计算思维和计算机基础
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2010/12/13
计算思维和计算机基础
程向前
What is computational thinking?
Solving problems Designing systems Understanding human behavior
计算思维 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 及人类行为理解的涵盖了计算机科学之广度的一系列思维活动。
Conceptualizing, not programming Fundamental, not rote skill A way that humans, not computers, think Complements and combines mathematical and engineering thinking Ideas, not artifacts For everyone, everywhere
CT扩展讨论
操作指导式的教学可以休矣，但实验课， TA如何办理？（It’s not just more technical details for using software） 计算机系统（软硬件）是否需要教（教冯. 诺依曼或现代系统结构）？（It’s not thinking like a computer） 有必要在“大计”中设定程序内容？It’s not programming (necessarily)
人体工学 计算机交互
计算机故障的应对策略 GUI vs CLI 计算机界面进化与适应
思维工具的应用（思维导图，UML）
A way that humans, not computers, think
思维工具的应用 思维导图（Mind Map） UML（统一建模语言） ERWIN（数据库建模）
Conceptualizing, not programming
哪些概念？
信息 vs. 数据 软件 vs. 硬件 桌面 vs. 网络 程序 vs. 算法 建模 vs. 仿真 信息论与压缩 共享 vs. 安全
Fundamental, no来自百度文库 rote skill
问题与需求 vs. 求解方案的选择和优化
CT扩展内容
如何利用“不插电”的内容，It doesn’t always require a computer
如何在大学计算机基础中体现“计算思维” 的内涵，It’s not yet one more thing to add to your curriculum
Characteristics?
数据和信息系统 数据结构 数据存储表示 数据加密 数据压缩 编码与信息论 文件 信息系统 信息存储与检索 数据库 信息存储和数据存取 信息交互与表达
What is Computational Thinking?
What is the power and limit of human and computer intelligence? How difficult is the problem? How can it be solved? How can technology be applied to the problem? What computational strategies might be employed?
一般的境况：
•基本的计算机交互 •文字处理 •网络应用（信息查询和 交流--QQ） •游戏和娱乐 存在经验和基本技能，但缺 少比较系统的计算机科学基 础和理论知识。
计算机科学的基础概念（部分）
非计算机专业学生首 先需要掌握： 软件与硬件分类 计算机系统组织 计算机系统结构 测试基准 计算机网络 分布式计算 网络安全 计算机系统实现
（ 1 ）人和计算机在智能上的能力 和局限性？ （ 2 ）问题到底有多复杂？也即， 问题解决的时间复杂性？空间 复杂性？ （ 3 ）问题解决的判定条件是什么？
（ 4 ）什么样的技术（包括建模技 术）能被应用于当前的问题求 解或讨论之中？
（ 5 ）什么样的计算策略更有利于 当前问题的解决？
计算机基础教育的根本目的
Complements and combines mathematical and engineering thinking
工程工具的案例式应用： SPSS MatLab 亿图（矢量绘图工具）
“To reading, writing, and arithmetic, we should add computational thinking to every child’s analytical ability.”
计算机科学的基础概念
哪些适用于现阶 段的（非计算机 专业）大学本科 新生？ 需要了解他们已 经掌握的有关 《信息技术》的 概念，进行构建 式的教学
能力的案例 局限性的案例 也就是所需要的条件，与计算机，网络与存储 有关
问题到底有多复杂？
什么样的技术能被应用于当前的问题求解 或讨论之中？
建模，网络，并行，仿真
What it’s not…
It’s not just more technical details for using software It’s not thinking like a computer It’s not programming (necessarily) It doesn’t always require a computer It’s not yet one more thing to add to your curriculum
使得受教育者了解“今天”计算机技术 （或科学）发展的状况，去发展“明天” 其从事的学科或社会工作 激发学生对计算机科学和技术的好奇和爱 好，成为信息社会的中坚 而不是去让其了解计算机专业自身都不能 解决或解决的不好的问题 也不是要把其他专业的学生，吸引到计算 机学科来
CT扩展问题
人和计算机在智能上的能力和局限性？
计算思维和计算机基础
程向前
What is computational thinking?
