關於 google chart c# ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

KINH NGHIỆM LUYỆN THI ĐẠT IELTS 8.0 VÀ TIP PHÒNG THI HỮU ÍCH

Tác giả: Nguyễn Thị Diễm Hằng

_______________
Chào các bạn, gần đây mình có thi lại IELTS và được 8.0. Thời gian ôn thi của mình khá gấp gáp, chỉ khoảng 2 tháng , tuy nhiên cùng với kinh nghiệm đã tích lũy được trong 5 năm nay đi dạy IELTS, mình có rất nhiều tip và chia sẻ hữu ích dành cho tất cả các bạn.

A. Kĩ năng nghe – Listening:
I. Tip luyện thi:
#1: Muốn nghe tốt phải phát âm đúng:
Lời khuyên đầu tiên đó là phải PHÁT ÂM ĐÚNG. Các bạn có thể phát âm chưa được hay, ngữ điệu chưa được “native” nhưng điều quan trọng là NHỮNG TỪ CƠ BẢN các bạn phải phát âm đúng (hoặc ít nhất là biết cách phát âm “correctly”). Đơn giản là vì nếu như các bạn phát âm sai một từ nào đó thì khi nghe người ta phát âm đúng các bạn cũng không thể luận ra được đó là từ gì. Chắc chắn có nhiều bạn đến khi xem đáp án rồi mới ồ lên “hóa ra là từ này à”, đúng không nào?

=> HÃY HỌC PHÁT ÂM TRƯỚC KHI LUYỆN NGHE
(cách học phát âm mình sẽ nói ở phần Speaking nhé!)

#2: Luyện đề nghe thì cần thời gian:
Ý mình không phải chỉ là 30 phút thôi đâu nhé! Sau khi làm xong 1 đề nghe các bạn đừng vội check đáp án luôn. Hãy cho bản thân cơ hội nghe lại lần nữa với những vị trí mà bạn chưa chắc. Nếu nghe đến lần thứ 2,3 mà bạn vẫn chưa biết phải điền/chọn gì thì hãy xem đáp án và đọc script (đọc kĩ để hiểu tại sao lại là đáp án này mà không phải đáp án kia.) Vậy là xong? Không, các bạn cần nghe lại 1 lần ko nhìn script, cố gắng nghe hiểu nhiều nhất có thể, sau đó nghe lại 1 lần nữa, vừa nghe vừa đọc script (lần nghe này các bạn nên nhẩm theo audio -> vừa luyện nghe vừa học được cách phát âm, ngữ điệu của người bản xứ siêu hiệu quả nha!

=> HÃY PHÂN TÍCH 1 ĐỀ NGHE TỈ MỈ ĐỂ TRÁNH CÁC BẪY TRONG BÀI NGHE

#3: Đọc kĩ câu hỏi trước khi nghe:
Tip này nghe có vẻ hơi “boring” nhưng lại vô cùng quan trọng! Hãy đọc, phân tích câu hỏi, các lựa chọn và DỰ ĐOÁN đáp án cho mỗi câu. Các bạn nên đặt câu hỏi cho bản thân như: vị trí này nên điền loại từ nào, loại thông tin nào, nếu là danh từ thì là danh từ số ít hay số nhiều, danh từ chỉ nơi chốn hay danh từ chỉ đồ vật…., có cần đơn vị không, có thể có những thông tin gây nhiễu như thế nào, PARAPHRASE…

Đến đây, nhiều bạn sẽ thắc mắc có mỗi 20-30s đọc trước câu hỏi mỗi phần, đọc còn chả kịp thì phân tích với dự đoán kiểu gì? Hãy nhớ là PRACTICE MAKES PERFECT, hãy luyện tập thật nhiều rồi các bạn sẽ thấy khả năng dự đoán của mình sẽ tăng lên đáng kể đó.
=> DỰ ĐOÁN CÁC ĐÁP ÁN CÓ THỂ TRƯỚC KHI NGHE

II. Tài liệu luyện nghe:
- Làm toàn bộ test Listening từ Cam 7 đến Cam 15, không thiếu 1 bài.
- Nếu còn thời gian, bạn có thể làm thêm Official Guide to IELTS, IELTS Test Plus 3, Improve IELTS Listening.
Làm hết chỗ này là đủ rồi nhé, không lo thiếu đâu 😊

III. Tip phòng thi:

#1: Concentration is a key.
Luôn luôn tập trung tối đa, không sao nhãng dù là 1s.

#2: KO NÊN DÀNH TOÀN BỘ THỜI GIAN CHECK ĐÁP ÁN CHỈ ĐỂ CHECK ĐÁP ÁN, THAY VÀO ĐÓ HÃY DÀNH NHIỀU THỜI GIAN ĐỂ ĐỌC TRƯỚC CÂU HỎI CỦA PHẦN SAU NHÉ!

#3: Take note:
Dù bạn thi hình thức nào, thi máy hay thi giấy thì cũng nên take note nhé! Đặc biệt là với những bài tập chọn đáp án, việc take note key word sẽ giúp bạn loại bỏ những đáp án sai và dễ dàng chọn đáp án đúng hơn đấy.

