No ka mea e pili ana ka ʻepekema data e pili ana i ka hoʻoponopono ʻana i nā pilikia maoli, he mea kūpono ke ʻano o kekahi mau mākau he waiwai pono i kā lākou mea hana e ulu mau nei.
Pono ka ʻepekema ʻikepili i manaʻo ʻia i ka noʻonoʻo ʻana ma ke ʻano he ʻāpana o kā lākou hoʻonaʻauao ʻana, ʻoiai ke aʻo nei ia i nā manaʻo ʻepekema kamepiula kumu a pehea e hoʻokokoke ai i nā pilikia paʻakikī ma o ka abstraction a me ka deconstruction.
He mana koʻikoʻi ka noʻonoʻo helu helu i ka makahiki o ka ʻenehana kikohoʻe-mua, ʻaʻole wale no nā ʻepekema ʻikepili makemake, akā no nā poʻe a pau e makemake e komo i ka honua helu.
I mea e mākaukau ai no ka ulu ʻana o ka mākeke hana a me ka wā e hiki mai ana o ka hana, e hana ʻia e ka automation pervasive, ʻimi hoʻopunipuni manao, a me ke aʻo ʻana i ka mīkini, pono e hoʻoikaika i ka noʻonoʻo noʻonoʻo helu ma ke ʻano he mea nui o ka hoʻonaʻauao a me ka hoʻomohala ʻoihana.
Ma kēia ʻatikala, e nānā pono mākou i ka noʻonoʻo helu helu, e uhi ana i kāna mau mea, waiwai, a me nā mea hou aku.
No laila, he aha ka manaʻo Computational?
ʻO ka noʻonoʻo helu helu, ʻike ʻia hoʻi ʻo ka algorithmic thinking, he ʻano hana e hoʻoponopono ai i kahi pilikia paʻakikī ma ka wāwahi ʻana i nā kaʻina liʻiliʻi a maʻalahi e hiki ke hana ʻia e ke kamepiula a i ʻole ka mīkini.
He mea koʻikoʻi ka hoʻoponopono ʻana i kahi pilikia ma ke ʻano e hiki ai i ke kamepiula ke hana i ke kaʻina hana no ka mea e hōʻike ana e hiki ke hoʻopili ʻia ka pane i nā pilikia like ma nā ʻano ʻē aʻe.
Hoʻokomo ʻia ka noʻonoʻo helu helu ʻana i kahi ʻano agile, ʻano hou, a maʻalahi hoʻi i mea e hana ai i nā pilikia a me nā hopena kūpono e like me ka hiki, a me ka holomua o ka hoʻohana ʻana a me ka nānā ʻana i ka ʻikepili.
ʻO ka huaʻōlelo "computational thinking" mai ke ʻano o ka manaʻo o ka poʻe ʻepekema kamepiula, akā ua ʻike ʻia i kēia manawa he ʻano noʻonoʻo e hiki i kekahi ke noi e hoʻoponopono i nā pilikia i ko lākou ola pilikino a ʻoihana paha.
No laila, ʻaʻole ka hoʻohana ʻana i ka noʻonoʻo e like me ko ka mīkini, akā no ka hana ʻana i nā hoʻolālā hoʻoholo pilikia e hoʻohana mau ai nā ʻepekema kamepiula.
He mea koʻikoʻi ka noʻonoʻo helu helu no nā ʻepekema data no ka mea hiki ke hoʻohana ʻia no ka hoʻoponopono ʻana i ka nui o nā pilikia quantitative a me ka data-intensive.
Hiki ke hoʻohana ʻia kēia ʻano hana no ka hoʻoponopono ʻana i nā pilikia ma nā ʻano hana like ʻole, me ka makemakika a me ka naʻauao. Hoʻohana pū ʻia kēia ala i ka ʻōlelo hoʻolālā Python, kahi i hoʻohana ʻia e hōʻike i ka pane ma ke kamepiula i ka wā o ka ʻikepili helu helu.
No ke aha he mea nui ka Noʻonoʻo Computational?
Hiki ke hoʻohana ʻia kēia mau ʻano o ka hoʻoponopono pilikia i nā kumuhana like ʻole me ka hoʻohana ʻana i ka noʻonoʻo helu. Hoʻohui ʻia, aia nā mana e kaʻana like ana ka noʻonoʻo computational me nā mea i hoʻohana ʻia ma nā kahua STEM ʻē aʻe a me ka hana noʻeau, ʻepekema pilikanaka, a me nā kanaka.
Paipai ʻia ka hoʻohana ʻana i ka mana o nā kamepiula ma waho o ka pale a me ka papa keyboard e ka noʻonoʻo helu. Eia hou, hiki iā ia ke kōkua iā mākou e hoʻomaikaʻi i ke kaulike ma ka hoʻonaʻauao ʻepekema kamepiula.
Hiki iā mākou ke paipai i ka hoʻohui ʻana o ka ʻepekema lolouila me nā kumuhana ʻē aʻe a hoʻolauna i nā haumāna hou aʻe i ka hiki o ka ʻepekema lolouila ma ke kau ʻana i ka manaʻo i nā hiki ke hoʻoholo i nā pilikia i kona kumu.
Eia hou, hiki i ka noʻonoʻo helu helu ke hiki iā mākou ke noiʻi i ka hiki a me nā kaohi o ka ʻenehana i ka wā e hana ʻia ai.
Hiki iā mākou ke loiloi i ka mea e hoʻomohala nei i ka ʻenehana a me ke kumu, a hiki iā mākou ke noʻonoʻo koʻikoʻi pehea e hiki ai ke hoʻopilikia i ke kaiāulu.
ʻO nā mea nui o ka noʻonoʻo helu helu
1. Ka pohō
ʻO ka decomposition ke kumu kumu o ka noʻonoʻo helu. I mea e maʻalahi ai ka hoʻoponopono ʻana i ka pilikia, ʻo kēia kaʻina hana e hoʻokaʻawale iā ia i nā ʻāpana liʻiliʻi.
ʻOi aku ka maʻalahi o ka hoʻoponopono ʻana inā hiki iā ʻoe ke wehe. Hiki ke hoʻokaʻawale ʻia nā ʻāpana o ke kaʻa kaʻa ma ke ʻano he hana decomposition pono. Hiki ke wehe mua ʻia ke kiʻi paʻa, nā huila, nā lima lima, a me nā kaʻa.
Hiki paha iā ʻoe ke hoʻokaʻawale i kēlā me kēia ʻāpana i kāna mau ʻāpana. No ka laʻana, hiki ke hoʻokaʻawale ʻia ka naʻauao artificial i ke aʻo ʻana i ka mīkini, ke aʻo hohonu, ka ʻike kamepiula, a me ka hana ʻōlelo kūlohelohe.
Kōkua kēia ʻanuʻu iā ʻoe e kūkulu i ka ʻike hohonu o ka pilikia ma ka ʻike hohonu ʻana i nā ʻāpana āpau.
2. ʻIke ʻana i ke kumu hoʻohālike
Ma ka papa ʻelua, ʻike ʻia ʻo ka ʻike kumu, ʻike ʻia nā mea maʻamau a me nā ʻano o ka pilikia.
Nui ka manaʻo e hiki ke mālama ʻia me ka hoʻohana ʻana i nā kaʻina hana like, a i ʻole nā kaʻina hana hou inā ʻano like kekahi mau pilikia—ma loko o ka pilikia e hoʻoponopono ʻia nei a i loko o nā pilikia ma mua.
He mea koʻikoʻi kēia no ka hoʻomohala ʻana i nā hopena kūpono a i ka hopena e mālama ai i kou manawa.
E noʻonoʻo i kēia ʻano hiʻohiʻona: noi ʻia ʻoe e hoʻomohala i kahi papahana liʻiliʻi e kaha kiʻi i kahi huinaha. Ma kahi o ka kākau ʻana i ke aʻo ʻana i ʻehā mau manawa i ka lālani, hiki ke hana hou ʻia ke ʻano o ke kaha ʻana i kahi laina a me ka hoʻohuli ʻana i ka peni 90 degere i ʻehā manawa i ka loop loop.
He kālena koʻikoʻi ka ʻike kumulāʻau no ka hoʻomohala ʻana i nā hoʻonā kūpono i nā pilikia.
3. Hoʻokaʻawale
Hana ʻia ka ʻike ʻana i nā mea koʻikoʻi o ka hoʻonā i ke kolu o ka hana abstraction.
Pono ia i ka hiki ke kānana i nā ʻāpana superfluous o kahi pilikia e noʻonoʻo pono ai ʻoe i nā mea koʻikoʻi, ʻaʻole i ka nānā ʻana i nā kikoʻī kikoʻī.
ʻO kekahi hiʻohiʻona maikaʻi ʻē aʻe ke pāʻani ʻoe i nā haʻuki, e hoʻāʻo ʻoe e noʻonoʻo i nā hoʻolālā āu e hoʻohana ai, a ʻaʻole ʻoe e hoʻohenehene i kāu mau hoa paio.
Ma mua o ka hoʻomohala ʻana i ka hoʻonā hope, hiki i ka abstraction ke noʻonoʻo i nā mea koʻikoʻi āpau me ka mālama ʻole ʻana i nā mea nui.
4. Hoʻolālā Algorithm
ʻO ka hana ʻana i nā ʻōlelo aʻoaʻo i kēlā me kēia ʻanuʻu e wehewehe i ke ʻano o ka hoʻoponopono ʻana i ka pilikia i ka wā o ka Algorithm Design stage, ka hana hope loa i ke kaʻina hana Computational Thinking.
ʻO kahi algorithm kūpono kahi hiki ke hāʻawi ʻia i kekahi a hahai ʻia me ka ʻole o ka wehewehe ʻana.
Ua piha ka honua i nā algorithms, inā ʻoe e kuke ana mai kahi meaʻai, e hui pū ana i nā lako paʻa paʻa, e ʻai ana i kahi hale ʻaina holo kaʻa, a i ʻole e uku ana i kāu mau meaʻai ma kahi counter lawelawe ponoʻī.
He mea koʻikoʻi ka Debugging i ka haku no ka mea he kaʻina hana hou ia e pili ana i ka hana algorithm. ʻO ka ʻike a me ka hoʻoponopono ʻana i nā hemahema algorithmic i kapa ʻia ʻo debugging.
ʻO ka Debugging kahi mea hiki ke hoʻololi ʻia i hiki ke loaʻa ma waena o ka haʻawina ma ka hana ʻana a me ka hāʻawi ʻana i nā manaʻo, e like me nā mea ʻē aʻe o ka noʻonoʻo helu. Hiki iā mākou ke hoʻomaopopo i ko mākou puni me ke kōkua o nā algorithms.
Panina
I ka hōʻuluʻulu ʻana, ʻo ka hanauna e hiki mai ana o ʻepekema ʻikepili pono e loaʻa nā mana e hiki ai iā lākou ke hoʻololi maikaʻi i ka mākeke hana e ulu nei a me ka hoʻomohala ʻana i ka ʻoihana kikohoʻe.
E ʻike nā ʻepekema ʻikepili i ka wā e hiki mai ana i ka noʻonoʻo ʻana i ka helu ʻana he mea pono ke hoʻololi mau lākou i ko lākou kūlana e hoʻokō i ka holomua o ka ʻenehana a ʻoi aku ka pilina ma waena o nā kānaka a me nā mīkini.
I ka hopena, pono ka noʻonoʻo helu helu no kēlā me kēia kanaka i kā lākou hana i kēlā me kēia lā.
Waiho i ka Reply