计算思维
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大学计算思维试题及答案
大学计算思维试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 计算思维的核心是什么？A. 编程B. 算法C. 抽象D. 数据答案：C2. 在计算思维中，以下哪个概念不是解决问题的关键步骤？A. 分解B. 模式识别C. 线性思考D. 算法设计答案：C3. 以下哪个选项不是计算思维的组成部分？A. 数据B. 算法C. 网络D. 抽象答案：C4. 在计算机科学中，算法的时间复杂度通常用来衡量什么？A. 算法的效率B. 算法的可读性C. 算法的复杂性D. 算法的准确性5. 以下哪个选项不是计算思维中常用的抽象方法？A. 函数抽象B. 数据抽象C. 过程抽象D. 物理抽象答案：D6. 在计算思维中，模式识别的目的是什么？A. 简化问题B. 增加复杂性C. 减少数据量D. 提高计算速度答案：A7. 以下哪个选项不是计算思维中的一个关键概念？A. 递归B. 迭代C. 并行D. 序列答案：D8. 在计算思维中，递归算法的主要用途是什么？A. 简化复杂问题B. 增加代码的可读性C. 减少计算资源的使用D. 增加算法的复杂性答案：A9. 在计算思维中，以下哪个选项不是算法设计的原则？B. 可读性C. 复杂性D. 效率答案：C10. 以下哪个选项是计算思维中数据表示的一个关键要素？A. 准确性B. 可读性C. 可访问性D. 可扩展性答案：A二、多项选择题（每题3分，共15分）1. 计算思维中常用的数据结构包括以下哪些？A. 数组B. 链表C. 图D. 树答案：ABCD2. 在计算思维中，以下哪些是算法设计的原则？A. 简单性B. 可读性C. 复杂性D. 效率答案：ABD3. 在计算思维中，以下哪些是算法分析的方法？A. 时间复杂度分析B. 空间复杂度分析C. 算法的可读性分析D. 算法的准确性分析答案：AB4. 计算思维中，以下哪些是算法优化的策略？A. 减少冗余计算B. 增加冗余计算C. 使用更高效的数据结构D. 增加算法的复杂性答案：AC5. 在计算思维中，以下哪些是算法设计的目标？A. 可扩展性B. 高效率C. 可读性D. 可维护性答案：ABCD三、简答题（每题5分，共20分）1. 请简述计算思维在解决实际问题中的应用。
论述计算思维的定义和内容
论述计算思维的定义和内容
计算思维是指通过计算机科学和程序设计，以数字、图表、标签和其他虚拟形式来帮助建构、理解和解决各种问题的思维方式。
它强调更系统的工作方式，主张通过数字和图表而非文字来表达论点，也更强调以有效和迅速的方式分析复杂的事件，从而使脑部获得更有意义的收获。
当前，计算思维已经成为了互联网时代学习者的重要素养，通过它，人们可以学会如何用程序语言来分析和处理信息。
例如，数据采集分析、机器学习开发等，这些均要求学习者具有计算思维的能力。
而在互联网时代，拥有计算思维的人们可以从海量的数据中发现灵感，并开发出更一流的互联网产品，从而为我们的日常生活带来更大的便利。
此外，计算思维还能帮助人们面对复杂的问题，以更有逻辑的思考方式认识数据，想出更优秀的解决方案。
例如，算法交易员即靠计算思维，利用智能程序吸收市场信息，分析和优化来实现交易，而普通投资者又是如何看待市场行情及把握投资机会，其也依赖于计算思维。
综上所述，计算思维是一种基于计算机科学、程序设计以及运算思维的技能，它可以帮助人们更有效的分析复杂的信息，并从中挖掘出可行的解决方案，进而更好的运用到互联网时代的生活中去。
运用计算思维的小故事
运用计算思维的小故事
计算思维是当代信息社会中的重要思维方式，它不仅局限于计算机科学领域，更渗透到我们的日常生活之中。
下面我将通过一个小故事，展示如何运用计算思维解决问题。
故事标题：《小明的计算思维之旅》
