Empat strategi berpikir komputasional untuk membangun keterampilan pemecahan masalah di seluruh kurikulum

Desain algoritma – membuat langkah dan aturan untuk memecahkan masalah

Sebagian besar masalah akan menuntut siswa untuk menggunakan beberapa strategi. Julie Evans, CEO dari pendidikan nirlaba Project Tomorrow, mengilustrasikan hal itu dengan meminta peserta pada satu sesi untuk menggambar kucing dalam waktu kurang dari 30 detik. Tidak ada gambar yang terlihat persis sama, tetapi para pendidik yang berpartisipasi harus dengan cepat memecah citra mental mereka tentang kucing menjadi bagian-bagian penting, seperti ekor dan kumis (penguraian). Mereka membuang data yang tidak perlu; misalnya, kucing dapat disampaikan dengan menggambar kepala dan tubuhnya atau hanya wajahnya (abstraksi). Dan mereka membayangkan dan menjalankan langkah-langkah untuk beralih dari halaman kosong ke gambar yang sudah selesai (desain algoritmik).

Bryan Cox, yang bekerja di Departemen Pendidikan Georgia untuk memperluas pendidikan ilmu komputer, menawarkan alasan praktis dan pedagogis untuk integrasi. Tidak semua sekolah menawarkan ilmu komputer dan bahkan di sekolah yang menawarkan, tidak semua siswa mengambil kelas tersebut. Untuk guru sekolah dasar, pelajaran ilmu komputer yang berdiri sendiri bisa terasa seperti satu hal lagi untuk ditambahkan ke kurikulum yang sudah dikemas. “Integrasi tidak terlalu mengganggu,” kata Cox. Dia juga mengatakan integrasi mencerminkan bagaimana pemikiran komputasi terjadi di dunia nyata di bidang-bidang seperti kedokteran, otomotif, hukum, dan olahraga.

Selama dua tahun terakhir, Project Tomorrow melatih 120 guru di sekolah dasar New York City untuk mengintegrasikan pemikiran komputasi ke dalam kelas mereka. Dalam satu contoh dari unit menulis kelas dua dan tiga, siswa menulis cerita fiksi realistis dan membuat film untuk menghidupkan cerita itu. Itu mungkin terdengar seperti proyek seni bahasa yang cukup khas, tetapi perbedaannya ada pada pendekatannya, menurut pelatih instruksional Project Tomorrow, David Gomez. Alih-alih diberi tahu cara menulis cerita fiksi realistis, siswa mengembangkan algoritme untuk proses tersebut, dengan langkah-langkah seperti membuat karakter pura-pura, memberi nama karakter, membayangkan latar, dan sebagainya. Dalam contoh ini dan lainnya, Gomez mengatakan bahwa algoritme membantu siswa mengenali langkah-langkah yang mereka ikuti selama tugas dan meningkatkan kesadaran mereka tentang proses kerja mereka.

Gomez bekerja dengan guru untuk membantu siswa mengenali kapan mereka juga menggunakan strategi berpikir komputasional lainnya. Seorang guru kelas dua, misalnya, menggunakan poster dengan catatan tempel bagi siswa untuk merefleksikan strategi mana yang mereka gunakan dalam mata pelajaran yang berbeda sepanjang hari.

Evans mengatakan dia suka mendengar anak-anak mengidentifikasi strategi dalam diskusi satu sama lain. Dia mendengar pertanyaan seperti “Apakah Anda mencoba abstraksi?” dan “Mengapa Anda tidak melakukan pengenalan pola?” dari siswa mengobrol dengan teman sekelas. “Anak-anak kecil di kelas dua itu sudah mengembangkan otot pemecahan masalah mereka, dan mereka memiliki kosakata untuk memiliki keterampilan yang berkelanjutan untuk masa depan,” katanya.

Membuat masalah komputasi

Tidak setiap pertanyaan atau masalah bersifat komputasional. Carolyn Sykora, direktur senior program ISTE Standards, berbagi tiga karakteristik yang dapat digunakan guru untuk mengidentifikasi masalah komputasi:

  • Ini terbuka dengan beberapa solusi potensial. “Bagaimana kita bisa mendesain mobil untuk pergi dari titik A ke titik B?” adalah contoh yang memenuhi kriteria ini, sedangkan “Bagaimana cara kerja mobil self-driving?” adalah pertanyaan berbasis pengetahuan.
  • Hal ini membutuhkan penggunaan atau pengumpulan data. Data tidak hanya berarti angka. Ini bisa, misalnya, baris dalam puisi atau catatan dalam komposisi musik.
  • Ini termasuk kesempatan untuk membuat prosedur atau algoritma. Dalam beberapa kasus, seperti tantangan teknik, mudah untuk mengidentifikasi di mana peluang ini akan muncul. Tapi seringkali itu tidak begitu jelas. “Kadang-kadang Anda tidak mengerti di mana desain algoritme berperan sampai Anda melakukan dekomposisi masalah Anda,” kata Sykora.

Menggunakan karakteristik ini dapat membantu guru memikirkan kembali kurikulum, daripada mencoba menambahkan sesuatu yang baru. “Kami memiliki pelajaran yang dicoba dan benar dan hal-hal yang kami ingin anak-anak kami pelajari,” kata Sykora. Langkah selanjutnya adalah melihat pelajaran tersebut dan bertanya, “Bagaimana kita bisa mengambil sesuatu yang berbasis pengetahuan dan mengubahnya menjadi masalah komputasi?”