计算思维
什么是计算思维计算思维的含义
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下面小编为你整理计算思维，希望能帮到你。
什么叫计算思维计算思维的含义计算思维是数字时代人人都应具备的基本技能。
计算思维与理论思维和实验思维一起构成了科技创新的三大支柱。
美国卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)Jeannette M. Wing 教授2006年3月在美国计算机权威期刊Communication of the ACM上将计算思维定义为：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。
计算思维具有如下特征：(1)计算思维是概念化的抽象思维，而非程序思维。
(2)计算思维是人的思维，而非机器的思维。
(3)计算思维是思想，而非人造品。
(4)计算思维与数学和工程思维互补和融合。
(5)计算思维面向所有的人，所有的领域。
(6)如同“读、写、算”一样，计算思维是一种基本技能。
计算思维教育实践途径计算思维培养，具体到中小学教育实践中，必须要有一个依托工具和抓手。
中小学信息技术课程中，如何渗透计算思维教育，可以从如下几个方面尝试。
(一)在计算机程序设计教学中渗透计算思维通过计算机程序设计教学培养学生的计算思维，是中小学信息技术教师最容易上手的做法。
对于计算思维的培养，宜选择可视化的、模块化的、易于学习的程序设计软件。
LOGO语言是一种早期的编程语言，也是一种与自然语言非常接近的编程语言，它通过“绘图”的方式来学习编程，对初学者特别是儿童进行寓教于乐的教学方式。
至今还有很多人使用LOGO语言教学生程序设计，2012韩国对小学教师职前培训增加的计算思维的内容，就是借助LOGO语言的算法学习项目实施的。
计算思维的维度范文
计算思维的维度范文计算思维是指通过数学、逻辑、分析等一系列方法对问题进行推理、计算、解决的思维方式。
它是思考和解决问题时的一种基本技能和认知能力，也是当代社会中不可或缺的一种能力。
1.数学思维：数学思维是计算思维的重要组成部分，它包括逻辑推理、数值计算、模型构建等数学方法的应用。
数学思维能够帮助人们理清问题的逻辑关系，通过数学计算来验证和解决问题。
2.逻辑思维：逻辑思维是计算思维的基础，它通过分析和归纳推理来处理问题。
逻辑思维能够帮助人们建立严密的推理链条，发现问题的本质和规律，并用逻辑语言进行精确的描述。
3.数据思维：数据思维是计算思维的重要方面，它涉及数据的收集、整理、分析和应用。
数据思维可以帮助人们了解问题的背景和现状，通过对数据的深入理解和分析，从中发现问题的模式、趋势和规律。
4.模型思维：模型思维是一种将现实问题抽象化为数学或计算机模型的思维方式。
它可以将复杂的问题简化为可计算的形式，通过模型的构建和求解来理解和解决实际问题。
5.算法思维：算法思维是计算思维的核心，它涉及到解决问题的过程和方法。
算法思维包括问题分解、模式识别、算法设计、程序编写等一系列步骤，帮助人们将问题转化为计算机可执行的指令。
6.创新思维：计算思维激发了人们的创新能力，使他们能够从不同角度看待问题，并提出新颖的解决方案。
创新思维培养了人们的创造力和创造性思维，通过对问题的重新定义和重新组织，找到独特的解决方案。
7.系统思维：系统思维是将问题看作一个整体，并了解系统内各个部分之间的相互关系和相互作用。
系统思维能够帮助人们分析问题的复杂性和多样性，从整体上优化和改进系统。
8.沟通思维：计算思维也需要与他人进行有效的沟通和交流。
沟通思维涉及表达能力、清晰的逻辑思维和合作意识，能够将自己的计算思维应用于团队合作和交流中。
9.问题解决思维：计算思维的最终目标是解决实际的问题。
问题解决思维要求人们能够准确定义问题、分析问题、寻找解决方案，并进行评估和改进。
计算思维的名词解释
计算思维的名词解释
嘿，你知道啥是计算思维不？计算思维啊，就好比是你在数字世界
里的超能力！比如说，你想搭一个超级酷炫的乐高城堡，那你得先想
好怎么搭，用哪些块儿，这就是一种规划和设计。