B. Kĩ năng đọc – Reading:

I. Tip luyện thi:
#1. Quản lý thời gian hiệu quả:
Trong bài thi IELTS Reading, sẽ có 3 bài đọc tương đối dài với độ khó tăng dần và bạn phải làm trong thời gian 60 phút. Vậy có phải chúng ta nên chia thời gian 20 phút cho 1 bài đọc?
Theo mình thì KHÔNG nhé, vì bài đọc số 1 thường là bài dễ nhất nên thay vì dành 20 phút cho bài này thì chúng ta chỉ nên làm trong 15 phút thôi còn bài đọc số 3 – khó nhất thì ta sẽ dành 25 phút.
=> Vậy chiến lược về thời gian của chúng ta ở đây là 15’-20’-25’ cho từng bài bạn nhé!

#2. Không dành quá nhiều thời gian cho 1 câu hỏi:
Chúng ta cùng thử làm 1 phép tính, các bạn cần phải làm 40 câu trong vòng 60 phút như vậy là chưa đến 2 phút cho 1 câu. Vậy nếu các bạn đã dành hơn 3 phút cho một câu nào đó mà vẫn chưa thể tìm ra đáp án thì lời khuyên của mình là hãy dừng lại và chuyển sang những câu tiếp theo ngay nhé. Tất nhiên các bạn có thể đánh dấu câu ấy và quay lại làm nếu còn thời gian!

#3. Skimming and scanning:
- Skimming: trước khi trả lời các câu hỏi các bạn nên dành thời gian đọc qua toàn bộ bài đọc để nắm được nội dung chính của cả bài cũng như là cấu trúc của bài đọc. Việc làm này rất quan trọng vì nó giúp các bạn hình thành trong đầu chủ đề, những nội dung chính, sơ lược nội dung của từng đoạn văn. Bạn sẽ thấy sau khi skimming thì bạn sẽ dễ dàng tìm thông tin cho mỗi câu hỏi nhanh hơn rất nhiều.
Nhớ là đọc qua, đọc lướt bài đọc chứ không phải cố gắng đọc hiểu tất cả từ cũng như toàn bộ nội dung của bài text đâu nhé!

- Scanning: Các bạn nên gạch chân hoặc highlight những key word trong câu hỏi và câu trả lời. Sau đó, scan (tìm) những từ/cụm từ đó trong bài đọc. Khi đã xác định được vị trí thông tin, các bạn không nên chỉ đọc mỗi câu chứa key word/ thông tin đó mà nên đọc những dòng xung quanh đó nữa nhé!
Đừng quên tập trung vào các key word như là tên, năm, ngày tháng, địa điểm…..nhé!

#4. Kỹ năng paraphrase:
Không cần nói chắc ai cũng biết Paraphrase là kĩ năng vô cùng quan trọng trong IELTS. Và cách để paraphrase thường được dùng nhiều nhất là synonym tức là từ đồng nghĩa. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều cách khác nhau để viết lại câu trong bài đọc với ý nghĩa không đổi.
=> Vậy để đạt điểm cao, các bạn cần phải trau dồi vốn từ vựng phong phú, đồng nghĩa, trái nghĩa,.. và thuần thục kỹ năng paraphrase.
Ví dụ:
About 1900s
=> The early years of the twentieth century

II. Tài liệu luyện đọc:
(như phần luyện nghe)

III. Tip phòng thi:
#1: Làm đến đâu chắc đến đó:
Thông thường một đề đọc khá dài cho nên ít bạn có đủ thời gian để xem lại bài làm của mình, cho nên các bạn nên cố gắng làm đến đâu kiểm tra lại luôn tới đó nhé!

#2: Không cố gắng hiểu tất cả các từ:
Thay vào đó hãy chỉ tập trung vào các CONTENT WORDS (từ chứa nội dung) như danh từ, động từ, tính từ để đoán nghĩa của câu thôi nhé!

#3: Bỏ qua những gì bạn đã biết về chủ đề bài đọc:
Hãy chỉ tập trung vào nội dung bài đọc, ko chọn đáp án theo suy đoán hay hiểu biết cá nhân! Bài viết đôi khi được viết chủ quan theo quan điểm của tác giả, có thể đúng hoặc sai nên ko dùng “phán đoán” để làm, bất kì câu hỏi nào cũng phải dựa theo thông tin bài đọc cung cấp nhé!

C. Kĩ năng viết – Writing:

I. Tip luyện thi:
#1. Đọc và phân tích bài mẫu:
Mình để ý khi mình yêu cầu học sinh đọc bài mẫu, các bạn ý thường đọc rất nhanh khoảng 2-3 phút là xong. Tuy nhiên, điều quan trọng là sau khi đọc xong các bạn phải hiểu logic của bài viết ấy, mỗi câu có chức năng gì, tác giả có những luận điểm, luận cứ như thế nào, từ vựng, cấu trúc của bài đó có gì hay….?
Sau khi đọc xong, các bạn nên viết lại áp dụng những gì mình đã học được từ bài mẫu.

#2: Task 1: Học các cách diễn đạt khác nhau cho cùng một nội dung:
Ví dụ:
The amount of household expenditure has diminished significantly by 30% this year.
=> There has been a marked decrease of 30% in the amount of expenditure this year.
=> The figure for domestic spending has witnessed a remarkable decline to 20% this year.
Các bạn nên học các cách diễn đạt khác nhau cho cùng 1 ý (tăng/giảm/ko thay đổi/trái ngược...). Bên cạnh đó, bạn cũng nên note lại những cách diễn đạt đặc trưng cho mỗi loại hình task 1. (VD: Pie chart - “made up the bulk of, accounted for the majority of…”).

