Tag: computational-thinking

Lập trình (coding) là gì? Thế nào là Lập trình không sử dụng công nghệ (unplugged coding)?

Lập trình là quá trình giao tiếp giữa con người với các thiết bị điện tử (ví dụ như đèn, quạt, máy tính, điện thoại, thiết bị điện tử, v.v.). Vì máy tính và con người sử dụng hệ thống ngôn ngữ khác nhau, lập trình đóng vai trò như người phiên dịch, giúp con người và máy tính hiểu được nội dung cần truyền tải. Nhờ đó, lập trình xử lý yêu cầu của người dùng, sử dụng các thuật toán để tạo ra kết quả mong muốn.

Lập trình không sử dụng công nghệ là một cách hướng dẫn các khái niệm lập trình nhưng không dùng máy tính. Các khái niệm lập trình cơ bản như: biến (variables), cấu trúc dữ liệu (data structures), cấu trúc điều khiển (control structures), cú pháp (syntax), và công cụ (tools), có thể được mô phỏng hoàn toàn không cần đến công nghệ. 

Với lập trình không công nghệ, bạn sẽ học lập trình thông qua việc vận dụng những kiến thức để giải quyết các vấn đề tính toán, từ đó rút ra tư duy và khái niệm của một dự án lập trình.

Ví dụ về lập trình không công nghệ

Một trò chơi phổ biến ứng dụng Lập trình không công nghệ là “Robot di chuyển theo ma trận”. Nhiệm vụ của trò chơi này là thoát khỏi mê cung được mô phỏng trong lớp học. 

Bạn cần chuẩn bị bút, bút màu, thước, kéo, giấy màu, giấy khổ to để làm ma trận. Trong trò chơi này, người chơi được phát các tấm thẻ với nhiều màu sắc khác nhau, mỗi màu tượng trưng cho một chuyển động, chẳng hạn như: 

• Màu xanh lá: Xoay phải 90 độ
• Màu xanh dương: Xoay trái 90 độ
• Màu vàng: Tiến tới 1 bước
• Màu đỏ: Lùi 1 bước

Số người chơi có thể lên đến một lớp học. Đầu tiên, bạn chia tất cả học sinh thành nhiều nhóm nhỏ. Trong từng nhóm, mỗi học sinh có một vai trò nhất định như:

• Thiết kế (Designer): Thiết kế tấm thẻ câu lệnh.
• Lập trình viên (Coder/Programmer): Sử dụng các tấm thẻ di chuyển để điều khiển.
• Người chơi (Player/ Program): sẽ nghe theo hiệu lệnh từ Lập trình viên, sau đó di chuyển.

Sau khi phân vai trò, học sinh sẽ tiến hành chơi. Nhiệm vụ của học sinh là di chuyển Người chơi thoát khỏi một mê cung được mô phỏng trong lớp học.

Bước 1: Chuẩn bị vật liệu cho trò chơi, phân chia nhóm và vai trò mỗi thành viên. Trong lập trình, đây là bước cài đặt môi trường, tài nguyên, với phân chia thiết kế và lập trình để công việc rõ ràng và hiệu quả. Đặc biệt là mỗi nhóm nên có 1 người quản lý dự án để có thể phân chia và quản lý công việc dễ dàng hơn.

Bước 2: Người quản lý dự án sẽ chia nhỏ công việc cho các bạn trong nhóm cùng thực hiện. Trong lập trình, đây còn gọi là kỹ thuật WBS (Work Breakdown Structure), để việc hoàn thành dự án dễ dàng, rõ ràng và nhanh hơn.

Bước 3: Người điều khiển (Coder) sẽ sử dụng các tấm thẻ di chuyển, sau đó lần lượt sử dụng tấm thẻ để đưa người chơi (player) thoát khỏi mê cung. Trong coding, đây là bước tạo ra thuật toán. Bước tiếp theo là chạy chương trình.
Bước 4: Người chơi sẽ di chuyển lần lượt theo các lệnh đã được lập trình. Trong lập trình, đây là bước chạy chương trình.

