Stödverktyg för ett effektivare lärande av pathfinding-algoritmer

Sammanfattning: Effektiva lärosätt för algoritmer är inte alltid det enklaste att hitta. Algoritmer somanvänds inom området för artificiell intelligens kan ofta vara svåra att förstå och ta långtid att lära sig. Uppsatsen handlar om hur det kan vara möjligt att effektivisera lärandet av pathfindingalgoritmer genom att använda ett visuellt stödverktyg. Lärometoden som uppsatsen använder sig av är att genom en kombinationen av självimplementation och visualisering av pathfinding-algoritmer kunna öka effekten av dessa algoritmer. Användaren ges möjligheten att implementera fyra grundläggande pathfinding-algoritmer men även möjlighet att konstruera och implementera sina egna algoritmer. Studien som utförts i uppsatsen syftar åt att visa att det kan bli lättare att förstå pathfinding-algoritmer visuellt jämfört med till exempel med penna och papper, där dessa algoritmer ritas ut steg för steg. Studiens resultat visar att ett effektivare lärande kan uppnås om det finns en applikation tillgänglig som ger användaren ett visuellt stöd på hur en pathfinding-algoritm arbetar.