故事
小明是一位热爱编程的小学生，他总是喜欢用计算思维来解决生活中的问题。
有一天，他在放学回家的路上遇到了一个难题：如何将手中的五颗糖果平均分给他的四个好朋友？
起初，小明感到非常困扰，因为五颗糖果无法平均分给四个人。
但他没有放弃，而是运用计算思维开始分析问题。
他首先想到了一个解决方案：将每颗糖果切分成四等份，每个人分到五份，也就是一份完整的糖果加上五份小糖果块。
然而，这个方案在实际操作中并不方便，因为糖果切分后不易保存，也影响口感。
于是，小明继续思考，他发现可以把问题转换成数学问题：如何用五颗糖果进行分配，使得每个人都能得到尽可能接近平均的数量？
经过一番思考，小明提出了一个新的方案：将五颗糖果中的四颗按照每人一颗进行分配，剩下的那颗糖果则不分配，由四个人共同拥有。
这样，每个人实际上拥有1.25颗糖果，虽然不是完全平均，但在现有条件下已经是最优解了。
这个故事展示了小明运用计算思维解决问题的过程。
他首先明确问题，然
后分析问题，尝试提出解决方案，并在实践中不断优化。
最终，他找到了一个在现有条件下可行的解决方案。
计算思维不仅可以帮助我们解决生活中的实际问题，还能培养我们的逻辑思维能力和创新能力。
通过这个故事，我们可以看到，运用计算思维，小明成功解决了糖果分配的问题。
计算思维课程研讨心得体会(2篇)
第1篇随着信息技术的飞速发展，计算思维已经成为当代教育中不可或缺的一部分。
近期，我有幸参加了关于计算思维课程的研讨活动，通过这次研讨，我对计算思维有了更加深入的理解，以下是我的一些心得体会。
一、计算思维的定义与重要性首先，我们需要明确什么是计算思维。
计算思维是一种以抽象、分解、算法化和自动化为核心，运用计算机科学的基本原理和方法，解决复杂问题的思维方式。
它强调的是逻辑推理、抽象建模和算法设计等能力。
在当今社会，计算思维的重要性不言而喻。
随着人工智能、大数据、云计算等技术的广泛应用，各行各业对计算思维能力的需求日益增加。
具备计算思维的人才能够更好地适应未来社会的需求，解决复杂问题，推动科技创新。
二、计算思维课程的特点在研讨活动中，我们了解到计算思维课程具有以下特点：1. 实践性强：计算思维课程注重培养学生的实践能力，通过项目式教学、案例教学等多种形式，让学生在实践中掌握计算思维的方法和技巧。
2. 跨学科性：计算思维课程涉及计算机科学、数学、逻辑学等多个学科领域，有助于学生形成跨学科的知识体系。
3. 理论与实践相结合：计算思维课程不仅注重理论知识的传授，更强调理论在实践中的应用，使学生能够在实际工作中运用所学知识。
4. 重视创新能力：计算思维课程鼓励学生勇于创新，通过团队合作、课题研究等方式，培养学生的创新意识和能力。
三、计算思维课程的教学方法在研讨活动中，我们探讨了多种计算思维课程的教学方法，以下是一些值得借鉴的经验：1. 项目式教学：通过设计具有挑战性的项目，让学生在解决实际问题的过程中，逐步掌握计算思维的方法。
2. 案例教学：结合实际案例，引导学生分析问题、设计算法，培养学生的抽象思维和逻辑推理能力。
3. 互动式教学：通过小组讨论、课堂提问等形式，激发学生的学习兴趣，提高课堂参与度。
4. 实验室教学：利用计算机实验室等资源，让学生亲自动手实践，提高计算思维能力。
5. 跨学科教学：结合其他学科知识，拓展学生的视野，培养学生的综合能力。
计算思维的典型案例
计算思维的典型案例
计算思维是一种解决问题的思维方式，它强调利用计算机的计算能力来解决问题。
以下是几个典型案例：
1. AlphaGo：AlphaGo是由DeepMind公司开发的人工智能程序，它利用计算思维的方法，在围棋比赛中战胜了世界冠军李世石。
AlphaGo利用深度学习算法对大量围棋对局进行学习，并通过数学建模和搜索算法找到最优策略。
2. 搜索引擎：搜索引擎是计算思维的典型应用之一。
搜索引擎
