计算思维整理

(一)

计算思维本质是人类思维，以计算机程序设计为实现的主要手段，而非计算机思维。

2011年，国际教育技术协会（ISTE）和计算机科学教师协会（CSTA）将计算思维定义为一个问题解决的过程，该过程包括以下特点：

• 制定问题，并能够利用计算机和其他工具来帮助解决该问题。
• 符合逻辑地组织和分析数据。
• 通过抽象，如模型、仿真等，再现数据。
• 通过算法思想（一系列有序的步骤），支持自动化的解决方案。
• 分析可能的解决方案，找到最有效的方案，并且有效结合这些步骤和资源。
• 将该问题的求解过程进行推广并移植到更广泛的问题中。

计算思维被誉为人类继抽象思维，实证思维之后的第三种思维。

思维	特征	代表
逻辑思维	推理和演绎	数学
实证思维	实验和验证	物理
计算思维	设计和构造	计算机

（个人认为三种思维内部联系很强，并非完全独立，分别适用不同类型的问题或问题系统的不同阶段）

 

（二）

意义：

计算机解决不同的问题，需要不同的算法方案。但运用计算思维处理问题的逻辑很清晰，没有“差不多”，

只有“对”、“错”、“执行”，一旦错了，就会有bug，而想要修复bug，则需要抽丝剥茧调试程序，直到运行成功。

这就是算法带来的优势，能够保证问题得到彻底的解决（前提是有执行力的保证）。

 

定义：

2012年，在微软亚太教育峰会上，周以真教授分享了对计算思维的看法。

她表示，「计算性思维能够  将一个问题清晰、抽象地描述出来，并将问题的解决方案表示为一个信息处理的流程。」

简单来说，计算思维就是用计算机逻辑来解决问题的思维。

 

将一个困难问题分解，通过逻辑分析和细分步骤构思出解决方案，从而形成解决问题的模型，再将该模型应用到更多同类问题当中的思维方式。

谷歌公司将计算思维概括成“分解问题、模式认知、抽象思维、算法开发”四个步骤。

 

用法：

1、分解问题：把问题像 拆零件一样（从时间或空间的角度）拆解开。

2、识别模式：联系过往经验并使用类比思维遍历上述各部件，尝试找到最容突破的口。

3、抽象思维：通过抽象思维把部件解决的核心问题和关键节点剥离出来。

4、算法开发：联系已有资料和知识，运用流程控制开发解决各部件的算法。

 

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