4、运用技术素养理论映射计算思维与编程技能

运用技术素养理论映射计算思维与编程技能

在当今数字化时代,数字技术飞速发展,培养学生的计算思维和编程技能变得至关重要。本文将探讨如何运用技术素养理论来映射计算思维和编程技能,为教育工作者提供一个有效的教学框架。

1. 引言

过去十年,数字技术呈指数级增长,带来了大量创新解决方案。如今,七岁的学生就能接触到多种数字设备,并能迅速与之互动。人们越来越意识到,学生不应仅仅是技术的消费者,更应成为创新解决方案的创造者。为实现这一目标,应从小鼓励学生创造产品和解决方案,同时培养他们的问题解决能力、批判性思维能力、数字素养、创造性思维能力、协作和沟通能力。这些都是计算思维的关键要素,由Wing定义为“制定问题并以计算机(或人类)能有效执行的方式表达其解决方案的思维过程”。

近年来,教育政策制定者意识到培养计算思维技能的重要性,并努力将其融入数学、人文和计算机科学等多个学科。研究表明,学生可以通过学习计算机科学概念、编程和机器人技术来获得计算思维技能。2015年,澳大利亚课程评估与报告局(ACARA)将数字技术列为技术课程的两门核心科目之一,旨在通过编程培养学生创建数字产品的知识、理解和技能。

然而,教授新课程对现有教师来说可能是一个挑战,他们可能缺乏足够的技术知识和技能来适应新的课程内容。因此,教师需要进行充分的专业发展,以支持新课程的教学和实施。本文将探讨技术素养类型理论这一有前景的领域,作为让学生参与编程任务并提高其计算思维技能的框架。

2. 理论背景

2.1 计算思维

Wing强调了计算思维的重要性,它是“制定问题及其解决方案,使解决方案以信息处理代理能够有效执行的形式表示的思维过程”。进步思想家如

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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