计算思维就像这样，是一种能让你有条理地解决问题、设计方案的本事。
想象一下，你面对一堆乱七八糟的数字和信息，就像面对一团乱麻。
但有了计算思维，你就能像个超级英雄一样，迅速找到线头，把这团
乱麻理顺咯！比如说，你要规划一次旅行，怎么安排路线、选择交通
工具、预订酒店，这都需要计算思维来帮忙呀！
计算思维可不是什么高深莫测的东西，它就在我们日常生活中无处
不在。
你看那些厉害的程序员，他们不就是靠着强大的计算思维，创
造出各种神奇的软件和程序嘛！难道你不想拥有这种超厉害的能力吗？
总之，计算思维就是能让你在数字世界里游刃有余的法宝，能帮你
解决各种难题，创造出各种精彩！。
计算思维的概念、特征、应用的内容
计算思维的概念、特征、应用的内容
计算思维是指一种通过分析、归纳和抽象等思维方式，将问题划归为可被计算机和算法解决的形式，以达到解决问题的目的。
计算思维具有以下特征：
1. 抽象化：能够将实际问题抽象成计算机可以处理的形式，通过建立模型和概念来理解和解决问题。
2. 自动化：借助计算机和算法等工具，能够将问题分解成一系列简单的计算步骤，并自动执行，以提高问题解决的效率和准确性。
3. 算法化：更注重使用算法来解决问题，即将问题划分为一系列具体的计算步骤，以得到最优的解决方案。
4. 规范化：强调使用规范的语言和符号来描述问题，以确保问题描述的准确性和可理解性。
计算思维在各个领域都有着广泛的应用，包括但不限于：
1. 计算机科学与编程：计算思维是计算机科学与编程的基础，能够帮助人们理解和解决各种复杂的计算问题。
2. 信息科学与数据分析：计算思维有助于将大量的信息和数据进行分析和处理，从而可以发现其中的模式、趋势和规律，从而做出有意义的推断和决策。
3. 工程与设计：计算思维可以帮助工程师和设计师快速而准确地解决各种工程设计和优化问题，提高产品和系统的性能。
4. 自然科学与社会科学：计算思维可以应用于自然科学和社会科学领域，帮助科学家们理解和模拟各种现象和系统，以及进行数据分析和实验设计。
总之，计算思维在现代社会中无处不在，它能够提供一种系统而高效的思维方式，使问题的解决更加科学和智能化。
计算思维的作用和意义
计算思维的作用和意义摘要：一、计算思维的定义和特点二、计算思维在现实生活中的应用三、计算思维对个人和社会的影响四、如何培养和提高计算思维能力正文：随着科技的飞速发展，计算思维正逐渐成为一种重要的思维方式。
所谓计算思维，就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。
计算思维具有以下特点：1.抽象性：计算思维能够将复杂的问题进行抽象，提炼出关键信息，有助于更好地理解和解决问题。
2.逻辑性：计算思维强调逻辑推理和证据支持，有助于分析问题、找出解决方案。
3.系统性：计算思维注重从整体角度思考问题，寻求系统中各个部分之间的联系和相互作用。
4.迭代性：计算思维倡导通过不断尝试、迭代优化来解决问题，具有很强的实践性。
计算思维在现实生活中有着广泛的应用。
在学术领域，计算思维有助于解决复杂的科学问题，如数据分析、人工智能等；在工程领域，计算思维被应用于软件开发、系统设计等方面；在商业领域，计算思维有助于优化企业运营和管理。
此外，计算思维在教育、医疗、金融等领域也发挥着重要作用。
计算思维对个人和社会的影响不容忽视。
对于个人而言，掌握计算思维有助于提高解决问题的能力，增强创新意识和团队合作精神。
对于社会而言，计算思维的普及和应用有助于推动科技创新，促进经济社会发展，提高国家竞争力。
那么，如何培养和提高计算思维能力呢？以下几点建议供大家参考：1.学习计算机科学基础知识：掌握计算机科学的基本概念和原理，如编程语言、算法、数据结构等。
2.多参与实践活动：通过实践锻炼自己的问题求解和系统设计能力，如参加编程比赛、加入科技创新项目等。
3.培养数学和逻辑思维：加强数学和逻辑方面的学习，提高自己的推理和分析能力。
4.学会跨学科交叉思考：将计算思维与其他学科知识相结合，开拓思维，提高创新能力。
5.注重团队合作：计算思维的应用往往需要多学科、多领域的合作，学会与他人合作共同解决问题。
数学中的计算思维与心算技巧
