# data[].attributes.body
การแบ่งย่อยปัญหาDecompositionหรือสิ่งต่างๆ ออกเป็นส่วนๆ เพื่อให้ง่ายต่อการเเก้ไข

การเข้าใจรูปแบบ Pattern Recognition หรือลักษณะสิ่งต่างๆ ที่มักเกิดขึ้นเหมือนๆ กัน

ความคิดเชิงนามธรรม Abstraction  คือมองและระบุปัญหาหลักหรือสิ่งที่จำเป็นได

การออกแบบขั้นตอนวิธี Algorithm Design เป็นการออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ปัญหา

# data[].attributes.body
❤️🖤🐲การคิดเชิงคำนวณ (computational thinking) คือกระบวนการแก้ปัญหาในหลากหลายลักษณะ เช่น การจัดลำดับเชิงตรรกศาสตร์  การวิเคราะห์ข้อมูล และการสร้างสรรค์วิธีแก้ปัญหาไปทีละขั้นทีละตอน🐲🖤❤️

💙🐶4 สิ่งใน Computational Thinking🐶💙

1.การแบ่งย่อยปัญหา (Decomposition) แบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆ ออกเป็นส่วนๆ เพื่อให้ง่ายต่อการแก้ปัญหานั้น

2.การเข้าใจรูปแบบ
(Pattern Recognition) หารูปแบบหรือลักษณะสิ่งต่างๆ ที่มักเกิดขึ้นเหมือนๆ กัน

3.ความคิดเชิงนามธรรม (Abstraction) มองและระบุปัญหาหลักหรือสิ่งที่จำเป็นได้

4.การออกแบบขั้นตอนวิธี (Algorithm Design) ออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ปัญหา

# data[].attributes.headline
พงศกร ณะรักษา

# data[].attributes.subject
พงศกร ณะรักษา

# data[].attributes.body
การคิดเชิงคำนวณ(Computational Thinking)
เป็นวิธีการแก้ปัญหาแบบมีลำดับขั้นตอนไปทีละขั้นตอนเช่น การจัดลำดับต่างๆ
1.การแบ่งย่อยปัญหา(Decomposition)
-แบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆออกเป็นส่วนๆทำให้สามารถจัดการกับปัญหาหรืองานได้ง่ายขึ้น
2.การหารูปแบบ(Pattern recognition)
-เป็นทักษะการหาความสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้องด้วยหรือแนวโน้มเเละลักษณะทั่วไปของสิ่งต่างๆ
3.การออกแบบขั้นตอนวิธี(Algorithm)
-คือลำดับขั้นตอนในการแก้ปัญหาหรือการทำงานที่ชัดเจนการคิดค้นและอธิบายขั้นตอนวิธีในการแก้ปัญหา
4.การคิดเชิงนามธรรม(Abstract thinking)
-เป็นกระบวนการคััแยกคุณลักษณะที่สำคัญออกจากรายละเอียดปลีกย่อยในปัญหา

# data[].attributes.body
Computational thinking ภาษาไทยคือ การคิดเชิงคำนวณ ซึ่งมันคือการแก้ปัญหาแบบมีลำดับ ซึ่งคนที่ทำเกี่ยวกับคอมก็ต้องใช้เช่นprogrammer เพื่อการพัฒนาโปรแกรมอยู่แล้วComputational Thinking  นั้นไม่ได้เป็นการแก้ปัญหาเฉพาะด้านคอมพิวเตอร์หรือคณิตศาสตร์เท่านั้น แต่เป็นกระบวนการแก้ปัญหาทั่วๆไปด้วย
4 สิ่งใน Computational Thinking
1)การแบ่งย่อยปัญหา (Decomposition) = แบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆ ออกเป็นส่วนๆ เพื่อให้ง่ายต่อการแก้ปัญหานั้น
2)การเข้าใจรูปแบบ (Pattern Recognition) = หารูปแบบหรือลักษณะสิ่งต่างๆ ที่มักเกิดขึ้นเหมือนๆ กัน
3)ความคิดเชิงนามธรรม (Abstraction) = มองและระบุปัญหาหลักหรือสิ่งที่จำเป็นได้
4)การออกแบบขั้นตอนวิธี (Algorithm Design) = ออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ปัญหา
สรุปแล้ว
Computational Thinking ไม่ได้เป็นศาสตร์ที่ใช้เฉพาะบรรดา Programmer,  หรือนักวิทยาศาสตร์ แต่เป็นศาสตร์ที่ทุกๆ คนแม้กระทั่งเด็กๆ นำมาใช้สำหรับแก้ปัญหาต่างๆ ในชีวิตประจำวันด้วย

# data[].attributes.body
Computational Thinking หรือ (การคิดเชิงคำนวณ)

คือ การคิดเชิงคำนวณ ซึ่งมันก็คือ กระบวนการแก้ปัญหาแบบมีลำดับ ซึ่งบรรดา Programmer หรือ Software Engineer เองก็ต้องใช้ทักษะนี้ในการพัฒนาโปรแกรมอยู่แล้ว โดยที่ Computational Thinking นั้นไม่ได้เป็นการแก้ปัญหาเฉพาะด้านคอมพิวเตอร์หรือคณิตศาสตร์เท่านั้น แต่ยังกระบวนการแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นทั่วๆ ไปด้วย

4 สิ่งใน Computational Thinking
1.Decomposition (การย่อยปัญหา)
คือ แบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆ ออกเป็นส่วนๆ เพื่อให้ง่ายต่อการแก้ปัญหานั้น
2.pattern Recognition (การเข้าใจรูปแบบ)
คือ หารูปแบบหรือลักษณะสิ่งต่างๆ ที่มักเกิดขึ้นเหมือนๆ กัน
3.Abstraction (ความคิดเชิงนามธรรม)
คือ มองและระบุปัญหาหลักหรือสิ่งที่จำเป็นได้
4.Algorithm (การออกแบบขั้นตอนวิธี)
คือ ออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ปัญหา

# data[].attributes.body
💓Computational Thinking💓 (การคิดเชิงคำนวน)👩‍💻

คือ กระบวนการแก้ปัญหาแบบมีลำดับ ซึ่งบรรดา Programmer หรือ Software Engineer เองก็ต้องใช้ทักษะนี้ในการพัฒนาโปรแกรมอยู่แล้ว โดยที่ Computational Thinking นั้นไม่ได้เป็นการแก้ปัญหาเฉพาะด้านคอมพิวเตอร์หรือคณิตศาสตร์เท่านั้น แต่ยังกระบวนการแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นทั่วๆ ไปด้วย

