계산사고의 운용계산사유는 모든 사람의 기본기이며, 컴퓨터 과학자만이 아니다. 우리는 모든 아이들이 분석능력을 키우는 동시에 읽기, 쓰기, 산수 (3R) 뿐만 아니라 계산사고도 익혀야 한다. 인쇄와 출판이 3R 의 보급을 촉진하는 것처럼, 계산과 컴퓨터도 비슷한 긍정적인 피드백을 통해 컴퓨팅 사고의 전파를 촉진한다.
계산사고는 컴퓨터 과학의 기본 개념을 이용하여 문제를 해결하고, 시스템을 설계하고, 인간의 행동을 이해하는 것이다. 여기에는 컴퓨터 과학의 폭을 포괄하는 일련의 사고 활동이 포함되어 있다. 우리가 구체적인 문제를 해결해야 할 때, 우리는 먼저 이 문제를 해결하는 것이 얼마나 어려운지 물어볼 것이다. 가장 좋은 해결책은 무엇입니까? 컴퓨터 과학은 탄탄한 이론적 기초에 근거하여 이 질문들에 정확하게 대답한다. 문제의 난이도를 표현하는 것은 도구의 기본 능력이며, 고려해야 할 요소로는 기계의 명령 시스템, 자원 제약 및 운영 환경이 있습니다.
문제를 효과적으로 해결하기 위해 근사치 솔루션이 충분한지, 임의화를 사용할 수 있는지, 위양성 및 위음성 허용 여부를 더 물어볼 수 있습니다. 계산사고는 계약, 임베딩, 변환, 시뮬레이션 등의 수단을 통해 어려워 보이는 문제를 우리가 어떻게 해결할지 아는 문제로 다시 해석하는 것이다.
계산적 사고는 일종의 재귀적 사고이며, 병렬 처리이다. 코드를 데이터로, 데이터를 코드로 번역합니다. 이것은 일반화 된 치수 분석을 통한 유형 검사입니다. 그것은 별칭의 이점과 사람과 사물에 여러 개의 이름을 붙이는 것의 해로운 점을 모두 알고 있다. (아리스토텔레스, 니코마코스 윤리학, 지혜명언) 간접 주소 지정 및 프로그램 호출 메서드의 경우 기능과 비용을 알고 있습니다. 프로그램을 평가할 때 정확성과 효율성뿐만 아니라 미관을 고려해야 하며, 시스템 설계에서도 간결하고 우아함을 고려해야 한다.
복잡한 작업을 충족하거나 크고 복잡한 시스템을 설계하기 위해 추상화 및 분해합니다. 초점 분리 (SOC 방법) 입니다. 문제를 설명하는 적절한 방법을 선택하거나 문제의 관련 측면을 모델링하여 쉽게 처리할 수 있는 적절한 방법을 선택하는 것입니다. 불변량을 사용하여 시스템의 동작을 간결하고 표현적으로 설명합니다. 이를 통해 각 세부 사항을 이해하지 않고도 크고 복잡한 시스템의 정보를 안전하게 사용, 조정 및 영향을 미칠 수 있습니다. 향후 예상되는 애플리케이션에 대해 프리페치 및 캐싱을 수행합니다. 컴퓨팅 사고는 중복, 내결함성 및 오류 수정을 통해 최악의 상황에서 예방, 보호 및 복구하는 사고를 기반으로 합니다. 그것은 차단을 "교착 상태" 라고 부르고, 규칙을 "인터페이스" 라고 부른다. 계산적 사고는 동시 만남에서' 경쟁 조건' (일명' 경쟁 조건') 을 피하는 법을 배우는 것이다.
계산사고는 계발적 추리를 이용하여 해결 방법, 즉 불확실한 조건 하에서의 계획, 학습 및 일정을 찾는다. 검색, 검색, 재검색입니다. 결과는 일련의 웹 페이지, 경기에서 이기는 전략, 또는 반례입니다. 컴퓨팅 사고는 방대한 양의 데이터를 활용하여 컴퓨팅 속도를 높이고 시간과 공간, 처리 능력, 스토리지 용량 간에 균형을 이룹니다.
다음 일상의 예를 고려해 보십시오. 당신의 딸은 아침에 학교에 가서 그날 필요한 것을 배낭에 넣습니다. 배낭은 미리 정해져 있고 캐시되어 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 가족명언) 너의 아들이 장갑을 잃어버렸을 때, 네가 그에게 그가 걸어온 길을 따라 찾으라고 권하는 것은 일종의 밀등이다. 언제 스노우 보드 대여를 중단하고 자신을 위해 하나 사야 하나요? 이것은 온라인 알고리즘입니다. 슈퍼마켓에서 돈을 낼 때 어느 선에 서야 합니까? 이것은 다중 서버 시스템의 성능 모델입니다. 왜 전기가 들어오지 않았습니까? 당신의 핸드폰은 여전히 사용할 수 있습니까? 이것은 실패의 독립성과 설계의 중복입니다. 완전 자동 인기 튜링 테스트는 컴퓨터와 인간, 즉 CAPTCHA[ 를 어떻게 구분합니까? 인공지능 문제 해결의 어려움을 최대한 활용해 컴퓨팅 에이전트를 물리치는 것이다.
계산적 사고는 모든 사람의 생활에 스며들 것이다. 그 때 알고리즘, 전제 조건 등의 어휘는 모든 사람의 일상 언어의 일부가 될 것이다. "불확실성" 과 "쓰레기 수집" 이라는 단어에 대한 이해는 컴퓨터 과학의 의미에 근접할 것이며, 나무도 종종 거꾸로 그려진다.
우리는 이미 계산사유가 다른 학과에 미치는 영향을 목격했다. 예를 들어, 기계 학습은 통계를 바 꾸었습니다. 수학의 척도와 차원에서 통계학습이 각종 문제에 사용되는 규모는 불과 몇 년 전만 해도 상상도 할 수 없었다. 각 조직의 통계 부서에서 모두 컴퓨터 과학자를 초빙하였다. 컴퓨터학원 (학과) 이 기존 또는 새로 설립된 통계계와 합병되고 있다.
컴퓨터 과학자들은 생물학자들이 계산적 사고로부터 이익을 얻을 수 있다고 믿기 때문에 생물 과학에 점점 더 관심이 많아지고 있다. 생물학에 대한 컴퓨터 과학의 기여는 대량 시퀀스 데이터에서 패턴을 검색하는 능력에 국한되지 않습니다. 최종 희망은 데이터 구조와 알고리즘 (우리 자신의 컴퓨팅 추상화와 방법) 이 자신의 기능을 반영하는 방식으로 단백질의 구조를 나타낼 수 있다는 것이다. 전산 생물학은 생물학자의 사고 방식을 변화시키고 있다. 마찬가지로, 전산 게임 이론은 경제학자들의 사고방식을 변화시키고 있고, 나노 계산은 화학자의 사고방식을 변화시키고 있으며, 양자 계산은 물리학자들의 사고방식을 변화시키고 있다.
이런 사고는 과학자만이 아니라 모든 사람의 기술집의 일부가 될 것이다. 보편적인 계산은 오늘에 대한 계산적 사유가 내일에 대한 것과 같다. (아리스토텔레스, 니코마코스 윤리학, 지혜명언) 퍼베이시브 컴퓨팅은 어제의 꿈이 오늘의 현실이 되고, 컴퓨팅 사고는 내일의 현실이다.