数学中的计算思维与心算技巧数学作为一门精密的学科，除了理论的学习外，计算能力也是一个重要的方面。
在数学中，计算思维和心算技巧是提高计算能力的关键。
本文将探讨数学中的计算思维和心算技巧，并介绍一些实用方法来提升这两个方面的能力。
一、计算思维计算思维是指在数学问题中运用逻辑思维进行计算和解决问题的能力。
具体来说，计算思维包括以下几个方面：1. 抽象思维：数学中经常需要将实际问题抽象成符号和公式进行计算。
因此，培养抽象思维能力对于解决数学问题至关重要。
学生可以通过做题训练和实际应用中的数学建模来提高抽象思维能力。
2. 逻辑思维：数学中的计算过程需要严密的逻辑推理。
因此，学生需要培养逻辑思维，掌握逻辑规律，合理运用逻辑推理方法。
例如，推理法则、推论法则等。
3. 创新思维：在解决数学问题中，创新思维能力发挥着重要作用。
学生要善于运用各种方法和策略，寻找问题的不同解法，并用创新思维解决更复杂的数学问题。
二、心算技巧心算技巧是指在不借助计算工具的情况下，依靠大脑进行高效计算的能力。
具体来说，心算技巧包括以下几个方面：1. 逼近：对于较复杂的计算，可以先找一个近似值进行计算，然后逐步修正得到更精确的结果。
逼近法可以大大简化计算过程，提高计算效率。
2. 分解与合并：对于复杂的计算，可以将其分解成若干简单的部分进行计算，然后再将结果合并得到最终的答案。
分解与合并法可以提高计算的准确性和效率。
3. 利用数字规律：在进行计算时，利用数字的特性和规律可以简化计算过程。
例如，乘法中的交换律和结合律等。
熟悉常见数字规律可以帮助我们更快地进行心算。
4. 近似运算：对于一些复杂的运算，可以将其近似为一些简单的运算，如四舍五入、整数运算等。
近似运算可以简化计算，提高计算速度。
总结：数学中的计算思维和心算技巧是提高计算能力的重要方面。
通过培养抽象思维、逻辑思维和创新思维，学生可以提升解决数学问题的能力。
同时，掌握心算技巧，如逼近法、分解与合并法、利用数字规律和近似运算，可以在没有计算工具的情况下，快速准确地进行计算。
计算思维
计算思维一．计算思维的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。
进一步地定义为：1．通过约简、嵌入、转化和仿真等方法，把一个看来困难的问题重新阐释成一个我们知道问题怎样解决的方法；2．是一种递归思维，是一种并行处理，是一种把代码译成数据又能把数据译成代码，是一种多维分析推广的类型检查方法；3．是一种采用抽象和分解来控制庞杂的任务或进行巨大复杂系统设计的方法，是基于关注分离的方法（S oc方法）；4．是一种选择合适的方式去陈述一个问题，或对一个问题的相关方面建模使其易于处理的思维方法；5．是按照预防、保护及通过冗余、容错、纠错的方式，并从最坏情况进行系统恢复的一种思维方法；6．是利用启发式推理寻求解答，也即在不确定情况下的规划、学习和调度的思维方法；7．是利用海量数据来加快计算，在时间和空间之间，在处理能力和存储容量之间进行折衷的思维方法。
计算思维吸取了问题解决所采用的一般数学思维方法，现实世界中巨大复杂系统的设计与评估的一般工程思维方法，以及复杂性、智能、心理、人类行为的理解等的一般科学思维方法。
二．计算思维的深层次理解1．计算思维的优点计算思维建立在计算过程的能力和限制之上，由人由机器执行。
计算方法和模型使我们敢于去处理那些原本无法由个人独立完成的问题求解和系统设计。
2．计算思维的内容计算思维最根本的内容，即其本质（Essence）是抽象（Abstraction）和自动化（Automation）。
计算思维中的抽象完全超越物理的时空观，并完全用符号来表示，其中，数字抽象只是一类特例。
与数学和物理科学相比，计算思维中的抽象显得更为丰富，也更为复杂。
数学抽象的最大特点是抛开现实事物的物理、化学和生物学等特性，而仅保留其量的关系和空间的形式，而计算思维中的抽象却不仅仅如此。
操作模式计算思维建立在计算过程的能力和限制之上，由人由机器执行。
计算思维的应用案例
计算思维的应用案例计算思维是指通过对问题的分析、抽象、建模和计算来解决问题的一种思维方式。