💓Computational Thinking💓

นั้นไม่ได้สำคัญแค่ โปรแกรมแกรมเมอร์ หรือ ผู้พัฒนาคอมพิวเตอร์ต่างๆ แต่มีความสำคัญกับทุกคน เพราะจะคอยแก้ปัญหาในงานต่างๆได้โดยที่ไม่รู้ตัวเช่น ประธานาธิบดี หมอ หรืออาชีพอื่นๆ 👩‍🎓

💓4 องค์ประกอบหลักของ Computation Thinking💓 คือ

1.Decomposition หรือ (การย่อยปัญหา)💬
คือ การที่แบ่งปัญหาต่างๆออกมาเป็นส่วนๆเพื่อช่วยให้ง่ายต่อการแก้ปัญหาของปัญหานั้นๆ
2.Pattern Recognition หรือ (การจดจำรูปแบบ)🤳
คือ หารูปแบบหรือลักษณะสิ่งต่างๆ ที่มักเกิดขึ้นเหมือนๆ กัน
3.Abstraction หรือ (ความคิดเชิงนามธรรม)🧠
คือ การมองและระบุปัญหาหลักหรือสิ่งที่จำเป็นได้
สุดท้าย 4.Algorithm หรือ (การออกแบบขั้นตอนวิธี)✍
คือ การออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ปัญหา

💓สรุป💓

Computational Thinking ✔ไม่ได้เป็นศาสตร์ที่ใช้เฉพาะบรรดา Programmer, Software Engineer หรือนักวิทยาศาสตร์เท่านั้น แต่เป็นศาสตร์ที่ทุกๆ คนแม้กระทั่งเด็กๆ นำมาใช้สำหรับแก้ปัญหาต่างๆ ในชีวิตประจำวันด้วย นอกจากนี้ยังสามารถนำองค์ความรู้ที่ได้จากการแก้ปัญหาไปต่อยอดให้เป็นประโยชน์ได้🙏

# data[].attributes.body
Computational Thinking คำนี้แปลเป็นภาษาไทยว่า การคิดเชิงคำนวณ ซึ่งมันก็คือ กระบวนการแก้ปัญหาแบบมีลำดับ ซึ่งบรรดา Programmer หรือ Software Engineer
การแบ่งย่อยปัญหา

(Decomposition) -> แบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆ ออกเป็นส่วนๆ

การเข้าใจรูปแบบ (Pattern Recognition) -> หารูปแบบหรือลักษณะสิ่งต่างๆ

ความคิดเชิงนามธรรม (Abstraction) -> มองและระบุปัญหาหลักหรือสิ่งที่จำเป็นได้

การออกแบบขั้นตอนวิธี (Algorithm Design) -> ออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ปัญหา

# data[].attributes.body
Computational Thinking (CT) คืออะไรหว่า

คำนี้แปลเป็นภาษาไทยว่า การคิดเชิงคำนวณ ซึ่งมันก็คือ กระบวนการแก้ปัญหาแบบมีลำดับ ซึ่งบรรดา Programmer หรือ Software Engineer เองก็ต้องใช้ทักษะนี้ในการพัฒนาโปรแกรมอยู่แล้ว โดยที่ Computational Thinking นั้นไม่ได้เป็นการแก้ปัญหาเฉพาะด้านคอมพิวเตอร์หรือคณิตศาสตร์เท่านั้น แต่ยังกระบวนการแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นทั่วๆ ไปด้วย

4 สิ่งใน Computational Thinking

การแบ่งย่อยปัญหา (Decomposition) -> แบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆ ออกเป็นส่วนๆ เพื่อให้ง่ายต่อการแก้ปัญหานั้น

การเข้าใจรูปแบบ (Pattern Recognition) -> หารูปแบบหรือลักษณะสิ่งต่างๆ ที่มักเกิดขึ้นเหมือนๆ กัน

ความคิดเชิงนามธรรม (Abstraction) -> มองและระบุปัญหาหลักหรือสิ่งที่จำเป็นได้

การออกแบบขั้นตอนวิธี (Algorithm Design) -> ออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ปัญหา

# data[].attributes.body
1.การแบ่งย่อยปัญหา (Decomposition) แบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆ ออกเป็นส่วนๆ เพื่อให้ง่ายต่อการแก้ปัญหานั้น
2.การเข้าใจรูปแบบ (Pattern Recognition) หารูปแบบหรือลักษณะสิ่งต่างๆ ที่มักเกิดขึ้นเหมือนๆ กัน
3.ความคิดเชิงนามธรรม (Abstraction) มองและระบุปัญหาหลักหรือสิ่งที่จำเป็นได้
4.การออกแบบขั้นตอนวิธี (Algorithm Design) ออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ปัญหา

