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計算的思考とは何ですか?

公開済み

2年前

2022 年 10 月 30 日

私たちが生きている時代には、新たな課題を解決するために新しい考え方が必要です。人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の台頭により、革新的なアプローチが必要な新しいデータ主導の世界が到来しました。

コンピューター的思考 (CT とも呼ばれます) は、コンピュータープログラマーがコンピュータープログラムやアルゴリズムを作成するときに使用する問題解決手法です。プログラマーの場合、複雑な問題をより噛みやすいサイズの部分に分解するため、問題を完全に理解し、コンピューターと人間の両方に役立つソリューションを開発することが容易になります。

人間は、プログラミング以外でも計算的思考テクニックを応用します。彼らは、個々の問題に対処するための解決策の概要を説明する前に、問題をより小さく単純な断片に分割します。これにより、問題解決プロセスがはるかに理解しやすくなります。

計算的思考にはいくつかの要件があります。まず、問題を理解するには、問題を徹底的に調査して分析する必要があります。また、問題と解決策の両方を説明する際には正確な言葉を使用する必要があり、プロセスのすべての段階で明確な推論を適用する必要があります。

計算論的思考は、与えられた問題を体系的に分解するのに役立ち、人間またはコンピューターのどちらでも実行できる解決策を簡単な言葉で開発および記述できるようになります。

計算的思考の XNUMX つの主要なテクニック

コンピューテーショナル思考を考察する場合、理解する必要がある重要なテクニックが XNUMX つあります。

分解： 複雑な問題をより小さく、より管理しやすい部分に分割します。
パターン認識： 問題間および問題内の類似点を特定する。
抽象化: 無関係な詳細を省略しながら、重要な情報に焦点を当てます。
アルゴリズム： 問題を解決するために従うべき段階的な解決策または特定のルールを開発する。

これらのテクニックはそれぞれ、次のテクニックと同じくらい重要です。どれかが欠けると、システム全体が崩壊する可能性があります。

複雑な問題を解決しようとするとき、始めるのは簡単ではありません。計算的思考では、分解このプロセスには、問題をより管理しやすい小さな問題に分割することが含まれます。次に、小さな問題をそれぞれ個別に検討し、同様の問題が以前にどのように解決されているかを検討します。 パターン認識 技術。次に、 抽象化 無関係な情報を省略し、重要な詳細のみに焦点を当てるテクニック。最後に、 アルゴリズム このテクニックは、小さな問題をそれぞれ解決するための簡単なルールを確立するのに役立ちます。

これらすべてのステップまたはルールを組み合わせてシステムをプログラムし、複雑な問題を効率的に解決できるようにします。

計算論的思考の重要性

計算的思考はプログラミングと同じではないことを認識することが重要です。プログラミングはコンピューターに何をどのように行うべきかを指示しますが、計算論的思考はコンピューターに何を指示するかを決定するのに役立ちます。言い換えれば、計算論的思考には計画が含まれますが、プログラミングには指示に従うことが含まれます。

計算論的思考のもう XNUMX つの重要な側面は、計算論的思考はコンピューター科学者やプログラマーだけを対象としたものではないということです。これは誰もが持つべき基本的なスキルであり、コンピューターサイエンス分野の広範さを反映するさまざまな精神的ツールが含まれています。

これは、コンピュータ科学者がデータをより適切に操作し、システムを理解し、実行可能な計算モデルを作成できるようにする重要な手法ですが、コンピュータサイエンス以外の実世界のアプリケーションにも適用されます。計算的思考は生徒と学習にとって非常に効果的なツールであり、日常生活に適用できる問題解決戦略の開発に役立ちます。この日常生活にますますデジタル的な側面が含まれ続けると、人々が効果的かつ管理可能な方法で幅広い課題を解決できるようにするために、計算論的思考の概念がさらに重要になります。

計算的思考の利点と重要性があるため、米国や英国のように教育システムの国家カリキュラムとして教えられています。

計算的思考を活用した分野と分野

計算的思考は誰にでも応用できます。これは、水平思考して幅広いソリューションを生成し、戦略を適応させたいと考えているマネージャー、意思決定者、管理者にとって強力なツールです。技術チームは計算的思考を使用して技術を最適化できます。

以下に、計算的思考に依存する主な分野をいくつか示します。

エンジニアリング： さまざまな条件下でのシステムの動作を設計、シミュレーション、モデル化、最適化、予測するために使用されます。
健康管理： 医療データの新しい分析方法を提供し、より適切な意思決定を支援するより効率的なシステムの開発を支援します。
ファイナンス： 市場の動向を調査し、保険請求を管理するために使用されます。
データサイエンス： 最新の分析技術と組み合わせることで、従来の技術では通常失敗する、より優れた、より定量的な答えが得られます。
科学： データのインポートを自動化し、強力な分析を可能にします。
メディア： 自然現象のモデル化、アニメーションの作成、パターンのデザイン、3D 彫刻の生成などに使用されます。
法と社会科学: ソーシャルネットワークの分析、行動のモデル化、社会経済データの分析に使用されます。
環境： 気候変動予測、代替エネルギー開発、汚染モデリング、保全計画に役立ちます。
通信とセキュリティ: 効率的な情報転送とデータセキュリティのためのアルゴリズムの開発が容易になります。

今日のビジネスにおける計算論的思考

計算的思考は今日のビジネスにとって極めて重要であり、将来の雇用機会の中核となるスキルとなるでしょう。テクノロジーがますます洗練されていくにつれ、私たちはデータを収集してフィルタリングする方法を理解する必要があります。

また、データをどこで探すべきか、意思決定にそれをどのように使用するかを知る必要もあります。複雑な問題に直面したとき、人々は論理的な解決策を考え出す自信と能力をもつ必要があります。これは、柔軟で一貫したテクニックを提供する計算論的思考によって提供されます。

現代の職場は問題解決に基づいて構築されており、それが組織の成功または失敗を決定します。計算論的思考により、ビジネスリーダーと従業員の両方が、よりスマートかつ経済的な方法でソリューションを提供できるようになります。現代のビジネスは、よりスマートに働き、より迅速にソリューションを提供することが求められており、従業員に計算的思考スキルを身につけることで、生産性を加速し、ビジネスを次のレベルに引き上げることができます。