Nói chuyện truyền cảm hứng cho học sinh cuối năm

Tôi thường được bộ phận của tôi yêu cầu nói chuyện với các học sinh năm cuối của trường trung học về các yếu tố toán học hơn của khoa học máy tính. Tôi làm hết sức mình để chọn các chủ đề từ TCS có thể truyền cảm hứng cho sự quan tâm của họ (chủ yếu liên quan đến vấn đề Ngừng) nhưng rất thích nghe ý tưởng / thành công / thất bại của người khác.

Điều đáng lưu ý là đây là những học sinh đang xem xét việc xin cấp bằng đại học CS tại một trường đại học đàng hoàng nhưng có thể bị thu hút bởi toán học hoặc một trong những ngành khoa học khác. Tôi thấy rằng các chủ đề thông thường của thuật toán đường dẫn ngắn nhất hoặc phương pháp sắp xếp nhanh hơn không thực sự hiệu quả nữa để khơi gợi sự quan tâm của họ.

Có một cách gọn gàng để giới thiệu bằng chứng không có kiến ​​thức cho sinh viên, mà tôi nghĩ ban đầu là do Oded Goldreich (vui lòng sửa lại cho tôi nếu tôi sai).

Bạn có một quả bóng màu đỏ và một quả bóng màu xanh lá cây, mà Charlie mù màu kém tin rằng có cùng màu. Bạn muốn thuyết phục Charlie rằng bạn có thể nói sự khác biệt giữa quả bóng màu đỏ và quả bóng màu xanh lá cây, và bạn muốn làm điều này theo cách mà Charlie không học được cái nào màu đỏ và màu xanh lá cây. (Bạn muốn chứng minh điều gì đó là đúng, theo cách mà không ai khác có thể quay lại và yêu cầu một bằng chứng về điều đó là của riêng họ.) Làm thế nào bạn có thể làm điều này? Hay là không thể?

$1/2$$k$$1-1/2^k$

Bây giờ trong khi Charlie ngày càng tin rằng bạn có thể nhận ra sự khác biệt, anh ta bực bội không bao giờ biết quả bóng nào màu đỏ và quả bóng nào màu xanh lá cây.

Một nguồn tốt cho mục đích giáo dục nói chung là CS không kết nối , trong đó có rất nhiều ý tưởng CS gọn gàng được chuyển thành các hoạt động của trường trung học và trung học .

Một trong những khía cạnh hấp dẫn nhất của TCS là cách nó sử dụng các ý tưởng toán học trừu tượng cho các ứng dụng thực tế hàng ngày. Một bài thuyết trình có thể tập trung vào các ý tưởng trừu tượng nằm phía sau một bước so với những gì họ thấy hàng ngày trên Internet: Những con đường ngắn nhất trở nên thú vị một khi chúng được đặt trong bối cảnh của bạn bè trên Facebook. Nhiều thuật toán đồ thị có thể đi trên Pagerank; Các khuyến nghị của Amazon nâng cao thách thức của học máy; và công cụ mua hàng trên Internet chắc chắn là một công cụ tốt cho tiền điện tử khóa công khai.

Tôi nghĩ rằng hầu hết mọi chủ đề trong khoa học máy tính đều có thể được sử dụng để đưa ra một cuộc nói chuyện thú vị, nhưng một số chủ đề phù hợp hơn, phần quan trọng hơn là phần trình bày.

Mặt vui của khoa học máy tính

Tôi đã sử dụng nhiều trò chơi khác nhau từ Lý thuyết trò chơi kết hợp, chủ yếu từ "Trò chơi công bằng" của Richard Guy và Elwyn R. Berlekamp, ​​John H. Conway và "Những cách chiến thắng cho các vở kịch toán học" của bạn ( wiki ).

Chúng rất thú vị , và bạn có thể chơi chúng trong lớp với chúng và để chúng tìm ra cách chơi phù hợp, đưa ra một số gợi ý để cuối cùng chúng tìm ra cách để giành chiến thắng trong trò chơi. Những trò chơi này có lẽ phù hợp hơn cho học sinh nhỏ tuổi.

Có những chủ đề thú vị khác trong Khoa học máy tính nơi bạn có thể chọn một vấn đề phù hợp hơn với khán giả của mình và sử dụng nó để thu hút họ.