# data[].attributes.body
การคิดเชิงคำนวณ (computational thinking) คือกระบวนการแก้ปัญหาในหลากหลายลักษณะ เช่น การจัดลำดับเชิงตรรกศาสตร์  การวิเคราะห์ข้อมูล และการสร้างสรรค์วิธีแก้ปัญหาไปทีละขั้นทีละตอน(หรือที่เรียกว่าอัลกอริทึ่ม) รวมทั้งการย่อยปัญหาที่ช่วยให้รับมือกับปัญหาที่ซับซ้อนหรือมีลักษณะเป็นคำถามปลายเปิดได้ วิธีคิดเชิงคำนวณมีความจำเป็นในการพัฒนาแอพพลิเคชั่นต่างๆ สำหรับคอมพิวเตอร์ แต่ในขณะเดียวกัน วิธีคิดนี้ยังช่วยแก้ปัญหาในวิชาต่างๆ ได้ด้วย ดังนั้นเอง เมื่อมีการบูรณาการวิธีิคิดเชิงคำนวณผ่านหลักสูตรในหลากหลายแขนงวิชา นักเรียนจะเห็นความสัมพันธ์ระหว่างแต่ละวิชา รวมทั้งสามารถนำวิธีคิดที่เป็นประโยชน์นี้ ไปใช้แก้ปัญหาในชีวิตจริงได้ในระยะยาว
.
Decomposition (การย่อยปัญหา) หมายถึงการย่อยปัญหาหรือระบบที่ซับซ้อนออกเป็นส่วนเล็กๆ เพื่อให้ง่ายต่อการจัดการและแก้ปัญหา เช่น หากต้องการเข้าใจว่าระบบของจักรยานทำงานยังไง ทำได้โดยการแยกจักรยานออกเป็นส่วนๆ แล้วสังเกตและทดสอบการทำงานของแต่ละองค์ประกอบ จะเข้าใจได้ง่ายกว่าวิเคราะห์จากระบบใหญ่ที่ซับซ้อน
Pattern Recognition (การจดจำรูปแบบ) เมื่อเราย่อยปัญหาออกเป็นส่วนเล็กๆ ขั้นตอนต่อไปคือการหารูปแบบหรือลักษณะที่เหมือนกันของปัญหาเล็กๆ ที่ถูกย่อยออกมา เช่น หากต้องวาดซีรี่ส์รูปแมว แมวทั้งหลายย่อมมีลักษณะบางอย่างที่เหมือนกัน พวกมันมีตา หาง ขน และชอบกินปลา และร้องเหมียวๆ ลักษณะที่มีร่วมกันนี้ เราเรียกว่ารูปแบบ เมื่อเราสามารถอธิบายแมวตัวหนึ่งได้ เราจะอธิบายลักษณะของแมวตัวอื่นๆ ได้ ตามรูปแบบที่เหมือนกันนั่นเอง
Abstraction (ความคิดด้านนามธรรม) คือการมุ่งความคิดไปที่ข้อมูลสำคัญ และคัดกรองส่วนที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป เพื่อให้จดจ่อเฉพาะสิ่งที่เราต้องการจะทำ เช่น แม้ว่าแมวแต่ละตัวจะมีลักษณะเหมือนกัน แต่มันก็มีลักษณะเฉพาะตัวที่ต่างกัน เช่น มีตาสีเขียว ขนสีดำ ชอบกินปลาทู  ความคิดด้านนามธรรมจะคัดกรองลักษณะที่ไม่ได้ร่วมกันกับแมวตัวอื่นๆ เหล่านี้ ออกไป เพราะรายละเอียดที่ไม่เกี่ยวข้องเหล่านี้ ไม่ได้ช่วยให้เราอธิบายลักษณะพื้นฐานของแมวในการวาดภาพมันออกมาได้ กระบวนการคัดกรองสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป และมุ่งที่รูปแบบซึ่งช่วยให้เราแก้ปัญหาได้เรียกว่าแบบจำลอง(model) เมื่อเรามีความคิดด้านนามธรรม มันจะช่วยให้เรารู้ว่าไม่จำเป็นที่แมวทุกตัวต้องหางยาวและมีขนสั้น หรือทำให้เรามีโมเดลความคิดที่ชัดเจนขึ้นนั่นเอง
Algorithm Design (การออกแบบอัลกอริทึ่ม) คือการพัฒนาแนวทางแก้ปัญหาอย่างเป็นขั้นเป็นตอน หรือสร้างหลักเกณฑ์ขึ้นมาเพื่อดำเนินตามทีละขั้นตอนในการแก้ไขปัญหา เช่น เมื่อเราต้องการสั่งคอมพิวเตอร์ให้ทำงานบางอย่าง เราต้องเขียนโปรแกรมคำสั่งเพื่อให้มันทำงานไปตามขั้นตอน การวางแผนเพื่อให้คอมพิวเตอร์ทำงานตอบสนองความต้องการของเรานี้เอง ที่เรียกว่าวิธีคิดแบบอัลกอริทึ่ม คอมพิวเตอร์จะทำงานได้ดีเพียงใด ขึ้นอยู่กับชุดคำสั่งอัลกอริทึ่มที่เราสั่งให้มันทำงานนั่นเอง การออกแบบอัลกอริทึ่มยังเป็นประโยชน์ต่อการคำนวณ การประมวลผลข้อมูลและการวางระบบอัตโนมัติต่างๆ

# data[].attributes.body
Computational Thinking คือ การคิดเชิงคํานวณ 4 เสาหลัก ของการคิดเชิงคำนวณ
1.Decomposition (การย่อยปัญหา) หมายถึงการย่อยปัญหาหรือระบบที่ซับซ้อนออกเป็นส่วนเล็กๆ เพื่อให้ง่ายต่อการจัดการและแก้ปัญหา เช่น หากต้องการเข้าใจว่าระบบของจักรยานทำงานยังไง ทำได้โดยการแยกจักรยานออกเป็นส่วนๆ แล้วสังเกตและทดสอบการทำงานของแต่ละองค์ประกอบ จะเข้าใจได้ง่ายกว่าวิเคราะห์จากระบบใหญ่ที่ซับซ้อน
2.Pattern Recognition (การจดจำรูปแบบ) เมื่อเราย่อยปัญหาออกเป็นส่วนเล็กๆ ขั้นตอนต่อไปคือการหารูปแบบหรือลักษณะที่เหมือนกันของปัญหาเล็กๆ ที่ถูกย่อยออกมา เช่น หากต้องวาดซีรี่ส์รูปแมว แมวทั้งหลายย่อมมีลักษณะบางอย่างที่เหมือนกัน พวกมันมีตา หาง ขน และชอบกินปลา และร้องเหมียวๆ ลักษณะที่มีร่วมกันนี้ เราเรียกว่ารูปแบบ เมื่อเราสามารถอธิบายแมวตัวหนึ่งได้ เราจะอธิบายลักษณะของแมวตัวอื่นๆ ได้ ตามรูปแบบที่เหมือนกันนั่นเอง
3.Abstraction (ความคิดด้านนามธรรม) คือการมุ่งความคิดไปที่ข้อมูลสำคัญ และคัดกรองส่วนที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป เพื่อให้จดจ่อเฉพาะสิ่งที่เราต้องการจะทำ เช่น แม้ว่าแมวแต่ละตัวจะมีลักษณะเหมือนกัน แต่มันก็มีลักษณะเฉพาะตัวที่ต่างกัน เช่น มีตาสีเขียว ขนสีดำ ชอบกินปลาทู  ความคิดด้านนามธรรมจะคัดกรองลักษณะที่ไม่ได้ร่วมกันกับแมวตัวอื่นๆ เหล่านี้ ออกไป เพราะรายละเอียดที่ไม่เกี่ยวข้องเหล่านี้ ไม่ได้ช่วยให้เราอธิบายลักษณะพื้นฐานของแมวในการวาดภาพมันออกมาได้ กระบวนการคัดกรองสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป และมุ่งที่รูปแบบซึ่งช่วยให้เราแก้ปัญหาได้เรียกว่าแบบจำลอง(model) เมื่อเรามีความคิดด้านนามธรรม มันจะช่วยให้เรารู้ว่าไม่จำเป็นที่แมวทุกตัวต้องหางยาวและมีขนสั้น หรือทำให้เรามีโมเดลความคิดที่ชัดเจนขึ้นนั่นเอง
4.Algorithm Design (การออกแบบอัลกอริทึ่ม) คือการพัฒนาแนวทางแก้ปัญหาอย่างเป็นขั้นเป็นตอน หรือสร้างหลักเกณฑ์ขึ้นมาเพื่อดำเนินตามทีละขั้นตอนในการแก้ไขปัญหา เช่น เมื่อเราต้องการสั่งคอมพิวเตอร์ให้ทำงานบางอย่าง เราต้องเขียนโปรแกรมคำสั่งเพื่อให้มันทำงานไปตามขั้นตอน การวางแผนเพื่อให้คอมพิวเตอร์ทำงานตอบสนองความต้องการของเรานี้เอง

