컴퓨팅 사고(Computational Thinking)는 컴퓨터가 효과적으로 수행할 수 있도록 문제를 정의하고 그에 대한 답을 기술하는 사고 과정 일체를 말합니다. 즉, 문제를 해결하기 위한 일련의 사고력을 기술했다고 할 수 있어요.
컴퓨팅 사고는 자넷 윙 (Jeannette Wing) 박사가 2006년에 “Communications of the ACM” 학술지에 "Computational Thinking"이라는 논문을 발표하여 이 개념을 처음 소개하였습니다. 이 글의 내용을 요약해서 개념 정의를 해보겠습니다.
컴퓨팅 사고란?
컴퓨팅 사고는 컴퓨터 과학뿐만 아니라 모든 사람이 배워야 하는 중요한 사고 방식입니다. 이 사고 방식은 문제 해결, 시스템 설계 및 인간 행동 이해를 포함하여 다양한 영역에 적용될 수 있어요.
컴퓨팅 사고의 핵심 개념
컴퓨팅 사고의 핵심 개념은 다음과 같습니다:
- 추상화와 분해를 통해 복잡한 문제를 해결하거나 시스템을 설계하는 능력
- 알고리즘과 모델을 사용하여 문제 해결의 접근법을 찾는 능력
- 문제를 효율적으로 해결하기 위해 효과적인 해결 방법을 사용하는 능력
- 발견적 추론을 통해 불확실한 상황에서 계획을 세우고 학습하는 능력
컴퓨팅 사고는 수학적 사고와 공학적 사고를 보완하고 결합하며, 인간의 독창성과 상상력을 통합하여 기계적인 문제 해결 능력을 향상시킵니다. 이것은 모든 사람이 갖추어야 할 중요한 역량이며, 일상생활에서도 유용하게 활용될 수 있습니다.
컴퓨팅 사고의 핵심 요소
문제 분해
문제 분해는 복잡한 문제를 해결하기 쉬운 더 작은 단위로 나누어 문제 풀이를 쉽게 만드는 과정입니다.
- 문제 식별: 문제의 본질을 파악하고 문제를 명확히 정의하는 단계입니다.
- 하위 문제 분해: 큰 문제를 더 작고 관리 가능한 하위 문제들로 나누는 과정입니다.
문제를 분해하기 위해 문제의 본질을 이해하는 것이 먼저이고, 그 다음 문제를 계층 형태로 분해해 나가는 것이죠.
패턴 인식
패턴 인식은 이전에 풀었던 유사한 문제와 해결 방법과 연결하거나 반복해서 나오는 유사한 패턴을 파악하는 과정입니다.
- 유사성 찾기: 이전에 해결했던 문제와의 유사성을 찾아내는 과정입니다.
- 패턴 추출: 반복적으로 나타나는 패턴이나 규칙을 찾아 구분하는 과정입니다.
유사성 찾기와 패턴 추출을 통해 복잡해 보였던 문제가 해결 가능한 수준까지 단순해집니다.
추상화
추상화는 문제 풀이의 관점에서 불필요한 세부 사항을 제거하고 관점에 부합하는 부분에 집중하는 과정입니다.
- 세부 사항 제거: 불필요한 세부 사항을 제거하고 문제 풀이에 해당하는 핵심 요소만 남기는 과정입니다.
- 모델링: 문제를 풀 수 있도록 세부 사항이 제거되고 문제 풀이에 부합한 추상화된 요소들을 구성하는 과정입니다.
추상화를 통해 집중해야 하는 것과 무시해야 하는 것을 구분하고, 꼭 필요한 요소들로 모델을 만들어나가게 됩니다.
알고리즘 설계
알고리즘 설계는 문제를 해결하기 위한 명확한 방법을 단계적으로 전개하는 과정입니다.
- 단계별 해결 방법 작성: 문제 해결을 위한 명확한 단계별 방법을 작성합니다.
- 알고리즘 최적화: 작성된 알고리즘을 좀 더 효율적으로 만들기 위한 과정입니다.
