BİLGİ İŞLEMSEL DÜŞÜNME
4
4. BİLGİ İŞLEMSEL DÜŞÜNME
Bilgi İşlemsel Düşünme (BİD), “problem çözme, sistem tasarlama ve insan davranışlarını anlama”
basamaklarını içermektedir (Wing, 2006). Bilgi işlemsel düşünme kavramı çeşitli çalışmalarda farklı biçimlerde de ifade edilmektedir. Bu tanımların ortak noktaları incelendiğinde "problem çözme, problemi anlama ve problemleri formülleştirme" gibi problem çözme süreçlerine odaklanıldığı görülmektedir (Barr, Harrison & Conery, 2011; Wing, 2006). Bunun yanı sıra bilgisayar bilimciler gibi düşünme, onlar gibi sorgulama (Riley & Hunt, 2014), bilgisayar programlama ilkelerine odaklanmış bir dizi düşünme becerisi (Sysło ve Kwiatkowska, 2013) olarak da tanımlanmaktadır.
Wang (2016) programlama ve bilgi işlemsel düşünmeyi bir paranın iki yüzüne benzetir. Günlük etkinlikler de dâhil olmak üzere tüm alanlardaki bilgisayar ve bilgisayar bilimi ile ilgili temel kavramları uygulamak için gerekli zihinsel beceri olarak bilgi işlemsel düşünmeyi ifade etmiştir. Uluslararası Eğitimde Teknoloji Topluluğu (International Society for Technology in Education) ve Bilgisayar Bilimi Öğretmenleri (Computer Science Teachers Association) yaptığı tanımlarda ise bilgi işlemsel düşünme şu şekilde tanımlanmıştır:
• Problemleri bilgisayar veya başka araçlar yardımı ile çözebilmek için formülleştirme,
• Mantıklı bir şekilde verileri düzenleme ve çözümleme,
• Modeller, simülasyonlar aracılığı ile verileri sunma,
• Algoritmik düşünme çerçevesinde çözümleri otomatikleştirme,
• Kaynakları etkin ve etkili bir şekilde kullanarak en uygun çözümü/leri tanımlama, çözümleme ve uygulama,
• Bulunan çözümü farklı problemlere transfer etme ve genelleştirme (ISTE & CSTA, 2011).
Bu tanımdan anlaşılacağı gibi bilgi işlemsel düşünme süreci birçok alt eylemi ve kavramı içerisinde barındırmaktadır (Apostolellis, Stewart, Frisina & Kafura, 2014; Basawapatna, Repenning, Koh & Savignano, 2014; Kalelioğlu, Gülbahar & Kukul, 2016; Lee, Martin & Apone, 2014). Bilgi işlemsel düşünme sürecinde öğrencilerin deneyimlediği süreçler genel anlamda; veri düzenleme, soyutlama, ayrıştırma, örüntü tanıma, eş zamanlı çalışma, algoritma tasarımı, modelleme ve otomasyon olarak sıralanabilir (Şekil 10).
Şekil 10. Bilgi İşlemsel Düşünme Kavramları (Kalelioğlu & Gülbahar, 2015)
VERİ DÜZENLEME: Verilerin düzenlenmesi sürecinde; veri toplama, veri çözümleme ve veri gösterimi gibi işlemler yer almaktadır. Veri toplama, nitel ve nicel yöntemler ile öğrencilerin verileri kaydetmeleridir. Veri toplama sürecine; en hızlı oyuncak arabayı bulmak için arabaların hızlarını kaydetme, öğrencilerin sınıftaki arkadaşlarına ait bilgilerini (boy, kilo, ayakkabı numarası vb.) anket aracılığı ile toplama veya küresel ısınmanın hayatı nasıl etkilediğini nitel ve nicel olarak ortaya koymak gibi örnekler verilebilir. Veri çözümleme, verileri anlamlı olarak ifade etmek için detaylı olarak
BİLGİ İŞLEMSEL DÜŞÜNME
4
Veri gösterimi ise çözümleme sürecinde yapılan analizlerin görselleştirilmesi olarak ifade edilebilir. Veri gösterimine; bir oyuncak arabanın ağırlığı değiştiğinde hızının da nasıl değiştiğini gösteren bir grafik çizme, sınıftaki öğrencilerin boy ve kilo bilgilerini gösteren sütun grafiği çizme veya küresel ısınmaya ilişkin bilgilerin paylaşıldığı bir bilgi grafiği tasarlama örnek olarak verilebilir (ISTE, 2011).
