運算思維及程式設計
開場白 |
活動初體驗-成語拼圖
一.資訊科學(Computer Science)創新應用素養 |
思考問題
你覺得教師未來的工作會被機器人取代嗎?
2.人工智慧(AI)&深度學習(Deep Learning)
活動體驗1-AI
3.大數據(Big Data)
A.學生會考評量程度分析
分析
在分析這三個學生學習狀態的的時候， 我們可以看他們對於不同程度等級的答對率來做解讀。我們知道，一個題目四個選項時，猜題的答對率是25%， 所以以這三個學生來講
甲同學，是屬於基礎最弱的， 他在基本的題型中，是屬於完全沒有學習的狀態， 可以考慮可能有幾種問題
1.看不懂(不會亂猜)
2.不想寫(心態放棄亂猜)
3.看得懂但不會寫(沒有跟上學習能力)
4.無法理解題目(學力沒有跟上同年級學生)
但不管是哪一種，這類的學生屬於學校的減C計畫中， 最想幫助的一類學生， 甲同學在三大類型的題目難度中，都屬於猜題的模式， 就算他的A->A++呈現比例比乙丙兩個高， 大概也是歸納在猜題運氣好的方向。
所以針對這類學生，請進行基礎加強。
(因為理解能力弱一點，可以選擇記憶型的知識內容最加強)
乙同學，在學習上， 可以看到他的C->B的題目，是有一定的答對率的， 也就是在能力上，是可以輕鬆考到B， 但是在後兩層的難度中，卻沒辦法達到更好的答對率，其實這類型的孩子，少了閱讀理解的能
力，
他們在一個蘿蔔一個坑的狀態下，
可以達到一定的成果，
但是當題目變長，變的需要思考分析一下的時候，
他們就沒辦法做切換，所以無法達到學習效果。所以這類型的學生，請加強閱讀理解
的部分，
但仔細看50%的基礎題答對率也不是很高，
建議也要同時加強基礎知識的建立。
丙同學，是這三個學生裡面， 學習力最穩定的，但整體學力還是偏弱， 有一定的學習能力42%，可以整合學習內容39%， 但是對於應用的部分31%，還是屬於猜題的範圍裡面， 比較像，上課有在聽，會回答
，可是題目不會寫的。這種類型的孩子比較容易幫忙， 因為只要架構他的基礎知識，他的學習整合就會自己上升， 因為本身就具有一定的理解能力。 需要注意的是，他比較不能體會學習的知識與應用間的關係，
在針對學習協助時， 要確認他能理解為什麼可以從知識切換到日常的應用， 只要他能切換，因為理解能力足夠的原因， 第三類的題目答對率也會隨之上升， 是穩定的學習方式。
所以在替孩子的學習著想之前，
請注意會使用了解數據是很重要的事情，
其實數據越多種類，
越能分析出該前進的方向，
這邊只是一小類型的而以，
還有更細的種類可以分析做解讀，
所以當你有更多的數據
，
就越能針對性的處理大環境教育的問題。
資料引用:米蘭老師的生物日記
B.會考評量與教學策略
C.會考後選填志願分析
總結
背後的主要關鍵技術
| 當演算法改變世界時，認識演算法就是義務 |
資訊科學演算法動畫影片
二.AI時代的未來教育 |
1.108課綱科技領域簡介
2.學習共同體影片
3.學思達鷹架提問法簡介
4.共同備課
5.素養導向範例試題下載
6.談自律、自主、自學、自教及 學習動機1.學習需求下手
像學語言，想看懂NBA就會主動去學很多籃球專有名詞，很多人也是玩了電玩/日本卡通，就主動去學日文(無論是被動、主動、被+主的學習方式)，「從內心散發出強大學習熱情」就成功了
2.學習要靠自己
“You can get help from teachers, but you are going to have to learn a lot by yourself, sitting alone in a room.” – Dr. Seuss, Children’s Book Writer「老師可以幫你的忙，但很多的學習你必須靠自己，獨自坐在房裡。」– 蘇斯博士 （童書作家）
學習失敗的理由
是不是？因為如果你都不想「教」自己，是根本不可能學得起來的。因為你打從心底就覺得「那是別人的責任」...
3.「學霸」其實是精通「自教方式」
「學習」（ 精確地來說是「自教」）是這樣一回事，用你自己獨特的方法，拆解出精髓，教會自己。
所以看看這社會上的「學霸」都是這樣一種類型的，很了解一門領悟，然後迅速學會第二門、第三門、第四門。他們簡直強到無法無天，下課你都想揍他了....