#3: Task 2: Học theo chủ đề:
Với Task 2, các bạn nên học idea và topic vocabulary theo những chủ đề sau:
- Advertising
- Animals
- Art
- Crime
- Education
- Environment
- Family
- Health
- Finance
- Technology
- Social problems
- Tourism
- Transportation
- Work – jobs
.....

II. Tài liệu luyện viết:
- Đọc bài mẫu của các Examiner: thầy Simon, cô Liz và thầy David Lang.
- IELTS – Write Right (học cuốn này để hiểu các band điểm khác nhau ntn nhé)
- Kientran – 7.5+ Writing Guarantee (học cuốn này để hiểu logic của 1 bài viết nhé)
- Ngoài ra, các bạn có thể tham khảo: Academic Writing Practice for Ielts (Sam Mc Carter), A Solution to score 8.0….

III. Tip phòng thi:
#1: Lập dàn ý trước khi bắt tay vào viết:
Việc lập dàn ý sẽ giúp bạn định hướng bài viết của mình, tránh viết lan man, dàn trải, ko rõ ý. Các bạn có thể lập dàn ý trong đầu hoặc viết note! Thời gian lập dàn ý cho mỗi task ko quá 3’ nhé!
#2: Chú ý chính tả, ngữ pháp trong khi viết:
Đừng để mất điểm vì những lỗi sai không đáng nhé!
#3: Không dành nhiều thời gian cho Introduction:
Nên nhớ 1 Introduction “thần thánh” không đảm bảo các bạn được điểm cao đâu. Thay vào đó, với Task 1 – cố gắng viết 1 Overview tóm tắt những thông tin nổi bật nhất, 2 đoạn Body ko liệt kê mà tập trung vào so sánh, xu hướng chính, số liệu…; với Task 2: 2 đoạn Body cần mạch lạc, luận cứ mở rộng, đi sâu hơn từ luận điểm, ví dụ phải cụ thể và “support” trực tiếp cho luận cứ.

D. Kĩ năng nói – Speaking:

I. Tip luyện thi:
#1. Học phát âm trước khi luyện nói:
Các bạn nên học phát âm từng âm một (âm đơn, âm đôi phát âm như nào, khẩu hình ra sao, ghép vào từng từ như thế nào…). Các bạn dành thời gian mỗi ngày luyện phát âm 2-3 âm thật nhuần nhuyễn, kết hợp cả luyện âm (chú ý cả Stress các bạn nhé) và luyện nghe. Chỉ sau khoảng 1 tháng đều đẵn, các bạn sẽ thấy mình thay đổi rõ rệt. Tiếp đến các bạn hãy luyện nói theo ngữ điệu, học Chunking, Shadowing…

#2: Ôn thật kĩ bộ đề dự đoán:
Dù cho thời gian ôn luyện có gấp gáp đến đâu, các bạn hãy cố gắng ôn hết bộ đề dự đoán, ít nhất mỗi chủ đề Part 1, 2 nên tập trả lời 1-2 lần. Đặc biệt với những chủ đề là lạ thì hãy chuẩn bị vocab sẵn. Đừng để đến lúc vào phòng thi là “tim đập chân run” vì “chưa nghe thấy chủ đề này bao giờ luôn” nhé!
=> BÍ QUYẾT CỦA SỰ TỰ TIN LÀ CHUẨN BỊ THẬT TỐT

#3: Tập trung vào sự trôi chảy:
Luôn luôn nhớ rằng, giám khảo chấm “how you speak” chứ ko phải “what you speak”. Và để nói thật sự trôi chảy, các bạn cần luyện tập phản xạ, dẫn dắt những chủ để mình không biết về những chủ đề mình “có thể chém được”.
Trong part 1, các bạn nên học 1 số idea để có thể trả lời cho nhiều đề nhất.
Ví dụ:
? tại sao nó cần thiết/quan trọng => giúp tôi thư giãn/ kết bạn/ gia tăng hiểu biết….
? có thích ….ko? => ko bởi vì ko có tiền/ ko có thời gian/ thay vào đó thích cái khác…..

#4 : Ôn Part 2 hiệu quả :
Các bạn nên nhóm các đề giống giống nhau hoặc chia theo 5 chủ đề chính:
1. Describe a person.
2. Describe a place
3. Describe an object
4. Describe an activity/event/experience
5. Others
Hãy chuẩn bị 1 dàn bài chi tiết cho mỗi nhóm chủ để trên.
a. Ý tưởng: cái này nên lấy từ chính trải nghiệm của bản thân các bạn, hoặc tham khảo từ những nguồn script mẫu như sách của thầy Mat Clark hoặc nhờ cậy “ông chú Google”.
b. Từ vựng: Từ vựng thì gom nhặt từ bài mẫu hoặc trau dồi thêm từ 3 kĩ năng còn lại, đặc biệt là Writing nhé.
c. Ngữ pháp: Các bạn tìm đọc cuốn 31 High-scoring để có 1 cái nhìn khái quát về cách ăn điểm ngữ pháp cho 1 bài nói. Hoặc cố gắng “input” các cấu trúc như bị động, mệnh đề quan hệ, ...