Bước 5: Có thể ở lần thử đầu tiên, người chơi di chuyển theo chương trình nhưng không đạt được kết quả (ví dụ code bị sai (syntax error) hoặc là code thiếu), vì vậy chưa đến đích. Trong lập trình, đây là bước Compile trước khi Run, để chương trình có thể chạy hoàn chỉnh và đúng thì yêu cầu code phải chính xác.

Bước 6: Lập trình viên sẽ xem lại các bước di chuyển mình sắp xếp của mình, tìm lỗi sai sau đó sửa lại để chương trình hoạt động đúng. Trong lập trình, đây là bước sửa lỗi (Debug). 

Bước 7: Sau khi chương trình hoàn chỉnh và code đã hoạt động như ý muốn, chúng ta có thể tối ưu hoá đoạn code (để giảm thời gian thực hiện hoặc tăng tốc độ chương trình). Trong coding, đây là bước cải tiến code, giúp code hoạt động tốt với nhiều trường hợp được đặt ra (test cases).

Học sinh học được gì qua lập trình không công nghệ?

Trò chơi ứng dụng Lập trình không công nghệ “Robot di chuyển theo ma trận” dạy học sinh về:

• Khả năng tư duy máy tính, giải quyết vấn đề một cách hợp lý, logic.
• Khả năng làm việc nhóm hiệu quả, giao tiếp tốt, hiểu ý đồng đội.
• Áp dụng một số cách giải quyết vấn đề (Work Breakdown Structure (WBS), v.v.)
• Hiểu thêm 1 số kiến thức về vòng lặp, biến, điều kiện, v.v.
• Hiểu thêm về cách hoạt động của 1 số câu lệnh như for, while, v.v.
• Hiểu thêm về debug. 

Vào mùa hè này, STEAM for Vietnam sẽ triển khai chương trình đào tạo Train the Trainer 2024, nối tiếp sự thành công của Train the Trainer 2023 để tiếp tục mang đến chuỗi hoạt động đào tạo giáo viên tiền phương nhằm nâng cao chuyên môn giảng dạy. Tham gia vào chương trình này, các thầy cô sẽ được cung cấp các bí kíp để có thể thiết kế các hoạt động trong lớp học giúp học sinh hiểu hơn về tư duy máy tính, vừa sử dụng công nghệ, vừa không sử dụng công nghệ. Đặc biệt trong chương trình năm nay, các thầy cô không chỉ được tìm hiểu về Tư duy máy tính, cách ứng dụng tư duy vào giảng dạy với một ví dụ cụ thể là công cụ Scratch mà còn được tìm hiểu về AI – tương lai của giáo dục. 

Train the Trainer 2024 tiếp tục nối tiếp Train the Trainer 2023 mang đến một chương trình đào tạo giáo viên với các bài học về Tư duy máy tính, cách ứng dụng tư duy máy tính vào giảng dạy và đặc biệt là AI và các chuyên đề về dạy học.

Người viết: Phan Xuân Phát

— — —

STEAM for Vietnam Foundation là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) được thành lập tại Hoa Kỳ với sứ mệnh thúc đẩy các hoạt động liên quan tới giáo dục STEAM (Science — Khoa học, Technology — Công nghệ, Engineering — Kỹ thuật, Arts — Nghệ thuật, Mathematics — Toán học) tại Việt nam. STEAM for Vietnam được thành lập và vận hành bởi đội ngũ tình nguyện viên là du học sinh và chuyên gia người Việt trên khắp thế giới.

— — —

📧Email: hello@steamforvietnam.org

🌐Website: www.steamforvietnam.org

🌐Fanpage: STEAM for Vietnam

📺YouTube: http://bit.ly/S4V_YT

🌐Zalo: Zalo Official

📍Donation: https://www.steamforvietnam.org/donation

Theo Giáo sư Jeannette M. Wing (nguyên Trưởng khoa Khoa học Máy tính của Đại học Carnegie Mellon, Hoa Kỳ), Tư duy máy tính (Computational Thinking) là khả năng giải quyết vấn đề một cách có hệ thống và hiệu quả bằng cách chia nhỏ vấn đề thành các bước nhỏ và dễ quản lý hơn. 

