계산적 사고

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교육에서, 컴퓨터 사고(CT)는 문제들과 그 해결책들을 컴퓨터가 실행할 수 있는 방법으로 표현하는 것을 포함하는 일련의 문제 해결 방법들이다.^[1] 프로세스 자동화를 수반하지만, 컴퓨팅을 사용하여 프로세스(자연적, 인위적)를 탐색, 분석 및 이해하기도 한다.^[2][3]

역사

개념으로서의 계산적 사고의 역사는 적어도 1950년대로 거슬러 올라가지만 대부분의 아이디어는 훨씬 더 오래되었다.^[4][2] 계산적 사고에는 추상화, 데이터 표현, 논리적으로 정리된 데이터와 같은 아이디어들이 포함되는데, 이것은 또한 과학적인 사고, 공학적인 사고, 시스템 사고, 디자인 사고, 모델 기반 사고 등과 같은 다른 종류의 사고에도 만연해 있다.^[5] 아이디어도, 용어도 최근의 것도 아니다: 앨런 펄리스와 도널드 크누스와 같은 컴퓨터 선구자를 계산하여 알고리즘화, 절차적 사고, 알고리즘적 사고, 계산적 이해력과^[2] 같은 용어들에 앞서 1980년^[6] 세이모어 파퍼트에 의해 처음 사용되었고 1996년에 다시 한번 컴퓨터적 사고라는 용어가 사용되었다.^[7] 계산적 사고는 규모의 복잡한 문제를 알고리즘적으로 해결하는 데 사용될 수 있으며, 효율의 큰 향상을 실현하는 데 종종 사용된다.^[8]

계산적 사고라는 문구는 Jeannett Wing의 주제에 대한 Communications of ACM 에세이의 결과로 2006년 컴퓨터 과학 교육계의 선두에 서게 되었다. 이 에세이는 컴퓨터 과학자들만이 아니라 컴퓨터 공학자들 모두에게 컴퓨터적으로 생각하는 것이 근본적인 기술이라고 제안하고, 컴퓨터 아이디어를 학교에서 다른 과목으로 통합하는 것의 중요성을 주장했다.^[9] 에세이는 또한 계산적 사고를 배움으로써, 아이들이 많은 일상적인 작업에서 더 나아질 것이라고 말했다. 예를 들어, 에세이는 가방을 싸고, 잃어버린 벙어리장갑을 찾고, 그 대신에 임대와 구입을 중단해야 하는 시기를 알게 되었다. 교육에서 계산적 사고 문제의 연속은 아이들을 위한 K–9 컴퓨팅부터 전문가와 지속적 교육에 이르기까지 다양하며, 여기서 과제는 전문가들 간의 깊은 원칙, 최대성, 사고방식을 어떻게 전달하느냐 하는 것이다.^[2]

처음 10년 동안 계산적 사고는 미국 중심의 운동이었으며, 오늘날에도 여전히 그 분야의 연구에서 초기의 초점이 보여지고 있다.^[10] 이 분야에서 가장 많이 인용된 기사와 가장 많이 인용된 사람들은 초기 미국 CT파동 때 활동했으며, 이 분야에서 가장 활발한 연구자 네트워크는 미국에 기반을 두고 있다.^[10] 미국과 유럽의 연구자들이 지배하고 있는 이 분야의 주로 서양의 연구 문학이 다른 문화 그룹의 학생들의 요구를 어느 정도 충족시킬 수 있을지는 불분명하다.^[10]

특성.

계산적 사고를 정의하는 특성은 분해, 패턴 인식/데이터 표현, 일반화/추상, 알고리즘이다.^[11][12] 문제를 분해하고, 데이터 표현을 사용하여 관련된 변수를 식별하고, 알고리즘을 생성함으로써 일반적인 해결책이 도출된다. 일반적인 해결책은 초기 문제의 수많은 변형을 해결하는 데 사용될 수 있는 일반화 또는 추상화다.

계산적 사고의 또 다른 특성화는 세 가지 단계를 기반으로 한 "3 As" 반복 과정이다.

1. 추상화: 문제 제형;
2. 자동화: 솔루션 표현식;
3. 분석: 솔루션 실행 및 평가.^[13]

"4C"에 대한 연결

21세기 학습의 4가지 C는 의사소통, 비판적 사고, 협업, 창의성이다. 다섯 번째 C는 알고리즘적이고 논리적으로 문제를 해결할 수 있는 능력을 수반하는 계산적 사고일 수 있다. 모델을 제작하고 데이터를 시각화하는 도구를 포함한다.^[14] 그로버는 사회과학과 언어예술을 포함하는 과학, 기술, 공학, 수학(STEM)을 넘어 과목에 컴퓨터 사고가 어떻게 적용되는지 설명한다.

