学大教育少儿编程
提升孩子的综合能力
点击咨询培育具备科学家潜质的青少年
培养孩子发现问题解决问题能力。
激发孩子学习兴趣创新思维能力。
科学训练孩子团队协作及专注力。
训练独立思考解决问题的能力
明确问题本质与问题目标。
将复杂问题拆解为易于控制和实现的子问题。
识别共同点归纳并演绎。
剔除无用信息剔除解决方案。
按顺序合理规划步骤并解决问题。
1.训练构思的能力。编程是“先编写脚本,然后查看结果”的活动。它要求孩子们在脑海中构思和模拟结果,然后实际验证结果是否与预期一致。这是一个“异步”过程,孩子一开始对这种“一切都必须事先考虑”的方法可能会感到不舒服,因为这违背了他们的直觉。2.调试纠错能力。任何工作都不可能一蹴而就,是人就会犯错误,程序运行后发现有问题,那么就有必要让孩子找到错误的地方,并加以纠正。这包括许多能力,比如抗挫折力、观察力、专注力等等。
覆盖全年龄段,匹配学生认知水平,鼓励多元化发展,融合机器人,图形化编程,Python人工智能等知识,满足学生学习和发展需求。
学习阶段 | 课程名称 |
能力等级 考试 |
课次 | 教学内容&目标 | 三大思维能力培养 | |
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图形化编程系 列(7~10岁) |
图形化编程初级1 |
一级 |
48 |
10个基础模块 11个科技模块 200+积木 125个编程作品 8种思维导图 7个经典算法 |
1、比较、分类、类比、 空间认知;观察、联想、 想象、发散、重组等基础思维; 2、分析综合、抽象概括; 创意设计、突破定式; 3、探究、归纳与演绎推理; 问题解决能力; |
|
图形化编程初级2
图形化编程进阶1 图形化编程进阶2 |
二级 | 48 | ||||
图形化编程进阶3 | 三级 | 48 | ||||
Python课程系 列(11岁+) |
Python一阶 |
phthon二级 |
48 |
60个编程项目 8种数据类型 6种数据结构 13个Python库 10种算法设计思路 |
1、问题定义与分解、 数据分析能力; 2、测试调研、算法分析; 3、抽象建模、算法设计; |
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Python二阶 | ||||||
Python三阶 | phthon三级 | 48 | ||||
Python四阶 | phthon三级 | 48 |
三层价值体现,有趣有效有用
第三层价值,编程是一个工具,一个脚手架,可以让我们高效解决实际问题,如做一个网络爬虫抓取数据,涉及数据可视化仪表盘进行数据分析。
第二层价值,通过编程的学习,让孩子在生活中有逻辑的思考问题,遇到复杂问题时可建立问题模型,找到解决方案。
底层价值,让孩子喜欢一件事,从而激发学生的求知欲,探索欲;项目有趣,教学活动有趣,奖励机制等。
1.看看课程是否易于学习和操作。市场上有许多编程语言,如C/C++、Java、python、Perl等,但大多数编程语言不适合儿童学习。枯燥的编程语言不仅难以理解,而且还增加了许多困难的操作。2. 看课程设计是否人性科学。孩子的时间和精力都是非常有限的,如何在有限的时间和精力中达到高质量的教学效果,这就体现在课程设计上。目前,少儿编程教育主要有两种方式,一种是线下面对面教学,另一种是在线直播教学。面对面教学属于被动学习,对地点和时间的要求很高。在线直播教学是一种主动的学习方式,对地点和时间的安排相对宽松。
六阶课程设计,阶段巩固复习
学习基本程序结构。能够按步有序地完成作品。在有趣而简单的作品创作中,入门编程,培养分步意识,启蒙编程思维,激发编程兴趣。
进一步学习广播、变量等编程知识。能在流程图的引导下进行编程实践 和创作。在作品实现及问题分析中,培养自主思考及问题解决能力。
学习掌握基本程序结构的进阶使用。能够使用思维导图对作品进行分析和拆解。能够逐渐编写较复杂的代码。完成具有创意的作品设计。
学习声音侦测、物理模块等进阶知识。通过了解语音识别、人脸识别 等人工智能领域知识,拓宽编程视野。创作出实用、科技感的作品。
理解较复杂的程序逻辑嵌套。学习列表相关知识。能够对多样化作品进行数据处理。完成逻辑结构较难、机制复杂的作品创作。
完成大作品的设计与创作。能编写结构完整,功能复杂的代码。进一步提升抽象归纳、算法设计等能力。应用编程解决实际问题。
在目前的应试教育模式下,不难发现很多家长都非常关心孩子的数学学业成绩。他们中的大多数人谈论数学对编程的重要性。学好数学更容易接受编程知识。但事实上,两者是相互关联的。学好编程对学习数学也很有帮助,因为数学的真正困难在于推理的逻辑思维,编程激发孩子的潜能。在以往得高考得试题当中部分省份出现了编程相关试题,不少学过JavaScript或者Python语言的孩子都要偷着乐了,这刚好是他们有接触过的编程知识。这也恰恰给了我们一个提示,国家正在越来越重视孩子编程能力的培养,考的不是编程而是编程的思维能力,学习真正要教给人的正是学习后留下的东西。编程思想的核心是分解、抽象、模式识别和算法。