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Beats Biblionetz - Begriffe

computational thinking computational thinking

iconBiblioMap Dies ist der Versuch, gewisse Zusammenhänge im Biblionetz graphisch darzustellen. Könnte noch besser werden, aber immerhin ein Anfang!

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iconDefinitionen

Peter DenningComputational thinking is loosely defined as the habits of mind developed from designing programs, software packages, and computations performed by machines.
Von Peter Denning im Text Remaining Trouble Spots with Computational Thinking (2017)
Developing Computational Thinking in Compulsory EducationComputational Thinking (CT) is a thought process (or a human thinking skill) that uses analytic and algorithmic approaches to formulate, analyse and solve problems. I
Von Stefania Bocconi, Augusto Chioccariello, Giuliana Dettori, Anusca Ferrari, Katja Engelhardt im Buch Developing Computational Thinking in Compulsory Education (2016)
This term has been defined in many ways and encompasses a broad and somewhat debated range of analytic and problem-solving skills, dispositions, habits, and approaches used in computer science
Von Marina Umaschi Bers, Louise P. Flannery, Elizabeth R. Kazakoff im Text Computational thinking and tinkering (2014)
Medienpädagogik und Didaktik der InformatikUnter «computational thinking» wird verstanden, Probleme zu formulieren und deren Lösungen in berechenbaren Schritten (Algorithmen) zu repräsentieren, ob diese nun von Maschinen oder Menschen ausgeführt werden (K–12 2016, 68f).
Von Susanne Grabowski, Frieder Nake im Journal Medienpädagogik und Didaktik der Informatik im Text Algorithmische Kunst als Bildungsgegenstand (2018) auf Seite  79
Peter DenningComputational thinking is the mental skills and practices for
  • designing computations that get Computers to do jobs for us, and
  • explaining and interpreting the world as a complex of information processes.
Von Peter Denning, Matti Tedre im Buch Computational Thinking (2019) im Text What is computational Thinking?
Peter DenningThe working paraphrase definition of CT has expanded: “CT is the mental skills and practices for (1) designing computations that get computers to do jobs for us, and (2) explaining and interpreting the world as a complex of information processes.”
Von Peter Denning, Matti Tedre im Text Computational Thinking for Professionals (2021)
Dominik PetkoDies meint die Fähigkeit, Probleme und Prozesse so zu formulieren, dass sie sich mithilfe von Computertechnologien lösen bzw. Bearbeiten lassen. Dies umfasst einerseits die Auswahl und Nutzung und andererseits auch die Programmierung geeigneter Software.
Von Dominik Petko im Text Die Schule der Zukunft und der Sprung ins digitale Zeitalter (2017)
Jeannette M. WingComputational thinking is thinking in terms of prevention, protection, and recovery from worst-case scenarios through redundancy, damage containment, and error correction. It is calling gridlock deadlock and contracts interfaces. It is learning to avoid race conditions when synchronizing meetings with one another.
Von Jeannette M. Wing im Text Computational Thinking (2006)
Peter DenningOne oft-cited overview lists nine fundamental concepts as the core of CT:
  • Abstraction;
  • Data collection;
  • Data analysis;
  • Data representation;
  • Algorithms and procedures;
  • Problem decomposition;
  • Automation;
  • Parallelization; and
  • Simulation
Von Peter Denning, Matti Tedre im Text Computational Thinking for Professionals (2021)
Johannes MagenheimRalf RomeikeCarsten SchulteComputational Thinking beschäftigt sich mit der Frage, wie kann der Computer das Problem für mich lösen – für die Antwort bzw. eine gute Antwort müssen die richtigen Abstraktionen und der richtige „Computer“ gewählt werden (Wing, 2008). Wichtig ist, dass der Computer hier nicht unbedingt eine Maschine, sondern auch ein Mensch sein kann, der die „Berechnung“ durchführt (Wing, 2008).
