Ko se učimo kemijo, si s časoma pridobimo in razširimo znanje in razumevanje določenih znanstvenih metod. Med učenjem glasbe si izboljšamo predstavo ritma in občutek usklajevanja zvokov in tonov. Pri učenju računalništva, pa si z učenjem njegovih temeljnih načel in računalniškega jezika, pridobimo množico specifičnih spretnosti za reševanje problemov (The Open University, 2015). Zgolj uporaba tehnologije je samo majhen delček spretnosti, ki jih potrebujemo v svetu, kjer tehnologijo najdemo praktično na vseh področjih življena. Tehnologija se razvija tako hitro, da so informacijsko komunikacijske spretnosti, ki se jih učenci naučijo med šolanjem, zastarele, še predno ti zaključijo s šolanjem (Curzon, Dorling, Ng, Selby, Woollard, 2014). Učence želimo pripraviti, da bodo razumeli prihajajoče tehnološke spremembe, da se bodo zmožni prilagoditi novi tehnologiji ter da bodo znanje ustvarjalno uporabili pri razvijanju in razumevanju novih znanj. Za dosego takšnih učnih ciljev pa ni dovolj samo poučevanje z vprašanji o tem kako in kaj, pač pa tudi zakaj. Računalniško razmišljanje podpira ravno takšen način poučevanja (Curzon, Dorling, Ng, Selby, Woollard, 2014). Vedno več držav spreminja šolske kurikulume, kjer dodajajo računalniško razmišljanje kot eden glavnih konceptov pri ustvarjalnosti, razumevanju reševanja problemov in pri učenju določenih spretnosti. Računalniško razmišljanje pa se uveljavlja tudi izven izobraževalnega sistema. Velike firme, kot so Google in Microsoft Research dojemajo računalniško razmišljanje kot bistvene spretnosti in tehnike za razvijanje programske opreme (The Open University, 2015).
Jeannette M. Wing v svojem prispevku (2006) opisuje, da računalniško razmišljanje ne pomeni razmišljanja kot računalnik, ni nujno programiranje in zanj vedno ne potrebujemo računalnika. Ena najpomembnejših lastnosti take vrste računalniškega razmišljanja je, da ne zahteva tehnološke pismenosti. To ne pomeni, da znamo le napisati program, ampak da razmišljamo na več nivojih abstrakcije. Opredeli ga kot razmišljanje, ki temelji na računalniških metodah, ki pa jih lahko izvajamo z računalnikom ali brez. Ta znanja niso namenjena le znanstvenikom na področju računalništva, ampak bi tak način razmišljanja moral privzeti vsak. Računalniško razmišljanje uporabljajo tudi psihologi, nevroznanstveniki, psihoterapevti, sociologi, filozofi, oblikovalci izobraževalnih gradiv in tehnologije, umetnostni zgodovinarji, teologi, politiki in nenazadnje tudi starši učencev (Sloman, 2012).
Računalniško razmišljanje učence nauči reševanja problemov in ne le programiranja. Omogoča globje in širše razumevanje problemov in njihovih rešitev. Razumevanje je tu ključnega pomena, saj smo brez razumevanja le uporabniki tehnologije. Med drugim razvijanje računalniškega razmišljanja (Divjak, 2015):
Računalniško razmišljanje se poslužuje naslednjih korakov za reševanje različnih problemov: DEKOMPOZICIJA: Pomeni razbitje večjega problema na več manjših. To je razvidno iz samega procesa razvijanja in ustvarjanja iger.Vsebina igre, učni cilji, naloge, junaki igre in scene v igri so vse elementi igre, ki se lahko izdelajo in razvijejo posebej. Sicer pa se ti elementi lahko razdelijo še na manjše dele. Junake igre lahko na primer razdelimo glede na to, koliko jih je, kako izgledajo, kako se premikajo, kaj povedo in kakšna so pravila njihove interakcije (Drožđek, 2017). Bistvo dekompozicije je, da je reševanje problema lažje, če o problemu razmišljamo v smilsu njegovih delov in podproblemov. POSPLOŠEVANJE: Prepoznavanje podobnosti med dejanskim problemom in problemi, za katere že poznamo rešitve. Posplošitev povezujemo z iskanjem vzorcev, podobnosti in povezav. Je način hitrega reševanja problemov glede na rešitve prejšnjih problemov in gradnje na predznanju. Vprašanja kot so »Ali je ta problem podoben kateremo prejšnjemu?« in »V čem sta se problema različna?« so tukaj zelo pomembna (Csizmadia, Curzon, Dorling, Humphrey, Ng, Selby, Woolard, 2015). ABSTRAKCIJA: Identificiranje in izločevanje nepomembnih podatkov. Z abstrakcijo o problemu ali sistemu lažje razmišljamo, kar naredimo tako, da odstranimo nepotrebno kompleksnost, in sicer z neupoštevanjem nekaterih podrobnosti. Pomembno je izbrati prave podrobnosti, s katerim si bomo problem poenostavili, vendar ob tem ne bomo izgubili ničesar, kar bi bilo za pot do rešitve pomembno. S takšnim pristopom si olajšamo ustvarjanje kompleksnejših algoritmov in sistemov (Nančovska Šerbec, 2015). ALGORITMIČNO RAZMIŠLJANJE: Identificiranje in prilagajanje korakov, nujnih za dosego cilja. Je način reševanja problemov z jasno definiranimi koraki in pravili. Primer algoritma so koraki za iskanje poti skozi labirint, ki jih je možno udejanjiti ne glede na razporeditev sten labirinta. Algoritem, ki deluje na določenem problemu, lahko uporabimo za podoben problem saj ni smiselno, da začnemo z reševanjem od začetka (Cszmadia, Curzon, Dorling, Humphrey, Ng, Selby, Woolard, 2015). EVALVACIJA: Je proces zagotavljanja, da je algoritmična rešitev problema ustrezna. Evalviramo lastnosti algoritma kot so hitrost, ekonomičnost z vidika virov, enostavnost uporabe in pridobitev željenih izkušenj. Skratka preverimo, doseženost zastavljenih ciljev. Sicer redko obstaja idealna rešitev, ponavadi je več suboptimalnih.
