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Guide to Teaching Computer Science - Noa Ragonis

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        Avis sur Guide To Teaching Computer Science de Noa Ragonis Format Relié  - Livre Science humaines et sociales, Lettres

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        Présentation Guide To Teaching Computer Science de Noa Ragonis Format Relié

         - Livre Science humaines et sociales, Lettres

        Livre Science humaines et sociales, Lettres - Noa Ragonis - 01/09/2020 - Relié - Langue : Anglais

        . .

      • Auteur(s) : Noa Ragonis - Orit Hazzan - Tami Lapidot
      • Editeur : Springer International Publishing Ag
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/09/2020
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 428
      • Expédition : 805
      • Dimensions : 24.1 x 16.0 x 2.9
      • ISBN : 9783030393595



      • Résumé :
        This concise yet thorough textbook presents an active-learning model for the teaching of computer science. Offering both a conceptual framework and detailed implementation guidelines, the work is designed to support a Methods of Teaching Computer Science (MTCS) course, but may be applied to the teaching of any area of computer science at any level, from elementary school to university. This text is not limited to any specific curriculum or programming language, but instead suggests various options for lesson and syllabus organization. Fully updated and revised, the third edition features more than 40 new activities, bringing the total to more than 150, together with new chapters on computational thinking, data science, and soft concepts and soft skills. This edition also introduces new conceptual frameworks for teaching such as the MERge model, and new formats for the professional development of computer science educators. Topics and features: includes an extensive set of activities, to further support the pedagogical principles outlined in each chapter...

        Biographie:
        focuses on teaching methods, lab-based teaching, and research in computer science education, as well as on problem-solving strategies...

        Sommaire:
        discusses educational approaches to computational thinking, how to address soft concepts and skills in a MTCS course, and the pedagogy of data science (NEW)...

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