II. Tip phòng thi:
#1: Hãy nói thật tự nhiên:
Đừng cố gắng nhồi nhét idiom hay từ khó mà hãy cố gắng sử dụng các cụm từ tự nhiên mà người bản xứ hay dùng.
Các trang Youtube các bạn nên subcribe:
Ieltsdragon
English Speaking Success
Accurate English
Một cách khá hay để luyện nói đó là ghi âm và nghe lại. Lần 1 bạn sẽ nói rất đơn giản và mắc nhiều lỗi, hãy nghe lại và bắt đầu sửa dần những lỗi bạn mắc, kèm theo triển khai thêm vocab. Cứ liên tục như vậy chắc chắn bạn sẽ tiến bộ.
#2: Phát âm rõ ràng, tốc độ vừa phải
#3: Topic Vocab, Collocation, Paraphrase
Chú ý dùng nhiều topic vocab, collocation và tránh lặp từ. Luyện tập Paraphrase câu hỏi nữa nhé!
#4: Bình tĩnh và phải thật bình tĩnh:
Hãy coi giám khảo như 1 người bạn để nói chuyện và trao đổi, đừng lo lắng quá. Chúng ta sẽ không thể trả lời tốt nếu như run bần bật đúng ko nào. Hãy tập nói chuyện với mình trong gương hoặc quay video nếu cần nhé!

Còn rất nhiều điều mình muốn chia sẻ thêm với các bạn, các bạn hãy follow hoặc kết bạn với mình nhé! Và nếu có thắc mắc gì đừng ngần ngại inbox cho mình nha! Chúc tất cả các bạn đạt được mức điểm IELTS như ý!
------------------------

💓 Join group, share, tag, invite bạn bè để không lỡ info hay nhé 💓
#HannahEdEnglishClub
#ielts
#scholarshipforVietnamesestudents

วันนี้จะขอรีวิวหนังสือ วิทยาการคำนวณชั้นม. ปลาย
วิชาที่ดึงความรู้ป.ตรีสายไอที
มาปูพื้นฐานให้เด็กๆ ทั่วประเทศได้เรียนกัน
.
ซึ่งวิทยาการคำนวณชั้นม.4-5-6 เรียนอะไร? ....โพสต์นี้มีคำตอบ
👉 ม.4 -> ปูพื้นฐานวิทย์คอม ได้แก่ เรียนแนวคิดเชิงคำนวณ, อัลกอริทึม, การทำโครงงาน
👉 ม.5 -> เรียน data science (วิทยาการข้อมูล หรือวิทยาศาสตร์ข้อมูล)
👉 ม.6 -> จะแนวรวมยำเทคโนโลยีให้น้องๆ รู้จัก ตั้งแต่สอนเป็นบล็อกเกอร์ รู้จัก AI, คลาวด์, IoT, AR, การเป็นพลเมืองดิจิตัล , กฏหมายดิจิตัล, การประกอบอาชีพไอที และอื่นๆ (ไม่ยากนะ)
.
===========
รีวิว ม.4
===========
วิทยาการคำนวณ ม.4 มีจำนวน 3 บท
🔥 +++บทที่ 1 แนวคิดเชิงคำนวณ +++++
บทนี้จะสอนแนวคิดเชิงคำนวณ (Computational Thinking) คืออะไร?
ซึ่งใครไม่รู้จักอาจงงเล็กน้อย ถึงปานกลาง
หรือเกิดคำถามคาใจ เรียนไปใช้ทำอะไรครับคุณครู
.
สำหรับแนวคิดเรื่อง Computational Thinking
(เรียกเป็นภาษาอังกฤษดีกว่า)
มีไว้เพื่อใช้แก้ปัญหาในแวดวง “วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์” 🤩 🤩
จริงๆ แล้วมันไม่ใช่เรื่องแปลกใหม่แต่อย่างใด
.
ถ้าเราได้นั่งเรียนในระดับมหาวิทยาลัย
หรือได้ฝึกเขียนโปรแกรมไปเรื่อยๆ ก็จะใช้แนวคิดนี้โดยธรรมชาติ
อย่างไม่รู้ตัวอยู่แล้วครับ ไม่ต้องไปเรียนที่ไหน
.
นิยามของ Computational Thinking หรือแนวคิดเชิงคำนวณ
จะประกอบด้วยแนวคิดย่อย 4 อย่างดังนี้
1) Algorithm
2) Decomposition
3) Pattern recognition
4) Abstract thinking
.
หลายละเอียดแต่ละหัวข้อก็ตามนี้
👉 1) Algorithm ชื่อไทย “ขั้นตอนวิธี”
Algorithm คือลำดับขั้นตอนในการแก้ปัญหาหรือการทำงานที่ชัดเจน การคิดค้น อธิบายขั้นตอนวิธีในการแก้ปัญหาต่าง ๆ
.
ถ้าเคยเรียนตอนป.ตรี คงรู้จักคำนี้ดีไม่ต้องอธิบายมาก เช่น
-จะคำนวณหาพื้นที่เส้นรอบวง ต้องมีสเตปคำนวณอย่างไรบ้าง
-จะค้นหาข้อมูลแบบ binary search ต้องมีขั้นตอน 1,2,3 อย่างไรบ้าง
-จะหาเส้นทางที่ใกล้สุดในกราฟ ด้วยวิธี Dijkstra จะมีขั้นตอน 1,2,3 อย่างไรบ้าง
.
👉 2) Decomposition ชื่อไทยคือ “การแยกส่วนประกอบ และการย่อยปัญหา”
.
Decomposition เป็นการพิจารณาเพื่อแบ่งปัญหา หรืองานออกเป็นส่วนย่อย ทำให้สามารถจัดการกับปัญหาหรืองานได้ง่ายขึ้น พูดง่ายๆ เอาปัญหามาแยกย่อยออกเป็นส่วนๆ
.
⌨ ตัวอย่างการนำไปใช้ตอนเขียนโปรแกรม
เช่น การเขียนโปรแกรมแยกเป็นส่วนๆ แยกเป็นแพ็กเกจ แยกเป็นโมดูล
หรือทำระบบเป็น services ย่อยๆ หรือมองเป็น layer เป็นต้น