Von Nadine Bergner, Hilde Köster, Johannes Magenheim, Kathrin Müller, Ralf Romeike, Ulrik Schroeder, Carsten Schulte im Buch Frühe informatische Bildung - Ziele und Gelingensbedingungen für den Elementar- und Primarbereich (2018) im Text Zieldimensionen informatischer Bildung im Elementar- und Primarbereich
we have created the following working definition of CT: The conceptual foundation required to solve problems effectively and efficiently (i.e., algorithmically, with or without the assistance of computers) with solutions that are reusable in different contexts. This definition highlights that CT is primarily a way of thinking and acting, which can be exhibited through the use particular skills, which then can become the basis for performance-based assessments of CT skills.
Von Valerie J. Shute, Chen Sun, Jodi Asbell-Clarke im Text Demystifying computational thinking (2017)
Johannes MagenheimRalf RomeikeCarsten SchulteComputational Thinking ist [...] ein Ansatz, mit Problemen umzugehen, der informatische Konzepte und informatisches Wissen nutzt. Insofern kann man ihn mit dem Begriff informatisches Denken ins Deutsche übersetzen. Was dieses informatische Denken im Kern genau ist, ist schwer zu operationalisieren (National Research Council (U.S.) & Committee for the Workshops on Computational Thinking, 2010, 2011). In jedem Fall gehört dazu, informatische Konzepte zur Lösung von Problemen bzw. im Alltag anzuwenden.
Von Nadine Bergner, Hilde Köster, Johannes Magenheim, Kathrin Müller, Ralf Romeike, Ulrik Schroeder, Carsten Schulte im Buch Frühe informatische Bildung - Ziele und Gelingensbedingungen für den Elementar- und Primarbereich (2018) im Text Zieldimensionen informatischer Bildung im Elementar- und Primarbereich auf Seite  60
Jeannette M. WingComputational thinking is thinking recursively. It is parallel processing. It is interpreting code as data and data as code. It is type checking as the generalization of dimensional analysis. It is recognizing both the virtues and the dangers of aliasing, or giving someone or something more than one name. It is recognizing both the cost and power of indirect addressing and procedure call. It is judging a program not just for correctness and efficiency but for aesthetics, and a system’s design for simplicity and elegance.
Von Jeannette M. Wing im Text Computational Thinking (2006)
Kompetenzmodelle für den Digitalen WandelUnter Computational Thinking werden üblicherweise Grundkenntnisse und -fähigkeiten der Informatik zusammengefasst. Hierzu gehören ein Grundverständnis der Funktionsweise eines Rechners und von Computernetzen, Grundkenntnisse zu Algorithmen und Datenstrukturen sowie das Können, einfache lauffähige Programme zu implementieren. Es geht also nicht nur um reines Verständnis von Sachverhalten, sondern auch darum, diese problem- bzw. zielorientiert zu gestalten (vgl. Fraillon et al., 2019, S. 27). Computational Thinking ist somit insbesondere eine Problemlösungskompetenz.
Von Ralf Knackstedt, Marco Di Maria, Jennifer Kolomitchouk, Jürgen Sander im Buch Kompetenzmodelle für den Digitalen Wandel (2022) im Text Kompetenzen für den digitalen Wandel erfordern Orientierungshilfe
Alexander RepenningCT [entspricht] einem grundlegenden Verständnis allgemeiner grundlegender Informatik- und somit auch Programmierkonzepte, die in diversen Kontexten und auch auf verschiedene Programmiersprachen anwendbar sind. CT umfasst diverse Einzelkompetenzen wie ausgeprägtes Abstraktionsvermögen (den sprichwörtlichen ‹Blick für das Wesentliche›), algorithmisches Denken, die Fähigkeit, komplexe Phänomene in überschaubare Einzelteile zu zerlegen, Mustererkennung, analytisch-kritisches Denken (auch im Sinne eines reflektierten Umgangs mit den digitalen Medien) und viele mehr.
