上海大学生活中的计算思维阅读报告 (2)
- 格式:docx
- 大小:17.92 KB
- 文档页数:2
计算思维报告5000字摘要:计算思维是数学与工程思维的融合,作为三大科学思维之一,对社会的发展与进步发挥着重要的作用。
特别是计算机科学的发展,体现了计算思维的作用,同时也促使了计算思维的发展。
本文总结了近些年国内外对计算思维的研究与解读,介绍了计算思维在我国的发展并乐观的指出,计算思维必将积极的影响着人类发展的进程,成为人们生活中的一种重要的思维。
关键词:计算思维工程计算机科学1、引言进入21世纪后,科学技术发展更加迅速,云计算、物联网等成为IT研究的焦点,同时,计算思维(Computational Thinking)的研究也越来越引起人们的重视。
2006年3月,来自卡内基·梅隆大学的周以真教授对计算思维进行了更清晰简明的定义。
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[1]。
仅在2010年,中国高校针对计算思维的教学改革,分别在合肥、西安、太原、济南等城市召开了四次较大规模的会议,并在上海交通大学和南方科技大学正式开展计算思维课程的教学实践。
2、关于计算思维当我们必须求解一个特定的问题时,首先会问:解决这个问题有多么困难?怎样才是最佳的解决方法?计算机科学根据坚实的理论基础来准确地回答这些问题。
表述问题的难度就是工具的基本能力,必须考虑的因素包括机器的指令系统、资源约束和操作环境。
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。
计算思维是运用计算机科学的基础概念去求解问题、设计系统和理解人类的行为。
它包括了涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。
3、计算思维的重要性计算思维,作为三大科学思维之一,从计算思维的特点中,不难发现,其在21世纪及其以后的社会发展中将发挥着与理论思维和实验思维同样重要作用。
计算思维读后感《计算思维》读后感。
《计算思维》是一本由麻省理工学院媒体实验室主任塞斯·派普特(Seth P. P.)所著的畅销书。
本书以计算思维为主题,探讨了计算思维对人类思维方式和社会发展的深远影响。
通过对计算思维的解读和应用,塞斯·派普特引领读者重新审视了计算思维对于个人和社会的重要性,并提出了许多新颖的观点和思考方式。
在阅读完《计算思维》之后,我对计算思维有了更深刻的理解和认识,也对自己的思维方式和行为习惯有了一些新的思考,下面我将分享我在阅读过程中的一些感悟和体会。
首先,我被书中对计算思维的定义所吸引。
计算思维并不仅仅是指对计算机和程序的理解,更重要的是一种思维方式和方法论。
计算思维强调通过抽象、逻辑和算法等方式来解决问题,这种方法不仅可以应用在计算机科学领域,也可以在生活和工作中得到应用。
在现代社会,信息爆炸和复杂性是我们所面临的挑战,而计算思维可以帮助我们更好地理解和应对这些挑战。
通过学习计算思维,我们可以培养自己的逻辑思维能力,提高问题解决能力,更好地理解和利用信息,这对于我们的个人发展和社会进步都具有重要意义。
其次,书中对计算思维在教育领域的应用也给我留下了深刻的印象。
在当今社会,教育改革是一个亟待解决的问题,而计算思维的引入可以为教育带来新的思路和方法。
通过教授计算思维,我们可以培养学生的创造力、解决问题的能力和团队合作精神,这对于他们未来的发展是非常重要的。
同时,计算思维也可以帮助学生更好地理解和应用知识,提高学习效率和学习成绩。
因此,我认为在教育中推广计算思维是非常有必要的,这将为学生的未来发展和社会的进步带来积极的影响。
另外,书中对计算思维对社会发展的影响也给我留下了深刻的印象。
计算思维的引入可以帮助我们更好地理解和应对社会问题,促进社会的发展和进步。
例如,在医疗领域,计算思维可以帮助医生更好地诊断和治疗疾病,提高医疗水平和服务质量;在经济领域,计算思维可以帮助我们更好地分析和预测经济走势,制定更科学的经济政策。
在生活中使用计算思维方法如下:
1、计算思维用途计算思维是每个人的基本技能,不仅仅属于计算机科学家。
我们应当使每个孩子在培养解析能力时不仅掌握阅读、写作和算术,还要学会计算思维。
正如印刷出版促进了3R的普及,计算和计算机也以类似的正反馈促进了计算思维的传播。
2、计算思维利用启发式推理来寻求解答,就是在不确定情况下的规划、学习和调度。
它就是搜索、搜索、再搜索,结果是一系列的网页,一个赢得游戏的策略,或者一个反例。
