计算思维 - 概念、特征与启示(樊磊)
计算思维读后感
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。
浅谈中学生计算思维能力的培养
浅谈中学生计算思维能力的培养作者：胡童欣来源：《师道·教研》2018年第04期随着移动智能信息化时代的到来，智能终端设备作为重要的学习工具，对于学生的学习和发展起到重要作用。
中学生能够熟练使用Android应用程序，更应该思考和学习如何设计和开发Android应用程序。
目前，中学生已经具备了认识问题、思考问题、解决问题的能力，为了进一步培养学生的计算思维能力，提高学生对于移动技术的认识，本研究选择可视化的App Inventor工具进行Android应用开发，在实践操作中培养学生的计算思维能力，培养学生移动智能时代的技术素养。
一、计算思维的概述（一）计算思维的概念周以真教授作为计算思维的创始者认为：“计算思维是运用计算机科学的基本概念去求解问题、设计系统和理解人类行为；计算思维的本质是抽象（abstraction）和自动化（automation）。
如同所有人都具备是非判断、文字读写和进行算术一样，计算思维也是一种本质的、所有人都具备的思维能力。
”根据周教授明确的计算思维的概念，我们决定将计算思维能力引入中学信息技术第二课堂，作为已具备辨是非、文字读写、进行算术和思维能力的中学生，同样能够很好的掌握计算思维，帮助他们在学习的过程中认识问题、求解问题，在学习的过程中，充分挖掘出学生们的潜能。
（二）计算思维和中学信息技术在中学信息技术的第二课堂，我们常常在思考，如何让中学生将信息技术和日常学习与生活中的激发的创新性问题与想法相结合，让学生体验技术创新的价值？若能将学习到的一种方法，一种问题的解决方式，以及如何将计算思维融合到信息技术第二课堂中去，从而培养追求创新的精神，发展创新的能力。
构筑计算思维和中学信息技术“高架桥”，使中学生能在某种体验中学习和掌握计算思维。
二、Android App Inventor的简介App Inventor原是Google实验室（Google Lab）的一个子计划，由一群Google工程师和勇于挑战的Google使用者共同参与设计完成。
第六章 计算与计算思维
计算思维关注的是人类思维中有关可行性、可构造性和可评价性的部分
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大学计算机基础与计算思维
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计算之树的第一个维度—计算技术的奠基性思维
大学计算思维教育空间—计算之树?
0和1
1-24
程序
递归
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什么是计算思维？
• 计算思维以设计和构造为特征，以计算机学科为代表。 • 计算思维的根本问题是什么能被有效的自动进行。 • 为了机器的自动化，需要在抽象过程中进行符号转换 和建立计算模型。 • 计算思维需要考虑问题处理的边界，以及可能产生的 错误。
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大学计算机基础与计算思维
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知识
知识的贯通-
思维
本质
可实现
联想
启发性
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大学计算机基础与计算思维
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计算思维的特征
计算思维是每个大学生必须掌握的基本技能。 • 计算思维是人的，不是计算机的思维方式。 计算思维是人类求解问题的思维方法，而不是要使人类 像计算机那样思考。 • 计算思维是数学思维和工程思维的相互融合。 计算机科学本质上来源于数学思维，但是受计算设备的 限制，迫使计算机科学家必须进行工程思考，不能只是 数学思考。
计算思维
计算思维在其他学科的影响
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。 我们已见证了计算思维在其他学科中的影响。例如，机器学习已经 改变了统计学。就数学尺度和 维数而言，统计学习用于各类问题 的规模仅在几年前还是不可想象的。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。
计算思维用途
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（Reading, wRiting, and aRithmetic——3R），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。
计算思维
制作：陈炳昌
计算思维概念
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）。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。
计算思维优点 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。
1