# data[].attributes.body
Computational thinking คือ

•Decomposition (การย่อยปัญหา) หมายถึงการย่อยปัญหาหรือระบบที่ซับซ้อนออกเป็นส่วนเล็กๆ เพื่อให้ง่ายต่อการจัดการและแก้ปัญหา เช่น หากต้องการเข้าใจว่าระบบของจักรยานทำงานยังไง ทำได้โดยการแยกจักรยานออกเป็นส่วนๆ แล้วสังเกตและทดสอบการทำงานของแต่ละองค์ประกอบ จะเข้าใจได้ง่ายกว่าวิเคราะห์จากระบบใหญ่ที่ซับซ้อน

•Pattern Recognition (การจดจำรูปแบบ) เมื่อเราย่อยปัญหาออกเป็นส่วนเล็กๆ ขั้นตอนต่อไปคือการหารูปแบบหรือลักษณะที่เหมือนกันของปัญหาเล็กๆ ที่ถูกย่อยออกมา เช่น หากต้องวาดซีรี่ส์รูปแมว แมวทั้งหลายย่อมมีลักษณะบางอย่างที่เหมือนกัน พวกมันมีตา หาง ขน และชอบกินปลา และร้องเหมียวๆ ลักษณะที่มีร่วมกันนี้ เราเรียกว่ารูปแบบ เมื่อเราสามารถอธิบายแมวตัวหนึ่งได้ เราจะอธิบายลักษณะของแมวตัวอื่นๆ ได้ ตามรูปแบบที่เหมือนกันนั่นเอง

•Abstraction (ความคิดด้านนามธรรม) คือการมุ่งความคิดไปที่ข้อมูลสำคัญ และคัดกรองส่วนที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป เพื่อให้จดจ่อเฉพาะสิ่งที่เราต้องการจะทำ เช่น แม้ว่าแมวแต่ละตัวจะมีลักษณะเหมือนกัน แต่มันก็มีลักษณะเฉพาะตัวที่ต่างกัน เช่น มีตาสีเขียว ขนสีดำ ชอบกินปลาทู  ความคิดด้านนามธรรมจะคัดกรองลักษณะที่ไม่ได้ร่วมกันกับแมวตัวอื่นๆ เหล่านี้ ออกไป เพราะรายละเอียดที่ไม่เกี่ยวข้องเหล่านี้ ไม่ได้ช่วยให้เราอธิบายลักษณะพื้นฐานของแมวในการวาดภาพมันออกมาได้ กระบวนการคัดกรองสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป และมุ่งที่รูปแบบซึ่งช่วยให้เราแก้ปัญหาได้เรียกว่าแบบจำลอง(model) เมื่อเรามีความคิดด้านนามธรรม มันจะช่วยให้เรารู้ว่าไม่จำเป็นที่แมวทุกตัวต้องหางยาวและมีขนสั้น หรือทำให้เรามีโมเดลความคิดที่ชัดเจนขึ้นนั่นเอง

•Algorithm Design (การออกแบบอัลกอริทึ่ม) คือการพัฒนาแนวทางแก้ปัญหาอย่างเป็นขั้นเป็นตอน หรือสร้างหลักเกณฑ์ขึ้นมาเพื่อดำเนินตามทีละขั้นตอนในการแก้ไขปัญหา เช่น เมื่อเราต้องการสั่งคอมพิวเตอร์ให้ทำงานบางอย่าง เราต้องเขียนโปรแกรมคำสั่งเพื่อให้มันทำงานไปตามขั้นตอน การวางแผนเพื่อให้คอมพิวเตอร์ทำงานตอบสนองความต้องการของเรานี้เอง ที่เรียกว่าวิธีคิดแบบอัลกอริทึ่ม คอมพิวเตอร์จะทำงานได้ดีเพียงใด ขึ้นอยู่กับชุดคำสั่งอัลกอริทึ่มที่เราสั่งให้มันทำงานนั่นเอง การออกแบบอัลกอริทึ่มยังเป็นประโยชน์ต่อการคำนวณ การประมวลผลข้อมูลและการวางระบบอัตโนมัติต่างๆ

# data[].attributes.headline
พงศกร ล้อมทอง เลขที่2

# data[].attributes.subject
พงศกร ล้อมทอง เลขที่2

# data[].attributes.body
Computational thinking ที่แปลเป็นไทย คือ การคิดเชิงคำนวณ
Computational thinking นอกจากจะใช้แก้ปัญหาในด้านคอมพิวเตอร์และคณิตศาสตร์ ยังนำมาใช้แก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับชีวิตประจำวันได้อีกด้วย
4 สิ่งใน Computational thinking
1.Decomposition(การแบ่งย่อยปัญหา)​
คือ การแบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆออกเป็นส่วน เพื่อให้ง่ายต่อการแก้ปัญหา  การแบ่งส่วนประกอบของวัตถุนั้น สามารถพิจารณาให้ละเอียดย่อยลงไปได้อีกหลายระดับ แต่ไม่ควรแยกย่อยรายละเอียดให้มากเกินความจำเป็น
2.Pattern Recognition(การเข้าใจรูปแบบ)​
คือ หารูปแบบหรือลักษณะสิ่งต่างๆ ที่มักเกิดขึ้นเหมือนๆ กัน มีจุดประสงค์ในเพื่อการจำแนกวัตถุออกเป็นประเภทตามรูปแบบของวัตถุ
3.Abstraction(ความคิดเชิงนามธรรม)​
คือ กระบวนการคัดแยกคุณลักษณะที่สำคัญออกจากรายละเอียดในโจทย์ปัญหาหรืองานที่กำลังพิจารณา
เพื่อให้ได้องค์ประกอบที่จำเป็นเพียงพอ และกระชับที่สุด
4.Algorithm Design(การออกแบบขั้นตอนวิธี)​
คือ การออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ปัญหา
โดยใช้ ภาพ สัญลักษณ์ หรือ ข้อความ เพื่อให้เข้าใจได้ง่ายมากยิ่งขึ้น

