计算思维与思维导图

计算思维与思维导图计算思维概念发展史理论体系核心内容应用方向概念计算思维（ComputationalThinking）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。目的是使每个孩子在培育解析实力时不仅驾驭阅读、写作和算术还要学会计算思维，并自觉地运用到日常学习、探讨与将来的工作中发展史计算思维的提出

2006年3月，现任美国基金会计算机和信息科学与工程部主任的周以真教授，在《CommunicationsoftheACM》上，首次提出了计算思维的概念，并为此撰写了针对高校全部新生的“计算思维”讲义，并以此作为“怎样像计算机科学家一样思维”课程的主要教材。计算思维这一概念提出后，马上得到美国教化界的广泛支持，也引起了欧洲的极大关注。目前，计算思维是当前国际计算机界广为关注的一个重要概念，也是当前计算机教化须要重点探讨的课题。计算思维不仅影响着美国，也影响着英国的教化，在英国的爱丁堡高校，人们在一连串的研讨会上探究与计算思维有关的主题。每次研讨会，都有不少专家探讨计算思维对不同学科的影响。研讨会上所涉及的学科已延长到哲学、物理、生物、医学、建筑、教化等各个不同的领域。国内有关计算思维的探讨

上世纪80年头，钱学森先生在总结前人的基础之上，将思维科学作为11大科学技术门类之一。自从钱学森提出思维科学以来，各种学科在思维科学的指导下渐渐发展起来，计算学科也不例外。黄崇福教授可能是国内最早阐述计算思维的学者。1992年，在其所著的《信息扩散原理与计算思维及其在地震工程中的应用》一书中给出了计算思维的定义：“计算思维就是思维过程或功能的计算模拟方法论，其探讨的目的是供应适当的方法，使人们能借助现代和将来的计算机，逐步达到人工智能的较高目标。”国内关于计算思维的研讨大部分都是在与计算机方法论一起探讨的。桂林电子科技高校计算机与限制学院董荣胜教授在对计算思维和计算机方法论的探讨中指出：计算思维与计算机方法论虽有各自的探讨内容与特色，但它们的互补性很强，可以相互促进，计算机方法论可以对计算思维探讨方面取得的成果进行再探讨和吸取，最终丰富计算机方法论的内容；反之，计算思维实力的培育也可以通过计算机方法论的学习得到更大的提高。两者之间的关系与现代数学思维和数学方法论之间的关系特别相像。

