Keuntungan dan Kerugian Berpikir Komputasi Ilmu Komputer – Pemikiran komputasional melibatkan proses yang terlibat dengan perumusan masalah dan menemukan solusi bahwa manusia dan komputer sama-sama dapat memahami dan menghitung.
Keuntungan dan Kerugian Berpikir Komputasi Ilmu Komputer
dotdiva – Ini adalah proses yang penting untuk ilmu komputer tetapi dapat diintegrasikan dengan mulus ke dalam berbagai bidang pendidikan seperti matematika, fisika, dan sosiologi. Pengguna dapat dengan tepat mengetahui apa yang harus diberitahukan ke sistem komputer, membuat pemecahan masalah menjadi lebih mudah.
Berpikir komputasional meliputi aktivitas mental yang terlibat dalam merumuskan masalah untuk mengakui solusi komputasi, memanfaatkan berbagai prinsip dan konsep, termasuk pengenalan pola, dekomposisi, abstraksi, dan desain algoritma.
Baca Juga : Kolaborasi Lintas Kelas Menggabungkan Ilmu Komputer Dengan AG
Mempertimbangkan bahwa pemikiran komputasional berbasis penelitian dan secara konsisten memfasilitasi inovasi, ini memberikan manfaat yang adil. Namun, ada masalah infrastruktur dan berbasis prinsip yang menyertai pemikiran komputasi yang harus sama-sama dipertimbangkan.
Keuntungan — Kemampuan Pemecahan Masalah
Keuntungan yang paling umum namun signifikan dari pemikiran komputasi adalah bahwa hal itu meningkatkan kemampuan pemecahan masalah dengan memanfaatkan prinsip-prinsip yang disebutkan di atas untuk membantu pembelajaran. Menggunakan logika, pemikiran komputasional mengurangi informasi/data baru berdasarkan informasi saat ini, menginformasikan kesimpulan kehidupan nyata daripada mencapai asumsi.
Dengan dekomposisi, Anda dapat memecah masalah kompleks menjadi bagian yang lebih mudah dikelola dan mudah dipahami. Melalui pengenalan pola, Anda mencari kesamaan di dalam atau di antara kesulitan. Selain itu, ada abstraksi yang hanya berfokus pada detail yang paling relevan, mengabaikan informasi yang tidak relevan. Dan beberapa algoritma mengembangkan solusi langkah demi langkah untuk masalah atau memberikan aturan yang harus diikuti untuk membuat solusi yang tepat.
Dalam pengaturan pendidikan, guru dan siswa dapat memperkuat hal-hal seperti aturan ejaan melalui pengenalan pola. Algoritma, sementara itu, dapat digunakan untuk membuat berbagai gaya penulisan, dan abstraksi dapat digunakan untuk meningkatkan kemampuan penelitian. Pemikiran komputasional menyediakan metode yang andal untuk mengatasi berbagai peristiwa, terlepas dari industrinya, apakah menghitung angka atau menumbuhkan produk segar. Ini adalah konsep pemecahan masalah multi-dimensi.
Keuntungan — Pemikiran Komputasi Berakar dalam Penelitian dan Pengujian
Istilah pemikiran komputasional diciptakan oleh matematikawan terkenal Seymour Papert dan kemudian ditekankan oleh Jeannette Wing, membawanya ke perhatian global dengan makalah penelitiannya yang mengidentifikasi dampak pada masyarakat yang dimiliki oleh ilmu komputer, desain algoritme, dan teknologi.
Sebagai hasil dari filosofi mereka, para pemimpin dunia terkemuka dan filsuf pendidikan menggarisbawahi pemikiran komputasi sebagai keterampilan penting yang membuka pikiran masyarakat untuk penggunaan data dan sumber daya. Keterampilan tersebut mengubah orang dari konsumen teknologi menjadi pencipta.
Mengingat akarnya yang dalam dalam penelitian dan pengujian, perusahaan mapan seperti Oracle, Google, dan Microsoft telah lama merekrut staf untuk memanfaatkan pemikiran komputasi, memberi mereka keunggulan kompetitif.
Keuntungan — Pemikiran Komputasi Mempromosikan Dan Meningkatkan Efisiensi
Manfaat utama lain yang ditawarkan pemikiran komputasi adalah efisiensi, meminimalkan jumlah sumber daya yang digunakan untuk tujuan pemecahan masalah. Dalam ilmu komputer dan desain algoritma, minimisasi sumber daya sangat penting untuk memecahkan masalah dengan benar.
Waktu yang dibutuhkan algoritme untuk memecahkan masalah dan ruang memori yang diperlukan untuk memfasilitasi pemecahan masalah adalah kunci untuk memaksimalkan efisiensi komputasi, dengan waktu menjadi penekanan besar bagi banyak orang.
Pemikiran khusus harus masuk ke dalam desain algoritme untuk menangani masalah tertentu dengan sebaik-baiknya daripada sekadar mempercepat runtime algoritme untuk mengatasi kompleksitas waktu terbaik. Algoritma yang efisien membutuhkan lebih sedikit waktu dan langkah untuk memecahkan masalah, meningkatkan produktivitas proses komputasi.
Dengan desain algoritmik yang dioptimalkan menjadi aspek logis dari proses berpikir komputasi, instruksi komputer dapat dibuat menggunakan berbagai bahasa yang membuat mesin dan komputer melakukan hal-hal yang sebelumnya tidak mampu mereka lakukan.
Kerugian — Kesulitan dengan Prediksi dan Implementasi
Sementara pemikiran komputasional memberikan begitu banyak peluang pemecahan masalah yang luas bagi orang-orang yang menggunakannya, prediktabilitas yang terlibat dengan pemikiran komputasi terkadang bisa rumit. Dengan proses berpikir komputasional, mungkin sulit untuk secara akurat memprediksi pasar, tren, pengguna, dan semua pengaruh teknis. Akibatnya, ada terlalu banyak variabel yang terlibat yang dapat memperumit skenario tertentu dan membuatnya terlalu sulit untuk dimodelkan secara akurat.
Caching, di mana data disimpan dalam memori cache, adalah salah satu cara untuk mempercepat proses berpikir komputasi dan membuatnya lebih mudah. Namun, caching bisa jadi sulit untuk diintegrasikan dan memerlukan pengumpulan data yang paling akurat untuk apa pun instruksi selanjutnya. Juga, ada masalah potensial dengan model dekomposisi dalam pendekatan event-driven mungkin tidak mungkin dibandingkan dengan pendekatan prosedural untuk tujuan pemrograman.
Kekurangan — Mengetahui Berapa Banyak Pemikiran Komputasi Membantu Pemecahan Masalah dan Kreativitas
Meskipun menerapkan pemikiran komputasional dapat membantu dalam banyak pengaturan, terutama dalam lingkungan pendidikan, tidak ada penelitian yang cukup yang mengukur seberapa banyak pemikiran komputasional membantu.
Akibatnya, tidak ada ukuran tegas tentang jangkauan kemampuan pemecahan masalah atau seberapa besar itu meningkatkan kreativitas. Keterampilan tidak secara otomatis ditransfer, dan pemikiran komputasional tidak secara definitif membuat seseorang lebih baik kecuali ada sesuatu yang secara eksplisit diajarkan kepada seseorang atau sekelompok orang.
Pada akhirnya, saya pikir, karena semakin banyak orang dan perusahaan mengeksplorasi kemampuan dan potensi keterbatasan pemikiran komputasional, jelas bahwa konsep seperti itu membantu orang mengembangkan proses berpikir yang lebih tajam dan terhubung dengan komputer untuk memecahkan masalah secara efektif.