通过计算机算法和大规模数据分析，能够在海量信息中迅速找到用户需要的信息。
搜索引擎的核心技术包括网页爬虫、索引技术、排名算法等。
3. 数据分析：数据分析是一项基于计算思维的工作。
数据分析
师利用计算机技术，对大量数据进行挖掘和分析，从中提取有价值的信息和规律。
数据分析已经成为企业决策和市场营销中不可或缺的工具。
4. 人脸识别：人脸识别是计算思维在生物识别领域的应用。
人
脸识别技术利用计算机算法和模式识别技术，对人脸进行分析和比对，从而实现身份识别和安全认证等功能。
人脸识别已经广泛应用于公安、金融、门禁等领域。
计算思维已经成为21世纪的必备技能之一。
通过学习计算思维，我们可以更好地应对日益复杂的社会问题和挑战。
- 1 -。
计算思维概念知识点总结
计算思维概念知识点总结计算思维概念知识点总结计算思维是一种关于解决问题和处理信息的思维方式，强调运用信息技术和计算方法来分析和解决问题。
随着智能时代的到来，计算思维的重要性日益凸显，对于培养创新能力和解决实际问题具有重要意义。
本文将综述计算思维的相关概念和知识点，包括算法思维、抽象思维、系统思维、逻辑思维、创新思维等。
一、算法思维算法思维是指从问题到解决方案的过程中，通过设计和运用算法的思维方式。
算法思维强调问题的分解和解决方案的设计，需要具备分析问题的能力和设计解决方案的能力。
对于初学者而言，可以通过学习和实践编程来培养算法思维，掌握常见的算法和数据结构。
二、抽象思维抽象思维是将事物或问题的共性和关键特征抽取出来，形成概念和模型的思维方式。
抽象思维能够帮助我们理清事物之间的关系和逻辑，从而更好地分析和解决问题。
在计算思维中，抽象思维常见于问题建模、问题转化和解决方案的设计过程中。
三、系统思维系统思维是指从整体和结构的角度来看待问题，考虑事物之间的相互关系和影响。
系统思维能够帮助我们发现问题的本质和内在规律，从而提出更好的解决方案。
在计算思维中，系统思维常见于设计复杂系统和优化方案的过程中。
四、逻辑思维逻辑思维是指按照严谨的逻辑和推理方式来分析和解决问题的思维方式。
逻辑思维能够帮助我们通过推理和演绎来验证和证明问题的正确性，从而提高问题解决的准确性和效率。
在计算思维中，逻辑思维常见于设计算法和程序的过程中。
五、创新思维创新思维是指突破传统思维模式，寻找新的解决方案和方法的思维方式。
创新思维能够帮助我们发现和解决问题的新角度和新思路，从而提出更具创新性和独特性的解决方案。
在计算思维中，创新思维常见于设计新的算法和应用的过程中。
六、综合运用在实际问题解决中，计算思维的不同思维方式往往需要综合运用。
例如，在解决一个复杂问题时，可以先通过系统思维分析问题的整体结构和关键因素，然后运用抽象思维和算法思维进行问题建模和解决方案的设计，最后运用逻辑思维验证解决方案的正确性。
计算思维的关键内容
计算思维是一种有效的处理复杂问题的方法，它是一种基于计算机科学原理的思维方式和工具，可以帮助人们通过分析数据、理解概念和模型，从而有效地解决实际问题。
首先，计算思维是一种抽象思维方式，它可以帮助人们抽象出一个问题的本质，从而有效解决问题。
例如，在机器学习领域，我们可以把各种学习算法抽象成一个模型，从而更好地理解学习算法的工作原理，并有效地解决实际问题。
其次，计算思维可以帮助人们更好地分析数据，从而获取有用的信息。
例如，假设我们希望了解一个城市的住房物价，我们可以使用数据挖掘技术，从网上收集住房价格的数据，并对数据进行分析，最终得出有用的信息。
此外，计算思维还可以帮助人们学习新的技术。
通过计算思维，我们可以更容易地理解新技术的工作原理，从而有效地使用新技术解决实际问题。
例如，如果我们想学习人工智能技术，我们可以把它抽象成一个模型，从而更好地理解技术的工作原理，并有效地使用它来解决实际问题。
最后，计算思维可以帮助人们更好地理解和解决复杂的问题。