Mặt triết học của khoa học máy tính

Có nhiều chủ đề trong khoa học máy tính lý thuyết liên quan đến triết học và những câu hỏi lớn . Từ định lý không hoàn chỉnh của Gôdel đến bằng chứng không có kiến ​​thức, bảo mật, quyền riêng tư, lý thuyết trò chơi thuật toán, P vs NP, học máy, ... Tôi sẽ không đi sâu vào chi tiết, chỉ chứng minh rằng các vấn đề rất thú vị, chúng không chỉ là khoa học máy tính , chúng có liên quan đến những câu hỏi lớn. (Hãy xem phần Tính toán lượng tử của Scott Aaronson kể từ khi Democritus và những ý tưởng tuyệt vời trong các bài giảng Khoa học máy tính lý thuyết ). Đừng làm cho họ cảm thấy như chủ đề đã chết (tức là tất cả các câu hỏi đã được trả lời), làm cho họ cảm thấy rằng khu vực này vẫn còn sống, đã có những tiến bộ nhưng vẫn còn những thách thức lớn ở phía trước, và đó là một hành trình đến một vùng đất chưa được khám phá.

Mặt công nghệ của khoa học máy tính

Nói về khoa học máy tính đằng sau các công nghệ. Có rất nhiều chủ đề mà người ta có thể chọn ở đây, các công nghệ quen thuộc từ trò chơi video đến tìm kiếm Google, dịch máy, tầm nhìn, ... những công nghệ mà mọi người đều sử dụng mỗi ngày hoặc thậm chí là những công nghệ xa lạ. Nói về sự tiến bộ và các công nghệ thế hệ tiếp theo, về tác động của chúng đối với cuộc sống của chúng ta và cách chúng đã cải thiện nó. Nói về nghiên cứu đang diễn ra ở các công ty nổi tiếng lớn (như Google, Microsoft, Apple, IBM, ...) và các sản phẩm họ phát triển. Nói về những vấn đề lớn của thời đại chúng ta và khoa học máy tính có ảnh hưởng gì đến chúng.

Mặt toán học của khoa học máy tính

Điều này tốt cho những sinh viên đã quan tâm đến toán học, những người quan tâm đến khía cạnh thuần túy và chính xác , nhưng không kết hợp nó với chủ đề khác được đề cập ở trên, nó sẽ không hiệu quả với các sinh viên khác. Tôi sẽ đi với một câu hỏi lớn và tại một số điểm đề cập bắt đầu nói về các vấn đề toán học liên quan.

Khoa học máy tính liên ngành

Khoa học máy tính có lẽ là một trong những môn học liên ngành nhất , có một số mối liên hệ với hầu hết các môn học khác, nhân văn (xã hội học, ngôn ngữ học, kinh tế học, triết học, ...), khoa học tự nhiên (toán học, vật lý, ...), sinh học, khoa học y tế, nghệ thuật, kỹ thuật (điện tử, cơ khí, ...), ... bất cứ điều gì! Bất cứ chủ đề nào bạn quan tâm, có một cái gì đó trong khoa học máy tính có liên quan đến nó! Như Scott đã nói, mọi so sánh lớn khác đều được so sánh :).

Tất cả bọn họ

Bạn cũng có thể thử đề cập đến tất cả các chủ đề tôi đã đề cập ở trên. Tôi đã không thử điều này, và tôi không chắc nó sẽ hiệu quả như thế nào. Bạn phải chuyển cảm giác và đưa ra quan điểm, và đôi khi phải mất một thời gian. Một lựa chọn khác là đề cập ngắn gọn tất cả trong số đó khi bắt đầu (hoặc kết thúc) và sau đó tiếp tục với một trong số họ, và nói với họ rằng họ có thể liên hệ với bạn để có thêm thông tin về những người khác nếu họ quan tâm.

một vài bình luận

Bất cứ điều gì bạn sẽ nói về, bạn nên nhiệt tình về nó. Sẽ khó khăn hơn nhiều khi quan tâm đến họ trong một chủ đề không thực sự thú vị với chính bạn. Nói với họ về lý do của riêng bạn để chọn khoa học máy tính. Và đừng nhàm chán .

Tôi đã sử dụng hai bài nói chuyện khá thành công với cả học sinh trung học và sinh viên năm nhất.

1. Origami. Tôi giải quyết vấn đề ngôi sao 5 điểm (điều này hoạt động tốt trong bối cảnh của người Mỹ, vì có liên quan đến cờ Mỹ) và để học sinh cố gắng tìm ra cách tạo ra một ngôi sao năm điểm với nếp gấp + 1 lần cắt. Tôi nói về "tài nguyên" (cắt) và cách thiết kế thuật toán làm việc với các nguồn lực hạn chế. Sau đó, tôi nói về các câu hỏi và ứng dụng origami khác trong thế giới thực (van tim, kính viễn vọng của NASA, khu vực nhàu nát trong xe hơi).