.
👉 3) Pattern recognition ชื่อไทยคือ “การหารูปแบบ”
.
Pattern recognition เป็นทักษะการหาความสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้อง แนวโน้ม และลักษณะทั่วไปของสิ่งต่าง ๆ
.
⌨ ตัวอย่างการนำไปใช้ตอนเขียนโปรแกรม
เมื่อมีการทำงานของโปรแกรมที่หลากหลายแบบ
แต่ทว่ามีรูปแบบที่แน่นอนซ้ำๆ กัน
เราสามารถยุบโค้ดมาอยู่ในฟังก์ชั่นเดียวกันได้หรือไม่
หรือเขียนเป็นโปรแกรมวนลูป ให้อยู่ในลูปเดียวกัน เป็นต้น
.
👉 4) Abstract thinking ชือไทย “การคิดเชิงนามธรรม”
.
Abstract thinking เป็นกระบวนการคัดแยกคุณลักษณะที่สำคัญออกจากรายละเอียดปลีกย่อย ในปัญหา หรืองานที่กำลังพิจารณา เพื่อให้ได้ข้อมูลที่จำเป็นและเพียงพอในการแก้ปัญหา

⌨ ตัวอย่างการนำไปใช้ตอนเขียนโปรแกรม
-ก็เช่นการใช้ฟังก์ชั่น โดยเราแค่รู้รายละเอียดว่าฟังก์ชั่นทำงานอะไร ต้องการ input/ouput อะไร แล้วได้ return อะไรกลับมา ส่วนเนื้อหาไส้ในละเอียดเรามองไม่เห็น
.
🔥 +++++ บทที่ 2 การแก้ปัญหาและขั้นตอนวิธี +++++++
บททนี้เขาจะปูพื้นฐานอัลกอริทึมให้กับเด็กครับ ได้แก่

2.1 การแก้ปัญหาด้วยคอมพิวเตอร์
2.2 สอนให้รู้จักระบุข้อมูล input, ouput และเงื่อนไขของปัญหา
2.3 สอนการนำแนวคิด Computational Thinking มาออกแบบอัลกอริทึม
มี flow chart โผล่มาเล็กน้อย
2.4 สอนเรื่องการทำซ้ำ หรือก็คือสอนให้รู้จักวนลูปนั่นเอง
2.5 สอนอัลกอริทึมได้แก่ การจัดเรียงและค้นหาข้อมูล
ภาษาอังกฤษก็คือ อัลกอริทึมสำหรับ sort & search
.
🤓 สำหรับเรื่อง sort ก็จะมี
- selection sort (ชื่อไทย การจัดเรียงแบบเลือก)
- insertion sort (ชื่อไทย การจัดเรียงแบบแทรก)
.
🤓 สำหรับเรื่อง search ก็จะมี
-sequential search (ชื่อไทย การค้นหาแบบลำดับ)
-binary search (ชื่อไทย การค้นหาแบบทวีภาค)
.
ลืมบอกไป Big-O ตอนเรียนป.ตรี ก็โผล่ออกมาแว็บๆ นิดหน่อย
เด็กอาจสงสัยมันคืออะไร เป็นญาติอะไรกับ Big-C เปล่าเนี่ย
.
🔥 ++++ บทที่ 3 การพัฒนาโครงงาน ++++
บทนี้ถ้าสรุปสั้นๆ ก็สอนให้เด็กเขียนเสนอโครงงาน
หรือก็คือเขียน proposal เหมือนตอนเรียน ป. ตรีแหละครับ
.
ถ้าใครจำไม่ได้ ก็จะประมาณว่า การเขียนโครงงานต้องมี
บทที่ 1 บทนำ
บทที่ 2 หลักการ ทฤษฏี และงานที่เกียวข้อง
บทที่ 3 วิธีการดำเนินงาน
บทที่ 4 การทดลองและผลการทดลอง
บทที่ 5 สรุปผล วิเคราะห์ และข้อเสนอแนะ
.
===========
รีวิว ม.5
===========
ในวิชา "วิทยาการคำนวณ" ระดับชั้น ม. 5
ได้ดึงวิชา data science (วิทยาศาสตร์ข้อมูล)
มาปูพื้นฐานให้เด็กๆ ได้เรียนกันแล้ว นับว่าเป็นโชคดี
เพราะวิชาพวกนี้เป็นของสูง กว่าจะสัมผัสก็คงตอนป.ตรี โท เอก