例如，在生物学领域，我们可以使用计算思维方法来理解和解决复杂的生物学问题，例如基因调控、表观遗传学和生物信息学等。
总之，计算思维是一种有效的处理复杂问题的方法，它可以帮助人们抽象出问题的本质，更好地分析数据，学习新技术，以及理解和解决复杂的问题。
计算思维的重要性不可低估，它可以帮助人们更有效地解决实际问题，从而提高工作效率。
计算思维解决问题的四个步骤
计算思维解决问题的四个步骤
计算思维解决问题的四个步骤为：
1. 理解问题：首先，我们需要全面地理解问题陈述，明确问题的要求，确定我们需要解决的是什么。
这包括识别问题的关键要素和限制条件。
2. 制定解决方案：在理解问题的基础上，我们需要制定相应的解决方案。
这可能涉及到收集和整理相关信息，应用适当的知识和技能。
3. 实施解决方案：一旦确定了解决方案，我们需要付诸行动，实施解决方案。
这可能涉及到执行计划、收集数据和进行实验等。
4. 检查和评估：在完成解决方案后，我们需要进行反思和评估。
我们需要检查解决方案是否满足了问题的要求，并且是否有改进的空间。
这个过程可能需要进行修正和再次实施解决方案。
通过这四个步骤，我们可以更有效地解决问题，提高解决问题的能力和效率。
计算思维解决问题的主要步骤
计算思维解决问题的主要步骤计算思维是指通过计算、分析、推理等方式来解决问题的思维方式。
它可以帮助我们更加有效地解决问题，提高我们的思维能力和创造力。
下面是计算思维解决问题的主要步骤：第一步：理解问题在解决问题之前，我们需要先理解问题。
这包括了解问题的背景、目的和要求，确定问题的范围和限制，以及分析问题的各个方面。
只有充分理解问题，才能更好地解决问题。
第二步：收集信息在理解问题的基础上，我们需要收集相关信息。
这包括查找相关资料、进行实地调查、采访相关人员等。
通过收集信息，我们可以更全面地了解问题，为解决问题提供更多的参考和依据。
第三步：分析问题在收集信息之后，我们需要对问题进行分析。
这包括确定问题的根本原因、找出问题的关键因素、分析问题的各个方面等。
通过分析问题，我们可以更深入地了解问题，为解决问题提供更有效的方法和策略。
第四步：制定解决方案在分析问题之后，我们需要制定解决方案。
这包括确定解决问题的目标、制定实施计划、评估解决方案的可行性等。
通过制定解决方案，我们可以更好地解决问题，达到预期的目标。
第五步：实施解决方案在制定解决方案之后，我们需要实施解决方案。
这包括执行计划、监督进度、调整方案等。
通过实施解决方案，我们可以将解决方案转化为实际的成果，解决问题。
第六步：评估解决方案在实施解决方案之后，我们需要对解决方案进行评估。
这包括评估解决方案的效果、总结经验教训、提出改进建议等。
通过评估解决方案，我们可以不断完善解决问题的方法和策略，提高我们的解决问题能力。
以上就是计算思维解决问题的主要步骤。
在实际应用中，我们可以根据具体问题的不同，灵活运用这些步骤，以更好地解决问题。
计算机-计算与计算思维
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计算机-计算与计算思维
contents
目录
• 计算与计算思维概述 • 计算机基础知识 • 计算思维的核心概念 • 计算思维在各领域的应用 • 计算思维的培养与教育
01 计算与计算思维概述
计算的定义与历史
定义
计算是指通过某种方式将输入转换为输出的过程，通常涉及信息的处理和转换。
历史
计算的历史可以追溯到古代的算盘和计数系统，而现代计算机的发展则始于20 世纪初，经历了从机械式、电子管式、晶体管式到集成电路、超大规模集成电 路等阶段。
建筑设计
在建筑设计中，计算思维 用于模拟建筑结构的受力、 热传导等物理过程，实现 绿色、节能的设计。
电子设计
在电子设计中，计算思维 用于设计和优化电路板、 集成电路等，提高电子设 备的性能和稳定性。
