Informatica e Pensiero Computazionale

Definizione di Informatica

• L'informatica nasce dalla combinazione di "informazione" e "automatica" e si occupa di elaborare informazioni digitalizzate, rappresentate tramite cifre binarie 0/1 memorizzate nei computer.
• L'informatica si caratterizza per operazioni veloci, automatizzabili e ripetibili nel tempo.

Pensiero Computazionale

• È un processo mentale utilizzato per formulare e risolvere problemi attraverso la concettualizzazione.
• Si basa su un approccio che prevede di pensare a più livelli di astrazione per affrontare sfide.
• Il pensiero computazionale è utilizzato per sviluppare soluzioni logiche e creative ai problemi.

Coding

• Il coding, che deriva dall'inglese "to code", è il processo di tradurre il pensiero umano in codici informatici.
• Il suo scopo è rendere le istruzioni comprensibili a un computer.
• È un procedimento rigoroso e non ambiguo.

Linguaggio Naturale vs Programmazione

• Il linguaggio naturale è soggetto a ambiguità, poiché una stessa parola può avere diversi significati.
• Il linguaggio di programmazione è privo di ambiguità, con ogni termine che ha un significato preciso.

Metodi dell'Informatica

• L'automazione riguarda i processi che funzionano senza intervento umano, aumentando efficienza e precisione.
• La simulazione è la riproduzione virtuale di sistemi reali per test e previsioni.
• La programmazione è la scrittura di codice per istruire i computer a eseguire compiti specifici.

Processo di Risoluzione dei Problemi

• Il processo di risoluzione dei problemi inizia con elementi noti (input) e mira a determinare gli elementi ignoti (output).
• La strategia risolutiva è un insieme di passi da compiere per giungere alla soluzione.
• La soluzione rappresenta l'obiettivo che si vuole raggiungere.
• È fondamentale verificare che i risultati ottenuti corrispondano agli obiettivi finali.

Il Problem Solving

• Il problem solving è un processo per analizzare e risolvere situazioni problematiche in modo efficace.
• Il principio di "divide et impera" consiste nella scomposizione del problema in sottoproblemi più semplici da affrontare.
• Ha ampia applicazione in informatica e in molti altri campi della vita quotidiana.

Importanza del Problem Solving

• Stimola l'innovazione attraverso la ricerca di soluzioni creative e innovative.
• Sviluppa il pensiero logico e analitico.
• Migliora l'efficienza nell'affrontare sfide complesse.

L'Analisi del Problema

• La prima fase consiste nel chiarire l'incognita, identificando con precisione gli obiettivi da raggiungere.
• Si procede eliminando il superfluo, rimuovendo i dettagli inutili e chiarire ogni aspetto del problema, eliminando ambiguità.
• La verifica della soluzione garantisce che la soluzione ottenuta corrisponda effettivamente a quella cercata.
• L'astrazione del problema consiste nel generalizzare il problema, facilitando l'applicazione di tecniche risolutive note o lo sviluppo di nuove strategie.
• L'individuazione dei vincoli comporta l'identificazione dei limiti della soluzione.

Il Concetto di Astrazione

• L'astrazione è un procedimento mentale che permette di sostituire un insieme di oggetti concreti con un concetto più generale, che ne cattura le proprietà essenziali e comuni.
• L'astrazione include la semplificazione, per ridurre la complessità focalizzandosi sugli elementi essenziali, e l'identificazione di pattern, per riconoscere strutture comuni tra problemi diversi.
• L'astrazione consente il riutilizzo di soluzioni generali applicabili a più contesti e facilita la comunicazione, rendendo più semplice la trasmissione di concetti complessi.

La Modellizzazione del Problema

• Un modello rappresenta una semplificazione della realtà, focalizzandosi sugli aspetti più rilevanti e trascurando i dettagli superflui.
• Il processo di modellizzazione inizia con lo studio del fenomeno, attraverso un'analisi approfondita della realtà e la raccolta dei dati rilevanti.
• La costruzione del modello comporta lo sviluppo di una rappresentazione semplificata basata sulle osservazioni.
• La sperimentazione consiste nell'applicazione del modello a scenari reali o simulati.
• La verifica prevede il confronto tra i risultati del modello e la realtà osservata.
• L'ottimizzazione mira a migliorare l'accuratezza e l'efficienza del modello.

Classificazione dei Modelli per Uso

• I modelli descrittivi o statici rappresentano fedelmente la realtà, con eventuali semplificazioni.
• I modelli predittivi forniscono gli elementi necessari per prevedere l'evoluzione futura di un sistema o fenomeno.
• I modelli prescrittivi non solo prevedono l'evoluzione di un sistema, ma suggeriscono anche azioni specifiche per raggiungere un obiettivo desiderato.

Classificazione dei Modelli per Natura

• I modelli analogici sono rappresentazioni fisiche in scala, caratterizzate da fedeltà visiva e tattile.
• I modelli simbolici/matematici utilizzano equazioni e simboli, offrendo alta precisione e generalizzabilità.
• I modelli logici si basano su regole e sequenze logiche, risultando facilmente implementabili in software.

Metodi per Trovare la Strategia Risolutiva

• La conoscenza del tema è fondamentale per comprendere il dominio del problema.
• L'approccio per tentativi consiste nell'iterare attraverso diverse possibilità, imparando da ogni tentativo.
• L'utilizzo dell'esperienza permette di sfruttare metodi risolutivi già sperimentati in problemi simili, accelerando il processo.
• Il backtracking implica il "ripercorrere il cammino all'indietro", partendo dalla soluzione desiderata e lavorando a ritroso per identificare i passaggi necessari.
• La scomposizione in sottoproblemi consiste nel dividere un problema complesso in componenti più gestibili per semplificare la risoluzione.

Risoluzione ed Esecuzione: due fasi distinte

• La fase di risoluzione si concentra sull'individuazione di una strategia efficace per raggiungere l'obiettivo.
• La fase di esecuzione implica l'implementazione pratica delle azioni necessarie descritte nel procedimento di risoluzione.

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