Von Alexander Repenning, Anna Lamprou, Nicolas Fahrni, Nora A. Escherle im Journal Medienpädagogik und Didaktik der Informatik (2018) im Text Scalable Game Design Switzerland
Peter DenningComputational Thinking, a K–12 education movement begun in 2006, has defined a curriculum to teach basic computing in pre-college schools. It has been dramatically more successful than prior computer literacy or fluency movements at convincing K–12 school teachers and boards to adopt a computer curriculum. Learning problem-solving with algorithms is seen widely as valuable for students. Hundreds of CT initiatives have blossomed around the world. By 2010, the movement settled on a definition of CT that can be paraphrased as “Designing computations that get computers to do jobs for us.”
Von Peter Denning, Matti Tedre im Text Computational Thinking for Professionals (2021)
Very briefly, the key points of Computational Thinking are that
  1. it is a way of solving problems and designing systems that draws on concepts fundamental to computer science
  2. it means creating and making use of different levels of abstraction, to understand and solve problems more effectively;
  3. it means thinking algorithmically and with the ability to apply mathematical concepts to develop more efficient, fair, and secure solutions; and
  4. it means understanding the consequences of scale, not only for reasons of efficiency but also for economic and social reasons.
Von James J. Lu, George H. L. Fletcher im Text Thinking about computational thinking (2009)
Jeannette M. WingComputational thinking is using abstraction and decomposition when attacking a large complex task or designing a large complex system. It is separation of concerns. It is choosing an appropriate representation for a problem or modeling the relevant aspects of a problem to make it tractable. It is using invariants to describe a system’s behavior succinctly and declaratively. It is having the confidence we can safely use, modify, and influence a large complex system without understanding its every detail. It is modularizing something in anticipation of multiple users or prefetching and caching in anticipation of future use.
Von Jeannette M. Wing im Text Computational Thinking (2006)
Emerging Research, Practice, and Policy on Computational ThinkingPapert and Harel (1991) were the first who coined the term “computational thinking” in their 1991 paper on constructionism. They proposed that computational thinking was a shift on students’ thinking by contributing to their mental growth and become producers of knowledge using computing. Computational thinking received broader recognition from Wing (2006) who suggested that computational thinking was a critical twenty-first-century skill comparable to reading or math. Wing described computational thinking as “the thought processes involved in formulating a problem and expressing its solution in a way that a computer—human or machine—can effectively carry out” (p. 33).
Von Olgun Sadik, Anne-Ottenbreit Leftwich, Hamid Nadiruzzaman im Buch Emerging Research, Practice, and Policy on Computational Thinking (2017) im Text Computational Thinking Conceptions and Misconceptions auf Seite  222
Alexander RepenningEver since Jeannette Wing (2006) coined the term “computational thinking,” there has been a debate over providing a single definition. Despite the lack of a consistent definition, within the Computer Science community, a common understanding of the term emerged related to abstraction as a means for solving problems. According to P.J. Denning (2009), computational thinking is just a new term for a core concept, algorithmic thinking. Computer Science is not just about programming, but an entire way of thinking. The Computer Science community believes that learning to think in this way, to think computationally, could promote new perspectives and solutions to problems in many other disciplines (Wenger, 1998).
Von Andri Ioannidou, Vicki E. Bennett, Alexander Repenning, Kyu Han Koh, Ashok R. Basawapatna im Text Computational Thinking Patterns (2011)
Ralf RomeikeComputational Thinking (vgl. GAS 2014) betont den Stellenwert des Nachdenkens und Analysierens von Problemen und Problemlösungsstrategien, die der anschließenden Umsetzung mit ei nem Computer vorausgehen. Hierzu gehören die Anwendung verschiedener In der Informatik zentraler Konzepte wie Logik (analysieren und Voraussagen treffen), Abstraktion (Unwichtiges weglassen), Dekomposition (Komplexität in Teilprobleme zergliedern) und Algorithmisieren (Prozesse automatisieren und nachvollziehen) sowie Arbeitsweisen, die in der Informatik und bei der Nutzung und Gestaltung digitaler Medien gefördert werden. Hierzu zählen Kreativität (Gestalten und Umsetzen von Ideen), Debuggen (Fehler finden und korrigieren). Durchhalten (Probleme meistern lernen) und Kollaboration (zusammenarbeiten).
