計算的思考

計算的思考（CT）とは、問題を定式化し、その解決策を計算ステップとアルゴリズムとして表現するための思考プロセスを指します。^[1]教育において、CTは問題とその解決策をコンピュータでも実行できる方法で表現する一連の問題解決方法を指します。 ^[2]プロセスの自動化だけでなく、コンピューティングを使用してプロセス（自然および人工）を探索、分析、理解することも含みます。^{[3] [4] [5]}

計算論的思考の概念の歴史は少なくとも 1950 年代に遡りますが、ほとんどのアイデアはそれより古いものです。^{[6] [3]}計算論的思考には、抽象化、データ表現、データの論理的整理などのアイデアが含まれており、科学的思考、工学的思考、システム思考、デザイン思考、モデルベース思考など、他の種類の思考でも普及しています。^{[7]このアイデアも用語も最近のものではありません。}アラン・パーリスやドナルド・クヌースなどのコンピューティングの先駆者によるアルゴリズム化、手続き型思考、アルゴリズム的思考、計算リテラシー^{[3]などの用語に先行して、計算論}的思考という用語は1980 年にシーモア・パパートによって初めて使用され、 ^[8] 1996 年に再び使用されました。 ^{[9]計算論的思考は、大規模な複雑な問題を}アルゴリズム的に解決するために使用でき、効率を大幅に向上させるためによく使用されます。^[10]

計算的思考というフレーズは、2006 年にJeannette Wingによるこのテーマに関するCommunications of the ACM のエッセイの結果として、コンピュータ サイエンス教育コミュニティの最前線に登場しました。このエッセイでは、計算的思考はコンピュータ サイエンティストだけでなくすべての人にとって基本的なスキルであると示唆し、学校で計算的アイデアを他の科目に統合することの重要性を主張しています。^[11] また、このエッセイでは、計算的思考を学ぶことで、子供たちは多くの日常的なタスクをより上手にこなせるようになると述べています。例として、このエッセイでは、バックパックを詰めること、失くした手袋を見つけること、レンタルをやめて購入することを知ることなどが挙げられています。教育における計算的思考の質問の連続体は、子供向けの K-9 コンピューティングから専門教育や継続教育にまで及び、そこでは、専門家間で深い原則、格言、考え方をどのように伝えるかが課題となっています。^[3]

最初の 10 年間、計算的思考は米国中心の運動であり、今日でもこの分野の研究にその初期の焦点が見られます。^[12] この分野で最も引用された論文と最も引用された人物は、初期の米国 CT 波で活躍した人々であり、この分野で最も活発な研究者ネットワークは米国を拠点としています。^[12] 米国とヨーロッパの研究者が主流であるため、この分野の主に西洋の研究文献が他の文化グループの学生のニーズにどの程度応えられるかは不明です。^[12]日常生活で効果的な思考スキルをグローバル化する継続的な取り組みがPrologコミュニティで生まれており、論理プログラミング協会^[13]が後援する Prolog 教育委員会の 使命は、「Prolog とその後継者を通じて計算的および論理的思考を世界中の教育カリキュラムの中核科目にする」ことです。^[14]

計算的思考を定義する特性は、分解、パターン認識/データ表現、一般化/抽象化、アルゴリズムである。^{[15] [16]}問題を分解し、データ表現を使用して関連する変数を特定し、アルゴリズムを作成することで、一般的な解決策が得られます。一般的な解決策とは、最初の問題のさまざまなバリエーションを解決するために使用できる一般化または抽象化です。

計算的思考のもう 1 つの特徴は、次の 3 つの段階に基づく「3 つの A」反復プロセスです。

1. 抽象化：問題の定式化。
2. 自動化：ソリューション表現
3. 分析：ソリューションの実行と評価。^[17]

21世紀の学習の4つのCは、コミュニケーション、批判的思考、コラボレーション、創造性です^[要出典]。5番目のCは計算的思考であり、アルゴリズム的かつ論理的に問題を解決する能力を必要とします。これには、モデルを作成し、データを視覚化するツールが含まれます。^[18]グローバーは、計算的思考が科学、技術、工学、数学（STEM）を超えて、社会科学や国語を含む科目にどのように適用できるかを説明しています。