SOYUTLAMA: Bilgisayar biliminin temel kavramlarından biridir. Yapılan işlere odaklanmak için ihtiyaç duyulmayan özellikleri - görmezden gelmeyi filtrelemeyi - içerir. Böyle yapıldığında çözülmeye çalışılan konunun bir temsilini (fikrini) yaratırız yerine oluştururuz. Örneğin hikâyenin ana fikrini bulma, deney sonucunu özetleme ve bir sistemin modelini oluşturma soyutlama süreçlerinin geliştirildiği etkinliklerdir.
Başka bir örnek olarak da ders programı verilebilir. Ders programı genel olarak bir haftada olanların özetini sunar. Kime, nerede, kim tarafından ne öğretileceği gibi önemli bilgileri içerir.
Ancak herhangi bir derste planlanan öğrenme hedefleri ve etkinlikler gibi karmaşık detayları içermez.
Günlük hayatta bir kek pişirme sürecinde soyutlamanın nasıl yapıldığı ele alındığında kek yapımı için bazı genel özellikleri tanımlamak (Tablo 1) gerekmektedir. Örneğin:
Yukarıdaki tabloda ortaya çıkan kek pişirme modelinde aslında malzemeler, malzeme miktarı, tarif ve süre tüm kekleri (meyveli, kakaolu vb.) temsil eder ve bu model ile tüm keklere uygulanan özellikleri kullanarak herhangi bir kekin nasıl pişirileceğini öğrenebiliriz (BBC, 2019a).
AYRIŞTIRMA: Hayatımızda karşılaştığımız her problem kolay olmayabilir. Bazı problemler daha karmaşık olduğu için onları çözmek biraz daha fazla çaba ve emek gerekebilir. Bilgi işlemsel düşünmenin bir alt boyutu olan ayrıştırma, bir problemin alt problemlere bölünmesi anlamına gelir. Böylece karmaşık bir problem yerine her seferinde sıra ile daha basit problemleri çözmek gerekir ve bu yaklaşım ile karmaşık problemler daha kolay ve hızlı çözülebilir. Örneğin, dişlerimizi fırçalamak için önce hangi diş fırçası ve diş macunu kullanacağımıza karar vermek; sonrasında ise hareketleri uygulayarak ve ne kadar süre fırçalamanın daha sağlıklı olacağını öğrenmek gerekir. (BBC, 2019b).
Çözülmesi istenen probleme ilişkin tüm detayları ayrı ayrı ele aldığınızda problemin daha mantıksal bir yapıda çözülebileceğini fark edeceksiniz.
ÖRÜNTÜ TANIMA: Belirli bir veride benzerlikleri, farklılıkları veya kuralı tanımlama olarak ifade edilebilir. Benzerlikler veya modeller karmaşık problemleri çözmeye yardımcı olur. Bu modeller karmaşık sorunları daha verimli çözmemize yardımcı olabilir.
Örneğin, bir voleybol maçındaki örüntüleri ortaya koymak için aşağıdaki sorulara yanıt vermek yeterli olacaktır:
• Oyunda hangi taktikler kullanılmıştır?
• Bu maçta işe yarayan taktikler hangisi olmuştur?
• Hangi taktikler işe yaramamıştır?
• En iyi/kötü oynayan oyuncular kimler olmuştur?
Başka bir örnek olarak da bir kedi çizmek istediğimizi düşünün. Bütün kediler ortak özelliklere sahiptir. Tüm kedilerin gözleri, kuyrukları ve tüyleri olduğunu biliyoruz, sadece bu ortak özellikleri ile bir kedi çizebiliriz. Bilgi işlemsel düşünme becerisinde bu özellikleri örüntü tanıma olarak nitelendirebiliriz.
Bir kedinin nasıl tanımlandığını öğrendikten sonra, sadece bu modeli izleyerek diğer farklı kedileri oluşturabiliriz. Örneğin; bir kedinin yeşil gözleri, uzun kuyruğu ve siyah tüyleri olabilirken başka bir kedinin sarı gözleri, kısa kuyruğu ve çizgili tüyleri olabilir (Şekil 11).
BİLGİ İŞLEMSEL DÜŞÜNME
4
Şekil 11. Örüntü Tanıma (BBC, 2019c)
Örüntü bulmak, problem çözümünde önemli olup bulunan örüntü sayısı arttıkça problemin çözümü o kadar kolay ve hızlı olacaktır. Çizilmek istenilen farklı kedilerin ortak özellikleri için örüntüler bulunamaz ise çizimler genel bir kedi görünümünden uzaklaşabilecektir.
