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機器人編程怎樣助力培養(yǎng)孩子的科學素養(yǎng)

格物斯坦機器人 ? 來源:格物斯坦機器人 ? 作者:格物斯坦機器人 ? 2022-07-08 17:39 ? 次閱讀

孩子對有關科學領域的探究和學習,往往受到好奇心和興趣的直接驅使,可以說好奇心和興趣是孩子主動進行科學探究和學習的基本前提,機器人編程就是從這一點出發(fā),來培養(yǎng)孩子的科學思維與能力的。具體而言,機器人編程是怎樣助力培養(yǎng)孩子的科學素養(yǎng)呢?

增強孩子處理信息的能力。現實中充斥著大量冗余的信息,每一個孩子都必須能認識“信息”、理解“信息”,分辨“信息”,最后能駕馭“信息”。要想達成這樣的教育目標,最佳途徑就是持續(xù)學習人類的第三語言——編程語言,因為編程就是處理信息的現代方式。鞏固孩子的創(chuàng)造能力。人工智能時代,培養(yǎng)科學素養(yǎng)的過程中想象力與創(chuàng)新思維必不可少,然而創(chuàng)新思維只是第一步,最重要的是轉化為創(chuàng)造能力。在孩子的早期成長階段引入編程體驗,不僅可以鼓勵孩子們動手實踐、使孩子們的創(chuàng)造能力得到充分加強和鞏固,又能使他們獲得滿滿的自我成就感。少兒編程能給學生帶來無限的想象力,不斷培養(yǎng)摸索和創(chuàng)新的精神,程序不是解題,在不斷升級、優(yōu)化、創(chuàng)新過程中,鍛煉思維邏輯能力,培養(yǎng)創(chuàng)新的能力。修改網頁代碼排版的狹義編程是計算機自己可以解決的,但編程不僅僅是寫代碼,其核心本質是算法和邏輯。

創(chuàng)造力是機器很難達到的高度,任何機器都必須按照一定的規(guī)則運行,然而現實世界人類生活的最大特點是沒有絕對規(guī)則。少兒編程火熱原因,有一部分是因為人工智能大戰(zhàn)引發(fā)的。人工智能大戰(zhàn)對我們最大的啟發(fā)是,人類在邏輯思維方面和機器相比已經完全無法匹敵,而且差距會越來越大,拿什么和機器競爭呢?唯一的答案是創(chuàng)意、想象力。少兒編程教育并不是要培養(yǎng)未來的程序員,而是讓孩子學會熟練地用科技表達自己,由科技時代的消費者轉變?yōu)閯?chuàng)造者。

其實機器人編程教育所關注的教育目標主要是計算思維和算法思維和結合STEAM教育跨學科理念的其他素養(yǎng)。計算思維和算法思維這兩個詞乍一聽很像,但是仔細思考卻有著完全不同的含義。含一種想象的方法,通觀察類比和構建隱喻……”關于算法思維,作者這樣介紹“算法是計算機科學的中心 - 計算思維正在形成算法思維的習慣。為了使程序符合算法的要求,它必須具有以下屬性:有限性,確定性,有效性,以及具有一個或多個輸入和一個或多個輸出。算法是確定的,抽象的工件和程序知識……”書中的觀點清晰明了,作者認為計算思維是形成算法思維的基礎,即算法思維應當是在計算思維形成后逐步形成的高階思維。少兒編程教育應當培養(yǎng)怎樣的計算思維呢?

算法思維: 這樣可以讓學生們一起分一步一步的解決問題。 當學生已經定義了這些步驟時,他們能夠在他們的計算應用程序中工作來編程步驟(即編碼)來解決問題。 這個階段允許學生制定一個計劃并遵循該計劃,看是否提供了所需的解決方案。

評價。這是讓學生在完成這一過程中學習的重要一步,以確保他們了解如何評估解決方案如何滿足問題的需求。 這一步在計算思維中并不常用,但是對于正在發(fā)展解釋和支持他們的解決方案的能力的學生來說,這個問題至關重要。 它要求學生考慮是否滿足了問題的所有需求,以及為什么這個解決方案是最合適的。 這個步驟還可以通過準備成功的證據來準備學生分享他們的工作。

抽象。這是一個最后一步,允許學生反思已經解決的問題,看看是否有可以在計算系統(tǒng)中建立的一般規(guī)則。 通過這種方式,學生可以在計算系統(tǒng)中開發(fā)自動化流程,以獲得將來出現的類似問題。 這一步也有助于學生將解決方案的簡單術語進行拋光,從而使之更適用于將來的其他問題。

機器感知是計算機系統(tǒng)以類似于人類使用其感覺與周圍世界聯(lián)系的方式解釋數據的能力。計算機采用并響應其環(huán)境的基本方法是通過連接的硬件。直到最近,輸入僅限于鍵盤或鼠標,但是硬件和軟件方面的技術進步已使計算機以類似于人類的方式接受感覺輸入。

機器人編程感知允許計算機使用此感官輸入以及收集信息的常規(guī)計算方式,以更高的準確性收集信息并以對用戶來說更舒適的方式呈現它。這些包括計算機視覺、機器聽力、機器觸摸和機器氣味。機器感知的最終目標是使機器能夠像人類一樣觀察和感知世界,因此使他們能夠以人類的方式解釋他們做出決策的原因,并在失敗時向我們發(fā)出警告更重要的是失敗的原因。除了機器感知只會賦予機器有限的感知力,而不是賦予機器充分的意識,自我意識和意圖,機器學習的目的與一般的人工智能目的非常相似。當今的技術,科學家和研究人員盡管仍有很長的路要走,但要實現這一目標。

審核編輯:湯梓紅

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