善用小學運算思維：破解 DSE 數學及 ICT 難題的高階捷徑
想像一下：你正坐在考場中，盯著 DSE 數學卷一乙部（Section B）的一道題目。那是一題複雜的立體三角學問題，涉及方位（Bearings）、仰角，還有多個未知數。你心跳加速，雖然記得所有公式，卻不知從何入手。
這種「腦袋空白」的反應在香港學生中非常普遍。我們花了多年時間背誦公式、操練歷屆試題（Past Papers），但只要題目稍微變樣，往往就束手無策。令人意外的是，解決這種高壓焦慮的關鍵，可能藏於最近推行至小學課程的概念：運算思維（Computational Thinking, CT）。
雖然教育局一直大力推行「小學編程教育」，旨在培養學生面對未來的能力，但不少 DSE 學生卻認為運算思維只是「小兒科」，或是只有選修 ICT（資訊及通訊科技）的同學才需要學。這其實是一個巨大的誤解，讓你錯失了提升成績的機會。
運算思維並不只是關於電腦。它是一套認知框架——一種解決問題的方法——更是破解 DSE 邏輯的強大捷徑，在數學科和 ICT 中尤其見效。透過借用這些「小學」概念並應用於中學程度的難題，你可以為自己的應試策略「除錯」（Debug），優化考試表現。
運算思維四大支柱：你的 DSE 工具箱
運算思維主要由四大支柱組成：拆解（Decomposition）、模式識別（Pattern Recognition）、抽象化（Abstraction）及演算法設計（Algorithm Design）。小學生利用這些概念在 Scratch 上讓小貓跳舞，而你則可以用它們來拆解考評局最刁鑽的題目。
1. 拆解：化繁為簡的藝術
在 DSE 數學中，乙部的題目（如坐標幾何或求積法）通常是「綜合型」題目，將三四個不同概念融合在一張圖中。單靠死記硬背的學生只會看到一個複雜得可怕的圖形，但擁有運算思維的人則會看到一堆簡單部分的組合。
如何應用： 面對複雜的立體幾何圖形時，不要試圖立即求出最終答案。先拆解問題：
- 第一步： 找出隱藏在立體圖形中的平面三角形。
- 第二步： 在草稿紙上分別畫出這些三角形。
- 第三步： 標記每個部分的已知量和未知量。
透過解決三個簡單的小問題來取代處理一個大難題，能有效減輕大腦負荷。這正是 Start Practicing in AI-Powered Practice Platform 的運作原理——Thinka 的 AI 會將你的學習盲點拆解成「微技能」，幫你重新鞏固基礎。
專業貼士：在 ICT 中，拆解對於文字編程部分至關重要。不要試圖一次過寫完整個循環（Loop）。先定義變量，然後是條件，接著是動作，最後是增量。
2. 模式識別：數列與函數的祕訣
考評局鍾愛模式（Pattern）。在數學卷二（MC）中，速度就是一切。用「蠻力」硬算太慢，模式識別能力能讓你發現規律，跳過繁瑣的手算。
DSE 實戰例子： 考慮一個等差數列（AS）問題。 已知數列為：\( 5, 9, 13, 17, ... \) ，求第 50 項。
非運算思維方法： 手動不斷加 4（在限時內幾乎不可能完成）。
運算思維方法： 識別規律。 首項：\( a = 5 \) 公差：\( d = 4 \) 通項公式（演算法）：\( T(n) = a + (n-1)d \) 應用：\( T(50) = 5 + (49)(4) = 201 \)
這種技能對於必修部分數學中的變分（Variations）和概率（Probability）同樣關鍵。如果你能識別出概率題目符合「二項分佈」（Binomial Distribution）模式（成功/失敗邏輯），你就能立即套用 \( C_r^n p^r (1-p)^{n-r} \) 公式，而不再靠猜。
3. 抽象化：過濾無關雜訊
抽象化是指專注於重要資訊，忽略無關細節。DSE 出題者最喜歡加入「廢話」——無論是甲部 (2) 的文字題還是 ICT 的個案研究，常會用長篇大論來分散你對核心數學或邏輯的注意力。