Von Ralf Romeike im Buch Software takes command im Text Wie informatische Bildung hilft, die digitale Gesellschaft zu verstehen und mitzugestalten (2017)
Wing’s original paper did not offer a succinct definition for computational thinking, but offered many examples of how computer scientists tackle common problems: “When your daughter goes to school in the morning, she puts in her backpack the things she needs for the day; that’s prefetching and caching. When your son loses his mittens, you suggest he retrace his steps; that’s back-tracking. [...] Which line do you stand in at the supermarket?; that’s performance modeling for multi-server systems.” [12]. Extrapolating from these examples, the overall message is that computer scientists have a toolbox of methods for matching problem situations to standard types of solution, drawn from various parts of the computer science curriculum, and, perhaps just as importantly, a standard terminology to describe these abstract problemsolution patterns.
Von Steve Easterbrook im Text From Computational Thinking to Systems Thinking (2014)
Alexander RepenningWing fasst CT als einen Gedankenprozess, der sowohl die Formulierung eines Problems als auch die Repräsentation der Problemlösung so darstellt, dass sie von Menschen oder durch Maschinen ausgeführt werden könnte (2014). Unsere, auf Wings aufbauende, Definition orientiert sich stark an den Bedürfnissen der Primarschule, ihren Lehrpersonen und ihren Schülerinnen und Schülern (Repenning 2015). In diesem Sinne wird CT nach Seymour Papert im konstruktionistischen Sinn als handlungsorientiertes, transversales Denken mit dem Computer definiert (1996). Dabei fungiert der Computer als Hilfsmittel, das den menschlichen Denkprozess bei der Entwicklung von Problemlösungsstrategien unterstützt und dabei hilft, die Konsequenzen des eigenen Denkens zu visualisieren und damit potenziell mentale oder digitale Artefakte wie beispielsweise Computerprogramme zu generieren.
Von Alexander Repenning, Anna Lamprou, Nicolas Fahrni, Nora A. Escherle im Journal Medienpädagogik und Didaktik der Informatik (2018) im Text Scalable Game Design Switzerland
Johannes MagenheimRalf RomeikeCarsten SchulteDie Idee des Computational Thinking setzt einen anderen Akzent (Wing, 2006, 2008): Es baut auf dem Wissen der Informatik über informationsverarbeitende Prozesse auf und nutzt die Techniken, Modelle, Konzepte und Werkzeuge der Informatik für das problemlösende Denken. Im Kern sieht Wing dabei die Abstraktion, und das Denken in unterschiedlichen Abstraktionsschichten. Es geht darum, zu unterscheiden, was jeweils zur Lösung eines Problems benötigt wird und was weggelassen werden kann. Komplexe Probleme werden dabei in Teile und Schichten zerlegt, so dass ein Teil auf ein anderes bzw. eine Schicht auf eine andere zurückgreifen kann.So muss beispielsweise ein Anwendungsprogrammierer nicht (immer) genau wissen, wie ein Befehl intern programmiert wurde, um ihn zu nutzen. Dies hat zwei wichtige Facetten: Erstens kommt es manchmal doch auf die Details der internen Funktionsweise an – immer dann, wenn es um Randbedingungen geht, etwa die Frage wie viel Speicherplatz etwas benötigt und ob der vorhandene dazu ausreicht. Zweitens ist es nach Wing beim Computational Thinking wichtig, die Beziehungen zwischen den Abstraktionsebenen im Auge zu behalten.
Von Nadine Bergner, Hilde Köster, Johannes Magenheim, Kathrin Müller, Ralf Romeike, Ulrik Schroeder, Carsten Schulte im Buch Frühe informatische Bildung - Ziele und Gelingensbedingungen für den Elementar- und Primarbereich (2018) im Text Zieldimensionen informatischer Bildung im Elementar- und Primarbereich

iconBemerkungen

Ralf LankauComputational Thinking trainiert und verkürzt das Denken auf Fragen der Berechenbarkeit
Von Ralf Lankau im Text Bildung und Digitali-Täter (2021)
Peter Denning[Seymour] Papert coined the phrase “computational thinking” for the practice of procedural thinking he taught to children.