2. Sắp xếp bánh kếp: có một mối liên hệ tuyệt vời giữa việc sắp xếp bánh kếp và sắp xếp lại bộ gen, và tôi thực sự đã tạo ra những chồng bánh kếp từ bọt để học sinh chơi. Hoạt động tuyệt vời và cho phép tôi nói về các thuật toán, giải trình tự gen, Bill Gates (!) Và những điều thú vị khác.

Mật mã học luôn là thứ thu hút tâm trí của những cá nhân trẻ hơn (và cá nhân tôi hy vọng già hơn). Tôi có những người bạn muốn làm trợ lý y tá, người chơi khúc côn cầu, doanh nhân và chính trị gia và bạn bè (dù có mục tiêu cao hơn) đã làm công việc đóng gói hàng tạp hóa và người đẩy xe đẩy, công nhân xây dựng và trợ lý cũi - tất cả đều phát minh và phá vỡ nhau ' (thừa nhận ngây thơ và đơn giản) mã. Cụ thể, sự tồn tại của mật mã khóa công khai thường khá dễ giải thích nếu một người đi theo lộ trình RSA. Người ta cũng có thể liệt kê một số kết quả quan trọng mà không cần bằng chứng hoặc công trình - Bằng chứng không có kiến ​​thức và Mã hóa đồng cấu bị ràng buộc để lấy yếu tố đam mê cho giá trị của nó.

Mã chuyển tiếp sửa lỗi và phát hiện lỗi cũng rất tuyệt vời và nếu được thực hiện đúng có thể được dạy cho một đối tượng tò mò. Để làm cho chúng dễ tiêu hóa hơn, bạn có thể đề cập đến "tính phổ biến" của chỉ số trùng khớp - rằng tất cả ngôn ngữ nói và viết của chúng ta đều có những dư thừa nhỏ và cường điệu giúp chúng ta giao tiếp trong kênh ồn ào của một căn phòng chứa túi, chân và xáo trộn điều hòa không khí ồn ào.

Cuối cùng, tôi cũng đề nghị thực hiện một giới thiệu đơn giản về lý thuyết phức tạp - một cái gì đó dọc theo câu trả lời của tôi cho Mô tả Bàn ăn tối về Khoa học Máy tính Lý thuyết .

Omnibus Turing mới của AK Dewey có 66 chuyến du ngoạn trong khoa học máy tính. Nó bao gồm các chủ đề như phân tích thuật toán, AI, lý thuyết phức tạp, lý thuyết tính toán, mật mã, đồ họa máy tính, v.v. Mỗi chủ đề được viết dưới dạng khá cô đọng, nắm bắt một số kết quả mang tính bước ngoặt trong khoa học máy tính. Cuốn sách này có thể cung cấp một số cảm hứng.

Một khả năng khác là cho phép sinh viên bị bẩn tay thông qua chương trình tương tự như Mã của Google . Nó hơi giống với Summer Code của Google , nhưng, bạn biết đấy, đối với trẻ em. Có lẽ cho thấy một số dự án mã hóa tuyệt vời mà sinh viên có thể tham gia là một cách có thể gây hứng thú.

Theo tôi, để trở nên gợi cảm với học sinh cấp ba, bạn cần trở thành một pháp sư. Đó là lý do tại sao tôi nghĩ rằng các thuật toán ngẫu nhiên là rất tốt như một người thu hút sinh viên. Ví dụ, kiểm tra tài sản thực sự là một cái gì đó hấp dẫn, và cũng là một cái gì đó có thể được giải thích (không phải là kỹ thuật, nhưng ý tưởng) cho bất cứ ai.

PCP cũng là ma thuật, nhưng tôi đoán rằng điều này nằm ngoài tầm với ...

Đây là một bài viết rất hay về lý thuyết mã hóa nhắm vào học sinh trung học của Michael Mitzenmacher:

http://www.eecs.harvard.edu/~michaelm/FUTUREOFCS/codes-mitzenmacher.pdf

Câu trả lời của tôi không được kết nối trực tiếp với TCS, nhưng nó có thể cho thấy toán học có thể đẹp và hữu ích.

