計算的思考とは何ですか? 「成功の鍵」そして「21世紀に不可欠なスキル」。

JavaRush の記事では、Java、その研究、機能、およびその後のコンピュータ開発分野での雇用について語るだけでなく、読者の総合的な開発にも「投資」します。そのために、私たちは基本的な概念に注意を払います。その概念を理解することで、プロのプログラマーになれるだけでなく、選択した方向に関係なく、将来的に向上するのにも役立ちます。そして今日はまさにそのような話題です。クフ王のピラミッドのような基本的なもの。つまり、計算論的思考です。

計算的思考とは何ですか?

計算的思考 (ロシア語では「計算的思考」の方が適切な用語のようですが、RuNet では、これがより一般的な最初の選択肢です) は、コンピューターが実装できるソリューションを作成するために問題に系統的にアプローチする概念です。 。簡単に言えば、コンピュータに特定の問題の解決方法を教える前に、人は問題自体とその解決方法を理解する必要があり、コンピュータ思考はまさにこれを行うための技術です。この概念は、より効果的な問題解決のための理論的基礎として、1980 年に数学者でコンピューター科学者のシーモア パパートによって提案されました。教育においては、すべての人が持つべき基本的なスキルとして、子供の教育に計算論的思考を導入することを提案した、2006 年のコンピュータ サイエンス教授ジャネット ウィングのメモを受けて、概念としての計算論的思考が人気を博し始めました。

コンピューテーショナル思考の 4 つの柱

技術としての計算論的思考は 4 つの主要な方法に基づいています。

• 分解。

  複雑な問題を、より小さく解決可能な多数の問題に分割します。

• 抽象化。

  意思決定にとって重要な情報のみに焦点を当て、不必要な詳細を無視します。

• パターン認識。

  すでに証明されているアプローチをその問題に応用するために、検討中の問題とすでに解決されている他の問題との間の類似点を検索します。

• アルゴリズム。

  問題に対する段階的な解決策や、問題を解決するためのルールを開発する。

これらすべてのコンポーネントは、コンピューターの思考において同様に重要なコンポーネントです。つまり、それぞれを正しく適用しなければ、このテクニックを効果的に使用することはできません。そして、コンピューターの思考を正しく応用することが、プログラミングの基礎の基礎となります。

コンピューター思考の生活への応用

一般に、方法としてのコンピューターの思考はプログラミングをはるかに超えており、そのコンポーネントはさまざまなレベルの複雑さの問題を解決する際に、ほとんどの人によって常に使用されています。古典的な基本的な例: 見知らぬ都市で、A 地点から B 地点に移動する必要があります。どのパスを選択するかを決定するには、次のようにします。

• このタスクをいくつかの小さなタスクに分割します (分解)。地図と考えられるルートの選択肢を検討し、地点 B までの移動方法を選択します。
• 次に、ルートの長さ、途中の名所の存在、または旅行のしやすさ (抽象化) に基づいて、さまざまなルートの魅力を評価します。
• 次に、規模や都市景観が最も似ている他の都市での過去の旅行経験に基づいて選択肢を考えます (パターン認識)。
• これらすべてに基づいて、最適なルートと移動方法 (アルゴリズム) を選択します。

これは基本的な例ですが、計算論的思考を深く理解することは、技術的な分野だけでなく、多くの分野で役立ちます。日常生活における豊富な要素とさまざまな種類のデータを含む複雑な問題の多くは、計算論的思考を使用して解決できます。現在、概念としての計算論的思考は中核的な教育科目として人気を集めており、一般に、結果を向上させるために多くの作業プロセスに統合できる重要なテクニックになりつつあります。「問題に対する最も効果的な解決策を見つけるために、私たちは最も明白な解決策の選択肢を常に評価し、その長所と短所を見つけます。計算論的思考により、一見複雑に見える問題を、解決できる問題にフォーマット化することができます。コンピュータ思考の本質も再帰的思考と並列情報処理にあります。プログラミングにおいて、これはコードをデータとして解釈し、データをコードとして解釈することを意味します。これには、次元解析の一般化としての型チェックと、別名を付けたり、誰かまたは何かに複数の名前を付けることの長所と短所の両方の認識が含まれます。これは、作成されたプログラムの動作の正確さと効率性の観点だけでなく、システムの美しさとデザインの観点から、そのシンプルさと優雅さを考慮した、書かれたプログラムの品質の評価でもあります」とジャネット氏は説明します。ウィングは、2006 年に出版された、計算的思考を学ぶことの重要性についてのメモの中で述べています。