计算思维优点
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。
计算思维究竟是什么
计算思维究竟是什么思维要理解什么是计算思维，首先要理解什么是思维。
经典的说法为思维是人脑对客观事物间接的、概括的反映。
首先，思维是人脑对客观事物的反映，也就是说，思维的主体是人，而不是其他。
思维一定指的是人所具有的。
计算思维也一定是人的思维，而不是计算机的思维，因为计算机不能成为思维的主体。
至少到目前为止，还没有证据能论证计算机能思维。
至于计算思维中的客体，即客观事物是什么，将在本文的第二部分讨论。
其次，思维具有两大特性：概括性和间接性。
思维是在人脑对各器官获取的感性材料的基础上，把一类事物的共同本质特征的规律抽取出来，加以概括，这就是思维的概括性。
例如，“笔”有铅笔、钢笔、圆珠笔，其颜色、形状、材质等外部特征可能各不相同，而“笔是人类创造的专门用于书写的工具”就是其本质特征的概括。
同样，我们把人们的加减乘除运算行为、计算机对数值和字符的处理动作，都概括为符号串按一定规则变换的过程，也就是计算的概念。
思维的概括性是指能从部分事物相互联系的事实中找到普遍的或必然的联系，并将其推广到同类的现象中去。
例如，借助思维，人们可以认识温度的升降与金属胀缩的关系，认识计算机的特性对社会生产学习生活的影响。
间接性是思维的另一特性。
思维要依靠感性认识，但又远远超脱于感性认识的界限之外，去认识那些没有直接感知过的或根本无法感知到的事物，以及预见和推知事物发展的进程。
例如，人们无法感知恐龙的生活情景，但考古学家可以通过化石来推测，这就是思维的间接性发挥作用。
同样，人们无法直接观察到计算机内部运算器的电流变化，但通过间接信息的输出，可以得出运算器正在进行某种运算的结论。
再次，我们说思维是人脑对客观事物概括的和间接的反映，需要说明的是，这里的反映不只是静态的结果，实际上思维是一个过程。
思维的本质是思维主体即人脑的一种运动。
思维是指人有意识地、连续性地获取各种环境信息，由人脑对获得的环境信息和已有的经验信息（或称为已经完成的运算结果）进行一系列的运算，得出应对环境变化方案的运动。
计算思维概述 ppt课件
以上四个文件分析了美国计算教育出现的问题，报告建议在美国国家科学基金的资助下全面 改革美国的计算教育。以下两个问题和一个建议值得我们注意： ① 大学第一年计算机课程的构建问题； ② 多学科的融合问题； ③ 报告建议加强美国中小学学生抽象思维与写作能力的训练，目的，使学生平稳过渡到
（3）“讨论”出服务排队的核心方法：
–先来先服务（FCFS) –短任务优先（SJF) –最短剩余时间优先（SRTF) –优先级调度（HPF) –时间片轮转（RR)
例4 装箱问题模拟
问题：用尽可能少的箱子装下若干物体
#include <stdio.h> main() {
int i, j, Cur, N, Max=0; static int S[1001]; scanf("%d", &N); for(i=1; i<=N; i++) {
科学的美不逊于艺术的美。
1.1 科学与科学思维
1. 科学的概念
词源
“science”来源于拉丁文”scientia”, 意为“知识 与学问”。
达尔文
“科学就是整理事实，从中发现规律，作出结 论。”
科学是运用范畴、定理和定律等思维形式反映现 实世界中各种现象的本质和运动规律的知识体系。
1.1 科学与科学思维
2. 科学的分类 广义科学
自然科学：以自然界为主要研究对象，运用实证、理性和 臻美等方法，解释自然的奥秘。
人文科学：以人类为主要研究对象，，运用实地考察、诠 释和启示等方法，认识人、人性和人生的意义，提升人的精 神素质和思想境界。
计算思维概述
一、计算改变了什么？ 二、什么是计算？ 三、什么是计算思维？
精品课件
一、计算改变了什么
一．计算改变了科学家的思考方式
– 计算生物学改变着生物学家的思考方式 – 数学机械化改变着数学家的思考方式 – 计算博弈理论改变着经济学家的思考方式 – 社会计算改变社会学家的思考方式
精品课件
计算生物学改变着生物学家的思考方式
最典型的案例： 人类的基因工程----耗时10年，耗资数百亿美元。 散弹枪算法提出来后，用于基因测序----耗时几天，耗 资千把美元就能测一个基因。 （因为大量的繁杂的工作由计算机完成，大大解放了生 物学家，从而改变着生物学家的思考方式）
精品课件
数学机械化改变着数学家的思考方式
•“计算思维”是美国卡内基梅隆大学周以真教授提出的一种 理论。 •周以真认为：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行为，它涵盖了计算机科学的 周M一.以W系真in列（g，思英）文维，名活美Je国动an计。n算et机te
科学家。卡内基-梅隆大学 教授。美国国家自然基金会 计算与信息科学工程部助理 部长。ACM和IEEE会士。
Next x
精品课件
百元买白鸡
• 公鸡每只5元，母鸡每只3元，小鸡一元3只， 一百元买一百只鸡，问有几种买法？
问题分析： X+Y+Z=100 5X+3Y+Z/3=100
精品课件
编程
For x=1 to 100 For y=1 to 100 Z=100-x-y If 5*x+3*y+z/3=100
• 回答10次是与否，就可以猜出该数字。
计算思维概念知识点总结
计算思维概念知识点总结计算思维概念知识点总结计算思维是一种关于解决问题和处理信息的思维方式，强调运用信息技术和计算方法来分析和解决问题。