- 자동화: 단계별 해결 방법과 알고리즘 최적화를 통해 만들어진 것을 논리적 프로그래밍으로 표현합니다. 이후 코딩을 통해 물리적 프로그래밍을 전개해서 컴퓨터가 문제를 반복적으로 풀 수 있도록 합니다.
훈련 방법
컴퓨팅 사고는 문제를 해결하는 방법을 기술하는 방법론입니다. 이 방법을 통해 문제를 해결하는 사고력을 키울 수 있죠. 그렇다면 어떻게 해야 컴퓨팅 사고를 학습할 수 있을까요?
문제 분해
문제 분해 연습은 다음의 과정을 통해 숙달할 수 있습니다.
- 큰 문제를 작은 단위로 나눠보기
- 일상생활의 복잡한 과제를 단계별로 분석하고 나눠보기
문제 분해의 핵심은 큰 문제를 작은 단위로 나누는 것입니다. 예를 들어, '맛있는 라면을 끓이는 방법’을 문제로 삼아 볼 수 있습니다.
문제: 맛있는 라면을 끓이는 방법
- 맛있는 라면의 정의
- 국물과 면의 조화: 국물의 맛, 면의 식감
- 국물의 맛: 스프와 물의 상관관계
- 면의 식감: 면을 넣는 시점에서의 물의 온도, 끓는 시간, 면을 익히는 방법
문제를 분해하는 과정에 정답은 없지만, 이렇게 작은 단위로 분해해 가면서 문제가 무엇인지를 명확하게 이해하게 되고 어떻게 문제를 풀어야 할지 알게 됩니다.
패턴 인식
패턴 인식 훈련은 다음과 같은 방법으로 가능합니다:
- 유사한 문제 찾기: 해결하려는 문제와 비슷한 문제를 찾아보고, 그 문제의 해결 방법을 분석합니다.
- 패턴 추출: 여러 문제에서 공통적으로 나타나는 패턴이나 규칙을 추출합니다.
예를 들어, 다양한 라면 조리법에서 공통적으로 나타나는 조리 방법이나 재료 사용 패턴을 찾아내는 것과 같습니다. 이 과정을 통해 새로운 문제를 마주했을 때도 빠르게 해결책을 도출할 수 있습니다.
추상화
추상화 훈련은 다음 단계를 거칩니다:
- 핵심 요소 식별: 문제 해결에 꼭 필요한 요소들만 남기고 불필요한 세부 사항을 제거합니다.
- 모델링: 핵심 요소들만을 사용하여 문제를 해결할 수 있는 모델을 구성합니다.
예를 들어, 라면 조리법에서 중요한 요소(물의 양, 끓는 시간, 스프의 양 등)만을 추출하고, 이를 기반으로 최적의 조리법을 구성하는 것입니다.
알고리즘 설계
알고리즘 설계 훈련은 다음 단계를 통해 이루어집니다:
- 단계별 해결 방법 작성: 문제 해결을 위한 구체적인 단계별 방법을 작성합니다.
- 효율성 분석: 작성된 방법의 효율성을 분석하고, 개선할 점을 찾습니다.
- 코딩 및 테스트: 알고리즘을 코드로 구현하고, 다양한 상황에서 테스트해 봅니다.
예를 들어, 라면을 끓이는 과정을 단계별로 나누고, 각 단계의 효율성을 분석하여 최적의 조리법을 도출하는 것입니다.
정리
컴퓨팅 사고는 복잡한 문제를 해결하고 시스템을 설계하며, 다양한 영역에서 창의적이고 효율적인 접근 방식을 찾는 중요한 사고 방식입니다. 컴퓨팅 사고의 핵심 요소인 문제 분해, 패턴 인식, 추상화, 알고리즘 설계는 모두 문제 해결 능력을 향상시키기 위한 중요한 과정입니다.
이러한 요소들을 연습하고 숙달함으로써 우리는 더욱 창의적이고 효율적으로 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. 컴퓨팅 사고는 단지 컴퓨터 과학뿐만 아니라 우리의 일상 생활에서도 매우 유용하게 활용될 수 있는 중요한 능력입니다.
컴퓨팅 사고를 통해 문제를 해결하는 능력을 키워보세요!