计算思维与思维导图

思维导图
概念 发展史
理论体系
核心内容
应用方向
概念
O 思维导图又叫心智图，是表达发射性思维的
有效的图形思维工具。是有效的思维模式， 应用于记忆、学习、思考等的思维“地图”， 有利于人脑的扩散思维的展开。
发展史
O 1971年托尼·巴赞慢慢形成了发射性思考(Radiant
Thinking)和思维导图法(Mind Mapping)的概念。思维导 图是大脑放射性思维的外部表现。 O 相对于国外的发展来说，国内的思维导图的应用还刚 刚起步。有越来越多的人走近了这个行列，上海师范 大学教育技术学系主任黎加厚博士，河北省唐山市开 滦二中的齐伟，上海市上南中学的张国正、北京师范 大学网络教育实验室的赵国庆等等已经有众多的教育 界的先行者在关注和积极谈讨它的应用。也已经有相 关的公司在进行思维导图软件的制作开发和汉化工作， 国内的许多的培训机构和公司也在尝试着把思维导图 作为培训课。
应用方向
O 思维导图可以用于工作、学习和生活中的任何
一个领域里。 O 1、作为个人：计划，项目管理，沟通，组织， 分析解决问题等； O 2、作为学习者：记忆，笔记，写报告，写论文， 做演讲，考试，思考，集中注意力等； O 3、作为职业人士：计划，沟通，项目管理，组 织，会议，培训，谈判，面试，评估，掀起头 脑风暴等。
理论体系
O 脑科学
大量实验研究和临床证据表明，人的大脑分左右 两个半球，思维导图运用了学生的左右两边大脑一起 参与学习和记忆。一般而言,左脑偏重于逻辑思维,右 脑偏重于形象思维,形象记忆更轻松、更容易被人所接 受。 O 认知心理学 结构性知识也称理性知识,指某一领域内各概念如 何相互关联的知识。结构性知识将陈述性知识整合成 有用的知识结构,描述了个体对不同内容领域概念的组 织(知识结构)。结构性知识有助于促进先前知识的运 用。
O 论证引入
将内容和论证放入相应分枝中,完成了整体框架的构建，这 时候就是该细化的时候了。 O 细化语言 细化每个分支的逻辑性和语言。 框架已经有了，每个分支下也有了一定内容，但是每个独 立分支下的逻辑性并不清楚，需要将书中原话转变成自己理解 的话语，尽力简化。同时，将这些句子的逻辑关系理清，用分 支的形式体现出来，这时就有了一个层次、逻辑清楚的思维导 图了。 O 处理杂项 大家没有忘记杂项中还有很多内容吧，处理一下这些句子， 有些内容可以放入前面整理出的框架中，有些东西则和全书整 体框架并不相关。 O 内容归档 比如管理一个专门的导图，日常杂项一个导图，谈读书系 列一个导图。将杂项中的内容分门别类的归入这些导图中去， 不必太过在意构架和体系，可以同样在它们中建立杂项，扔进 去就OK了。等到想用的时候再说，到时候不过是一个搜集资料 的过程而已。同时，最好注明该条出自哪本书和页码。
O 抽象和分解
来迎接庞杂的任务或者设 计巨大复杂的系统。它是关注的分离 （SOC方法）。它是选择合适的方式去陈 述一个问题，或者是选择合适的方式对 一个问题的相关方面建模使其易于处理。 它是利用不变量简明扼要且表述性地刻 画系统的行为。它使我们在不必理解每 一个细节的情况下就能够安全地使用、 调整和影响一个大型复杂系统的信息。 它就是为预期的未来应用而进行的预取 和缓存。
理论体系
O P.J.Denning认为计算原理可总结为7类：
OΒιβλιοθήκη Baidu计算
O 通信
O 协作
O 记忆 O 自动化 O 评估 O 设计
核心内容
O 操作模式
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 原本无法由任何个人独自完成的问题求解和系统设计。计 算思维直面机器智能的不解之谜：什么人类比计算机做得 好？什么计算机比人类做得好？最基本的问题是：什么是 可计算的？迄今为止我们对这些问题仍是一知半解。 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。
计算思维与思维导图
计算思维
概念 发展史
理论体系
核心内容
应用方向
概念
O 计算思维（Computational Thinking）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。 O 目的是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，并自觉地运用到日常学习、研究 与将来的工作中
