فلش‌کارت‌های آموزشی رفع اشکال خودکار در کدنویسی دانش‌آموزان با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره رفع اشکال خودکار در کدنویسی دانش‌آموزان با پایتون

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در آموزش

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه: هوش مصنوعی در آموزش
• 2. شناخت ابزارهای اشکال‌زدایی خودکار
• 3. مفهوم "رفع اشکال" در برنامه‌نویسی
• 4. اهمیت بازخورد فوری برای دانش‌آموزان
• 5. پایتون به عنوان زبان انتخاب اول
• 6. نصب و پیکربندی محیط پایتون
• 7. انتخاب بهترین ابزارهای اشکال‌زدایی
• 8. آشنایی با انواع خطاها در پایتون (Syntax Errors)
• 9. آشنایی با انواع خطاها در پایتون (Runtime Errors)
• 10. آشنایی با انواع خطاها در پایتون (Logic Errors)
• 11. بررسی ساختار کد و قالب‌بندی (PEP 8)
• 12. استفاده از لینترها (Linters) برای بررسی کد
• 13. معرفی Pylint و تنظیمات آن
• 14. معرفی Flake8 و افزونه‌های آن
• 15. بررسی خطاهای منطقی با ابزارهای تحلیل ایستا
• 16. فهم پیام‌های خطا در پایتون
• 17. تفکیک انواع استثناها (Exceptions)
• 18. مدیریت استثناها با try-except
• 19. نوشتن کدهای خطا-محور (Error-Prone Code)
• 20. رفع اشکال خطاهای رایج ورودی کاربر
• 21. رفع اشکال خطاهای رایج در کار با لیست‌ها
• 22. رفع اشکال خطاهای رایج در کار با دیکشنری‌ها
• 23. رفع اشکال خطاهای رایج در کار با رشته‌ها
• 24. رفع اشکال خطاهای رایج در حلقه‌ها
• 25. رفع اشکال خطاهای رایج در شرط‌ها
• 26. رفع اشکال خطاهای مربوط به توابع
• 27. رفع اشکال خطاهای مربوط به کلاس‌ها و اشیاء
• 28. مفهوم اشکال‌زدایی پویا (Dynamic Debugging)
• 29. استفاده از Debugger داخلی پایتون (pdb)
• 30. اجرای کد خط به خط با pdb
• 31. تنظیم نقاط توقف (Breakpoints)
• 32. بررسی مقادیر متغیرها در حین اجرا
• 33. تغییر مقادیر متغیرها در حین اشکال‌زدایی
• 34. اجرای کد تا نقطه مشخص
• 35. مفهوم Logging و کاربرد آن
• 36. نوشتن پیام‌های Log معنی‌دار
• 37. سطوح مختلف پیام‌های Log (Debug, Info, Warning, Error)
• 38. استفاده از ماژول logging در پایتون
• 39. ذخیره فایل‌های Log
• 40. تحلیل فایل‌های Log برای یافتن الگوهای خطا
• 41. معرفی ابزارهای خودکار برای تحلیل Log
• 42. ابزارهای خودکار برای تست واحد (Unit Testing)
• 43. مفهوم تست خودکار و اهمیت آن
• 44. ماژول unittest در پایتون
• 45. نوشتن اولین تست واحد
• 46. تست توابع ساده
• 47. تست کلاس‌ها و متدهای آن‌ها
• 48. تست سناریوهای موفق
• 49. تست سناریوهای ناموفق
• 50. تست ورودی‌های نامعتبر
• 51. استفاده از فریم‌ورک‌های تست پیشرفته‌تر (pytest)
• 52. نصب و پیکربندی pytest
• 53. نوشتن تست‌ها با pytest
• 54. استفاده از Assertions در pytest
• 55. مدیریت Fixtures در pytest
• 56. تست‌های مبتنی بر داده (Data-Driven Tests)
• 57. تکنیک‌های Refactoring برای کاهش خطا
• 58. اهمیت خوانایی کد در پیشگیری از خطا
• 59. استفاده از نام‌گذاری معنی‌دار برای متغیرها
• 60. نوشتن کامنت‌های مفید و مختصر
• 61. تقسیم کد به توابع و ماژول‌های کوچک
• 62. مدیریت وابستگی‌های پروژه
• 63. استفاده از Virtual Environments
• 64. ابزارهای خودکار برای مدیریت وابستگی‌ها
• 65. مفهوم CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
• 66. ابزارهای CI/CD برای اتوماسیون تست
• 67. یکپارچه‌سازی ابزارهای اشکال‌زدایی با CI/CD
• 68. بررسی پوشش کد (Code Coverage)
• 69. اهمیت تست پوشش بالا
• 70. ابزارهای محاسبه پوشش کد (Coverage.py)
• 71. تحلیل گزارش‌های پوشش کد
• 72. ایجاد گزارش‌های تصویری از پوشش کد
• 73. مدل‌سازی خطاها و پیش‌بینی آن‌ها
• 74. یادگیری ماشین برای تشخیص الگوهای خطا
• 75. آموزش مدل‌های پیش‌بینی خطا
• 76. پیاده‌سازی سیستم هشدار خطا
• 77. ارزیابی دقت مدل‌های پیش‌بینی خطا
• 78. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی برای ارزیابی دانش‌آموزان
• 79. حفظ حریم خصوصی داده‌های دانش‌آموزان
• 80. شفافیت در الگوریتم‌های اشکال‌زدایی خودکار
• 81. نقش معلم در فرآیند اشکال‌زدایی
• 82. طراحی سیستم بازخورد شخصی‌سازی شده
• 83. ارائه راه‌حل‌های پیشنهادی برای رفع اشکال
• 84. آموزش دانش‌آموزان برای خود-اشکال‌زدایی
• 85. فرهنگ‌سازی برای یادگیری از خطاها
• 86. اهمیت جامعه برنامه‌نویسی در رفع اشکال
• 87. پروژه‌های عملی برای تمرین اشکال‌زدایی
• 88. معرفی منابع آموزشی تکمیلی
• 89. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
• 90. آینده اشکال‌زدایی خودکار در آموزش
• 91. جمع‌بندی و گام‌های بعدی