计算思维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权衡。
3、计算思维将渗透到我们每个人的生活之中,到那时诸如算法和前提条件这些词汇将成为每个人日常语言的一部分,对“非确定论”和“垃圾收集”这些词的理解会和计算机科学里的含义驱近,而树已常常被倒过来画了。
4、计算机学家们对生物科学越来越感兴趣,因为他们坚信生物学家能够从计算思维中获益。
计算机科学对生物学的贡献决不限于其能够在海量序列数据中搜索寻找模式规律的本领。
最终希望是数据结构和算法,能够以其体现自身功能的方式来表示蛋白质的结构。
计算生物学正在改变着生物学家的思考方式。
类似地,计算博弈理论正改变着经济学家的思考方式,纳米计算改变着化学家的思考方式,量子计算改变着物理学家的思考方式。
这种思维将成为每一个人的技能组合成分,而不仅仅限于科学家。
计算思维在日常生活中的应用有哪些下文是关于计算思维在日常生活中的应用有哪些相关内容,希望对你有一定的帮助:计算思维在日常生活中的应用有哪些(一)计算思维的理解计算思维的理解、必要性及其应用实例分析1·计算思维的理解1.计算思维的概念2006年卡基梅陇大学周以真教授发表了一篇影响深远的题为《computational thinking》的论文,将“计算思维”这一由来已久但很陌生的词语展现给世人。
文中,她使用了”硬科学”的术语对计算思维进行了描述。
我个人总结为:计算思维是一种基于数学与工程、以抽象和自动化为核心的、用于解决问题、设计程序、理解人类行为的概念。
这里请注意,计算思维是一种思维,它以程序为载体,但不仅仅是编程。
它着重于解决人类与机器各自计算的优势以及问题的可计算性。
人类的解决思维是用有限的步骤去解决问题,讲究优化与简洁;而计算机可以从事大量的重复的精确的运算,并乐此不疲。
(我是说,假如运算的循环没有造成它的机器故障的话。
)那么,这个问题是否不一定需要最精确的计算而只要求满足一定的精度?如果是,就可以用计算机来计算。
那么那些事可计算的,可计算性有七大原则:程序运行、传递、协调、记忆、自动化、评估与设计。
【1】2.四色问题的解决计算思维的优势最典型的体现莫过于“四色问题”的解决:四色问题是公认的数学难题,经历几个世纪,经历数百位数学家的努力,它仍巍然不动。
后来有数学家提出四色问题可以进行分类讨论。
只不过嘛,虽然这位数学家明确指出,分类的状况是有限的,仍然数字巨大,非人力所能及。
而后来美国伊利诺伊大学哈肯与阿佩尔利用计算机程序对这有限而众多的情况进行了计算分析,凭借计算机“不畏重复不惧枯燥”、快速高效的优势证明了四色定理。
3.计算思维的人机分工在计算思维的概念中,我们可以通过消减,嵌入,转换与模拟对问题进行处理,化难为易。
将复杂的问题分解成简单的问题,把复杂而枯燥需要精确计算的任务交给计算机,人去解决那些被化为可以解决的问题。
第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展,计算思维作为一种解决问题的思维方式,在各个领域都发挥着越来越重要的作用。
为了更好地理解计算思维的概念、方法和应用,我们进行了《计算思维导论》实验。
二、实验目的1. 掌握计算思维的基本概念和原理。
2. 理解计算思维在解决实际问题中的应用。
3. 培养学生的计算思维能力,提高问题解决能力。
三、实验内容本次实验主要围绕以下内容展开:1. 计算思维的基本概念和原理2. 计算思维在问题解决中的应用3. 实践案例:利用计算思维解决实际问题四、实验过程1. 计算思维的基本概念和原理在实验过程中,我们首先学习了计算思维的基本概念和原理。
计算思维是一种利用计算机科学的基本概念进行问题求解、系统设计以及理解人类行为的思维方式。
它主要包括以下特点:(1)抽象:将复杂问题简化为基本概念和模型。
(2)自动化:将解决问题的过程转化为可执行的程序。
(3)转换:将不同领域的问题转化为计算机科学领域的问题。
(4)仿真:通过模拟来验证问题的解决方案。
2. 计算思维在问题解决中的应用接下来,我们通过实例学习了计算思维在问题解决中的应用。
例如,我们可以利用计算思维解决以下问题:(1)如何优化交通路线?(2)如何提高数据存储效率?(3)如何设计高效的网络算法?在实验过程中,我们分析了这些问题背后的计算思维方法,并尝试用计算思维来解决这些问题。
3. 实践案例:利用计算思维解决实际问题为了进一步理解计算思维的应用,我们选取了一个实际问题进行实践。
