计算思维与儿童编程，儿童编程逻辑思维

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思维能力高，孩子学习差不了！开发孩子脑CPU别错过3-8岁启蒙黄金期！脑科学研究中，把人的大脑比作计算机的CPU（中央处理器），接收所有数据信息，通过运算处理后输出。

大脑的思维活动也是，头脑对信息、内容进行发散联想、对比分析、因果推理、综合判断等等，是一系列加工处理的过程。

所以，思维过程可以简单概括为输入、处理、输出三个阶段，要想培养孩子优秀的思维能力，也需要对这三个阶段反复练习。

输入——给孩子提出一个好问题

处理——让孩子充分思考

输出——让孩子自由表达

思维是一种抽象的概念，家长想要辅导孩子，很难做到科学有效的方法。

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计算速度的提高，速算的学习都是要讲究一定方法的，不是做得题多，练得多，运算能力就可以提高，更重要的是学生要从思维的角度去理解，为何这样运算。

鉴于此，我将一些掌握规律技巧的速算法整理出来，希望同学们能好好看看，对今后的数学学习很有帮助。下面还有同款资料以供参考，查看更多请点击关注！#小学数学#

一位计算机科学家，硅谷工程师爸爸说：教会小学的孩子做数学题很简单，只要3步就好了。

 ①读懂题目的意思

②根据题目的意思画出数学模型图

③根据数学模型图列出算式并解答

从上面这3步中，我们很容易看出其中最关键的是教会孩子画出数学模型图，数学模型图到底是怎样的？[what]

下面我们一起来看一下《图解数学思维训练课》 的作者憨爸，亦即上面提的计算机科学家，硅谷工程师爸爸。是如何说的[比心]。

在建模画图法里，憨爸说第一步是要让孩子读懂题目，而读懂题目最关键的是要“抓关键字”。

憨爸还对小学教材里的所有应用题进行了分析和归类，帮助孩子掌握“抓关键字”的技巧。结果发现，绝大部分的应用题其实都分为两种逻辑关系：

一类是“部分-整体关系”，另一种是“比较关系”。

基于此，在加减法和乘除法版块中，会通过这两种关系，我们来看看憨爸是如何教孩子怎样解析题目中的关键字，并画出对应的图案。[比心]

[玫瑰]①对于“部分-整体关系”来说，题目里会有一种包含的逻辑在里面，比如一部分是多少、另一部分是多少、总共是多少；再比如一部分增加多少，另一部分减少多少，总共是多少等等。

 因此对于加减法来说，它的模型图可以画成这样(图1)：对于乘除法来说，它的模型图可以画成这样(图2)

[玫瑰]②对于“比较关系”来说，题目会有一种比较的逻辑在里面，比如A比B多多少，B比A少多少；A比B重多少，B比A轻多少；A比B长多少，B比A短多少等等。

对于加减法来说，它的模型图可以画成这样(图3)对于乘除法来说，它的模型图可以画成这样(图4)

所以，综上：

[心]掌握这4种逻辑和画图的方法后，解题就变得简单了。孩子只需要抓住题目的关键字，然后画出相应的模型图就好。

以上是《图解数学思维训练课》这套书中所提到的一些如何教孩子解题方法。

[心]数学最大的难点在于如何应用，我们教孩子学数学，不是让孩子变成一台机械的刷题机器，盲目让孩子机械刷题，不如教会孩子方法更为重要。

[心]如果你家有5—12岁孩子，要想提高孩子的数学思维能力，或正在为辅导孩子做数学作业苦恼时，建议爸爸妈妈们入手这套书看看。

这套书还有配套的课程讲给孩子听。一共配了16节课程，书里的知识点章节都有对应的课程二维码。

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在小学奥数的学习中，心算是基础也是重点，既锻炼了孩子的学习能力，又提高了孩子的逻辑思考能力。掌握了好的心算技巧，不仅能帮助孩子在考试中节省更多的时间、考取高分外，还能凭借强大的逻辑思考能力在同龄人中脱颖而出。

心算能力对于数学的学习是非常重要的，能快速心算的人能够高效解题，同时他的思维能力也比其他人更加的活跃。在数学的学习中，不能靠死板的计算，需要快速地运转大脑，这样才能在考试中得心应手。简便运算不是投机取巧，而是知识的灵活运用！要想在考试中如鱼得水，就必须要打好根基。

在多年的教学过程中，我确实发现计算机是学生在考试中失分的重灾区。针对这种情况，老师总结了一份博士爸爸教给孩子的速算法，通过一些小技巧让计算变得简单起来，这样一来，不仅节省了时间，更是提高了做题的准确率。家长们可以收藏起来教孩子学习。

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#怎样培养孩子的数学思维?#

数学思维其实就是量化思维。一切都以定量为基准。

跟文科相关的内容都是人文类的，与人相关的都是非量化思维，就是随时可变的。因为人的思维是善变的。但是如果善变，就不容易把控。也就是说，就是波普尔的测不准原理。但是如果量化的话，也就是应用数学思维，则可以做到确定性。

就跟数学里最简单的1+1=2一样，这是量化思维，而语文或英语里或者是政治、经济学里，1+1有可能=5。为什么呢？因为，就拿最简单的视频直播来讲，你如果做一个直播，你自己给自己点个赞，再加上其他一个人给你点个赞，并转发，就有可能带来转发那个人的朋友们的三次点赞，也就是1+1=5了。这完全是非量化的思维。

因此量化思维是最简单的。

非量化思维主要是在政治、心理学、经济学等人文领域里经常出现，而量化思维则主要在理工学科出现，比如计算机、工业自动化、导航制导、机械领域，这些理工科领域都是非常可观的领域，既数学思维领域，而与人的思想相关的领域，则都属于非数学思维。因为人心是善变的。

数学思维是最简单的思维，可以计算，能够量化，是符合科学原理的，而人心则是不符合量化的科学原理，是不可捉摸的。因此也是最复杂的。

如果要培养数学思维，只需要多进行计算即可，一切按照量化，就跟股票的量化交易似的，都是客观的，也非常好操作，因为非常直观，就是1+1=2。没有不可测的东西。多做数学题即可。

其实这个世界上最难得东西却是人心，是非数学思维，既非量化的东西，最难。这也是很多理科高手学不好语文和英语的原因。因为答案不唯一。但是现在计算机或者说机器人可以做好所有数学思维的东西，既量化的工作，机器人无法做好的就是非数学思维的东西，既写作、心理学、经济学、政治、法律等领域，而未来，机器人一定能替代掉的就是数学类的量化领域！

#ChatGPT #OpenAI 1950年，48岁的艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing），发表了《电脑能思考吗？》文章，首次提出“机器思维”的概念。即“图灵测试”:如果一台机器与人类对话，而不被辨别出其机器身份，那么这台机器具有智能（AI）。

73年后，OpenAI公司的ChatGPT出现了。它的目标是击败Google。

图灵是英国数学家、逻辑学家，“计算机科学之父”，“人工智能之父”。他先后在剑桥大学、普林斯顿大学求学，获博士学位，二战爆发后回到剑桥帮助“军情六处”破解德国著名密码系统Enigma，为盟军取得了二战的胜利立下功劳。#信不信由你

100个思维模型 Day19

【诺依曼】

✍️人物: 冯诺依曼(数学家，物理学家，计算机创始人)

- 思维方式: 拆解任何复杂问题—>一个个小问题—>重新组合—>答案呈现出显而易见的结果

- 大问题拆分—>小细节

- 小细节组合—>任意指定属性的大问题.

- 入微的洞察与了解，发挥创意的天马行空的组合，组合又是基于科学与理性。

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