ဒေတာသိပ္ပံသည် တကယ့်ပြဿနာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခြင်းအကြောင်းဖြစ်သောကြောင့်၊ အချို့သောကျွမ်းကျင်မှုများသည် ၎င်းတို့၏ အဆက်မပြတ်ပြောင်းလဲနေသော ကိရိယာအစုံတွင် အသုံးဝင်သော ပိုင်ဆိုင်မှုဖြစ်ကြောင်း အဓိပ္ပါယ်ရှိစေသည်။
အလားအလာရှိသော အချက်အလက်သိပ္ပံပညာရှင်တိုင်းသည် ၎င်းတို့၏ပညာရေး၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအနေဖြင့် ကွန်ပြူတာတွေးခေါ်မှုအပေါ် အာရုံစိုက်သင့်သည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းသည် အခြေခံကွန်ပြူတာသိပ္ပံစိတ်ကူးများနှင့် ရှုပ်ထွေးနက်နဲသောပြဿနာများကို abstraction နှင့် deconstruction မှတဆင့် မည်သို့ချဉ်းကပ်ရမည်ကို သင်ကြားပေးသောကြောင့်ဖြစ်သည်။
ကွန်ပြူတာတွေးခေါ်မှုသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ပထမနည်းပညာခေတ်တွင် အရေးကြီးသောစွမ်းရည်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအတွက်သာမက ကွန်ပျူတာလောကတွင်ပါ ပါဝင်လိုသူတိုင်းအတွက်ပါ အရေးကြီးပါသည်။
လုပ်သားစျေးကွက်၏ ဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှုအတွက် အဆင်သင့်ဖြစ်စေရန်အတွက် ပျံ့နှံ့နေသော အလိုအလျောက်စနစ်ဖြင့် ပုံဖော်မည့် အလုပ်၏အနာဂတ်၊ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် machine learning သည် ပညာရေးနှင့် အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းဆိုင်ရာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ စဉ်းစားတွေးခေါ်နိုင်စွမ်းကို အလေးပေးရန် အရေးကြီးပါသည်။
ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်း၏ဒြပ်စင်များ၊ တန်ဖိုးများနှင့် အခြားအရာများစွာကို လွှမ်းခြုံထားသော ကွန်ပြူတာဆိုင်ရာ တွေးခေါ်မှုကို အသေးစိတ်ကြည့်ရှုပါမည်။
ဒါဆို Computational thinking ဆိုတာ ဘာလဲ။
algorithmic Thinking ဟုလည်းသိကြသော Computational Thinking သည် သေးငယ်သော၊ ပိုမိုလွယ်ကူသော လုပ်ငန်းစဉ်များအဖြစ်သို့ ခွဲထုတ်ခြင်းဖြင့် ရှုပ်ထွေးသော ပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန် နည်းလမ်းကျသော နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
ကွန်ပြူတာသည် လုပ်ငန်းစဉ်ကိုလုပ်ဆောင်နိုင်သည့်နည်းလမ်းဖြင့် ပြဿနာတစ်ခုအား ဖြေရှင်းရာတွင် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။
တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ တွေးခေါ်မှုတွင် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ဖြေရှင်းနည်းများကို တတ်နိုင်သမျှ ထိရောက်စွာ ဖြတ်ကျော်နိုင်ရန် လျင်မြန်သော၊ ဆန်းသစ်ပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိသော သဘောထားကို ချမှတ်ခြင်း ပါဝင်သည်။
“ကွန်ပြူတာတွေးခေါ်မှု” ဟူသောအသုံးအနှုန်းသည် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံပညာရှင်များ၏တွေးခေါ်ပုံမှ ဆင်းသက်လာသော်လည်း ယင်းကို မည်သူမဆို ၎င်းတို့၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ သို့မဟုတ် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ဘဝများတွင် ပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန် အသုံးချနိုင်သည့်တွေးခေါ်မှုနည်းလမ်းတစ်ခုအဖြစ် အသိအမှတ်ပြုလာကြသည်။
