Computer programs are part of our daily life, we use them, we provide them with data, they support our decisions, they help us remember, they control machines, etc. Programs are made by people, but in most cases we are not their authors, so we have to decide if we can trust them. Programs enable computers and computer-controlled machines to behave in a large variety of ways. They bring the intrinsic power of computers to life. Programs have a variety of properties that all citizens must be aware of. Due to the intangible nature of programs, most of these properties are very unusual, but important to understand the digital world. In this position paper, we describe the Nature of Programs in the form of knowledge statements, accompanied by examples from everyday life to clarify their meaning. Everything is formulated in an easily understandable manner and avoids obscure technical language. We suggest that these knowledge statements must be imparted to all teachers and school students. A great way to learn and experience the nature of programs is to develop programs yourself.


翻译:计算机程序是我们日常生活的一部分,我们使用计算机程序,我们为他们提供数据,他们支持我们的决定,他们帮助我们记住,他们控制机器,等等。 程序是由人制定的,但在大多数情况下,我们不是他们的作者,所以我们必须决定我们能否信任他们。 程序使计算机和计算机控制的机器能够以多种方式行事。 它们使计算机的内在力量具有生命力。 程序具有所有公民都必须知道的各种特性。 由于程序的非物质性质, 大部分这些特性都是非常不寻常的, 但对于了解数字世界很重要。 在这份立场文件中, 我们以知识声明的形式描述方案的性质, 并辅之以日常生活中的例子, 以澄清其含义。 一切都是以易于理解的方式制定的, 避免模糊的技术语言。 我们建议, 这些知识声明必须传授给所有教师和学生。 一个伟大的学习和体验方案性质的方法是自己开发方案。

0
下载
关闭预览

相关内容

【数据科学导论书】Introduction to Datascience,253页pdf
专知会员服务
47+阅读 · 2021年11月15日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
意识是一种数学模式
CreateAMind
3+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
学术会议 | 知识图谱顶会 ISWC 征稿:Poster/Demo
开放知识图谱
5+阅读 · 2019年4月16日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2019年3月28日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
The Geometry of Navigation Problems
Arxiv
1+阅读 · 2022年1月12日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
相关VIP内容
【数据科学导论书】Introduction to Datascience,253页pdf
专知会员服务
47+阅读 · 2021年11月15日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
意识是一种数学模式
CreateAMind
3+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
学术会议 | 知识图谱顶会 ISWC 征稿:Poster/Demo
开放知识图谱
5+阅读 · 2019年4月16日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2019年3月28日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员