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數學思維與計算
數學思維與計算
更新时间:2024-12-24 03:06:30

導 讀

計算思維是所有學科内部的思想論和方法論,啟發而不是灌輸對于計算的理解與應用。從學科的典型應用案例着手,闡述解決問題中體現的算法思維和網絡思維。

數學思維與計算(計算思維2.0下的計算機教育與計算思維)1

李廉

教育部計算機基礎課程教學指導委員會副主任、理工類計算機基礎課程 教學指導委員會主任,合肥工業大學原校黨委書記

從小學、中學,一直到大學,我們所培養學生的培養點主要關注和集中以數學為代表的邏輯思維和以物理學為代表的科學思維。進入信息化以後,大家逐步感到邏輯思維和科學思維有時候顯得不那麼夠用,因此很多人就開始提出計算思維。

計算思維的源流

計算一直伴随人類發展。1945年的時候,國外專家George Polya在《How to Solve It》一書中就提出了用計算方法解決問題的思路,雖然當時的計算機還正在研制。

Wilson提出計算科學,以及相伴的思維。他認為計算是所有科學的研究範式之一,區别于理論和實驗,所有的學科都面臨算法化的“巨大挑戰”。所有涉及自然和社會現象的研究都需要借助計算,使用計算模型做出新發現和推進學科發展。

中國的《中國計算機科學與技術學科教程:2002》教程,已經觸及到計算思維了,但是沒有提計算思維。

計算思維來源于多個學科。相比與計算機科學,物理學更早的通過信息和信息運動去認知世界;諾貝爾生物獎得主D. Baltimore曾表示:“生物學是信息科學”;Fuchs認為新物理學原理是信息論;ACM前主席G.Forsythe表示:“對于科技教育最有價值的是能夠終身受益的通用技能,我認為是自然語言、數學,而計算機科學位于第三。”

計算思維1.0到2.0

計算思維1.0和2.0,經過十幾年的演化,人們開始對計算思維認識越來越深刻。

計算思維提供了有關模型和算法的豐富概念,學習和理解計算思維用以産生科學的編程能力,我們不否定通過程序課、編程課學習計算思維的概念。另外,算法必須和程序緊密聯系,現在來看,算法不一定要聯系程序和計算機,算法是信息處理技術,生物體内的計算也屬于計算思維,我們日常生物中也有很多算法,這個算法不需要程序,有的是靠生物自己的本能來完成。

我們從計算思維的變化可以看到,計算思維它裡面核心内容到底是什麼,可以概括為幾點:一是所有學科共有的思維模式,非計算機科學獨有;二是計算模型,非數學模型、物理模型;三是算法化認知和解決問題,非公式化、邏輯化;四是機械和有效的處理,非智力型、暴力型,要設計精巧算法;五是非精确思維與求解标準。

計算思維賦能的教學觀

通過計算思維角度産生了新的對于自然和社會的認知,即從信息運動和結構的角度重新定義經濟活動和社會結構;物質是信息和信息運動的載體,計算思維不能狹義的理解就是實現自動化,是一種信息為本的世界觀和方法論。

所以,計算思維賦能的教學觀應包括以下幾個方面:

首先,計算思維既作為基本的科學對象,同時也具有學科的橫向價值,從不同學科領域萌發的計算技術和方法,經過計算機學科的精雕細琢以後,又為解決其它學科的問題提供了新的思想和方法。“計算機科學家”的思維方式并不優于其它方式, 隻是提供了一種描述和解決問題的新的和有用的概念範型。

其次,計算思維的第一要點是建立問題模型,即如何實現計算過程,而不僅是具體實施計算過程。将計算思維理解為設計和實現“step by step”的編程過程,忽略了對于自然世界和人類行為的整體理解和科學建模(計算模型)所具有的更為深遠和本質的内容。

最後,從根本上理解算法化對于學科領域的重要性,學會基于數據的思考和解決問題的習慣。學習對于問題建立計算模型的方法和規律。

專業内外的計算機課程共同點和差異點

第一,計算思維是所有學科内部的思想論和方法論,啟發而不是灌輸對于計算的理解與應用。從學科的典型應用案例着手,闡述解決問題中體現的算法思維和網絡思維。

第二,培養算法化解決問題的思路和習慣,對于所有事物的重新審視。訓練學生算法化的思維習慣,克服數學思維的弊病。

第三,學會用計算模型理解問題和解決問題的方法,采取不精确性和交互性方式解決問題。學會如何設計和實現計算模型,通過計算模型解釋問題和建立複雜問題因素之間的關聯,引導學生建立非數學完美主義的解決問題的觀念和标準,采用交互叠代方式達到問題求解,而不是一次性求解。

第四,正确理解人工智能的工作原理和方法論,建立由具體事例抽象一般理論的新的計算機制,理解機器學習的基本理論和内在性質,把握其中的優勢和先天性缺陷。

計算機教育與計算思維的總結

第一,積極推進計算思維2.0的研究,與時俱進。

第二,計算思維是一種認知論和世界觀,覆蓋所有的學科,計算模型是其核心觀念。

第三,我們不是讓學生了解計算機科學家做了什麼,而是讓學生學會如何用計算思維解決本領域的問題。

第四,從信息和信息運動的角度審視和處理問題,從數據中發現知識。基于數據的處理問題方式。

第五,教會學生在生活中使用計算思維,而不僅僅是在編程中使用計算思維,賦能的而不是技能的計算思維教育。

第六,引進新觀點,開拓新方法和新視角,繼續深化計算思維教育極有必要。

(本文根據李廉教授在2019全國計算機教育大會—“計算思維與賦能教育論壇”上的講話編輯整理,未經本人确認)

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