ထို့ကြောင့် ရည်မှန်းချက်မှာ စက်နှင့်တူသော တွေးခေါ်မှုကို အသုံးပြုရန်မဟုတ်ဘဲ ကွန်ပျူတာသိပ္ပံပညာရှင်များအသုံးများသည့် ပြဿနာဖြေရှင်းနည်းဗျူဟာများကို ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။
ကွန်ပြူတာတွေးခေါ်ခြင်းသည် ကိန်းဂဏန်းနှင့် ဒေတာအလွန်အကျုံးဝင်သည့် စိန်ခေါ်မှုများစွာကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန်အတွက် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအတွက် အရေးကြီးသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။
သင်္ချာနှင့် ဉာဏ်ရည်တုအပါအဝင် နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးတွင် ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် ဤနည်းလမ်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤချဉ်းကပ်နည်းသည် စာရင်းအင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအဆင့်တွင် ကွန်ပျူတာပေါ်တွင် အဖြေကိုကိုယ်စားပြုရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် Python programming language ကိုလည်း အသုံးပြုပါသည်။
Computational Thinking က ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။
ဤပြဿနာဖြေရှင်းနည်းများကို တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ တွေးခေါ်မှုဖြင့် ခေါင်းစဉ်အမျိုးမျိုးတွင် အသုံးချနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ အခြားသော STEM နယ်ပယ်များအပြင် အနုပညာ၊ လူမှုရေးသိပ္ပံနှင့် လူသားပညာရပ်များတွင် အသုံးပြုသည့် ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ တွေးခေါ်မှု မျှဝေနိုင်သည့် စွမ်းရည်များလည်း ရှိပါသည်။
ဖန်သားပြင်နှင့် ကီးဘုတ်၏ အပြင်ဘက်ရှိ ကွန်ပြူတာများ၏ ပါဝါကို အသုံးပြုခြင်းသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ တွေးခေါ်မှုဖြင့် အားပေးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ကွန်ပျူတာသိပ္ပံပညာရေးတွင် သာတူညီမျှတိုးတက်စေရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် အခြားဘာသာရပ်နယ်ပယ်များနှင့် ကွန်ပြူတာသိပ္ပံပေါင်းစပ်မှုကို အားပေးနိုင်ပြီး ၎င်းတွင်ရှိသော ပြဿနာဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းရည်များကို အဓိကထားကာ အာရုံစိုက်ခြင်းဖြင့် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ၏အလားအလာနှင့် ကျောင်းသားများကို ပိုမိုမိတ်ဆက်ပေးနိုင်ပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ကွန်ပြူတာတွေးခေါ်မှုဆိုင်ရာ တွေးခေါ်မှုများသည် ထုတ်လုပ်နေချိန်တွင် နည်းပညာ၏ အလားအလာနှင့် ကန့်သတ်ချက်များကို စုံစမ်းရန် ကျွန်ုပ်တို့အတွက် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်။
