YoVDO

คณิตศาสตร์เพื่อคอมพิวเตอร์ | Mathematics for Computer

Offered By: Suranaree University of Technology via ThaiMOOC

Tags

Mathematics Courses Linear Algebra Courses Number Systems Courses

Course Description

Overview

รายวิชาเรียนตามอัธยาศัย รายวิชานี้ได้ปรับรูปแบบการจัดการเรียนการสอนเป็น "การเรียนรู้ด้วยตนเองตามอัธยาศัย (Self-Paced)" @font-face { font-family: 'Sukumvit'; src: url("/static/sukhumvitset-medium-webfont.ttf") format('truetype'); } div,body,input,a,ul,li,button,h1,h2,h3,h4,h5 { font-family: 'Sukumvit' !important; } เกี่ยวกับรายวิชา ความรู้ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับคณิตศาสตร์พื้นฐานด้านคอมพิวเตอร์ ได้แก่ ระบบจำนวน ระบบเลขฐาน การแทนค่าและหลักการคำนวณของเครื่องคอมพิวเตอร์ เซต ความสัมพันธ์ และฟังก์ชัน ตรรกศาสตร์เบื้องต้น พีชคณิตบูลีนและวงจรลอจิก พีชคณิตเชิงเส้นและเมทริกซ์ และทฤษฎีกราฟเบื้องต้น ความรู้พื้นฐาน คณิตศาสตร์ระดับประถมศึกษาและมัธยมศึกษา วัตถุประสงค์การเรียนรู้ บอกความหมายและความสำคัญของคณิตศาสตร์เพื่อคอมพิวเตอร์ อธิบายหลักการคำนวณทางคณิตศาสตร์ต่าง ๆ ที่เป็นพื้นฐานด้านคอมพิวเตอร์ ยกตัวอย่างการนำคณิตศาสตร์เพื่อคอมพิวเตอร์มาใช้แก้ปัญหาในชีวิตประจำวัน วิเคราะห์และออกแบบแนวทางการแก้ปัญหา โดยประยุกต์ใช้ความรู้เรื่องคณิตศาสตร์เพื่อคอมพิวเตอร์อย่างเหมาะสม สร้างเกณฑ์สำหรับการแก้ปัญหาในชีวิตประจำวัน โดยบูรณาการความรู้เรื่องคณิตศาสตร์เพื่อคอมพิวเตอร์กับสถานการณ์ปัจจุบันของปัญหา การวัดผล ผู้เรียนจะได้รับผลการเรียนว่าผ่าน ต้องได้คะแนนรวมตั้งแต่ 82 คะแนนขึ้นไปจากคะแนนเต็ม 100 คะแนนในรายวิชา จึงจะถือว่าผ่านเกณฑ์ โดยมีรายละเอียดการเก็บคะแนนดังต่อไปนี้ 1. คะแนนเก็บสะสมแต้มการผ่านการเรียนรู้ หรือ RC (route-check) มีจำนวน 37 จุด จะคิดเป็น 10% ของคะแนนเต็ม 100 คะแนน 2. คะแนนการบ้านท้ายบทเรียน มีจำนวน 9 ครั้ง จะคิดเป็น 20% ของคะแนนเต็ม 100 คะแนน 3. คะแนนสอบปลายภาค มีจำนวน 45 ข้อ จะคิดเป็น 70% ของคะแนนเต็ม 100 คะแนน Course Staff อาจารย์ผู้สอน อาจารย์ ดร.พิชญสินี กิจวัฒนาถาวร สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี [email protected] ผู้ช่วยสอน นายภัทรพล ศรีรักษ์ ผู้ช่วยสอนและวิจัยสาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี [email protected] คำแนะนำการเรียนรู้ 1) ผู้เรียนควรแบ่งเวลาสำหรับการศึกษาค้นคว้าด้วยตนเองอย่างน้อยหัวข้อบทเรียนละ 2 ชั่วโมง 2) ผู้เรียนควรเข้าเรียนรู้บทเรียนจำกระบบ MOOC ร่วมกับช่องทางการเรียนรู้อื่นโดยมีการนำความรู้ในแต่ละเรื่องไปฝึกฝนแก้โจทย์ปัญหารูปแบบต่างๆ 3) เน้นการเรียนรู้แบบการมีส่วนร่วมและการมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างผู้เรียน-ผู้สอน สื่อการสอนนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Thai MOOC (thaimooc.org) และเผยแพร่ภายใต้สัญญาอนุญาสิทธิ์แบบ Creative Common ด้วยเงื่อนไข CC BY NC SA

Tags

Related Courses

Introduction to Logic
Stanford University via Coursera
Networked Life
University of Pennsylvania via Coursera
Introduction to Mathematical Thinking
Stanford University via Coursera
Computational Photography
Georgia Institute of Technology via Coursera
Initiation à la théorie des distributions
École Polytechnique via Coursera