“學習編程可以鍛煉你的思維，讓你更好思考屎暇，創(chuàng)建一種在各個領域都很有用的思維方式承桥。”———?比爾蓋茨
編程學習的重要性不言而喻根悼，編程普及已呈現(xiàn)全球化趨勢凶异。作為國家戰(zhàn)略的重要內(nèi)容蜀撑，人工智能與少兒編程受到很多人的關注與青睞。
我們一直在強調(diào)唠帝，讓孩子學編程屯掖，不是為了培養(yǎng)未來的程序員，而是希望通過這種學習訓練襟衰，掌握人工時代最重要的一種必備技能——編程思維贴铜。擁有了編程思維，孩子可以更好地理解人工智能時代的運轉(zhuǎn)規(guī)則瀑晒，更從容地應對未來的訊息萬變绍坝。
那么，“編程思維”苔悦，到底是一種什么樣的思維呢轩褐？
當我們試著從電腦的角度去思考問題時，將問題的解決思路玖详、方法把介、和手段通過計算機能夠理解的形式告訴計算機，使得計算機能夠根據(jù)人的指令一步一步去工作蟋座，完成某種特定的任務拗踢，我們就已經(jīng)在開始學習并鍛煉“編程思維”了。
所以向臀，所謂“編程思維(ComputationalThinking)”巢墅，其實就是指利用我們已有的知識和工具，將自身的思路轉(zhuǎn)化成邏輯運算的步驟券膀，從而完成復雜的任務君纫，幫助孩子培養(yǎng)邏輯思維和抽象思維。最常見的形式就是根據(jù)指令完成一系列動作芹彬。
它不是編寫程序的技巧蓄髓，而是一種高效的問題解決思維方式，包含“理解問題——找出路徑”的思維過程舒帮，由問題分解双吆、模式識別、抽象化（模式歸納）会前、算法設計四個步驟組成。通過這4個步驟匾竿，孩子學會把問題有效拆解瓦宜，并且可以設計出解決問題的流程，將所有問題逐一解決岭妖，即使不當程序員也能用得上临庇。
Step1 : 分解問題--化繁為簡
問題解決包括兩種常見的策略：算法和啟發(fā)法反璃。
所謂算法策略，就是在問題空間里中隨機搜索所有可能的方法假夺，逐一嘗試淮蜈，直到獲取一種有效的方法解決問題。
而啟發(fā)法策略已卷，就是人類根據(jù)生活經(jīng)驗梧田，在問題空間內(nèi)進行較少的搜索，就能快速問題解決的策略侧蘸，它是一種憑借直覺經(jīng)驗與知識積累裁眯、省時省力、走捷徑的方法讳癌。
機器擅長算法穿稳，而人類常用啟發(fā)法，所以有時候人類會遇到一些問題完全束手無策晌坤，尤其當這個問題的界定不夠清晰逢艘，不清楚問題的起始狀態(tài)是什么，要到達什么目標狀態(tài)骤菠，以及用什么手段和遵循哪些步驟到達想要的目標狀態(tài)它改，即使擁有強大的算法也不能解決。
所以娩怎，面臨復雜棘手的問題搔课，如果我們善于運用手段-目標分析（means-to-end）將問題界定清楚、化繁為簡截亦，就好辦得多爬泥。
簡單來說，就是將問題按照一定目的崩瓤，進行清晰界定和目標拆解袍啡，轉(zhuǎn)化為一個個我們熟悉的簡單問題或一個個更好執(zhí)行、更好理解的小步驟却桶，再逐個擊破境输。即使采用啟發(fā)法，也不愁找不到解決之道颖系。
最糟糕的結果嗅剖，無非就是換幾套思路嘗試幾遍。這種思維嘁扼，我們稱為“分解思想”信粮，它是編程和數(shù)學里重要的思想之一。
編程的過程趁啸，就是把復雜和龐大的問題“自上而下强缘，逐步拆解督惰，直至理順”。它是解決問題的基礎旅掂，只有把問題拆解清楚赏胚，才有接下來實現(xiàn)的可能。正如Scratch之父Mitchel Resnick所說：“ 在學編程的過程中教孩子們學會拆分問題商虐，這才是最重要的觉阅。”
Step2 :?模式識別--規(guī)律整合
人在觀察事物/現(xiàn)象的時候称龙，常常要尋找它與其他事物/現(xiàn)象的不同之處留拾，并根據(jù)一定的目的，把各個相似但又不完全相同的事物或現(xiàn)象組成一類鲫尊。
這種共同的特征與規(guī)律痴柔，我們稱為模式。順序模式是按順序排列所有項目（物品）疫向；分組模式是將相似項目（物品）分成一個組咳蔚。人腦通過擴充模式庫，對關鍵性特征快速匹配并觸發(fā)認知判斷搔驼，可以大大簡化我們對世界的認識谈火，把復雜的世界簡化，從而高效處理信息舌涨。
編程中的模式識別糯耍，就是找出不同問題中的模式和趨勢（共同點）的過程，能夠極大鍛煉規(guī)律整合的能力囊嘉，讓我們能快速從以往的經(jīng)驗中温技，得到規(guī)律并舉一反三以快速高效解決細分問題。
假如要畫100只貓扭粱，我們?nèi)绾螌崿F(xiàn)這個目標舵鳞？是自己找100只貓臨摹，還是臨摹一只貓琢蛤，找出它的“模式”孔庭，然后讓電腦批量復制呢睦尽？
如果讓電腦畫100只貓，它是這樣做的：對貓進行模式識別履怯，發(fā)現(xiàn)貓的共同點：有眼睛富稻、耳朵熏兄、身體东涡、尾巴隆嗅、四條腿……根據(jù)這些特點，建立起貓的“模式”，然后按照這個模式批量畫貓挂据；每次變換一個局部特征（例如毛發(fā)顏色、尾巴長短）儿普，就能輕松完成100只貓崎逃。
