Myślenie komputacyjne kompetencje informatyczne dla każdego. Maciej M. Sysło UMK

Transkrypt

1 Myślenie komputacyjne kompetencje informatyczne dla każdego UMK

2 Myślenie komputacyjne początki 1. Seymour Papert, Burze mózgów, Jeannette M. Wing praca w Communication of the ACM, ISTE: SIGCT grupa zainteresowań myśleniem komputacyjnym , ISSEP, Toruń Praca nt. myślenia komputacyjnego w edukacji informatycznej Terminologia: computing = komputyka dr Andrzej Walat ks. prof. Józef Kloch, Myślenie komputerów 2

3 Myślenie komputacyjne Wykracza poza informatykę Informatyka Informatyka Programowanie Programowanie Coding Programowanie Kodowanie 3

4 Jedna z motywacji Dlaczego nasi uczniowie wypadli źle (29 miejsce na 32 kraje) w badaniach PISA w zakresie rozwiązywania problemów, programowania urządzeń cyfrowych. Testy: najkrótsze drogi klimatyzator Biletomat programowanie = rozwiązywanie problemów 4

5 Zaprogramuj swoją przyszłość Programowanie (lata : optymalne projektowanie) programy wojskowe techniczne dowodzenie, logistyka wojenna problemy lokalne/krajowe: transport, zaopatrzenie, produkcja Programowanie: dynamiczne (liceum) matematyczne Przykład: optymalne wznoszenie się samolotu, patrz: Uczniowie wykrywają Zasadę Optymalności Bellmana: na każdym kroku podejmuj najlepszą decyzję w sytuacji wynikającej z poprzednich decyzji 5

6 Zaprogramuj swoją przyszłość Programowanie (lata : optymalne projektowanie): zaplanuj swoja przyszłość i rób to cały czas z uwzględnieniem wielu aspektów i metod tak, aby Twoja przyszłość była w przyjętym przez Ciebie sensie optymalnym rozwiązaniem Programowanie komputerów w ramach informatyki kształtuje takie umiejętności, jak: logiczne myślenie, kreatywność w poszukiwaniu rozwiązań, myślenie heurystyczne ( na chłopski rozum ), To myślenie poszukiwanie innowacyjnych rozwiązań, komputacyjne algorytmiczne myślenie, posługiwanie się językiem komunikacji z komputerem (programowanie) 6

7 Język maszyn Język programowania język komunikacji z komputerem o czym rozmawiać z komputerem? Komputer wykonuje tylko programy D.E. Knuth: Każdy program jest zapisem jakiegoś algorytmu Trzeba mieć coś do powiedzenia: znać algorytmy Algorytm przed programowaniem Mówi się często, że człowiek dotąd nie zrozumie czegoś, zanim nie nauczy tego kogoś innego. W rzeczywistości, człowiek nie zrozumie czegoś naprawdę, zanim nie zdoła nauczyć tego komputera 7

8 Rozwój edukacji informatycznej Kolejne etapy rozwoju edukacji informatycznej: alfabetyzacja komputerowa (lata ) podstawy posługiwania się komputerami biegłość w posługiwaniu się technologią (XX/XXI w.) podstawowe pojęcia i idee informatyczne baza dla rozumienia technologii w jej rozwoju zdolności intelektualne w kontekście TI myślenie abstrakcyjne w kontekście przetwarzania informacji XX/XXI w.: technologia informacyjna jako informatyka dla każdego informatyka wypracowała mental tools metody rozumowania myślenie komputacyjne przydatne w rozwiązywaniu problemów rzeczywistych z różnych dziedzin myślenie algorytmiczne kształtowane na gruncie informatyki myślenie komputacyjne efekt tego kształcenia w innych dziedzinach Teraz: informatyka i myślenie komputacyjne dla każdego 8

9 Myślenie komputacyje Kompetencje (umiejętności) budowane na mocy i ograniczeniach komputerowego przetwarzania informacji w różnych dziedzinach i rozwiązywania rzeczywistych problemów Wśród takich umiejętności są (J. Wing, 2006) redukcja i dekompozycja złożonych problemów tworzenie przybliżonych rozwiązań (aproksymacji), gdy dokładne rozwiązanie nie jest możliwe stosowanie rekurencji, czyli myślenia indukcyjnego (rekurencja = iteracja) tworzenie reprezentacji i modelowania danych, problemów i rozwiązań stosowanie heurystyk 9

