Coding with AI for Ages 10–14

Get the core ideas and set up right.

1. Next up

   Python's print() function and AI as a helper

   ამ გაკვეთილში შეისწავლით Python-ის ფუნდამენტურ `print()` ფუნქციას, რომელიც პროგრამას საშუალებას აძლევს ეკრანზე გამოიტანოს ინფორმაცია. გაეცნობით, როგორ გამოიყენოთ ხელსაწყო Replit და როგორ იმუშაოთ ხელოვნურ ინტელექტთან (AI), როგორც დამხმარე მასწავლებელთან, კოდის გასაგებად და შესამოწმებლად.

   6 minFreeStart
2. input() function: user data and safety basics

   ამ გაკვეთილში შეისწავლით, როგორ გამოიყენოთ input() ფუნქცია Python-ში მომხმარებლისგან ინფორმაციის მისაღებად. გაეცნობით უსაფრთხოების მნიშვნელობას მომხმარებლის მონაცემების მოთხოვნისას და ისწავლით, როგორ იმუშაოთ AI ასისტენტთან უსაფრთხო კოდის შესაქმნელად.

   6 min
3. Variables in Python: storing and naming data

   ამ გაკვეთილში შეისწავლით ცვლადების კონცეფციას Python-ში, როგორც მონაცემთა შესანახ ყუთებს. გაიგებთ, თუ რატომ არის მნიშვნელოვანი ცვლადებისთვის გასაგები სახელების შერჩევა და როგორ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ხელოვნური ინტელექტი (AI) თქვენი კოდის, კერძოდ კი ცვლადების სახელების, შესაფასებლად და გასაუმჯობესებლად.

   9 min
4. String concatenation in Python: f-strings and other methods

   ამ გაკვეთილში შეისწავლით, როგორ შეაერთოთ ტექსტები და ცვლადები Python-ში სხვადასხვა მეთოდის გამოყენებით, მათ შორის f-string-ით. ასევე, ისწავლით, როგორ გამოიყენოთ AI, რათა შეადაროთ კოდის სხვადასხვა ვერსია და აირჩიოთ ყველაზე ოპტიმალური.

   3 min
5. Numbers and arithmetic in Python: asking AI to explain steps

   ამ გაკვეთილში შეისწავლით, როგორ გამოიყენოთ რიცხვები Python-ში მარტივი გამოთვლებისთვის, როგორიცაა შეკრება, გამოკლება, გამრავლება და გაყოფა. ასევე, გაიგებთ, თუ რამდენად მნიშვნელოვანია AI-სგან არა მხოლოდ საბოლოო პასუხის, არამედ ნაბიჯ-ნაბიჯ ახსნის მოთხოვნა და მიღებული შედეგების გადამოწმება.

   6 min
6. if/else conditionals: writing precise logic

   ამ გაკვეთილში შეისწავლით Python-ის `if/else` პირობით ოპერატორებს, რომლებიც პროგრამებს გადაწყვეტილებების მიღებაში ეხმარება. გაიგებთ, როგორ ჩამოაყალიბოთ ზუსტი პირობები, მათ შორის AI-სთან მუშაობისას, რათა თავიდან აიცილოთ ბუნდოვანი ლოგიკა და მიიღოთ სასურველი შედეგები.

   6 min

Apply what you learn on real tasks.

1. while loop in Python: repetition and avoiding infinite loops

   `while` ციკლი Python-ში საშუალებას გაძლევთ გაიმეოროთ კოდის ბლოკი მანამ, სანამ გარკვეული პირობა მართალია. ამ გაკვეთილში შეისწავლით `while` ციკლის საფუძვლებს, მის პრაქტიკულ გამოყენებას 'countdown' მაგალითზე და უმნიშვნელოვანეს უნარს — როგორ ავიცილოთ თავიდან უსასრულო ციკლები და როგორ ვითანამშრომლოთ AI-სთან debugging-ის პროცესში.

   6 min
2. for loop and range() in Python: iterating over elements

   ამ გაკვეთილში შეისწავლით Python-ის for loop-ს, ციკლს, რომელიც საშუალებას გაძლევთ განმეორებით შეასრულოთ მოქმედებები სიის ან დიაპაზონის თითოეულ ელემენტზე. გაეცნობით range() ფუნქციას და ისწავლით, როგორ გამოიყენოთ AI კოდის უკეთ გასაგებად, განსაკუთრებით ცვლადების მნიშვნელობების თვალყურის დევნებისთვის.