»Računalniško« ne namiguje na to, da se učimo razmišljati kot računalniki brez domišlije, ki problem rešijo le, če jim omogočimo točno določene korake in podatke, katerim sledijo med reševanjem določenega problema. Računalniško razmišljanje je način razmišljanja s katerim si lahko pomagamo pri reševanju problemov. Pristop je lahko definiran kot množica korakov, vendar pa je jasno, da sta ločevanje in navigacija ustvarjalna človeška aktivnost (The Open University, 2015). Wing (2006) je o lastnostih računalniškega razmišljanja zapisala naslednje: Konceptualizacija, ne programiranje. Računalništvo ni programiranje. Računalniško razmišljanje pomeni več kot le sposobnost programiranja. Zahteva namreč razmišljanje, na večih nivojih abstrakcije. Osnovna, temeljna sposobnost, ne rutinsko učenje na pamet. Tak način razmišljanja bi si moral v današnjem svetu pridobiti vsak in nikakor to ne bi smelo biti le učenje na pamet. To je način razmišljanja, ki se ga poslužujejo ljudje, ne računalniki. Računalniško razmišljanje ne poskuša ljudi pripraviti do tega, da bi razmišljali kot računalnik. Računalniki so dolgočasni in predvidljivi medtem ko so ljudje ustvarjalni in nepredvidljivi. S pomočjo računalnikom se ljudje lotevajo reševanja problemov, katerih ne bi bilo mogoče rešiti pred dobo računalnikov, in gradnje sistemov, katerih funkcije so omejene le z našo domišlijo. Ideje, ne artefakti. Z novim načinom razmišljanja ne bo fizično dostopna in dosegljiva le nova programska in strojna oprema, ki se bo razvila. Kar je še bolj pomembno in kar bo na naš način življenja imelo večji vpliv so ideje in razni računalniški koncepti, ki bodo uporabljeni v naših vsakdanjih aktivnosti. Za vsakogar, kjerkoli. Računalniško razmišljanje bo postalo realnost takoj, ko se bo v naše razne podvige tako močno integriralo, da nanj ne bo možno več gledati kot zgolj na eno od filozofij razmišljanja.
Računalniško razmišljanje je sorodno problemskemu učenju, še posebno v sami praksi. Problemsko učenje se je razvilo kot potreba po zagotavljanju, da bodo učenci sposobni uporabe naučenih konceptov in znanja tudi v praksi, ne samo pri testih. Da pa bo problemsko učenje učinkovito na tak način, morajo učitelji zagotoviti poznavanje relevantnih spretnosti in konceptov ter vodenje ob uporabi strategij reševanja problemov. Reševanja problemov se torej učitelj in učenci lotijo tako, da skupaj (The Open University, 2015): Pregledajo nalogo in razčistijo pogoje Identificirajo problem Analizirajo problem Skicirajo model razlage problema Določijo učne cilje Delajo individualno, da zberejo dodatne informacije Uporabijo in diskutirajo dodatne informacije To je sistematičen pristop reševanja problemov, namenjen za delo v učilnici. Osredotočen je na en sam problem in vključuje učne cilje. Preklaplja med individualnim in skupinskim delom in se konča na 7. koraku, kjer učitelj in učenci identificirajo najbolj optimalno rešitev in se o njej pogovorijo. Računalniško razmišljanje pa se od problemskega učenja razlikuje v tem, da izhaja iz takojšnje potrebe po rešitvi praktičnih problemov in ne vnaprej pripravljenih nalogah. Problem razdeli na več manjših problemov in jih nato primerja s problemi, za katere rešitve že obstajajo. Poleg tega pa predpostavlja, da bodo rešitve stestirane in morda nadgrajene, predno se določi najbolj optimalna. Torej je jasno, da je računalniško razmišljanje bolj kot problemsko učenje, uporabno v praktičnih okoljih, vendar pa ni primerno za reševanje družbenih problemov, katerih ni tako preprosto razdeliti na podprobleme (The Open University, 2015).