運用多學科的知識體系和多方位的思維模式來解決問題是培養孩子未來競爭力的關鍵！人工智能課程的重要特點，是具有多學科融合的特質，例如在利用計算機編程的時候，孩子不僅需要會計算機的運用，還要結合數學思維、想象力、邏輯思維、設計思維、場景創造等各方面能力，才能實現最終的效果。
讓孩子學習人工智能課程，不只是單純學會代碼、編程，掌握一項技能，或是培養一個興趣，最重要的，是掌握背後一整套高效解決問題的思維模式——計算思維「Computational Thinking」。
計算思維，是一種高效率解決問題的方式，是“理解問題——找出路徑”的高效思維過程，它由“分解—抽象—模式識別—算法”四個步驟組成：
1分解——化繁為簡
“分解”，簡單來說，就是“把複雜的大問題，拆解成更容易執行、更好理解的小步驟”，它能鍛鍊我們分析複雜問題的能力。
生活中常常會出現一些複雜，且需要多步驟才能解決的問題。很多人在遇到此類情況時，常常感到一團亂麻，完全不知道該從何下手。這樣的人，就是缺少“分解問題，化繁為簡”的能力。
運用計算思維的過程，就是把複雜和龐大的問題“自上而下，逐步拆解，直至理順”
。這種思維，在學習和生活叫“分解思想”，在工作中又叫“項目管理”。
做數學題也是一樣的道理。解答一道複雜的題目，通常需要把它拆解成多個大步驟，而每個大步驟，又可以繼續分解為更多的小步驟......分解思想，也是數學中最重要的思想之一。
這也是擁有計算思維的孩子，數學成績也不會差的原因。
具備這種思維的人，做事情是有條不紊並且有耐心的。而分解能力好的孩子，即便面對一道有挑戰的數學題，也能列出清晰的解題步驟，清楚地知道自己每一步的進展，而不是遇到難題時腦子裡一團亂麻。
2抽象——聚焦關鍵
計算思維中最關鍵的就是“抽象思維”能力，它能鍛鍊我們聚焦重點，忽略無用信息，以及提取關鍵信息的能力。
現在，想象一個房子的形象。
在一般人的想象中，它有可能是這樣的：
天藍色的房頂，明亮的玻璃窗一扇小小的木門朝向綠意盎然的花園
但在建築師的想象中，它可能是這樣的：
建築師想象中的房子，具體到了房子內部的具體架構和材料，每一面牆、每一扇門窗應該如何更精巧地設置。
那如果是化學家呢？他心中的房子，甚至可能是由一個個原子，按照一定的規律排列組合而成的。
在上述案例中，門和窗子的物理材料，是對原子的抽象，而整個房子，又是對門窗房頂這些具體構成房子的物體的抽象。
發現了嗎？
我們的生活中處處是抽象思維。
我們的現實，就是在這樣一步步的分層抽象中，逐步清晰起來 。抽象級別越高，則越接近事物的本質，規律的適用面也越廣。
人工智能的世界裡，就包含“子系統、模塊、包、類、方法和語句”等不同層級的抽象，學編程能鍛鍊孩子們不斷抽象、聚焦關鍵信息的能力 。
在學習中，抽象思維也非常重要，我們孩子在學校裡的學習，很多都是對抽象思維的訓練與考察。例如，學語文課文時，需要定位段落關鍵句；做英語閱讀理解時，要快速抓取關鍵信息和中心思想。抽象思維能力越高的孩子，在大量信息中聚焦關鍵信息的能力會越強，專注力也會更高，自然學習也會更輕鬆。
3模式識別——規律整合
模式識別，就是“如何找出相似的模式，並高效率解決細分問題”，它能極大鍛鍊我們規律整合的能力。
假如你有一副撲克牌，取出大小王並打亂順序後，一人隨機從中取出一張，如何確定取出的牌是幾？
我們先把它抽象成一個數學問題：
1 + 2 + 3 + 4 + ...... + 100 = ?