နည်းပညာကို ဘယ်သူတွေ တီထွင်နေသလဲ၊ ဘာကြောင့်လဲဆိုတာ အကဲဖြတ်နိုင်ပြီး လူ့အဖွဲ့အစည်းအပေါ် ဘယ်လိုသက်ရောက်မှုရှိနိုင်မလဲဆိုတာ ပြင်းပြင်းထန်ထန် သုံးသပ်နိုင်ပါတယ်။
Computational Thinking ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများ
1. ဆွေးမြေ့ခြင်း။
ပြိုကွဲခြင်းသည် ကွန်ပြူတာတွေးခေါ်မှု၏ အခြေခံဒြပ်ဖြစ်သည်။ ပြဿနာကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာ ဖြေရှင်းနိုင်စေရန်အတွက်၊ ဤအဆင့်သည် ၎င်းကို သေးငယ်သော အစိတ်အပိုင်းများအဖြစ် ခွဲထုတ်ရန် ပါဝင်သည်။
ပြဿနာတစ်ခုကို ခွဲခြမ်းစိပ်ဖြာနိုင်လေလေ ဖြေရှင်းရ ပိုလွယ်လေပါပဲ။ စက်ဘီးတစ်စီး၏ အစိတ်အပိုင်းများကို အသုံးဝင်သော ပြိုကွဲပျက်စီးစေသည့် အလေ့အကျင့်တစ်ခုအဖြစ် ခွဲထုတ်နိုင်သည်။ စက်ဘီး၏ဘောင်၊ ဘီးများ၊ လက်ကိုင်ဘားများနှင့် ဂီယာများကို ကနဦးပိုင်းဖြတ်နိုင်သည်။
သို့သော် သင်သည် အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုစီကို ၎င်း၏ အစိတ်အပိုင်း အစိတ်အပိုင်းများအဖြစ် ပိုင်းခြားနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဉာဏ်ရည်တုသည် စက်သင်ယူမှု၊ နက်နဲသောသင်ယူမှု၊ ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းဟူ၍ ထပ်မံခွဲခြားနိုင်သည်။
ဤအဆင့်သည် အစိတ်အပိုင်းအားလုံးကို နက်နက်နဲနဲခွဲခြားသိမြင်ခြင်းဖြင့် ပြဿနာ၏ နက်နဲသောအသိပညာကို တည်ဆောက်ရန်လည်း ကူညီပေးပါသည်။
2. Pattern အသိအမှတ်ပြုမှု
ဒုတိယအဆင့်တွင် ပုံစံအသိအမှတ်ပြုမှုဟု လူသိများသော၊ ပြဿနာ၏ တူညီမှုနှင့် လမ်းကြောင်းများကို တွေ့ရှိရသည်။
အချို့သောအခက်အခဲများသည် သဘောသဘာဝအရ တူညီပါက—ယင်းပြဿနာအတွင်းနှင့် ယခင်ပြဿနာများအတွင်း နှစ်ခုလုံးတွင် အလားတူဖြစ်နိုင်ချေကို အသုံးပြု၍ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်သည့် အလားအလာကောင်းများရှိပါသည်။
၎င်းသည် ထိရောက်သော ဖြေရှင်းနည်းများကို ဖန်တီးရန်နှင့် နောက်ဆုံးတွင် သင့်အချိန်ကို ချွေတာရန်အတွက် အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
အောက်ဖော်ပြပါ မြင်ကွင်းကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ- စတုရန်းပုံဆွဲသည့် ပရိုဂရမ်ငယ်တစ်ခုကို ဖန်တီးရန် သင့်အား တောင်းဆိုထားသည်။ ညွှန်ကြားချက်ကို လေးကြိမ်ဆက်တိုက်ရေးမည့်အစား မျဉ်းဆွဲခြင်းနှင့် ဘောပင်ကို 90 ဒီဂရီလှည့်ခြင်းပုံစံကို အကွက်တစ်ခုတွင် လေးကြိမ်ထပ်လုပ်နိုင်သည်။
ပုံစံအသိအမှတ်ပြုခြင်းသည် ပြဿနာများကို ထိရောက်ပြီး ထိရောက်သောဖြေရှင်းနည်းများကို ပြုစုပျိုးထောင်ရန်အတွက် အရေးကြီးသောအရည်အချင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
3. Abstraction
အဖြေ၏အရေးကြီးသောဒြပ်စင်များကိုဖော်ထုတ်ခြင်းသည် abstraction ၏တတိယအဆင့်တွင်လုပ်ဆောင်သည်။
၎င်းသည် တိကျသောအသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုကြည့်ရှုခြင်းမဟုတ်ဘဲ အရေးကြီးသောဒြပ်စင်များပေါ်တွင်သာ အာရုံစိုက်နိုင်ရန် ပြဿနာတစ်ခု၏ မလိုအပ်သောအစိတ်အပိုင်းများကို စစ်ထုတ်ရန် စွမ်းရည်လိုအပ်ပါသည်။
နောက်ထပ် အကောင်းဆုံး ဥပမာတစ်ခုကတော့ အားကစားကစားတဲ့အခါ၊ သင်အသုံးပြုသင့်တဲ့ နည်းဗျူဟာတွေကို အာရုံစိုက်ဖို့ ကြိုးစားပြီး ပြိုင်ဘက်တွေရဲ့ လှောင်ပြောင်မှုတွေကို လျစ်လျူရှုပါတယ်။
