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title: 運算思維學習指南

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運算思維學習指南

運算思維五大技巧
	1.	分解 (Decomposition)
把一個大問題拆成小問題，逐一解決。例如：整理房間時，先分成「收拾書桌」、「整理衣櫃」、「掃地」三個小任務。
	2.	模式識別 (Pattern Recognition)
找出問題或數據中的規律或相似處。例如：發現每天早上 8 點公車都會很擠，這就是一種模式。
	3.	抽象化 (Abstraction)
只抓住重要資訊，忽略不必要的細節。例如：地圖只畫出道路和地名，不會畫出路上的每棵樹。
	4.	演算法思維 (Algorithmic Thinking)
設計解決問題的清楚步驟，讓人或電腦都能跟著做。例如：煮泡麵 → ①燒開水 ②放麵 ③加調味包 ④等待 3 分鐘。
	5.	互動式挑戰與專案實作
用實際動手的方式，驗證自己的想法是否正確。例如：寫一個小程式、做一個自動販賣機模型，來應用學到的技巧。

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隨堂小測驗（每題 2–3 句）
	1.	分解：設計智慧型家居時，可以拆成燈光控制、溫度調整、安全監控等小功能，逐一開發。
	2.	模式識別：從使用者行為數據中，可以發現他們最常使用的功能，或在哪些地方容易出錯。
	3.	抽象化：設計 App 登入功能時，不必管密碼怎麼加密，只需知道「輸入帳號密碼 → 驗證成功 → 進入系統」。
	4.	演算法：找最大值的步驟是：先把第一個數字當最大，再逐一比較，若找到更大值就更新，最後得到最大值。
	5.	互動挑戰：透過做專案或實際挑戰，能馬上知道自己會不會用運算思維，錯了還能再改進。
	6.	模式識別：垃圾郵件常會有奇怪的標題、重複的廣告字眼或陌生寄件人，這些都是辨識的模式。
	7.	演算法思維：自動販賣機流程要明確：投錢 → 選商品 → 驗證金額 → 出貨 → 找零。
	8.	分解：規劃旅行時，可以拆成「交通、住宿、景點、餐飲、預算」等小問題，分別處理。
	9.	抽象化：程式中的「函式」只需知道輸入與輸出，不必知道內部細節，像「計算平方根」這個動作。
	10.	演算法思維例子：整理書架時，先分類 → 再依作者排序 → 再依書名排列，這就是演算法。

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論述題（練習思考）
	1.	選一個日常生活情境（如：準備晚餐），用五大技巧分析：
	•	分解：切菜、煮飯、炒菜、洗碗。
	•	模式識別：炒菜時要「油熱 → 放料 → 調味」這種固定流程。
	•	抽象化：不用記每道菜的細節，只需知道「主菜、副菜、湯」。
	•	演算法思維：煮飯步驟要正確，不然會失敗。
	•	實作：真的下廚，檢驗能不能成功做出一頓飯。
	2.	「抽象化」的好處是把複雜問題變簡單。
	•	例如在數學裡，把「很多蘋果」抽象化成「數字 10」。
	•	在交通系統裡，把「每條馬路、每個路口」抽象化成「點與線的地圖」，方便規劃路線。
	3.	「演算法思維」就是用清楚步驟解決問題，不限於電腦。
	•	醫生看診：問診 → 檢查 → 診斷 → 開藥。
	•	打籃球訓練：熱身 → 投籃練習 → 防守訓練 → 比賽模擬。
	4.	「模式識別」能幫助我們在資料中找到規律，但太複雜的數據可能讓我們誤判。
	•	例如：網購平台透過模式發現「買手機的人常會一起買手機殼」。
	•	挑戰是要避免把偶然事件誤當成規律。
	5.	「分解」能讓問題更清楚、更容易處理，但過度分解會讓事情變得太零碎，反而難以管理。
	•	例如：整理房間拆到「一張椅子、一支筆」就太細了。
	•	適當的分解應該能兼顧「清楚」和「效率」。

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關鍵詞彙表
	•	運算思維 (Computational Thinking)：用電腦科學的方式思考問題，包括分解、模式識別、抽象化和演算法思維。
	•	分解 (Decomposition)：把大問題拆成小問題。
	•	模式識別 (Pattern Recognition)：找出重複或相似的規律。
	•	抽象化 (Abstraction)：只保留關鍵資訊，忽略細節。
	•	演算法思維 (Algorithmic Thinking)：設計清楚、有邏輯的解決步驟。
	•	演算法 (Algorithm)：一套解決問題的有限步驟。
	•	虛擬碼 (Pseudocode)：用簡單的文字描述演算法步驟。
	•	流程圖 (Flowchart)：用圖形表示演算法步驟。
	•	物件導向設計 (OOP)：把資料和方法組合成物件，強調抽象化和封裝。
	•	函式 (Function)：一段完成特定任務的程式，可以被重複使用。

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