計算的思考スキルの学習と開発

技術および学問としてのコンピューター思考の研究に関しては、今日、興味のある人のためにこのトピックに関する非常に多くの資料が入手可能です。したがって、国際教育技術協会 (ISTE) は、Google の支援を受けて開発された、技術専門家も対象とした無料のコース「計算論的思考」をすべての人に提供しています。たとえば、Coursera リソースでコンピューター思考に関する無料のコースを見つけることもできます。カーネギー メロン大学のロボット工学アカデミーでは、さまざまなレベルの学生と教師を対象とした計算的思考のプログラムも提供しています。そして最後に、コンピューターの思考において、主要な役割の 1 つはロジックによって演じられます。それを訓練するには、たとえば、定期的に問題やパズルを解くことが役立ちます。以下は、4 つの基本的な計算的思考テクニックを学習、開発し、一貫して使用するためのシンプルで基本的なアプローチです。

• 分解の練習。

  この原則を (もちろん、まだ実行していない場合は) 解決する必要があるさまざまな種類のタスクや問題に適用してみてください。ここでの秘訣は、意識的に集中することなく、このアプローチを継続的に使用できるように心を訓練することです。1 つの問題やタスクを複数の小さな問題に分割することは、多くの人 (特にプログラミング) にとってかなり平凡な解決策であるという事実にもかかわらず、誰もがそれを適用する方法を知っており、定期的に実行しているわけではありません。

• 抽象化の実践。

  抽象化とは、特定の問題を解決するために最も関連性があり重要な情報に焦点を当てることです。これは、問題を多数のサブタスクに分割し、一度に 1 つずつ焦点を当て、目前の問題を解決するために必要な情報のみを探す分解と連動して機能します。

• パターン認識スキルを練習します。

  分解から始まる計算的思考を実践すると、パターン認識スキルも向上します。ここでのアプローチは分解の場合と同じです。すでに解決されている他の問題との類似点を探す練習をするだけです。パターン認識を使用すると、すでに実践され、脳になじみのある思考パターンを使用して、問題をより迅速に解決できます。

• アルゴリズムを作成するスキルを練習する

  ここでも、鍵となるのは、このシステムを使用できるように脳を適応させることです。私たちの生活はデフォルトで習慣と呼ばれるアルゴリズムで満たされています。アルゴリズムの形成に意識的に注意を払う必要があるだけです。さらに、これは仕事やトレーニングだけでなく、日常のさまざまな事柄にも当てはまります。たとえば、最近話した先延ばしとの戦いの基礎も、概して、アルゴリズムの意識的な形成 (パターン認識とともに) にあります。

意見

さて、私たちにとって最も興味深く、簡潔であると思われる専門家からのいくつかの引用でこの資料を締めくくりましょう。「計算論的思考は、21 世紀の労働者にとって不可欠なスキルです。コンピューターサイエンスと計算論的思考は現在ではより一般的になってきているという事実にもかかわらず、特に学生が「伝統的なプログラミング」に適応して慣れるのに役立つという中核的な分野としてはまだ十分な注目を集めていない、とジェームズ・ロックウッド氏とエイダン氏は指摘している。ムーニー氏は、アイルランドのメイヌース大学教授であり、「教育における計算論的思考: どこに当てはまりますか?」というレポートの著者です。 「どの分野について話しているとしても、コンピューターによる思考は、大部分において成功の鍵となります。このテクニックは、コンピュータだけでなく現実の問題を解決するのに非常に強力であるため、主要な教育科目の 1 つとして取り上げるべきです。少なくとも、私と同じように、教育の基本的な目的は、あらゆる種類の問題に対する最も効果的な解決策を見つけて私たちの生活を豊かにすることにあるということに同意するのであれば」と、英国の著名なテクノロジー専門家で起業家のコンラッド・ウルフラム氏は言う。さて、上ですでに述べたジャネット ウィングの引用で締めくくりましょう。彼は概念としての計算的思考を現代に普及させた主な一人と考えられます。知的スキルを身につけることができるため、あらゆる分野に応用することができます。コンピューター科学者は、抽象化の価値、さまざまな抽象化レベルで考えること、複雑さと規模を管理するための抽象化などをよく知っています。今のところ、私たちの仕事は、コンピューター科学者以外の人々やその他の人たちに、計算論的思考が何を意味するのかを説明することです。その利点は何ですか！