ซึ่งผมจะรีวิวเนื้อหาให้อ่านคร่าวๆ เนื้อหาแบ่งเป็น 4 บท
.
👉 ++++ บทที่ 1 - ข้อมูลมีคุณค่า +++++
.
Data science ในตำราเรียนใช้ชื่อไทยว่า "วิทยาการข้อมูล"
บทนี้จะกล่าวถึง Big Data หรือข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีค่ามากมาย
และมีบทบาทมากในยุค 4.0 นี้ ทั้งภาครัฐและเอกชน
.
ถ้านึกไม่ออกก็นึกถึงเวลาเราเล่นเนตค้นหาใน Google จะพบข้อมูลมากมายมหาศาล ซึ่งเราสามารถนำมาใช้ในธุรกิจเราได้ ก็เพราะเหตุนี้ศาสตร์ด้านข้อมูล จึงมีบทบาทสำคัญอย่างมากอย่างยิ่งยวด
.
จึงไม่น่าแปลกใจที่ทำให้อาชีพนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล (ชื่ออังกฤษ data scientist) มันมีบทบาทสำคัญ และเป็นอาชีพที่มีเสน่ห์และน่าสนใจที่สุดยุคศตวรรษที่ 21
.
Data science ถ้าตามหนังสือเขาให้นิยามว่า
"เป็นการศึกษาถึงกระบวนการ วิธีการ หรือเทคนิค ในการนำข้อมูลจำนวนมหาศาล มาประมวลผล เพื่อให้ได้องค์ความรู้ เข้าใจปรากฏการณ์หรือตีความ ทำนายหรือพยากรณ์ ค้นหารูปแบบหรือแนวโน้มจากข้อมูล
และสามารถนำมาวิเคราะห์ต่อยอดเพื่อแนะนำทางเลือกที่เหมาะสม หรือใช้ในการตัดสินใจเพื่อประโยชน์สูงสุด"
.
สำหรับงาน Data science เขาจะมีกระบวนตามขั้นตอนดังนี้
- ตั้งคำถามที่ตนเองสนใจ
- เก็บรวบรวมข้อมูล
- การสำรวจข้อมูล
- การวิเคราะห์ข้อมูล (analyze the data)
- การสื่อสารและการทำผลลัพธ์ให้เห็นเป็นภาพ (communicate and visualize the results)
.
🤔 นอกจากนี้เขายังพูดถึง design thinking ...ว่าแต่มันคืออะไร?
ต้องบอกว่างานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
มันไม่ได้จบแค่เอาข้อมูลที่เราวิเคราะห์ได้แล้ว
มาโชว์ให้คนอื่นเข้าใจ
.
ยังต้องมีขั้นตอนการออกแบบแอพลิชั่น
ที่ต้องใช้ข้อมูลจากที่เราวิเคราะห์ไปนั่นเอง
ซึ่งคำว่า design thinking มันก็คือความคิดยิ่งนักออกแบบดีๆ นี้เอง
ซึ่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรมีไว้เพื่อออกแบบแอพลิชั่นขั้นสุดท้าย
จะได้ตอบสนองความต้องการผู้ใช้
.
👉 ++++ บทที่ 2 การเก็บรวบรวมและสำรวจข้อมูล +++++
.
บทนี้ก็แค่จะปูพื้นฐาน
2.1 การเก็บรวบรวมข้อมูล
ในบทนี้จะพูดถึงข้อมูลที่เป็นลักษณะทุติยภูมิ
ที่หาได้เกลื่อนเน็ต และเราต้องการรวบรวมมาใช้งาน

2.2 การเตรียมข้อมูล (data preparation)
เนื้อหาก็จะมี
-การทำความสะอาดข้อมูล (data cleansing)
-การแปลงข้อมูล (data transformation)
ในม.5 ไม่มีอะไรมาก แต่ถ้าในระดับมหาลัยจะเจอเทคนิคขั้นสูง เช่น PCA
-การเชื่อมโยงข้อมูล (combining data)

2.3 การสำรวจข้อมูล (data exploration)
พูดถึงการใช้กราฟมาสำรวจข้อมูล เช่น
กราฟเส้น ฮิสโทแกรม แผนภาพกล่อง (box plot) แผนภาพแบบกระจาย (scatter plot)
พร้อมยกตัวอย่างการเขียนโปรแกรมดึงข้อมูลออกมาพล็อตเป็นกราฟจากไฟล์ csv (หรือ xls)

2.4 ข้อมูลส่วนบุคคล
สำหรับหัวข้อนี้ ถ้านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะนำข้อมูลส่วนบุคคลมาใช้งาน ต้องเก็บเป็นความลับ ห้ามหลุด
.
ซึ่งประเด็นข้อมูลส่วนบุคคล ปัจจุบันมีก็มีร่างพรบ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ออกมาเรียบร้อยแล้ว
.
.
👉 ++++ บทที่ 3 การวิเคราะห์ข้อมูล ++++
.
แบ่งเป็น 2 ส่วน ได้แก่
.
3.1 การวิเคราะห์เชิงพรรณา (descriptive analytics)
เป็นการวิเคราะห์โดยใช้เลขที่เราร่ำเรียนมาตั้งแต่
- การหาสัดส่วนหรือร้อยละ
- การวัดค่ากลางของข้อมูล พวกค่าเฉลี่ย มัธยฐาน ฐานนิยม
- การหาความสัมพันธ์ของชุดข้อมูล (Correlation) พร้อมตัวอย่างการเขียนโปรแกรมให้ดูง่าย
.
.
3.2 การวิเคราะห์เชิงทำนาย (predictive analytics)
.
- มีการพูดถึงการทำนายเชิงตัวเลข (numeric prediction)
- พูดถึงเทคนิคอย่าง linear regression สมการเส้นตรงที่จะเอาไว้ทำนายข้อมูลในอนาคต
รวมทั้งพูดถึงเรื่อง sum of squared errors
ดูว่ากราฟเส้นตรงมันนาบฟิตไปกับข้อมูลหรือยัง (พร้อมตัวอย่างเขียนโปรแกรม)
- สุดท้ายได้กล่าวถึง K-NN (K-Nearest Neighbors: K-NN) เป็นวิธีค้นหาเพื่อนบ้านใกล้เคียงที่สุด K ตัว สำหรับงาน classification (การแบ่งหมวดหมู่)

