Eftersom datavetenskap handlar om att ta itu med faktiska problem, är det vettigt att vissa färdigheter är användbara tillgångar i deras ständigt utvecklade verktygsuppsättning.
Varje blivande dataforskare bör fokusera på beräkningstänkande som en del av sin utbildning, eftersom det lär ut grundläggande datavetenskapliga idéer och hur man närmar sig komplicerade frågor genom abstraktion och dekonstruktion.
Beräkningstänkande är en avgörande förmåga i en tid av digital-first-teknologi, inte bara för blivande dataforskare, utan för alla som vill ta del av beräkningsvärlden.
För att vara redo för utvecklingen av arbetsmarknaden och framtidens arbete, som kommer att formas av genomgripande automatisering, artificiell intelligens, och maskininlärning är det absolut nödvändigt att betona beräkningstänkande som en nyckelkomponent i utbildning och professionell utveckling.
I den här artikeln kommer vi att undersöka beräkningstänkande i detalj, och täcka dess beståndsdelar, värde och mycket mer.
Så, vad är beräkningstänkande?
Beräkningstänkande, även känt som algoritmiskt tänkande, är en metodisk teknik för att ta itu med ett komplext problem genom att bryta ner det i mindre, enklare processer som kan utföras av en dator eller maskin.
Det är avgörande att lösa ett problem på ett sådant sätt att en dator kan utföra processen eftersom det betyder att svaret kan appliceras på liknande problem i andra sammanhang.
Beräkningstänkande inkluderar att anta en smidig, innovativ och flexibel attityd för att arbeta igenom utmaningar och potentiella lösningar så effektivt som möjligt, samt framgångsrikt använda och analysera data.
Termen "beräkningstänkande" kommer från hur datavetare tänker, men det är nu erkänt som ett sätt att tänka som vem som helst kan ansöka om för att lösa problem i sitt personliga eller professionella liv.
Därför är målet inte att använda tänkande som liknar en maskin, utan snarare att skapa problemlösningsstrategier som datavetare vanligtvis använder.
Beräkningstänkande är ett avgörande verktyg för datavetare eftersom det kan användas för att tackla ett brett spektrum av kvantitativa och dataintensiva utmaningar.
Denna metod kan användas för att lösa problem inom en mängd olika områden, inklusive matematik och artificiell intelligens. Detta tillvägagångssätt använder sig också av programmeringsspråket Python, som används för att representera svaret på en dator under det statistiska analyssteget.
Varför är beräkningstänkande viktigt?
Dessa metoder för problemlösning kan tillämpas på en rad ämnen med hjälp av beräkningstänkande. Dessutom finns det förmågor som beräkningstänkande delar med de som används inom andra STEM-fält såväl som inom konst, samhällsvetenskap och humaniora.
Att utnyttja kraften i datorer utanför skärmen och tangentbordet uppmuntras av beräkningstänkande. Dessutom kan det hjälpa oss att förbättra jämlikheten i datavetenskapsutbildningen.
Vi kan uppmuntra datavetenskapens integration med andra ämnesområden och introducera fler studenter till datavetenskapens potential genom att sätta fokus på de problemlösningsförmåga som är kärnan.
Dessutom gör beräkningstänkande det möjligt för oss att undersöka teknologins potential och begränsningar medan den produceras.
Vi kan bedöma vem som utvecklar teknik och varför, och vi kan kritiskt överväga hur det kan påverka samhället.
Kärnkomponenter i beräkningstänkande
1. Nedbrytning
Nedbrytning är grundelementet i beräkningstänkande. För att göra problemet lättare att lösa innebär detta steg att bryta ner det i mindre komponenter.
Ett problem är lättare att åtgärda ju mer du kan dissekera det. Delarna på en cykel kan demonteras som en användbar nedbrytningsövning. En cykels ram, hjul, styre och växlar kan först dissekeras.
Du kan dock dela upp varje komponent ytterligare i dess komponentdelar. Till exempel kan artificiell intelligens ytterligare delas in i maskininlärning, djupinlärning, datorseende och naturlig språkbehandling.
Detta steg hjälper dig också att bygga djupare kunskap om problemet genom att identifiera alla komponenter på djupet.
2. Mönsterigenkänning
I det andra steget, känt som mönsterigenkänning, hittas problemets gemensamma drag och trender.
Det finns en stor sannolikhet att de kan hanteras med liknande eller återkommande förfaranden om vissa svårigheter är av liknande karaktär – både inom det problem som nu behandlas och inom tidigare problem.
Detta är en avgörande faktor för att utveckla effektiva lösningar och i slutändan spara tid.
Tänk på följande scenario: du uppmanas att utveckla ett litet program som ritar en kvadrat. Istället för att skriva ut instruktionen fyra gånger i rad kan mönstret att dra en linje och vrida pennan 90 grader upprepas fyra gånger i en slinga.
Mönsterigenkänning är en avgörande talang för att utveckla effektiva och effektiva lösningar på problem.
3. Abstraktion
Identifieringen av viktiga delar av lösningen görs vid det tredje steget av abstraktionen.
Det kräver förmågan att filtrera bort överflödiga delar av en fråga så att du bara koncentrerar dig på de avgörande delarna, i motsats till att titta på exakta detaljer.
Ett annat utmärkt exempel är när du spelar sport, försöker du koncentrera dig på de strategier du bör använda, och du ignorerar alla retande från dina motståndare.
Innan du utvecklar den slutliga lösningen gör abstraktionen det möjligt för dig att ta hänsyn till alla viktiga faktorer samtidigt som du bortser från eventuella överflödiga element.
4. Algoritmdesign
Skapandet av en grundlig uppsättning steg-för-steg-instruktioner som beskriver hur man löser problemet sker under Algoritmdesign-stadiet, den sista fasen i Computational Thinking-processen.
En effektiv algoritm är en som kan ges till någon annan och följas utan ytterligare förklaring.
Världen är full av algoritmer, oavsett om du lagar mat efter ett recept, sätter ihop möbler, äter på en drive-through-restaurang eller betalar för dina matvaror vid en självbetjäningsdisk
Debugging är en avgörande förmåga att bemästra eftersom det är en ytterligare process involverad i algoritmskapande. Identifiering och korrigering av algoritmiska brister kallas felsökning.
Felsökning är en överförbar förmåga som kan förvärvas över hela läroplanen genom att agera på och ge feedback, ungefär som de andra komponenterna i beräkningstänkande. Vi kan förstå vår omgivning med hjälp av algoritmer.
Slutsats
För att sammanfatta, följande generation av datavetare måste förvärva de förmågor som gör det möjligt för dem att mer framgångsrikt anpassa sig till den föränderliga arbetsmarknaden och den digitala ekonomin.
Framtida dataforskare kommer att tycka att beräkningstänkande är ett användbart verktyg eftersom de ständigt ändrar sina positioner för att anpassa sig till teknikens framsteg och mer interoperabilitet mellan människor och maskiner.
I slutändan är beräkningstänkande viktigt för alla i sina dagliga uppgifter.
Kommentera uppropet