컴퓨팅 사고력이란 무엇입니까?
컴퓨팅 사고력(“컴퓨팅 사고”는 러시아어로 더 적절한 용어인 것 같지만 RuNet에서는 더 일반적인 첫 번째 옵션임)은 컴퓨터가 구현할 수 있는 솔루션을 만들기 위해 문제에 체계적으로 접근하는 개념입니다. . 간단히 말해서, 컴퓨터에게 특정 문제를 해결하는 방법을 가르치기 전에 문제 자체와 해결 방법을 이해해야 하며, 컴퓨터 사고는 바로 이를 위한 기술입니다. 이 개념은 보다 효과적인 문제 해결을 위한 이론적 기반으로 1980년 수학자이자 컴퓨터 과학자인 Seymour Papert에 의해 제안되었습니다. 교육 분야에서는 2006년 컴퓨터과학과 Jeannette Wing 교수가 컴퓨팅 사고력을 모든 사람이 갖춰야 할 기본 기술로 어린이 교육에 도입하자고 제안한 이후 개념으로서의 컴퓨팅 사고력이 인기를 얻기 시작했습니다.컴퓨팅 사고력의 네 가지 기둥
기술로서의 컴퓨팅 사고력은 네 가지 주요 방법을 기반으로 합니다.-
분해.
복잡한 문제를 더 작고 해결 가능한 여러 문제로 나누는 것입니다.
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추출.
결정에 중요한 정보에만 집중하고 불필요한 세부 사항은 무시합니다.
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패턴 인식.
이미 입증된 접근 방식을 이전하기 위해 고려 중인 문제와 이미 해결된 다른 문제 간의 유사점을 검색합니다.
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알고리즘.
문제에 대한 단계별 솔루션이나 문제 해결 규칙을 개발합니다.
컴퓨터 사고를 생활에 적용
전반적으로 방법으로서의 컴퓨터 사고는 프로그래밍 그 이상이며, 그 구성 요소는 다양한 수준의 복잡성 문제를 해결할 때 대부분의 사람들이 지속적으로 사용합니다. 전형적인 기본 예: 익숙하지 않은 도시의 A 지점에서 B 지점으로 이동해야 합니다. 어떤 경로를 선택할지 결정하려면 다음을 수행하세요.- 이 작업을 여러 개의 작은 작업(분해)으로 나눕니다. 지도와 가능한 경로 옵션을 연구하고 B 지점으로 이동하는 방법을 선택합니다.
- 그런 다음 길이, 경로에 있는 관심 지점의 존재 여부 또는 여행의 용이성(추상화)을 기준으로 다양한 경로의 매력을 평가합니다.
- 그런 다음 크기와 도시 풍경이 가장 유사한 다른 도시에서의 과거 여행 경험을 기반으로 옵션에 대해 생각합니다(패턴 인식).
- 이 모든 것을 바탕으로 가장 적합한 경로와 운송 방법(알고리즘)을 선택합니다.
컴퓨팅 사고력 학습 및 개발
기술 및 학문으로서의 컴퓨터 사고에 대한 연구에 관해서는 오늘날 관심 있는 사람들을 위해 이 주제에 대해 사용할 수 있는 자료가 많이 있습니다. 따라서 국제 교육 기술 협회(ISTE)는 기술 전문가를 대상으로 Google의 지원을 받아 개발된 컴퓨팅 사고력이라는 무료 과정을 모든 사람에게 제공합니다 . 예를 들어 Coursera 리소스에서 컴퓨터 사고에 대한 무료 강좌를 찾을 수도 있습니다. 다양한 수준의 학생과 교사를 위한 컴퓨팅 사고력 프로그램도 Carnegie Mellon University의 로봇 공학 아카데미 에서 제공됩니다 . 그리고 마지막으로, 컴퓨터 사고에서 지배적인 역할 중 하나는 논리에 의해 수행됩니다. 이를 훈련하려면 예를 들어 정기적으로 문제와 퍼즐을 해결하는 것이 유용할 것입니다 . 다음은 네 가지 기본 컴퓨팅 사고 기술을 학습하고, 개발하고, 지속적으로 사용하는 간단하고 기본적인 접근 방식입니다.-
분해 연습.
해결이 필요한 다양한 종류의 작업과 문제에 이 원칙을 적용해 보세요(물론 아직 이 작업을 수행하고 있지 않은 경우). 여기서 비결은 의식적인 집중 없이 지속적으로 이 접근 방식을 사용하도록 마음을 훈련시키는 것입니다. 하나의 문제/작업을 여러 개의 작은 문제로 나누는 것이 많은 사람들에게(특히 프로그래밍에서) 다소 진부한 해결책이라는 사실에도 불구하고, 모든 사람이 그것을 적용하는 방법을 모르고 정기적으로 수행하는 것은 아닙니다.
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추상화의 실천.
추상화는 단순히 특정 문제를 해결하는 데 가장 관련성이 높고 중요한 정보에 초점을 맞추는 것입니다. 이는 문제를 여러 하위 작업으로 나누고 한 번에 하나씩 집중하여 문제를 해결하는 데 필요한 정보만 찾는 분해와 함께 작동합니다.
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패턴 인식 기술을 연습하세요.
분해로 시작되는 컴퓨팅 사고력을 연습하다 보면 패턴 인식 능력도 발달하게 됩니다. 여기서 접근 방식은 분해와 동일합니다. 이미 해결된 다른 문제와의 유사점을 찾는 연습만 하면 됩니다. 패턴 인식을 사용하면 이미 연습되고 뇌에 친숙한 사고 패턴을 사용하여 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다.
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알고리즘 형성 기술을 연습하세요.
여기서도 핵심은 이 시스템을 사용하도록 뇌를 적응시키는 것입니다. 우리의 삶은 기본적으로 습관이라고 부르는 알고리즘으로 가득 차 있습니다. 알고리즘 형성에 의식적인 주의를 기울이면 됩니다. 더욱이 이것은 일이나 훈련뿐만 아니라 다른 많은 일상적인 일에도 적용됩니다. 예를 들어, 우리가 최근에 이야기했던 미루기에 맞서 싸우는 기초는 대체로 (패턴 인식과 함께) 알고리즘의 의식적인 형성에 있습니다.
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