Siden datavitenskap handler om å ta opp faktiske problemer, er det fornuftig at noen ferdigheter er nyttige eiendeler i deres stadig utviklende verktøysett.
Enhver potensiell dataforsker bør fokusere på beregningstenkning som en del av utdanningen sin, siden den lærer grunnleggende datavitenskapelige ideer og hvordan man kan nærme seg kompliserte problemstillinger gjennom abstraksjon og dekonstruksjon.
Beregningstenkning er en avgjørende evne i en tidsalder med digital-first-teknologi, ikke bare for ambisiøse dataforskere, men for alle som ønsker å ta del i beregningsverdenen.
For å være klar for utviklingen av arbeidsmarkedet og fremtidens arbeid, som vil bli formet av gjennomgripende automatisering, kunstig intelligens, og maskinlæring, er det viktig å fremheve evner til beregning av tenkning som en nøkkelkomponent i utdanning og faglig utvikling.
I denne artikkelen skal vi se nærmere på beregningstenkning, og dekke dens elementer, verdi og mye mer.
Så, hva er beregningsmessig tenkning?
Beregningstenkning, også kjent som algoritmisk tenkning, er en metodisk teknikk for å løse et komplekst problem ved å bryte det ned i mindre, enklere prosesser som kan gjøres av en datamaskin eller maskin.
Det er avgjørende å løse et problem på en slik måte at en datamaskin kan utføre prosessen siden det betyr at svaret kan brukes på lignende problemer i andre sammenhenger.
Beregningstenkning inkluderer å innta en smidig, innovativ og fleksibel holdning for å jobbe gjennom utfordringer og potensielle løsninger så effektivt som mulig, samt vellykket bruk og analyse av data.
Begrepet "beregningstenkning" kommer fra måten informatikere tenker på, men det er nå anerkjent som en måte å tenke på som hvem som helst kan søke for å løse problemer i deres personlige eller profesjonelle liv.
Derfor er målet ikke å bruke tenkning som ligner en maskin, men heller å lage problemløsningsstrategier som informatikere vanligvis bruker.
Beregningstenkning er et avgjørende verktøy for dataforskere siden det kan brukes til å takle et bredt spekter av kvantitative og dataintensive utfordringer.
Denne metoden kan brukes til å løse problemer på en rekke felt, inkludert matematikk og kunstig intelligens. Denne tilnærmingen bruker også Python-programmeringsspråket, som brukes til å representere svaret på en datamaskin under det statistiske analysetrinnet.
Hvorfor er databasert tenkning viktig?
Disse metodene for problemløsning kan brukes på en rekke emner ved hjelp av beregningstenkning. I tillegg er det evner som databasert tenkning deler med de som brukes i andre STEM-felt så vel som kunst, samfunnsvitenskap og humaniora.
Å utnytte kraften til datamaskiner utenfor skjermen og tastaturet oppmuntres av beregningstenkning. I tillegg kan det hjelpe oss med å forbedre egenkapitalen i informatikkutdanning.
Vi kan oppmuntre informatikks integrering med andre fagområder og introdusere flere studenter til potensialet i informatikk ved å sette fokus på problemløsningsevnene som er kjernen.
I tillegg gjør beregningstenkning det mulig for oss å undersøke potensialet og begrensningene til teknologi mens den produseres.
Vi kan vurdere hvem som utvikler teknologi og hvorfor, og vi kan vurdere kritisk hvordan det kan påvirke samfunnet.
Kjernekomponenter i beregningsmessig tenkning
1. Dekomponering
Dekomponering er det grunnleggende elementet i beregningstenkning. For å gjøre problemet lettere å løse, innebærer dette stadiet å bryte det ned i mindre komponenter.
Et problem er lettere å fikse jo mer du kan dissekere det. Delene til en sykkel kan demonteres som en nyttig nedbrytningspraksis. En sykkelramme, hjul, styre og gir kan først dissekeres.
Du kan imidlertid dele hver komponent inn i dens komponentdeler. For eksempel kan kunstig intelligens deles videre inn i maskinlæring, dyp læring, datasyn og naturlig språkbehandling.
Dette trinnet hjelper deg også å bygge dypere kunnskap om problemet ved å identifisere alle komponentene i dybden.
2. Mønstergjenkjenning
I den andre fasen, kjent som mønstergjenkjenning, blir problemets fellestrekk og trender funnet.
Det er en stor sannsynlighet for at de kan håndteres ved å bruke lignende eller tilbakevendende prosedyrer hvis visse vanskeligheter er like av natur – både innenfor problemet som nå behandles og innenfor tidligere problemer.
Dette er et avgjørende element for å utvikle effektive løsninger og til slutt spare deg for tid.
Tenk på følgende scenario: du blir bedt om å utvikle et lite program som tegner en firkant. I stedet for å skrive ut instruksjonen fire ganger på rad, kan mønsteret med å tegne en linje og snu pennen 90 grader gjentas fire ganger i en løkke.
Mønstergjenkjenning er et kritisk talent for å utvikle effektive og effektive løsninger på problemer.
3. Abstraksjon
Identifikasjonen av viktige elementer i løsningen gjøres ved det tredje abstraksjonstrinnet.
Det krever kapasitet til å filtrere ut overflødige deler av en sak, slik at du bare konsentrerer deg om de avgjørende elementene, i motsetning til å se på nøyaktige detaljer.
Et annet utmerket eksempel er når du spiller sport, prøver du å konsentrere deg om strategiene du bør bruke, og du ignorerer all erting fra motstanderne.
Før du utvikler den endelige løsningen, gjør abstraksjon deg i stand til å ta hensyn til alle viktige faktorer mens du ser bort fra eventuelle overflødige elementer.
4. Algoritmedesign
Opprettelsen av et grundig sett med trinnvise instruksjoner som beskriver hvordan du løser problemet skjer under algoritmedesignstadiet, den siste fasen i Computational Thinking-prosessen.
En effektiv algoritme er en som kan gis til noen andre og følges uten ytterligere forklaring.
Verden er full av algoritmer, enten du lager mat etter en oppskrift, setter sammen flatpakkemøbler, spiser på en drive-through-restaurant eller betaler for dagligvarer ved en selvbetjent skranke
Feilsøking er en avgjørende evne til å mestre siden det er en ekstra prosess involvert i algoritmeoppretting. Identifisering og korrigering av algoritmiske feil omtales som feilsøking.
Feilsøking er en overførbar evne som kan tilegnes på tvers av læreplanen ved å handle på og gi tilbakemelding, omtrent som de andre komponentene i beregningstenkning. Vi kan forstå omgivelsene våre ved hjelp av algoritmer.
konklusjonen
For å oppsummere, følgende generasjon av data forskere må tilegne seg evnene som vil gjøre dem i stand til å mer vellykket tilpasse seg det utviklende arbeidsmarkedet og utvikle digital økonomi.
Fremtidige dataforskere vil finne at databasert tenkning er et nyttig verktøy ettersom de kontinuerlig endrer posisjonene sine for å imøtekomme utviklingen av teknologi og mer interoperabilitet mellom mennesker og maskiner.
Til syvende og sist er beregningsmessig tenkning avgjørende for alle i deres daglige oppgaver.
Legg igjen en kommentar