Berpikir Komputasi sebagai Pendekatan Pembelajaran
Computational Thinking (CT) adalah sebuah pendekatan dalam proses pembelajaran. CT memang memiliki peran penting dalam pengembangan aplikasi komputer, namun CT juga dapat digunakan untuk mendukung pemecahan masalah disemua disiplin ilmu, termasuk humaniora, matematika dan ilmu pengetahuan.
Siswa yang belajar dimana CT diterapkan dalam kurikulum (proses pembelajaran) dapat mulai melihat hubungan antara mata pelajaran, serta antara kehidupan di dalam dengan di luar kelas.
Berpikir komputasi adalah teknik pemecahan masalah yang sangat luas wilayah penerapannya. Tidak mengherankan bahwa memiliki kemampuan tersebut adalah sebuah keharusan bagi seseorang yang hidup pada abad ke dua puluh satu ini.
Seperti juga bermain musik dan belajar bahasa asing Computational Thinking melatih otak untuk terbiasa berfikir secara logis, terstruktur dan kreatif.
Problem Based Learning (PBL) merupakan elemen penting dari Science, Technology, Engineering, dan Mathematics (STEM) yang ada pada pendidikan kita.
Bahkan kini tidak hanya STEM tapi sudah berkembang menjadi STEAM dimana huruf “A” mewakili “Arts / Seni”. Karakteristik Berpikir Komputasi (CT) merumuskan masalah dengan menguraikan masalah tersebut ke segmen yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola.
Strategi ini memungkinkan siswa untuk mengubah masalah yang kompleks menjadi beberapa prosedur atau langkah yang tidak hanya lebih mudah untuk dilaksanakan, akan tetapi juga menyediakan cara yang efisien untuk berpikir kreatif.
Dalam pendidikan STEM, Berpikir Komputasi (CT) didefinisikan sebagai seperangkat keterampilan kognitif yang memungkinkan pendidik mengidentifikasi pola, memecahkan masalah selain kompleks menjadi langkah-langkah kecil, mengatur dan membuat serangkaian langkah untuk memberikan solusi, dan membangun representasi data melalui simulasi.
Karakteristik Berpikir Komputasi
Karakteristik berpikir komputasi adalah:
- Mampu memberikan pemecahan masalah menggunakan komputer atau perangkat lain;
- Mampu mengorganisasi dan menganalisa data;
- Mampu melakukan representasi data melalui abstraksi dengan suatu model atau simulasi;
- Mampu melakukan otomatisasi solusi melalui cara berpikir algoritma;
- Mampu melakukan identifikasi, analisa dan implementasi solusi dengan berbagai kombinasi langkah / cara dan sumber daya yang efisien dan efektif;
- Mampu melakukan generalisasi solusi untuk berbagai masalah yang berbeda.
Halaman berikutnya
Contoh computational thinking..
Halaman : 1 2 3 Selanjutnya