Nghe có vẻ “cao siêu”, nhưng tư duy máy tính thực chất vô cùng gần gũi và dễ áp dụng trong cuộc sống hằng ngày. Chẳng hạn như việc lên kế hoạch cho chuyến đi dã ngoại hay nấu một món ăn ngon đúng điệu.

Tư duy máy tính trong cuộc sống

Trước tiên, hãy cùng STEAM for Vietnam học cách áp dụng Tư duy máy tính qua 4 bước đơn giản vào việc dọn dẹp phòng ốc nhé:

Bước 1: Tách nhỏ vấn đề (Decomposition)

Hãy “phân tách” mọi vấn đề phức tạp thành những phần nhỏ, quen thuộc và dễ dàng giải quyết hơn. Điều này sẽ giúp bạn nhận diện rõ ràng hơn vấn đề của mình.

Chẳng hạn để hoàn thành công việc dọn phòng, bạn cần phải làm những công việc nhỏ hơn như: gấp quần áo, dọn bàn học, hay lau sàn. Tiếp tục, chúng ta vẫn có thể tách chi tiết hơn việc dọn bàn thành: sắp xếp sách, đồ dùng học tập, vật dụng cá nhân, v.v. 

Việc “tách lớn ra nhỏ” không chỉ giúp chúng ta có cái nhìn tổng quan mà đồng thời cũng giảm bớt áp lực khi nhìn một vấn đề quá lớn và phức tạp. Trong trường hợp này, hãy chuẩn bị một cây bút với mẫu giấy để dễ dàng liệt kê và không bỏ sót ý nào bạn nhé.

Bước 2: Tìm điểm chung (Pattern Recognition)

Ở bước này, chúng ta “tìm kiếm” những đặc điểm hoặc tính chất chung trong các công việc. Trước khi dọn dẹp, hãy lướt xung quanh phòng một lần và dán nhãn trong tưởng tượng: vật nào là sách, vật nào là đồ dùng học tập, vật nào là vật dụng cá nhân, v.v.

Bước 3: Nhìn (Abstraction)

Sau đó, bạn chắt lọc thông tin đã thu thập được ở bước trước. Hãy bỏ qua những thông tin rườm rà, và giữ lại yếu tố cốt lõi để có được cái nhìn tổng quan và bao quát về vấn đề.  Nhờ vậy, bạn có thể rút ra kinh nghiệm và áp dụng cho những tình huống tương tự trong tương lai.

Sau khi dán nhãn trong tưởng tượng, hãy sắp xếp theo nhóm (sách, đồ dùng học tập, vật dụng cá nhân, v.v.). Việc này sẽ giúp bạn dễ dàng di chuyển và lau chùi hơn. 

Bằng cách sử dụng quy tắc “giống nhau – để chung” cho tất cả các khu vực trong phòng, bạn có thể nhanh chóng hoàn thành công việc dọn dẹp, và ngoài ra, còn giúp cho việc tìm kiếm đồ dùng trở nên dễ dàng hơn.

Bước 4: Viết (Algorithm)

Hoàn thiện quá trình bằng cách “viết” ra các bước thực hiện một cách logic và khoa học. Việc này sẽ giúp bạn dễ dàng ghi nhớ và áp dụng cho bất kỳ vấn đề nào.

Cùng xem qua danh sách việc cần làm nhé:

1. Chuẩn bị dụng cụ dọn dẹp: giẻ lau, chổi, thùng rác.
2. Phân chia khu vực dọn dẹp: bàn học, giường ngủ, tủ quần áo.
3. Dọn dẹp từng phần theo thứ tự đã liệt kê.
   • Sắp xếp tập sách theo môn học.
   • Trải nệm và xếp gối.
   • Gấp quần áo và xếp theo mục đích.
   • Quét và lau sàn.
4. Cất dọn dụng cụ dọn dẹp.

