「キング・ザ」登場！人工知能の時代において、親はこの破壊的な Python 学習について知っておく必要があります。

2 日前、TIOBE は 10 月の最新の番組インデックス情報を発表しました。 Python が再びリストのトップとなり、市場シェアは 14.82% となりました。

実は、これは 10 月だけではありません。Python プログラミングはここ数年ランキングを独占しており、TIOBE の年間プログラミング言語の王座を何度も獲得しています。

TIOBE プログラミング インデックス情報は、世界中のエンジニア、コース、検索エンジンに基づいてプログラミング言語の人気を測定する指標です。

▲TIOBE 10 月トップ 10 リスト、Python が再びリストのトップに輝いた

これは驚くべきことではありません。 近年のデータ サイエンスと AI 分野の急速な発展に伴い、「人工知能の第一言語」として知られる Python プログラミングへの注目が急上昇しています。暑いと表現されるかもしれませんが、それは誇張ではありません。

親御さんも感じたことがあると思いますが、

あたりからPythonプログラミングを学ぶ子が増えてきて、小学2年生や3年生からPythonを学び始める子も多いです。

しかし、次のような疑問について考えたことはありますか?

「Python は非常に単純なプログラミング言語ですか?」

「現在の Python クラスは本当に子どもの学習に適していますか?」

01. 現在の Python クラス

本当に子どもの勉強に適しているのでしょうか？

まず第一に、Python は純粋にコードベースのプログラミング言語です。子供たちは文字とステートメントを認識し、文法、データ構造、関数、モジュールなどのプログラム全体の実行ロジックを理解する必要があります。プログラムの作成を完了するために。

つまり、

Python を上手に学ぶには、子供たちは一定の数学的基礎、コンピューター スキル、論理的思考を備えている必要があります。

ただし、現在市販されている Python コースは一般に、高度な数学と成熟した論理的思考を備えた成人に適していますが、ほとんどの子供にとっては認知レベルを超えており、その年齢層の発達特性と一致していません。 。

例を挙げてみましょう。従来の Python の授業では、

文法の知識点 [リスト] を教える方法は非常に抽象的であり、子供たちには理解するのが困難です。書くときに混乱してしまいます。コードは後で、どこから始めて、どのように適用すればよいかわからないように感じます。

▲従来の Python クラスにおける知識ポイントのプレゼンテーション [リスト]

つまり、多くの子供たちは最初はプログラミングに興味を持っていましたが、抽象的な教え方とプログラミングの知識を習得するのが難しいため、徐々に自信を失っていきました。それは本当に残念です。

これらの問題を発見した後、Stan Planet は次のことを決定しました:

子供たちをよりよく理解するプログラミング授業を行う

破壊的な Python 学習を実施する

私たちは、子供たちの発達パターンと最前線の教育経験とフィードバックを組み合わせて、新しくアップグレードされた「人工知能 Python AI」コースを慎重に開発します。

従来の Python プログラミング クラスとは異なり、Stan Planet Python AI クラスでは、子供の認知レベルに合わせた方法で Python プログラミングを教え、インテリジェントなハードウェア、ソフトウェア、ハードウェアのインタラクションの使用を学び、クラスを活気のあるものにします。面白くて、子供たちの学習への興味と無限の創造性を刺激します。

02. 破壊的な Python 学習はどのくらいユニークですか?

破壊的な Python 学習について言えば、親は次のような疑問を抱かずにはいられないでしょう。

Stan Planet 人工知能 Python AI コースはどのくらいユニークですか?

なぜそれが子供にとってPythonを学ぶのにより適した方法だと言われているのですか?

簡単に言うと以下の 4 点に集約されます。

1. 生徒の認識を一致させ、抽象的な原則を具体化する

子供にとって、抽象原則を統合し、ハードウェア フィードバックを通じてコード実行の効果を直感的に確認することは、Python の知識とアプリケーションをより深く理解するのに役立ちます。

上記の Python [リスト] ナレッジ ポイントを例に挙げると、Stan Planet は従来の抽象的な教育方法を放棄し、[リスト] を物理的なピクセル ライトと照合し、ハードウェア (ライト ボード) をナレッジ ポイントに統合しました。現在。

つまり、行列とリスト関連の知識行列は、ピクセル ランプの位置に対応しています。

子供たちがコードを入力すると、すぐにピクセル ランプに対応する表示が表示されます。非常に明確で明確な、子供たちはその背後にある意味をすぐに理解できます。ロジックは時間内に調整および修正できます。

▲人工知能Python AIコース「ジェスチャーコントロールピクセルライト」

もう 1 つの知識ポイント [マッピング]: 従来の方法で説明すると、2 つの要素セットの要素間の「対応」関係を指します。数学の分野では、それらは関数と同一視されることが多く、部分的なマッピングは部分的な関数と同等であり、完全なマッピングは完全な関数と同等です。

