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　　非常巧合的是，计算思维与计算机方法论的研究，与现代数学思维与数学方法论的研究有不少相似之处。国内研究的重点都放在学科方法论上，国外都强调学科的思维方式[20]。相对于数学，计算机方法论的研究要幸运一些，它已完成了数学方法论梦寐以求的理论体系的构建。另外，它的研究内容建立在世界著名计算机组织ACM和IEEE-CS大量研究工作的基础上，与国外计算思维方面的研究具有更好的互补性，也更易于吸收国外教育的先进理念。

　　尽管观角不一样，但是计算思维与计算机方法论关心的都是计算学科最本质的东西。计算思维是从学科思维这个层面直接讨论学科的根本问题与学科的思维方式，而计算机方法论则是从方法论的角度来讨论学科的根本问题和学科形态。

　　计算思维直接抓住学科思维的本质，即抽象（Abstraction)与自动化（Automation)来讨论问题，这就需要人们仔细地分析这两个概念，并用大量的实例讨论它们与数学和物理等学科的不同，以及这种强大的思维能力对其他学科的影响。计算思维本身的研究需要细致、深入，以及相应的丰富而又扎实的学科理论基础。而就其一般的应用而言就简单了，以至周教授认为，与通常的"读、写、算"（Readingwritingandrithmeticc简称3R)-样，计算思维应是21世纪每一个人都必须具备的常识。

　　为避免"计算思维"讲授的空泛，周教授在其广为宣传的讲稿中，介绍了学科有吸引力的问题：如P=?NP问题，施行商问题，汉诺塔问题等，以及计算思维对其他学科的重要影响。

　　在计算思维的课堂教学方面，美国计算机科学技术教师协会认为，计算思维应当是所有学校所有课堂教学都应当采用的一个工具。采用这个工具，教师自然会问以下几个问题：

　　(1)人所固有的能力与局限性？计算机的计算能力与局限性？

　　(2)问题到底有多复杂？也即，问题解决的时间复杂性？空间复杂性？

　　(3)问题解决的判定条件是什么？

　　(4)什么样的技术（各种建模技术）能被应用于当前的问题求解或讨论之中？

　　(5)什么样的计算策略更有利于当前问题的解决？

　　在研究工作上如何采用计算思维，著名的计算机科学家、图灵奖获得者詹姆士。贵(JamesGray)认为，一项研究，其研究的问题应该具有以下特点：

　　(1)一个问题能否进行非常简单的陈述，或者说，要明确到底需要解决什么样的一个问题，或更专业地来说，一个问题(或概念)是否能够用一个模型来表述并进行讨论？

　　一个表述清楚的问题，通常能够得到周围人的理解和支持。虽然目前还不清楚具体怎么做，但是对问题解决之后能够带来的益处应该非常清楚。

　　(2)问题解决的方案和所取得的进步要有可测试性.

　　(3)问题的整个解决过程要能划分为一些小的步骤，划分的好处是，你可以看到中间每一个取得进步的过程。

　　计算机方法论与计算思维研究的重点不同，它更关注计算学科认识理论体系的构建，也就是哪些概念是计算学科最原始的概念，哪些概念是从这些最原始概念派生出来，或蕴含其中的。用学科的行话来说，就是计算学科概念认知模型的构建。