这个计算思维方法由康拉德·沃尔夫拉姆(Conrad Wolfram)和他的团队首创,现在可以作为一个现成的、综合的学生和教师平台,涵盖一个样本课程。
面向所有能力的现实世界、基于问题的教学模块
AI助理CAIT在当前需要时为教师和学生提供支持
开放式项目和进一步丰富的机会
提问和课堂协作工具
评估和认证机会
独特的计算思考环境
数据科学、建模、几何、信息处理和计算体系结构问题的初学者
模块:“定向学习”-讲师引导,预先确定解决方案的叙述
项目:“引导式学习”-讲师辅助的开放式探索
从只有基本文化和计算机技能的学习者到寻求解决复杂问题的高级学习者(取决于模块或项目)
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学习是在现实问题叙述的背景下进行的,分为章节和活动,通过有用的检查点和定期讨论进展的机会。
学习者体验上下文中的、现实生活中的、混乱的问题,并学习通过以下方式取得进步所需的技能构建一个需要解决的精确问题。
学生们不是被要求手工完成狭义的计算问题,而是被要求讨论、定义、范围和假设,为抽象做好准备。
当学习者使用计算机进行计算时,以前无法理解的概念(由于他们的计算复杂性)在早期阶段变得可访问。学习者可以使用全套尖端工具通常通过使用引物,引导他们在叙事中做出稳定的选择。
学习者可以使用行业标准计算工具,并且不限于材料-学习者可以在资源中的任何位置输入和运行Wolfram语言代码。
学员通过与实际结果进行比较来验证其解决方案,并对其解决方案进行评论,从而允许他们反思他们的做法。最重要的是,他们学会了迭代和完善解决方案使用CBM解决方案螺旋作为指导。
对学习的反思是围绕基本的四步过程进行的,而不是循序渐进的计算步骤。
巩固学习是在新的环境中进行的,这样学习者就可以体验如何适应新知识到新环境。项目中不需要新的概念或工具。
引言是对模块中有用概念的非文本描述,类似于当前的课程资源。必要时,不同的解决问题的叙述可能会链接到相同的入门。
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