Von Peter Denning, Matti Tedre im Buch Computational Thinking (2019) im Text Teaching Computational Thinking for all
Jürg NievergeltEndlich wird in vielen Fächern durch das Lösen von Problemen ("problem solving approach") das informatische Denken gefördert.
Von Raymond Morel, Pierre Banderet, Fritz Egger, Erich Hui, André Jaquenod, René Jeanneret, Jürg Nievergelt, Edo Poglia, Marcel Sutter in der Broschüre Die Einführung der Informatik an den Mittelschulen (1978) auf Seite  19
Jeannette M. WingIt represents a universally applicable attitude and skill set everyone, not just computer scientists, would be eager to learn and use.
Von Jeannette M. Wing im Text Computational Thinking (2006)
CT is not about getting humans to think like computers, but rather about developing the full set of mental tools necessary to effectively use computing to solve complex human problems [8].
Von James J. Lu, George H. L. Fletcher im Text Thinking about computational thinking (2009)
Jeannette M. WingUbiquitous computing is to today as computational thinking is to tomorrow. Ubiquitous computing was yesterday’s dream that became today’s reality; computational thinking is tomorrow’s reality.
Von Jeannette M. Wing im Text Computational Thinking (2006)
Jeannette M. WingJust as the printing press facilitated the spread of the three Rs, what is appropriately incestuous about this vision is that computing and computers facilitate the spread of computational thinking.
Von Jeannette M. Wing im Text Computational Thinking (2006)
Jeannette M. WingComputational thinking is a fundamental skill for everyone, not just for computer scientists. To reading, writing, and arithmetic, we should add computational thinking to every child’s analytical ability.
Von Jeannette M. Wing im Text Computational Thinking (2006)
Alexander RepenningComputational Thinking ist ein Ansatz, der bewusst auf Konzepte und Problemlösungsstrategien allgemeiner Relevanz fokussiert. Es geht unter anderem darum, den Zusammenhang zwischen sequenziellen und parallelen Prozessen zu verstehen.
Von Alexander Repenning im Text Computational Thinking in der Lehrerbildung (2015) auf Seite  4
Jeannette M. WingComputational thinking involves solving problems, designing systems, and understanding human behavior, by drawing on the concepts fundamental to computer science. Computational thinking includes a range of mental tools that reflect the breadth of the field of computer science.
Von Jeannette M. Wing im Text Computational Thinking (2006)
Jeannette M. WingComputational thinking confronts the riddle of machine intelligence: What can humans do better than computers? and What can computers do better than humans? Most fundamentally it addresses the question: What is computable? Today, we know only parts of the answers to such questions.
Von Jeannette M. Wing im Text Computational Thinking (2006)
Jeannette M. WingComputational thinking will have become ingrained in everyone’s lives when words like algorithm and precondition are part of everyone’s vocabulary vocabulary; when nondeterminism and garbage collection take on the meanings used by computer scientists; and when trees are drawn upside down.
Von Jeannette M. Wing im Text Computational Thinking (2006)
Medienpädagogik und Didaktik der InformatikComputational thinking ist ein mentales Problemlösen. Es beginnt vor dem Programmieren, denkt aber die operativen Bedingungen des Computers mit (ebd.). Es geht um Konzepte des Programmierens im Denken auf die Maschine hin, die das Mass des Erfolges ist: sie muss so funktionieren, wie das Programm es vorschreibt.
Von Susanne Grabowski, Frieder Nake im Journal Medienpädagogik und Didaktik der Informatik im Text Algorithmische Kunst als Bildungsgegenstand (2018) auf Seite  79
Dieses Computerdenken kann man lernen, ohne den konkreten Programmcode zu kennen, sagt auch Ulrich Kortenkamp, der an der Universität Potsdam Didaktik der Informatik lehrt. Er ergänzt aber, dass es viel einfacher und schöner sei, wenn man auch programmieren darf. "Das ist die naheliegende praktische Umsetzung, die man sich nicht nehmen lassen sollte."
