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少儿编程教育主要学什么?今天苏州童程童美少儿编程培训机构小编为您详细解答。
少儿编程似乎轻易地超过了马术、高尔夫、击剑、冰球等高雅运动,站在了课外活动鄙视链的。一些家长对于编程重要性的认知提升、对于孩子逻辑能力的重视,加之教育考试政策的指挥棒已有往此处挥舞的迹象,这个被称为“基础教育后金矿”的赛道从去年开始受到热捧。
少儿编程并非新鲜课程,在国外已经流行多年,很多孩子都在接受这方面的教育,效果也很不错。也一直有学校和教育培训机构在做相关培训,只是之前属于小众化教学,学校也以试点为主,培训机构并没当成重点项目。
去年,印发《新一代人工智能发展规划》,提出了六方面的重点任务和一系列保障措施,要求到2030年中国人工智能产业竞争力达到国际水平,人工智能核心产业规模超过1万亿元,带动相关产业规模超过10万亿元。
2018年年初,教育部印发了《普通高中课程方案和语文等课程标准(2017年版)》,将人工智能正式划入新课标。在这样的大背景下,少儿编程得以被更多人所知晓,并逐渐形成教育领域的热门项目,培训机构如雨后春笋般地涌现。
人工智能属于跨多的综合性技术,编程只是其中的一项内容,也是人工智能核心的要素之一,要想在人工智能时代有所作为,编程则是不可或缺的。编程并非一门单纯的课程,涉及逻辑、数学、语言、计算机等多种知识,需要匹配综合性人才,方能适合编程教学。少儿编程是一项开放性的教育,属于寓教于乐的教学方式,让孩子们边学习编程技能,边掌握其他相关知识,得以促进全方面发展,具有素质教育的特征。
伴随互联网技术的颠覆式发展,青少年教育出现了更多可能性,少儿编程教育越来越被重视,或将成为科技教育领域的热点。“编程从娃娃抓起”的口号在中国日渐风靡。然而,被视为枯燥代名词的“编程”与少儿教育联姻,诞生的究竟是人工智能的时代密码还是创业者追逐的资本泡沫?少儿编程教育到底要教什么呢?
其实少儿编程教育所关注的教育目标主要是计算思维(Computational thinking)和算法思维(algorithmicthinking)和结合STEAM教育跨理念的其他素养。计算思维和算法思维这两个词乍一听很像,但是仔细思考却有着完全不同的含义。
翻阅国外诸多教育类博客不难发现,在教育领域中关于计算思维和算法思维的提法在2010年前后就已经出现。而在Subrata Dasgupta于2016年出版的图书《Computer Science:A Very Short Introduction》一书中,作者从计算机科学的角度对计算思维和算法思维给出了介绍说明。
关于计算思维,作者说道“什么是计算思维? AI研究员Paul Rosenbloom的解释集中在两个关系:相互作用和实现……“计算思维”解释了计算思维如何超越分析和解决问题的技能,它包含一种想象的方法,通观察类比和构建隐喻……”关于算法思维,作者这样介绍“算法是计算机科学的中心 - 计算思维正在形成算法思维的习惯。
为了使程序符合算法的要求,它必须具有以下属性:有限性,确定性,有效性,以及具有一个或多个输入和一个或多个输出。算法是确定的,抽象的工件和程序知识……”
书中的观点清晰明了,作者认为计算思维是形成算法思维的基础,即算法思维应当是在计算思维形成后逐步形成的高阶思维。少儿编程教育应当培养怎样的计算思维呢?
2016年度ISTE(国际技术教育协会)学生标准将计算思维者的目标定义为“学生制定和运用理解和解决问题的策略,利用技术方法的力量开发和测试解决方案”。对于学生成为计算思维者,他们必须开发他们在这方面的技能。
乐高教育认为计算思维是分析思维的基础技能,将支持学生通过计算机和计算机应用程序来解决问题。学生不仅需要学习如何处理和解决一般问题,而且要通过数学或计算过程的增加部分来解决问题。 在这些过程中寻求成功将会更好地使学生在未来使用编码和计算应用程序。计算思维包括分解,泛化,算法思维,评估和抽象。这些步骤一起教会学生如何处理问题并在计算环境中解决问题的基础。 有趣的是,编码只是这种系统方法的一部分。
①分解:教导学生将问题分解成更小的块。 这种方法使学生能够在更易于管理的部分中看到问题,而不是立即被整个问题压倒在脑后。学生了解到,有可能单独处理问题的一部分,然后将这些部分重新组合起来,以获得一个完整的解决方案。 这种方法可帮助学生学习如何消除问题的复杂性,使其更易于管理。
②概括,也被称为模式识别,挑战学生观察问题的块,以确定什么样的模式出现。 可能是熟悉的问题的一部分,允许学生应用已知的解决方案或自动化过程。
③算法思维:这样可以让学生们一起分一步一步的解决问题。 当学生已经定义了这些步骤时,他们能够在他们的计算应用程序中工作来编程步骤(即编码)来解决问题。这个阶段允许学生制定一个计划并遵循该计划,看是否提供了所需的解决方案。
④评价:这是让学生在完成这一过程中学习的重要一步,以确保他们了解如何评估解决方案如何满足问题的需求。这一步在计算思维中并不常用,但是对于正在发展解释和支持他们的解决方案的能力的学生来说,这个问题至关重要。 它要求学生考虑是否满足了问题的所有需求,以及为什么这个解决方案是合适的。这个步骤还可以通过准备成功的证据来准备学生分享他们的工作。
⑤抽象:这是一个后一步,允许学生反思已经解决的问题,看看是否有可以在计算系统中建立的一般规则。通过这种方式,学生可以在计算系统中开发自动化流程,以获得将来出现的类似问题。 这一步也有助于学生将解决方案的简单术语进行抛光,从而使之更适用于将来的其他问题
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