Computergestütztes Denken ist der Prozess, ein Problem auf systematische Weise anzugehen und eine Lösung so zu entwickeln und auszudrücken, dass sie von einem Computer ausgeführt werden kann. Aber Sie müssen kein Informatiker sein, um wie ein Informatiker zu denken! Wir ermutigen Studenten aller Fachrichtungen, diesen Kurs zu belegen. Viele quantitative und datenzentrierte Probleme können mit Hilfe des rechnergestützten Denkens gelöst werden und ein Verständnis des rechnergestützten Denkens wird Ihnen eine Grundlage für die Lösung von Problemen bieten, die in der realen Welt gesellschaftliche Auswirkungen haben.
Computergestütztes Denken zur Problemlösung
Dozent: Susan Davidson
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Einfacher Algorithmus
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Problemlösung
- Kategorie: Berechnung
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Computergestütztes Denken ist ein Ansatz zur Lösung von Problemen unter Verwendung von Konzepten und Ideen aus der Informatik und zur Formulierung von Lösungen für diese Probleme, so dass sie auf einem Computer ausgeführt werden können. Da die Informatik in allen Bereichen der modernen Gesellschaft immer mehr an Bedeutung gewinnt - nicht nur in der Softwareentwicklung und im Ingenieurwesen, sondern auch in der Wirtschaft, in den Geisteswissenschaften und sogar im täglichen Leben - ist das Verständnis, wie man rechnerisches Denken zur Lösung realer Probleme einsetzt, eine Schlüsselqualifikation im 21. Computergestütztes Denken basiert auf vier Säulen: Zerlegung, Mustererkennung, Datendarstellung und Abstraktion sowie Algorithmen. Dieses Modul führt Sie in die vier Säulen des rechnergestützten Denkens ein und zeigt, wie sie als Teil des Problemlösungsprozesses angewendet werden können.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre5 Aufgaben2 peer reviews4 Diskussionsthemen
Wenn wir computergestütztes Denken einsetzen, um ein Problem zu lösen, entwickeln wir eigentlich einen Algorithmus: eine schrittweise Abfolge von Anweisungen. Ganz gleich, ob es sich um eine kleine Aufgabe wie die Planung von Besprechungen oder um eine große Aufgabe wie die Kartierung des Planeten handelt, die Fähigkeit, Algorithmen zu entwickeln und zu beschreiben, ist für den auf Computational Thinking basierenden Problemlösungsprozess entscheidend. In diesem Modul lernen Sie einige gängige Algorithmen sowie einige allgemeine Ansätze kennen, um selbst Algorithmen zu entwickeln. Diese Ansätze sind nützlich, wenn Sie nicht nur nach irgendeiner Antwort auf ein Problem suchen, sondern nach der besten Antwort. Nach Abschluss dieses Moduls werden Sie in der Lage sein, einen Algorithmus zu bewerten und zu analysieren, wie sich die Größe der Eingabe auf seine Leistung auswirkt, so dass Sie den besten Algorithmus für das Problem, das Sie zu lösen versuchen, auswählen können.
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7 Videos6 Aufgaben4 peer reviews
Computergestütztes Denken ist ein Problemlösungsprozess, bei dem der letzte Schritt darin besteht, die Lösung so auszudrücken, dass sie auf einem Computer ausgeführt werden kann. Bevor wir jedoch ein Programm schreiben können, um einen Algorithmus zu implementieren, müssen wir verstehen, wozu der Computer in der Lage ist - insbesondere, wie er Anweisungen ausführt und wie er Daten verwendet. Dieses Modul beschreibt das Innenleben eines modernen Computers und seine grundlegenden Operationen. Anschließend werden Sie mit einer Methode zur Darstellung von Algorithmen vertraut gemacht, die als Pseudocode bezeichnet wird und Ihnen dabei hilft, Ihre Lösung mit einer Programmiersprache zu implementieren.
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6 Videos5 Aufgaben5 peer reviews
Das Schreiben eines Programms ist der letzte Schritt des computergestützten Denkprozesses. Es ist der Akt, einen Algorithmus in einer Syntax auszudrücken, die der Computer verstehen kann. Dieses Modul führt Sie in die Programmiersprache Python und ihre wichtigsten Funktionen ein. Selbst wenn Sie noch nie ein Programm geschrieben haben - oder es nicht einmal in Erwägung gezogen haben - werden Sie nach Abschluss dieses Moduls in der Lage sein, einfache Python-Programme zu schreiben, mit denen Sie Ihre Algorithmen als Teil eines auf Computational Thinking basierenden Problemlösungsprozesses an einen Computer weitergeben können.
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9 Videos13 Lektüren12 Aufgaben
Dozent
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Geprüft am 17. Nov. 2018
Geprüft am 21. Nov. 2021
Geprüft am 17. Jan. 2019
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Häufig gestellte Fragen
Nein, definitiv nicht! Dieser Kurs richtet sich an alle, die daran interessiert sind, Probleme systematischer anzugehen, effizientere Lösungen zu entwickeln und zu verstehen, wie Computer im Problemlösungsprozess eingesetzt werden können. Es sind keine Vorkenntnisse in Informatik oder Programmierung erforderlich.
Einige Teile des Kurses setzen voraus, dass Sie mit den Grundlagen der Algebra, Trigonometrie, mathematischen Funktionen, Exponenten und Logarithmen vertraut sind. Wenn Sie sich an diese Konzepte nicht erinnern oder sie nie gelernt haben, machen Sie sich keine Sorgen! Solange Sie mit der Multiplikation zurechtkommen, sollten Sie trotzdem in der Lage sein, dem Kurs zu folgen. Für alles andere geben wir Links zu Quellen an, die Sie zur Auffrischung oder als zusätzliches Material verwenden können.
Dieser Kurs wird Ihnen helfen herauszufinden, ob Sie eine Begabung für rechnerisches Denken haben und Ihnen einige Anfängererfahrungen mit Online-Lernen vermitteln. In diesem Kurs lernen Sie einige einführende Konzepte von MCIT-Dozenten, die von demselben Team erstellt wurden, das den MCIT-Abschluss online eingeführt hat.
Wenn Sie einen Bachelor-Abschluss haben und daran interessiert sind, mehr über rechnerisches Denken zu lernen, empfehlen wir Ihnen, sich für MCIT On-campus (http://www.cis.upenn.edu/prospective-students/graduate/mcit.php) oder MCIT Online (https://www.coursera.org/degrees/mcit-penn) zu bewerben. Bitte erwähnen Sie in Ihrer Bewerbung, dass Sie diesen Kurs absolviert haben.