它在现代社会中得到了广泛的应用，不仅在科学研究领域，也在商业、工程、医学等各个领域都有着重要的作用。
下面我们将通过几个具体的案例来展示计算思维在实际中的应用。
首先，我们来看一个商业领域的案例。
假设一个公司需要制定一个销售策略，以提高产品的销售量。
这时，计算思维可以帮助公司分析市场数据，找出潜在的客户群体，预测产品的需求量，甚至可以通过建立销售模型来优化销售策略。
通过计算思维，公司可以更加科学地制定销售计划，提高销售效率，降低成本，从而实现利润最大化。
其次，我们来看一个工程领域的案例。
假设一个工程团队需要设计一座桥梁，以连接两座城市。
在桥梁设计过程中，计算思维可以帮助工程师们分析地质数据，预测桥梁受力情况，优化桥梁结构，甚至可以通过模拟计算来验证设计方案的可行性。
通过计算思维，工程团队可以更加准确地设计出符合要求的桥梁，确保其安全可靠，为城市间的交通提供便利。
再来看一个医学领域的案例。
假设一家医院需要制定一份疾病预防方案，以提高患者的健康水平。
在制定预防方案的过程中，计算思维可以帮助医生们分析患者的健康数据，预测疾病的发生概率，优化预防方案，甚至可以通过数据挖掘来发现潜在的健康风险。
通过计算思维，医院可以更加科学地制定出符合患者实际情况的预防方案，提高预防效果，降低医疗成本。
通过以上几个案例，我们可以看到计算思维在不同领域中的应用。
它可以帮助我们更加科学地分析问题，更加准确地预测结果，更加有效地解决挑战。
因此，无论是在学术研究、商业决策、工程设计还是医学治疗等领域，计算思维都具有重要的意义。
我们应该不断地提升自己的计算思维能力，以更好地适应现代社会的需求，为社会发展做出更大的贡献。
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计算思维Jeannette M. Wing (周以真)(翻译：徐韵文，王飞跃, 校对：王飞跃）它代表着一种普遍的认识和一类普适的技能，每一个人，不仅仅是计算机科学家，都应热心于它的学习和运用。
计算思维是建立在计算过程的能力和限制之上的，不管这些过程是由人还是由机器执行的。
计算方法和模型给了我们勇气去处理那些原本无法由任何个人独自完成的问题求解和系统设计。
计算思维直面机器智能的不解之谜：什么人类能比计算机做得更好？什么计算机能比人类做得更好？最基本的是它涉及这样的问题：什么是可计算的？今天，我们对这些问题的答案仍是一知半解。
计算思维是每个人的基本技能，不仅仅属于计算机科学家。
在阅读、写作和算术（英文简称3R）之外，我们应当将计算思维加到每个孩子的解析能力之中。
正如印刷出版促进了3R的传播，计算和计算机也以类似的正反馈促进了计算思维的传播。
计算思维涉及运用计算机科学的基础概念去求解问题、设计系统和理解人类的行为。
计算思维涵盖了反映计算机科学之广泛性的一系列思维活动。
当求解一个特定的问题时，我们会问：解决这个问题有多困难？怎样才是最佳的解决之道? 计算机科学根据坚实的理论基础来准确地回答这些问题。
表明问题的困难程度是为了考量机器——就是用来运行其解的计算工具之基本能力。
我们必须考虑机器的指令系统、它的资源约束和它的操作环境。
为了有效地求解一个问题，我们可能要进一步问：一个近似解是否就足够了，是否可以利用一下随机化，以及是否允许误正或误负。
计算思维就是把一个看来困难的问题重新阐述成一个我们知道怎样解的问题，如通过约简、嵌入、转化和仿真的方法。
计算思维是一种递归思维。
它是并行处理。
它是把代码译成数据又把数据译成代码。
它是由推广量纲分析进行的类型检查。
对于别名或赋予人与物多个名字的做法，它既知道其益处又了解其害处。
对于间接寻址和程序调用的做法，它既知道其威力又了解其代价。
它评价一个程序时，不仅仅根据其准确性和效率，还有美学的考量，而对于系统的设计，还考虑简洁和优雅。
计算思维采用了抽象和分解来迎战浩大复杂的任务或者设计巨大复杂的系统。
它是关注的分离。
它是选择合适的方式去陈述一个问题，或者是选择合适的方式对一个问题的相关方面建模使其易于处理。
它是利用不变量简明扼要且表述性地刻画系统的行为。
它是我们在不必理解每一个细节的情况下就能够安全地使用、调整和影响一个大型复杂系统的信心。
