Mitä laskennallinen ajattelu tarkoittaa?

Laskennallinen ajattelu tarkoittaa sitä, että osaamme ratkaista ongelmat innovatiivisemmin ja käytämme uudenlaista teknologiaa eduksemme tavoitteena vastata ihmiskunnan tarpeisiin tulevaisuudessa, joka on yhä monimutkaisempi.
Mitä laskennallinen ajattelu tarkoittaa?
Valeria Sabater

Kirjoittanut ja tarkastanut psykologi Valeria Sabater.

Viimeisin päivitys: 10 joulukuuta, 2021

Laskennallinen ajattelu on kyky, joka voi tulevaisuudessa avata meille monia ovia. Ymmärrys siitä, miten ongelmat voidaan muotoilla, miten tietoa voidaan järjestää loogisesti tai kyky ajatella abstraktisti, ovat kaikki tärkeitä prosesseja, jotka muotoilevat tätä korkean arvon omaavan kognitiivisen lähestymistavan. Yhä monimutkaisemmassa maailmassa meidän on todellakin pystyttävä hallitsemaan ympäristön meille esittämiä haasteita.

Tarkoittaako tämä sitä, että opimme miettimään, miten koneet tekevät sen? Ei oikeastaan. Tämäntyyppinen lähestymistapa integroi myös monia niistä aloista, jotka eivät tällä hetkellä pysty käyttämään tai kykene hallitsemaan tekoälyä. Tämä johtuu siitä, että laskennallinen päättely sisältää myös lateraalista ajattelua, kykyä hallita emotionaalisia muuttujia ja ennen kaikkea kykyä ymmärtää ihmisen käyttäytymistä.

Näin ollen, vaikka termi “laskennallinen” lähentelee meille tuota logaritmien, sirujen ja kehittyneiden tietokoneiden ja ohjelmistojen universumia, tämä ajattelutapa etsii aivan jotain muuta. Tällä näkökulmalla pyritään puuttumaan kaikkiin ongelmiin, joita tulevina vuosina voidaan kohdata yhdistäen teknologiaa ja inhimillisyyttä, tarpeita ja vastauksia sekä haasteita ja innovatiivisia ehdotuksia.

Tarkastellaanpa tätä aihetta hieman tarkemmin.

Laskennallinen ajattelu pyrkii puuttumaan kaikkiin ongelmiin, joita tulevina vuosina voidaan kohdata yhdistäen teknologiaa ja inhimillisyyttä, tarpeita ja vastauksia sekä haasteita ja innovatiivisia ehdotuksia

Laskennallinen ajattelu: määritelmä, ominaisuudet ja tarkoitus

Laskennallinen ajattelu on termi, joka on peräisin Seymour Papertin teorioista. Seymoyr Papert itse oli eteläafrikkalainen matemaatikko ja tieteilijä, joka tunnetaan tekoälyn uranuurtajana ja vuoden 1968 Logo-ohjelmointikielen keksijänä. Juuri hän ehdotti vuonna 1995 tarvetta uudistaa koulutusta tietokoneiden ja niiden kielen saapumisen mukauttamiseksi osaksi opetussuunnitelmaa, ja näin tätä kautta mahdollisuutta tarjota maailmalle tietotekniikan alalla koulutettuja ihmisiä.

Vaikka tohtori Papert loi perustan tälle lähestymistavalle jo 1990-luvulla, hänen kuolemansa jälkeen tohtori Jeannette Wing kehitti tätä ajatusta eteenpäin. Tämä tietokoneinsinööri ja entinen Microsoftin pääjohtaja selittää tutkimuksissaan, kuten Computational thinking and thinking about computing, miten laskennallinen ajattelu vaikuttaa kaikilla toiminta-aloilla.

Myös Wing pitää oppisänsä tavoin kiinni myös yhdestä ajatuksesta: tämä uusi osaaminen on sisällytettävä osaksi koulutusta. Se on olennainen taito, joka tulee vaikuttamaan millä tahansa alalla tulevaisuudessa: tekniikka, tiede, humanistinen tiedekunta… Katsotaanpa seuraavaksi, mistä laskennallisessa ajattelussa on kyse.

Mikä laskennallinen ajattelu tarkalleen ottaen on?

Laskennallinen ajattelu on korkean tason kognitiivinen prosessi, jonka avulla voimme ajatella tieteellisen painopisteen kautta ongelman ratkaisemisessa. Yksi asia, jonka tiedämme, on se, että tietokoneet ja uudet teknologiat helpottavat elämäämme ratkaisemalla useita haasteita. On kuitenkin välttämätöntä, että me ihmiset menemme niiden edelle.

Lisäksi tohtori Jeannete Wing on huomauttanut meille, että meidän on ymmärrettävä, miten koneet “ajattelevat”, jotta voimme parantaa niiden toimintaa tulevaisuudessa. Se on tietoa siitä, miten yhdistämme luonnolliset prosessit keinotekoisiin sekä miten yhdistämme intuitiomme ja lateraalisen ajattelumme niihin kognitiivisiin prosesseihin, jotka on poimittu tietojenkäsittelystä.

Laskennan ajattelun ominaisuudet

Tällaisen näkökulman tehtävänä olisi kehittää joukko erilaisia toimeenpanevia tehtäviä, joita itse asiassa käytämme jo jokapäiväisessä elämässämme. Emme vain ole tietoisia niistä, jonka vuoksi emme pysty myöskään hyödyntämään niiden ansaitsemaa potentiaalia. Loppujen lopuksi mikään ei voi olla rikastuttavampaa kuin “oppia ajattelemaan paremmin”. Tämän seurauksena ratkaisisimme arjen haasteet paljon innovatiivisemmin.

