องค์ประกอบของแนวคิดเชิงคำนวณ 

      การแยกส่วนประกอบและย่อยปัญหา (Decomposition) 

เป็นการแตกปัญหาใหญ่ ให้เป็นปัญหาย่อยที่ซับซ้อนน้อยลง เพื่อให้สามารถจัดการปัญหาได้ง่าย เช่น หากต้องการเข้าใจว่าระบบของคอมพิวเตอร์ว่าทำงานอย่างไร ทำได้โดยการแยกคอมพิวเตอร์ออกเป็นส่วนๆ ได้แก่ หน่วยรับข้อมูล หน่วยประมวลผล และหน่วยแสดงผล แล้วสังเกตและทดสอบการทำงานของแต่ละองค์ประกอบ จะเข้าใจได้ง่ายกว่าวิเคราะห์จากระบบใหญ่ที่ซับซ้อนกว่า

การหารูปแบบ (Pattern Recognition) 

เป็นการหารูปแบบ ความเหมือนหรือความคล้ายคลึงกันจากปัญหาย่อยแต่ละส่วน ซึ่งรูปแบบที่เหมือนหรือคล้ายคลึงกันเราอาจใช้วิธีแก้ปัญหาที่คล้ายกันได้  เช่น หากต้องวาดรูปสุนัข สุนัขทั้งหลายย่อมมีลักษณะบางอย่างที่เหมือนกัน พวกมันมีตา หาง ขน  และเห่า ลักษณะที่มีร่วมกันนี้ เราเรียกว่ารูปแบบ เมื่อเราสามารถอธิบายสุนัขตัวหนึ่งได้ เราจะอธิบายลักษณะของสุนัขตัวอื่นๆ ได้ ตามรูปแบบที่เหมือนกันนั่นเอง

การออกแบบขั้นตอนวิธี (Algorithm) 

เป็นการออกแบบพัฒนากระบวนการแก้ปัญหาให้เป็นขั้นตอนที่สามารถเข้าใจได้ และสามารถนำไปแก้ปัญหาที่มีลักษณะเดียวกันได้ เช่น เมื่อเราต้องการสั่งคอมพิวเตอร์ให้ทำงานบางอย่าง เราต้องเขียนโปรแกรมคำสั่งเพื่อให้มันทำงานไปตามขั้นตอน การวางแผนเพื่อให้คอมพิวเตอร์ทำงานตอบสนองความต้องการของเรา เรียกว่าวิธีคิดแบบอัลกอริทึ่ม คอมพิวเตอร์จะทำงานได้ดีเพียงใด ขึ้นอยู่กับชุดคำสั่งอัลกอริทึ่มที่เราสั่งให้มันทำงานนั่นเอง การออกแบบอัลกอริทึ่มยังเป็นประโยชน์ต่อการคำนวณ การประมวลผลข้อมูลและการวางระบบอัตโนมัติต่างๆ 

การคิดเชิงนามธรรม (Abstraction)

เป็นการกำหนดหลักการ แยกรายละเอียดที่จำเป็นในการแก้ปัญหาออกจากรายละเอียดที่ไม่จำเป็น เช่น แม้ว่าสุนัขแต่ละตัวจะมีลักษณะเหมือนกัน แต่มันก็มีลักษณะเฉพาะตัวที่ต่างกัน เช่น สีตา สีขน ขนาดตัว ต่างกัน  ความคิดด้านนามธรรมจะคัดกรองลักษณะที่ไม่ได้ร่วมกันกับสุนัขตัวอื่นๆ เหล่านี้ ออกไป เพราะรายละเอียดที่ไม่เกี่ยวข้องเหล่านี้ ไม่ได้ช่วยให้เราอธิบายลักษณะพื้นฐานของสุนัขในการวาดภาพมันออกมาได้ กระบวนการคัดกรองสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป และมุ่งที่รูปแบบซึ่งช่วยให้เราแก้ปัญหาได้เรียกว่าแบบจำลอง (model) เมื่อเรามีความคิดด้านนามธรรม จะช่วยให้เรารู้ว่าไม่จำเป็นที่สุนัขทุกตัวต้องหางยาวและมีขนสั้น หรือทำให้เรามีโมเดลความคิดที่ชัดเจนขึ้นนั่นเอง