随着智能时代的到来，计算思维的重要性日益凸显，对于培养创新能力和解决实际问题具有重要意义。
本文将综述计算思维的相关概念和知识点，包括算法思维、抽象思维、系统思维、逻辑思维、创新思维等。
一、算法思维算法思维是指从问题到解决方案的过程中，通过设计和运用算法的思维方式。
算法思维强调问题的分解和解决方案的设计，需要具备分析问题的能力和设计解决方案的能力。
对于初学者而言，可以通过学习和实践编程来培养算法思维，掌握常见的算法和数据结构。
二、抽象思维抽象思维是将事物或问题的共性和关键特征抽取出来，形成概念和模型的思维方式。
抽象思维能够帮助我们理清事物之间的关系和逻辑，从而更好地分析和解决问题。
在计算思维中，抽象思维常见于问题建模、问题转化和解决方案的设计过程中。
三、系统思维系统思维是指从整体和结构的角度来看待问题，考虑事物之间的相互关系和影响。
系统思维能够帮助我们发现问题的本质和内在规律，从而提出更好的解决方案。
在计算思维中，系统思维常见于设计复杂系统和优化方案的过程中。
四、逻辑思维逻辑思维是指按照严谨的逻辑和推理方式来分析和解决问题的思维方式。
逻辑思维能够帮助我们通过推理和演绎来验证和证明问题的正确性，从而提高问题解决的准确性和效率。
在计算思维中，逻辑思维常见于设计算法和程序的过程中。
五、创新思维创新思维是指突破传统思维模式，寻找新的解决方案和方法的思维方式。
创新思维能够帮助我们发现和解决问题的新角度和新思路，从而提出更具创新性和独特性的解决方案。
在计算思维中，创新思维常见于设计新的算法和应用的过程中。
六、综合运用在实际问题解决中，计算思维的不同思维方式往往需要综合运用。
例如，在解决一个复杂问题时，可以先通过系统思维分析问题的整体结构和关键因素，然后运用抽象思维和算法思维进行问题建模和解决方案的设计，最后运用逻辑思维验证解决方案的正确性。
计算思维导论教材课件
计算思维 基础知识
1.1 科学与计算科学
爱因斯坦：设法将人们杂乱无章的 感觉经验加以整理，使之符合逻辑 一致的思想系统，就叫科学。
科学作为一种存在的事物和 完整的事物，是人类认知的 事物中最客观的。但科学在 形成过程中，作为追求的目 的，却如同人类的其他认知 一样，是主观的也是受心理 制约的。
若都保持沉默(“合作”)，则一同入狱1年； 若是互相检举(互相“背叛”)，则一同入狱5年
若你认罪并检举对方(“背叛”对方)，他保持沉默，他入人 狱10年，你可以获释(反之亦然)
结果两人都选择了招供（最希望的结果）。
计算思维 基础知识
孤立地看，这是最符合个体利益的“理性”选择。以A为例： 若B招供，A自己招供获刑5年，不招供获刑10年；若B不招供， 自己招供可以免刑，不招供获刑1年。 两种情况下，选择招供都更有利，事实上却比两人都拒不招供 的结果糟。 由囚徒困境可知，公共生活中，如果每个人都从眼前利益、个 人利益出发，结果会对整体的利益(间接对个人的利益)造成 伤害。
计算学科的基本问题：什么能被（有效地）自动进行。
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计算思维 基础知识
1.1 科学与计算科学
计算学科是在数学和电子科学基础上发展起 来的一门新兴学科，它既是一门理论性很强的学 科，又是一门实践性很强的学科。
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计算思维 基础知识
1.1 科学与计算科学
四、计算机科学与计算机学科
计算机科学/Computer Science：研究计算机及其周围 各种现象和规律的科学。 分类：理论计算机科学、应用计算机科学。 计算机学科/Computer Discipline：研究计算机的设计 与制造和利用计算机进行信息获取、表示、储存、处 理、控制等的理论、原则、方法和技术的学科。 计算机科学侧重研究现象与揭示规律，计算机技术则 侧重研制计算机及使用计算机进行信息处理的方法和 技术手段。
第六章 计算与计算思维
训练与实践 不断训练，不断理解， 才能找出本质，才能创
联想与贯通
浮想联翩，由 此及彼，才能
新“看山贯通，看得远发，现“看山不是山，看水不是水” 概念与知识 才能认识准确 “衣带渐宽终不悔，为伊销得人憔悴”
a1x2+a2x=c 机器-自动计算： 规则可能很简单, 但计算量却很大 机器也可以采用人所使用的计算规则 一般性的规则，可以求任意:
a1x1b1+a2x2b2+…+anxnbn=c
自动计算
自动计算要解决的几个问题: 表示-存储-执行 “数据”的表示 “计算规则”的表示：程序 数据与计算规则的“自动存储” 计算规则的“自动执行”
错误。
计算思维的本质——抽象和自动化
➢ 抽象：有选择地忽略某些细节，控制系统的复杂性；完全超 越物理的时空观，符号化；抽象是在不同的层次上完成的。
➢ 自动化：机械地一步一步地自动执行，选择合适的计算机解 释执行问题的抽象。
在哥尼斯堡城的普莱格尔河上有7 座桥，将河中的两个岛和河岸连结， 问能否一次走遍7座桥，而每座桥 只允许通过一次，最后仍然回到起 始地点。
“看山是山，看水是水”
“昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路”
From 王国维“人间词话” 关于“境界”的阐述
思维是创新的源头，技术与知识是创新的支撑
知识与思维的差别在哪里?
