1.แนวคิดการแยกย่อย (Decomposition)
      แตกปัญหาใหญ่ให้เป็นปัญหาย่อยที่มีขนาดเล็กลง เพื่อให้สามรถจัดการปัญหาได้ง่ายขึ้น ทักษะนี้เทียบเท่ากับการคิดวิเคราะห์

2.แนวคิดการจดจำรูปแบบ (Pattern Recognition)
     กำหนดแบบแผนจากปันญหาย่อยต่างๆ จากปัญหาที่รูปแบบที่หลากหลาย โดยปัญหาต่างๆ มักมีรูปแบบที่คล้ายคลึงกัน กล่าวคือหากเราเข้าใจปัญหาจะพบว่าปัญหาที่แตกต่างกัน สามรถใช้วิธีการในการแก้ไขปัญหาแบบเดียวกันได้ ทักษะนี้เทียบเท่ากับการคิดวิเคราะห์แบบเชื่อมโยง

3.แนวคิดเชิงนามธรรม (Abstraction)
     การหาแนวคิดเชิงนามธรรมหรือกายนิยาม เพื่อหาแนวคิดรวบยอดของแต่ละปัญหาย่อย เป็นการมุ่งเน้นความสำคัญของปัญหาโดยไม่สนใจรายละเอียดที่ไม่จำเป็น เพื่อให้สามารถเข้าใจถึงแก่นแท้ของปัญหา ทักษะนี้เทียบเท่ากับการคิดสังเคราะห์ จนได้มาซึ่งแบบจำลอง (Model) เช่น แบบจำลองต่างๆแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ในรูปของสมการหรือสูตร เป็นต้น

4.แนวคิดกาสรออกแบบขั้นตอน (Algorithm Design)
      ออกแบบลำดับขั้นตอนการแก้ปัญหาด้วยการคิดเชิงอัลกอริทึม เป็นความคิดพื้นฐานในการสร้างชุดของลำดับขั้นตอนวิธีง่ายๆ ที่ทุกคนสามารถนำไปใช้ในการแก้ไขปัญหาที่มีลักษณะแบบเดียวกันได้

1.แนวคิดเชิงคำนวณแนว

แนวคิดเชิงคำนวณ (Computational Thinking) ไม่ใช่การคิดเหมือนหุ่นยนต์หรือการเขียนโปรแกรมโดยผู็เชี่ยวชาญ แต่เป็นทักษะที่มุ่งเน้นการคิดเชิงตรรกะ คือ สามารถอะิบายการคิดเชิงคำนวณอย่างเป็นระบบ หรือเป็นการแก้ไขปัญหาอย่างเป็นลำดับขั้นตอน โดยการเข้าใจปัญหาและวิธีการแก้ไขปัญหาอย่างเป็นระบบ เพื่อให้ได้มาซึ่งวิธีการแก้ไขปัญหาที่ทั้งมนุษย์และคอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจร่วมกันได้

       1.แนวคิดการแยกย่อย(Decomposition)  แนวคิดการแยกย่อย เช่น แตกปัญหากระบวนการออกเป็นส่วนย่อยเพื่อให้จัดการปัญหาได้ง่ายขึ้น
       2.แนวคิดการจดจำรูปแบบ(Pattern Recognition) แนวคิดการจดจำรูปแบบ เพื่อดูความเหมือน ความแตกต่างของรูปแบบการเปลี่ยนแปลง ทำให้ทราบแนวโน้มเพื่อทำนายไปข้างหน้าได้
       3.แนวคิดเชิงนามธรรม(Abstraction) แนวคิดเชิงนามธรรม เป็นทักษะสำคัญที่มุ่งเน้นความสำคัญของปัญหา โดยไม่สนใจรายละเอียดที่ไม่จำเป็น แลัต่อยอดให้เกิดแบบจำลองหรือสูตร
       4.แนวคิดการออกแบบขั้นตอน(Algorithm Design) แนวคิดการออกแบบขั้นตอนในการแก้ปัญหา ทำให้ทราบว่าจะต้องทำอะไรก่อนอะไรหลัง