问题如下:如何设计一个高效的学生成绩管理系统?我们首先对问题进行抽象,将其转化为以下步骤:(1)收集学生成绩数据。
(2)存储学生成绩数据。
(3)查询学生成绩数据。
(4)分析学生成绩数据。
然后,我们利用计算思维方法,设计了一个基于关系型数据库的学生成绩管理系统。
该系统具有以下功能:(1)学生信息管理:包括添加、删除、修改学生信息。
(2)成绩管理:包括添加、删除、修改学生成绩。
计算思维总结报告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期刊《Communications of the ACM》杂志上给出,并定义的计算思维(Computational Thinking)。
而我国周教授认为: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。
另外李国杰院士认为:计算思维是运用计算机科学的基础概念去求解问题、设计系统和理解人类的行为,它选择合适的方式去陈述一个问题,对一个问题的相关方面建模并用最有效的办法实现问题求解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。
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。
计算思维是一种递归思维它是并行处理。
它是把代码译成数据又把数据译成代码。
它是由广义量纲分析进行的类型检查。
对于别名或赋予人与物多个名字的做法,它既知道其益处又了解其害处。
对于间接寻址和程序调用的方法,它既知道其威力又了解其代价。
它评价一个程序时,不仅仅根据其准确性和效率,还有美学的考量,而对于系统的设计,还考虑简洁和优雅。
计算思维读后感《计算思维》读后感。
《计算思维》是一本由麻省理工学院媒体实验室主任、《沃尔特·艾萨克森传》作者沃尔特·艾萨克森所著的畅销书籍。
这本书以其深刻的见解和生动的叙述风格,向读者展示了计算思维在当今社会中的重要性和应用价值。
在阅读完《计算思维》之后,我深受启发,对计算思维有了更深入的理解和认识。
首先,书中对计算思维的定义和内涵进行了深入剖析。
作者指出,计算思维并不仅仅是指掌握计算机编程和技术操作,更重要的是一种思维方式和解决问题的方法。
计算思维能够帮助我们更加系统地思考和分析问题,从而找到更加有效的解决方案。
这种思维方式在各个领域都有着广泛的应用,不仅可以帮助我们更好地理解自然界和社会现象,还可以帮助我们更好地应对日常生活中的各种挑战。
其次,书中还介绍了计算思维在不同领域的应用案例,让我深刻地感受到了计算思维的强大力量。
例如,在医学领域,计算思维可以帮助医生更好地分析疾病数据,制定更加科学的治疗方案;在商业领域,计算思维可以帮助企业更好地理解市场需求和竞争对手,从而制定更加有效的营销策略。
这些案例让我深刻地认识到,计算思维已经成为了当今社会中不可或缺的一部分,它正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。
最后,书中还对计算思维的培养和发展提出了一些建议。
作者认为,要培养计算思维,首先要注重学生的基础教育,让他们在学习过程中接触到计算机编程和数据分析等相关知识;其次,要注重跨学科的教学,让学生在学习过程中能够全面地了解计算思维在不同领域的应用;最后,要注重实践和创新,让学生在学习过程中能够自主地运用计算思维解决实际问题,培养他们的创新能力和实践能力。
通过阅读《计算思维》,我深刻地认识到了计算思维在当今社会中的重要性和应用价值。
这本书不仅让我对计算思维有了更深入的理解和认识,还让我深受启发,更加坚定了我要学习和应用计算思维的决心。
我相信,在不久的将来,计算思维将会成为我们生活和工作中不可或缺的一部分,它将会为我们带来更多的便利和机遇。
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。
大学生与计算思维摘要计算思维是支撑科研创新的三大支柱之一【1】,对生产生活有着重大指导作用。
本文主要介绍了个人对计算思维含义的理解,并基于这种理解对计算思维的特点进行了归纳与阐释。
本文还着重举了一些计算思维的应用实例,并在最后分析了拥有计算思维的好处。
阅读本文,读者会发现:计算思维远没有想象中那么晦涩难懂,他其实就存在于我们生活的各个角落中。
我们如果在平时注意训练这种思维,就能拥有更强的综合能力。