Von Christoph Drösser im Text Kids & Codes (2017)
Carl August ZehnderComputational Thinking ist ein Denken mit und in numerischen Modellen. Im Altertum wurden Theorien aufgestellt – Astronomie mit Kugeln auf Kreisen –, in der frühen Neuzeit wurde gemessen und experimentiert – Kugeln auf Ellipsen, Bahnen mit Abweichungen –, und heute wird zusätzlich numerisch modelliert. Ohne Computer wäre schon der Mondflug unmöglich gewesen.
Von Carl August Zehnder im Text «Die Informatik verändert, was unter Allgemeinbildung zu verstehen ist» (2013)
Peter DenningTrue, an algorithm is a series of steps—but the steps are not arbitrary, they must control some computational model. A step that requires human judgment has never been considered to be an algorithmic step. Let us correct our computational thinking guidelines to accurately reflect the definition of an algorithm. Otherwise, we will mis-educate our children on this most basic idea.
Von Peter Denning im Text Remaining Trouble Spots with Computational Thinking (2017)
Computational thinking provides an ontology of computational concepts, and a set of terms for talking about them. For example, procedural and data abstractions provide the building blocks of computational solutions, and sequential and parallel composition provide a way of putting them together. Hierarchical decomposition is used to reduce complex problems, and encapsulation is used to create re-usable solutions.
Von Steve Easterbrook im Text From Computational Thinking to Systems Thinking (2014)
If computational thinking is the central tool of computer scientists, then we ought to consider whether computational thinking becomes just another instance of Maslow’s Hammer [16]: “If all you have is a hammer, then everything looks like a nail”. In other words, computer professionals may attempt to solve all problems through algorithmic means, while failing to perceive those that cannot be expressed using the abstractions of CT.
Von Steve Easterbrook im Text From Computational Thinking to Systems Thinking (2014)
Peter DenningBecause computation has invaded so many fields, and because people who do computational design in those fields have made many new discoveries, some have hypothesized that CT is the most fundamental kind of thinking, trumping all the others such as systems thinking, design thinking, logical thinking, scientific thinking, etc. This is computational chauvinism. There is no basis to claim that CT is more fundamental than other kinds of thinking.
Von Peter Denning, Matti Tedre, Pat Yongpradit im Text Misconceptions About Computer Science (2017)
Jeannette M. WingComputational thinking is using heuristic reasoning to discover a solution. It is planning, learning, and scheduling in the presence of uncertainty. It is search, search, and more search, resulting in a list of Web pages, a strategy for winning a game, or a counterexample. Computational thinking is using massive amounts of data to speed up computation. It is making trade-offs between time and space and between processing power and storage capacity.
Von Jeannette M. Wing im Text Computational Thinking (2006)
Peter DenningFinally, it is worth noting that educators have long promoted a large number of different kinds of thinking: engineering thinking, science thinking, economics thinking, systems thinking, logical thinking, rational thinking, network thinking, ethical thinking, design thinking, critical thinking, and more. Each academic field claims its own way of thinking. What makes computational thinking better than the multitude of other kinds of thinking? I do not have an answer.
Von Peter Denning im Text Remaining Trouble Spots with Computational Thinking (2017)
Programming should not, however, be essential in the teaching of computational thinking, nor should knowledge of programming be necessary to proclaim literacy in basic computer science. Just as math students come to proofs after 12 or more years of experience with basic math, and English students come to literary analysis after an even longer period of reading and writing, programming should begin for all students only after they have had substantial practice thinking computationally.
Von James J. Lu, George H. L. Fletcher im Text Thinking about computational thinking (2009)
Encouraged by funding programs from the NSF, the US computer science community has readily adopted the term computational thinking, using it as a slogan to re-design existing computer science curricula to make them more attractive to students, and to develop new courses aimed at audiences who would not otherwise be exposed to computer science. For example, the Computer Science Teachers Association (CSTA) set up a task force to “explore and disseminate teaching and learning resources related to computational thinking”.