EŞ ZAMANLI ÇALIŞMA: Aynı amaç doğrultusunda farklı işlerin aynı anda tamamlanmasını ifade etmektedir. Örneğin, sınıf içi bir etkinlikte öğrencilerin bir kısmı şarkı söylerken diğer grup bir fon müziği oluşturabilir. Benzer şekilde; proje çalışmalarında bazı görevler ve roller farklı öğrencilere verilebilir. Bu video yapım projesinde bazı öğrenciler senaryo oluştururken diğer eş zamanlı yapılacak işler için farklı öğrenciler görevlendirilebilir. Böylece eş zamanlı olarak tamamlanacak gup çalışması sonunda ortak hedef olan video yapımı gerçekleşecektir.
ALGORİTMA TASARIMI: Algoritma, bir işlemin yapılması için gerekli olan yönergeler listesi veya kurallar dizisidir. Günlük hayatta yapılan birçok eylem veya okulda yapılan etkinlikler aslında kurallar dizisidir ve algoritmaya örnek olarak verilebilir.
Örneğin;
• Bir ders planı, o dersi öğretmek için kullanılacak bir algoritma olarak kabul edilebilir.
• Yemekhanede öğle yemeğine gitmek, tamamlanması gereken adımlardan oluşur.
• Beden eğitimi ve oyun dersinde birçok etkinlik bir dizi adımdan oluşur.
• Bir yemek tarifini algoritma olarak düşünebiliriz.
• Fen bilimleri dersinde bir deney, algoritma olarak kabul edilebilir.
Algoritma oluştururken yapılacak işlemler komut olarak tanımlanarak belirli bir sırada planlanır.
Algoritmalar genellikle bir bilgisayar programı oluşturmak için başlangıç noktası olarak kullanılır ve bazen bir akış şeması çizilerek veya sözde kod yazılarak oluşturulur. Bilgisayarın bir şey yapmasını istiyorsak adım adım tam olarak ne yapmak istediğinizi ifade eden bir bilgisayar programı yazmalıyız.
Bilgisayarlar sadece problem çözümü için oluşturulan algoritmalar kadar iyidir. Bir bilgisayara yanlış bir algoritma verilirse doğru sonuca ulaşılmaz. Çözümün doğruluğundan ve verimli bir şekilde çalıştığından emin olmak önemlidir. Bu durum, test etme ve hata ayıklama işlemleri ile yapılır. Test etme sürecinde çözüm algoritması gözden geçirilir, yönergeler uygulanır ve sonucun istediğimiz gibi olup olmadığı belirlenir. Eğer sorunlu bir kısım varsa ilgili komut veya yönerge değiştirilir ve tekrar test edilir.
İstenilen çözüm algoritması ortaya çıkıncaya kadar bu süreç devam ettirilir.
OTOMASYON: Tekrarlayan işlemleri yapabilmek için bilgisayar veya makine kullanımı olarak açıklanabilir (Wing, 2008). Bu konuda genel olarak robot programlama, oyun tasarlama veya diğer programlama etkinlikleri, tekrarlayan işlemleri bilgisayar kullanarak yapmaya örnek olarak verilebilir.
Bunun dışında ise;
• İnternet tabanlı araçları kullanarak farklı kültürdeki kişiler ile sohbet etme,
• Otomasyonun günlük hayattaki örneklerinin (barkod, araç tanıma sistemleri, temassız ödemeler vb.) ne olduğunu araştırma,
• Sensör aracılığı ile veri toplamak ve bunları analiz etmek için bilgisayar programı kullanma örnekleri otomasyon çalışmaları arasındadır.
MODELLEME: Gerçek yaşam süreçlerinin benzerinin veya modelinin geliştirilmesi sürecini kapsamaktadır. Bilgisayar aracılığı ile modeller oluşturulacağı gibi üç boyutlu olarak da hazırlanabilirler. Simülasyonlar ise modeli istenilen sayıda kullanmayı sağlarken uygulamayı kolaylaştırmaktadır. Genel anlamda modelleme örnekleri:
• Matematiksel modeller oluşturma,
• Güneş sisteminin modelini geliştirme,
• Deney simülasyonları tasarlama ve geliştirme,
• Bir sürecin aşamalarını anlatan animasyon oluşturma.