商业决策
数据分析
通过计算思维，商业分析师可以 处理和分析大量的业务数据，为
决策者提供有价值的洞察。
供应链管理
数据清洗、处理和分析是数据建模的 关键步骤。
系统设计与评估
系统是由相互关联的组件组成的整体。
系统设计需要考虑整体的功能、性能和安全性。
系统评估是对系统性能、可靠性和安全性的评估 和测试。
04 计算思维在各领域的应用
科学计算
物理模拟
通过计算思维，科学家可以使用 计算机模拟复杂的物理现象，如
气候变化、材料力学等。
在工程学领域中，计算思维有助于解决复 杂的系统设计和优化问题，如机械设计、 航空航天工程等。
02 计算机基础知识
计算机硬件组成
01
02
03
04
中央处理器
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计算思维在信息管理领域的应用学院：信息管理学院学号：2015302330029 姓名：胡启军摘要尽管计算思维与计算机方法论有着各自的研究内容与特色, 但是, 显而易见, 它们的互补性很强, 可以相互促进。
比如, 计算机方法论可以对计算思维研究方面取得的成果进行再研究和吸收, 最终丰富计算机方法论的内容;反过来, 计算思维能力的培养也可以通过计算机方法论的学习得到更大的提高。
介绍了计算思维与计算机方法论存在的密切联系, 以及以学科认知理论体系构建为核心的计算机方法论在中国的研究与应用。
相对而言, 计算思维的研究主要在国外, 主要是在美国和英国, 他们研究的重点放在计算思维的过程及其实质和特征上。
此工作有助于人们对计算思维与计算机方法论的认识, 以及对它们展开进一步地深入研究。
当今社会对信息管理与信息系统的理论与方法的需求越来越大, 信息管理与信息系统的研究已经成为学术界和实业界普遍关注的话题。
但是中国大陆的学术界在信息管理与信息系统方面的研究主题和研究方法存在着严重的偏差。
本文立足于学术研究的角度, 探讨目前中国大陆在信息管理与信息系统领域的研究现状, 文章主要搜集了国内一些期刊上发表的与信息管理与信息系统相关的学术论文, 从而研究中国大陆学术界在这一领域的研究主题和研究方法, 并且通过与国外类似的研究相对比, 找出国内在学术研究方面存在的差距, 从而为国内的研究人员对今后的研究内容和研究方法的选择提供一定的参考价值。
随着社会经济的发展和高等教育发展步伐的加快, 社会需要更多的应用型创新人才, 针对信息管理与信息系统专业的特点, 对该专业的人才培养目标进行了准确定位, 提出了应用型创新人才的培养模式。
关键词计算学科计算机计算思维计算机方法论计算机科学与技术方法论信息管理与信息系统计算思维教学研究主题研究方法正文1 计算思维是什么本文所指的计算思维, 主要指2006 年 3 月, 美国卡内基· 梅隆大学计算机科学系主任周以真(Jeannette M .Wing) 教授在美国计算机权威杂志, ACM 会刊《Communications of the ACM》杂志上给出, 并定义的计算思维(Computational Thinking)[ 1] 。
周教授认为:计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。
为便于理解和应用, 本文将定义中的“基础概念” 更换为更为具体的“思想与方法” [ 19] , 这样, 计算思维又可以更清晰地定义为:运用计算机科学的思想与方法进行问题求解、系统设计, 以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。
