从生活中来,到生活中去——例谈程学设计中的生活化问题

本文探讨了编程教育如何从生活中汲取灵感,使学习更具实践性和趣味性。通过将编程概念与日常生活场景结合,如变量、if语句、循环等,帮助学生理解抽象概念。同时,文章也提出了在教学过程中遇到的问题及解决策略。

放羊的故事--引言

1、理论基础

生活预备说:英国著名教育家 斯宾塞提出教育目的是为完满生活做准备。

学编程的目的:科技让生活更美好(网购、外卖)

教育即生活

美国著名教育家杜威认为:最好的教育就是“从经验中学习”、“从生活中学习”。编程教学-从生活中来,到生活中去。

生活教育

生活教育的理论是陶行知教育思想的主线和重要基石,陶行知的教育理论,主要包括生活即教育、社会即学校、教学做合一三个方面。

生活即教育

(1)省会具有教育的意义,具体教育的作用;

(2)生活决定了教育,教育不能脱离生活;

(3)教育为改造生活服务,再改造生活的实践中发挥积极作用;

(4)“生活即教育”是对传统教育脱离实际,脱离生活的批判。(教学不能脱离实际的,编程要有用)

2、程序设计教学中遇到的一些问题。

(1)教学内容有一定难度,特别是涉及到一些数据结构和算法。如:栈、递归....

(2)抽象的概念较多。如变量、常量、数组...

(3)重语法,轻算法。

(4)所学知识再生活中应用不明显。

3、一些教学体会

从生活中来

反例:孙悟空翻筋斗案例(孙悟空不存在)、“纸对折”程序案例(纸对折28次达到珠穆拉玛峰高度不可能操作,可以适当降低对折次数,从学生角度)。

生活化的情境

(1)津津上初中了,妈妈renewing津津英国更加用功学习.....还要参加妈妈为她报名的各科复习班,超过八小时就会不高兴。

联赛情境复杂化(读题,分解,提炼)

(2)(USACO站在学生角度,奶牛问题)有n个人,他们会互送礼物。每个人都准备了一些钱用来送礼物。

(3)讲穷举法时,可以创设情境:破译密码。你有一只密码箱,其密码是三位十进制数,现在忘记了密码,那么我们可以对000-999所有数进行一一列举。

概念讲解

从生活中来

1、变量(变量命名要有意义)

学生问:学生的姓名是变量还是常量?(保存姓名的值是变量,日常使用的名字是常量)

用一个水杯表示一个变量,向水杯里倒水表示赋值,往外倒水表示给变量赋值?(倒水水杯生活案例不严谨)

2、if语句

行车问题:路口根据红绿灯决定是停车还是继续行驶;酒驾、超速的判定......评选三好生

嵌套if(俄罗斯套娃)

3、循环

计数循环:1+2+3+4+...+n(你爸爸给你储钱罐,累加器)

复印身份证或者试卷

条件循环:默写(直到你默写会了结束)

死循环(红绿灯一直显示)

4、数组

座位、班级和学号:喊学生回答问题

     一维数组(一行)   

     二维数组(几行几列)

5、栈

弹夹、维C

编程解决实际问题

到生活中去

1、鸡兔同笼问题(解方程)

2、模拟扫地机器人部分功能(编程控制机器人模拟扫地机器人部分功能)

3、用APP  Invertor编写简单的手机APP

 

 

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
测绘工程学中的设计方法与应用涉及多个方面,包括但不限于地形测量、控制网设计、遥感技术的应用及地理信息系统(GIS)的开发等。以下是关于这一主题的一些关键点和具体方法: --- ### 1. 地形测量设计 地形测量是测绘工程的基础工作之一,其目的是获取地表特征及其属性的数据。 - 常见的方法包括传统光学仪器法(如经纬仪、水准仪)、现代卫星定位系统(GNSS)。 - 数据采集前需要明确测区范围、精度需求以及最终成果形式(如数字高程模型 DEM 或正射影像图 DOM)。 --- ### 2. 控制网优化设计 控制网用于建立统一的空间坐标框架,在城市规划、工程建设等领域至关重要。 - **几何条件分析**:确保观测值满足误差传播定律的要求;避免长边短角组合导致较差稳定性。 - **平差计算软件支持**:利用开源或商业化的程序完成复杂网络调整过程。 --- ### 3. 遥感图像处理与解译 随着无人机技术和卫星传感器的发展,遥感能够快速高效地监测大区域变化情况。 - 图像预处理阶段需校正辐射畸变、大气效应等因素影响。 - 特征提取算法结合机器学习分类器实现土地覆盖类型自动识别。 --- ### 4. GIS 系统集成方案 地理信息系统可以存储管理空间数据,并提供可视化查询统计功能。 - 开发流程通常分为需求调研、逻辑建模直至部署实施几个环节。 - Python 脚本编写示可用于定制化插件扩展 ArcGIS 功能: ```python import arcpy # 定义输入输出路径参数 input_layer = "path/to/input.shp" output_feature_class = "path/to/output.gdb/OutputFeatureClass" # 运行缓冲区分析工具 buffer_distance = "50 Meters" arcpy.Buffer_analysis(input_layer, output_feature_class, buffer_distance) ``` --- ### 5. BIM 技术融合实践 建筑信息建模 (BIM) 是近年来兴起的一种多维协同作业模式,它强调全生命周期内的精细化管控。 - 测绘工程师可通过激光扫描设备捕捉现场实景生成三维点云文件导入 Revit 平台进行后续编辑操作。 - 注意不同平台之间格式转换可能引发的信息丢失问题。 ---
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