# data[].attributes.body
Computational Thinking

คือ กระบวนการแก้ปัญหาแบบมีลำดับ ซึ่งบรรดา Programmer หรือ Software Engineer เองก็ต้องใช้ทักษะนี้ในการพัฒนาโปรแกรมอยู่แล้ว โดยที่ Computational Thinking นั้นไม่ได้เป็นการแก้ปัญหาเฉพาะด้านคอมพิวเตอร์หรือคณิตศาสตร์เท่านั้น แต่ยังกระบวนการแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นทั่วๆ ไปด้วย

4 อย่างใน Computational Thinking

1. การแบ่งย่อปัญหา(Decomposition) แบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆ ออกเป็นส่วนๆ เพื่อให้ง่ายต่อการแก้ปัญหานั้น

2. การเข้าใจรูปแบบ (Pattern Recognition)หารูปแบบหรือลักษณะสิ่งต่างๆ ที่มักเกิดขึ้นเหมือนๆ กัน

3. ความคิดเชิงนามธรรม (Abstraction)  มองและระบุปัญหาหลักหรือสิ่งที่จำเป็นได้

4. การออกแบบขั้นตอนวิธี (Algorithm Design)ออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ปัญหา
Computational Thinking ไม่ได้เป็นศาสตร์ที่ใช้เฉพาะบรรดา Programmer, Software Engineer หรือนักวิทยาศาสตร์เท่านั้น แต่เป็นศาสตร์ที่ทุกๆ คนแม้กระทั่งเด็กๆ นำมาใช้สำหรับแก้ปัญหาต่างๆ ในชีวิตประจำวันด้วย นอกจากนี้ยังสามารถนำองค์ความรู้ที่ได้จากการแก้ปัญหาไปต่อยอดให้เป็นประโยชน์ได้

# data[].attributes.body
"Computatinal Thinking" หรือ การคิดเชิงคำนวณ ซึ่งก็คือ กระบวนการแก้ปัญหา โดยมี 4 สิ่งดังนี้..
1) การแบ่งย่อยปัญหา (Decomposition) คือ แบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆ ออกเป็นส่วนๆ เพื่อให้ง่ายต่อการแก้ปัญหานั้น
2) การเข้าใจรูปแบบ (Pattern Recognition) คือ หารูปแบบหรือลักษณะสิ่งต่างๆ ที่มักเกิดขึ้นเหมือนๆ กัน
3) ความคิดเชิงนามธรรม (Abstraction) คือ มองและระบุปัญหาหลักหรือสิ่งที่จำเป็นได้
4) การออกแบบขั้นตอนวิธี (Algorithm Design)คือ ออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ปัญหา

# data[].attributes.body
🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥
Computational Thinking (CT) คือ การคิดเชิงคำนวณ มันก็คือ กระบวนการแก้ปัญหาแบบมีลำดับ
มี 4 สิ่งใน Computational Thinking ได้แก่👇👇👇
-การแบ่งย่อยปัญหา (Decomposition)>> แบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆ ออกเป็นส่วนๆ เพื่อให้ง่ายต่อการแก้ปัญหานั้น
-การเข้าใจรูปแบบ (Pattern Recognition) >> หารูปแบบหรือลักษณะสิ่งต่างๆ ที่มักเกิดขึ้นเหมือนๆ กัน
-ความคิดเชิงนามธรรม (Abstraction)>> มองและระบุปัญหาหลักหรือสิ่งที่จำเป็นได้
-การออกแบบขั้นตอนวิธี (Algorithm Design) >> ออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ปัญหา
🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥🖥

# data[].attributes.body
4 เสาหลัก ของการคิดเชิงคำนวณ

Decomposition (การย่อยปัญหา) หมายถึงการย่อยปัญหาหรือระบบที่ซับซ้อนออกเป็นส่วนเล็กๆ เพื่อให้ง่ายต่อการจัดการและแก้ปัญหา เช่น หากต้องการเข้าใจว่าระบบของจักรยานทำงานยังไง ทำได้โดยการแยกจักรยานออกเป็นส่วนๆ แล้วสังเกตและทดสอบการทำงานของแต่ละองค์ประกอบ จะเข้าใจได้ง่ายกว่าวิเคราะห์จากระบบใหญ่ที่ซับซ้อน

Pattern Recognition (การจดจำรูปแบบ) เมื่อเราย่อยปัญหาออกเป็นส่วนเล็กๆ ขั้นตอนต่อไปคือการหารูปแบบหรือลักษณะที่เหมือนกันของปัญหาเล็กๆ ที่ถูกย่อยออกมา เช่น หากต้องวาดซีรี่ส์รูปแมว แมวทั้งหลายย่อมมีลักษณะบางอย่างที่เหมือนกัน พวกมันมีตา หาง ขน และชอบกินปลา และร้องเหมียวๆ ลักษณะที่มีร่วมกันนี้ เราเรียกว่ารูปแบบ เมื่อเราสามารถอธิบายแมวตัวหนึ่งได้ เราจะอธิบายลักษณะของแมวตัวอื่นๆ ได้ ตามรูปแบบที่เหมือนกันนั่นเอง

Abstraction (ความคิดด้านนามธรรม) คือการมุ่งความคิดไปที่ข้อมูลสำคัญ และคัดกรองส่วนที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป เพื่อให้จดจ่อเฉพาะสิ่งที่เราต้องการจะทำ เช่น แม้ว่าแมวแต่ละตัวจะมีลักษณะเหมือนกัน แต่มันก็มีลักษณะเฉพาะตัวที่ต่างกัน เช่น มีตาสีเขียว ขนสีดำ ชอบกินปลาทู  ความคิดด้านนามธรรมจะคัดกรองลักษณะที่ไม่ได้ร่วมกันกับแมวตัวอื่นๆ เหล่านี้ ออกไป เพราะรายละเอียดที่ไม่เกี่ยวข้องเหล่านี้ ไม่ได้ช่วยให้เราอธิบายลักษณะพื้นฐานของแมวในการวาดภาพมันออกมาได้ กระบวนการคัดกรองสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป และมุ่งที่รูปแบบซึ่งช่วยให้เราแก้ปัญหาได้เรียกว่าแบบจำลอง(model) เมื่อเรามีความคิดด้านนามธรรม มันจะช่วยให้เรารู้ว่าไม่จำเป็นที่แมวทุกตัวต้องหางยาวและมีขนสั้น หรือทำให้เรามีโมเดลความคิดที่ชัดเจนขึ้นนั่นเอง