它就是为预期的多个计算思维是通过冗余、堵错、纠错的方式，在最坏情况下进行预防、保护和恢复的一种思维。
它称堵塞为死结，叫合同为界面。
它就是学习在谐调同步相互会合时如何避免竞争的情形。
计算思维是利用启发式推理来寻求解答。
它就是在不确定情况下的规划、学习和调度。
它就是搜索、搜索、再搜索，最后得到的是一系列的网页，一个赢得游戏的策略，或者一个反例。
计算思维是利用海量的数据来加快计算。
它就是在时间和空间之间，在处理能力和存储容量之间的权衡。
考虑这些日常中的事例：当你女儿早晨去学校时，她把当天需要的东西放进背包；这就是预臵和缓存。
当你儿子弄丢他的手套时，你建议他沿走过的路回寻；这就是回推。
在什么时候你停止租用滑雪板而为自己买一对呢？这就是在线算法。
在超市付账时你应当去排哪个队呢？这就是多服务器系统的性能模型。
为什么停电时你的电话仍然可用？这就是失败的无关性和设计的冗余性。
完全自动的大众图灵测试是如何区分计算机和人类（简称CAPTCHA）的，即CAPTCHAs是怎样鉴别人类的？这就是充分利用求解人工智能难题之艰难来挫败计算代理程序。
计算思维将渗入到我们每个人的生活之中，那时诸如算法和前提条件已成为每个人日常词汇的一部分，非确定论和垃圾收集已含有计算机学家所指的含义，而树已常常被倒过来画了。
我们已见证了计算思维在其它学科中的影响。
例如，机器学习已经改变了统计学。
就数据尺度和维数而言，统计学习用于各类问题的规模仅在几年前还是不可想象的。
各种组织的统计部门都聘请了计算机科学家。
计算机学院系正在联姻已有或开设新的统计部门。
计算机学家们近来对生物科学的兴趣是由他们坚信生物学家能够从计算思维中获益的信念驱动的。
计算机科学对于生物学的贡献决不限于其能够在海量时序数据中搜索寻找模式规律的本领。
最终的希望是数据结构和算法——我们的计算抽象和方法——能够以阐释其功能的方式表示蛋白质的结构。
计算生物学正在改变着生物学家的思考方式。
类似地，计算博弈理论正改变着经济学家的思考方式，纳米计算改变着化学家的思考方式，量子计算改变着物理学家的思考方式。
这种思维将成为不仅仅是其他科学家，而且是其他每一个人的技能组合之部分。
普在计算之于今天就是计算思维之于明天。
普在计算是已变为今日之现实的昨日之梦，计算思维就是明日之现实。
它是什么，又不是什么计算机科学是计算的学问——什么是可计算的，怎样去计算。
因此，计算思维具有以下特性：在抽象的多个层次上思维。
基础的，不是机械的技能。
基础的技能是每一个人为了在现代社会中发挥职能所必须掌握的。
生搬硬套之机械的技能意味着机械的重复。
具有讽刺意味的是，只有当计算机科学解决了人工智能的宏伟挑战——使计算机像人类一样思考之后，思维才会变成机械的生搬硬套。
人的，不是计算机的思维。
计算思维是人类求解问题的一条途径，但决非试图使人类像计算机那样地思考。
计算机枯燥且沉闷；人类聪颖且富有想象力。
我们人类赋予计算机以激情。
配臵了计算设备，我们就能用自己的智慧去解决那些计算时代之前不敢尝试的问题，就能建造那些其功能仅仅受制于我们想象力的系统。
数学和工程思维的互补与融合。
计算机科学在本质上源自数学思维，因为像所有的科学一样，它的形式化解析基础筑于数学之上。
计算机科学又从本质上源自工程思维，因为我们建造的是能够与实际世界互动的系统。
基本计算设备的限制迫使计算机学家必须计算性地思考，不能只是数学性地思考。
构建虚拟世界的自由使我们能够超越物理世界去打造各种系统。
是思想，不是人造品。
不只是我们生产的软件硬件人造品将以物理形式到处呈现并时时刻刻触及我们的生活，更重要的是还将有我们用以接近和求解问题、管理日常生活、与他人交流和互动之计算性的概念；而且，面向所有的人，所有地方。
当计算思维真正融入人类活动的整体以致不再是一种显式之哲学的时候，它就将成为现实。
许多人将计算机科学等同于计算机编程。
有些家长为他们主修计算机科学的孩子看到的只是一个狭窄的就业范围。
许多人认为计算机科学的基础研究已经完成，剩下的只是工程部分而已。
当我们行动起来去改变这一领域的社会形象时，计算思维就是一个引导着计算机教育家、研究者和实践者的宏大愿景。
