Berpikir Komputasi dalam Pembelajaran STEM

2. Pengenalan pola (Pattern recognition)

Pengenalan pada pola adalah kemampuan untuk mengenali atau mengetahui kesamaan dan perbedaan pola, tren, keteraturan data, dan hal-hal lain yang nantinya dapat digunakan untuk membuat prediksi dan menyajikan data. Pengenalan pola adalah alat penting dalam pemikiran komputasi karena membantu menyederhanakan masalah dan meningkatkan pemahaman seluk-beluk persoalan. Apa itu pengenalan pola dalam pemikiran komputasi? Gambar hasil decompotition) untuk pengenalan pola dalam pemikiran komputasi. Pengenalan pola sebagai bagian dari pemikiran komputasi adalah proses mengidentifikasi pola dalam kumpulan data untuk mengkategorikan, memproses, dan menyelesaikan informasi secara lebih efektif. Pola adalah potongan atau urutan data yang memiliki satu atau beberapa kesamaan.

3. Abstraksi (Abstraction)

Abstraksi adalah proses mengabaikan yang bukan prioritas, atau menyaring dari yang bukan prioritas, sehingga kita dapat fokus pada bagian prioritas yang wajib dan utama untuk kita lakukan. Abstraksi dalam pemikiran komputasi memungkinkan kita menavigasi kompleksitas dan menemukan relevansi dan kejelasan dalam skala besar. Dekomposisi dan pengenalan pola memecah kompleksitas persoalan, sementara abstraksi menemukan cara bekerja dengan bagian yang berbeda secara efisien dan akurat.

4. Resolusi Algoritma (Algorithm Resolution)

Pengembangan solusi secara bertahap (a step-by-step solution) atas suatu persoalan. Prinsip resolusi memberikan algoritme inferensi yang lengkap dan sanggahan untuk basis pengetahuan yang ditulis dalam bentuk normal konjungtif. Kelengkapan sanggahan berarti bahwa aturan inferensi selalu dapat mengkonfirmasi atau menolak aksioma yang diberikan, tetapi tidak dapat digunakan untuk memberikan daftar aksioma yang benar.  Pemikiran komputasi mengacu pada kemampuan individu untuk mengenali aspek masalah dunia nyata yang sesuai untuk formulasi komputasi dan untuk mengevaluasi dan mengembangkan
solusi algoritmik untuk masalah tersebut sehingga solusi dapat dioperasionalkan dengan komputer. Jadi resolusi algoritmik adalah menawarkan solusi atas persoalan dunia nyata untuk kemudian dibahasakan secara komputer, dan akhirnya dengannya komputer dapat  mengolah input menjadi out put yang bermanfaat untuk pemecahan masalah dunia nyata.

Bagaimana para ahli memandang Computational Thinking (CT) dalam STEM?

Baru-baru ini, sebuah penelitian yang berfokus pada integrasi pemikiran komputasi (Computational Thinking) ke dalam pendidikan sains, teknologi, teknik, dan matematika (STEM) banyak bermunculan. Sebuah tinjauan literatur semi-sistematis yang dilakukan oleh C. Wang, Ji Shen dan Jie Chao (2022) pada 55 studi empiris tentang topik ini. Temuan mereka antara lain bahwa: (a) sebagian besar studi mengadopsi definisi umum domain CT dan beberapa definisi khusus domain CT yang diusulkan dalam pendidikan STEM; 

(b) model pembelajaran yang paling populer adalah pembelajaran berbasis masalah, dan berbasis konteks sebagai topik yang paling populer termasuk desain game, robotika, dan pemodelan komputasi; (c) sementara penilaian pembelajaran siswa dalam pendidikan CT dan STEM terpadu menargetkan tujuan yang berbeda dengan format yang berbeda, sekitar sepertiga dari mereka menilai CT dan STEM secara terpadu; (d) sekitar seperempat dari studi melaporkan perbedaan proses dan hasil pembelajaran antar kelompok, tetapi sangat sedikit dari mereka menyelidiki bagaimana desain pedagogis dapat meningkatkan pemerataan. 

Berdasarkan temuan, saran untuk penelitian dan praktik masa depan di bidang CT terkait pendidikan STEM dibahas dalam hal operasionalisasi dan penilaian CT dalam konteks STEM, strategi pembelajaran untuk mengintegrasikan CT dalam STEM, dan penelitian untuk memperluas partisipasi dalam pendidikan CT dan STEM terintegrasi.

Bagaimana pembelajaran STEM menggunakan Computational Think?

Pentingnya pemikiran komputasi yang diakui telah membantu mendorong perkembangan pesat dari upaya dan program pendidikan terkait selama dekade terakhir. Mengingat sifat pemikiran komputasional yang multi-segi, yang melampaui pemrograman dan ilmu komputer, bagaimanapun, pendekatan dan praktik untuk mengembangkan pemikiran komputasional siswa tidak selalu jelas dalam hal fokus dan kelayakannya dalam konteks pendidikan yang beragam. 

Tren mengintegrasikan pemikiran komputasional ke dalam bidang pendidikan telah mengemuka. Y. Li (2020) mengatakan bahwa ia bersamakawan-kawannya telah membangun diskusi baru-baru ini tentang konsep pemikiran komputasi untuk (1) membingkai tinjauan upaya pendidikan dalam mengembangkan pemikiran komputasi siswa, (2) mendiskusikan peluang dan tantangan untuk melanjutkan upaya pendidikan tersebut tidak hanya melalui pemrograman dan ilmu komputer tetapi juga disiplin lain, dan (3) mengartikulasikan penelitian dan proposal yang dibutuhkan untuk mendukung praktik pendidikan.