本文作者作为一名大一新生,对计算机科学的了解并不深入,如有错漏之处,希望大家指正关键词:思维方式,计算机科学,大学教育1.我对计算思维的定义的认识对于生么式计算思维这一问题,教科书和网上的资料很少给出正面解答,往往从各个方面描述计算思维的特点,如“计算思维是人的基本技能”【2】,就算给出,也是一个长长的句子,让读者望而却步如“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”【3】。
个人认为有一种答案相对来说比较贴切:“计算思维就是计算机科学家处理问题时的思维方式。
”从某种程度上讲,这种说法有偷换概念的嫌疑,他只说明了计算思维像什么而没说他到底是什么。
但从另一方面来看,这个诠释又合情合理,因为这种问题本身很难给出标准答案(就算有一个“标准答案”,定义者往往没有多大的底气,于是加上了一串又一串的修饰词),就好像回答什么是人这个问题,我们只能描述人的特点却很难下一个普遍的定义2.我对计算思维的特点的认识对大一新生这个群体来说,专业知识少,很难理解像自动快速逐步求解这类专业术语的含义与应用。
但是,我认为大学生仍能把握计算思维的核心特点:1)抽象性2)计算性2.1抽象性根据中学美术老师对于抽象化派的介绍,所谓“抽象”,就是将“象”从事物中抽出来,换个冠冕点的说法,就是抓住事物的核心特点,通过模型化方法,将实际问题中的复杂问题转化为多个基本问题。
而计算思维“难以准确归类,而最接近抽象思维”【3】下面举一个简单的例子:现在我们要去某地旅游,有多个景点,问如何设计路线?我们利用计算思维对问题进行抽象,即可得到下面的问题:有多个数值(路程)组合,每个组合即到各个景点的路线组合,将每个组合的数值相加,求和最小的组合。
大数据——计算思维的前线
朱子卿17122812
(2017年12月23日)
文献信息
康路晨. 《一本书读懂大数据时代》.民主与建设出版社, ISBN 978-7-5129-0562-6, 2015.4
文献概述
本书主要从大数据的诞生发展历史、相关技术、处理大数据的一般思维(主要为计算思维)、生活中的应用实例、大数据的价值及其利弊等多个方面介绍了大数据时代。
主要为有关大数据的概念普及与有关应用案例的详解,是一本普及大数据基本知识的书。
收获体会
因为书籍体量较大,故以精读“处理大数据的思维”部分为主、略读本书其他部分为辅的方式阅读了这本书,了解到了大数据时代的一些特征以及计算思维在大数据处理方面的一些应用,以下为收获和体会:
(一)大数据的特征
1.巨大:大数据的定义即无法在一定时间内用常规方法抓取管理或处理的数据。
大数据顾其名而思其意,便是数量巨大的数据。
2.体量类型繁多:信息时代,社会的每一个角落都在不断产生着各种各样的数据,这些数据各不相同,类型繁多,因而十分复杂。
3.价值密度低:不同于传统数据,大数据因其庞大复杂的特征因而难以用一般手段挖掘其价值。
4.时代性:大数据之所以大,是因为随着社会发展,数据产生的速度不断加快,这个过程是从古至今都有的,而大数据时代之所以最近才诞生,则是因为科学技术的进步,计算机互联网引导的信息技术的迅猛发展,我们处理数据的能力不断提高,因而巨量的数据才有了价值,对大数据的研究与利用才能成为一个时代性的主题。
(二)计算思维在大数据时代的应用
计算思维在大数据领域的应用主要有四个方面:
一是模型化,程序化的思想。
面对复杂庞大的数据,对大数据价值的挖掘必须化繁为简,去粗存精。
一般的大数据处理模式是“获取→储存→分析→利用→再获取”的循环,在获取时抓取有潜在价值的数据,分析中找出数据之间的相关性并提炼出有价值的一些信息,再利用这些信息更好的指导实践,并运用这些信息改进获取数据的方式,如此反馈循环,达到高效率地处理大数据的目的,这种程序化模型化的思想是一种典型的计算思维。
二是抽象化,简单化的思想。
现实中的各种事物之间相互作用影响,故产生
的数据之间的关系也十分复杂,若按照传统数据处理方法探寻数据之间的因果关系则十分繁杂缓慢,而大数据思维则摈弃了对因果关系的探求而重点关注数据间的相关性通过把由各种复杂因素产生的数据看成一些简单的对象,通过对比、分类的方式来获取其背后的价值,这种抽象化,简单化的思想也是一种典型的计算思维。
三是数据化,量化的思想。
大数据思维认为万事万物的特征皆可被量化,通过估算,数据化的一些手段,可以把一些感性的对象或者难以收集的数据利用起来,得到传统手段难以发掘的价值。
四是人工和计算机合作处理问题的思想。
庞大的数据光靠人工根本无法分析,而仅凭机械的工作也难以得出有价值的信息,故将人的决策和战略思维与计算机强大的计算功能结合起来,大数据才得以成为价值雨与财富。
以上就是我这两周阅读此书所得到的收获。