贯通知识的思维—计算思维
知识
知识的贯通-
思维
本质
可实现 联想 启发性
计算思维的特征
计算思维是每个大学生必须掌握的基本技能。 •计算思维是人的，不是计算机的思维方式。 计算思维是人类求解问题的思维方法，而不是要使人类 像计算机那样思考。 •计算思维是数学思维和工程思维的相互融合。 计算机科学本质上来源于数学思维，但是受计算设备的 限制，迫使计算机科学家必须进行工程思考，不能只是 数学思考。
计算思维——精选推荐
计算思维1. 计算思维是什么？1982年诺贝尔物理奖得主肯尼斯·威尔逊在他的获奖演讲中提到计算在他的⼯作中扮演的重要⾓⾊，他认为计算是所有科学的研究范式之⼀，区别于理论和实验，所有的学科都⾯临算法化的“巨⼤挑战”。
所有涉及⾃然和社会现象的研究都需要借助计算，使⽤计算模型做出新发现和推进学科发展。
他的⼯作和对于计算⽅法的⼤⼒推荐，激发了⼈们对于计算科学的认识和重视。
2006年，美国卡内基·梅隆⼤学的周以真（Jeannette M. Wing）教授，为了帮助⼈们更好地认识机器智能的不解之谜，发表了题为 Computational Thinking的⽂章，提出了⼀种建⽴在计算机处理能⼒及其局限性基础之上的思维⽅式——计算思维。
她认为，计算思维就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，能为问题的有效解决提供⼀系列的观点和⽅法，它可以更好地加深⼈们对计算本质以及计算机求解问题的理解，⽽且还能克服“知识鸿沟”，便于计算机科学家与其他领域专家交流[2]。
2007年，周以真教授在卡内基·梅隆⼤学成⽴了计算思维研究中⼼，并修订了该⼤学⼀年级学⽣的课程，籍此培养该校⾮计算机专业学⽣的计算思维能⼒。
2008年，周以真进⼀步指出计算思维是⼀种分析思维，在问题解决的不同阶段会⽤到数学思维，在设计和评价复杂系统时会⽤到⼯程思维，在理解概念时会⽤到科学思维。
可以看出，计算思维是多种思维的综合应⽤。
计算思维不是要让⼈类像计算机那样思考，⽽是要培养有效使⽤计算解决复杂问题所必需的⼀组⼼智⼯具集。
美国计算机协会( ACM) 2008 年在对CC2001( CS2001) 的中期审查报告《CS2001 Interrim Review》(草案)中明确将“计算思维”与“计算机导论”课程绑定在⼀起，并要求该课程讲授计算思维的本质。
此外，卡内基·梅隆⼤学在美国国家科学基⾦会( NSF) 的⽀持下，设计了⼀门全新的包含计算机和计算思维基本概念的课程。
7.4 计算思维概述
大学计算机计算思维基础计算思维基础主要内容•计算思维的概念•计算思维的特征•计算思维的内涵科学研究及其思维分类1. 科学研究的方法分为三类：理论研究：理论科学实验研究：实验科学计算研究：计算科学2.科学思维的分类理论思维：又称推理思维，以推理和演绎为特征，以数学学科为代表。
实验思维：又称实证思维，以观察和总结自然规律为特征，以物理学科为代表。
计算思维：又称构造思维，以设计和构造为特征，以计算机学科为代表。
周以真的定义（原美国卡内基·梅隆大学教授）：计算思维（Computational Thinking，CT）是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、和理解人类行为等涵盖计算机科学广度的一系列思维活动。
计算思维定义P.J.Denning观点（ACM 前主席）Denning认为：计算原理可以总结为7类。
计算---Computation通信---Communication协作---Coordination记忆---Recollection自动化-Automation评估---Evaluation设计---Design计算思维定义2011年，国际教育技术协会(ISTE) 和计算机科学教师协会(CSTA) 给计算思维下了一个操作性的定义：计算思维是一个问题解决的过程，该过程包括：①制定问题，并能够利用计算机和其他工具来帮助解决该问题；②符合逻辑地组织和分析数据；③通过抽象（如模型、仿真等）再现数据；④通过算法（一系列有序的步骤）支持自动化的解决方案；⑤识别、分析和实施可能的解决方案，并整合这些最有效的方案和资源；⑥将该问题的求解过程进行推广并移植到更广泛的应用中。
2017/4/9 6计算思维的本质：抽象（Abstraction）和自动化（Automation）。