နောက်ဆုံးဖြေရှင်းချက်မပြုစုမီ၊ abstraction သည် သင့်အား မလိုအပ်သောဒြပ်စင်များကို ဂရုမစိုက်ဘဲ အရေးကြီးသောအချက်များအားလုံးကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားနိုင်စေပါသည်။
4. Algorithm ဒီဇိုင်း
ပြဿနာဖြေရှင်းနည်းကို ဖော်ပြသည့် စေ့စေ့စပ်စပ် အဆင့်ဆင့်သော ညွှန်ကြားချက်များ ဖန်တီးခြင်းသည် Algorithm Design အဆင့်၊ Computational Thinking လုပ်ငန်းစဉ်၏ နောက်ဆုံးအဆင့်တွင် ဖြစ်ပေါ်သည်။
ထိရောက်သော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုသည် တစ်စုံတစ်ဦးအား ပေးဆောင်နိုင်ပြီး နောက်ထပ်ရှင်းပြစရာမလိုဘဲ လိုက်နာနိုင်သော စနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ဟင်းချက်နည်းကနေ ချက်ပြုတ်နေတာပဲဖြစ်ဖြစ်၊ အချပ်လိုက် ပရိဘောဂတွေ တပ်ဆင်တာပဲဖြစ်ဖြစ်၊ စားသောက်ဆိုင်မှာ စားတာပဲဖြစ်ဖြစ်၊ ကိုယ်တိုင်ဝန်ဆောင်မှုကောင်တာမှာ သင့်ကုန်စုံပစ္စည်းတွေကို ပေးချေတာပဲဖြစ်ဖြစ်၊ ကမ္ဘာကြီးမှာ algorithms တွေနဲ့ ပြည့်နှက်နေပါတယ်။
အမှားရှာပြင်ခြင်းသည် အယ်လဂိုရီသမ်ဖန်တီးမှုတွင် ပါ၀င်သည့် နောက်ထပ်လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သောကြောင့် ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်မှုမှာ အရေးကြီးပါသည်။ အယ်လဂိုရီသမ် ချို့ယွင်းချက်များကို ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် ပြုပြင်ခြင်းကို အမှားရှာပြင်ခြင်းဟု ရည်ညွှန်းသည်။
အမှားရှာပြင်ခြင်းသည် ကွန်ပြူတာတွေးခေါ်မှု၏ အခြားအစိတ်အပိုင်းများကဲ့သို့ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် တုံ့ပြန်ချက်များကို ပေးခြင်းဖြင့် သင်ရိုးညွှန်းတမ်းတစ်လျှောက် လွှဲပြောင်းနိုင်သောစွမ်းရည်တစ်ခုဖြစ်သည်။ algorithms ၏အကူအညီဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ပတ်ဝန်းကျင်ကို နားလည်နိုင်သည်။
ကောက်ချက်
အနှစ်ချုပ်ပြောရလျှင် အောက်ပါမျိုးဆက်များ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ တိုးတက်ပြောင်းလဲနေသော အလုပ်စျေးကွက်နှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်စီးပွားရေးကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်အောင် ပိုမိုအောင်မြင်စွာ ချိန်ညှိနိုင်စေမည့် စွမ်းရည်များကို ရယူရန် လိုအပ်ပါသည်။
နည်းပညာတိုးတက်မှုနှင့် လူနှင့်စက်များကြားတွင် အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် ၎င်းတို့၏ရာထူးများကို စဉ်ဆက်မပြတ်ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် အနာဂတ်ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာတွေးခေါ်မှုအား အသုံးဝင်သောကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် တွေ့ရှိမည်ဖြစ်သည်။
နောက်ဆုံးတွင်၊ ၎င်းတို့၏နေ့စဉ်လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် လူတိုင်းအတွက် ကွန်ပြူတာတွေးခေါ်မှုမှာ မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave