Mivel az adattudomány a tényleges problémák megoldásáról szól, ésszerű, hogy bizonyos készségek hasznos eszközök a folyamatosan fejlődő eszközkészletükben.
Minden leendő adattudósnak az oktatás részeként a számítástechnikai gondolkodásra kell összpontosítania, mivel az alapvető számítástechnikai ötleteket tanít meg, valamint azt, hogy hogyan lehet absztrakción és dekonstrukción keresztül megközelíteni a bonyolult kérdéseket.
A számítástechnikai gondolkodás kulcsfontosságú képesség a digitális-első technológia korában, nem csak a törekvő adattudósok számára, hanem mindenki számára, aki részt kíván venni a számítástechnikai világban.
Annak érdekében, hogy készen álljunk a munkaerőpiac alakulására és a munka jövőjére, amelyet az átfogó automatizálás alakít majd, mesterséges intelligencia, és a gépi tanulás, elengedhetetlen a számítógépes gondolkodási képességek hangsúlyozása az oktatás és a szakmai fejlődés kulcsfontosságú elemeként.
Ebben a cikkben részletesen megvizsgáljuk a számítógépes gondolkodást, kitérve annak elemeire, értékére és még sok másra.
Tehát mi az a számítástechnikai gondolkodás?
A számítástechnikai gondolkodás, más néven algoritmikus gondolkodás, egy olyan módszeres technika, amely egy összetett probléma megoldására szolgál azáltal, hogy azt kisebb, könnyebb folyamatokra bontja, amelyeket számítógép vagy gép is végrehajthat.
Kulcsfontosságú, hogy egy problémát úgy oldjunk meg, hogy a számítógép végrehajthassa a folyamatot, mivel ez azt jelenti, hogy a válasz alkalmazható más kontextusbeli hasonló problémákra.
A számítástechnikai gondolkodás magában foglalja az agilis, innovatív és rugalmas hozzáállást a kihívások és a lehetséges megoldások lehető leghatékonyabb kezelése érdekében, valamint az adatok sikeres felhasználását és elemzését.
A „számítógépes gondolkodás” kifejezés az informatikusok gondolkodásmódjából ered, de ma már olyan gondolkodásmódnak tekintik, amelyet bárki alkalmazhat személyes vagy szakmai életében felmerülő problémák megoldására.
Ezért nem az a cél, hogy a géphez hasonló gondolkodásmódot használjunk, hanem inkább az informatikusok által gyakran használt problémamegoldó stratégiák létrehozása.
A számítástechnikai gondolkodás kulcsfontosságú eszköz az adatkutatók számára, mivel számos mennyiségi és adatigényes kihívás leküzdésére használható.
Ez a módszer számos területen használható problémák megoldására, beleértve a matematikát és a mesterséges intelligenciát is. Ez a megközelítés a Python programozási nyelvet is használja, amelyet a válasz számítógépen történő megjelenítésére használnak a statisztikai elemzési lépés során.
Miért elengedhetetlen a számítógépes gondolkodás?
Ezek a problémamegoldási módszerek a számítástechnikai gondolkodás segítségével számos témakörben alkalmazhatók. Ezenkívül vannak olyan képességek, amelyek a számítógépes gondolkodásban megoszthatók más STEM-területeken, valamint a művészetekben, társadalomtudományokban és humán tudományokban használt képességekkel.
A számítógépek teljesítményének a képernyőn és a billentyűzeten kívüli kihasználását a számítógépes gondolkodás ösztönzi. Ezenkívül segíthet javítani a számítástechnikai oktatás igazságosságát.
Ösztönözhetjük a számítástechnika integrációját más tantárgyakkal, és több hallgatót ismertethetünk meg a számítástechnikában rejlő lehetőségekkel, ha a középpontban lévő problémamegoldó képességekre helyezzük a hangsúlyt.
Ezenkívül a számítástechnikai gondolkodás lehetővé teszi számunkra, hogy megvizsgáljuk a technológia lehetőségeit és korlátait, miközben azt előállítják.
Felmérhetjük, hogy ki és miért fejleszti a technológiát, és kritikusan mérlegelhetjük, hogyan hathat a társadalomra.