***หมายเหตุ*****
linear regression กับ K-NN
นี้ก็คืออัลกอริทึมหนึ่งในวิชา machine learning (การเรียนรู้ของเครื่อง สาขาหนึ่งของ AI)
เด็กสมัยเนี่ยได้เรียนแหละนะ
.
.
👉 +++ บทที่ 4 การทำให้ข้อมูลเป็นภาพและสื่อสารด้วยข้อมูล +++
.
บทนี้ไม่อะไรมาก ลองนึกถึงนักวิทยาศาสตร์ หลังวิเคราะห์ข้อมูลอะไรมาเสร็จสรรพ เหลือขั้นสุดท้ายก็คือ การโชว์ให้คนอื่นดูด้วยการทำ data visualization (เรียกทับศัพท์ดีกว่า)
.
ในเนื้อหาก็จะยกตัวอย่างการใช้ แผนภูมิแท่ง,กราฟเส้น, แผนภูมิวงกลม, แผนการกระจาย
.
สุดท้ายที่ขาดไม่ได้ก็คือการเล่าเรื่องจากข้อมูล (data story telling) พร้อมข้อควระวังเวลานำเสนอข้อมูล
.
.
.
***หมายเหตุนี้ ***
😗 ภาษาโปรแกรมที่ตำราเรียน ม.5 กล่าวถึง และยกตัวอย่างมาให้ดู
ก็ได้แก่ python กับภาษา R
.
สำหรับภาษา R หลายคนอาจไม่คุ้น
คนจบไอทีอาจคุ้นกับ python มากกว่า
แต่ใครมาจากสายสถิติจะคุ้นแน่นอน
เพราะภาษา R นิยมมากในสายงานสถิติ
และสามารถนำมาใช้ในงาน data science ได้ง่ายและนิยมไม่แพ้ python
.
แต่ถ้าคนจาก data science จะขยับไปอีกสายหนึ่งของ AI
ก็คือ deep learning (การเรียนรู้เชิงลึก)
python จะนิยมแบบกินขาดครับ
.
===========
รีวิว ม.6
===========
เนื้อหาแบ่งเป็น 4 บท
👉 บทที่ 1 จะออกแนวสอนการเขียนบล็อก เพื่อเป็นบล็อกเกอร์
เนื้อหา ประกอบด้วย
1.1 องค์ประกอบและรูปแบบพื้นฐานในการสื่อสาร
1.1 เทคนิคและวิธีการแบ่งปันข้อมูล
1.1 ข้อควรระวังในการแบ่งปันข้อมูล

👉 บทที่ 2 อันนี้เด็ดดี
2.1 พูดถึงปัญญาประดิษฐ์ (AI), machine learning, deep learning
2.2 พูดถึงการประมวลผลแบบคลาวด์ (clound computing)
2.3 พูดถึง IoT (Internet of Things: IoT) อินเตอร์เน็ตของสรรพสิ่ง มียกตัวอย่าง smart city
2.4 เทคโนโลยีเสมือนจริง กลาวถึงเรื่อง AR ( Augmented Reality: AR) กับ VR (Virtual Reality: VR)
มีแถมเรื่อง block chain กับ quantum computer
.
แต่เนื้อหาเป็นการเกริ่นๆ เฉยๆ ไม่ได้ลงลึกอะไรมากแบบมหาลัยนะครับ
.
👉 บทที่ 3 พูดถึงการเป็นพลเมืองดิจิทัล
เนื้อหาประกอบไปด้วย
3.1 การเป็นพลเมืองดิจิทัล
3.2 การป้องกันตนเองและผู้อื่น
3.3 กฏหมายและมารยาทในสังคมดิจิทัล
.
👉 บทที่ 4 อาชีพในยุคดิจิทัล
เนื้อหาจะประกอบด้วย
4.1 อาชีพด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร
4.2 การเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีกับสังคมและอาชีพ
4.3 ผลกระทบของเทคโนโลยีกับอาชีพ
4.4 การทำงานร่วมกับเครื่องจักรและระบบอัตโนมัติ

สรุปแล้วเนื้อหาม.6
ตามความเห็น อ่านแล้วง่าย มันแค่เป็นการอธิบายภาพ
แต่ถ้าเป็นม.4 กับ ม.5 จะหนักกว่าหน่อย
.
ส่วนเนื้อหา ม.1 ม.2 ม.3 เดี่ยวมาเล่าให้ฟัง
แอบกระซิบบอกมี Python ด้วยแหละ
.
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
👀 อ้างอิง
- วิทยาการคำนวณม.4
- วิทยาการคำนวณม. 5
- วิทยาการคำนวณม.6
.
.
++++++++++++++++++++++++++++=
ทิ้งท้ายในเมื่อ ม.6 มีพูดถึง AI หรือปัญญาประดิษฐ์
เผื่อน้องๆ สนใจอยากศึกษาเชิงลึก เป็นการปูพื้นฐานเรียนต่อมหาลัยจะได้ไม่งง

