少儿编程是智商税

内卷卷到10后,程序员培养需要从小开始吗? “从小开始学编程,就有望成为下一个比尔·盖茨” “未来的文盲,就是现在不懂编程的小孩” “不会写代码将丧失了网络生存能力” 当少儿编程培训机构打出这些宣传口号,你就知道当代程序员的卷,从孩童时代就已经开始了。 继奥数、英语之后,少儿编程成为当前少儿教培行业的热点,各种广告不断在社交平台及家长群里出现,这一方面说明行业入局者甚多,另一方面也说明需求的确存在。 但少儿编程真有宣传的那么靠谱吗?其真实体验如何?抓码君与4位不同家庭的父母聊了聊他们对少儿编程课的看法,他们有的已经给孩子报了少儿编程班,有的却对此嗤. 阅读详情

少儿编程是目前孩子所有兴趣班里面争议最大的一个,一些人认为少儿编程非常好,一些人则认为少儿编程完全没必要去学是智商税。那到底孩子要不要学少儿编程?几岁开始学?学习什么内容?那怎么样给孩子做一个相对比较科学的少儿编程学习规划,是很多家长希望了解的。

少儿编程的出现

少儿编程是从2017年开始的,当时发生了两个比较重要的事件,第一个是5月, Google的阿尔法go挑战中国的围棋冠军——柯洁,并且3比0取胜了。第二个是7月,国务院颁布了新一代人工智能发展规划,其中有一条就是普及编程教育,所以随着两个事件的发酵,少儿编程一下就变成一个非常火的事情。

少儿编程学习的好处

首先我们少儿编程赋予了四个属性。第一个技能属性;第二个学科属性;第三个能力属性;第四个认知属性。

首先它是未来的技能,学少儿编程不是说我一定要去做程序员,其实你会发现现在很多非IT类的职位,比如说银行的风险管理员等等,很多职位都会要求你必须会编程语言。这是它的技能属性,每个人在未来都需要掌握一门编程语言,这是大家共识的问题。第二就是学科属性,虽然编程目前不是小学初中所谓的主修课,但是到大学不管是文科还是理科,都是需要掌握一门编程语言的,其实它就是一个学科,而且是一个基础学科。未来呢,编程也可能会纳入基础教育中。另外就是现在高考,像浙江高考编程也是会纳入进去。而且编程本身对于孩子其他学科的学习也会有很大的促进作用。第三就是能力属性,我们知道编程的过程,可以自己思考过程,其实就是把我们的知识连接起来,用抽象逻辑,然后去创造一个程序,创造的过程,这其中,包括三个点分别是创造、抽象逻辑、运用知识。这个无疑就是素质教育一个最好的载体。最好一个是认知属性,我觉得这个反而更关键,虽然感觉有点虚,但是其实很关键。比如说在百度上搜索了个鞋子,然后发现打开淘宝,就是这个鞋子的广告,其实这些是算法在搞怪,也就是说如果说不了解不懂算法,不懂编程,其实未来就是被这些算法包裹住,那你对外界事物的认知都会产生一定的这种障碍,所以说每个人都需要去了解一些编程的内容。

信息学奥赛

随着现在政策的发布,各种竞赛对孩子升学的帮助会越来越小。那有的家长会说,不是还有信息学奥赛吗?我们可以让孩子去参加信息学奥赛,未来中考、高考都有帮助。但是走信息学奥赛这条路,并不是所有孩子都能走得通的,它比较适合一二线大城市重点中学里拔尖儿的孩子,比如说长期在前10%,有富裕的时间,否则的话,我建议你不要去走这条路啊,走这条路的话,原来很可能考个一本,后来不小心考个二本,所以这是个得不偿失的事情,学习编程绝对不只是为了这些。这是我们说的为什么要去学,这里面核心ss的两个点,第一就是未来核心的技能和能力,第二就是对自己认知的帮助。

少儿编程的分类

那几岁开始学呢,我比较倾向于从二年级开始,从scratch开始去入门。那幼儿园的孩子想接触该学习什么内容呢?目前市面上比较主流的是乐高,很多家长都听过,其实我们说的乐高属于一个比较泛的概念,乐高也分为大颗粒、小颗粒、ev3等等。首先大颗粒指的是那个头比较大的那种积木,比较适合低龄,幼儿园小班中班,那小颗粒比较适合中班大班以后。其实这些跟编程没有什么太大的关系,乐高虽然不是真正的编程,但对孩子有一定的帮助。如果有这样富裕的时间,可以去学一学,不是说买乐高在家里拼就可以了,它有教育的意义。到大班、一年级之后,乐高就开始跟一些编程结合到一起,比如wedo编程,它就是通过小颗粒进行搭接拼接之后,通过Scratch去编程控制它,这里面有一些编程的元素。乐高本身它具有非常强的教育属性,我甚至觉得乐高在很多层面上它的教育意义是大于纯软件编程的,所以说我自己是非常认同的。

