Terminologia

1
Terminologia

• FIT 100, Spring 2005
• Fluency in Information Technology
• http//www.cs.washington.edu/100

2
Letture e riferimenti

• Letture
• Fluency with Information Technology
• Chapter 1, Terms of Endearment

3
Le Mot Juste

• Imparare la parola giusta le mot juste, ci aiuta
  in due modi
• Ci aiuta ad imparare il nostro cervello ama
  connettere concetti a parole e frasi
• Ci aiuta a comunicare con gli altri chiedere
  tech support o usare l HELP on line ci insegna
  a descrivere un problema in maniera precisa.

4
Termini?!?

• Blog (da weblog)
• Pod-casting (da broadcasting)
• Geocaching

5
Termini

• Ternini che ci sono familiari.
• monitor
• screen saver -salvaschermo
• CRT vs LCD
• Pixel (1024X768)
• RGB
• Motherboard scheda madre
• daughterboards/cards

6
Termini

• CPU (central processing unit)
• micro processore
• memoria
• ROM
• RAM (volatile)
• hard disk /hard drive disco rigido

7
Hardware/Software

• Hardware si riferisce ai dispositivi fisici
• Software si riferisce ai programmi
• Le instruzioni per dirigere un computer
• La differenza proncipale è che lhardware resta
  cosi comè. Il software si può modificare.
• Spesso, lo stesso hardware esegue diverse
  applicazioni software
• La stessa applicazione software può girare su una
  famiglia di computer che sono simili tra loro

8
Ancora termini

• Le definizioni di byte, pixel, etc.. Si trovano
  nei glossari
• I glossari si trovano alla fine dei libri di
  testo
• Sono utili anche I glossari on line
• ne potete compilare uno voi stesso, scrivete le
  definizione nuove che incontrate
• Usate Google con la parola define
  lttermine_da_cercaregt

9
Ancora termini

• Capire la parte concreta dei computer è
  importante
• Scheda di sistema, CPU, memoria, disco, etc
• Capire la parte astratta di un computer è
  altrettanto importante!
• algoritmo, abstrazione, generalizzazione,
  interfaccia, modello utente

10
Un algoritmo

• algoritmo un metodo preciso per risolvere un
  problema
• La stesura dei passi di un algoritmo è la
  programmazione
• Ci vediamo come un computer che esegue un
  programma
• Eseguire un programma vuol dire compiere delle
  istruzioni

11
Astrazione

• astrarre estrarre o rimuovere qualcosa
• Lastrazione rimuove dallidea di base una
  situazione specifica (eg. Una favola o una
  morale)
• La cosa rimossa è unastrazione
• Le persone astraggono in maniera naturale
  principi, regole, temi, etc..naturalmente

12
Immaginate una storia

• La favola del ragazzo che gridava al lupo
• Un ragazzo stava accudendo il suo branco di
  pecore
• Era solo, e cosi decise di gridare ai suoi
  compaesani Al lupo, al lupo!
• Essi accorsero prontamente e furono molto delusi
  quando scoprirono che il lupo non cera!
• Ma un giorno il lupo arrivò e quando il ragazzo
  invocò aiuto, nessuno venne
• Morale nessuno crede a un bugiardo, anche
  quando dice la verità

13
Generalizzare

• generalizzare inferire una regola che si
  applica in molte situazioni
• Supponiamo di notare un rubinetto che funziona
  cosi
• Gira in senso antiorario (sinistra) per aprire
  lacqua
• Gira in senso orario (destra) per chiudere
  lacqua
• Generalizzare vuol dire concludere che tutti I
  rubinetti funzionano allo stesso modo

14
Genralizzare

• Possiamo generalizzare oltre?
• Chiavette per tappi, e viti si svitano in senso
  antiorario
• Le manopole del volume si girano in senso orario
• Possiamo creare una regola stratta da questo?
• Un avvitamento è spesso usata come gesto di
  apri e chiudi, ma la direzione del controllo
  non è sempre la stessa.

15
Operationally Attuned

• Osservare come opera un dispositivo ci permette
  di conoscerlo meglio
• Osservazione I programmi spesso producono
  risposte agli eventi che accadono

16
Operationally Attuned cond

• Osservare come opera un dispositivo ne semplifica
  luso
• Osservazione spesso I programmi reagiscono
  quando qualcosa non va
• E cosi se pensate che un computer non stia
  facendo nulla, semplicemente sta aspettando voi
• Guardate lo schermo
• Cè una finestra di dialogo?
• Cè un messaggio di errore che dovete riconoscere
  e cliccare su ok?

17
Analytical Thinking

• Dare un senso al cambiamento
• Assegnare ai fatti una misura di prestazione
• Possiamo misurare i cambiamenti

18
La velocità del cambiamento

• La corsa
• A che velocità si percorre un miglio?
• Nel 1999 Hakim El Guerrouj lo ha percorso in
  3.43.13
• Una media di 16.134 mph
• Compariamolo con Roger Bannister
• Nel 1954 Bannister corse un miglio in 3.59.4
• Una media di 15.038 mph
• In 45 anni gli atleti fanno più veloci del 7
• nuova media vecchia media / vecchia media
  percentuale di miglioramento.

19
Compariamo le velocità

• Le persone normali
• A che velocità percorri il chilometro?
• El Guerrouj lo ha corso in 3.43.13 (16.134mph)
• Le persone in salute lo hanno corso in 7.30
  (8mph)
• E coi El Geurrouj è due volte più veloce
• nuovo fattore / vecchio fattore fattore di
  miglioramento

20
Ancora un altro fattore

• A che velocità va un computer?
• Univac I eseguiva 100,000 di addizioni ()/sec
  nel 1954
• ASCI Red eseguiva 2.1 trilioni (un milione di
  milioni di milioni) addizioni/secondo in 1999
• (nuovo rapporto/ vecchio rapporto fattore di
  miglioramento)
• 2.1 trilioni / 100,000 21 millioni di volte più
  veloce!

21
Sommario

• Abbiamo passato in rassegna diversi termini
• Abbiamo discusso come imparare nuovi termini
• Discusso cosa vuol dire operazionalmente sereno
• Abbiamo imparato a calcolare fattori di
  variazione e a misurare I cambiamenti