碧華國小資訊中心

時間：106年8月2日-8月4日 地點：教研中心 主題：VPhysics： Python程式設計和物理的火花碰撞 講師：臺北市立南港高中高慧君老師、臺大物理系石明豐教授 活動照片： #gallery-1 { margin: auto; } #gallery-1 .gallery-item { float: left; margin-top: 10px; text-align: center; width: 33%; } #gallery-1 img { border: 2px solid #cfcfcf; } #gallery-1 .gallery-caption { margin-left: 0; } /* see gallery_shortcode() in wp-includes/media.php */ 教學課程網頁： http://vphysics.ntu.edu.tw VPhysics (Python) 高中物理模擬程式設計 VPhysics 大綱和教材 VPhysics 教師版課程 物理現象實作 VPhysics 高中學生版課程 […]

日期：106年7月28日(五) 主題：STEAM與運算思維教學實務班–卡內基美隆大學機械學院入門課程：程式設計 單位：資訊工業策進會 數位教育研究所 上課地點：台北市信義路三段153號3樓 課程計畫： 課程網站：https://goo.gl/ulZeDx 2017資策會未來之星扎根計畫 資策會未來之星扎根培育計畫課程網站 資策會【未來之星-扎根計畫】2017年課程列表 未來之星扎根計畫FB粉絲專頁 課程目標： 瞭解運算思維與STEAM於學科整合應用。 瞭解國際程式教育教學編制架構與教學內容。 瞭解數位學習平台與實體教學搭配。 瞭解各式輔助程式、專案的教學工具(如：Scratch、故事板、設計圖表、計畫文件、甘特圖等)。 課程大綱： 運算思維與STEAM於教學運用介紹 卡內基教學平台與教材編排設計介紹 簡易不插電教學活動實作 專案製作工具介紹與應用 計算機概論(基本實用電腦應用功能) Scracth基礎介紹與功能操作。 以Scracth為教學工具，STEAM實務任務設計範例介紹。 Rubric 量表應用案例介紹。 課程內容： (一) STEAM 科學（Science）、技術（Technology）、工程（Engineering）、藝術（Art）、數學（Mathematics） STEM教育- 維基百科，自由的百科全書 到底什麼是STEAM教育 STEM Integration in K-12 Education Boyan Slat: How we will rid the oceans of plastic (May 2017) How the oceans can clean […]

日期：106年7月26日(三) 主題：STEAM與運算思維教學實務班–卡內基美隆大學機械學院入門課程：機器人設計 單位：資訊工業策進會 數位教育研究所 上課地點：台北市信義路三段153號3樓 課程計畫： 課程網站：https://goo.gl/ulZeDx 2017資策會未來之星扎根計畫 資策會未來之星扎根培育計畫課程網站 資策會【未來之星-扎根計畫】2017年課程列表 未來之星扎根計畫FB粉絲專頁 課程目標： 瞭解運算思維與STEAM於學科整合應用。 瞭解國際機器人教學編制架構與教學內容。 瞭解數位學習平台、模擬軟體與實體教學搭配。 瞭解機械工程中需要的技巧(包含簡單機械，基礎物理，解決問題的能力，設計和測試等) 具備建立簡單機械裝置同時能透過動作編程，將二者整合應用。 課程大綱： 【開幕式與課程說明】:這個單元會帶領您了解機器人的零件，以及如何更新機器人的韌體。 【圖型化編程環境介紹】:這個單元會教您如何利用圖型化程式，讓機器人前進與設置馬達。 【基本移動】:這個單元會教您如何利用圖型化程式讓機器人前後移動、控制速度與控制手臂、操縱旋轉方向與角度等，以及應用程式設計和數學的技巧。 【感測器應用】:這個單元會教您如何利用圖型化程式，讓機器人使用觸碰感應器與距離感應器避開障礙物、用陀螺儀感應器來偵測旋轉，以及用顏色感應器讓機器人可以對紅綠燈、道路標示等有所反應。 【程式流程】:這個單元會教您使用迴圈來編寫更複雜的程式碼，並用If/Else 條件敘述式，讓機器人根據感應器的讀取數值做出判斷、重複決策與追蹤路線。 【學習成果】: 這個單元會請您以救援為挑戰任務，讓機器人執行救人任務，同時防止任務中出現更嚴重的破壞。 課程內容： STEM Integration in K-12 Education 什麼是運算思維 (Computational Thinking)？ 運算思維就是解決問題的方法。 讓我們面對複雜的問題，能夠理解問題本質、發展可能的解決辦法。然後使用電腦、人或兩者都可以理解的方式來呈現這些解決方案。（參考：BBC） 分成四個部分： 拆解（Decomposition）：將複雜的問題或系統分解成更小、更易於管理的問題； 模式識別（Pattern Recognition）：為了讓解決問題更有效率，將每個小問題分別檢視，思考之前是否有解過類似的問題； 抽象（Abstraction）：只注意重要的細節，忽略不相關的資訊； 演算法（Algorithms ）：設計簡單的步驟或規則來解決每個小問題。 最後，將這些簡單的步驟或規則寫成程式。 圖片來自 BBC BiteSize 程式是工具，實現「解決問題」的工具。程式語言本身並不涉及運算思維。 VEX IQ 官方網站 線上教材：Online Version: ROBOTC […]