Cùng STEAM for Vietnam, bạn đã áp dụng thành công “siêu năng lực” Tư duy máy tính trong chính cuộc sống hằng ngày. 

Chưa dừng lại ở đó! Mùa hè đã đến, tại sao chúng ta không tổ chức một buổi dã ngoại nhỉ. Hãy cùng nhau vận dụng kỹ năng vừa học để chuẩn bị cho chuyến đi nào!

Bánh mì – Chuẩn bị món ngon khi dã ngoại với Tư duy máy tính

“Vì mình luôn có một chiếc bụng đói”, bụng đói để ăn được hết tất cả bánh mì của bạn!

Hãy cùng nhờ Tư duy máy tính giúp chuẩn bị nhanh chóng món Bánh mì nhé!

Bước 1 – Tách nhỏ vấn đề: Phân chia công việc thành các công đoạn nhỏ.

• Mua nguyên liệu
• Sơ chế nguyên liệu.
• Làm bánh mì.
• Dọn dẹp.

Bước 2 – Tìm điểm chung: Tuy bánh mì có nhiều loại khác nhau, chúng ta luôn có 4 thành phần chính: vỏ bánh mì, rau, nhân bánh mì và nước sốt.

Bước 3 – Nhìn: Từ 4 thành phần chung ở bước 2, chúng ta có thể làm ra nhiều loại bánh mì với các loại nhân và nước sốt khác nhau.

 Bước 4 – Viết: Chúng ta sẽ viết ra từng bước làm và phân công người phụ trách, như ai sẽ chuẩn bị nhân bánh, ai sẽ phết bơ và ai sẽ kẹp bánh mì.

Đóng gói đồ cho chuyến picnic thôi!

Gọi cậu là điện thoại vì lúc nào tớ cũng mang theo.
Gọi cậu là nước vì không có cậu, tớ sẽ rất khát (khác).
Gọi cậu là bánh mì vừa chuẩn bị, vì nếu thiếu, tớ sẽ cảm thấy cồn cào.
Quá nhiều thứ cần mang theo, chúng ta phải làm sao đây? 

Hãy để Tư duy máy tính một lần nữa ra tay nhé!

Bước 1 – Tách nhỏ vấn đề: Liệt kê các đồ dùng cần thiết cho buổi dã ngoại.

Bước 2 – Tìm điểm chung: Hãy đề xuất một số tiêu chí và mục đích để phân loại các đồ dùng từ danh sách.

Bước 3 – Nhìn: Từ đó, chọn các vật dụng cần thiết được ưu tiên mang theo.

Bước 4 – Viết: Thực hiện từng bước từ lên danh sách, phân loại tiêu chí và chọn lọc ra các vật dụng cần cho chuyến dã ngoại. 

Cuối cùng, soạn đồ thôi!

Qua hành trình chuẩn bị cho chuyến dã ngoại , chúng ta thấy được tư duy máy tính là sự thay đổi trong tư duy, và việc rèn luyện không chỉ là trong chuyên môn mà còn có thể thực hành trong cuộc sống hằng ngày. 

Thấu hiểu sự cần thiết của việc tìm hiểu về tư duy máy tính và AI, STEAM for Vietnam sẽ triển khai chương trình đào tạo Train the Trainer 2024, nối tiếp sự thành công của Train the Trainer 2023 để tiếp tục mang đến chuỗi hoạt động đào tạo giáo viên tiền phương nhằm nâng cao chuyên môn giảng dạy. Đặc biệt trong chương trình năm nay, các thầy cô không chỉ được tìm hiểu về Tư duy máy tính, cách ứng dụng tư duy vào giảng dạy với một ví dụ cụ thể là công cụ Scratch mà còn được tìm hiểu về AI – tương lai của giáo dục. 

Train the Trainer 2024 tiếp tục nối tiếp Train the Trainer 2023 mang đến một chương trình đào tạo giáo viên với các bài học về Tư duy máy tính, cách ứng dụng tư duy máy tính vào giảng dạy và đặc biệt là AI và các chuyên đề về dạy học.

