Da datavidenskab handler om at løse faktiske problemer, giver det mening, at nogle færdigheder er nyttige aktiver i deres konstant udviklende værktøjssæt.
Enhver potentiel dataforsker bør fokusere på beregningstænkning som en del af deres uddannelse, da den underviser i grundlæggende computervidenskabelige ideer og hvordan man nærmer sig komplicerede problemstillinger gennem abstraktion og dekonstruktion.
Beregningstænkning er en afgørende evne i en tidsalder med digital-first-teknologi, ikke kun for håbefulde dataforskere, men for alle, der ønsker at deltage i computerverdenen.
For at være klar til udviklingen af arbejdsmarkedet og fremtidens arbejde, som vil blive formet af gennemgribende automatisering, kunstig intelligens, og maskinlæring, er det bydende nødvendigt at understrege computational thinking-evner som en nøglekomponent i uddannelse og faglig udvikling.
I denne artikel vil vi se nærmere på beregningstænkning, der dækker dens elementer, værdi og meget mere.
Så hvad er Computational Thinking?
Beregningstænkning, også kendt som algoritmisk tænkning, er en metodisk teknik til at løse et komplekst problem ved at opdele det i mindre, lettere processer, der kan udføres af en computer eller maskine.
Det er afgørende at løse et problem på en sådan måde, at en computer kan udføre processen, da det betyder, at svaret kan anvendes på lignende problemer i andre sammenhænge.
Beregningsmæssig tænkning omfatter en agil, innovativ og fleksibel holdning for at arbejde gennem udfordringer og potentielle løsninger så effektivt som muligt, samt med succes at bruge og analysere data.
Udtrykket "beregningstænkning" kommer fra den måde, dataloger tænker på, men det er nu anerkendt som en måde at tænke på, som enhver kan anvende for at løse problemer i deres personlige eller professionelle liv.
Derfor er målet ikke at bruge tænkning, der ligner en maskine, men snarere at skabe problemløsningsstrategier, som dataloger almindeligvis bruger.
Beregningstænkning er et afgørende værktøj for datavidenskabsfolk, da det kan bruges til at tackle en bred vifte af kvantitative og dataintensive udfordringer.
Denne metode kan bruges til at løse problemer inden for en række forskellige områder, herunder matematik og kunstig intelligens. Denne tilgang gør også brug af Python-programmeringssproget, som bruges til at repræsentere svaret på en computer under det statistiske analysetrin.
Hvorfor er Computational Thinking afgørende?
Disse metoder til problemløsning kan anvendes på en række emner ved hjælp af computertænkning. Derudover er der evner, som computertænkning deler med dem, der bruges i andre STEM-felter såvel som kunst, samfundsvidenskab og humaniora.
Udnyttelse af kraften fra computere uden for skærmen og tastaturet opmuntres af computertænkning. Derudover kan det hjælpe os med at forbedre ligheden i datalogiuddannelsen.
Vi kan opmuntre til datalogis integration med andre fagområder og introducere flere studerende til datalogiens potentiale ved at sætte fokus på de problemløsningsevner, der er i centrum.
Derudover gør beregningsmæssig tænkning det muligt for os at undersøge teknologiens potentiale og begrænsninger, mens den produceres.
Vi kan vurdere, hvem der udvikler teknologi og hvorfor, og vi kan kritisk overveje, hvordan det kan påvirke samfundet.
Kernekomponenter i beregningsmæssig tænkning
1. Nedbrydning
Dekomponering er det grundlæggende element i beregningsmæssig tænkning. For at gøre problemet lettere at løse, indebærer dette trin, at det opdeles i mindre komponenter.
Et problem er nemmere at løse, jo mere du kan dissekere det. Delene på en cykel kan skilles ad som en nyttig nedbrydningspraksis. En cykels stel, hjul, styr og gear kan i første omgang dissekeres.
Du kan dog yderligere opdele hver komponent i dens komponentdele. For eksempel kan kunstig intelligens yderligere opdeles i maskinlæring, dyb læring, computersyn og naturlig sprogbehandling.
Dette trin hjælper dig også med at opbygge en dybere viden om problemet ved at identificere alle komponenterne i dybden.
2. Mønstergenkendelse
I anden fase, kendt som mønstergenkendelse, findes problemets fællestræk og tendenser.
Der er en stor sandsynlighed for, at de kan håndteres ved at bruge lignende eller tilbagevendende procedurer, hvis visse vanskeligheder er af lignende karakter - både inden for det problem, der nu behandles, og inden for tidligere problemer.
Dette er et afgørende element for at udvikle effektive løsninger og i sidste ende sparer dig tid.
Overvej følgende scenarie: du bliver bedt om at udvikle et lille program, der tegner en firkant. I stedet for at skrive instruktionen ud fire gange i træk, kan mønsteret med at tegne en streg og dreje pennen 90 grader gentages fire gange i en løkke.
Mønstergenkendelse er et kritisk talent for at udvikle effektive og effektive løsninger på problemer.
3. Abstraktion
Identifikationen af vigtige elementer i løsningen sker på det tredje trin af abstraktionen.
Det kræver kapaciteten til at bortfiltrere overflødige dele af et problem, så du kun koncentrerer dig om de afgørende elementer i modsætning til at se på præcise detaljer.
Et andet glimrende eksempel er, når du spiller sport, du forsøger at koncentrere dig om de strategier, du bør bruge, og du ignorerer enhver drilleri fra dine modstandere.
Inden du udvikler den endelige løsning, giver abstraktion dig mulighed for at tage højde for alle de vigtige faktorer, mens du ser bort fra eventuelle overflødige elementer.
4. Algoritmedesign
Oprettelsen af et grundigt sæt trin-for-trin instruktioner, der beskriver, hvordan problemet løses, sker under algoritmedesignfasen, den sidste fase i Computational Thinking-processen.
En effektiv algoritme er en, der kan gives til en anden og følges uden yderligere forklaring.
Verden er fuld af algoritmer, uanset om du laver mad efter en opskrift, samler flade møbler, spiser på en drive-through-restaurant eller betaler for dine dagligvarer ved en selvbetjeningsdisk
Debugging er en afgørende evne til at mestre, da det er en yderligere proces involveret i algoritmeoprettelse. Identifikation og korrektion af algoritmiske fejl omtales som debugging.
Debugging er en overførbar evne, der kan erhverves på tværs af læseplanen ved at handle på og give feedback, ligesom de andre komponenter i computertænkning. Vi kan forstå vores omgivelser ved hjælp af algoritmer.
Konklusion
For at opsummere, den følgende generation af data forskere skal tilegne sig de evner, der gør dem i stand til mere succesfuldt at tilpasse sig det udviklende arbejdsmarked og den digitale økonomi.
Fremtidige dataforskere vil finde computertænkning som et nyttigt værktøj, da de løbende ændrer deres positioner for at imødekomme fremskridt inden for teknologi og mere interoperabilitet mellem mennesker og maskiner.
I sidste ende er beregningstænkning afgørende for alle i deres daglige opgaver.
Giv en kommentar