NEW
Font size
Worksheetsการคิดเชิงคำนวณ
Total questions: 14
Worksheet time: 15mins
1.การคิดเชิงคำนวณ (computational thinking) คืออะไร *
วิชาวิทยาการคำนวณ(computing science) เป็นที่แพร่หลายในหลายประเทศทั่วโลก รวมถึงประเทศไทยด้วย
ซึ่งปัจจุบันนี้ได้ถูกบรรจุอยู่ในหลักสูตรการเรียนการสอนขั้นพื้นฐานสำหรับโรงเรียนทั่วประเทศเรียบร้อยแล้ว
นอกจากวิชานี้จะสอนเรื่องการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี และการเข้าใจสื่อสมัยใหม่แล้ว องค์ประกอบที่สำคัญที่สุดอันหนึ่งคือการสอนเรื่องของ การคิดเชิงคำนวณ (computational thinking)
ที่จะพัฒนาให้เด็กๆ เกิดกระบวนการคิดเชิงวิเคราะห์ คิดอย่างเป็นระบบด้วยเหตุผลอย่างเป็นขั้นเป็นตอนเพื่อแก้ปัญหาต่างๆ
สามารถนำไปปรับใช้เพื่อแก้ไขปัญหาในสาขาวิชาต่างๆ ได้ทั้ง คณิตศาสตร์ มนุษยศาสตร์ หรือวิชาอื่นๆ
การคิดเชิงคำนวณ คืออะไร
การคิดเชิงคำนวณ (computational thinking) คือกระบวนการแก้ปัญหาในหลากหลายลักษณะ เช่น การจัดลำดับเชิงตรรกศาสตร์ การวิเคราะห์ข้อมูล และการสร้างสรรค์วิธีแก้ปัญหาไปทีละขั้นทีละตอน(หรือที่เรียกว่าอัลกอริทึ่ม)
รวมทั้งการย่อยปัญหาที่ช่วยให้รับมือกับปัญหาที่ซับซ้อนหรือมีลักษณะเป็นคำถามปลายเปิดได้ วิธีคิดเชิงคำนวณมีความจำเป็นในการพัฒนาแอพพลิเคชั่นต่างๆ สำหรับคอมพิวเตอร์ แต่ในขณะเดียวกัน วิธีคิดนี้ยังช่วยแก้ปัญหาในวิชาต่างๆ ได้ด้วย
ดังนั้นเอง เมื่อมีการบูรณาการวิธีิคิดเชิงคำนวณผ่านหลักสูตรในหลากหลายแขนงวิชา นักเรียนจะเห็นความสัมพันธ์ระหว่างแต่ละวิชา รวมทั้งสามารถนำวิธีคิดที่เป็นประโยชน์นี้ ไปใช้แก้ปัญหาในชีวิตจริงได้ในระยะยาว
สรุปคำจำกัดความของการคิดเชิงคำนวณ
ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการคิดให้เหมือนคอมพิวเตอร์ ไม่ได้จำกัดอยู่เพียง
การคิดในศาสตร์ของนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ แต่เป็นกระบวนการ
คิดแก้ปัญหาของมนุษย์ เพื่อสั่งให้คอมพิวเตอร์ทำงานและช่วยแก้ปัญหาตามที่เราต้องการได้อย่างมีประสิทธิภาพ
วิธีคิดเชิงคำนวณ ช่วยทำให้ปัญหาที่ซับซ้อนเข้าใจได้ง่ายขึ้น เป็นทักษะที่เป็นประโยชน์อย่างยิ่งต่อทุกๆ สาขาวิชา และทุกเรื่องในชีวิตประจำวัน
4 เสาหลัก ของการคิดเชิงคำนวณ
Decomposition (การย่อยปัญหา)
Pattern Recognition (การจดจำรูปแบบ)
Abstraction (ความคิดด้านนามธรรม)
Algorithm Design (การออกแบบอัลกอริทึ่ม)
Decomposition (การย่อยปัญหา) หมายถึง
การย่อยปัญหาหรือระบบที่ซับซ้อนออกเป็นส่วนเล็กๆ
เพื่อให้ง่ายต่อการจัดการและแก้ปัญหา เช่น หากต้องการเข้าใจว่าระบบของจักรยานทำงานยังไง
ทำได้โดยการแยกจักรยานออกเป็นส่วนๆ แล้วสังเกตและทดสอบการทำงานของแต่ละองค์ประกอบ
จะเข้าใจได้ง่ายกว่าวิเคราะห์จากระบบใหญ่ที่ซับซ้อน
Pattern Recognition (การจดจำรูปแบบ)
เมื่อเราย่อยปัญหาออกเป็นส่วนเล็กๆ ขั้นตอนต่อไปคือการหารูปแบบหรือลักษณะที่เหมือนกันของปัญหาเล็กๆ
ที่ถูกย่อยออกมา เช่น หากต้องวาดซีรี่ส์รูปแมว แมวทั้งหลายย่อมมีลักษณะบางอย่างที่เหมือนกัน
พวกมันมีตา หาง ขน และชอบกินปลา และร้องเหมียวๆ ลักษณะที่มีร่วมกันนี้ เราเรียกว่ารูปแบบ
เมื่อเราสามารถอธิบายแมวตัวหนึ่งได้ เราจะอธิบายลักษณะของแมวตัวอื่นๆ ได้ ตามรูปแบบที่เหมือนกันนั่นเอง
Abstraction (ความคิดด้านนามธรรม) คือ
การมุ่งความคิดไปที่ข้อมูลสำคัญ และคัดกรองส่วนที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป เพื่อให้จดจ่อเฉพาะสิ่งที่เราต้องการจะทำ