Algorithm Design (การออกแบบอัลกอริทึ่ม) คือการพัฒนาแนวทางแก้ปัญหาอย่างเป็นขั้นเป็นตอน หรือสร้างหลักเกณฑ์ขึ้นมาเพื่อดำเนินตามทีละขั้นตอนในการแก้ไขปัญหา เช่น เมื่อเราต้องการสั่งคอมพิวเตอร์ให้ทำงานบางอย่าง เราต้องเขียนโปรแกรมคำสั่งเพื่อให้มันทำงานไปตามขั้นตอน การวางแผนเพื่อให้คอมพิวเตอร์ทำงานตอบสนองความต้องการของเรานี้เอง ที่เรียกว่าวิธีคิดแบบอัลกอริทึ่ม คอมพิวเตอร์จะทำงานได้ดีเพียงใด ขึ้นอยู่กับชุดคำสั่งอัลกอริทึ่มที่เราสั่งให้มันทำงานนั่นเอง การออกแบบอัลกอริทึ่มยังเป็นประโยชน์ต่อการคำนวณ การประมวลผลข้อมูลและการวางระบบอัตโนมัติต่างๆ

แต่เมื่อนำแนวคิด 4 เสาหลักนี้ ไปใช้ในหลักสูตร พบว่ามีความซับซ้อนมากเกินกว่าที่เด็กประถมจะเข้าใจได้ จึงมีการสร้างคำจำกัดความขึ้นมาใหม่เพื่อให้เหมาะสมกับเด็กมากขึ้น รวมทั้งเหมาะกับครูหรือผู้ปกครอง ในการประยุกต์คำจำกัดความเหล่านี้ไปใช้เพื่อกระตุ้นการคิดเชิงคำนวณ

# data[].attributes.body
Decomposition (การย่อยปัญหา) หมายถึงการย่อยปัญหาหรือระบบที่ซับซ้อนออกเป็นส่วนเล็กๆ เพื่อให้ง่ายต่อการจัดการและแก้ปัญหา

Pattern Recognition (การจดจำรูปแบบ) เมื่อเราย่อยปัญหาออกเป็นส่วนเล็กๆ ขั้นตอนต่อไปคือการหารูปแบบหรือลักษณะที่เหมือนกันของปัญหาเล็กๆ ที่ถูกย่อยออกมา

Abstraction (ความคิดด้านนามธรรม) คือการมุ่งความคิดไปที่ข้อมูลสำคัญ และคัดกรองส่วนที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป เพื่อให้จดจ่อเฉพาะสิ่งที่เราต้องการจะทำ

Algorithm Design (การออกแบบอัลกอริทึ่ม) คือการพัฒนาแนวทางแก้ปัญหาอย่างเป็นขั้นเป็นตอน หรือสร้างหลักเกณฑ์ขึ้นมาเพื่อดำเนินตามทีละขั้นตอนในการแก้ไขปัญหา

# data[].attributes.body
ภาณุ

computational thinking
Decomposition (การย่อยปัญหา) หมายถึงการย่อยปัญหาหรือระบบที่ซับซ้อนออกเป็นส่วนเล็กๆ เพื่อให้ง่ายต่อการจัดการและแก้ปัญหา

Pattern Recognition (การจดจำรูปแบบ) เมื่อเราย่อยปัญหาออกเป็นส่วนเล็กๆ ขั้นตอนต่อไปคือการหารูปแบบหรือลักษณะที่เหมือนกันของปัญหาเล็กๆ ที่ถูกย่อยออกมา

Abstraction (ความคิดด้านนามธรรม) คือการมุ่งความคิดไปที่ข้อมูลสำคัญ และคัดกรองส่วนที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป เพื่อให้จดจ่อเฉพาะสิ่งที่เราต้องการจะทำ

Algorithm Design (การออกแบบอัลกอริทึ่ม) คือการพัฒนาแนวทางแก้ปัญหาอย่างเป็นขั้นเป็นตอน หรือสร้างหลักเกณฑ์ขึ้นมาเพื่อดำเนินตามทีละขั้นตอนในการแก้ไขปัญหา

# data[].attributes.body
4 สิ่งใน Computational Thinking
🖥การแบ่งย่อยปัญหา (Decomposition) -> แบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆ ออกเป็นส่วนๆ เพื่อให้ง่ายต่อการแก้ปัญหานั้น

🖥การเข้าใจรูปแบบ (Pattern Recognition) -> หารูปแบบหรือลักษณะสิ่งต่างๆ ที่มักเกิดขึ้นเหมือนๆ กัน

🖥ความคิดเชิงนามธรรม (Abstraction) -> มองและระบุปัญหาหลักหรือสิ่งที่จำเป็นได้

🖥การออกแบบขั้นตอนวิธี (Algorithm Design) -> ออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ปัญหา

# data[].attributes.body
Computational Thinking 🤖
(การคิดเชิงคำนวณ)

คือกระบวนการแก้ปัญหาแบบมีลำดับ

4สิ่งใน Computational Thinking

1.Decomposition (การแบบย่อยปัญหา)

แบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆ ออกเป็นส่วนๆ เพื่อให้ง่ายต่อการแก้ปัญหา

2.Pattern recognition (การเข้ารูปแบบ)

หารูปแบบหรือลักษณะสิ่งต่างๆที่มักเกิดขึ้นเหมือนๆกัน

3.Abstraction (สิ่งที่เป็นนามธรรม)

มองและระบุปัญหาหลักหรือสิ่งที่จำเป็นได้

4.Algorithmic thinking (การออกแบบขั้นตอนวิธี)

ออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ปัญหา

# data[].attributes.headline
นภัทร สอนดี ฟลุ๊ค

# data[].attributes.subject
นภัทร สอนดี ฟลุ๊ค

# data[].attributes.body
Computational Thinkkingคืออะไร เอาไว้ทำอะไร
Computational Thinkkingคือการคิดเชิงคำนวณซึ่งมันคือกระบวนการแก้ปัญหาแบบมีลำดับ
และแบ่งออกเป็น4ประเภท
1.Decomposition คือการแบ่งย่อยปัญหาใช้สำหรับแบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆออกเป็นส่วนๆเพื่อสดวกขึ้นต่อการแก้ไขปัญหา
2.Pattern Recognition คือการเข้าใจรูปแบบใช้สำหรับการหารูปแบบของสิ่งต่างๆที่มักเกิดขึ้นเหมือนกัน
3.คือAbstraction คือความคิดเชิงนามธรรมใช้สำหรับมองและระบุปัญหาหลักที่จำเป็น
4.Algorithm Designคือการออกแบบขั้นตอนใช้สำหรับออกแบบขั้นตอนเอาไว้แก้ไขปัญหา
Computational Thinking ไม่ได้เป็นศาสตร์ที่ใช้กับโปรแกรมเมอร์บหรือช่างยนต์หรือนักวิทยาศาสตร์แต่Computational Thinkingใช้ได้ในชีวิตประจำวันด้วยและได้เอาองค์ความรู้จากการแก้ปัญหาไปต่อยอดไดอีกด้วย

# data[].attributes.body
Computational Thinking              (การคิดเชิงคำนวณ)
คือ กระบวนการแก้ปัญหาแบบมีลำดับ

1.)การแบ่งย่อยปัญหา (Decomposition) -> แบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆ ออกเป็นส่วนๆ เพื่อให้ง่ายต่อการแก้ปัญหานั้น

2.)การเข้าใจรูปแบบ (Pattern Recognition) -> หารูปแบบหรือลักษณะสิ่งต่างๆ ที่มักเกิดขึ้นเหมือนๆ กัน

3.)ความคิดเชิงนามธรรม (Abstraction) -> มองและระบุปัญหาหลักหรือสิ่งที่จำเป็นได้

4.)การออกแบบขั้นตอนวิธี (Algorithm Design) -> ออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ปัญหา

# data[].attributes.body
นิยามของ Computational Thinking หรือแนวคิดเชิงคำนวณ มีหลายนิยาม แต่ทั้งนี้ทั้งนั้น แนวคิดนี้จะประกอบด้วยแนวคิดย่อย 4 อย่างดังต่อนี้

1) Decomposition เป็นการพิจารณาเพื่อแบ่งปัญหาหรืองานออกเป็นส่วนย่อยๆทำให้จัดการได้ง่ายขึ้น

2) Pattern recognition เป็นการหาความสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้องมีแนวโน้ม

3) Algorithm เป็นAlgorithm คือลำดับขั้นตอนในการแก้ปัญหาหรือการทำงานที่ชัดเจน การคิดค้น อธิบายขั้นตอนวิธีในการแก้ปัญหาต่าง ๆ

4) Abstract thinking เป็นAbstract thinking เป็นกระบวนการคัดแยกคุณลักษณะที่สำคัญออกจากรายละเอียดปลีกย่อย ในปัญหา หรืองานที่กำลังพิจารณา เพื่อให้ได้ข้อมูลที่จำเป็นและเพียงพอในการแก้ปัญหา

# data[].attributes.headline
กนกศักดิ์computa

# data[].attributes.body
กนกศักดิ์
computational thinking
แนวคิดเชิงคำนวณ มีอยู่ 4 องค์ประกอบ
1.ขั้นตอนวิธี
2.การแยกส่วนประกอบและการย่อยปัญหา
3.การหารูปแบบ
4.การคิดเชิงคำนามธรรม
แนวคิดเชิงคำนวณ               (computational thinking)
หมายถึง พื้นฐานของการคิดแก้ปัญหาต่างๆ
ที่สามารถนำไปประยุกต์ในการแก้ปัญหาในชีวิตประจำวัน เพราะมนุษย์ต้องแก้ปัญหาต่างๆ อยู่ตลอดเวลาความท้าทายหลักของแนวคิดเชิงคำนวณอยู่ที่การออกแบบกระบวนการ

# data[].attributes.headline
อภิสิทธิ์ แสงภักดี <

# data[].attributes.body
อภิสิทธิ์ แสงภักดี

Computational Thinking (การคิดเชิงคำนวณ)

คือกระบวนการแก้ปัญหาแบบมีลำดับ

4สิ่งในComputational Thinking

1.)Decomposition (การแบบย่อยปัญหา)

แบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆ ออกเป็นส่วนๆ เพื่อให้ง้ายต่อการแก้ปัญหา

2.)Pattern recognition (การเข้ารูปแบบ)

หารูปแบบหรือลักษณะสิ่งต่างๆที่มักเกิดขึ้นเหมือนๆกัน

3.)Abstraction (สิ่งที่เป็นนามธรรม)

มองและระบุปัญหาหลักหรือสิ่งที่จำเป็นได้

4.)Algorithmic thinking (การออกแบบขั้นตอนวิธี)

ออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ปัญหา

# data[].attributes.body
Computational Thinking
การแบ่งย่อยปัญหา=แบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆ
การเข้าใจรูปแบบ=หารูปแบบหรือลักษณะต่างๆ
ความคิดเชิงนามธรรม=มองแบะระบุปัญหาหลักและสิ่งจำเป็นได้
การออกแบบขั้นตอนวิธี=ออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ไขปัญหา

# data[].attributes.body
Computational Thinking🗣
Decomposition หรือ การวิเคราะห์และการแตกตัวหรือแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนๆทำให้วิเคราะห์และจัดการได้ง่ายขึ้น

# data[].attributes.body
👽Computational Thinking คือ กระบวนการแก้ปัญหาในหลากหลายลักษณะ มี 4 กระบวกการประกอบด้วย ⚽️☠️1.Decomposition( การแบ่งย่อยปัญหา ) คือ แบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆออกเป็นส่วนๆเพื่อให้ง่ายต่อการแก้ปัญหานั้น 🎃☠️2.Pattern Recognition( การเข้าใจรูปแบบ ) คือ หารูปแบบหรือลักษณะสิ่งต่างๆที่มักเกิดขึ้นเหมือนๆกัน 👿
☠️3.Abstraction( ความคิดเชิงนามธรรม ) คือ มองและระบุปัญหาหลักหรือสิ่งที่จำเป็น 🤖
☠️4.Algorithm Design( การออกแบบขั้นตอนวิธี ) คือ ออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ปัญหา🤐

