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Der virtuelle Kurs „Problemlösung mit Computational Thinking – Virtueller Kurs – Coursera“, ist ein Kurs mit unterschiedlichen Inhalten und bietet Videoklassen von . Erkunden Sie die wesentlichen Funktionen und klicken Sie auf die orangefarbene Schaltfläche, um detaillierte Informationen zur E-Learning-Plattform von Coursera zu erhalten
Haben Sie schon einmal gehört, dass Computer "denken"? Ob Sie es glauben oder nicht, Computer denken nicht wirklich.
Stattdessen tun sie genau das, was wir ihnen sagen.
Programmieren bedeutet, „dem Computer zu sagen, was er tun soll und wie er es tun soll“.
Bevor Sie überhaupt daran denken können, einen Computer zu programmieren, müssen Sie genau herausfinden, was Sie dem Computer sagen wollen.
Das Durchdenken von Problemen auf diese Weise ist rechnerisches Denken.
Computational Thinking ermöglicht es uns, komplexe Probleme anzugehen, zu verstehen, was das Problem ist, und Lösungen zu entwickeln.
Wir können diese Lösungen so präsentieren, dass sie sowohl für Computer als auch für Menschen verständlich sind.
Der Kurs umfasst eine Einführung in Computational Thinking und eine breite Definition jedes Konzepts, eine Reihe von Fallbeispielen aus der Praxis, die veranschaulichen, wie Computational Thinking zur Lösung komplexer Probleme eingesetzt werden kann, und ein Studentenprojekt, das Sie auffordert, das Gelernte anzuwenden. über Computational Thinking in einer realen Situation.
Dieses Projekt wird in Phasen (und Meilensteinen) abgeschlossen und enthält auch einen endgültigen Notfallplan, den Sie mit anderen Schülern wie Ihnen teilen werden.
Dieser Kurs richtet sich an alle, die mit dem Programmieren beginnen, über das Programmieren nachdenken oder einfach nur eine neue Art des kritischen Denkens über Probleme verstehen möchten.
Es ist keine vorherige Programmierung erforderlich.
Die Beispiele in diesem Kurs scheinen für ein Highschool-Publikum besonders relevant zu sein und sind so konzipiert, dass sie von allen verstanden werden.
Sie lernen: -Komponenten des Computational Thinking zu definieren, einschließlich Abstraktion, Problemidentifikation, Dekomposition, Mustererkennung, Algorithmen,
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