计算思维的本质反映了计算的根本问题，即什么能被有效地自动进行。
计算是抽象地自动进行，自动化需要某种计算机去解释现象。
从操作层面上讲，计算就是如何寻找一台计算机去求解问题，选择合适的抽象，选择合适的计算机去解释执行抽象，后者就是自动化。
计算思维导论教材课件
计算思维 基础知识
1.1 科学与计算科学
种类 自然科学、社会科学、思维科学
二、科学的分类
分类方式 按照研究对象的不同
按照与实践联系的不同 理论科学、技术科学、应用科学 按照人类对自然规律利 自然科学、实验科学 用的直接程度 按照人类目标的不同 广义的科学、狭义的科学 广义的科学概念是自然科学、人文科学和社会科学等所有 学科的总称，狭义的科学概念则专指自然科学，有时甚至 直指基础理论科学。
三字经：人之初，性本善
计算思维 基础知识
1.2 思维与科学思维
一、思维的概念 1.思维的定义 思维是人脑对客观事物的一种概括的、间接 的反映，它反映客观事物的本质和规律。 2.思维的组成 思维原料、思维主体、思维工具。 自然界提供思维的原料，人脑成为思维的 主体，认识的反映形式形成了思维的工具，三 者具备才有思维活动。
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1.3 计算思维的概念
②设计系统中的计算思维 R.Karp：任何自然系统和社会系统都可视为 一个动态演化系统，演化伴随着物质、能量和信 息的交换，这种交换可以映射为符号变换，使之 能用计算机进行离散的符号处理。 当动态演化系统抽象为离散符号系统后，就 可以采用形式化的规范描述，建立模型、设计算 法和开发软件来揭示演化的规律，实时控制系统 的演化并自动执行。
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计算思维 基础知识
1.1 科学与计算科学
1993：高性能计算与通信HPCC计划 1996：加速战略计算创新ASCI计划 2002：高性能计算系统HPCS计划 2005：“计算科学-确保美国竞争力”报告
报告建议：应将计算科学长期置于国家科 学与技术领域中心的领导地位。
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第一章计算机与计算思维概述
第一章计算机与计算思维概述计算机与计算思维是现代社会中不可或缺的重要组成部分。
计算机科学的快速发展和计算机技术的广泛应用在很大程度上改变了人们的生活方式、思维方式和工作方式。
计算机可以被视为一种能够执行指令和处理数据的自动化机器。
它可以在极短的时间内完成复杂的计算和处理任务。
计算机的核心是中央处理器（CPU），它负责执行计算和控制计算机的各种操作。
计算机还包括内存、硬盘、输入输出设备等各种组件，这些组件协同工作，使得计算机可以完成各种任务。
计算思维是人们在解决问题时使用的一种思维方式。
它通过将问题分解为更小的子问题，利用逻辑推理和数学方法进行分析和解决。
计算思维强调思考问题的方法，而不是具体的处理结果。
计算思维的核心是算法，即一系列明确的步骤，用于解决特定问题。
计算机和计算思维的发展离不开数学的支持。
数学是计算机科学的基础，它提供了抽象和逻辑推理的方法。
数学的概念和方法在计算机科学中得到广泛的应用，如数据结构、算法设计等。
计算机和计算思维对人们的生活和工作产生了深远的影响。
计算机的广泛应用使得信息的获取和传递更加便捷和高效，人们可以通过互联网获取各种信息。
计算机还在生产和服务行业中得到广泛应用，如自动化生产线和机器人技术，它们提高了生产效率和质量。
计算机还为人们提供了很多娱乐和社交的方式，如电子游戏、社交网络等。
计算思维也对人们的思维方式产生了深刻的影响。
计算思维强调问题的分解和抽象，培养了人们的逻辑思维和系统思维能力。
计算思维还注重解决问题的方法和过程，强调探索和创新。
计算思维的培养有助于提高人们的问题解决能力和创新能力。
在现代社会中，计算机和计算思维已经成为一个国家和组织的核心竞争力。
各国政府和组织都在积极推动计算机科学的发展和计算思维的培养。
许多国家将计算机科学纳入教育体系，培养学生的计算思维能力。
许多技术公司也在积极开展相关的研究和开发工作，推动计算机技术的发展。
然而，计算机和计算思维也面临一些挑战和问题。
第一讲 计算思维概述
二分查找法
实际问题
设计算法
编程实现
3.计算思维的特征