Von Steve Easterbrook im Text From Computational Thinking to Systems Thinking (2014)
Yasmin B. KafaiPapert [47] is credited with introducing the term wanting “to integrate computational thinking into everyday life" (p. 182). Papert and others envisioned early on that computational ideas could serve as a tool for not only learning mathematics [16] but also a wide range of other subjects in new ways [1, 14, 62]. This general purpose application of computational thinking garnered much traction in bringing the first wave of computers into schools in the 1980’s but also generated considerable critique because of its lack of empirical evidence for transfer [49].
Von Yasmin B. Kafai, Chris Proctor, Debora Lui im Konferenz-Band ICER 2019 im Text From Theory Bias to Theory Dialogue (2019) auf Seite  102
Computational thinking (CT) stems back to the constructionist work of Seymour Papert (Papert, 1980, 1991) and was first coined as a term in a seminal article by Wing (2006). She explained that CT entails “solving problems, designing systems, and understanding human behavior, by drawing on the concepts fundamental to computer science” (Wing, 2006, p. 33). As such, it represents an ability to analyze and then solve various problems. Her arguments provided a fresh perspective on the relationship( s) between humans and computers, and gave rise to a wave of research on CT.
Von Valerie J. Shute, Chen Sun, Jodi Asbell-Clarke im Text Demystifying computational thinking (2017)
The computational thinker looks for problems that can be tackled with computers. Immediately, this provides a selective lens through which to view the world. Problems that are unlikely to have computational solutions (e.g. ethical dilemmas, value judgements, societal change, etc) are ignored. Others are reduced to a simpler, computational proxy. It is no coincidence that computer science students tend to be less morally mature than students from other disciplines [17]. Ethical dilemmas have no computational solutions, and so are overlooked when peering through a CT lens.
Von Steve Easterbrook im Text From Computational Thinking to Systems Thinking (2014)
Peter DenningComputational thinking (CT) is an old idea in CS, first discussed by pioneers such as Alan Perlis in the late 1950s.8 Perlis thought “algorithmizing” would become part of every field as computing moved in to automate processes. Dijkstra recognized he had learned new mental skills while programming (1974). In his 1980 book Mindstorms, Papert was the first to mention the term CT explicitly when discussing the mental skills children developed while programming in Logo. Jeannette Wing catalyzed a discussion about how people outside CS could benefit from learning computing.
Von Peter Denning, Matti Tedre, Pat Yongpradit im Text Misconceptions About Computer Science (2017)
At heart, CT is inherently reductionist. Computational problems are tackled by reducing them to a set of discrete variables that can be mapped onto abstract data types, and a set of algorithmic steps for manipulating these data types. In the process, multiple perspectives on the nature of the problem are lost, as is any local, contingent knowledge about the problem situation [18]. Computational thinking thus ignores the fact that any particular expression of the “the problem to be solved” is the result of an ongoing negotiation between the competing needs of a variety of stakeholders [19], [20].
Von Steve Easterbrook im Text From Computational Thinking to Systems Thinking (2014)
Wing (2006) argued that CT does not mean to think like a computer; but rather to engage in five cognitive processes with the goal of solving problems efficiently and creatively. These include:
  1. Problem reformulation - Reframe a problem into a solvable and familiar one.
  2. Recursion - Construct a system incrementally based on preceding information.
  3. Problem decomposition - Break the problem down into manageable units.
  4. Abstraction - Model the core aspects of complex problems or systems.
  5. Systematic testing - Take purposeful actions to derive solutions.
Von Valerie J. Shute, Chen Sun, Jodi Asbell-Clarke im Text Demystifying computational thinking (2017)
Although there are different efforts to define the term and there is no consensus on different definitions, there is a general acceptance that CT skills cover the concepts of “abstraction, algorithmic thinking, problem-solving, decomposition, generalization, and debugging” (Sarıtepeci & Durak, 2017). In support of this, Kalelioglu, Gülbahar and Kukul (2016) have formed a word cloud in relation to the explanations about computational thinking in their work and have found that the data words that are most used in terms of defining the process of computation thinking in the literature are “abstraction, problem, solving, algorithmic and thinking.