4.「自教」技巧其實是「模仿」技巧
(1)免費
(2)付費
說出了就是在買三件事
而人人都應該做的是，養成「有效的自教能力」。而非沈迷於「學習」。
總結
三.運算思維(Computational Thinking) |
1.計算(運算)概念
計算是指“資料”在“運算符號”的操作下，按“規則”進行的資料變換。 簡單的例子：從小時候開始學習和訓練的算術運算，如“1+2=3”到國中較複雜的例子：對 ax2+bx+c=0 方程式求解等.由
算盤----->>-----加法器-->>-----計算機-->>----電腦---->>-----雲端
2.科學與思維
一般而論，三種科學對應著三種思維：
a.理論科學 ←→理論思維： 理論思維又叫推理思維，以推理和演繹為特徵，以數學學科為代表。
b.實驗科學 ←→實驗思維： 實驗思維又叫實證思維，以觀察和總結自然規律為特徵，以物理學科為代表。
c.計算科學←→計算思維： 計算思維又叫構造思維，以設計和構造為特徵，以電腦學科為代表
3.CT的概念
CT的本質=>抽象(Abstract)和自動化(Automation) |
它是如同所有人都具備“讀、寫、算”(簡稱3R）能力一樣，都必須具備的思維能力。
英文期刊https://www.cs.cmu.edu/~15110-s13/Wing06-ct.pdf
計算思維是甚麼 |
計算思維不是甚麼 |
是概念化 |
不是程序化 |
是根本的 |
不是刻板的技能 |
是人的思維 |
不是計算機思維 |
是思想 |
不是人造物 |
是數學與工程的思維與融合 |
不是空穴來風 |
面向所有人.所有領域 |
不侷限於計算學科 |
解說
範例
資料來源
http://mooc.zut.edu.cn/nodedetailcontroller/visitnodedetail?knowledgeId=3472021
4.運算思維(Computational Thinking) 整體架構
資料引用
http://www.bbc.co.uk/education/guides/zp92mp3/revision
引自蔡淑玲老師研習簡報
5.運算思維(Computational Thinking)與各領域關連
6.運算思維(Computational Thinking)與升學
http://www.hs.ntnu.edu.tw/bulletin/?mid=13982
活動體驗2-運算思維(排考卷)
1:有10份考卷.分數如何由最高排到最低?
75.92.80.65.87.96.77.88.70.78
2:若有100份考卷.分數如何由最高排到最低?
總結
技術為外功，思維乃內力
金庸的武俠小說中有一個普遍的規律，那就是武功必定以內力為根基。另外的著名戰例還包括少林寺小和尚虛竹 VS 吐蕃國師鳩摩智以及聚賢莊蕭峰 VS 玄難。內力達到登峰造極空前絕後的第一高手莫過於少林寺的掃地僧
四.程式設計(Coding.科丁) |
思考問題:
什麼是程式設計?為什麼要學?用在哪裡?
解說:
1.程式無所不在
軟體(Software)就是程式(Program)，它是由一連串的指令(Instructions)所組成。
人與人透過語言溝通，如果我們需要電腦來幫我們做事，就必須想辦法與電腦溝通。
程式語言就是人與電腦溝通的工具。為了讓電腦能夠完成工作，電腦專家就為程式語言制定一套特定的格式與語法規則，指揮電腦完成工作。 不同類型的程式語言，語法格式就不同，就如同中文英文法文，語法是不一樣的。 簡單的說程式就是許多叫電腦做事的指令程序。
程式設計就是用程式語言把求解特定問題的演算法描述出來的指令
2.Coding可以發揮創造力!把電腦當創作工具
"科技巨頭告訴你學習程式的好處"
"軟體吃掉全世界"
3.視覺化程式語言
種類:Scratch.Kodu. Blockly.........
活動體驗3-Scratch
活動體驗4-Hour of code
進階Hour of code
(1)文字型程式語言種類VS金庸絕世武功
Java 比之獨孤九劍，敗中變化出的招式，不限平台的 JVM 。
C 比之九陰真經，學會並掌握指標，天下無敵。
C++ 比之龍象般若功，有十三層，但修煉不易，無人超過第十層。
C# 比之彈指神通，高手運用手指的巧勁就能施展。
Python 比之降龍十八掌，簡單卻威力強大。
PHP 比之黯然銷魂掌，需要深厚內力才能使出。
JavaScript 比之胡家刀法，六字訣變幻莫測，瀏覽器上都能運作。
Perl 比之龍爪手，少林正宗武學，幾乎 Linux 高手必備。
Ruby 比之乾坤大挪移，這要用過了才會知道。
Swift 比之一陽指，六脈神劍的精髓，本來同樣是獨家不傳絕技，不過現在 open source 了。
5.該選擇何種程式語言-(想清楚做什麼再決定學什麼)
http://blog.ntsec.edu.tw/index.php?tid=531&id=254
Python
活動體驗5-Python程式設計
線上課程(由1-6開始體驗)
總結
電腦程式所特有的思維（Thinking）就是工程師的「內力 」，思維能力不濟，功能再強大的程式語言也無用武之地.思考問題比操作來得重要，如果能在思考中產生興趣並且有正確的觀念，相信必能了解程式語言設計背後的邏輯
參考資料
http://www.inside.com.tw/2016/03/07/skills-thinking-of-programmer