Solving problems Designing systems Understanding human behavior
计算思维 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 及人类行为理解的涵盖了计算机科学之广度的一系列思维活动。
Conceptualizing, not programming Fundamental, not rote skill A way that humans, not computers, think Complements and combines mathematical and engineering thinking Ideas, not artifacts For everyone, everywhere
CT扩展讨论
操作指导式的教学可以休矣，但实验课， TA如何办理？（It’s not just more technical details for using software） 计算机系统（软硬件）是否需要教（教冯. 诺依曼或现代系统结构）？（It’s not thinking like a computer） 有必要在“大计”中设定程序内容？It’s not programming (necessarily)
人体工学 计算机交互
计算机故障的应对策略 GUI vs CLI 计算机界面进化与适应
思维工具的应用（思维导图，UML）
A way that humans, not computers, think
思维工具的应用 思维导图（Mind Map） UML（统一建模语言） ERWIN（数据库建模）
Conceptualizing, not programming
哪些概念？
信息 vs. 数据 软件 vs. 硬件 桌面 vs. 网络 程序 vs. 算法 建模 vs. 仿真 信息论与压缩 共享 vs. 安全
Fundamental, no来自百度文库 rote skill
问题与需求 vs. 求解方案的选择和优化
CT扩展内容
如何利用“不插电”的内容，It doesn’t always require a computer
如何在大学计算机基础中体现“计算思维” 的内涵，It’s not yet one more thing to add to your curriculum
Characteristics?
数据和信息系统 数据结构 数据存储表示 数据加密 数据压缩 编码与信息论 文件 信息系统 信息存储与检索 数据库 信息存储和数据存取 信息交互与表达
What is Computational Thinking?
What is the power and limit of human and computer intelligence? How difficult is the problem? How can it be solved? How can technology be applied to the problem? What computational strategies might be employed?
一般的境况：
•基本的计算机交互 •文字处理 •网络应用（信息查询和 交流--QQ） •游戏和娱乐 存在经验和基本技能，但缺 少比较系统的计算机科学基 础和理论知识。
计算机科学的基础概念（部分）
非计算机专业学生首 先需要掌握： 软件与硬件分类 计算机系统组织 计算机系统结构 测试基准 计算机网络 分布式计算 网络安全 计算机系统实现
（ 1 ）人和计算机在智能上的能力 和局限性？ （ 2 ）问题到底有多复杂？也即， 问题解决的时间复杂性？空间 复杂性？ （ 3 ）问题解决的判定条件是什么？
（ 4 ）什么样的技术（包括建模技 术）能被应用于当前的问题求 解或讨论之中？
（ 5 ）什么样的计算策略更有利于 当前问题的解决？
计算机基础教育的根本目的
Complements and combines mathematical and engineering thinking
工程工具的案例式应用： SPSS MatLab 亿图（矢量绘图工具）
“To reading, writing, and arithmetic, we should add computational thinking to every child’s analytical ability.”
计算机科学的基础概念
哪些适用于现阶 段的（非计算机 专业）大学本科 新生？ 需要了解他们已 经掌握的有关 《信息技术》的 概念，进行构建 式的教学
能力的案例 局限性的案例 也就是所需要的条件，与计算机，网络与存储 有关
问题到底有多复杂？
什么样的技术能被应用于当前的问题求解 或讨论之中？
建模，网络，并行，仿真
What it’s not…
It’s not just more technical details for using software It’s not thinking like a computer It’s not programming (necessarily) It doesn’t always require a computer It’s not yet one more thing to add to your curriculum
使得受教育者了解“今天”计算机技术 （或科学）发展的状况，去发展“明天” 其从事的学科或社会工作 激发学生对计算机科学和技术的好奇和爱 好，成为信息社会的中坚 而不是去让其了解计算机专业自身都不能 解决或解决的不好的问题 也不是要把其他专业的学生，吸引到计算 机学科来
CT扩展问题
人和计算机在智能上的能力和局限性？