เเนวคิดเชิงคำนวณ

เเนวคิดเชิงคำนวณ (Computational Thinking) ไม่ใช่การคอิดเหมือนหุ่นยนต์หรือการเขียนโปรเเกรมโดยผู้เชี่ยวชาญ เเต่เป็นทักษะที่มุ่งเน้นการคิดเชิงตรรยะ คือ สามารถอธิบายการคิดเชิงคำนวณอย่างเป็นระบบ หรือเป็นการเเก้ไขปัญหาอย่างเป็นลำดับขั้นตอน เพื่อให้ได้มาซึ่งวิธีการเเก้ไขปัญหาทีี่ทั้งมนุษย์เเละคอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจร่วมกันได้
เเนวคิดเชิงคำนวณ
1.เเนวคิดการเเยกเเยะ (Decomposition) เเนวคิดการเเยกเเยะ คือ เเตกปัญหากระบวนการออกเป็นส่วนย่อยเพิื่อให้จัดการปัญหาได้ง่ายขึ้น

2.เเนวคิดการจดจำรูปเเบ (Pattern Recognition) เเนวคิดการจดจำรูปแบบ เพื่อดูความเหมือน ความเเตกต่างของรูปเเบบการเปลี่ยนเเปลง ทำให้ทราบเเนวโน้มเพื่อทำนายไปข้างหน้าได้

3.เเนวคิดเชิงนามธรรม (Abstraction) เเนวคิดเชิงนามธรรม เป็นทักษะสำคัญที่มุ่งเน้นความสำคัญของปัญหา โดยไม่สนใจรายละเอียดที่ไม่จำเป็น เเละต่อยอดให้เกิดเเบบจำลองหรือสูตร

4.เเนวคิดการออกเเบบขั้นตอน (Algorithm Design) เเนวคิดการออกเเบบขั้นตอนในการเเก้ปัญหา ทำให้ทราบจะต้องทำอะไรก่อนอะไรหลัง

 เเนวคิดเชิงคำนวณประกอบด้วยลำดับการใช้ทักษะย่อย 4 ทักษะ ดังนี้
1.เเนวคิดการเเยกย่อย(Decomposition) เเตกปัญหาหาใหญ่ให้เป็นปัญหาย่อยที่มีขนาดเล็กลง เพื่อให้สามารถจัดการปัญหาได้ง่ายขึ้น ทักษะนี้เทียบเท่ากับการคิดวิเคราะห์
เเตกปัญหากระบวนการออกเป็นส่วนย่อย
2.เเนวคิดการจดจำรูปแบบ (Pattern Recognition) กำหนดเเบบเเผนจากปัญหาย่อยต่างๆ จากปัญหาที่มีรูปเเบบที่หลากหลาย โดยปัญหาต่างๆ มักมีรูปเเบบที่คล้ายคลึงกัน กล่าวคือหากเราเข้าใจปัญหา จะพบว่าปัญหาที่เเตกต่างกัน สามารถใช้วิธีการในการเเก้ไขปัญหาเเบบเดียวกันได้ ทักษะนี้เทียบเท่ากับการคิดวิเคราะห์เเบบเชื่อมโยง
3.เเนวคิดเชิงนามธรรม (Abstraction) การหาเเนวคิดเชิงนามธรรมหรือการนินิยาม เพื่อหาเเนวคิดรวบยอด ของเเต่ละปัญหาย่อย เป็นการมุ่งเน้นความสำคัญของปัญหาโดยไม่สนใจรายละเอียดที่ไม่จำเป็น เพื่อใหเ้สามารถเข้าใจถึงเเก่นเเท้ของปัญหา ทักษะที่เทียบเท่ากับการคิดสังเคราะห์ จนได้มาซึ่งเเบบ จำลอง เช่น เเบบจำลองต่างๆ เเบบจำลองทางคณิตศาสตร์ในรูปของสมการหรือสูตร เป็นต้น
4. เเนวคิดการออกเเบบขั้นตอน (Algorithm Design) ออกเเบบลำดับขั้นตอนการเเก้ไขปัญหาด้วยการคิดเชิงอัลกอรึทึม เป็นความคิด พื้นฐาน