國外的一個小孩在多年前就發現規律，並巧妙地解決了這個問題——
1 + 100 = 101，2 + 99 = 101 ...... 50 + 51 = 101 從 1 加到 100 共有 50 個這樣的組合因此 50 ✖️101 = 5050總結規律 1+2+3+......+n =n✖️(n+1) / 2
這個小孩就是偉大的數學家高斯，上圖就是高斯算法的思路。
回到我們的撲克牌題目，你能否識別出它其中悄悄隱藏的高斯求和模式呢？
同一大小的牌共有4張，所有牌的面值大小為（1+2+......+13）✖️4套用高斯算法，總面值大小為[（1+13）✖️6]✖️4=364要算缺少的撲克牌，用364減去手上牌面值的總和即可。
善於發現和總結規律的人，常常做事麻利、效率也特別高。
因為他們腦子裡自備各種規律的“方法庫”，遇到相似的情況就直接調用，極大節省了時間，也不會錯漏。
在培養計算思維的過程中，孩子們也一直在做這樣的訓練：
發現一些可以重複的單元，把它整合起來，套用進設定好的模式，再讓計算機去重複它。
規律整合能力強的孩子，也善於發現學習中的規律和方法。
看到一道題，有些孩子一瞬間就想到了解題方法與思路，我們會感嘆道：“這個孩子真聰明”。事實上，是因為這個孩子具有很高的「模式識別，規律整合」的能力。
3算法——邏輯思維
算法，就是根據之前一系列對於問題的理解，設計一步一步的解決路徑，並解決整個問題。
在具體解決問題的過程中，最關鍵的能力有兩個 —— “邏輯思維”和“調試糾錯”。
邏輯思維
邏輯思維中有個很重要的原則叫 MECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive），意思就是“相互排斥且整體完備”，也就是“不重複，不遺漏”。
右圖符合MECE原則，左圖則沒有
在算法中，需要處處考慮MECE原則。解數學題時，也是同一個道理——我們要保證答案中考慮到所有的情況，而這些情況既不遺漏，也不重疊。
另外，算法中還會涉及到處理很多 “與”、“或”、“非”等邏輯用語。這些操作和思考，對孩子來說都是非常好的邏輯訓練。
調試糾錯能力
計算機的大腦裡，只有對與錯，沒有模糊值。因此，在程序運行的過程中，只要最終的結果與期望不符合，就證明算法中肯定有錯漏。
但是，程序中的bug常常不是一下就能找到的，需要我們把程序的運行順序一步步地跟走一遍，同時觀察每一步的運行結果。這就需要很多的耐心、觀察力和專注力，對孩子的抗挫能力也是一種磨練。孩子在這個過程中，也會逐漸懂得一個道理：犯錯很正常，糾正它，下次不再犯類似的錯誤就好。
這一點，也是優秀的人身上常常共通的一項品質。這些人總是在進步，因為他們懂得“回溯、調試、糾錯”，不斷進行自我優化和成長。
以上，就是 「計算思維」的4種構成！喬布斯曾說過：“學習編程教你如何思考，……我把計算機科學看成基礎教育，每個人都應該花1年時間學習編程。”包括比爾·蓋茨、扎克伯格、馬斯克等在內的“科技大佬”們也認為學習編程是對思維的全面性鍛鍊；不論你將來是否做程序員，都不能缺少這方面的學習。隨著人工智能被越來越多的國家列入基礎教育內容，人工智能課程也就迅速發展起來。據2017年一項報告稱，人工智能課程在美國的滲透率最高，達到44.80%（現在超過68%），英國為9.31%，中國滲透率不足1%，澳大利亞、加拿大等其他國家也都在10%左右。
在2016年，時任美國總統奧巴馬將人工智能課程納入美國的基礎教育體系中，投入到全美兒童的計算機學習項目，鼓勵全美從幼兒園到高中的學生學習擁有完整的計算機技術，以適應快速發展的信息化社會。
近幾年在國內，人工智能課程相關的技術應用也被納入了中考和高考科目。以編程為代表的人工智能課程也就得以在我們的生活中活躍起來。
那孩子幾歲涉獵人工智能課程合適？關於年齡這個問題，其實沒有特別的界定，一般來說都是越早越好。因為人工智能課程屬於一個實現想象力和創造力的學科，大家都知道這些能力是會隨著年齡的增長不斷減弱的，孩子越早學習，越能發揮優勢。
很多科技大佬也是從小就開始學編程：
SpaceXCEO兼CTO、特斯拉公司CEO兼產品架構師埃隆·馬斯克6歲開始學編程；
阿爾法狗的創始人德米什•哈薩比斯8歲開始學習編程；
Facebook創始人扎克伯格10歲學習編程；
蘋果公司的前CEO喬布斯12歲開始學習編程。
根據教育認知學，孩子會在7歲左右開始形成抽象邏輯思維，整個7-12歲是抽象邏輯思維的最佳形成期。所以學習人工智能相關課程的最佳時機是小學段，孩子這個階段課業負擔不重，邏輯思維也快，正好幫他們掌握這樣一門技能。