4C は、その発足以来、多くの学校のカリキュラムの重要な要素として徐々に受け入れられてきました。この発展は、K-12 のすべてのレベルで、探究、プロジェクトベース、より深い学習などのプラットフォームと方向性の変更を引き起こしました。多くの国がすべての生徒に計算的思考を導入しています。英国は 2012 年から国家カリキュラムに CT を取り入れています。シンガポールは CT を「国家能力」と呼んでいます。オーストラリア、中国、韓国、ニュージーランドなどの他の国は、学校に計算的思考を導入するための大規模な取り組みに乗り出しています。^[19]米国では、バラク・オバマ大統領が「すべての人のためのコンピューターサイエンス」プログラムを作成し、デジタル経済で繁栄するために必要な適切なコンピューターサイエンスの能力をアメリカの新世代の学生に与えました。^[20]計算的思考とは、コンピューター科学者のように考えたり問題を解決したりすることを意味します。CT は、問題を理解して解決策を策定するために必要な思考プロセスを指します。CT には、論理、評価、パターン、自動化、一般化が含まれます。キャリア準備は、さまざまな方法で学術環境に統合できます。^[21]

CT の「アルゴリズム」の部分は、「4 番目の R」とも呼ばれており、他の 3 つは Reading、wRiting、aRithmetic です。

シーモア・パパート、アラン・パーリス、マービン・ミンスキーらと同様に、ジャネット・ウィングは、計算論的思考があらゆる子供の教育に不可欠な要素となることを思い描いていた。^[11]しかし、計算論的思考をK-12カリキュラムやコンピュータサイエンス教育に統合するには、計算論的思考の定義に関する合意、^{[22] [23]}子供の計算論的思考の発達を評価する方法、^[7]システム思考、デザイン思考、エンジニアリング思考などの他の同様の「思考」と区別する方法など、いくつかの課題に直面している。^[7] 現在、計算論的思考は、以下の特性を含む（ただしこれらに限定されない）一連の認知スキルと問題解決プロセスとして広く定義されています^{[23] [24]}（ただし、それらの特性は、科学や工学の多くの分野の原則ではなく、コンピューティングに特に属するものはほとんどないという議論もあります^{[3] [5]}）

• 抽象化とパターン認識を使用して、問題を新しい異なる方法で表現する
• データを論理的に整理し分析する
• 問題を小さな部分に分割する
• 反復、記号表現、論理演算などのプログラム的思考技術を使用して問題に取り組む
• 問題を一連の順序立ったステップに再構成する（アルゴリズム的思考）
• 最も効率的かつ効果的なステップとリソースの組み合わせを達成することを目標に、可能なソリューションを特定、分析、実装する
• この問題解決プロセスをさまざまな問題に一般化する

現在、K-12カリキュラムへの計算的思考の統合は、コンピュータサイエンスの授業で直接行うか、他の科目で計算的思考技術を使用して測定するかの2つの形で行われています。計算的思考を取り入れた科学、技術、工学、数学（STEM ）に重点を置いた教室では、教師が試行錯誤などの問題解決スキルを学生に練習させます。^[25] Valerie BarrとChris Stephensonは、2011年のACM Inroadsの記事で、分野を超えた計算的思考パターンについて説明しています。 ^[22]しかし、Conrad Wolframは、計算的思考は独立した科目として教えるべきだと主張しています。^[26]

大学進学前の学生に計算思考、分析、問題解決能力を養成し強化するためのカリキュラムやその他の関連リソースを提供するオンライン機関があります。

ピッツバーグのカーネギーメロン大学には、計算思考センターがあります。センターの主な活動は、PROBE（問題指向の探究）の実施です。これらのPROBEは、計算思考の価値を示すために、新しいコンピューティングの概念を問題に適用する実験です。PROBE実験は通常、コンピューター科学者と研究対象分野の専門家とのコラボレーションです。実験は通常1年間実行されます。一般的に、PROBEは広く適用可能な問題の解決策を見つけようとし、焦点が絞られた問題を避けます。PROBE実験の例には、最適な腎臓移植ロジスティクスや、薬剤耐性ウイルスを増殖させない薬剤の作成方法などがあります。^[27]