Von Hatice Yildiz Durak, Mustafa Saritepeci im Text Analysis of the relation between computational thinking skills and various variables with the structural equation model (2017)
Peter DenningThe current computational thinking (CT) movement in computing education began in 2006 when Jeannette Wing declared that “computational thinking is a fundamental skill for everyone, not just for computer scientists” and that “everyone can benefit from thinking like a computer scientist” (Wing, 2006, 2010). Her declaration came at a time when everything was being digitized and people were finding themselves in a world where algorithms and computing machines made many decisions that affected their work and their lives every day. The unfamiliar logic of computing was bringing great benefits, such as connectivity, along with great worries, such as loss of jobs to automation. Wing called on educators to help everyone learn how computing works, how they can harness it in their own lives, and when they can trust it.
Von Matti Tedre, Peter Denning im Buch Computational Thinking in Education (2021) im Text Computational Thinking
Ralf LankauKurioserweise fragt keiner nach, was informatische Grundbildung bzw. informatisches Denken bedeutet. Der englische Originalbegriff heißt Computational Thinking und verkürzt das Denken auf Fragen der Berechenbarkeit. Alle Menschen sollen lernen zu »denken« (funktionieren) wie ein Computer. Ein Computer aber ist eine Rechen- bzw. eine Datenverarbeitungsmaschine. [...] Informatikunterricht fördert so eine spezifische Art von Problemlösungsstrategien, die eine Aufgabe so lange in Teilaufgaben zerlegt, bis man diese Teilaufgaben mathematisch beschreiben und einem Computer(-programm) zum Berechnen geben kann. Dazu gehört, dass jede Teilaufgabe letztlich so systematisiert werden muss, dass als Berechnungsergebnis ein eindeutiger (binärer) Wert herauskommt: Ja oder Nein, Richtig oder Falsch, Eins oder Null. Binäre Logik ist in technischen Bereichen hilfreich, verkürzt und trainiert aber ein Denken in Schwarz-Weiß-Schemata.
Von Ralf Lankau im Buch Autonom und mündig am Touchscreen (2021) im Text Einleitung
Peter DenningDespite more than a half-century of research on how to teach computing in the school, teaching computing concepts to children remains a great challenge. It will keep computing education researchers busy for decades to come. We advocate that CT curriculum developers focus their attention to two things.
  • First, we advocate that teachers use computing's hard-earned hours in the K–12 curriculum to teach practices unique to our discipline, instead of rehashing generic brain puzzles, mathematics exercises, or perceptual reasoning problems. We are concerned that in the excited rush to develop CT curricula for schools, too many generic ideas may have been introduced at the cost of computing's own disciplinary concepts, ideas, skills, and practices. This ought to be changed.
  • Second, we advocate that the public face of CT be expanded to cover the rich spectrum of CT insights from beginner to professional. One of computing's perennial challenges has been the public perception of the field as little more than coding. This image of computing is harmful because it does not show the public the vast range of activities people in computing do. We curate and clean data, train neural networks, and use them to make everyday things smart. We find ways to avoid network bottlenecks to get the full power of the world's biggest computing clusters to the fingertips of smartphone users, without them ever noticing any delay. We continuously seek clever heuristic ways to circumvent the limits of computing. We build software that creates virtual worlds that seamlessly fit social communities and their practices.
Von Peter Denning, Matti Tedre im Text Computational Thinking for Professionals (2021)

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iconErwähnungen auf anderen Websites im Umfeld von Beat Döbeli Honegger

Website Webseite Datum
Didaktik der Informatik 2019S2: Welcher Ansatz im Informatikunterricht?22.08.2019
Didaktik der Informatik 2020S2: Welcher Ansatz im Informatikunterricht?22.08.2019
Didaktik der Informatik 2021S2: Welcher Ansatz im Informatikunterricht?22.08.2019

iconZeitleiste

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