这不仅仅是一门课程,更是一种核心的、面向未来的能力，对于现代大学生来说，无论你是什么专业，理解并掌握计算思维都至关重要。
什么是计算思维？
要明确一个核心观点：计算思维 ≠ 编程。
编程是实现计算思维的一种重要工具,但计算思维是一种更底层的、更普适的思考方式和解决问题的框架。
著名计算机科学家周以真教授给出了经典定义：
计算思维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。
计算思维就是像计算机科学家一样思考，它不是要让你成为程序员，而是要你学会用计算机科学中那些强大、严谨的逻辑和方法来分析和解决现实世界的问题。
计算思维的四大核心支柱
计算思维主要由以下四个相互关联的部分构成：
分解
核心思想： 将一个复杂、庞大的问题，拆解成一系列更小、更简单、更易于管理和解决的子问题。
- 生活中的例子：
- 写论文： 你不会直接写“论人工智能的未来”，你会先分解成：确定题目、文献综述、搭建大纲、撰写引言、分章节论证、修改润色等小任务。
- 组织一场旅行： 你会分解成：目的地选择、预算制定、交通预订、酒店预订、行程规划、物品打包等。
- 计算机中的例子：
开发一个大型软件,会分解成用户登录模块、数据管理模块、前端展示模块等，每个模块再继续分解成更小的功能。
模式识别
核心思想： 在分解后的子问题中，寻找相似性、规律性或重复出现的模式。
- 生活中的例子：
- 交通拥堵： 你会发现每天早晚高峰，城市的主要环路和桥梁都会出现拥堵，这是一种时间-空间模式。
- 购物： 电商平台会根据你的浏览和购买历史，识别出你的“购物模式”，向你推荐相似的商品。
- 计算机中的例子：
- 垃圾邮件过滤： 识别出垃圾邮件中常见的模式，如发件人地址、特定关键词（“中奖”、“免费”）、链接格式等。
- 图像识别： 识别出图片中“猫”的模式，通常包括尖耳朵、胡须、特定的面部结构等。
抽象
核心思想： 在识别出的模式中，忽略掉不重要的细节，只关注核心和本质的特征，这是计算思维中最强大也最难的一步。
- 生活中的例子：
- 看地图： 地图是一个抽象模型，它忽略了建筑的高度、颜色、内部结构，只保留了道路、地名和相对位置这些核心信息，让你能快速导航。
- 红绿灯： 它抽象了复杂的交通流量，用“红、黄、绿”三种简单信号来控制，核心是“通行”与“停止”。
- 计算机中的例子：
- “汽车”类： 在编程中，我们定义一个“汽车”类，它有品牌、颜色、速度等属性（抽象出核心特征），但不会包含车主的姓名、电话等无关信息。
- 算法： 排序算法抽象了比较和交换这两个核心操作，而不关心数据具体是什么（是数字、字符串还是其他对象）。
算法设计
核心思想： 为解决问题设计出一步步清晰、明确、可执行的指令或规则，这些指令是有限的，并且在有限步骤内一定能得到结果。
- 生活中的例子：
- 烹饪食谱： 一份详细的食谱就是一个算法，它告诉你第一步放什么油，第二步放多少葱花，第三步开大火还是小火……只要严格按步骤来，就能得到预期的菜肴。
- 组装宜家家具： 说明书就是算法，每一步都清晰明了，指导你如何正确地组装。
- 计算机中的例子：
- 排序算法： 比如冒泡排序，它规定了如何通过反复比较和交换相邻元素，将一列数据从小到大排序。
- 导航软件： 输入起点和终点，软件内部会运行一个路径规划算法（如A*算法），计算出最优（最快/最短）的路线。
为什么大学要培养计算思维？
在当今这个数据驱动、万物互联的时代，计算思维已经成为继读、写、算之后的第四种基本核心素养。
- 提升解决问题的能力： 它提供了一套系统化的工具箱，让你面对陌生和复杂问题时，不再束手无策，而是知道从何下手、如何拆解、如何分析。
- 增强逻辑思维和创新能力： 训练你的大脑进行严谨的逻辑推理，帮助你构建清晰的结构，这对于任何领域的创新都至关重要。
- 赋能跨学科学习： 计算思维是连接不同学科的桥梁。
- 文科生： 可以用计算思维分析历史数据、进行文本挖掘、建立社会模型。
- 商科生： 可以用计算思维进行市场预测、优化供应链、进行金融风险评估。
- 理科生： 可以用计算思维进行科学模拟、处理实验数据、可视化复杂现象。
- 为未来工作做准备： 无论你将来从事什么职业，都会遇到需要用数据说话、用流程优化的场景，具备计算思维的人，能更快地适应自动化、智能化的工作环境，成为不可替代的人才。
大学如何学习计算思维？
大学里的计算思维教育通常不是孤立的,而是贯穿在多种形式中：
- 专门的《计算思维》导论课程： 这类课程不要求编程基础，主要讲解上述四大支柱，并通过大量生活案例、逻辑谜题、小组项目来训练思维。
- 编程语言课程（如Python）： 这是最主要的实践途径，学习编程的过程，就是将“分解、抽象、算法设计”付诸实践的过程，你写的每一行代码，都是对思维的具体实现。
- 数据结构与算法课程： 这是计算思维的深化，你将学习如何更高效地组织数据（抽象）和设计解决问题的步骤（算法），理解“好”和“坏”的思维方法在效率上的巨大差异。
- 其他专业课程中的融入： 很多优秀的教授会在自己的专业课程（如经济学、生物学、社会学）中引入计算思维的项目，让学生用编程工具解决本专业的问题。
对于大学生而言,学习计算思维，目标不是让你成为一个程序员，而是：
- 获得一把“瑞士军刀”：一套可以应对未来各种挑战的强大思维工具。
- 培养一种“新视角”：让你能够用数据化、模型化、自动化的眼光看待世界。
- 构建一种“底层能力”：这种能力将内化为你的本能，让你在未来的学习和职业生涯中，拥有更强的竞争力和适应力。
请认真对待你的计算思维课程和实践项目,它带给你的回报，将远超你的想象。