Laskennallinen ajattelu pohjautuu neljään perusakseliin, jotka ovat seuraavat:

  • Osiin purkaminen: Jokainen ongelma koostuu pienistä osista, ja ymmärtääksemme niitä paremmin, ne voidaan jakaa osiin.
  • Taito tunnistaa erilaisia malleja ja kaavoja: Jokainen ilmiö, mikä tahansa kokemus, ärsyke, ongelma tai olosuhteet noudattavat yleensä sisäistä järjestelmää ja reagoivat malliin, jonka voimme tunnistaa.
  • Abstrakti ajattelu: Tällainen päättely on ihmiselle ainutlaatuista. Sen ansiosta voimme luoda omaperäisiä tai jopa mielenkiintoisempia ideoita ja ennakoida tilanteita tai skenaarioita tietääksemme, miten toimisimme näissä olosuhteissa.
  • Algoritmit: Algoritmi on suunnitelma, joukko erilaisia vaiheita tai kaavioita, joiden avulla voimme ratkaista ongelman askel askeleelta. Niiden ansiosta onnistumme kehittämään joukon selkeitä ja yksinkertaisia ohjeita, joiden avulla voimme kohdata minkä tahansa ongelman. Lisäksi on näkökohtia, jotka määrittelevät näitä algoritmeja, kuten se, että ne sisältävät aina rajallisen määrän erilaisia vaiheita, jotka suuntaavat kohti päätepistettä ja jotka ovat erityisiä (yksiselitteisiä).

Vaiheet, jotka määrittävät laskennallisen ajattelun

Kun aiomme harjoittaa laskennallista ajattelua – sen lisäksi, että tiedämme ne ominaisuudet, jotka määrittelevät sen ja jotka olemme jo analysoineet edellä – meidän on ymmärrettävä myös toinen näkökohta. On tärkeää tietää, mitä sekvenssiä laskennallinen päättely yleensä seuraa. Katsotaanpa alta:

  • Analyysi. Jokainen lähtökohta ongelman ratkaisemisessa alkaa aina aikaisemmin tehdystä perusteellisesta analyysistä.
  • Abstraktio. Toinen askel on tietää, miten ongelma kannattaa muotoilla. Mitä tapahtuu? Löytyykö siitä tietty kaava tai malli? Millaisen strategian voimme suunnitella? Millaisia kokemuksia aikaisemmista samankaltaisista tilanteista meillä on?
  • Ratkaisun tai ehdotuksen soveltaminen. Mielessämme läpi käydyn noudatettavan strategian jälkeen on aika soveltaa sitä, laittaa se testiin.
  • Arviointi. Ratkaisun tai ehdotuksen soveltamista seuraa arvioinnin vuoro. Olemmeko saavuttaneet halutun lopputuloksen vai voimmeko kenties parantaa sitä?
  • Yleistäminen ja siirtäminen. Arvioidessamme saavutustemme menestystä voimme hyödyntää kehittämiämme ideoita ja strategioita myöhemmässä vaiheessa myös muilla aloilla ja osa-alueilla.
Laskennallinen ajattelu on kyky, joka voi tulevaisuudessa avata meille monia ovia

Miksi on niin tärkeää, että opimme ajattelemaan?

Daniel Kahneman, Nobel-palkittu psykologi ja yksi maailman tärkeimmistä ajattelijoista, on huomauttanut, että nykyään maailmasta löytyy valtava määrä ihmisiä, jotka tekevät perusteettomia päätöksiä (impulssin takia) tai vielä pahempaa; äänestävät tietämättä, ketä he äänestävät. Mikään ei voi olla niin ratkaisevaa kuin uusien sukupolvien opettaminen ajattelemaan, suhtautumaan asioihin kriittisesti tai pyrkimään havainnoimaan todellisuutta analyyttisemmasta ja reflektiivisemmästä näkökulmasta.

Laskennallinen ajattelu on sysäys kohti tulevaisuutta. Sen lisäksi, että se antaa meille mahdollisuuden ratkaista ongelmia älykkäämmällä tavalla, se antaa meille myös mahdollisuuden edetä tekoälyn kanssa, jolloin teknologian maailma pystyttäisiin aina sijoittamaan niin, että se palvelelee ihmiskunnan päämääriä ja tavoitteita. Pidetään se mielessä.


Kaikki lainatut lähteet tarkistettiin perusteellisesti tiimimme toimesta varmistaaksemme niiden laadun, luotettavuuden, ajantasaisuuden ja pätevyyden. Tämän artikkelin bibliografia katsottiin luotettavaksi ja akateemisesti tai tieteellisesti tarkaksi.


  • Berrocoso, Jesús Valverde; Sánchez, María Rosa Fernández; Arroyo, María del Carmen Garrido (23 de octubre de 2015). «El pensamiento computacional y las nuevas ecologías del aprendizaje». Revista de Educación a Distancia 0 (46).
  • Wing, J. M. (2008). “Computational thinking and thinking about computing”. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 366 (1881): 3717–3725. Bibcode:2008RSPTA.366.3717W. doi:10.1098/rsta.2008.0118.
  •  Wing, Jeannette (2014). “Computational Thinking Benefits Society”. 40th Anniversary Blog of Social Issues in Computing.
  •  Wing, Jeannette M. (March 2011). “Research Notebook: Computational Thinking—What and Why?”. The LINK. The Magazine of Carnegie Mellon University’s School of Computer Science. Carnegie Mellon University, School of Computer Science.

Tämä teksti on tarkoitettu vain tiedoksi eikä se korvaa ammattilaisen konsultaatiota. Jos sinulla on kysyttävää, konsultoi asiantuntijaasi.