+++++ขอประชาสัมพันธ์ (ขายของ)
📔 หนังสือ "ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ยาก" เข้าใจได้ด้วยเลขม. ปลาย (เนื้อหาภาษาไทย)
.
ถ้าสนใจสั่งซื้อเล่ม 1 ก็สั่งซื้อได้ที่ (เล่มอื่นๆ กำลังทยอยตามมา)
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php…
.
ขออภัยยังไม่มีเล่มกระดาษจำหน่าย มีแต่ ebook
.
ส่วนตัวอย่างหนังสือ ก็ดูได้ลิงค์นี้
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b…/chapter_example.pdf…

Lốp xe là bộ phận duy nhất của chiếc xe tiếp xúc với mặt đường khi xe chạy. Nếu bạn chọn lốp không đúng kích cỡ, không đúng loại, hay bảo dưỡng lốp không đúng cách, không chịu thay mới khi tới hạn, thì có nguy cơ xe bạn sẽ có nhiều bộ phận khác tiếp xúc với mặt đường hơn là lốp đấy.

Đầu tiên là lựa chọn loại lốp theo phong cách chạy. Nếu là một người ưu tiên hiệu năng, thích chạy theo phong cách racing, chạy track, thì bạn nên lựa lốp có ít rãnh trên bề mặt. Đặc biệt, nên lựa chọn loại lốp có bề mặt cao su/ lớp bố mềm, như vậy sẽ tăng độ bám đường khi vào cua, cũng như là hiệu quả thắng xe. Tuy nhiên, loại lốp này thường có độ bền không cao.

Nếu ưu tiên độ bền, và đi được nhiều điều điều kiện thời tiết nắng mưa, bạn nên chọn lốp có rãnh thoát nước nhiều, và lớp bố/bề mặt cao su cứng. Tuy nhiên cảm giác lái, tăng tốc, vào cua sẽ khá nặng nề và không được linh hoạt. Thường là nếu đi loại lốp này, áp suất lốp sẽ phải giảm một tí so với khuyến nghị của nhà sản xuất để có cảm giác lái tốt hơn.

Về các chỉ số của lốp, lấy ví dụ 190/55 ZR 17 M/C 78W như trong clip:
- Số 190 là chiều rộng của lốp theo đơn vị milimet (mm)
- 55 là chiều cao của lốp, tính bằng phần trăm so với chiều rộng của lốp. Ví dụ ở đây là 55% của 190 mm, vậy là lốp cao 104,5 mm
- ZR là ý chỉ lốp dành cho xe chạy tốc độ cao (Z) và có cấu trúc bố lốp toả tròn (R là viết tắt của Radial)
- Với số 17, nó chính là đường kính của mâm xe được tính bằng đơn vị inch, vậy lốp này gắn vừa với mâm xe 17 inch
- M/C chắc hẳn là viết tắt của Motorcycle, ý chỉ lốp này dành cho xe mô tô 2 bánh
- 78 là chỉ số tải trọng của lốp. Thử seach google với từ khoá “Load index of tires chart”, ta sẽ có bảng số liệu chỉ số tải trọng của lốp, ứng với số 78, lốp sẽ có chỉ số tải trọng là 425 kg
- W là chỉ số tốc độ của lốp, ý chỉ tốc độ tối đa mà lốp có thể chịu được. Search Google với từ khoá “Speed rating of tires chart”, ta sẽ biết được ứng với chữ W hoặc (W), lốp có thể sử dụng để chạy với tốc độ từ 270 kmph trở lên

Về phần bảo dưỡng lốp, để biết khi nào lốp tới hạn mòn, ta căn cứ vào chữ TWI trên vành lốp, từ chữ TWI này, ta nhìn vào những rãnh lốp ở gần đó sẽ thấy những mấu cao su hình vuông. Nếu mấu cao su này mòn (chiều cao của nó chỉ còn thấp hơn 0,8 mm), thì đồng nghĩa đã đến lúc cần phải thay lốp rồi đó. Chưa hết, khi có hiện tượng vết nứt trên bề mặt lốp, cho dù lốp chưa mòn, thì cũng phải chú ý thay lốp luôn. Lý do vết nứt xuất hiện là do lốp không được bảo quản tốt trong điều kiện thích hợp.

Một điều nữa rất quan trọng mà các bạn phải chú ý, đó chính là bốn con số nhỏ được đặt trong vòng tròn, ví dụ trong clip là 4214, ý chỉ lốp được sản xuất vào tuần thứ 42 của năm 2014. Một chiếc lốp sẽ có hạn sử dụng là 5 năm kể từ ngày sản xuất, vậy nên bây giờ là năm 2020, đã 6 năm kể từ ngày sản xuất, chắc chắn cần phải thay lốp ngay. Lốp hết hạn, cao su chai cứng, không còn độ đàn hồi để bám đường, vậy nên cho dù lốp trông có vẻ rất mới thì cũng phải thay nhé các bạn!

Huy chúc các bạn lựa chọn được loại lốp như ý, và có những trải nghiệm vui vẻ, an toàn trên những chuyến đi!

#LêGiaHuy
#Yamaha
#R1