化改造[J].内蒙古师范大学学报(教育科学版),2020,33(2):154-156.

[5]周小辉,王刚.在应用型人才培养下线性代数的教学研究——以计算机专业为例[J].高等数学研究,2021,24(4):121-124.

[6]朱佳俊,李吉有,张跃辉. 编程实践融入线性代数教学的探索[J].实验室研究与探索,2019,38(11):231-234,265.

[7]罗珊.新工科背景下基于Python的《线性代数》教学模式探索与实践[J].创新教育研究,2026,14(5):659-673.

[8]Tang C.Computer-aided linear algebra course on jupyter-python notebook for engineering undergraduates[J].Journal of Physics: Conference Series,2021,1815(1):012004.

[9]Bagley S,Rabin J M. Students’ use of computational thinking in linear algebra[J].International Journal of Research in Undergraduate Mathematics Education,2016,2(1):83-104.

[10]Hansen N K,Hadjerrouit S.Mathematical problem-solving by means of computational thinking and programming:A Use-Modify-Create approach[C]//Proceedings of CELDA 2023.2023:179-186.

[11]Sweller J,van Merriënboer J J G,Paas F G W C. Cognitive architecture and instructional design[J].Educational Psychology Review,1998,10(3):251-296.

[12]Risko E F,Gilbert S J.Cognitive offloading[J].Trends in Cognitive Sciences,2016,20(9):676-688.

[13]Sweller J.Cognitive load theory[M]//Psychology of Learning and Motivation. Vol.55.San Diego:Academic Press,2011.37-76.