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.

Wing 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.

Die 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.

The 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.

Kurioserweise 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.

Despite 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.