Người viết: Phạm Hữu Phúc

— — —

STEAM for Vietnam Foundation là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) được thành lập tại Hoa Kỳ với sứ mệnh thúc đẩy các hoạt động liên quan tới giáo dục STEAM (Science — Khoa học, Technology — Công nghệ, Engineering — Kỹ thuật, Arts — Nghệ thuật, Mathematics — Toán học) tại Việt nam. STEAM for Vietnam được thành lập và vận hành bởi đội ngũ tình nguyện viên là du học sinh và chuyên gia người Việt trên khắp thế giới.

— — —

📧 Email: hello@steamforvietnam.org

🌐 Website: www.steamforvietnam.org

🌐 Fanpage: STEAM for Vietnam

📺 YouTube: http://bit.ly/S4V_YT

🌐 Zalo: Zalo Official

📍Donation: https://www.steamforvietnam.org/donation  

Tư duy máy tính (Computational Thinking), với 4 bước chính là tách (decomposition), tìm (pattern recognition), nhìn (abstraction), và viết (algorithms) là chìa khoá cốt lõi đằng sau những ứng dụng thành công như Spotify, Google, hay Netflix. Với cách tiếp cận vấn đề tối ưu và hiệu quả, Tư duy máy tính tạo nên đột phá về công nghệ trong thời đại chuyển đổi số. 

Trong bài viết này, hãy cùng khám phá cách các ứng dụng “khổng lồ” áp dụng Tư duy máy tính để nâng cấp sản phẩm công nghệ và trải nghiệm người dùng nhé.

TTNV – Chìa khoá vàng trong tư duy máy tính.

Để hiểu hơn về lịch sử và quá trình hình thành của Tư duy máy tính, bạn có thể đọc bài viết AI bùng nổ? Hiểu Tư Duy Máy Tính để đón đầu xu hướng.

Spotify – Không chỉ là ứng dụng Stream nhạc trực tuyến

Thời đại 4.0 chứng kiến sự thay đổi trong xu hướng thưởng thức âm nhạc: các ứng dụng Stream nhạc trực tuyến nổi lên như một làn sóng. Nổi bật nhất trong số đó là ứng dụng Spotify với 350 triệu người dùng và 150 triệu người đăng ký tính đến năm 2024. 

Lý do chính giúp Spotify chiếm được cảm tình của đông đảo người dùng không chỉ đến từ tính năng phát nhạc mượt mà và đa dạng. Một yếu tố then chốt khác là hệ thống gợi ý bài nhạc thông minh, được thiết kế để mỗi người dùng có thể tìm được bài nhạc phù hợp với sở thích của mình. Nhờ đó, trải nghiệm người dùng được nâng tầm, dù đó là thưởng thức âm nhạc hay khám phá nội dung mới.

Spotify – Ứng dụng Stream nhạc phổ biến (Nguồn ảnh: Spotify)

Cùng phân tích hệ thống lọc dữ liệu và hệ thống gợi ý dưới góc nhìn Tư duy máy tính để tìm hiểu cách Spotify có thể xây dựng thuật toán hàng đầu như thế nhé. 

1. Tách

Mục tiêu chính của Spotify là gợi ý một bài nhạc mà người dùng thích và giúp họ tận hưởng chúng. Mục tiêu lớn này có thể được tách nhỏ ra như sau:

• Nhận diện sở thích của người dùng: Phân tích lịch sử sử dụng (những bài hát, thể loại đã nghe, những bài hát yêu thích) để biết được gu âm nhạc của mỗi người.
• Nhận diện đặc điểm của từng bài hát: Thông qua các đặc tính như thể loại (genre), nhịp (tempo), lời, và đặc trưng văn hoá của bài hát đó.

2. Tìm kiếm

Mục tiêu chính ở bước này là xử lý dữ liệu thu được và tìm ra được điểm chung (pattern) của chúng bằng Trí tuệ nhân tạo (AI). Để thực hiện bước Tìm kiếm sau khi xác định hai mục tiêu nhỏ từ bước tách, Spotify sử dụng hệ thống lọc kết hợp giữa lọc theo nội dung (content-based filtering) và lọc cộng tác (collaborative filtering).

