Vinnusmiðja fyrir kennara á framhaldsskólastigi í notkun forritunar til líkanagerðar og mælinga.
Notuð verða forritunarmálin Processing og Python og gagnleg verkfæri í kennslu kynnt til sögunnar. Verkefnin eru bæði eftir forskrift og opin þar sem þátttakendur leysa verkefni án þekktrar lausnar.
Líkanagerð
Við munum nota Processing í þessum hluta svo best er að hlaða því niður hér: https://processing.org/download/ . Processing er forritunarmál sem byggir á Java og kom fram á sjónasviðið árið 2001. Upphaflega var það hannað fyrir listafólk en undir heitinu beesandbombs hefur Dave Whyte birt flottar hreyfimyndir sem hann forritar í Processing. (grein, www, twitter, tumblr, instagram).
Nokkur skyld verkfæri hafa sprottið upp í kjölfarið. Sérstaklega er vert að minnast á P5.js sem er JavaScript útgáfa af Processing. Tveir kostir við P5 eru að: a) það er JavaScript og því auðvelt að setja á netið og það kann að vekja meiri áhuga en Java, og b) það er til vefviðmót sem forrita má í án þess að þurfa að hlaða neitt forrit niður á vinnustöðina.
Það þarf reyndar ekki að setja Processing viðmótið upp. Það kemur sem keyranleg skrá í þjöppuðu skráarsafni (zip-skrá) sem aðeins þarf að vista á tölvuna, opna, og keyra. Það getur verið gagnlegt að búa til flýtivísi á forritið.
Þegar Processing opnar blasir við notandanum nokkuð tómlegur gluggi. Þar inn fer kóðinn og svo er hann keyrður með því að ýta á „spila“-takkann. Sé maður eitthvað efins um það hvað maður vilji gera, má alltaf skoða forritsdæmin sem í boði eru (File > Examples) eða á dæmasíðu Processing vefsins.
Við ætlum þó að beina sjónum okkar að fantafínni kennslubók: The Nature of Code. Þar er að finna vel útfærðar leiðbeiningar sem miða að því að hanna forrit sem líkja eftir eiginleikum lifandi vera. Á vegferðinni fer höfundur þó yfir nokkur hugtök og verkfæri sem nýtast í stærðfræði (sér í lagi líkindafræði) og eðlisfræði (með uppsetningu vigra og útreikningum krafta).
Mælingar með Raspberry Pi
Við ætlum að nota hitastigsmæli til að safna gögnum með Python sem keyrir á Raspberry Pi tölvu. Tölvurnar eru með svokölluðum GPIO (General Purpose Input/Output) pinnum sem við getum notað til að lesa af skynjurum og stýra tækjum.
Það má setja alls kyns stýrikerfi upp á nýjustu Raspberry Pi tölvurnar en við munum halda okkur við Linux útgáfuna Raspbian. Raspbian kemur með Python upp settu en við ætlum að keyra það í gegnum forritunarritilinn Thonny. Thonny er sérstaklega hentugur fyrir byrjendur, en með honum fylgir líka Python 3 sem gerir uppsetninguna sérlega einfalda.
Sjá hitastigsmælingar með Python í verkefnabankanum til að setja saman forrit sem safnar gögnum.
Unnið með gögn
Það eru til fjölmörg verkfæri til að vinna tölulega með mæligögn. Mörgum kann að þykja einfaldast að vinna með Excel enda aðgengilegt og vel þekkt. Oft er þó gagnlegt að geta farið frá frumgögnum í nokkrum skrefum og prufað sig áfram án þess að þurfa að endurtaka hvert skrefið handvirkt. Þá reynast forritanleg viðmót eins og Matlab eða R ákaflega vel.
Python hefur einnig mörg tól til að vinna með töluleg gögn. Reyndar svo mörg að það getur verið erfitt að fá góða yfirsýn. SciPy safnið kemur því í góðar þarfir því það inniheldur marga gagnlega pakka.
Önnur gagnleg Python-tengd tól fyrir kennslu eru Jupyter, sem hægt er að nota til að búa til kennsluefni og vinnubækur með kóða.
Ítarefni
- The Nature of Code (Kennsluefni, líffræðimiðað en snertir á stærðfræði og eðlisfræði)
- Programming for Biologists (Fylgigögn með námskeiði sem var kennt 2014)
- Rosalind (Verkefnabanki í líffræði)
- Project Euler (Verkefnabanki í stærðfræði)