Bạn có thể phát biểu về cách lấy dữ liệu đáng tin cậy về số lượng học sinh gian lận trong kỳ thi. Nếu bạn hỏi họ trực tiếp thì bạn sẽ không nhận được dữ liệu đáng tin cậy. Ý tưởng làm thế nào để có được dữ liệu đáng tin cậy là rất đơn giản. Trước tiên, bạn bảo mọi học sinh nghĩ về một số nguyên nào đó, sau đó Bạn nói:
- Nếu đó là số lẻ hãy ghi lại xem Bạn có thích màu xanh lá cây hay không. Bạn có thể chọn bất kỳ câu hỏi đơn giản nào khác, nhưng bạn phải biết, từ một số khảo sát khác, bao nhiêu phần trăm người trả lời có cho câu hỏi này.
- Nếu đó là số chẵn, hãy ghi lại xem bạn có gian lận hay không.

Khoảng 50% sinh viên sẽ trả lời câu hỏi đầu tiên và 50% còn lại sẽ trả lời câu hỏi thứ hai. Bây giờ rất dễ dàng để ước tính có bao nhiêu sinh viên gian lận. Ví dụ: Nếu 40% câu trả lời là có, và Bạn biết rằng 30% người thích màu xanh lá cây thì Bạn biết rằng khoảng 50% sinh viên đã gian lận.

Tôi nghĩ rằng điều này có liên quan chặt chẽ với mô tả Bàn ăn tối của khoa học máy tính lý thuyết?

Như tôi đã đăng ở đó, tôi cảm thấy rằng thuật toán liên quan tốt nhất đến các vấn đề hàng ngày và do đó có thể thúc đẩy TCS rất tốt. ("Một tìm kiếm google sẽ mất bao lâu nếu họ tìm kiếm giống như cách bạn tìm kiếm số điện thoại")

Theo tôi, "khoa học máy tính" là "khoa học của mọi ngành khoa học" :)

Khoa học là gì"? Chúng tôi nhận được dữ liệu từ thiên nhiên và chúng tôi cố gắng xây dựng một mô hình giải thích dữ liệu. Ngoài ra, chúng tôi cho rằng ngầm không phải là tùy tiện. Quy luật tự nhiên phải có biểu thức ngắn gọn, dữ liệu phải thỏa mãn một số đối xứng, v.v.

Nhưng đây chính xác là một vấn đề học tập! Dữ liệu được tạo ra bởi một số quy trình được hứa hẹn là "độ phức tạp thấp" và nhiệm vụ của chúng tôi là xây dựng lại một mô tả về quy trình.

Sự hiểu biết của chúng tôi về các vấn đề như vậy là ở mức độ nguyên thủy đến mức bạn có nhiệm vụ phải giải quyết chúng! :) Ngay cả sự hiểu biết của chúng tôi về vấn đề có vẻ đơn giản hơn về việc liệu đầu ra của quy trình hộp đen có tương đương với một số chức năng cố định không hoàn thành hay không. Ví dụ: giả sử rằng chúng ta được hứa rằng hộp đen đang đánh giá một hàm có thể được tính bằng mạch số học độ sâu nhỏ (điều này rất dễ giải thích cho học sinh trung học), và chúng ta muốn tìm hiểu xem hộp có phải là tính toán hàm số không. Chúng tôi không biết nếu điều này có thể được thực hiện trong vòng đời của vũ trụ cho các chức năng trên các miền có kích thước hợp lý!

Gợi ý bắt đầu nói về lý thuyết phức tạp số học, khoảng cách ở độ sâu 4, vai trò của tính ngẫu nhiên trong tính toán, những gì đã biết nếu chúng ta giảm # cổng nhân, v.v. ...

Trong hội thảo Thuật toán trong lĩnh vực thực địa một tháng trước trong DIMACS, Graham Cormode đã tranh luận về việc dạy các kỹ thuật phác thảo từ thuật toán phát trực tuyến đến sinh viên đại học. Moses Charikar nói rằng họ dạy họ ở Princeton, tôi nghĩ @Suresh Venkat cũng đề cập đến việc anh ta dạy những thứ như thuật toán Misra-Gries cho những người chơi nặng. Tôi nghĩ rằng một số kết quả phát trực tuyến cơ bản cũng sẽ rất tốt cho học sinh trung học: họ dựa vào các thủ thuật toán học cơ bản nhưng quan trọng, các công thức giải bài toán giống như câu đố và các giải pháp cảm thấy như ma thuật, và ma thuật là một cách tuyệt vời để truyền cảm hứng cho học sinh trung học. Bạn có thể đảm bảo nhấn mạnh sự khác biệt đáng kể giữa quy mô của vấn đề và lượng tài nguyên bạn có thể sử dụng. Một ví dụ ngớ ngẩn: giả sử rằng bạn có thể yêu cầu mọi người vào hoặc rời sân bay JFK mã zip của họ.