Lọc theo trên nội dung (content-based filtering) giúp nhận diện đặc điểm của từng bài hát: 

• Phân loại dựa trên những đặc tính (metadata) của bài nhạc: Những thông tin như tên bài hát, nghệ sĩ, thể loại bài hát tạo nên một “bản tóm tắt” (snapshot) về bài hát đó, làm tiền đề cho những bước phân tích tiếp theo. 
• Phân tích tín hiệu âm thanh: Thông qua phân tích âm thanh dựa trên 12 chỉ số theo Echonest  như mức độ phù hợp của bản nhạc để nhảy nhót hay khiêu vũ (danceability), hay năng lượng và nhịp điệu của mỗi bài, ta có thể phân loại các bản nhạc vào nhiều nhóm khác nhau.
• Phân tích lời bài hát: Sử dụng phương pháp Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing), AI trích xuất thông tin về ngữ nghĩa, bối cảnh văn hoá, phản hồi của người nghe từ lời bài hát, tên bài hát, các đánh giá từ các trang tin âm nhạc. Từ đó, Spotify phân loại bài hát dựa trên cảm xúc mà lời bài hát đem đến cho người nghe.

Lọc cộng tác (collaborative filtering) giúp nhận diện sở thích của người dùng bằng cách tìm ra điểm tương đồng của bài nhạc (organizational similarity). Nếu người dùng cho hai bài nhạc vào cùng một playlist, chúng chắc chắn có ít nhất một điểm chung. Lấy cơ chế playlist làm trung tâm, Spotify phân tích và tìm ra điểm tương đồng giữa các bài nhạc trong một playlist (organizational similarity), từ đó cho ra kết quả đề xuất phù hợp. 

Số lượng playlist người dùng tạo trên spotify là vô cùng lớn, tạo điều kiện thuận lợi cho việc sử dụng công nghệ AI. Theo Music Tomorrow, cho tới thời điểm bài viết được đăng, hệ thống này đã được huấn luyện qua 700 triệu playlist được tạo bởi người dùng. Đây là một con số khổng lồ cho một hệ thống lọc!

3. Nhìn

Bước thứ ba là tìm ra “hồ sơ âm nhạc” của người dùng dựa trên các dữ liệu đã được lọc. Những dữ liệu đó, kèm theo các phản hồi chủ động (tìm kiếm bài nhạc, “thả tim” bài nhạc, tạo thêm playlist, thêm nhạc vào playlist, theo dõi nghệ sĩ) lẫn bị động (thời lượng mỗi phiên nghe nhạc, số lần nghe một bài hát) cấu thành hồ sơ âm nhạc cho mỗi người dùng, như hình dưới đây (Nguồn: Spotify research).

Hồ sơ âm nhạc của người dùng

4. Viết

Từ kết quả từ những bước trên, bước cuối cùng là thực hiện các thuật toán và các bước đánh giá, bảo trì, cập nhật để đảm bảo rằng hệ thống sẽ có hiệu suất như ta mong đợi và phù hợp với xu hướng của người dùng.

Google Maps – Ứng dụng định vị không thể thiếu

Google Maps là một công cụ không thể thiếu được trong cuộc sống hiện đại. Hãy tưởng tượng nếu bản thân đến một nơi hoàn toàn xa lạ, liệu chúng ta có tự tin đi lại khi không có Google Maps trong tay? 

Từ đó có thể thấy đây là một trong những ứng dụng thiết yếu mà ai cũng từng sử dụng ít nhất một lần trong đời. Đằng sau Google Maps là một kiệt tác áp dụng Tư duy máy tính để nghiên cứu và phát triển các tính năng vượt trội. Hãy cùng khám phá cách những kỹ sư ở Google đã thực hiện để xây dựng nên hệ thống bản đồ online nhé!

