2006年，卡内基·梅隆大学周以真教授首次系统性地定义了计算思维。这一年，她在美国计算机权威期刊《Communications of the ACM》上发表了题为《Computational Thinking》的论文，由此开启了计算思维大众化的全新历程。
计算思维其实是每个人在日常生活中都可以运用的一种思考方式，出行路线规划、理财投资选择、科学研究分析、天气预报预测，不论你试图解决什么问题，运用计算思维都能帮你化繁为简。
近几年发展起来的青少年编程机构宣传册中“计算思维”出现频率极高。片面的理解：计算思维就是关于数学的学问；会编程就学会了计算思维；会机器人拼接就学会了计算思维。
问题又来了，“计算思维”究竟是什么？
在《Computational Thinking》这篇论文中，周以真教授描述了计算思维：计算思维是运用计算机科学的基本理念，进行问题求解，系统设计以及理解人类行为。计算思维是一种解决问题的思考方式，而不是具体的学科知识，这种思考方式要运用计算机科学的基本理念和能力。
周以真教授对计算思维的几个清晰论断：
1 计算机思维是研究计算的。
2 是概念化，不是编程。
3 是基础技能，不是死记硬背的技能。
4 是人的思考方式，不是计算机的思考方式。
5 是数学思维、工程思维的补充和结合。
6 是想法，不是人造产品。
计算思维和编程的区别：计算思维是一种概念化的思考方式，而编程则是一种操作行为，虽然编程的过程中经常会用到计算思维，但计算思维不是编程。
计算思维和信息素养区别：信息素养注重的是培养人们对信息进行有效使用的方法，重点在于利用信息工具，比如Excel、搜索引擎的使用，从互联网上找到自己想要的信息等。而计算思维则是研究计算的，研究一个问题中哪些可以计算，怎样进行计算。
计算思维的两个核心特征：Abstraction （抽象）和Automation（自动化）。
第一步，我们先来看下运用计算思维进行问题求解的关键路径：
1、理解需求，把问题描述和需求理解清楚。
2、抽象建模，把实际问题抽象为数学模型。
3、数据结构选择，选择合适的数据结构表达模型中的数据。
4、编码实现，用程序选择合适的算法按照解题思路对问题进行分析和求解。
5、调试分析，确定计算机根据算法，计算出正确的结果。
第二步，抽象建模的过程就是理解的过程，考验对问题的理解能力、数学综合应用能力，是计算思维的重点也是难点。数学模型的好坏意味着你对问题的理解深度，而且数学模型还说明了在这个问题中，哪些东西可以计算以及如何进行计算。这个关键过程需要的核心能力就是抽象能力以及一定的数学基础。
第三步之第五步，把解题思路用程序语言表达并实现，最后利用计算机强大的运算能力完成问题自动化求解。
在整个过程中，抽象是方法，是手段，贯穿整个过程的每个环节。自动化是最终目标，让机器去做计算的工作，把人脑解放出来，中间目标是实现问题的可计算化，体现在成果上就是数学模型、映射、还有算法。
为什么说“全国青少年信息学奥林匹克竞赛(NOIP)”可以很好地锻炼学生的计算思维？
参加NOIP需要学生具备的几个条件：
1、兴趣 2、数学基础好 3、逻辑清晰。
NOIP主要考察学生的编程能力、阅读理解能力、抽象能力、解决问题能力，其解题过程：读题——抽象——编码——调试，整个解题过程就是计算思维思考问题的过程，通过此过程可以锻炼学生的阅读理解能力、抽象建模能力、灵活应用能力、分析定位解决问题能力、编程能力。
至此，你应该对计算思维有了一定的理解。当你再听到某些课程顾问说“我们的课程能培养孩子的计算思维时”，你可以反问一下他们是怎样培养孩子的计算思维的。
真正灵活运用计算思维去解决问题，还需要踏踏实实地掌握基础知识，多动脑、动手实战，实战中去形成自己的思维方式。
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