孩子在二三年级之后就可以让孩子接触真正的编程了,那学习一定要从scratch到Python到C++吗? scratch,它是模块拼接,不需要孩子具备什么样的专业、技能,也不需要孩子掌握什么语法等等,他就可以实现一个程序,非常简单。那Python呢,他不需要了解底层很多东西他直接上手就可以用,对于孩子来讲,他的压力就会小很多。C++是最难的编程语言,这个所有人都有共识,很多人大学C++都不能及格。

少儿编程的学习规划

那我们孩子从什么语言开始入手呢?我自己的建议是,如果孩子二三年级从scratch开始学,这个完全没有任何的争议,除非孩子非常有天赋,他可以跳过直接去学习Python,是完全没有问题的。那二三年级之后开始学scratch要学多久呢?这个也没有严格的时间限制,孩子学到能够非常好地使用scratch就可以了,大概一年到两年。时间主要是分为三大块,第一就是创意创作,因为要把scratch当成一个创作工具,不要把它当成语言去学,用创意创作。第二逻辑运算,用它培养孩子逻辑方面,比如条件嵌套、循环嵌套等等。第三算法问题解决,到后期可以尝试用scratch去解决一些初级的算法问题,比如冒泡排序、选择排序等等,为后面学习打好基础。那scratch学完以后,Python是不是必须要学呢?我觉得也不一定,如果说孩子表现出极强的天赋,在信息学这块儿有非常好的天赋,我觉得直接可以去学C++,问题都不大,前提是孩子成绩非常优异,并且有充足的时间去做C++的练习。那如果没有这个前提的话,最好的选择就是Python,Python它非常简单、好入门,所以孩子可以轻松地完成一个程序出来,那Python是不是一定要过渡到C++呢?我觉得也不一定,如果孩子不走信奥赛这条路的话,C++完全没必要去接触。如果走信奥赛,家长一定要找一个非常懂竞赛的老师带,否则也是浪费时间,一定要线下的。

那我们如何给孩子做一个这样的规划呢?相信家长已经有了一定的规划和打算。

家长有什么疑问可以在留言区留言。我会把自己所知道的关于少儿编s程的东西跟大家分享。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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JSBSK2486的博客 326

十岁孩子学编程哪个好,十岁的孩子学编程好吗

其实他们之间的作用是相互的,学习机器人少儿编程,能够提升孩子的逻辑思维能力和解决问题的能力,从而会促进英语、数学等学科的学习,学好数学和英语等也能够对少儿机器人编程有帮助,家长在给孩子报的时候一定要结合孩子的兴趣去给孩子选择机器人课程,并不是所有的孩子都喜欢或者适合机器人编程课程的,兴趣是最好的老师。少儿机器人编程和少儿编程教育不只是让孩子拥有编程的能力,而是通过编程的学习提升数字素养,动手能力,培养信息意识,语言表达能力、形成学科融合的能力;也就是孩子这个阶段,喜欢图像类的东西,解决问题也偏好这一类。

2301_81837718的博客 699

少儿编程课程的高昂收费(如童程童美单节课240元)

而线上机构如西瓜创客通过标准化课程降低边际成本,但体验课效果差异显著。部分机构宣称课程涵盖人工智能、机器人等前沿领域,并针对竞赛设计专项内容,需持续投入研发7。批评者指出,低龄儿童可能缺乏数学和逻辑基础,部分课程仅用Scratch搭积木,难以真正培养编程能力。此外,竞赛导向的课程(如C++)对多数孩子实用性有限,且获奖率低。童程童美等大机构曾因退费难、管理混乱引发投诉,甚至出现全国性跑路事件,家长需警惕预付费风险。综上,高价课程未必低质,但需结合孩子实际需求谨慎选择,避免盲目跟风或过度投资。

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探索少儿编程教育竞赛模式

最近发现了一个“怪象”:你要是开发了一款少儿游戏,那家长会把它当作洪水猛兽。但你换个名字说这是少儿编程,那家长就会争先恐后送孩子来学习。其实很多家长心里也犯嘀咕:动辄上万的少儿编程培训班是不是又是一笔“智商税”? 一般情况下,从业少儿编程行业3年有余,老师将以她的经验和课程内容的视角尽量给大家客观的评价。教青少年学习编程这件事本身并不是智商税,但!现在市面上的少儿编程,基本都是智商税。 国家早就提出“计算机的普及要从娃娃抓起”。“少儿编程旨在培养学生的编程能力和算法能力。也就是将现实问题抽象成数学模型,并

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