Mengintegrasikan AI dan Pengekodan dalam Pendidikan Awal STEM
Saya ingin menulis artikel pendek ini kerana saya mempunyai beberapa pengalaman dalam mempelajari diri saya dan mengajar orang lain konsep STEM. Tetapi apakah program yang paling membantu kami mengajar mereka?
Pasaran kerja STEM berkembang pesat tetapi telah menjadi semakin kompetitif dengan peningkatan kecerdasan buatan. Mengintegrasikan AI ke dalam pendidikan pada peringkat awal boleh melengkapkan pelajar dengan kemahiran penting seperti penyelesaian masalah, kreativiti dan pemikiran kritis. Dengan memperkenalkan konsep ini lebih awal, pelajar—sama ada mereka mengikuti sains komputer atau tidak—boleh belajar memanfaatkan teknologi dengan berkesan dalam kehidupan seharian mereka, menyediakan mereka untuk masa depan yang didorong oleh teknologi.
Berikut ialah empat alatan yang saya temui untuk mengajar topik ini dengan cara yang menarik dan boleh diakses. Mengandungi keluk pembelajaran yang rendah untuk semua peringkat umur
-
Calar
- Platform pengaturcaraan berasaskan blok visual yang dibangunkan oleh MIT
- Membenarkan penciptaan permainan, animasi dan cerita
- Mudah digunakan untuk mengajar algoritma yang kompleks
-
Sekat
- Platform pengaturcaraan berasaskan blok visual yang dibangunkan oleh Google
- Menawarkan integrasi dengan Javascript, Python dan bahasa pengaturcaraan lain
- Menterjemah blok kepada teks
-
Mesin Boleh Ajar Google
- Platform latihan Kepintaran Buatan yang digunakan untuk mencipta model menggunakan pelbagai jenis data
- Tidak memerlukan pengetahuan pengaturcaraan
- Interaktif dengan maklum balas segera
-
LEGO SPIKE Prime
- Platform pengaturcaraan berasaskan blok visual
- Memerlukan kit Lego
- Menyediakan rancangan pengajaran
Apakah sebenarnya yang diajar oleh alat ini?
- Scratch mengajar konsep gelung, syarat dan pengaturcaraan dipacu peristiwa
- Sekat mengajar anda cara memprogram menggunakan beberapa bahasa pengaturcaraan dan sintaksnya, sama seperti scratch tetapi dengan struktur berasaskan teks
- Mesin Boleh Ajar Google mengajar asas tentang pembelajaran mesin dengan keputusan dipacu data berdasarkan corak yang diberikan
- **LEGO Spike Prime mengajar robotik melalui penyelesaian masalah dan penyepaduan sensor, meniru cara mesin menggunakan data untuk berinteraksi dengan persekitarannya
Rujukan:
Gores
Sekat
Mesin Boleh Ajar Google
LEGO Spike Prime
1 permulaan rancangan pengajaran untuk setiap alat, beginilah saya biasanya membuat pelajaran jika tidak diberikan
-
Calar
- Objektif: Animasi mudah menggunakan gelung dan syarat
- Soalan: Adakah anda mahu seni anda dihidupkan di skrin? Ingin meneroka dunia kreatif pengaturcaraan?
- Demo: Perkenalkan antara muka Scratch dan buat animasi yang menunjukkan objektif
- DIY: Berikan masa kepada pelajar untuk membuat animasi mereka, membantu orang lain yang memerlukan bantuan melakukan perkara yang mereka mahu dalam animasi Pergi keliling bilik dan semak setiap projek
-
Sekat
- Objektif: Buat program pembilang dengan gelung dan bersyarat
- Soalan: Apakah cara kita boleh mengulangi tindakan beberapa kali? Bagaimanakah kita boleh menyemak syarat? Bagaimana jika kita menukar syarat?
- Demo: Buat program dalam C yang dikira dari 1 hingga 10 dan semak sama ada nombor itu perdana atau tidak
- DIY: Cuba tukar bahasa, tukar nombor atau tukar syarat. Jangan ragu untuk menjadi kreatif dan tambahkan lagi kod
-
Mesin Boleh Ajar Google
- Objektif: Melatih model untuk mengelaskan imej ke dalam kategori
- Soalan: Bagaimanakah kita boleh mengajar komputer mengenali imej? Apakah jenis data yang anda fikir paling berguna untuk melatih model dalam pasaran umum?
- Demo: Tunjukkan cara mengumpul dan memuat naik imej ke dalam kategori (cth., "kucing" dan "anjing"). Tunjukkan latihan model dan uji dengan imej baharu.
- DIY: Pelajar akan mengumpul dan memuat naik imej mereka ke dalam kategori dan melatih model untuk mengklasifikasikannya. Semak setiap projek untuk mendapatkan bantuan. Pelajar boleh meneroka alatan lain dalam aplikasi jika mereka mahu.
-
LEGO Spike Prime
- Objektif: Bina robot untuk mengelakkan halangan menggunakan penderia
- Soalan: Adakah anda pernah bermain dengan lego sebelum ini?
- Demo: Perkenalkan kit LEGO SPIKE Prime dan tunjuk cara membina robot ringkas yang boleh bergerak ke hadapan dan berhenti apabila ia mengesan halangan menggunakan penderia jarak.
- DIY: Biarkan pelajar membina robot mereka dengan penderia, memprogramkannya untuk mengelakkan halangan. Pergi keliling bilik dan semak setiap projek, membantu menyelesaikan masalah dan membimbing pelajar menyelesaikan tugas mereka.
Kesimpulan
Memandangkan pasaran kerja STEM terus berkembang, ia menjadi penting untuk menyepadukan teknologi dan AI ke dalam pendidikan pada peringkat awal. Alat seperti Scratch, Blockly, Google Teachable Machine dan LEGO SPIKE Prime menyediakan pelajar pengalaman praktikal dan memupuk kemahiran dalam pengaturcaraan, penyelesaian masalah, kreativiti dan pemikiran kritis. Kemahiran ini bukan sahaja berguna untuk bakal saintis komputer tetapi juga untuk sesiapa sahaja yang ingin mengemudi dunia yang dipacu teknologi dengan berkesan.
Dengan menggunakan alatan ini dalam cara yang menarik dan interaktif, kami dapat memastikan pelajar bersedia dengan baik untuk masa depan, tidak kira sama ada mereka meneruskan kerjaya teknikal. Memperkenalkan mereka kepada konsep seperti gelung, bersyarat, AI dan robotik membina asas yang kukuh untuk memahami teknologi yang membentuk kehidupan seharian kita.
Mari melengkapkan generasi akan datang dengan alatan dan pengetahuan untuk berkembang maju dalam dunia yang dikuasakan teknologi!
Atas ialah kandungan terperinci Mengintegrasikan AI dan Pengekodan dalam Pendidikan Awal STEM. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih sesuai untuk pemula, dengan lengkung pembelajaran yang lancar dan sintaks ringkas; JavaScript sesuai untuk pembangunan front-end, dengan lengkung pembelajaran yang curam dan sintaks yang fleksibel. 1. Sintaks Python adalah intuitif dan sesuai untuk sains data dan pembangunan back-end. 2. JavaScript adalah fleksibel dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan depan dan pelayan.

