Nyckelord:
K-12 datavetenskap är viktigt, inte bara för studenter som kan bedriva datavetenskap eller STEM-fält på college eller arbetskraften. Datavetenskapsprinciper ger eleverna kritiskt beräkningstänkande som kommer att tjäna dem i alla karriärområden eller professionella strävanden.
Låt oss ta en titt på datavetenskapstrender för grund- och gymnasieskolor och vart datavetenskaplig utbildning är på väg över hela landet:
Vem är en datavetenskaplig utbildare?
Det korta svaret: Vem som helst kan bli datavetenskaplig utbildare! Välmenande datavetenskapliga initiativ möts ofta av motvilja och motstånd innan de ens kommit igång. Lärare kan se det nya initiativet som "bara en annan sak" på sin tallrik eller kan känna sig dåligt förberedda för att ta sig an en helt ny disciplin. För att säkerställa en smidig övergång till att undervisa i datavetenskap måste campus- och distriktsledare ge lärarna äganderätten till förändringen, istället för att bara be dem följa den. Här är några tips för att se till att dina lärare får utrymme, stöd och resurser som hjälper dem att med säkerhet ta ägarskap över implementeringen av datavetenskapliga initiativ.
Finns det en efterfrågan på lärare i datavetenskap?
Datavetenskap är ett snabbt framskridande område; Lärare måste göra dessa förändringar om de ska förbereda sina elever för den moderna världen. Att försöka undervisa i ett ämne som ständigt förändras kan kännas lite skrämmande för vissa lärare, särskilt om de inte har en bakgrund inom området. Lyckligtvis är de färdigheter som eleverna lär sig i ett datavetenskapligt ramverk för grund- och gymnasium ständigt gröna, och många av förändringarna inom området är hanterbara för de inblandade pedagogerna. Här är tre nycklar för att förbereda dig för att undervisa i detta dynamiska ämne utan att känna att marken ständigt skiftar under dina fötter.
Varför datavetenskap i grundskolan?
Datavetenskap är så mycket mer än bara kodning, från grunderna till avancerade datavetenskapliga koncept. Det bygger grundläggande och överförbara färdigheter, som logistisk deduktion, kritiskt och beräkningstänkande, resonemang och problemlösning. Viktigast av allt är att datavetenskap inte bara är för äldre eller framtida elever att lära sig; det är kritiskt för alla studenter att lära sig just nu allt eftersom tekniken fortsätter att utvecklas i snabb takt. När den här läraren satte sig för att förändra hur hennes distrikt undervisade i datavetenskap, bestämde sig lärarna för att börja med de yngsta eleverna. Genom att börja med dagisbarn hoppades lärarna bygga grundläggande byggstenar och självförtroende som skulle bära dem genom deras inlärningsresa. Lär dig hur att föra datavetenskap till unga elever kan utrusta eleverna med färdigheter och självförtroende från tidig ålder för att vara nyfikna i sitt STEAM-inlärning och fortsätta med mer djupgående inlärning av datavetenskap längs vägen.
Vad är datavetenskap?
Datavetenskapsmetoder erbjuder enkla möjligheter att differentiera undervisningen – edtech kan göra dessa koncept ännu mer tillgängliga för studenter. Datavetenskap är viktigare än någonsin. I en tid av artificiell intelligens representerar studiet av datorer och beräkningssystem – inklusive deras teori, design, utveckling och tillämpning – en ny gräns inom vetenskapen. Nya områden inom datavetenskap verkar dyka upp varje dag och inkluderar nu datorsystem och nätverk, säkerhet, databassystem, mänsklig datorinteraktion, vision och grafik, numerisk analys, programmeringsspråk, mjukvaruteknik, bioinformatik och datorteori. Här är några av dessa ämnen och edtech-verktygen jag använder för att göra dessa koncept ännu mer tillgängliga för studenter.
Vilka är de viktigaste komponenterna i datavetenskap?
När de analyserar datavetenskapens kärnbegrepp och för att förändra kulturen i datavetenskapsklassrummen behöver utbildare inte bara betona värdet av ämnet, utan måste också visa hur datavetenskap kan vara ett "verktyg för att lösa problem och problem i ditt eget samhälle och för social rättvisa.” Det kräver också att lärare tänker mer "holistiskt" om datavetenskap och bäddar in den över discipliner, sa hon. Lärarutbildningen har förblivit en vägspärr. Medan CS4All-initiativet syftar till att nå 5,000 XNUMX lärare genom en två veckor lång sommarsession för professionell utveckling, har mer innehållsrika kurser varit sparsamma. Så här kan lärare ta itu med rättvisa frågor i grundskole- och gymnasieskolans datavetenskap.
Laura Ascione är redaktör för eSchool Media. Hon har en examen från University of Marylands prestigefyllda Philip Merrill College of Journalism.
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
- PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
- Källa: https://www.eschoolnews.com/steam/2024/03/01/friday-5-k-12-computer-science-trends/
