School Computer Science in 2030

Школьная информатика в 2030 г.
Выступление на конференции ММСО.Тюринг 2021

Transcript

1. Информатика 2030 http://eazify.net/decks/inf2030
2. Cloud Dev Advocate, Microsoft - Учебные материалы - Обратная связь - Работа с top университетами Доцент, МФТИ/ ВШЭ/МАИ - ИИ - Функциональное программирование Отец - Детские лагеря JUNIO-R/JDI Camp - Час кода - Материалы для K12
4. Спонтанный онлайн: Threats and opportunities Разный уровень информатики в школах Родители хотят, дети скучают
6. Чему учить Как учить template <class T2> static typename std::enable_if<is_base_but_not_same<T2, T>::value, handle>::type DownCast(const T2* thePtr) { return handle(dynamic_cast<T*>(const_cast<T2*>(thePtr))); }
7. Связанные вопросы: • Социальная адаптация учителей
8. Особенности: • Ранняя специализация • Более глубокая специализация • Не всегда понятно, чему надо учиться -> гибкость и нечеткий профиль
9. • Индивидуальная образовательная траектория • Адаптивное формирование траектории на основе данных и тестирования
10. Информатика Цифровая грамотность Дизайн Устройство компьютера Аддитивные технологии Программирование Фундаментальные концепции
11. Правильное использование Word для написания текста Цифровое искусство Устройство компьютера Аддитивные технологии Программирование Фундаментальные концепции Цифровая гигиена Matlab
13. https://github.com/vickievalerie/digphysics ЮЗАЕШЬ ПАЙТОН НА ФИЗИКЕ?
15. PhyPhox Датчики и физические величины: • Частота вращения • Давление, высота • Магнитометр • Местоположение • Освещенность • Ускорение • Амплитуда, частота звукового сигнала
16. Схема комплекса Устройство сбора данных последовательный порт python pyexp.py –out fn.csv C++ Python Python PhyPhox
17. Дискретная математика, графы, деревья, логика, матрицы, … Олимпиадное программирование, сложность, ООП Проектная работа, GitHub, Scrum/Agile, … Microbit Low Code / No Code (Weka, Azure ML Studio, …) Когнитивные сервисы Анализ данных Статистика Классический ML Использование и fine tuning нейросетевых моделей Понимание областей прим. Сети, архитектура интернет Социология, литература, … Экономика, стартапы – цифровое производство, прототипирование Физика: моделирование Математика: авт. доказат-ва
18. Case 2: No-Code Machine Learning
19. № Название Жанр Основная мысль 1 2 3 4 5 6 1 Джеймс Хэрриот. Кошачьи истории Рассказ Приятно вспоминать прошлое, если ты делал много хорошего. Кошки трогательные, им хочется помогать. X Ч X 2 Редьярд Киплинг. Как кот гулял, где ему вздумается Сказка Коты не такие как другие животные (человеку который отличается от других тяжело). X X Н X X 3 Мэтт Хейг. Быть котом Сказка Не всегда мечта оказывается тем, что ты ожидал. X X Ч X X 4 Борис Житков. Беспризорная кошка Рассказ Даже дикая кошка может стать домашней. X Ч X X 5 Григорий Остер. Котенок по имени Гав Сказка Неважно кто ты, важно - какой ты. X X Н X X 6 Хайденрайх Эльке. Неро Корлеоне Рассказ Хитрость помогает кошке справится с трудностями. X Ч X X 7 Усачёв Андрей. Кошачья планета Стих Без кошек грустно... даже кошкам! X ? ? X X 8 Луис Сепульведа. Мама- кот Повесть Если портовый кот дал слово - то он обязательно его сдержит. X X Ч X X 9 Саша Чёрный. Кошачья санатория Повесть Кошкам трудно выжить в нашем мире. Кошки видят мир иначе. X X Ч X X 1. Одушевленная 2. Тяжелая жизнь 3. Выше человека 4. Независ / человеколюбивая 5. Умная 6. Положит герой
