18、计算机科学教育活动与课程评估

计算机科学教育活动与课程评估

1. 计算机科学工作坊任务介绍

1.1 任务 1:排序网络

在排序网络任务中,孩子们通过比较卡片上数字或隐藏的动物大小等属性值来做决策。在椭圆节点处,若使用数字卡片,数字小的孩子沿红线、数字大的孩子沿蓝线进入下一个椭圆节点,重复此决策过程直至每个孩子到达最终位置,实现数字排序。孩子们在这个过程中要执行开始、初始化、决策与重复、停止这四个指令,并且鼓励他们尝试不同的“运行”方式,在正确执行排序指令的同时提高速度。

此外,还使用了隐藏卡片进行实验,卡片上的秘密密钥需用紫外线灯照射才能看见。孩子们排序时,在黑色椭圆节点做决策需要等待紫外线笔处理和比较秘密密钥。通过实验,孩子们意识到增加紫外线笔数量可以并行排序,从而显著加快排序过程。

此任务的学习目标包括:
- 理解同时进行比较决策的人越多,排序网络/算法能越快且正确地完成。
- 按照给定指令解决排序网络的算法问题。

1.2 任务 2:分治法

该任务通过让孩子们为打乱的卡片堆开发自己的排序算法,来引入分治法的计算机科学原理。以在大型图书馆中查找特定书籍为例,说明了这种排序算法的实际需求。

将孩子们分成 5 - 7 人的小组,使用 Ligretto 卡片进行排序。卡片背面有四种颜色,正面有 1 - 10 的数字。每个小组得到一叠打乱的卡片,任务是尽快根据颜色和数字对卡片进行排序。不给出具体排序方法,若孩子们有困难, workshop 领导者会给予提示。鼓励孩子们讨论想法并确定各自的角色。

完成排序后,讨论每个小组的解决方案,强调关键步骤,如将大卡片堆分成小堆,分别排序后再合并,这正是分治法的体现。之后进行多轮排序,难度逐渐增加,孩子们会调整之前的解决方案以适应新挑战,但分治法始终是核心。

学习目标如下:
- 识别/认识子任务。
- 将任务分解为子任务,并在小组成员间分配解决工作。
- 描述分治法的卡片排序策略。

1.3 任务 3:谜题解决规划

此任务让孩子们在有限资源的地理地图中创建最佳路径。以学校到家的路线规划为例,说明规划的必要性。为展示人类与计算机智能的差异,学生们还学习如何使用自己创建路径中的颜色代码来控制小型循线机器人。

将孩子们分成 3 - 5 人的小组,每组得到一张印有瓷砖网格的 A2 纸,网格中有学校、房子、森林、池塘和老虎等图案,还有部分路径。孩子们还得到一组有限的直线或曲线路径瓷砖,需在避开障碍物的情况下找到从学校到房子的路径。找到合适路径后,将 Ozobot 放在学校,它会沿着孩子们规划的路径移动。

引入有交叉点的新瓷砖网格后,Ozobot 在交叉点可能随机选择方向。为完全控制 Ozobot,孩子们需在交叉点前设置颜色代码来确定方向,即对 Ozobot 进行“编程”。孩子们找到解决方案后, workshop 导师会使用“Scratch”编程语言进行实时编码,展示可能的解决方案。

学习目标为:
- 在给定额外约束条件下规划路线。
- 使用不同数量的约束条件描述不同的可能解决方案。
- 理解计算机程序/机器需要特定编程语言的命令。

2. 任务实施与评估

2.1 任务实施

执行任务的学生员工接受了充分的指导,有书面说明、明确的任务分配和初步讨论。提前明确了 workshop 期间各活动的负责人、任务的工作方式以及与孩子们合作时的注意事项。

2.2 任务评估

  • 任务 1 评估
    • 社交情感健康 :排序网络只有 6 个输入节点,导致部分孩子实验次数不同。为解决这个问题,增加了一轮数字排序,让每个孩子至少尝试两次排序网络,空的输入节点由教师或志愿孩子填充。
    • 视觉感知误差 :学生在读取相似数字(如 6 和 9)时存在困难,因此排除了容易引起误解的数字,如 6、9、66 和 99。
    • 指令误差 :孩子们可能会走错排序网络的方向,在反思会议中决定更关注孩子是否到达起始方块,并将此作为任务的起始指令。
  • 任务 2 评估
    • 指令误差 :花费更多时间解释任务,并提供预先设定的提示。
    • 社交情感健康 :通过测量孩子们排序卡片的时间,激发竞争意识,强调小组主要是提高自己的时间,而不是相互竞争。
  • 任务 3 评估
    • 程序误差 :积极与孩子们互动,为使用瓷砖和规划路径提供提示。
    • 概念误解 :Ozobot 读取颜色代码时可能出现问题,因此分配额外时间让孩子们更多地实验彩色瓷砖。