计算工具与思维方式的相互影响 • 家迪科斯彻：我们使用的工具影响着我们的思维方式和思维习惯，
从而也将深刻地影响着我们的思维能力。
• 计算思维是各个专业求解问题的基本途径。
3. 计算思维的特征
计算思维的定义
• “计算思维”是美国卡内基梅隆大学周以真教授提出的一种理论。 • 周以真认为：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
吴文俊-中科院资深院士
计算博弈理论改变着经济学家思考方式
博弈论指的是研究人与人之间行为互动的一般理论。所谓社会，就是 互动。
1943年，冯•诺依曼《博弈论和经济行为》著作首次介绍了博弈论。 博弈论：两人以上参与，双方通过不同策略相互竞争的游戏。 博弈：一方采用的策略会对另一方的行为产生影响。 计算思想在诺贝奖获奖理论中占到70%以上的比例。
系统设计
问题求解
人类行为 理解
医学中的计算思维
计算思维
1）多脏器衰竭 2）心血管和脑血管同时梗塞 3）复杂疑难症的治疗方案的总体设计
计算思维（构造思维）的培养，将有助于临床医生提出“整体构架设 计解决方案”的治疗方案。
计算思维的特性
1 概念化，不是程序化。
抽象
多层次思维
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 远远不止能为计算机编程。它要求能够在抽象的多个层次上思维。
数字化教学
数字化制造
计算改变了世界
• 美国学者尼葛洛庞帝在其 1996年出 版的《数字化生存》一书中提出的， 按照他的解释，计算不再只与计算机 有关，它决定我们的生存。
尼葛洛庞帝 （Negroponte）为美国麻省理工学院教 授及媒体实验室的创办人。西方媒体推崇他为电脑 和传播科技领域最具影响力的大师之一， 1996年7月 被《时代》周刊列为当代最重要的未来学家之一。
计算思维(201201)
的处理包括分析、抽象、综合、概括等。
科学的重要性在于，它是真理，推动着人类文明进步和科技的发展。
科学思维是什么呢？它一般包括理论思维、实验思维和计算思维。
理论思维又称推理思维，以推理和演绎为特征，以数学学科为代表。
实验思维又称实证思维，以观察和总结自然规律为特征，以物理学科为代表。
计算思维又称构造思维，以设计和构造为特征，以计算机学科为代表。
国科发财〔2008〕197号文《关于创新方法工作的若干意见》认为“科学思维不仅是一切科学研究和技术发展的起点，而且始终贯穿于科学研究和技术发展的全过程，是创新的灵魂”。
科学思维的含义和重要性在于它反映的是事物的本质和规律。
计算思维计算思维的定义：它是运用计算的基础概念（Fundamental Concept ）去求解问题、设计系统和理解人类行为的一种方法（Approach ），是一类今天我主要谈谈计算思维。
我报告的题目是：“计算思维：大学计算教育的振兴，科学工程研究的创新”。
为什么讲这个题目，因为是计算机大会，在座的都是搞计算机的。
那么我们的计算机科学与计算机学科的现状是什么样的？计算思维将如何成为振兴大学计算教育的途径？计算思维与技术创新又是什么关系？计算科学是很伟大的，理论科学、实验科学、计算科学被称为推动人类文明进步和科技发展的三大科学，或者叫三大支柱。
但是我们的现状是什么呢？计算机学科，计算机教育，尤其计算机的基础教育是有问题的，甚至计算机基础教育存在着危机。
作为计算机教育者和改革者，我们应该积极地改变这种局面，纠正社会上对计算机科学的片面理解。
要改变计算机学科不需要什么理论的错误观点，要扭转“计算机只是工具”的社会不良形象，要消除计算机学科特别是计算机基础教育“可有可无”的影响，要积极传播计算机科学的魅力、愉悦和力量。
要改变现在的情况，就要提倡计算思维，宣扬计算思维在教育和科研中的作用，并把这种思维普适化、大众化，真正融入到人类的一切活动中。
科学与思维什么是科学？达尔文曾经给科学下过一个定义：“科学就是整理事实，从中发现规律，做出结论”。
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密切集成（就像我们的数学与工程思维能力一样）。
计算机科学与信息科学
• 计算机科学是对自然和人工现象中的信息处理基本性质的研 究，而计算机是进行这类研究的基本工具，因此也是研究对
象之一。