창간 이래, 4C는 점차 많은 학교 수업의 중요한 요소로 받아들여지고 있다. 이러한 개발은 모든 K-12 레벨에서 질의, 프로젝트 기반 및 보다 심오한 학습과 같은 플랫폼과 방향의 변경을 촉발하였다. 많은 나라들이 모든 학생들에게 컴퓨터 사고를 도입했다. 영국은 2012년부터 국가 커리큘럼에서 CT를 실시하고 있다. 싱가포르는 CT를 "국가 역량"이라고 부른다. 호주, 중국, 한국, 뉴질랜드와 같은 다른 나라들은 학교에 컴퓨터 사고를 도입하기 위한 엄청난 노력을 시작했다.^[15] 미국에서 버락 오바마 대통령은 디지털 경제에서 번창하는 데 필요한 적절한 컴퓨터 과학 숙련도로 미국의 이 세대 학생들에게 힘을 실어주기 위해 이 프로그램 "Computer Science for All"을 만들었다.^[16] 컴퓨터 사고란 컴퓨터 과학자들처럼 생각하거나 문제를 해결하는 것을 의미한다. CT란 문제를 이해하고 해결책을 도출하는 데 필요한 사고 과정을 말한다. CT는 논리, 평가, 패턴, 자동화, 일반화를 포함한다. 직업 준비는 다양한 방법으로 학습과 교육 환경에 통합될 수 있다.^[17]

K-12 교육에서

이전의 시모어 파퍼트, 앨런 펄리스, 마빈 민스키와 비슷하게, 제넷트 윙은 계산적 사고가 모든 아이들의 교육에 필수적인 부분이 되는 것을 상상했다.^[9] 그러나 K–12 교과 과정과 컴퓨터 과학 교육에 계산적 생각하고 통합 계산 thinking,[18][19]의 정의 it,[5]그리고 다른 유사한"생각"의 시스템 생각하고 그것을 감별하기 위해 아이들의 개발을 평가하기 협약을 포함한 여러 도전에 직면했다, 디자인적 사고, and enginee생각에 ^[5]잠기다 현재 계산적 사고는 다음과 같은 특성을^[19][20] 포함하는 일련의 인지 능력과 문제해결 과정으로 광범위하게 정의되고 있다(하지만, 이공계^[2] 여러 분야에서 원칙이 되는 대신 구체적으로 계산에 속하는 경우는 거의 없다는 주장이 있다).

• 추상화 및 패턴 인식을 사용하여 문제를 새롭고 다른 방식으로 나타냄
• 논리적으로 데이터 구성 및 분석
• 문제를 작은 부분으로 나누기
• 반복, 상징적 표현 및 논리적 운영과 같은 프로그램적 사고 기법을 사용하여 문제에 접근
• 문제를 일련의 순서형 단계로 재구성(알고리즘 사고)
• 단계와 리소스의 가장 효율적이고 효과적인 조합을 달성한다는 목표를 가지고 가능한 솔루션 식별, 분석 및 구현
• 이 문제 해결 과정을 다양한 문제들로 일반화

K-12 커리큘럼에 대한 현재의 통합 계산적 사고는 컴퓨터 과학 수업에서 직접 또는 다른 과목에서 계산적 사고 기법의 사용과 측정을 통해 두 가지 형태로 나타난다. 과학, 기술, 공학, 수학(STEM)의 교사들은 컴퓨터 사고가 포함된 교실을 중심으로 학생들이 시행착오 등 문제해결 능력을 연습할 수 있도록 한다.^[21] 발레리 바와 크리스 스티븐슨은 2011년 ACM Intrusion 기사에서^[18] 학문에 걸친 컴퓨터적 사고 패턴을 기술했다. 그러나 콘래드 울프람은 컴퓨터적 사고를 뚜렷한 과목으로 가르쳐야 한다고 주장해 왔다.^[22]

전산적 사고와 분석, 문제해결 능력을 갖춘 예비 대학생을 만들고 강화하기 위해 교육과정을 비롯한 관련 자원을 제공하는 온라인 기관이 있다.

계산적 사고를 위한 센터

피츠버그에 있는 카네기 멜론 대학에는 컴퓨터 사고 센터가 있다. 이 센터의 주요 활동은 PROBE 또는 PROBlem 지향 탐험을 수행하는 것이다. 이러한 탐침은 새로운 컴퓨터 개념을 문제에 적용하여 계산적 사고의 가치를 보여주는 실험이다. 프로브 실험은 일반적으로 컴퓨터 과학자와 연구할 분야의 전문가 사이의 협력이다. 그 실험은 보통 1년 동안 계속된다. 일반적으로 탐침은 광범위하게 적용되는 문제에 대한 해결책을 찾고 좁게 집중된 문제를 피하려고 할 것이다. 프로브 실험의 몇 가지 예는 최적의 신장 이식 물류와 약물 내성 바이러스를 번식시키지 않는 약을 만드는 방법이다.^[23]