# data[].attributes.body
Computational Thinking หรือ การคิดเชิงคำนวณ คือกระบวนการคิดในการแก้ไขปัญหาเช่นการจัดลำดับ การวิเคราะห์ การคิดเป็นขั้นตอน เพื่อให้การแก้ไขปัญหาง่ายขึ้นเพราะมีความเป็นขั้นเป็นตอน
โดยการคิดเชิงคำนวณแบ่งได้เป็น4สิ่งดังนี้
1.การแบ่งย่อยปัญหา(Decomposition) แบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆออกเป็นส่วนเพื่อให้ง่ายต่อการแก้ไขปัญหา
2.การเข้าใจรูปแบบ(Pattern Recognition) หารูปแบบหรือลักษณะสิ่งต่างๆที่เกิดขึ้นเหมือนกัน
3.ความคิดเชิงนามธรรม(Abstraction) มองและระบุปัญหาหลักหรือสิ่งที่จำได้
4.การออกแบบขั้นตอนวิธี(Algorithm Design) ออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ไขปัญหา

# data[].attributes.body
💻Computational Thinking💻
Algorithm Thinking
[เป็นการคิดตามขั้นตอนของวิธี]
Decomposition
[เป็นการจำแนก]
Abstraction thinking
[ความคิดที่เป็นนามธรรม หรือ นามธรรมนำมาเป็นความคิด]
Pattern Recognition
[เป็นการจดจำในรูปแบบ ของความจำ]
มีหลายขั้นตอนในการทำความคิดและแบ่งออกเป็นหลายๆความคิดเช่น การคิดตามขั้นตอน การคิดและแบบจำแนก ความคิดที่เป็นเชิงนามธรรม และ เป็นการจดจำในรูปแบบของความจำ🙏

# data[].attributes.body
Computational Thinking 💻
ไม่ได้เป็นศาสตร์ที่ใช้เฉพาะบรรดา Programmer, Software Engineer หรือนักวิทยาศาสตร์เท่านั้น แต่เป็นศาสตร์ที่ทุกๆคนแม้กระทั่งเด็กๆนำมาใช้สำหรับแก้ปัญหาต่างๆ ในชีวิตประจำวันด้วย นอกจากนี้ยังสามารถนำองค์ความรู้ที่ได้จากการแก้ปัญหาไปต่อยอดให้เป็นประโยชน์ได้

# data[].attributes.body
4. สิ่งในcomputational thinking
1.การแบ่งย่อยปัญหา(decomposition)  แบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆ ออกเป็นส่วนๆเพื่อให้ง่ายต่อการแก้ปัญหานั้น
2.การเข้าใจรูปแบบ(pattern recognition)  หารูปแบบหรือลักษะณะสิ่งต่างๆที่มักเกิดขึ้นเหมือนกัน
3.ความคิดเชิงนามธรรม(abstraction)  มองและระบุปัญหาหลักหรือสิ่งที่จำเป็น
4.การออกแบบขั้นตอนวิธี(algrithm design) ออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ปัญหา

# data[].attributes.body
★{Computational Thinking}★
★เป็นกระบวนการคิดเชิงคำนวณที่ต้องใช้ทักษะและเทคนิคเพื่อแก้ปัญหาที่ผู้แก้ปัญหาสามารถปฏิบัติตามได้อย่างมีประสิทธิภาพซึ่งเป็นแนวคิดตามลำดับขั้นตอนและสามารถหาเหตุผลจากฐานข้อมูลนั้นได้•
+มี4องค์ประกอบ ดังนี้
1) การแบ่งปัญหาใหญ่ให้เป็นปัญหาย่อย
2) การจัดรูปแบบของปัญหา
3) การกำหนดสาระสำคัญ
4) การออกแบบอัลกอรึทึม

# data[].attributes.body
กษิดิส
RATTERN RECOGNITION
การจดจำรูปแบบ
เป็นศาสตร์ที่มีจุดประสงค์ในการจำเเนก วัตถุ

องประกอบหลักสำคัญของระบบการจดจำรูปแบบ
1)ลักษณะเด่น[features]เป็นของมูลที่ป้อนให้ตัวแยกประเภทเพื่อที่ตัวเเยกประเภททำการเเยก ข้อมูล หรือ วัตถุ ออกเป็นได้ตามที่ผู้ออกแบบได้คิดไว้

2)ตัวแยกประเภท[classifiers]เป็นผู้ตัดสินใจเเยกกลุ่่่ม ของวัตถุ ตามข้อมูลลักษณะเด่น โดยทั่วไปเเบ่งออกเป็น2 ประเภท
1)การแยกประเภทที่รู้ล่วงหน้าเเล้ว[prior knowledge]และใช้ประโยชน์จากข้อมูลนั้นในการออกแบบตัวแยกประเภทซึ่งเรียกว่า ตัวเเยกแบบมีผู้สอน[supervised classifier
2)การเเยกประชากรวัตถุ ออกจากกันโดยไม่มีข้อมูลของของกลุ่มแบบล่วงหน้าเเต่จะเเบ่งโดยใช้ลักษณะร่วมกันในกลุ่ม

# data[].attributes.body
Computational thankingคือการคิดเชิงคำนวณ กระบวนการแก้ปัญหา แบ่งออกเป็น4ประเภท
1.Decompositionคือการหารูปแบบของปัญหา แบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆออกเป็นส่วน
2.Pattern Recognitionคือการเข้าใจรูปแบบ หารูปแบบหรือลักษณะสิ่งต่างๆ
3.Abstractionคือความคิดเชิงนามธรรม มองและระบุปัญหาหลัก
4.Algorithm Designคือการออกแบบขั้นตอนวิธี ออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ปัญหา

# data[].attributes.body
computational Thinking คือ กระบวนการแก้ปัญหาในหลากหลายลักษณะ มี 4 กระบวกการประกอบด้วย 1.Decomposition( การแบ่งย่อยปัญหา ) คือ แบ่งปัญหาหรือสิ่งต่างๆออกเป็นส่วนๆเพื่อให้ง่ายต่อการแก้ปัญหานั้น 2.Pattern Recognition( การเข้าใจรูปแบบ ) คือ หารูปแบบหรือลักษณะสิ่งต่างๆที่มักเกิดขึ้นเหมือนๆกัน 3.Abstraction( ความคิดเชิงนามธรรม ) คือ มองและระบุปัญหาหลักหรือสิ่งที่จำเป็น 4.Algorithm Design( การออกแบบขั้นตอนวิธี ) คือ ออกแบบลำดับขั้นตอนของการแก้ปัญหา

# data[].attributes.body
Computational thinking 🥴🥴🥴🥴🥴🥴🥴🥴
1.การหารูปแบบของปัญหา (pattern recognition)
2.การคิดเชิงนามธรรม (abstraction thinking)
3.การออกแบบขั้นตอนวิธีแก้ปัญหา (algorithms)
4.รู้จักแยกส่วนประกอบและการย่อยปัญหา (Decomposition)
🤢🤢🤢🤢🤢🤢🤢🤢