We all are aware of the relevance of examining a task from diverse angles. We also are aware of the potential relevance of learning from one's mistakes. Yet computer science (CS) textbooks and teaching materials fall short in embedding these two notions. In this paper, we present an approach of elaborating divergent thinking in algorithm design, while capitalizing on erroneous solutions. Using a collected set of non-routine algorithmic tasks, we developed and applied a scheme of class activities, in which initial faulty solutions (due to novice tendencies) are carefully examined, and their falsifying inputs and characteristics are used for creative reasoning that yields fruitful outcomes. We present and illustrate our activities, refer to their cognitive aspects, and describe our experience with applying them in (an Introduction-to-Algorithms) class.
我们都意识到从不同角度检查任务的重要性。我们也意识到从错误中学习的潜在相关性。然而,计算机科学(CS)的教科书和教材在嵌入这两个概念方面没有达到。在本文中,我们提出了一种在算法设计中阐述发散思维的方法,同时利用了错误的解决方案。我们使用收集的一组非常规算法任务,开发并应用了一种课堂活动方案,其中仔细检查了最初的错误解决方案(由于新手的倾向),并将其伪造的输入和特征用于创造性的推理,从而产生了丰硕的成果。结果。我们介绍并举例说明我们的活动,提及它们的认知方面,并描述在(算法概论)课堂中应用这些活动的经验。 P>
机译:学习错误和创新的算法设计
机译:在无所不在的学习环境中设计具有创造性的解决问题的过程学习活动的协作学习,以培养创造性的思维技能
机译:产品设计教育的启发式和算法处理创新训练研究:基于箱包设计课程
机译:在创意产品设计中最大限度地提高学生的科学过程技能:基于创造性的责任学习
机译:使用协作交互式遗传算法的创意设计。
机译:使用机器学习算法将二进制蛋白质序列分类为高度可设计或可不良设计
机译:在无所不在的学习环境中设计具有创造性的解决问题的过程学习活动的协作学习,以培养创造性的思维技能