비판

계산적 사고의 개념은 그것이 다른 형태의 사고와는 어떻게 다른지 거의 명확하게 밝혀지지 않았기 때문에 너무 모호하다는 비판을 받아왔다.^[4][24] 컴퓨터 과학자들 사이에서는 컴퓨터 솔루션을 다른 분야에 강요하는 경향이 "컴퓨터 우월주의"라고 불려왔다.^[25] 일부 컴퓨터 과학자는 컴퓨터 사고가 이 분야의 작은 부분만을 대표하기 때문에 더 넓은 컴퓨터 과학 교육의 대안으로 컴퓨터 사고의 촉진을 걱정한다.^[26][5] 다른 사람들은 컴퓨터 사고방식의 강조가 컴퓨터 과학자들에게 그들이 해결할 수 있는 문제에 대해 너무 좁게 생각하도록 부추겨서 그들이 만들어내는 기술의 사회적, 윤리적, 환경적 영향을 피하게 한다고 우려한다.^[27][4] 게다가, 거의 모든 CT 연구가 미국과 유럽에서 행해지고 있기 때문에, 그러한 교육적인 생각들이 다른 문화적 맥락에서 얼마나 잘 작동하는지 확실하지 않다.^[10]

2019년 논문은 컴퓨터 과학의 교육적 가치를 전달하기 위해 컴퓨터 사고(CT)라는 용어를 주로 속기용으로 사용해야 하므로 학교에서 가르칠 필요가 있다고 주장한다.^[28] CT에 대한 '지식의 본체'나 '평가방법'을 파악하려는 노력보다 학교에서 컴퓨터과학을 자율과학 과목으로 인정받도록 하는 것이 전략적 목표다. 특히 중요한 것은 CT와 관련된 과학적 참신함이 수학의 '문제해결'에서 컴퓨터 과학의 '해결된 문제해결'로의 변화라는 사실을 강조하는 것이다. 문제를 해결하기 위해 받은 지시를 자동으로 실행하는 '효과적인 요원'이 없다면 컴퓨터 과학이 아니라 수학만 있을 것이다. 같은 논문의 또 다른 비판은 "문제 해결은 특정 목표에 도달하고자 하는 상황의 한 예일 뿐"이기 때문에 '문제 해결'에 집중하는 것이 너무 좁다는 것이다. 따라서 본 논문은 쿠니, 스나이더, 윙, 아호^[29] 등의 원래 정의를 다음과^[30] 같이 일반화한다. "컴퓨팅 사고는 상황을 모델링하는 데 수반되는 사고 과정이며, 정보처리 에이전트가 외부적으로 지정된 (set of) 목표에 도달하기 위해 그 안에서 효과적으로 운용할 수 있는 방법을 명시한다."

CT의 많은 정의는 STEM 교육을 강화하겠다는 약속에서 비롯되었기 때문에 기술 수준에서만 그것을 설명하고 있다. 그리고, STEM 교육의 최근 움직임은 (이론을 배우면서) 학생들에게 전문가의 심리 습관을 가르친다는 제안에 바탕을 두고 있다. 그래서 계산적 사고든, 과학적인 사고든, 공학적인 사고든, 동기는 같으며 도전 또한 같다: 초보자에게 전문가의 심리 습관을 가르치는 것은 본질적으로 문제가 있는 것은, 전자와 같은 사고 과정에 그들을 참여시키는 데 필요한 전제조건적인 내용 지식과 실천 능력 때문이다.변태. 전문가의 정신 습관을 근본적인 인지 과정과 연결시킬 때에만 우리는 그들의 기술을 초보자에게 가르쳐 줄 수 있는 더 기본적인 역량으로 좁힐 수 있다. CT의 인지적 본질을 실제로 다루는 연구는 몇 가지밖에 없었다. 그 중 야사르(ACM 통신, Vol.61, No.7, 2018년 7월)는 CT를 생물학적 또는 전자적 컴퓨터 장치에 의해 생성/조립되는 사고라고 설명한다. 이에 따라 컴퓨터 과학자들뿐만 아니라 누구나 CT를 채용하고 있으며, 교육과 경험을 통해 CT를 개선할 수 있다. 야사르는 1998년 최초의 컴퓨터 공학 학부 과정을 설립했는데, NSF가 지원하는 프로그램으로 2006년 윙의 논문이 발표되기 훨씬 전에 컴퓨터 사고 교육의 진보를 촉진했다. 2003년, 그는 미국 의회에서 STEM 교육에 대한 컴퓨터 접근법의 미덕에 대해 증언했다. 그의 작품에서 그는 CT의 인지적 본질뿐만 아니라 그것을 과학적인 사고와 공학적인 사고 둘 다로 연결시킨다.

참고 항목

• 컴퓨터 기반 수학

참조

추가 읽기

Wikibook A-level Computing에는 다음과 같은 주제의 페이지가 있다. 계산 원리 소개