ช่วงเวลาเรียนสำหรับบุคคลทั่วไป
 Computational Thinking.png)
เกี่ยวกับรายวิชา
รายวิชา Solving Everyday Life Problems with Computational Thinking จะแบ่งเนื้อหาออกเป็น 4 ส่วน ได้แก่ การแยกส่วนประกอบและการย่อยปัญหา (Decomposition) การหารูปแบบ (Pattern Recognition) การคิดเชิงนามธรรม (Abstraction) และขั้นตอนวิธี (Algorithm) เพื่อให้ผู้เรียนสามารถแก้ไขปัญหาอย่างเป็นระเบียบ และมีขั้นตอนการแก้ไขปัญหาตั้งแต่ต้นจนจบได้อย่างถูกต้องและชัดเจน
เนื้อหารายวิชา
หัวข้อวิชา Solving Everyday Life Problems with Computational Thinking ประกอบด้วย
บทที่ 1 Introduction Computational Thinking
บทที่ 2 การแยกส่วนประกอบและการย่อยปัญหา (Decomposition)
บทที่ 3 การหารูปแบบ (Pattern Recognition)
บทที่ 4 การคิดเชิงนามธรรม (Abstraction)
บทที่ 5 ขั้นตอนวิธี (Algorithm)
บทที่ 6 Big Problem
เกณฑ์การวัดและประเมินผล
มีการวัดและประเมินผลผ่านแบบทดสอบย่อย (Quiz) และแบบทดสอบหลังเรียน (Posttest) โดยจะแบ่งเป็นคะแนนจาก Quiz เท่ากับ 50 คะแนน และคะแนนจาก Posttest เท่ากับ 50 คะแนน ทั้งนี้ผู้เรียนต้องทำคะแนนรวมทั้งหมดให้ได้ร้อยละ 60 ขึ้นไปจึงจะสามารถขอรับ Certificate of Completion ได้
วัตถุประสงค์
1. เพื่อให้ผู้เรียนมีความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับการแก้ไขปัญหาได้อย่างเป็นระเบียบ
2. เพื่อให้ผู้เรียนสามารถนำความรู้ที่ได้ไปประยุกต์ใช้กับการดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
หมายเหตุ
1. ผู้เรียนจะมีสิทธิ์ทำแบบทดสอบหลังเรียน (Posttest) เมื่อเข้าร่วมกิจกรรมการเรียน (Course Progress) มากกว่า 80% ขึ้นไป
2. ผู้เรียนจะสามารถทำข้อสอบ Posttest ได้เพียง 1 ครั้งเท่านั้น
อาจารย์ผู้สอน
รศ. ดร.โปรดปราน บุณยพุกกณะ
ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์
คณะวิศวกรรมศาสตร์
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
ผศ. ดร.นฤมล ประทานวณิช
ภาควิชาคณิตศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์
คณะวิทยาศาสตร์
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
TH
EN
.png)