如何應用： 當讀到關於「小明在星期二打折時售賣蘋果和橙」的優化問題（Optimization problem）時，練習變量映射（Variable Mapping）。
- 劃去人名（小明）。
- 劃去情境（蘋果/橙）。
- 代入變量：設 \( x \) 為蘋果，\( y \) 為橙。
- 提取約束條件：\( x + y \le 100 \)。
透過撇開「故事」背景，你就能揭示底層純粹的數學結構。這就是電腦科學家的思考方式，也是將長篇文字轉化為可解方程的最快方法。
4. 演算法設計：系統化你的步驟分（Method Marks）
在 DSE 數學中，步驟分（M marks）往往比答案分（A marks）更重要。演算法設計簡單來說，就是建立一套解決問題的步驟清單。
很多同學失分是因為步驟凌亂、心算跳步或直接跳到結論。為了拿最高分，請將你的答題紙當作程式碼。閱卷員就是運行程式的電腦；如果你跳過了一行邏輯，程式就會「崩潰」（而你會失去 M mark）。
幾何證明的「演算法」： 與其隨意寫下觀察結果，不如記住證明的標準演算法： 1. 寫出已知的幾何定理（例如：「同弧所對的圓周角」）。 2. 寫出關係（例如：\( \angle ABC = \angle ADC \)）。 3. 代入數值。 4. 總結。
如果你將複習視為編寫程式——為特定題型建立「腳本」——你在考試時就能消除猶豫。
與 AI 的關聯：為何現在如此重要？
你可能會問：「為什麼現在要強調這個？」現實是，教育趨勢正轉向 AI 和適應性學習（Adaptive Learning）。像 Thinka 這樣的平台，正是完全基於這些運算思維原則構建的。
當你使用 Thinka 時，AI 不僅是檢查你的答案是否正確（布林邏輯）。它還會進行：
- 模式識別： 識別出你經常在涉及二次不等式的題目中失分。
- 拆解： 發現你的問題不在於「不等式」，而是在於「因式分解」。
- 演算法設計： 為你量身打造學習路徑，修正知識庫中的特定「漏洞」（Bug）。
透過培養運算思維，你的大腦將與輔助學習的工具同步，學習效率自然更高。
在應用這些高階策略前需要重溫基礎？歡迎查看我們的 初中（S1 - S3）學習筆記 以鞏固根基。
行動計劃：將運算思維融入你的複習日常
以下是你今天就可以在 S6 複習中使用的「小學」捷徑：
1. 「偽代碼」（Pseudocode）複習法
在溫習 HKDSE 學習筆記 時，不要只看答案。嘗試用「偽代碼」（即簡單的邏輯文字）寫出解題步驟，不要代入數字。如果你能在不使用具體數字的情況下解釋解題邏輯，說明你已透過「抽象化」掌握了該概念。
2. 為歷屆試題「除錯」（Debugging）
做錯題時，不要只抄下正確答案。將它視為一個軟體錯誤。
錯誤日誌（Error Log）：
錯誤（Bug）： 積分計算錯誤。
根源（Root Cause）： 在代換（Substitution）時忘記更改積分上下限。
修正（Patch）： 使用 u-substitution 時，務必明確寫出「換限表」。
3. 數據結構可視化
對於 ICT 學生，甚至處理統計學的數學生，應將數據流向可視化。利用流程圖（Flowcharts）畫出概率樹，或是在公民與社會發展科中理清邏輯論點。將邏輯流向可視化，能讓你更容易發現論證中的漏洞。
結語：升級你的大腦操作系統
在小學推行運算思維不只是潮流，而是因為未來的世界屬於懂得邏輯思考、結構思考和演算法思考的人。作為 DSE 學生，你擁有成熟度的優勢。你可以將「拆解、模式識別、抽象化、演算法」這些框架轉化為應對成績排名（Bell Curve）的精良武器。
不要讓 DSE 數學或 ICT 的複雜度壓倒你。拆解它、尋找規律、過濾雜訊，然後執行你的演算法。記住，在 AI 時代，個人化練習是你最強大的盟友。
準備好為你的考試表現「除錯」了嗎？ 今天就開始在 Start Practicing in AI-Powered Practice Platform 進行操練，體驗適應性科技如何優化你的 5** 奪星之路。