教師が説明するときに組み合わせられる絵はせいぜい 1 つだけであり、

効果を示すことができず、子供たちにとっては理解が難しいことがよくあります。

▲従来の Python クラスでの知識ポイントのプレゼンテーション [マッピング] の指導

Stan Planet Python AI クラスでは、頭で制御するレインボー ライトの効果を作成することで、子供たちがマッピングの概念と機能を深く理解できるように支援します。

こんな感じ

頭の振り幅に合わせてレインボーライトが次々と点灯することに変換され、一定範囲の角度変化が1色の光に相当し、コーディングを可視化することができます。

▲人工知能Python AIコース～「頭で制御するレインボーライト」

ひと目で理解できるだけでなく、ハードウェアをうまく​​制御できた満足感が子どもたちの興味と自信を大きく高め、子どもたちはプログラミング学習に夢中になります。

2. コースは生活に関連しており、PBL プロジェクトは実践的な問題を解決します。 スティーブ ジョブズなどの多くのプログラミング界の巨人は、プログラミングの初期段階で、自分自身、または自分の家族や友人のためにゲームや Web サイトのプロジェクトを構築することを目的としていたことがわかりました。プログラミング言語。

つまり、

Stan Planet の Python AI コースのコンテンツ デザインは実生活に関連しています。PBL 制作プロジェクトの形式を通じて、

学生がアプリケーションに沿った原則と実践を学ぶのに役立ちます。現代生活における人工知能。

Python AI コースの素晴らしい作品をいくつか見てみましょう:

表情認識インタラクティブデスクランプ

子供たちはまず Mediapipe の顔認識テクノロジーを習得して適用し、スマート電気スタンドのハードウェア設計と製造を完了してから、照明の消灯、さまざまな色、さまざまな音楽、さまざまな明るさなどを制御するための対応する Python コードを作成します。 、さまざまな雰囲気を作り出します。

ジェスチャー コントロール マニピュレーター

このクラスでは、子供たちは人間の手の 6 つの姿勢を読み取り、人間の手の 6 つの姿勢をロボット ハンドにマッピングするための Python 構文を学び、適用して、クールなフォローアップ機能を実現します。

無人運転シミュレーションカー

無人運転シミュレーションカーを作るのは簡単ではありません!子どもたちはまずスマート カーを組み立て、次に PID の基本原理、メカナム ホイールの原理、Python コードを使用して特別なパス タスク、ターゲット追跡、顔追跡、人間とコンピューターのインタラクション機能などを設定し、最終的に完成させる必要があります。一連の操作、タスク。

IOT スマートホーム

超スマートホームを実現したいですか? Python AI Classroom がそれを実現します。 Python 言語でハードウェアを駆動し、ハードウェア回路を構築することで、光感度検出、湿度検出、花へのインテリジェントな水やりやファン制御などのスマート ホーム機能を実現できます。

上記のプロジェクトの概念原理と応用実践は私たちの生活と密接に関係していることがわかります。これは、子供たちが実際の操作プロセスでプログラミングをより深く理解し、人工知能テクノロジーの思考を使用するプロセスでイノベーションを向上させます!

3. より多様な学習パス、質の高いイベントとのつながり

従来のプログラミング コースは純粋にソフト プログラミング コースであり、出口はソフト プログラミング コンテスト コースであり、すべての子供に適しているとは限りません。結局のところ、子供はそれぞれ異なる興味を持っています。

Stan Planet の Python AI コースは、Python プログラミング、オープンソース ハードウェア設計、人工知能テクノロジーの原則、その他の多様なコンテンツを統合し、子供たちにより多くの開発パスを提供します。

異なる分野における学際的なクロスオーバーにより、子供たちは多様な知識のつながりを確立し、より立体的な知識を学び、より包括的な能力を習得することができます。

もう 1 つの非常に重要な点は、子供が将来的によりスケーラブルになるということです。

プログラミング、科学革新、または人工知能のいずれの方向に成長したいとしても、子供は「スムーズに」移行することができます。

子供たちは、全国青少年労働スキルおよびインテリジェントデザインコンペティション、ブルーブリッジカップ、全国青少年人工知能イノベーションチャレンジなどに参加して、より多くのアイデアを実現し、より多くの可能性を発見することができます。

4. 開発トレンドをフォローし、人工知能の人材を育成する

社会における人工知能の応用可能性と価値が高まるにつれ、知能技術はますます急速に発展し、将来の人材の育成に対する国の需要も時代とともに常に進化しています。そしてスキルは教育の客観的なニーズとなっています。

Stan Planet Python AI コースは、Python プログラミングと人工知能を統合します。

子供たちは、Python の構文とデータ構造を基礎から高度まで学び、それを CodeCombat と組み合わせてアルゴリズムを直感的に理解し、アルゴリズム機能を行使します。

多くのインテリジェント モジュールを通じて、最初は人工知能プログラムを作成し、人工知能の原理を理解して実践します。 「現実世界」を舞台に、クリエイティビティをフルに発揮します。

▲人工知能の知識ポイント

Stan Planet は、将来の開発トレンドに従い、子供たちが Python AI クラスを通じて人工知能の研究開発と応用能力を開発し、競争力のある将来の人材になるのを支援したいと考えています。

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