   6 min
3. Lists in Python: organizing data and looping through items

   ამ გაკვეთილში შეისწავლით Python-ის ერთ-ერთ ფუნდამენტურ მონაცემთა სტრუქტურას — სიას (list). გაიგებთ, როგორ შექმნათ სიები, როგორ გადაუაროთ მათ `for` loop-ის გამოყენებით და როგორ ითანამშრომლოთ ხელოვნურ ინტელექტთან იდეების მისაღებად, საკუთარი არჩევანის შენარჩუნებით.

   9 min
4. Dictionaries in Python: working with key-value pairs

   ამ გაკვეთილში შეისწავლით Python-ის dictionary მონაცემთა სტრუქტურას, რომელიც საშუალებას გაძლევთ შეინახოთ ინფორმაცია 'key-value' წყვილების სახით. გაიგებთ, როგორ შექმნათ, გამოიძახოთ, შეცვალოთ და დაამატოთ მონაცემები dictionary-ში, ასევე მის პრაქტიკულ გამოყენებას რეალურ პროექტებში.

   6 min
5. Functions in Python: organizing code and reducing repetition

   ეს გაკვეთილი გაგაცნობთ Python-ის ფუნქციებს, როგორც კოდის ორგანიზების, გამეორების შემცირებისა და პროგრამების ეფექტურობის გაზრდის საშუალებას. თქვენ ისწავლით ფუნქციების განსაზღვრასა და გამოძახებას, პარამეტრების გაგებას და ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებას განმეორებადი კოდის იდენტიფიცირებისთვის.

   6 min

Build something that is truly yours.

1. Reading error messages and writing an AI debugging prompt

   ამ გაკვეთილში ისწავლით, თუ როგორ უნდა აღიქვათ პროგრამირების შეცდომები, როგორც ღირებული მინიშნებები და არა დაბრკოლებები. თქვენ შეისწავლით, როგორ წაიკითხოთ error message-ები, შექმნათ ეფექტური debug Prompt-ები ხელოვნური ინტელექტისთვის და დამოუკიდებლად გამოასწოროთ კოდში არსებული ხარვეზები.

   9 min
2. Critically reviewing AI-generated code and rejecting bad suggestions

   ამ გაკვეთილში ისწავლით, როგორ მიუდგეთ AI-ის მიერ გენერირებულ კოდს კრიტიკულად, რათა დარწმუნდეთ მის უსაფრთხოებასა და თქვენს გაგებაში. ჩვენ განვიხილავთ, თუ როგორ უნდა შეამოწმოთ კოდი უცნობი ელემენტების, პირადი მონაცემების მოთხოვნისა და ზედმეტი სირთულის თვალსაზრისით, ასევე, როგორ ზრდილობიანად უარყოთ AI-ის შეთავაზებები, რომლებიც არ შეესაბამება თქვენს ცოდნის დონეს ან პროექტის მოთხოვნებს.

   6 min
3. Planning a Quiz Game: structuring a project with AI

   ამ გაკვეთილში შეისწავლით, თუ რატომ არის მნიშვნელოვანი პროექტის დაგეგმვა კოდირებამდე და როგორ გამოიყენოთ AI ამ პროცესში. ჩვენ შევქმნით პატარა Quiz Game-ის გეგმას და დავიწყებთ მის აშენებას ნაბიჯ-ნაბიჯ, Python-ის ნასწავლი კონცეფციების გამოყენებით.

   9 min
4. Building the Quiz Game: lists, dictionaries, loops, and conditionals

   ამ გაკვეთილში თქვენ შეისწავლით, როგორ გააერთიანოთ Python-ის სხვადასხვა კონცეფცია, როგორიცაა სიები, ლექსიკონები, ციკლები და პირობითი ოპერატორები, რათა შექმნათ სრულფასოვანი ქვიზ თამაში. ასევე, გაეცნობით AI-სთან ნაბიჯ-ნაბიჯ და ეფექტური თანამშრომლობის სტრატეგიებს პროექტის ავტორობის შესანარჩუნებლად.

   3 min
5. Finishing your project: improving code and sharing it safely

   ამ გაკვეთილში ისწავლი, თუ რას ნიშნავს 'დასრულებული' Python პროექტი, როგორ გააუმჯობესო შენი კოდი კომენტარებითა და მომხმარებლისთვის მოსახერხებელი ფუნქციებით. ასევე, გაეცნობი უსაფრთხო გაზიარების წესებს და AI-სთან ერთად მოემზადები შენი ნამუშევრის ასახსნელად.

   3 min