20. Джеймс Хэрриот. Кошачьи истории Редьярд Киплинг. Как кот гулял, где ему вздумается Мэтт Хейг. Быть котом Борис Житков. Беспризорная кошка Григорий Остер. Котенок по имени Гав Хайденрайх Эльке. Неро Корлеоне Луис Сепульведа. Мама-кот Тяжелая жизнь Не тяжелая жизнь Не ставят себя выше человека Ставят себя выше человека Одушевленные Неодушевленные
21. Кошки Одушевленные Неодушевленные Джеймс Хэрриот. Кошачьи истории Редьярд Киплинг. Как кот гулял, где ему вздумается Мэтт Хейг. Быть котом Борис Житков. Беспризорная кошка Григорий Остер. Котенок по имени Гав Хайденрайх Эльке. Неро Корлеоне Луис Сепульведа. Мама-кот Выше человека Не выше человека Тяжелая жизнь
22. Британские исследователи университета им. Джона Леннона в Ливерпуле на прошлой неделе закончили исследования, посвященные влиянию вируса на музыкальные предпочтения английской молодёжи. Они обнаружили, что у людей, заражённых вирусом иммунодефицита человека, музыкальные вкусы изменились. В результате, по мнению специалистов, в будущем, как минимум, половина британцев будет слушать музыку с преобладанием рок-мелодий. В исследовании принимали участие более 100 молодых британцев в возрасте от 14 до 18 лет. В результате оказалось, что среди участников эксперимента, заражённых вирусом иммунодефицита, рок-музыку слушали только 13%, а в группе, заражённой не-ВИЧ-вирусом - только 7%. По словам профессора Гарварда Майкла О'Салливана, результаты исследования говорят о том, что музыкальное развитие молодых людей в Великобритании находится в прямой зависимости от наличия у них вируса иммунодефицита человека. «Наше исследование показывает, что если у людей, заражённых вирусом иммунодефицита человека, музыка будет преобладать в жизни, то у тех, у кого его нет, она не будет иметь особого значения. И наоборот, если у молодых людей будет преобладать рок-музыка, то в будущем их музыкальные вкусы, вероятно, изменятся», - сказал профессор.
23. http://bit.ly/neuro_book
24. Нельзя научить, можно только научиться
28. https://www.youtube.com/watch?v=z3O3X3lvdxQ
30. Python / C# w/Turtle Graphics
31. http://eazify.net/exciting/python http://github.com/shwars/pycourse http://eazify.net/exciting/csharp def minkowski(n,x): if n==0: turtle.forward(x) else: for t in [90,-90,-90,0,90,90,-90,0]: minkowski(n-1,x/4) turtle.left(t) for _ in range(4): minkowski(2,100) turtle.left(90)
32. Блоки Python JS PythonTutor.ru Python w/Turtle C# (w/Turtle) JS Data Science Weka/ML Studio PythonTutor.ru Python w/Turtle Mobile (Xamarin) Desktop /Mobile (Electron) Web (Django/Flask) Web (Node.js) Markdown (GH Pages) GitHub Web (HTML)
33. http://py.processing.org http://openprocessing.org
34. Когнитивный портрет Генеративная сеть В погоне за счастьем http://github.com/shwars/ DigiArt4Teens http://eazify.net/azml_gan https://github.com/ CloudAdvocacy/FaceStudies
35. Удалёнка Дети любят игры Дети любят музыку / блогеров Проекты со школами из разных стран Minecraft Education Scratch / MakeCode Геймификация Acapellascience Научно-технический рэп Перевернутый класс
37. Репозиторий контента Персональный цифровой след + траектория Реальный / виртуальный тьютор Другие школьники/ школы Менторы/индустрия
40. Q&A Информатика - 2030 Дмитрий Сошников http://soshnikov.com dmitri@soshnikov.com