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。
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,当计算机像人类一样思考之后,思维可就真的变成机械的了。
3、是人的,不是计算机的思维方式
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地思考。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在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。
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,其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学家必须计算性地思考,不能只是数学性地思考。构建虚拟世界的自由使我们能够设计超越物理世界的各种系统。
5、是思想,不是人造物
不只是我们生产的软件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,更重要的是还将有我们用以接近和求解问题、管理日常生活、与他人交流和互动的计算概念。
而且,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,它就将成为一种现实。
扩展资料:
一、优点内容
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。数学抽象的最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。
二、计算思维主要传达信息
1、智力上的挑战和引人入胜的科学问题依旧亟待理解和解决。这些问题和解答仅仅受限于我们自己的好奇心和创造力;同时一个人可以主修计算机科学而从事任何行业。
一个人可以主修英语或者数学,接着从事各种各样的职业。计算机科学也一样。一个人可以主修计算机科学,接着从事医学、法律、商业、政治,以及任何类型的科学和工程,甚至艺术工作。
2、计算机科学的教授应当为大学新生开一门称为“怎么像计算机科学家一样思维”的课程,面向所有专业,而不仅仅是计算机科学专业的学生。我们应当使入大学之前的学生接触计算的方法和模型。
我们应当设法激发公众对计算机领域科学探索的兴趣,而不是悲叹对其兴趣的衰落或者哀泣其研究经费的下降。所以,我们应当传播计算机科学的快乐、崇高和力量,致力于使计算思维成为常识。
参考资料来源:百度百科-计算思维
计算机思维是一种强调逻辑、抽象和算法的思维方式,它具有许多优点,但也存在一些局限性。以下是计算机思维的主要优点和局限性:
问题解决能力:计算机思维强调问题的分解和逻辑分析,有助于提高问题解决能力。它使人能够将复杂问题分解为更小的子问题,更容易解决。
算法思维:计算机思维培养人们编写和理解算法的能力,这对于优化和自动化任务非常有用。
逻辑和精确性:计算机思维强调逻辑思考和精确性,有助于避免模糊不清或混淆。
数据管理:计算机思维有助于人们更好地管理和分析大量数据,以支持决策和预测。
编程技能:它有助于培养编程技能,使人们能够自动化任务和创建计算机程序。
创新:计算机思维鼓励创新思考,使人们能够设计新的技术和解决方案。
跨学科思考:计算机思维不仅适用于计算机科学,还可以在其他领域发挥作用,如工程、数学、医学和自然科学。
抽象性:计算机思维强调抽象和逻辑,但有时可能忽略了人的情感、社会和伦理因素。
缺乏直观性:它强调逻辑思考,但可能缺乏直观性和人性化。这在用户界面设计等领域可能成为问题。
枯燥性:计算机思维有时被认为是枯燥的,因为它侧重于逻辑和精确性,而忽略了创造性和情感。
不适用于所有问题:虽然计算机思维在解决许多问题时非常有用,但并不是所有问题都适合这种思维方式。
依赖技术:计算机思维依赖于计算机技术和编程,这可能排斥那些不熟悉或不喜欢技术的人。
总之,计算机思维具有许多优点,尤其是在解决复杂问题和推动创新方面。然而,它也有一些局限性,不是所有情况下都适用。因此,了解计算机思维的原则和局限性,将有助于在不同情境下更好地应用这种思维方式。