我们特别需要走进大学之前的听众，包括老师、父母、学生，向他们传送两个主要信息：智力上极有挑战性并且引人入胜的科学问题依旧亟待理解和解决。
这些问题的范围和解决方案的范围之唯一局限就是我们自己的好奇心和创造力；同时一个人可以主修计算机科学并且干什么都行。
一个人可以主修英语或者数学，接着从事各种各样的职业。
计算机科学也一样。
一个人可以主修计算机科学，接着从事医学、法律、商业、政治，以及任何类型的科学和工程，甚至艺术工作。
计算机科学的教授应当为大学新生开一门称为‚怎么像计算机科学家一样思维‛的课，面向非专业的，而不仅仅是计算机科学专业的学生。
我们应当使大学之前的学生接触计算的方法和模型。
我们应当设法激发公众对于计算机领域中的科学探索之兴趣，维的常识化。
量子统计从计算思维到计算文化From Computational Thinking to Computational Culture王飞跃去年刚读美国卡内基梅隆大学（CMU）Jeannette M. Wing (周以真)教授的《Computational Thinking（计算思维）》[1]时，一丝淡淡的共鸣在脑中闪过，但并没有引起太多的思索，毕竟自己不在计算机教学的一线上工作。
年初去西安交通大学与软件学院的老师商谈发展规划和教学工作时，认为有必要在软件学院引入一门面向新生的关于计算方法与软件系统的通识课。
讨论中我突然想起了Wing 的‚计算思维‛一文，因此建议院里研究开设一门一个或二个学时的讲座课，就叫《计算思维与计算文化》，并希望这一尝试能得到有关基金的支持。
这一时的闪念迫使我回头再次细读Wing的‚计算思维‛，开始感到这短短三页纸的学科观点不但散发着‚科技散文‛的优雅，而且对未来计算机科学的发展和转型可能还真正具有‚根本的重要性‛（英文为‚Fundamental Importance‛，一般情况下，应译为‚基础的重要性‛）。
2005年夏，自己曾作为访问教授赴CMU计算机系工作，Wing时任系主任，但我并不知道她如此关注计算机的基础教育，印象中CMU计算机系就是研究、研究、再研究。
为此我特地与同在CMU计算机系任教的同事和朋友谈起此文，他们向我进一步说明了Wing写此文的动机和目的，并告知CMU即将举办‚Symposium for Computational Thinking‛同时与微软联合成立‚计算思維研究中心‛之事。
此时恰逢Wing被聘为美国基金会（NSF）计算机和信息科学与工程（CISE）主任，而我已被邀参加今春NSF机器人与智能系统领域的专家评审。
原想赴美时与Wing面谈，但到了NSF方知她要到七月才上任。
只好又约六月中旬在CMU见面，因届时我要赴Pittsburg参加IEEE TAB会议。
到了五月，才发现IEEE TAB会议是在同州的Philadelphia 开，相距CMU很远，只好取消会面。
好在Wing六月初来北京，终于见了面，但会谈时间太短，又多为ACM北京分会之事，无法深入细谈计算思维之事，只是向她表明希望将来中美基金能够联合资助这方面的教学实践尝试。
此事真是一波三折，但愿是‚好事多磨‛。
‚计算思维‛到底讲了什么，大家可看原文并参考中译文。
对我而言，计算思维的重要性在于它关系到我们对计算机科学的转型与发展之基本认识。
计算机最初作为一种计算工具出现到今天，已逾半个世纪，接下来如何进一步发展，是每个信息研究者在第一个方面，我们不妨回忆一下著名的计算机科学家、1972年图灵奖得主EdsgerDijkstra说过的一句话‚我们所使用的工具影响着我们的思维方式和思维习惯,从而也将深刻地影响着我们的思维能力。
‛今年五月底，我曾与中科院研究生院的邓勇教授发起并主持了中国科协第七期新观点新学说学术沙龙，主题就是《可以看见的未来：信息技术与教学教育创新》，而且主要是围绕着计算机技术与教学教育创新展开的。
其中的一个话题就是电动机的出现引发了自动化的思维，而计算机的出现催生了并将进一步地发展智能化的思维，与Dijkstra的说法不谋而合且更具体化了。
Wing更是把计算机这一从工具到思维的发展提炼到与‚3R（读、写、算）‛同等的高度和重要性，成为适合于每一个人的‚一种普遍的认识和一类普适的技能‛。