10 Myślenie komputacyjne informatyka dla wszystkich użytkowników komputerów Myślenie komputacyjne towarzyszy procesom rozwiązywania problemów za pomocą komputerów. To podejście do rozwiązywania problemów można scharakteryzować następującymi cechami: problem jest formułowany w postaci umożliwiającej posłużenie się w jego rozwiązaniu komputerem lub innymi urządzeniami; problem polega na logicznej organizacji danych i ich analizie, danymi mogą być teksty, liczby, ilustracje itp. rozwiązanie problemu można otrzymać w wyniku zastosowania podejścia algorytmicznego, ma więc postać ciągu kroków; projektowanie, analiza i komputerowa implementacja (realizacja) możliwych rozwiązań prowadzi do otrzymania najbardziej efektywnego rozwiązania i wykorzystania możliwości i zasobów komputera oraz sieci; nabyte doświadczenie przy rozwiązywaniu jednego problemu może zostać wykorzystane przy rozwiązywaniu innych sytuacjach problemowych. 10

11 Podstawa programowa dla informatyki Wspólne Cele kształcenia Wymagania ogólne dla wszystkich etapów I. Rozumienie, analizowanie i rozwiazywanie problemów na bazie logicznego i abstrakcyjnego myślenia, myślenia algorytmicznego i sposobów reprezentowania informacji. II. Programowanie i rozwiazywanie problemów z wykorzystaniem komputera oraz innych urządzeń cyfrowych: układanie i programowanie algorytmów, organizowanie, wyszukiwanie i udostępnianie informacji, posługiwanie się aplikacjami komputerowymi. III. Posługiwanie się komputerem, urządzeniami cyfrowymi i sieciami komputerowymi, w tym: znajomość zasad działania urządzeń cyfrowych i sieci komputerowych oraz wykonywania obliczeń i programów. IV. Rozwijanie kompetencji społecznych, takich jak: komunikacja i współpraca w grupie w tym w środowiskach wirtualnych, udział w projektach zespołowych oraz organizacja i zarządzanie projektami. V. Przestrzeganie prawa i zasad bezpieczeństwa. Respektowanie prywatności informacji i ochrony danych, netykiety, norm współżycia społecznego, praw własności intelektualnej; ocena i uwzględnienie zagrożeń, związanych z technologią. Spiralna realizacja na kolejnych etapach Spiralny rozwój zasobów Technologia 11

12 Tok zajęć: problem, pojęcia, algorytm, program Stąd propozycja toku zajęć z elementami programowania: sytuacja problemowa (zamierzona przez nauczyciela) do rozwiązania przez uczniów: gry/aktywności kooperacyjne, łamigłówki z użyciem obiektów, które mają konkretne/realne znaczenie dla uczniów, roboty, problemy z różnych przedmiotów podejście do rozwiązania: heurystyka: efekt: abstrakcja, pojęcia pojawia się: sposób rozwiązania, algorytm algorytm, przepis, rozwiązanie można zaprogramować Komputer, gotowe aplikacje, zasoby sieciowe itp. mogą pojawić się na dowolnym etapie, w dowolnym momencie wynikiem decyzji nauczyciela lub uczniów Nie tylko w 1-3, z najmłodszymi 12

13 Dwa ważne pojęcia: abstrakcja i heurystyka Abstrakcja J. Wing (CT), Myśleć jak informatyk, znaczy coś więcej niż umieć programować wymaga to posługiwania się abstrakcją na wielu poziomach. Program to twór abstrakcyjny. Z perspektywy konstruktywizmu, poznanie nowych pojęć polega na skonstruowaniu umysłowych obiektów (struktur), abstrakcyjnych, i później manipulowaniu nimi w umyśle Heurystyka (George Polya, Jak to rozwiązać, 1945) Rozumowanie heurystyczne nie jest traktowane jako ostateczne i ścisłe, ale jako prowizoryczne i tylko prawdopodobne, którego celem jest odkrycie rozwiązania danego zadania Heurystykę buduje się na doświadczeniu w rozwiazywaniu zadań i obserwowaniu innych ludzi rozwiązujących zadania Odpowiednie zadanie, uczeń musi chcieć je rozwiązać. 13

14 Aktywności, inteligencje, myślenie uczniów Zalecane trzy formy aktywności, w uzupełnieniu tekstów: wizualne uczenie się (obiekty graficzne, modele abstrakcyjne i fizyczne, obrazkowe programowanie, roboty) słuchowe uczenie się (rozmowy, dyskusje, grupy i cała klasa, ) kinestetyczne uczenie się (fizyczne aktywności uczniów) Inteligencje wielorakie (H. Gardner) wrażliwości, zdolności, umiejętności: logiczno-matematyczna, językowa, przyrodnicza, muzyczna, przestrzenna, cielesno-kinestetyczna, emocjonalna (interpersonalna, intrapersonalna). Myślenie komputacyjne (mental tools) metody umysłowe, rozumowania, związane z rozwiązywaniem problemów, gdy mamy możliwość i przewidujemy posłużenie się komputerem. Te metody na ogół wywodzące się z informatyki. 14

