40下列何者不是運算思維(computational thinking)的重要能..-阿摩線上測驗

上一題

40下列何者不是運算思維(computational thinking)的重要能力或內涵？
(A)資料分析(Data Analysis)
(B)問題解構(Problem Decomposition)
(C)模擬(Simulation)
(D)想像力(Imagination)

教甄◆電腦科專業- 105 年 - 臺北市105 學年度公立國民小學巡迴教師聯合甄選初試專門類科知能試題–系統管理師#55370

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	Ruth Chen 高二下 (2017/02/28) 運算思維的內涵有：抽象化（abs... (內容隱藏中) 查看隱藏文字

108新北正式資訊師大二上 (2017/05/03)

什麼是運算思維？如何培養運算思維？什麼是運算思維 (Computational Thinking)？運算思維就是解決問題的方法。讓我們面對複雜的問題，能夠理解問題本質、發展可能的解決辦法。然後使用電腦、人或兩者都可以理解的方式來呈現這些解決方案。（參考：BBC）分成四個部分：拆解（Decomposition）：將複雜的問題或系統分解成更小、更易於管理的問題；模式識別（Pattern Recognition）：為了讓解決問題更有效率，將每個小問題分別檢視，思考之前是否有解過類似的問題；抽象（Abstraction）：只注意重要的細節，忽略不相關的資訊；演算法（Algorithms ）：設計簡單的步驟或規則來解決每個小問題。最後，將這些簡單的步驟或規則寫成程式。
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什麼是運算思維？如何培養運算思維？

什麼是運算思維 (Computational Thinking)？

運算思維就是解決問題的方法。

讓我們面對複雜的問題，能夠理解問題本質、發展可能的解決辦法。然後使用電腦、人或兩者都可以理解的方式來呈現這些解決方案。（參考：BBC）

分成四個部分：

拆解（Decomposition）：將複雜的問題或系統分解成更小、更易於管理的問題；
模式識別（Pattern Recognition）：為了讓解決問題更有效率，將每個小問題分別檢視，思考之前是否有解過類似的問題；
抽象（Abstraction）：只注意重要的細節，忽略不相關的資訊；
演算法（Algorithms ）：設計簡單的步驟或規則來解決每個小問題。

最後，將這些簡單的步驟或規則寫成程式。

圖片來自 BBC BiteSize

程式是工具，實現「解決問題」的工具。程式語言本身並不涉及運算思維。

如何培養運算思維 (Computational Thinking)？

既然單純地學程式語言，無法增進運算思維，那麼要如何培養運算思維呢？

其實很簡單，ScratchEd 集合了資訊教育專家，經過多年的研討，設計了一套 Scratch 課程，讓學生在實作中，不知不覺地學會運算思維。這一套教材，也正是 Coding for Fun 課程的核心。

這套教材從三個方面來培養運算思維（參考：ScratchED）：

運算觀念

序列（sequence）：對某一個任務，確定一系列的步驟

迴圈（loops）：重複執行相同的序列

平行（parallelism）：在同一時間讓許多事同時發生

事件（events）：一件事引發另一件事的發生

條件（conditionals）：根據條件做決定

運算子（operators）：支援數學與邏輯的表達

資料（data）：儲存資料、讀取資料與更新資料

實作

反覆地增加（being iteratively and incrementally）：發展了一點點，試試看，然後再發展一些

測試與除錯（testing and debugging）：確保事情能執行，發現錯誤並解決問題

重複使用與混合（reusing and remixing）：在現有的專案或想法上做點什麼

抽象與模組化（abstracting and modularizing）：探索整個問題與其他部分的連結

建立觀點

表達（expressing）：了解「電腦運算」是一種創作的媒介，「我可以創造」

連接（connecting）：體認到「與他人一起創造」和「為他人創造」的力量，「當我有機會接觸他人，我可以做不一樣的事！」

質疑（questioning）：有能力對世界提出問題，「我可以（運用電腦運算）提問，並理解（電腦運算）世界！」

資料來源：

http://www.kidscoding.tw/2016/06/blog-post.html

備註：（個人見解，如有謬誤敬請前輩們指正）

運算思維，這個題目太大，從邏輯來推四個選項，最不需要的就是想像力。

創客要的是實作與解決問題的能力。

檢舉

107新竹揮手國一下 (2020/03/14)

抽象化（abstraction）、問題分解（problem decomposition）、模式化與模擬（modeling and simulation）及演算法思維（algorithmic thinking）。

四個部分：

拆解（Decomposition）：將複雜的問題或系統分解成更小、更易於管理的問題；
模式識別（Pattern Recognition）：為了讓解決問題更有效率，將每個小問題分別檢視，思考之前是否有解過類似的問題；
抽象（Abstraction）：只注意重要的細節，忽略不相關的資訊；
演算法（Algorithms ）：設計簡單的步驟或規則來解決每個小問題。
最後，將這些簡單的步驟或規則寫成程式。

檢舉

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