以上是关于计算思维的一个总定义, 周教授为了让人们更易于理解, 又将它更进一步地定义为:通过约简、嵌入、转化和仿真等方法, 把一个看来困难的问题重新阐释成一个我们知道问题怎样解决的思维方法;是一种递归思维, 是一种并行处理, 是一种把代码译成数据又能把数据译成代码, 是一种多维分析推广的类型检查方法;是一种采用抽象和分解来控制庞杂的任务或进行巨大复杂系统设计的方法, 是基于关注分离的方法(SoC 方法);是一种选择合适的方式去陈述一个问题, 或对一个问题的相关方面建模使其易于处理的思维方法; 是按照预防、保护及通过冗余、容错、纠错的方式, 并从最坏情况进行系统恢复的一种思维方法;是利用启发式推理寻求解答, 也即在不确定情况下的规划、学习和调度的思维方法;是利用海量数据来加快计算, 在时间和空间之间, 在处理能力和存储容量之间进行折衷的思维方法。
计算思维吸取了问题解决所采用的一般数学思维方法, 现实世界中巨大复杂系统的设计与评估的一般工程思维方法, 以及复杂性、智能、心理、人类行为的理解等的一般科学思维方法[ 2] 。
计算思维建立在计算过程的能力和限制之上, 由人由机器执行。
计算方法和模型使我们敢于去处理那些原本无法由个人独立完成的问题求解和系统设计。
计算思维最根本的内容, 即其本质(Essence)是抽象(Abstraction)和自动化(Automation)[ 2] 。
计算思维中的抽象完全超越物理的时空观, 并完全用符号来表示, 其中, 数字抽象只是一类特例。
与数学和物理科学相比, 计算思维中的抽象显得更为丰富, 也更为复杂。
数学抽象的重大特点是抛开现实事物的物理、化学和生物学等特性, 而仅保留其量的关系和空间的形式, 而计算思维中的抽象却不仅仅如此。
堆栈(Stack)是计算学科(Computing discipline , 计算机科学、计算机工程、软件工程、信息系统、信息技术等相关专业的总称)中常见的一种抽象数据类型, 这种数据类型就不可能像数学中的整数那样进行简单的相“ 加” 。
再比如, 算法也是一种抽象, 我们也不能将两个算法放在一起来实现一个并行算法。
同样, 程序也是一种抽象, 这种抽象也不能随意“ 组合” 。
不仅如此, 计算思维中的抽象还与其在现实世界中的最终实施有关。
因此, 就不得不考虑问题处理的边界, 以及可能产生的错误。
在程序的运行中, 如果磁盘满、服务没有响应、类型检验错误, 甚至出现危及人的生命时, 还要知道如何进行处理。
抽象层次是计算思维中的一个重要概念, 它使我们可以根据不同的抽象层次, 进而有选择地忽视某些细节, 最终控制系统的复杂性;在分析问题时, 计算思维要求我们将注意力集中在感兴趣的抽象层次或其上下层;我们还应当了解各抽象层次之间的关系。
计算思维中的抽象最终是要能够机械地一步步自动执行。
为了确保机械的自动化, 就需要在抽象的过程中进行精确和严格的符号标记和建模, 同时也要求计算机系统或软件系统生产厂家能够向公众提供各种不同抽象层次之间的翻译工具。
周教授对计算思维的特征进行了总结, 给出了计算思维的以下6 个特征:(1)概念化, 不是程序化计算机科学不是计算机编程。
像计算机科学家那样去思维意味着远远不止能为计算机编程, 还要求能够在抽象的多个层次上思维。
为便于理解周教授的意思, 可以更进一步地说, 计算机科学不只是关于计算机, 就像音乐产业不只是关于麦克风一样[ 5] 。
(2)根本的, 不是刻板的技能根本技能是每一个人为了在现代社会中发挥职能所必须掌握的。
刻板技能意味着机械的重复。
具有讽刺意味的是, 只有当计算机科学解决了人工智能的大挑战———使计算机像人类一样思考之后, 思维可以真的变成机械的了。
就时间而言, 所有已发生的智力, 其过程都是确定的;因此, 智力无非也是一种计算, 我们应当将精力集中在“ 好的”计算上, 即采用计算思维来造福人类。
(3)人的, 不是计算机的思维计算思维是人类求解问题的一条途径, 但决非要使人类像计算机那样的思考。
计算机枯燥且沉闷, 人类聪颖且富有想象力。
是人类赋予计算机激情。