15 Roboty, które nas słuchają Pierwsze kroki sortowanie odpadów Schemat blokowy do kierowania robotem Program w Blockly 15 15

16 1. K-3: Porządkowanie przez 12 lat w szkole, 1 Sytuacja: porozrzucane karty z obrazkami zwierząt, owoców itp. Cel: pogrupujcie według własnego uznania Sytuacja: różne rzeczy, odpady Cel: segregowanie według rodzaju Informatyka, pojęcia: haszowanie, metoda kubełkowa

17 2. 1-3: Porządkowanie przez 12 lat w szkole, 2 Sytuacja: np. ciąg obrazków zwierząt czworonożnych Cel: ustawcie według wagi ciała Informatyka, pojęcia: porządek, przestawianie, przestawianie sąsiednich obce uczniom, od najlżejszych Metodyka: abstrakcyjne myślenie, odkrywanie własnych sposobów Wsparcie, zabawy Bóbr:

18 3. 4-6: Porządkowanie przez 12 lat w szkole, 3 Sytuacje: różnorodne Cel: różnorodny kontekst występowania uporządkowania i sposób porządkowania Informatyka: różnorodne konteksty porządkowania i metody dostosowane do kontekstu

19 Porządkowanie przez 12 lat w szkole, 4 Sytuacje: organizacja rozgrywek, wybór obiektu naj Cel: znajdź najlepszy/największy/najmniejszy/naj element Informatyka: przeszukiwanie liniowe, turniejowe liczba porównań, pierwsze programy (Pyhon) Wsparcie: kinestetyczna gra, plansza klasowych/szkolnych rozgrywek Sytuacje: uporządkowany ciąg Cel: znajdź wybrany element Informatyka: przeszukiwanie binarne, programy (Uwaga: nie taki prosty, można posłużyć się gotowym) Wsparcie: zgadywanie liczby, zadania z Bobra (multum)

20 Programy gotowe, ale show your work

21 Porządkowanie przez 12 lat w szkole, 5 Sytuacja: ciąg liczb Cel: uporządkuj Informatyka: iteracja: najmniejszy na początek, przestawić elementy w złej kolejności, pierwsze algorytmy porządkowania, pierwsze programy sortujące (Python) Wsparcie: programy demo, Godzina Kodowania (programowanie)

22 Porządkowanie przez 12 lat w szkole, 6 4. LO, LO rozszerzenie Sytuacja: ciąg liczb Cel: uporządkuj Informatyka: elementy komputerowych implementacji: operacja scalania porządkowanie przez scalanie, rekurencja, programowanie Informatyka pytania ogólne, np.: znaczenie porządku łatwo znaleźć szukanie przez podział ciągu zamiast 1000 prób, tylko 10 gra w zgadywanie liczby wśród 1000 porównanie efektywności metod: przez wybór stała liczba działań, bąbelkowa szybka na mało nieuporządkowanym ciągu, porównanie czasów obliczeń

23 Środowisko w miejscu podręcznika Środowisko kształcenia się jako miejsce: aktywności uczących się na wzór FaceBooka współpracy realizacji projektów indywidualnych i zespołowych miejsce zasobów własnych i obcych (na różnych prawach) rozwoju rośnie z uczącym się od kołyski po grobową deskę (LLL) osobiste archiwum i budowane na nim e-portfolia dla różnych adresatów obszar własny i obszary różnych formalnych (szkoła, uczelnia) i nieformalnych (kursy) form kształcenia itd. itp. Porzućmy ideę podręcznika, XIX/XX wieczną Przyjrzyjmy się, jak pracują uczniowie Przyjrzyjmy się, jak funkcjonuje sieć i jej społeczności Wyobraźmy sobie rozwój sieci i jej społeczności Zaplanujmy środowisko na miarę uczących się i czasów 23

24 e-podręcznik: 2018 Propozycja środowiska dla zajęć z informatyki: w chmurze będzie rosnąć z uczniem, na początku: 1, 4, 7; później dalsze lata technologia dla technologii uczeń papier 1-3 tylko ci najmłodsi lubią mieć swoje zeszyty, książki, powinni uczyć się pisać e-uczeń pracuje i ma wszystkie zasoby w jednym miejscu w chmurze Tam ma swoje miejsce e-nauczyciel znajduje się tam, gdzie są jego uczniowie Dla nauczyciela: scenariusze zajęć podręcznik informatyki 24

25 e-podręcznik: Bóbr, Godzina Kodowania 25

26 e-podręcznik algorytm liniowy Wiele odpowiedzi: dyskusja z uczniami Algorytm liniowy nie musi być w linii A co to jest linia? 26