O 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不同学科的影响。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。 O 国内有关计算思维的研究 上世纪80年代，钱学森先生在总结前人的基 础之上，将思维科学作为11大科学技术门类之一。 自从钱学森提出思维科学以来，各种学科在思维 科学的指导下逐渐发展起来，计算学科也不例外。
核心内容
O 阅读书籍
如果是理论性书籍,很多情况下前后章节连续性不 是很强，可以读完一章之后进行一次整理，如果是整体 性较强的书籍，并且在短时间内可以阅读完成，可以读 完全书一并制作思维导图，这个大家根据实践情况和书 籍难度自行判断。 O 构建框架 可以直接将书籍的目录录入到思维导图中，也可以 选择比较重要的部分录入。主要的目标是将书籍中最重 视的部分框架清晰的反映在思维导图中。
应用方向
O 计算思维在其他学科中有很大影响。例如，机器学习已经改
变了统计学。各种组织的统计部门都聘请了计算机科学家。 计算机学院（系）正在与已有或新开设的统计学系联姻。 O 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（我们自身的计算抽象和方法） 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。 O 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。普适计算之于今天就如计算思维之于明天。普适计算 是已成为今日现实的昨日之梦，而计算思维就是明日现实。
O 当我们必须求解一个特定的问题时，首先会问：解决这个
O 为了有效地求解一个问题，我们可能要进一步问：
一个近似解是否就够了，是否可以利用一下随机 化，以及是否允许误报（false positive）和漏 报（false negative）。计算思维就是通过约简、 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怎样解决的问题。 O 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。
发展史
O 计算思维的提出
2006年3月，现任美国基金会计 算机和信息科学与工程部主任的周以真 教授，在《Communications of the ACM》上，首次提出了计算思维的概念，并为此撰写 了针对大学所有新生的“计算思维”讲义，并以此作 为“怎样像计算机科学家一样思维”课程的主要教材。 O 计算思维这一概念提出后，立即得到美国教育界的 广泛支持，也引起了欧洲的极大关注。目前，计算 思维是当前国际计算机界广为关注的一个重要概念， 也是当前计算机教育需要重点研究的课题。
O
O 2010年7月19日至20日，北京大学等九所知名高
校在西安交通大学举办了“C9高校联盟计算机 基础课程研讨会”。教育部高等学校计算机基 础课程教学指导委员会主任陈国良院士亲临大 会，作了“计算思维能力培养研究”的报告。 大会就增强大学生计算思维能力的培养发表了 “C9高校联盟计算机基础教学发展战略联合声 明”。
O 录入重点
将书中的重点论证部分录入思维导图，同时将自己 摘录、勾画的部分录入，这个时候不必变更书中原句， 简单的录入即可。这时有两种内容，第一种是和书籍框 架及论证有关的，放入导图的对应分支下;第二种是与 框架无关，可以在导图中建立一个“杂项”的分支，将 所有内容统统扔进这个分支下。 O 调整方式 如果读书的目的不是为了了解作者的思路或者纯粹 和作者有关的东西，那么绝对不关心作者或者本书的思 维框架如何，但是在书中可能关心其中某些部分。比如 《如何阅读一本书》中，关心如何做分析阅读，如何做 检视阅读，如何做主题阅读，那么可能要做三个主要的 分支。
黄崇福教授可能是国内最早阐述计算思维的学者。1992 年，在其所著的《信息扩散原理与计算思维及其在地震工 程中的应用》一书中给出了计算思维的定义：“计算思维 就是思维过程或功能的计算模拟方法论，其研究的目的是 提供适当的方法，使人们能借助现代和将来的计算机，逐 步达到人工智能的较高目标。” O 国内关于计算思维的研讨大部分都是在与计算机方法 论一起研究的。桂林电子科技大学计算机与控制学院董荣 胜教授在对计算思维和计算机方法论的研究中指出：计算 思维与计算机方法论虽有各自的研究内容与特色，但它们 的互补性很强，可以相互促进，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；反之，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。两者之间的关系 与现代数学思维和数学方法论之间的关系非常相似。