A számítógépes gondolkodás alapvető összetevői
1. Bomlás
A dekompozíció a számítási gondolkodás alapeleme. A probléma könnyebb megoldása érdekében ez a szakasz azt jelenti, hogy azt kisebb részekre kell bontani.
Egy probléma könnyebben orvosolható, minél jobban boncolgathatja. A kerékpár alkatrészei hasznos bontási gyakorlatként szétszedhetők. A kerékpár váza, kerekei, kormánya és fogaskerekei kezdetben szétszedhetők.
Az egyes összetevőket azonban további részekre oszthatja. Például a mesterséges intelligencia tovább osztható gépi tanulásra, mély tanulásra, számítógépes látásra és természetes nyelvi feldolgozásra.
Ez a lépés az összes összetevő alapos azonosításával is segít a probléma mélyebb megismerésében.
2. Mintafelismerés
A második szakaszban, az úgynevezett mintafelismerésben, a probléma közös vonásait és trendjeit találjuk meg.
Nagy a valószínűsége annak, hogy hasonló vagy ismétlődő eljárásokkal kezelhetők, ha bizonyos nehézségek hasonló jellegűek – mind a most kezelt, mind a korábbi problémákon belül.
Ez kulcsfontosságú a hatékony megoldások kidolgozásában, és végső soron időt takaríthat meg.
Tekintsük a következő forgatókönyvet: felkérjük, hogy dolgozzon ki egy kis programot, amely négyzetet rajzol. Ahelyett, hogy az utasítást egymás után négyszer kiírnánk, a vonalhúzás és a toll 90 fokos elfordításának mintája körben négyszer megismételhető.
A mintafelismerés kritikus tehetség a problémák hatékony és eredményes megoldásainak kidolgozásához.
3. Absztrakció
A megoldás fontos elemeinek azonosítása az absztrakció harmadik lépésében történik.
Szükséges a probléma fölösleges részei kiszűrésének képessége, hogy Ön csak a döntő elemekre koncentráljon, ahelyett, hogy pontos részleteket nézne.
Egy másik kiváló példa az, amikor sportolsz, megpróbálsz azokra a stratégiákra koncentrálni, amelyeket alkalmaznia kell, és figyelmen kívül hagyod az ellenfeleid ugratását.
A végső megoldás kidolgozása előtt az absztrakció lehetővé teszi, hogy minden fontos tényezőt figyelembe vegyünk, a felesleges elemek figyelmen kívül hagyása mellett.
4. Algoritmus tervezés
A probléma megoldását leíró, lépésről lépésre szóló utasítások alapos készletének létrehozása az algoritmus tervezési szakaszában, a számítási gondolkodási folyamat utolsó fázisában történik.
Hatékony algoritmus az, amelyet valaki másnak adhat, és további magyarázat nélkül követhető.
A világ tele van algoritmusokkal, függetlenül attól, hogy recept alapján főzöl, lapos bútorokat szerelsz össze, egy autós étteremben eszel, vagy egy önkiszolgáló pultnál fizetsz az élelmiszerekért.
A hibakeresés kulcsfontosságú elsajátítási képesség, mivel ez egy további folyamat, amely részt vesz az algoritmus létrehozásában. Az algoritmikus hibák azonosítását és kijavítását hibakeresésnek nevezzük.
A hibakeresés egy átruházható képesség, amelyet a tantervön keresztül sajátíthatunk el úgy, hogy reagálunk és visszajelzést adunk, hasonlóan a számítógépes gondolkodás többi összetevőjéhez. Algoritmusok segítségével megérthetjük környezetünket.
Következtetés
Összefoglalva, a következő generáció adatkutatók el kell sajátítania azokat a képességeket, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy sikeresebben alkalmazkodjanak a fejlődő munkaerőpiachoz és a fejlődő digitális gazdasághoz.
A jövő adattudósai hasznos eszköznek fogják találni a számítástechnikai gondolkodást, mivel folyamatosan változtatják pozíciójukat, hogy alkalmazkodjanak a technológia fejlődéséhez, valamint az emberek és a gépek közötti nagyobb átjárhatósághoz.
Végső soron a számítógépes gondolkodás mindenki számára nélkülözhetetlen a napi feladatai során.
Hagy egy Válaszol