2.3 任务评估总结

任务 评估问题 解决方案
任务 1 社交情感健康、视觉感知误差、指令误差 增加排序轮次、排除易误解数字、明确起始指令
任务 2 指令误差、社交情感健康 详细解释任务、激发竞争意识
任务 3 程序误差、概念误解 互动提供提示、增加瓷砖实验时间

2.4 工作坊评估流程

graph LR
    A[计划] --> B[行动]
    B --> C[观察]
    C --> D[反思]
    D --> A

这些计算机科学工作坊活动通过实践和实验,让孩子们在有趣的环境中学习计算机科学的基本概念和原理。同时,通过不断评估和改进任务,提高了活动的效果和孩子们的学习体验。

3. 荷兰中学信息学课程评估

3.1 荷兰信息学课程的地位

在荷兰,中学信息学课程于 1998 年高中教育改革期间引入。该课程作为选修课,在高中(HAVO)的 10 - 11 年级和大学预科教育(VWO)的 10 - 12 年级开设。

荷兰高中教育分为四个专业方向,分别是人文类的文化与社会(C&S)、经济与社会(E&S),以及科学类的自然与健康(N&H)、自然与技术(N&T)。信息学选修课在这四个专业方向中都可提供,但学校并非必须开设。

为了使课程对所有高中生有吸引力,课程中增加了 12 个选修主题,涵盖从“信息学的社会和个人影响”(人文导向)到“计算机架构”(技术导向)等广泛领域。

信息学课程仅通过学校考试评估,而非全国统一考试。最初的课程有 53 个详细的学习目标,2007 年简化为 18 个简要概述的学习目标。2013 年的教师调查促使课程修订,2019 年新的信息学课程生效。

3.2 新信息学课程内容

新的信息学课程包含 18 个学习目标,其中 6 个为必修主题,构成核心课程:
- (A)技能
- (B)基础
- (C)信息
- (D)编程
- (E)架构
- (F)交互

另外 12 个为选修主题:
- (G)算法、可计算性和逻辑
- (H)数据库
- (I)认知计算
- (J)编程范式
- (K)计算机架构
- (L)网络
- (M)物理计算
- (N)安全
- (O)可用性
- (P)用户体验
- (Q)信息学的社会和个人影响
- (R)计算科学

HAVO 学生除了学习核心课程外,还需学习两个选修主题;VWO 学生则需学习四个选修主题。

3.3 新信息学课程评估

2022 年,第一批参加大学预科教育和第二批参加高中教育的学生完成了基于新信息学课程的学习。按照荷兰课程监测政策,相关机构开始调查教师对预期课程的看法和意见,以及了解实际实施的课程情况。

评估结果显示,大多数受访者认为新的信息学课程比旧课程更好,为教学实践提供了坚实的基础。少数人认为课程缺少某些内容或内容过载,还有一些人认为课程不够与时俱进。

3.4 新旧课程评估对比

将此次调查结果与 2013 年的调查结果进行对比,以评估新信息学课程在多大程度上更好地满足了教师的需求和建议。对比情况如下表所示:
| 对比项目 | 2013 年课程 | 2019 年新课程 |
| ---- | ---- | ---- |
| 课程满意度 | 部分教师有不同意见 | 多数教师认为更好 |
| 内容完整性 | 存在争议 | 多数认可,少数认为有缺失或过载 |
| 时效性 | 未提及 | 部分认为不够与时俱进 |

3.5 课程评估流程

graph LR
    A[调查教师意见] --> B[分析反馈结果]
    B --> C[对比新旧课程]
    C --> D[评估课程效果]
    D --> A

4. 总结

计算机科学教育活动和荷兰中学信息学课程评估都体现了对教育质量的重视和不断改进的追求。通过计算机科学工作坊的任务设计和评估,让孩子们在实践中学习计算机科学概念,同时不断优化任务以提高学习效果。荷兰中学信息学课程的修订和评估,旨在更好地满足教师和学生的需求,为学生提供更优质的教育。

这些教育活动和课程评估的经验可以为其他地区和学科的教育提供参考,不断推动教育的发展和进步。无论是通过实践活动还是课程改革,都应关注学生的学习体验和需求,以提高教育的质量和效果。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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