配置了计算设备, 我们就能用自己的智慧去解决那些计算时代之前不敢尝试的问题, 实现“ 只有想不到, 没有做不到” 的境界。
计算机附给人类强大的计算能力, 人类应该好好利用这种力量去解决各种需要大量计算的问题。
(4)数学和工程思维的互补与融合计算机科学在本质上源自数学思维, 因为像所有的科学一样, 它的形式化基础建筑于数学之上。
计算机科学又从本质上源自工程思维, 因为我们建造的是能够与实际世界互动的系统, 基本计算设备的限制迫使计算机科学家必须计算性的思考, 而不能只是数学性的思考。
构建虚拟世界的自由使我们能够超越物理世界的各种系统。
数学和工程思维的互补与融合很好地体现在抽象、理论和设计 3 个学科形态(或过程)上[16-19] 。
(5)是思想, 不是人造品不只是我们生产的软硬件等人造物将以物理形式到处呈现并时时刻刻触及我们的生活, 更重要的是计算的概念, 这种概念被人们用于问题求解、日常生活的管理, 以及与他人进行交流和互动。
中国科学院自动化所王飞跃教授认为:在中文里, 计算思维不是一个新的名词。
在中国, 从小学到大学教育, 计算思维经常被朦朦胧胧地使用, 却一直没有提高到周教授所描述的高度和广度上, 也没有那样的新颖、明确和系统。
周教授所描述的计算思维给我们带来了重新审视我们学科的视野, 也使我们更加重视学科所蕴含的思想与方法。
这种重视, 会促成王飞跃教授所希望的, 使我们的学科产生“ 涅磐” 般的重生[4] 。
(6)面向所有的人, 所有地方当计算思维真正融入人类活动的整体以致不再表现为一种显式之哲学的时候, 它就将成为现实。
就教学而言, 计算思维作为一个问题解决的有效工具, 应当在所有地方, 所有学校的课堂教学中得到应用。
针对不少人认为计算机科学等同于计算机编程等方面的错误认识, 周教授认为, 当我们用行动来改变这种狭隘的社会认识时, 计算思维就是一个引领计算机教育家、研究者和实践者的宏大远景。
周教授呼吁:计算机科学家应该传授计算机科学的快乐、崇高和力量, 并致力于使计算思维成为人们处理问题的常识。
计算思维的提出, 得到了美国教育界的广泛支持, 不仅有卡内基· 梅隆大学的专题讨论, 更有包括美国数学研究所(AIM)等组织在内的众多团体的参与。
2008 年 6 月, 在网上公布的ACM 对CC2001(CS2001)进行的中期审查报告(CS2001 Interim Review)(草案), 就明确将计算思维与“ 计算机导论” 课程绑定在一起, 并明确要求该课程讲授计算思维的本质[ 6] 。
2008 年 6 月, 美国计算机科学技术教师协会(CSTA)在网上发布了得到美国微软公司支持的《计算思维:一个所有课堂问题解决的工具》(Comptational Thinking :A problem-sol- · 2 · ving too l for every classroom)报告, 对什么是计算思维进行了总结, 为便于人们了解, 还对计算思维在计算机科学、自然科学、数学、社会学科、语言艺术、美术、生命科学等学科领域方面的经典论文进行了分类[7] 。
计算思维不仅影响着美国, 也影响着英国的教育, 在英国的爱丁堡大学, 人们在一连串的研讨会上探索与计算思维有关的主题。
每次研讨会, 都有不少专家讨论计算思维对他们学科的影响。
研讨会上所涉及的学科已延伸到哲学、物理、生物、医学、建筑、教育等各个不同的领域[ 8] 。
另外, 英国计算机学会(BCS , British Computer Society)也组织了欧洲的专家学者对计算思维进行研讨, 提出了欧洲的行动纲领[ 9] 。
值得人们注意的是, 计算思维的提出, 不仅得到美国教育界的广泛支持, 并且还直接促成了美国国家科学基金会(NSF)重大基金资助计划CDI (Cy ber-Enabled Disco very and Innovatio n, Cy be r 能够实现的科学发现与技术创新)的产生。