COMPUTATIONAL THINKING

PENSIERO COMPUTAZIONALE – Pensare come un PC?

PENSIERO COMPUTAZIONALE – Pensare come un PC?

– Pensiero Computazionale.
– Pensiero e computer.
– Perché, un computer può pensare?
– No, ma gli uomini possono imparare dai computer qualcosa sul pensiero!

Accostando queste due parole si racchiude la sintesi del modo in cui l’uomo moderno deve ormai muoversi: in perfetta sintonia tra abilità umane e tecnologiche, così come le future skills proclamano.

MA: non c’è ancora una definizione universalmente accettata di “pensiero computazionale”.

Nel 2006 Jeannette M. Wing usa il termine “Computational Thinking” per indicare un modello mentale influenzato dall’informatica e volto al problem solving, in cui un ESECUTORE (uomo o macchina) attua delle PROCEDURE sistematiche, in un CONTESTO definito, per raggiungere degli OBIETTIVI specifici.

Se l’informatica è la scienza di ciò che può essere informatizzato e di come informatizzarlo, il pensiero computazionale non è però un’abilità tipica esclusivamente degli informatici. Esso permette di risolvere problemi, disegnare sistemi e comprendere i comportamenti umani nella quotidianità, in maniera alternativa, tramite dei concetti fondamentali dell’informatica.

Alcuni esempi?

Riformulare i problemi, trasformandoli in problemi che sappiamo risolvere, tramite meccanismi di riduzione, trasformazione o simulazione. Pensate al gioco di ruolo. Cosa si fa, in fondo, se non simulare una situazione, per imparare qualcosa che altrimenti non riusciremmo a comprendere altrettanto efficacemente?

Organizzare i dati del problema in maniera logica. Dare un ordine ai dati aiuta ad arrivare alla soluzione, per questo nelle lezioni di matematica si insegna ai bambini ad estrapolare i dati dei problemi e a scriverli in colonna, uno sotto all’altro, per averne una visione lineare.

Riconoscere i vantaggi e gli svantaggi dell’uso di pseudonimi o di assegnare più nomi ad una stessa cosa. Questo potrebbe essere il caso ad esempio dei cosiddetti iperonimi: pensate se non esistesse la parola “albero” ed ogni specie dovesse essere chiamata solo con il suo nome. Forse un agronomo, un giardiniere o uno studioso si troverebbe a proprio agio, ma le persone comuni? Le persone comuni preferiscono chiamarli tutti “alberi”.

Usare l’astrazione e la scomposizione per affrontare un compito impegnativo o per progettare un sistema complesso. Il corpo umano ad esempio è un sistema complesso ed ogni volta che abbiamo un problema il nostro medico non tenta di controllare il corpo nel suo insieme, ma analizza una o specifica parte del corpo: in un certo senso lo scompone e tiene conto solo dei suoi diversi componenti.

Essere consapevoli che non è necessario comprenderne ogni dettaglio per poter fronteggiare un problema complesso. Vi è mai capitato di leggere un libro o vedere un film in lingua straniera? Anche questi sono dei sistemi complessi: non è necessario comprendere ogni singola parola per essere in grado di capire la trama, i personaggi e la successione degli eventi.

Pensare in termini di prevenzione, protezione e riparazione dei peggiori scenari possibili, utilizzando la ridondanza, il contenimento dei danni e la correzione degli errori. Perché quando si crea una nuova automobile si fanno dei crash-test? Per vedere come la macchina reagirà all’incidente, cosa potrebbe succedere ai passeggeri, per andare a migliorare alcuni aspetti del veicolo, aumentarne la sicurezza e prevenire dei possibili danni in caso di incidente.

Ricercare la soluzione migliore, combinando diverse risorse. Un cuoco che crea una nuova ricetta non si accontenta di un piatto mediocre, ma combina tutti gli ingredienti a sua disposizione, fino a trovare il gusto perfetto.

Aprire la possibilità di sfruttare la soluzione ad un problema in una grande gamma di occasioni, tramite la generalizzazione. Applicano questa metodologia tutti i teorici che creano ad esempio un modello, una schematizzazione. Questa solitamente non sarà valida solo in un caso, ma potrà essere rivisitata e riutilizzata in diversi contesti.

Questa modalità di pensiero deve diventare un’attitudine comune e solo quando non ci sarà più bisogno di concettualizzarlo e teorizzarlo potremo finalmente dire che il pensiero computazionale sarà effettivamente ed efficacemente entrato nella nostra quotidianità.

ATTENZIONE!

Sviluppare il pensiero computazionale non significa quindi imparare linguaggi e codici di programmazione di software e hardware, o diventare delle macchine senza personalità o creatività. Vuol dire piuttosto lasciare che dei concetti tipici informatici, di stampo generale, influenzino il modo in cui viviamo, comunichiamo, risolviamo problemi e interagiamo. Pensare programmaticamente. Ricercare l’alternativa. Accettare l’ambiguità.

Se volete approfondire questo e tanti altri temi, rimanete sintonizzati con noi: impareremo a conoscere sempre nuove tematiche. La nostra newsletter e i nostri social vi aspettano!

Leave a comment