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计算机科学教育人人享有的机会——美国《K-12计算机科学框架》的特点与启示

计算机科学教育:人人享有的机会——美国《K-12计算机科学框架》的特点与启示

卢蓓蓉 尹佳 高守林 金凯 廖媛 任友群

华东师范大学教育学部教育信息技术学系 华东师范大学教育学部课程与教学研究所

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摘????要:

《K-12计算机科学框架》提出了新时期美国K-12计算机科学教育的发展愿景及实现路径, 明确了计算系统、网络和互联网、数据和分析、算法和编程、计算的影响等五大核心概念, 提出了创建全纳的计算文化、通过计算开展合作、识别和定义计算问题、发展和使用抽象思考、创造计算产品、测试和改善计算产品、计算的沟通等七大核心实践, 提出了计算机科学和学前教育重要理念的整合途径。推进我国计算机科学教育, 应提高中小学计算机科学课程地位, 在学前教育中恰当引入计算机科学教育, 注重中小学计算机科学课程的系统性与实践性, 强调重视计算机科学教育研究及其成果运用。

关键词:

计算机科学教育; K-12; 美国; 计算思维; 学前教育;

作者简介:卢蓓蓉 (1975—) , 女, 甘肃临夏人。高级工程师, 博士研究生, 主要从事教育信息化、信息技术教育的研究。E-mail:brlu@。

基金:上海高校“立德树人”人文社会科学重点研究基地——上海市信息科技教育教学研究基地 (项目编号:3000-412221-16054)

Computer Science Education: An Opportunity for All——The Characteristics and Enlightenment of American K-12 Computer Science Framework

LU Beirong YIN Jia GAO Shoulin JIN Kai LIAO Yuan REN Youqun

Department of Education Information Technology, Faculty of Education East China Normal University; Institute of Curriculum and Instruction, Faculty of Education East China Normal University;

Abstract:

In the new era, K-12 Computer Science Framework puts forward a developmental vision of K-12 computer science education in America and ways of implementation. It clarifies five core concepts, suggests seven core practices and provides approaches to integrate computer science with important preschool education theories. The five core concepts include computing systems, networks and the internet, data and analysis, algorithms and programming, and impacts of computing, and the core practices are fostering an inclusive computing culture, collaborating around computing, recognizing and defining computational problems, developing and using abstractions, creating computational artifacts, testing and refining computational artifacts, communicating about computing. In China, in order to promote computer science education, measures should be taken to improve the position of K-12 computer science curriculum and introduce it into preschool education appropriat

这些优化器都是用于机器学习模型训练过程中的参数更新算法,它们并非分布式学习方法本身,而是帮助单台计算机提升学习效率的工具。 1. **随机梯度下降(SGD)**:这是一种基本的优化算法,每次迭代只考虑样本的一个随机梯度,适合大数据集,但它可能会在平坦区域徘徊或震荡。 2. **动量(Momentum)**:引入了一个"记忆"机制,即结合当前梯度和过去移动的方向,使得搜索方向更加稳定,有助于跳出局部极小值。 3. **Nesterov加速梯度(Nesterov Accelerated Gradient, NAG)**:在动量的基础上提前一步计算,预计未来的位置,进一步加速梯度下降的过程。 4. **AdaGrad**:自适应学习率算法,对每一个参数都维护一个单独的学习率,对于稀疏数据特别有效,但长期而言,学习率可能会过早变得非常小。 5. **RMSprop (Root Mean Square Propagation)**:在AdaGrad基础上改进,采用指数移动平均来调整学习率,更好地平衡全局和局部的梯度影响。 6. **Adam**:一种结合了动量和RMSprop的优化器,它使用了动量项和学习率衰减,能够适应不同的权重更新,尤其在深度学习中广泛应用。 以上优化器都不是分布式学习方法,因为它们主要针对的是单个设备上模型的训练。然而,有些变体如Mini-batch SGD是在分布式环境下常用的一种策略,将数据分成小批次进行并行计算。而真正的分布式学习方法,如Spark、Hadoop等,会涉及到多台计算机间的协同工作。
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