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Computermäßiges Denken

Zerlege eine Aufgabe in elementare Einzelschritte und bringe sie in die richtige Reihenfolge. Mache daraus eine Anweisung (einen "Algorithmus"), die ohne Sinn und Verstand ausführbar ist und stets zum richtigen Ergebnis führt. Vergewissere dich, dass die Anweisung jeden möglichen Sonderfall abdeckt. Bei den – vielleicht zahlreichen – Gegenständen, die du zu bearbeiten hast, überlege dir, auf welche ihrer Eigenschaften es ankommt und welche du ignorieren kannst. Abstrahiere so sehr, dass von dem Problem nur die nackte Struktur übrigbleibt, und versuche diese an anderer Stelle wiederzufinden. Finde die sparsamste Beschreibung des jeweiligen Gegenstands.

Das und einiges mehr fällt unter die Kompetenzen, die Paul Curzon und Peter McOwan unter dem Begriff "Computational Thinking" zusammenfassen. Deutsche, allerdings weniger umfassende Entsprechungen wären "algorithmisches" oder "prozedurales" Denken. Streng genommen braucht man keinen Computer, um diese Tugenden auszuleben, aber es ist schon richtig: Auch ich bin damit in voller Schärfe erst konfrontiert worden, als ich meine ersten Programme in Fortran zu schreiben hatte, jener urtümlichen Programmiersprache, die zwar im Hochleistungsrechnen bis heute fortlebt, die aber gewöhnliche Computernutzer nur noch in eigens dafür hergerichteten Gehegen zu sehen bekommen.

Prozedural bearbeitetes Sockenproblem

Und die Erfahrung prägt fürs Leben! Sie beeinflusst mein Verhalten auch außerhalb des Computers, bin hin zum Wäschezusammenlegen. Wenn ich die Nutzung des knappen Speichermediums Tisch nicht optimiere, fehlt mir im entscheidenden Moment der wahlfreie Zugriff ("random access") auf die ungepaarten Socken.

Peter und Paul, wie die Autoren sich selbst zu nennen pflegen, zählen zum Thema auch den Umgang des Computers mit nicht computergemäßem menschlichem Verhalten. Warum rücken die Geldautomaten immer zuerst die Karte und dann das Geld heraus? Weil der Mensch den Zweck (das Geld einzustecken) höher bewertet als das Mittel (die Karte) und daher dazu neigt, letztere stecken zu lassen.

Das Buch ist aus Kursen hervorgegangen, die Peter und Paul viele Jahre lang für Schüler gehalten haben. Man muss ihnen daher nachsehen, dass sie ihren Lesern Schlüsselbegriffe wie "generalisation" und "abstraction" immer wieder im Fettdruck einhämmern und ein bisschen zu häufig betonen, dass "computational thinking" der Karriere förderlich ist. Dafür sind die Beispiele vorbildlich sauber ausgearbeitet.

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