• 信息处理存在于自然（上帝造的）世界和人造世界，因此计 算机科学的研究兼具数学和自然科学的特征，是数学、工程 和科技的有机合体。 • 在主要欧洲国家，与“计算机科学”（Computer Science） “差不多”相对等的词是“信息科学”（Informatics）。 • Computing一词也经常用来指“计算机科学”，但其有同时
计算思维兴起的缘由 • 更传统意义上、更广义的计算机科学（Computer Science，指围绕计算现象和计算对象的研究）受 到冷落甚至质疑。 • 进入二十一世纪后，美国报考各大学计算机科学 相关专业的优秀学生数量开始呈明显下降趋势， 高规格科研资助的力度和水平降低，这标志学科 的影响力和社会认知度出现了危机。 • 计算机科学界开始再次反思并宣扬自身学科的核 心价值，有关计算思维的探讨和研究就是在这样 的背景下产生的。
谢谢！ 欢迎批评指正！
小问题中的计算思维
整数乘法的计算量问题 • 两个 n 位的整数相乘的“计算量”大致上与n2成正比。 • 用计算理论的术语说：两个 n 位整数乘法的“计算复杂度” 为O(n2). • 例如，两个10000位整数乘法约需要10000 10000 = 1010次 标准运算。 • 对于大整数（如1010 位级别的）的乘法，这个复杂程度是 不可接受的（为什么？）。 • 1971年，基于Gauss在十九世纪的一个古老的思想，由计 算机科学家们设计的快速乘法算法，其计算复杂度为 O(n log n log log n) • 这个算法每年节省的计算资源价值数以百亿元！
计算思维对数学的反作用
• 指数运算、逻辑推理和化简法则 (am)n = amn. p (q r) p q r. • 两者的共同点是什么？
参见：樊磊等，利用计算直觉理解抽象数学概念，黑龙江高教研究，2005年。
什么是计算思维？
• 计算思维的实质是将问题表征为关于某种计算模型的信 息处理，并在此基础上寻求问题的算法解。
计算思维兴起的缘由 • “计算思维”旨在倡导一种所谓的“计算机科学 家的思维方式”，以区别“逻辑（抽象）思维”、 “数学思维”和“工程化思维”等等这些已为学 术界普遍认同的思维方式，从而提高社会、学生 及家长对学科的认同。 • 比较系统和典型的观点是由J. Wing提出的：
Computational Thinking, COMMUNICATIONS OF THE ACM, Vol. 49, No. 3, March 2006
模型与（现实世界中的）问题
现实世界
模型
理论
数学模型与数学思维
自然现象及对象
数学概念
概念关联
数学模型
结构规律
数学理论
计算模型与计算思维
自然的及人工的 信息处理
计算概念
概念关联
计算模型
结构规律
计算机科学理论
小问题中的计算思维
• CAPTCHA = Completely Automated Public Turing Tests to Tell Computers and Humans Apart • 图灵测试的一个现代简单直接应用！ • 图灵测试的目的是给机器“智能”下一个定义，这个小小 的应用与图灵提出“测试”的本意相差甚远。
• 计算思维是人类解决问题的（而不是计算机的）一种思
维方式，它不是试图让人类像计算机一样思考。
计算思维的特征
• 与数学思维和工程思维互补。 • 计算思维是思想，不是制品。它不仅是我们生活中已经
随处可见的软件和硬件制品，而是我们用以处理和求解
问题、管理日常事务、与他人通信及交互的“计算概念” 框架。 • 人人可用、处处可用。计算机思维是指导计算机科学教 育家、研究者、实践者的大一统视界，将会与人类思维
• 稀疏矩阵计算 – PageRank值（网页排名）
• 量子力学的范畴基础
零知识协议
所谓零知识认证协议指：一方（证明者）在不暴露有可
能危及秘密的任何信息前提下，向另一方（验证方）证
明她知道一个秘密。 零 知 识 协 议 在 1985 年 由 以 色 列 计 算 机 科 学 家 Shafi Goldwasser等人提出。
Shafi Goldwasser
图着色与零知识协议
• 图的3-着色问题：任给一个图，设计一种方案，使用3种颜 色着色图中的各个节点，使得任意相邻两个节点（有边相连 的节点）的颜色不同。 • 3-图着色问题是一个NP难解问题，简单地说，就是没有快 速算法能对任何给定的图完成3-着色。 • 但反过来可以快速生成3-着色的图！
图着色与零知识协议
协同计算