เช่น แม้ว่าแมวแต่ละตัวจะมีลักษณะเหมือนกัน แต่มันก็มีลักษณะเฉพาะตัวที่ต่างกัน เช่น มีตาสีเขียว ขนสีดำ ชอบกินปลาทู
ความคิดด้านนามธรรมจะคัดกรองลักษณะที่ไม่ได้ร่วมกันกับแมวตัวอื่นๆ เหล่านี้ ออกไป เพราะรายละเอียดที่ไม่เกี่ยวข้องเหล่านี้
ไม่ได้ช่วยให้เราอธิบายลักษณะพื้นฐานของแมวในการวาดภาพมันออกมาได้ กระบวนการคัดกรองสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป
และมุ่งที่รูปแบบซึ่งช่วยให้เราแก้ปัญหาได้เรียกว่าแบบจำลอง(model) เมื่อเรามีความคิดด้านนามธรรม มันจะช่วยให้เรารู้ว่าไม่จำเป็นที่แมวทุกตัวต้องหางยาวและมีขนสั้น หรือทำให้เรามีโมเดลความคิดที่ชัดเจนขึ้นนั่นเอง
Algorithm Design (การออกแบบอัลกอริทึ่ม) คือ
การพัฒนาแนวทางแก้ปัญหาอย่างเป็นขั้นเป็นตอน หรือสร้างหลักเกณฑ์ขึ้นมาเพื่อดำเนินตามทีละขั้นตอน
ในการแก้ไขปัญหา เช่น เมื่อเราต้องการสั่งคอมพิวเตอร์ให้ทำงานบางอย่าง เราต้องเขียน
การคิดเชิงคำนวณ คืออะไร
คือกระบวนการแก้ปัญหาในหลากหลายลักษณะนามธรรม
คือกระบวนการแก้ปัญหาในหลากหลายลักษณะ
คือกระบวนการแก้ปัญหาในหลากหลายลักษณะตรรกะ
คือกระบวนการแก้ปัญหาในหลากหลายลักษณะพิจารณารูปแบบ
ข้อใดไม่ใช่คำจำกัดความของการคิดเชิงคำนวณ
ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการคิดให้เหมือนคอมพิวเตอร์
ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการคิดในศาสตร์ของนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์
ไม่ได้จำกัดอายุของเครื่องคอมพิวเตอร์
แต่เป็นกระบวนการคิดแก้ปัญหาของมนุษย์ เพื่อสั่งให้คอมพิวเตอร์ทำงานและช่วยแก้ปัญหาตามที่เราต้องการได้อย่างมีประสิทธิภาพ
หากต้องการเข้าใจว่าระบบของจักรยานทำงานยังไง ทำได้โดยการแยกจักรยานออกเป็นส่วนๆ แล้วสังเกตและทดสอบการทำงานของแต่ละองค์ประกอบ จะเข้าใจได้ง่ายกว่าวิเคราะห์จากระบบใหญ่ที่ซับซ้อน คือการคิดแบบใด
Decomposition (การย่อยปัญหา)
Pattern Recognition (การจดจำรูปแบบ)
Abstraction (ความคิดด้านนามธรรม)
Algorithm Design (การออกแบบอัลกอริทึ่ม)
หากต้องวาดซีรี่ส์รูปแมว แมวทั้งหลายย่อมมีลักษณะบางอย่างที่เหมือนกัน พวกมันมีตา หาง ขน และชอบกินปลา และร้องเหมียวๆ ลักษณะที่มีร่วมกันนี้ เราเรียกว่ารูปแบบ เมื่อเราสามารถอธิบายแมวตัวหนึ่งได้ เราจะอธิบายลักษณะของแมวตัวอื่นๆ ได้ คือการคิดแบบใด
Decomposition (การย่อยปัญหา)
Pattern Recognition (การจดจำรูปแบบ)
Abstraction (ความคิดด้านนามธรรม)
Algorithm Design (การออกแบบอัลกอริทึ่ม)
การมุ่งความคิดไปที่ข้อมูลสำคัญ และคัดกรองส่วนที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป เพื่อให้จดจ่อเฉพาะสิ่งที่เราต้องการจะทำ เช่น แม้ว่าแมวแต่ละตัวจะมีลักษณะเหมือนกัน แต่มันก็มีลักษณะเฉพาะตัวที่ต่างกัน เช่น มีตาสีเขียว ขนสีดำ ชอบกินปลาทู คือการคิดแบบใด
Decomposition (การย่อยปัญหา)
Pattern Recognition (การจดจำรูปแบบ)
Abstraction (ความคิดด้านนามธรรม)
Algorithm Design (การออกแบบอัลกอริทึ่ม)
การพัฒนาแนวทางแก้ปัญหาอย่างเป็นขั้นเป็นตอน หรือสร้างหลักเกณฑ์ขึ้นมาเพื่อดำเนินตามทีละขั้นตอนในการแก้ไขปัญหา คือการคิดแบบใด
Decomposition (การย่อยปัญหา)
Pattern Recognition (การจดจำรูปแบบ)
Abstraction (ความคิดด้านนามธรรม)
Algorithm Design (การออกแบบอัลกอริทึ่ม)