所以善于識別模式，就相當于擅長掌握眉孩、識別和運用套路个绍，在經(jīng)驗庫里搜索類似情境與解決方法，套用模式快速解決以前未曾遇到過的問題浪汪，將新問題變?yōu)樾〔艘坏睦蠁栴}巴柿。
人腦在進行認知加工，就擅長用這種方式來節(jié)省資源死遭，提高效率广恢。遇到相似的情況就直接調(diào)用，當模式庫的內(nèi)容越多呀潭，分解問題钉迷、算法求解更容易，迭代钠署、復用糠聪、翻創(chuàng)的素材也會更豐富。所以谐鼎，善于發(fā)現(xiàn)和總結規(guī)律的人舰蟆，效率也特別高。
Step3 :?抽象化--聚焦關鍵
計算思維的實質(zhì)是抽象和自動化狸棍，這和人腦的信息化加工模式有點像身害。生活中隨處可見模式，發(fā)現(xiàn)模式的能力是可以鍛煉的隔缀，最常見的方法就是找相同與找不同题造。
在生活中，我們對一些事物的概念與印象也是在多次這樣的認知中逐步形成的猾瘸。抽象級別越高界赔，越接近事物的本質(zhì)，規(guī)律的適用面也就越廣牵触。
所以淮悼，抽象化，也稱為模式歸納揽思，在大量表面現(xiàn)象的模式中袜腥，尋找規(guī)律，歸納共性钉汗，找出最本質(zhì)的模式羹令，抽取最關鍵特征鲤屡，忽略和過濾不必要細節(jié)的過程。通過認知問題的核心本質(zhì)福侈，幫助我們形成解決問題的構想酒来。
以早起出門為例，對于大腦而言肪凛，早上起床出門上班堰汉，其實是一連串高度重復且自動化的流程事件組合，大腦只需要按照多年以來的習慣發(fā)出指令伟墙，并記住幾個關鍵時間點要干什么翘鸭，完全可以按流程自動化完成。
事實上戳葵，大腦非常喜歡用這種抽象就乓、聚焦關鍵的方式，消耗最少的認知資源譬淳，高效地達成我們的行為目標档址，但有時候也會給造成一些無關緊要的小困擾：比如，到底有沒有鎖過門邻梆。當然這就涉及到其他認知成分的參與了守伸。
以畫貓為例，我們了解貓的特征浦妄，并基于這些抽象的特征尼摹，我們可以形成關于畫貓的整體設想并制作模型。勾勒出貓的輪廓與五官剂娄，就能讓人意會到這是一只睡貓蠢涝，我們想讓它更生動形象一些，可以再對它進行細節(jié)補充阅懦。
編程中最關鍵的就是“抽象思維”能力和二，每件事物都有自己的主要特征和其他細節(jié)，如果我們找不出重點耳胎，就無法解決問題惯吕。抽象思維可以幫我們快速認清事物的本質(zhì)，剝離出問題的核心怕午，能在大量信息中抓住關鍵信息废登，提高學習效率！
Step4 :?算法設計--最優(yōu)解與次優(yōu)解
解決任何問題郁惜，都需要制訂具體的執(zhí)行計劃堡距。
在給定有限的資源情況下，我們可能會設想多種可能性、規(guī)劃多條解決路徑與流程步驟羽戒，幫助我們更好地應對突發(fā)狀況缤沦，增加目標實現(xiàn)的概率，甚至找到最經(jīng)濟最高效的最優(yōu)解或次優(yōu)解易稠。對于計算機而言疚俱，這個過程，就相當于在執(zhí)行指令之前設定好算法的過程缩多。
而算法是指解題方案的準確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令养晋，代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問題的策略機制衬吆。深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先是計算機編程中的經(jīng)典算法。廣度優(yōu)先解決是最短路徑的問題绳泉；深度優(yōu)先解決最長路徑問題逊抡。
所以，這里所說的算法設計零酪，主要是指根據(jù)前面幾個步驟對問題的分析與理解冒嫡，設計每一個關鍵步驟的多條路徑與方法，最后一步步嘗試最終解決整個問題的過程四苇。當我們找到最優(yōu)算法和最優(yōu)解孝凌，甚至提前備好次優(yōu)算法與次優(yōu)解，在執(zhí)行之時就可以風雨無阻月腋、如有神助蟀架。
而編程的學習和訓練，讓我們有機會模仿榆骚、掌握甚至內(nèi)化計算機這種運用算法來解決問題的思維方式片拍，優(yōu)化工作與生活〖酥總而言之捌省，高速運轉(zhuǎn)的人工智能社會，需要這套高效的問題解決思維方式碉钠。
寫在最后
編程思維看似抽象纲缓，但蘊含著豐富的人生智慧，小到起床上班放钦，大到公司決策色徘。從小就開始接觸思維能力訓練的孩子，思維嚴謹操禀，語言表達流暢自如褂策，創(chuàng)造性強，不管在學業(yè)，還是職場上都比較容易取得成功斤寂！未來人工智能時代耿焊，將屬于擁有編程思維的孩子！未來也需要更多懂編程遍搞、有教育情懷的優(yōu)秀老師罗侯！