• 一组人通过其各自拥有的私秘信息（如年龄、体 重等）共同计算出一个共享的信息，但在计算过 程中不透露出个人的秘密。 • 例如：Alice, Bob, Carol想计算他们的体重之和， 但都不希望别人知道自己的体重。
协同计算
1. 每人随机选择0到1000之间的两个数，然 后再选择出第三个数，使得三个数之和模 1000后恰好是自己的体重。 2. 每人将随机选择的两个数分别发送给其 他两人。
• J.Wing的观点在国内也颇具影响力。 • 有关“什么是计算思维？”的问题仍存争议。
从算法思维到计算思维 • 早在二十世纪五、六十年代，就提出了算法思维的 说法，是当时的“算法学家”们为争取将计算机科 学从数学中独立出来所进行的努力。 • 著名计算机科学家D.Knuth（高德纳）1985年在 《美国数学月刊》（为美国影响最大、读者群最广 的数学杂志）上发表了“数学思维与算法思维”的 文章。 • “算法思维”着重强调在（数学）问题求解过程中 算法（构造！）的核心作用。 • 现代“计算思维”的含义比“算法思维”要广泛得 多，包含了多种抽象层次、发展算法的数学以及跨 越不同尺度问题的算法效率问题的分析等方面。
计算思维 - 概念、特征与启示
樊 磊 首都师范大学 教育技术系 u@
计算思维兴起的缘由
• 从二十世纪七十年代中期开始，在诺贝尔物理学奖 得主Ken Wilson等人的积极倡导下，基于大规模并 行数值计算与模拟的“计算科学”（Computing Science）开创了科学研究的第三种范例（理论、实 验、计算机模拟）。 • 计算科学协同其它科学领域（如基因组工程、天体 物理等等）取得了一系列重要的突破性进展，受到 传统科学界的重视和接纳。 • 1991年，美国联邦政府立法将建立联网的大规模超 级计算中心（资源）作为保持美国科学技术领先地 位的一项重要措施。
小问题中的计算思维
X
f Y
数学函数观点：强调定义域（输入）和 值域（输出）的具体形式，淡化对应本身。
X
f
Y
算法（流程图）观点：强调如何将输入变换为输出， 淡化对输入输出自身的描述（由数据结构来处理！）。
大问题中的计算思维
• 素数判定与大数分解 – 公钥密码学 • 图着色问题（NP难解问题） – 身份认证（零知识协议）
3. 每人将自己的第三个数与接收到的其他人 的共享数相加，并将结果模1000。
4. 每个人将三个人的数相加后再模1000后 的余数就是三人的体重之和。
计算思维与数学思维的关系
• 关注的对象不同 • 关注的问题不同
• 都有多级抽象层次
• 使用数学方法来证明或研究算法问题
• 计算思维会反作用于数学（这点非常关键！）
包容Computer Science和Computing Science的含义。
计算机科学与计算思维
• 计算机科学的核心价值在于计算能够做些什么（计算理论）、 如何做（算法）、能做多好（计算的效率）、能建造什么样
的计算工具（计算机工程）。
• 计算思维是实践中回答上述问题的思维方式。 • 计算思维是体现计算机科学价值和方法论的重要方面，但计 算思维并不是计算机科学所独有的，也不能作为计算机科学 的唯一特征。 • 计算科学（Computing）是与自然科学、社会科学、生命科 学同样本质的第四大科学领域。
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• • •
依问题的情况可能需要发现新的计算模型或修改现有的
模型。 计算思维对每个人都是基本技能，不仅仅是对计算机科 学家。 在儿童的基本分析能力的构成上，除阅读、书写、算术
外，还应加上计算（思维）。
印刷出版促进了阅读、书写、算术能力的普及，而计算 机则将促进计算思维的普及。
计算思维的特征
• 概念化和抽象化 - 不仅与编程能力有关，计算机科学也 不仅是计算机编程。“像计算机科学家一样思考”，其含 义比能够编程要更深刻，需要不同抽象层面的思考。 • 不能靠死记硬背积累 - 现代社会中每个人都必须具备的 一种基本技能。
计算思维兴起的缘由
• 今天我们所熟悉的大数据、可视化及云计算等等 均源自于这场运动。 • 国内很多大学数学学院中的“信息与计算”专业 也是在这个时期出现的。 • 这场运动对于“计算机科学”的普及和得到政府 决策部门的重视起到了一定的推进作用（像之前 的“人工智能”一样！）。 • 由于相对片面地理解和宣扬所谓的“计算科学”， 也带来很多副作用，至今学术界仍有相当多的人 混淆“计算科学”与“计算机科学”（或“信息 科学”）。