27 e-podręcznik porządkowanie (segregowanie) Segregowanie na dywanie: zbierają roboty Pojęcia ( z tyłu głowy ) sortowanie kubełkowe haszowanie 27

28 e-podręcznik: Sudoku Pojęcia: dekompozycja, rozkład zadania/problemu, kroki praca krokowa 28

29 e-podręcznik: Sudoku abstrakcja W zeszycie: Sudoku z figurami geometrycznymi Pojęcie: abstrakcja nie ma znaczenia, co układamy, tylko jak mamy ułożyć Każdy program jest abstrakcją sytuacji, którą rozwiązuje, np. te sam program z algorytmem Dijkstry dla wielu sytuacji 29

30 e-podręcznik program Wiele dobrych rozwiązań 30

31 Myślenie nie tylko informatyczne Świetny przykład (A.B. Kwiatkowska): próbujemy dopasować jedno do drugiego, porównać zgodność jednego z drugim: n n n n DNA na ile jest ono wspólne dla bliźniąt? DNA czy zawiera pewne fragmenty związane z chorobami dziedzicznymi? W jakim stopniu pokrywają się prace plagiat? W informatyce jest to dopasowanie wzorca informatyka

32 Myślenie rekurencyjne w sytuacjach życiowych Taniec: tańcz; if nie gra muzyka then STOP else zrób krok; tańcz Rekurencja czyli jak zwalić robotę na komputer informatyka

33 Stary problem, inne spojrzenie s(n) liczba sposobów osiągnięcia schodka n Myśl rekurencyjnie! n 2 n n 1 s(n) = s(n 1) + s(n 2) s(1) = s(2) = 1 2 Profesor S. bierze jeden lub dwa schodki na ile sposobów wyjdzie na piętro n dla n > 2 Króliki? Ależ to nierealistyczna sytuacja, a taki profesor to codzienność! 33

34 Stary problem, nowe spojrzenie Liczby Fibonacciego w różnych dziedzinach myślenie komputacyjne ale po co liczyć ich wartości? w przyrodzie: szyszki, słonecznik: skąd? Alan Turing w przyrodzie: kształt muszli w przyrodzie: wymiary człowieka w architekturze złota proporcja konstrukcja prostokąta za pomocą liczb Fibonacciego złoty prostokąt Związek liczb Fibonacciego z doskonałością? Ukazały się w Helionie 34

35 Kojarzenie Znajdź błąd na tej stronie elementarza 35

36 Nobel za kojarzenie Stabilny układ par, Stabilne małżeństwa temat na zajęcia informatyczne bez komputera Mężczyźni i kobiety z preferencjami zawsze istnieje stabilny układ par. W 1962, David Gale i Lloyd Shapley dowodzą i podają algorytm. W 2012 roku, Lloyd Shapley ( ) i Alvin E. Roth otrzymują Nagrodę Nobla w dziedzinie ekonomii za the theory of stable allocations and the practice of market design USA, 2014: Sprzeciw, jak algorytm może decydować o przyjęciu do pracy lekarzy 36

37 Programowanie: Maszyna RAM programowanie i przekład programu z języka na asembler Można pobrać ze strony: 37

38 Programowanie Maszyny Turinga 38

39 FL/FC odwrócona klasa, odwrócone kształcenie Założenie: Lepsze wykorzystanie potencjału uczących się w domu i w szkole, również nauczyciela Uwaga: w USA inna kultura uczenia się angażowanie się uczących się Przebieg zajęć: krótkie wprowadzenie do tematu w klasie (5-10 min) poza klasą: uczniowie przeglądają wideo jako zadanie domowe przygotowane przez nauczyciela, zadania do wykonania w domu, dyskusja z innymi uczniami i nauczycielem potrzebne wirtualne środowisko uczenia się w klasie: wyjaśnianie trudniejszych elementów Rezultat: wykład (20%) + praca z uczniami (80%) zamiast

40 Konkluzje Myślenie komputacyjne: integruje ludzkie myślenie z możliwościami komputerów obok stosowania gotowych narzędzi i informacji kształtuje kreatywność w tworzeniu własnych narzędzi i informacji przygotowuje do wykorzystywania metod i narzędzi komputerowych oraz informatycznych w różnych dziedzinach wzbogaca i poszerza metodologię rozwiązywania problemów z wykorzystaniem komputerów stanowi narzędzie (mental tools) w realizacji metody projektów stosowanej do realizacji podstawy programowej Inne nazwy, inny nacisk: computational learning komputacyjne kształcenie się computational participation zaangażowanie komputacyjne 40 40