Algoritmiline mõtlemine (CT) tähendab mõistmist, kuidas arvuti "mõtleb" ja kuidas peaks soovitud eesmärgi saavutamiseks sellega töötama. Arvutid on väga nutikad ja kiired masinad, mis suudavad täita palju keerulisemaid ülesandeid, kui inimesed kunagi võiksid. Kui me aga ei ütle neile masinatele täpselt, mida teha, lakkavad nad lihtsalt töötamast ja koostavad tüütu vigade loendi. Seda saab illustreerida väga lihtsa näitega. Ütleme nii, et tahame arvutist mõnda programmi majast ilusa pildi joonistamiseks. Köitev viis selle tegemiseks, eriti lastele, on öeldes: „Noh, arvuti, joonista mulle kena maja“. Majal pole aga üldist kuju, mida kõik tajuvad ühtemoodi, mistõttu arvuti ei tea, mida selle ebamäärase käsuga peale hakata. Selle asemel võiksime näiteks käskida arvutil joonistada lõuendi põhjale kollase ruudu ja selle peale tõmmata punase ristküliku. Neid kujundeid saab hõlpsalt kirjeldada matemaatiliste valemite abil ja nii teab arvuti, mida nende käskudega teha. Mida paremini täpsustame ruudu ja kolmnurga omadusi, seda esteetiliselt meeldivam on lõpuks valmiv pilt. Nii mõjutavad programmeerija oskused arvuti väljundit. Just see on algoritmilise mõtlemise mõte ja selgitus sellele, miks see on nii oluline (allikas: https://codeburst.io/computational-thinking-in-primary-education-why-and-how-a2286cdff458).
Olgu, nüüd me teame, mis on algoritmiline mõtlemine. Aga miks on see nii oluline? Nagu varem mainitud, mõjutavad programmeerija oskused arvuti väljundit. Seetõttu on enne koodi tegeliku kirjutamise alustamist oluline keskenduda programmeerimisel rakendatavale mõtlemismeetodile, milleks ongi algoritmiline mõtlemine. See sunnib inimesi õppima, milline etappide jada on teatud probleemi lahendamiseks kõige tõhusam, kui konkreetsed peavad olema juhised soovitud eesmärgi saavutamiseks ja kuidas lahendada ootamatuid vigu tõhusa silumise ja probleemide loomingulise lahendamise abil. Selle tulemuseks on tõhusamad programmeerijad ja seetõttu puhtam kood, mis kirjutatakse lühema aja jooksul, kui see juhtuks ilma algoritmilise mõtlemise valdamiseta. Samuti võimaldab algoritmilise mõtlemise oskuse omandamine inimestel lahendada keerulisemaid probleeme, pakkudes tulevikutehnoloogiate jaoks palju võimalusi. Lisaks on algoritmiline mõtlemine kasulik mitte ainult koodi kirjutamiseks, vaid ka paljudes teistes eluvaldkondades. Kui inimesed on omandanud oskuse jaotada keerulised probleemid väiksemateks, arusaadavamateks sammudeks, saavad nad seda rakendada igas muus olukorras. Mõelge raskete matemaatikaülesannete lahendamisele, hiiglasliku raporti kirjutamisele või maitsva koogi küpsetamisele. Need ülesanded võivad alguses tunduda keerulised, kuid kui suudate need keerulised probleemid väiksemateks, lihtsamateks ja arusaadavamateks osadeks jagada, on edu saavutamine lihtsam (allikas: https://codeburst.io/computational-thinking-in- algharidus-miks-kuidas-kuidas-a2286cdff458).
AutoThinking on esimene kooliõpilastele ja lasteaialastele välja töötatud intelligentne (kohandumisvõimeline) haridusmäng, mis kasutab ikoone, mitte teksti, koodi või programmeerimiskäske, et edendada õppijate algoritmilise mõtlemise oskusi ja -selleks vajalike mõistete tundmist.
Erinevalt olemasolevatest õppemängudest, mis edendavad enamasti algoritmiliseks mõtlemiseks vajalikku abstraktset teadmist, toetades samas õpilaste motivatsiooni, ei õpeta AutoThinking mitte ainult teadmisi, vaid pakub õppijatele ka võimalust rakendada neid teadmisi mängude kaudu ja seeläbi parandada oma algoritmilise mõtlemise oskusi.
Lisaks, erinevalt teistest algoritmilise mõtlemise mängudest õpetab AutoThinking õppijale KOHANDUDES nii algoritmilise mõtlemise oskusi kui ka mõisteid, st vastavalt individuaalsetele vajadustele otsustab mäng muuta oma õpetamismeetodeid ja mängu.
Mittekohanduv õpikeskkond (mängud üldiselt) võib lubada õpilastel tahtmatult korrata juba selgeks saadud probleemide lahendamise ülesandeid või minna keerukamate juurde enne, kui lihtsamad on täielikult selgeks õpitud. Kohandumisvõimelised hariduskeskkonnad arvestavad seevastu õppijate erinevaid omadusi / oskusi ja muudavad õpiülesandeid vastavalt nende vajadustele. See viib lõpuks tõhusama õppimiseni.
Lisaks võivad mittekohanduvas õpikeskkonnas õpilased pikema aja jooksul probleemülesandesse takerduda ja see võib põhjustada õpimotivatsiooni langust ja edasiõppimisest loobumist. Kohanduvad õpikeskkonnad võivad aga vastavalt vajadusele pakkuda õigeaegset ja kohandatud tagasisidet, näpunäiteid, õppematerjale jms, et aidata õppijatel õppetöös edasi liikuda.