1. Tách

Mục tiêu chính của Google Maps – xác định lộ trình tối ưu giữa điểm hai địa điểm, có thể được tách thành hai mục tiêu nhỏ hơn như sau:

• Thu thập dữ liệu bản đồ: Theo Google, Google maps truy cập kho dữ liệu lớn và được cập nhật thường xuyên để trích xuất các thông tin về các tuyến đường, tính chất của đường (hai chiều hay một chiều, có đèn giao thông hay không, đường cao tốc hay đường đất, v.v.), và các dữ liệu theo thời gian thực như tai nạn hay khu vực thi công. 
• Tìm đường đi tối ưu: Bằng các dữ liệu về khoảng cách, thời gian di chuyển, phương tiện di chuyển, tình hình thời tiết, và tình trạng giao thông, thuật toán sẽ gợi ý đường đi phù hợp nhất cho người dùng.

2. Tìm kiếm

Bước tiếp theo là tìm điểm chung của các dữ liệu để thực hiện hai mục tiêu nhỏ từ bước tách. Bằng việc ứng dụng kỹ thuật xử lý ảnh (computer vision) và học máy (machine learning) trong AI, hệ thống nhận dạng các yếu tố có ảnh hưởng đến quá trình tham gia giao thông như đường, giao lộ, đèn giao thông, v.v., tuỳ vào từng đối tượng. Hệ thống giao thông ở mọi nơi trên thế giới đều có những yếu tố giống nhau như đèn giao thông, đường sá, xe cộ.

3. Nhìn

Từ các dữ liệu đã được xử lý, hệ thống mô hình hóa mạng lưới giao thông để đảm bảo việc tìm kiếm được đường đi tối ưu nhanh và chính xác nhất.

4. Viết

Bước cuối cùng là thực hiện kiểm tra, đánh giá, và cập nhật liên tục để mang lại trải nghiệm tốt nhất cho người dùng, và đảm bảo rằng hệ thống hoạt động tốt, chuẩn xác.

Ứng dụng định vị Google Maps

Nhờ áp dụng Tư duy máy tính, Spotify và Google Maps đã cách mạng hoá và đặt ra tiêu chuẩn mới trong lĩnh vực phát triển sản phẩm công nghệ. Có thể thấy, đây là một quá trình dài và đòi hỏi nhiều bước để mang lại kết quả. Trong quá trình đó, Tư duy máy tính luôn là yếu tố cốt lõi khi định hình thành sản phẩm, tạo nên thành công của các ứng dụng lớn hiện nay. 

Thấu hiểu sự cần thiết của việc tìm hiểu về Tư duy máy tính và Generative AI, vào mùa hè này, STEAM for Vietnam sẽ triển khai chương trình đào tạo Train the Trainers 2024, nối tiếp sự thành công của Train the Trainer 2023 để tiếp tục mang đến chuỗi hoạt động đào tạo giáo viên tiền phương nhằm nâng cao chuyên môn giảng dạy. Đặc biệt trong chương trình năm nay, các thầy cô không chỉ được tìm hiểu về Tư duy máy tính, cách ứng dụng tư duy vào giảng dạy với một ví dụ cụ thể là công cụ Scratch mà còn được tìm hiểu về Generative AI – tương lai của giáo dục. 

Train the Trainer 2024 tiếp tục nối tiếp Train the trainer 2023 mang đến một chương trình đào tạo giáo viên với các bài học về Tư duy máy tính, cách ứng dụng tư duy máy tính vào giảng dạy và đặc biệt là AI và các chuyên đề về dạy học.

Người viết: Nguyễn Nhân Khánh

— — —

STEAM for Vietnam Foundation là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) được thành lập tại Hoa Kỳ với sứ mệnh thúc đẩy các hoạt động liên quan tới giáo dục STEAM (Science — Khoa học, Technology — Công nghệ, Engineering — Kỹ thuật, Arts — Nghệ thuật, Mathematics — Toán học) tại Việt nam. STEAM for Vietnam được thành lập và vận hành bởi đội ngũ tình nguyện viên là du học sinh và chuyên gia người Việt trên khắp thế giới.

— — —

📧Email: hello@steamforvietnam.org

🌐Website: www.steamforvietnam.org

🌐Fanpage: STEAM for Vietnam