計算的思考の概念は、他の思考形式とどう違うのかがほとんど明らかにされていないため、あまりに漠然としていると批判されてきた。^{[6] [28]}コンピュータ科学者が他の分野に計算的ソリューションを押し付けようとする傾向は、「計算的狂信主義」と呼ばれてきた。^[29]計算的思考は分野のほんの一部に過ぎないため、計算的思考の推進がコンピュータサイエンスのより広範な教育の代替となることを懸念するコンピュータ科学者もいる。^{[30] [7]}計算的思考に重点を置くことで、コンピュータ科学者が自分たちが解決できる問題についてあまりに狭い範囲で考えるようになり、その結果、彼らが生み出す技術の社会的、倫理的、環境的影響が避けられるのではないかと懸念する者もいる。^{[31] [6]}さらに、CT 研究のほぼすべてが米国と欧州で行われているため、これらの教育的アイデアが他の文化的文脈でどれほどうまく機能するかは定かではない。^[12]

2019年の論文では、「計算的思考」（CT）という用語は、主にコンピュータサイエンスの教育的価値を伝えるための略語として使用されるべきであり、したがって学校で教える必要があると主張しています。^[32]戦略的目標は、CTの「知識体系」や「評価方法」を特定することよりも、学校でコンピュータサイエンスを自律的な科学科目として認識させることです。特に重要なのは、CTに関連する科学的新規性が、数学の「問題解決」からコンピュータサイエンスの「問題解決」への移行であるという事実を強調することです。受信した指示を自動的に実行して問題を解決する「効果的なエージェント」がなければ、コンピュータサイエンスはなく、数学だけになります。同じ論文の別の批判は、「問題解決」に焦点を当てるのは狭すぎるというものです。「問題を解決することは、特定の目標を達成したい状況の単なる例です」。したがって、この論文では、Cuny、Snyder、Wing ^[33]とAho ^[1]による元の定義を次のように一般化しています。「計算的思考とは、状況をモデル化し、情報処理エージェントがその中で効果的に動作して、外部で指定された目標（セット）に到達する方法を指定することに関わる思考プロセスです。」

CT の定義の多くは、スキル レベルでのみ説明しています。これは、CT の成長の勢いが STEM 教育を促進するという期待から来ているためです。また、STEM 教育の最新の動きは、学生に専門家の思考習慣を教えるという提案 (学習理論による) に基づいています。したがって、計算的思考、科学的思考、またはエンジニアリング思考のいずれであっても、動機は同じであり、課題も同じです。つまり、初心者に専門家の思考習慣を教えることは、専門家と同じ思考プロセスに従事するために必要な前提となる内容知識と実践スキルのために、本質的に問題があります。専門家の思考習慣を基本的な認知プロセスに結び付けて初めて、初心者に教えることができるより基本的な能力に彼らのスキル セットを絞り込むことができます。CT の認知的本質に実際に取り組んでいる研究はわずかしかありません。その中で、Yasar (Communications of ACM、Vol. 61、No. 7、2018 年 7 月) ^[34]は 、CT を、生物学的または電子的な計算デバイスによって生成/促進される思考であると説明しています。したがって、CT はコンピューター科学者だけでなく誰もが利用しており、教育と経験を通じて改善することができます。

計算論理は、計算的思考と論理的思考の両方を含むコンピューティングへのアプローチです。これは、論理的な用語で表現されたドメイン固有の知識に汎用的な論理的推論を適用するというコンピューティングの考え方に基づいています。

子供向けのコンピュータ言語としての計算論理の教材は、1980年代初頭に開発されました。^{[35] [36] [37]}非コンピュータ分野の学生向けの大学レベルの教科書は、2010年代初頭に開発されました。^{[38] [39]}最近では、STEMと非STEMの学問分野の間のギャップを埋めるために、さまざまな新しい教材が開発されています。^{[40] [41] [42]}

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