Teaching algorithmic thinking
Section outline
-
Študenti imajo morda napačen vtis, da so algoritmi in podatkovne strukture znanost o postopkih urejanja in obratih uravnoteženih dreves. Prva naloga predmeta je odpraviti ta škodljivi vtis in se prepričati, da so drevesa, bisekcija, teorija informacij, dvojiški številski sistem, končni avtomati in celo rekurzija (ta sploh!) najbolj vsakdanje reči na svetu.
Nato (ali še boljše, istočasno) pa nas bo zanimalo, kako o tem prepričati še druge, neračunalnikarje. Kako desetletnemu otroku razložiti končne avtomate (iskanje otoka zakladov), NP-polne probleme (težave piranskega župana s sladoledarji) in strojno učenje (z računalnikom iz bombonov, seveda). Kako je vse to videti, si lahko ogledate na strani z materiali, ki jih bomo uporabljali pri predmetu.
Čeprav bomo razmišljali splošneje, nas bo zanimalo predvsem, kako učiti otroke. Za to bomo morali izvedeti nekaj malega o psihologiji in poučevanju. Pač v okviru skromnih mej predavateljevega znanja.
Predmet ne bo visel v zraku: ne zanima nas, kako se to dela, temveč bomo to tudi naredili. Vsak študent si bo moral najti delo, ki mu leži - od vodenja krožka do izdelave podcasta.
-
-
Ali Kaj odgovoriti babici, ko vas vpraša, kaj pomeni, da računalniki uporabljajo samo ničle in enice. In tudi Kaj se lahko novega naučimo ob razmišljanju ob dvojiškem zapisu števil.
-
Gradivo, ki je sicer pripravljeno za učitelje; na predavanjih smo poskusili nekaj koščkov tega.Kar smo počeli na predavanjih, je med sedmo in dvanajsto minuto. "Božična predavanja" imajo sicer fascinantno zgodovino.
-
-
Zveza med bisekcijo, stiskanjem podatkov, drevesi in entropijo.
-
V okviru teh predavanj izvemo, v kakšnem kontekstu bi bilo lahko to, da ste se v okviru svojega študija učili vse možne postopke urejanja, pravzaprav koristno.
-
Zapiski
Nekaj videov Svež znanstveni članek na to temo. Samo za ilustracijo, lahko pa tudi malo berete, saj ima kakšen lušten dokaz.
-
-
Končni avtomati so zanimiv primer snovi, ki jo skozi igro pokažemo tudi otrokom - nekoliko težko pa jim je razložiti, kako jih uporabljamo v računalništvu.
-
Na nekaj algoritmih na grafih bomo pokazali problem eksponentne časovne zahtevnosti, NP polnosti... Opazimo tudi, kako se lahko navidez povsem različni problemi prevedejo na isti problem, ki ga rešujemo z istim algoritmom.
-
Problem, za katerega lahko hitro poiščemo algoritem, ki pa ne da nujno optimalne rešitve.Primer problema, za katerega očitno znamo najti algoritem, a z eksponentno zahtevnostjo. Obenem pa sestavljalec problema pozna optimalno rešitev.
Nekaj videov Splača se pogledati tudi iste avtorice. (Hvala, Urša!)
-
-
Tole sem si pripravil za neko drugo predavanje, a lahko pride prav tudi pri tem predmetu
-
Skrivne pisave so vedno zabavna reč. Kriptografija je tudi lep primer, na katerem lahko pokažemo, kaj je "računalniška zvitost".
-
Ob umetni inteligenci pogosto razočarani: otroci mislijo, da to kar vidijo v filmih, resnično obstaja, študente pa razočara, da je umetna inteligenca ena sama matematika. Vseeno se lahko o temi razvije zanimiv pogovor, podkrepimo pa ga z aktivnostjo, v kateri naredimo računalnik iz bombonov.