Computational Thinking
CT Concepts
Abstraction is identifying and extracting relevant information to define main idea(s). Algorithm Design is creating an ordered series of instructions for solving similar problems or for doing a task. Automation is having computers or machines do repetitive tasks. Data Analysis is making sense of data by finding patterns or developing insights. Data Representation is depicting and organizing data in appropriate graphs, charts, words, or images. Decomposition is breaking down data, processes, or problems into smaller, manageable parts. Parallelization is simultaneous processing of smaller tasks from a larger task to more efficiently reach a common goal. Simulation is developing a model to imitate real-world processes. 計算論的思考は計算プロセスの能力と限界の上に成立しているもので，計算の主体が人間であるか機械であるかは問わない 人間がコンピュータより優れているのは何か？
コンピュータが人間より優れているのは何か？
何が計算可能か？
計算論的思考は，コンピュータ科学者だけではなく，すべての人にとって基本的な技術である
それは次元解析の一般化としての型検査である
それは人やモノに 2 つ以上の名前を付けること（エーリアシング）の利便性と危険性を理解することである
それは間接アドレスや手続き呼出しのコストと威力を認識することである
それはプログラムを正しさと効率からだけではなく，美学的基準や，システムデザインの単純さと洗練度からも判断することである
論理的思考は論理的な正しさが大事だが、計算論的思考はそうではないmtane0412.icon 計算論的思考とは巨大で複雑なタスクに挑戦したり，巨大で複雑なシステムをデザインしたりするときに，抽象化と分割統治を用いることである 計算論的思考とは予防，防御，そして最悪のシナリオからの復帰という観点を持ち，そのために冗長性，故障封じ込め，誤り訂正などを用いることである