Peralihan dari C/C ke JavaScript memerlukan menyesuaikan diri dengan menaip dinamik, pengumpulan sampah dan pengaturcaraan asynchronous. 1) C/C adalah bahasa yang ditaip secara statik yang memerlukan pengurusan memori manual, manakala JavaScript ditaip secara dinamik dan pengumpulan sampah diproses secara automatik. 2) C/C perlu dikumpulkan ke dalam kod mesin, manakala JavaScript adalah bahasa yang ditafsirkan. 3) JavaScript memperkenalkan konsep seperti penutupan, rantaian prototaip dan janji, yang meningkatkan keupayaan pengaturcaraan fleksibiliti dan asynchronous.

Penggunaan utama JavaScript dalam pembangunan web termasuk interaksi klien, pengesahan bentuk dan komunikasi tak segerak. 1) kemas kini kandungan dinamik dan interaksi pengguna melalui operasi DOM; 2) pengesahan pelanggan dijalankan sebelum pengguna mengemukakan data untuk meningkatkan pengalaman pengguna; 3) Komunikasi yang tidak bersesuaian dengan pelayan dicapai melalui teknologi Ajax.

Aplikasi JavaScript di dunia nyata termasuk pembangunan depan dan back-end. 1) Memaparkan aplikasi front-end dengan membina aplikasi senarai TODO, yang melibatkan operasi DOM dan pemprosesan acara. 2) Membina Restfulapi melalui Node.js dan menyatakan untuk menunjukkan aplikasi back-end.

Memahami bagaimana enjin JavaScript berfungsi secara dalaman adalah penting kepada pemaju kerana ia membantu menulis kod yang lebih cekap dan memahami kesesakan prestasi dan strategi pengoptimuman. 1) aliran kerja enjin termasuk tiga peringkat: parsing, penyusun dan pelaksanaan; 2) Semasa proses pelaksanaan, enjin akan melakukan pengoptimuman dinamik, seperti cache dalam talian dan kelas tersembunyi; 3) Amalan terbaik termasuk mengelakkan pembolehubah global, mengoptimumkan gelung, menggunakan const dan membiarkan, dan mengelakkan penggunaan penutupan yang berlebihan.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Kedua -dua pilihan Python dan JavaScript dalam persekitaran pembangunan adalah penting. 1) Persekitaran pembangunan Python termasuk Pycharm, Jupyternotebook dan Anaconda, yang sesuai untuk sains data dan prototaip cepat. 2) Persekitaran pembangunan JavaScript termasuk node.js, vscode dan webpack, yang sesuai untuk pembangunan front-end dan back-end. Memilih alat yang betul mengikut keperluan projek dapat meningkatkan kecekapan pembangunan dan kadar kejayaan projek.

C dan C memainkan peranan penting dalam enjin JavaScript, terutamanya digunakan untuk melaksanakan jurubahasa dan penyusun JIT. 1) C digunakan untuk menghuraikan kod sumber JavaScript dan menghasilkan pokok sintaks abstrak. 2) C bertanggungjawab untuk menjana dan melaksanakan bytecode. 3) C melaksanakan pengkompil JIT, mengoptimumkan dan menyusun kod hot-spot semasa runtime, dan dengan ketara meningkatkan kecekapan pelaksanaan JavaScript.
