Vzhledem k tomu, že datová věda je o řešení skutečných problémů, dává smysl, že některé dovednosti jsou užitečnými aktivy v jejich neustále se vyvíjející sadě nástrojů.
Každý potenciální datový vědec by se měl jako součást svého vzdělání zaměřit na výpočetní myšlení, protože učí základní myšlenky informatiky a jak přistupovat ke komplikovaným problémům prostřednictvím abstrakce a dekonstrukce.
Počítačové myšlení je klíčovou schopností ve věku digitálních technologií nejen pro začínající datové vědce, ale pro každého, kdo se chce zapojit do světa počítačů.
Abychom byli připraveni na vývoj trhu práce a budoucnost práce, kterou bude utvářet všudypřítomná automatizace, umělá inteligencea strojového učení, je nutné zdůraznit schopnosti počítačového myšlení jako klíčovou složku vzdělávání a profesního rozvoje.
V tomto článku se podrobně podíváme na výpočetní myšlení, pokryjeme jeho prvky, hodnotu a mnoho dalšího.
Co je tedy výpočetní myšlení?
Počítačové myšlení, také známé jako algoritmické myšlení, je metodická technika k řešení složitého problému jeho rozdělením na menší, jednodušší procesy, které lze provést pomocí počítače nebo stroje.
Je důležité vyřešit problém takovým způsobem, aby počítač mohl proces provést, protože to znamená, že odpověď lze použít na podobné problémy v jiných kontextech.
Počítačové myšlení zahrnuje osvojení si agilního, inovativního a flexibilního přístupu s cílem co nejúčinněji pracovat přes výzvy a potenciální řešení a také úspěšně využívat a analyzovat data.
Termín „počítačové myšlení“ pochází ze způsobu myšlení počítačových vědců, ale nyní je uznáván jako způsob myšlení, který může kdokoli použít při řešení problémů ve svém osobním nebo profesním životě.
Cílem proto není používat myšlení, které se podobá strojovému, ale spíše vytvářet strategie řešení problémů, které informatici běžně používají.
Počítačové myšlení je zásadním nástrojem pro datové vědce, protože jej lze použít k řešení široké škály kvantitativních a datově náročných výzev.
Tato metoda může být použita k řešení problémů v různých oblastech, včetně matematiky a umělé inteligence. Tento přístup také využívá programovací jazyk Python, který se používá k reprezentaci odpovědi na počítači během kroku statistické analýzy.
Proč je výpočetní myšlení nezbytné?
Tyto metody řešení problémů lze pomocí výpočetního myšlení aplikovat na řadu témat. Kromě toho existují schopnosti, které výpočetní myšlení sdílí s těmi, které se používají v jiných oborech STEM, stejně jako v umění, společenských a humanitních vědách.
Využití výkonu počítačů mimo obrazovku a klávesnici podporuje výpočetní myšlení. Navíc by nám to mohlo pomoci zlepšit rovnost ve výuce informatiky.
Můžeme podpořit integraci informatiky s jinými obory a seznámit více studentů s potenciálem informatiky tím, že se zaměříme na schopnosti řešit problémy, které jsou jejím jádrem.
Počítačové myšlení nám navíc umožňuje zkoumat potenciál a omezení technologie během její výroby.
Můžeme posoudit, kdo a proč vyvíjí technologii, a můžeme kriticky zvážit, jak to může ovlivnit společnost.
Základní součásti počítačového myšlení
1. Rozklad
Dekompozice je základním prvkem počítačového myšlení. Aby se problém snáze vyřešil, tato fáze zahrnuje jeho rozdělení na menší součásti.
Problém se snáze opravuje, čím více ho můžete rozpitvávat. Části kola lze demontovat jako užitečnou praxi rozkladu. Rám kola, kola, řídítka a převody mohou být zpočátku rozřezány.
Každou komponentu však můžete dále rozdělit na jednotlivé části. Umělou inteligenci lze například dále rozdělit na strojové učení, hluboké učení, počítačové vidění a zpracování přirozeného jazyka.
Tento krok vám také pomůže získat hlubší znalosti o problému tím, že do hloubky identifikujete všechny součásti.
2. Rozpoznávání vzorů
Ve druhé fázi, známé jako rozpoznávání vzorů, jsou nalezeny společné rysy a trendy problému.
Existuje velká pravděpodobnost, že je lze řešit pomocí podobných nebo opakujících se postupů, pokud jsou určité potíže podobné povahy – jak v rámci problému, který je nyní řešen, tak v rámci předchozích problémů.
To je zásadní prvek pro vývoj efektivních řešení a v konečném důsledku šetří váš čas.
Zvažte následující scénář: budete požádáni, abyste vyvinuli malý program, který nakreslí čtverec. Namísto vypisování instrukce čtyřikrát za sebou lze vzor kreslení čáry a otočení pera o 90 stupňů opakovat čtyřikrát ve smyčce.
Rozpoznávání vzorů je kritickým talentem pro vývoj účinných a efektivních řešení problémů.
3. Abstrakce
Identifikace důležitých prvků řešení se provádí ve třetím kroku abstrakce.
Vyžaduje to schopnost odfiltrovat nadbytečné části problému, abyste se mohli soustředit pouze na klíčové prvky, nikoli na přesná specifika.
Dalším vynikajícím příkladem je, když sportujete, snažíte se soustředit na strategie, které byste měli používat, a ignorujete jakékoli škádlení od svých soupeřů.
Před vývojem konečného řešení vám abstrakce umožňuje vzít v úvahu všechny důležité faktory a nebrat v úvahu žádné nadbytečné prvky.
4. Návrh algoritmu
K vytvoření důkladné sady instrukcí krok za krokem, které popisují, jak problém vyřešit, dochází během fáze návrhu algoritmu, poslední fáze procesu Computational Thinking.
Efektivní algoritmus je takový, který lze dát někomu jinému a následovat jej bez dalšího vysvětlování.
Svět je plný algoritmů, ať už vaříte podle receptu, skládáte nábytek z plochého balení, jíte v průjezdové restauraci nebo platíte za své potraviny u samoobslužného pultu.
Ladění je klíčová schopnost zvládnout, protože se jedná o další proces, který je součástí vytváření algoritmu. Identifikace a oprava algoritmických chyb se označuje jako ladění.
Ladění je přenosná schopnost, kterou lze získat napříč učebními osnovami tím, že budete jednat a nabízet zpětnou vazbu, podobně jako ostatní složky počítačového myšlení. Své okolí můžeme pochopit pomocí algoritmů.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Abych to shrnul, následující generace vědci s údaji musí získat schopnosti, které jim umožní úspěšněji se přizpůsobit vyvíjejícímu se trhu práce a rozvíjející se digitální ekonomice.
Budoucí datoví vědci shledají výpočetní myšlení užitečným nástrojem, protože neustále mění své pozice, aby se přizpůsobili technologickému pokroku a větší interoperabilitě mezi lidmi a stroji.
Počítačové myšlení je nakonec nezbytné pro každého při jeho každodenních úkolech.
Napsat komentář