2010年7月19日至20日，北京高校等九所知名高校在西安交通高校举办了“C9高校联盟计算机基础课程研讨会”。教化部高等学校计算机基础课程教学指导委员会主任陈国良院士亲临大会，作了“计算思维实力培育探讨”的报告。大会就增加高校生计算思维实力的培育发表了“C9高校联盟计算机基础教学发展战略联合声明”。理论体系P.J.Denning认为计算原理可总结为7类：计算通信协作记忆自动化评估设计核心内容操作模式计算思维建立在计算过程的实力和限制之上，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任何个人独自完成的问题求解和系统设计。计算思维直面机器智能的不解之谜：什么人类比计算机做得好？什么计算机比人类做得好？最基本的问题是：什么是可计算的？迄今为止我们对这些问题仍是一知半解。当我们必需求解一个特定的问题时，首先会问：解决这个问题有多么困难？怎样才是最佳的解决方法？计算机科学依据坚实的理论基础来精确地回答这些问题。表述问题的难度就是工具的基本实力，必需考虑的因素包括机器的指令系统、资源约束和操作环境。为了有效地求解一个问题，我们可能要进一步问：一个近似解是否就够了，是否可以利用一下随机化，以及是否允许误报（falsepositive）和漏报（falsenegative）。计算思维就是通过约简、嵌入、转化和仿真等方法，把一个看来困难的问题重新阐释成一个我们知道怎样解决的问题。计算思维是一种递归思维它是并行处理。它是把代码译成数据又把数据译成代码。它是由广义量纲分析进行的类型检查。对于别名或赐予人与物多个名字的做法，它既知道其好处又了解其害处。对于间接寻址和程序调用的方法，它既知道其威力又了解其代价。它评价一个程序时，不仅仅依据其精确性和效率，还有美学的考量，而对于系统的设计，还考虑简洁和优雅。抽象和分解来迎接庞杂的任务或者设计巨大困难的系统。它是关注的分别（SOC方法）。它是选择合适的方式去陈述一个问题，或者是选择合适的方式对一个问题的相关方面建模使其易于处理。它是利用不变量简明扼要且表述性地刻画系统的行为。它使我们在不必理解每一个细微环节的状况下就能够平安地运用、调整和影响一个大型困难系统的信息。它就是为预期的将来应用而进行的预取和缓存。应用方向计算思维在其他学科中有很大影响。例如，机器学习已经变更了统计学。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。计算机学家们对生物科学越来越感爱好，因为他们坚信生物学家能够从计算思维中获益。计算机科学对生物学的贡献决不限于其能够在海量序列数据中搜寻找寻模式规律的本事。最终希望是数据结构和算法（我们自身的计算抽象和方法）能够以其体现自身功能的方式来表示蛋白质的结构。计算生物学正在变更着生物学家的思索方式。类似地，计算博弈理论正变更着经济学家的思索方式，纳米计算变更着化学家的思索方式，量子计算变更着物理学家的思索方式。这种思维将成为每一个人的技能组合成分，而不仅仅限于科学家。普适计算之于今日就如计算思维之于明天。普适计算是已成为今日现实的昨日之梦，而计算思维就是明日现实。思维导图概念发展史理论体系核心内容应用方向概念思维导图又叫心智图，是表达放射性思维的有效的图形思维工具。是有效的思维模式，应用于记忆、学习、思索等的思维“地图”，有利于人脑的扩散思维的绽开。发展史1971年托尼·巴赞渐渐形成了放射性思索(RadiantThinking)和思维导图法(MindMapping)的概念。思维导图是大脑放射性思维的外部表现。相对于国外的发展来说，国内的思维导图的应用还刚刚起步。有越来越多的人走近了这个行列，上海师范高校教化技术学系主任黎加厚博士，河北省唐山市开滦二中的齐伟，上海市上南中学的张国正、北京师范高校网络教化试验室的赵国庆等等已经有众多的教化界的先行者在关注和主动谈讨它的应用。也已经有相关的公司在进行思维导图软件的制作开发和汉化工作，国内的很多的培训机构和公司也在尝试着把思维导图作为培训课。理论体系脑科学大量试验探讨和临床证据表明，人的大脑分左右两个半球，思维导图运用了学生的左右两边大脑一起参与学习和记忆。一般而言,左脑偏重于逻辑思维,右脑偏重于形象思维,形象记忆更轻松、更简洁被人所接受。认知心理学结构性学问也称理性学问,指某一领域内各概念如何相互关联的学问。结构性学问将陈述性学问整合成有用的学问结构,描述了个体对不同内容领域概念的组织(学问结构)。结构性学问有助于促进从前学问的运用。核心内容阅读书籍假如是理论性书籍,很多状况下前后章节连续性不是很强，可以读完一章之后进行一次整理，假如是整体性较强的书籍，并且在短时间内可以阅读完成，可以读完全书一并制作思维导图，这个大家依据实践状况和书籍难度自行推断。构建框架可以干脆将书籍的书目录入到思维导图中，也可以选择比较重要的部分录入。主要的目标是将书籍中最重视的部分框架清晰的反映在思维导图中。录入重点将书中的重点论证部分录入思维导图，同时将自己摘录、勾画的部分录入，这个时候不必变更书中原句，简洁的录入即可。这时有两种内容，第一种是和书籍框架及论证有关的，放入导图的对应分支下;其次种是与框架无关，可以在导图中建立一个“杂项”的分支，将全部内容统统扔进这个分支下。调整方式假如读书的目的不是为了了解作者的思路或者纯粹和作者有关的东西，那么确定不关切作者或者本书的思维框架如何，但是在书中可能关切其中某些部分。比如《如何阅读一本书》中，关切如何做分析阅读，如何做检视阅读，如何做主题阅读，那么可能要做三个主要的分支。论证引入将内容和论证放入相应分枝中,完成了整体框架的构建，这时候就是该细化的时候了。细化语言细化每个分支的逻辑性和语言。框架已经有了，每个分支下也有了确定内容，但是每个独立分支下的逻辑性并不清晰，须要将书中原话转变成自己理解的话语，尽力简化。同时，将这些句子的逻辑关系理清，用分支的形式体现出来，这时就有了一个层次、逻辑清晰的思维导图了。处理杂项大家没有遗忘杂项中还有很多内容吧，处理一下这些句子，有些内容可以放入前面整理出的框架中，有些东西则和全书整体框架并不相关。内容归档比如管理一个特地的导图，日常杂项一个导图，谈读书系列一个导图。将杂项中的内容分门别类的归入这些导图中去，不必太过在意构架和体系，可以同样在它们中建立杂项，扔进去就OK