类比思维：

通过找到事物之间的相似之处，帮助学生更好地理解新知识，整合零散的知识，对比知识间的差异，从而实现更好的记忆。

归纳思维：

通过观察、实验、分析、计算等手段，发现事物规律，得出总结性原理和定理的方法。在学习中，刷题是归纳方法的应用，通过不断试错，总结题型做法、学习方法等方式提高学习效果。

逆向思维：

反向思考，对司空见惯、已成定论的事物或观点进行反向思考，可以发现新的观点或解决问题的方法。在遇到瓶颈时，逆向思维能帮助我们突破限制，找到问题的解决方案。

成长思维：

认为学习能力不是天生的，而是可以通过努力和实践不断发展和提升的。拥有成长思维的人更加愿意接受挑战，勇于面对失败，并从中吸取教训，不断追求进步和成长。

阶梯思维：

将远大目标分解为可量化的、能在短期内完成的小目标，再将小目标分解为具体可行的步骤。这种方法使任务变得井然有序、轻松可行。

抽象/具象思维：

具象型认知通过五感感受和认识现实世界，抽象型认知则与直觉相关，超越明显的事物。在学习中，具象型认知适合实用性和需要动手的学科，而抽象型认知适合科学、数学等领域。

顺序/随机思维：

顺序型思维按部就班，偏好逻辑和重点，而随机型思维强调自发性和冲动性。不同的学习风格适合不同的学科和任务。

复利思维：

强调持续微小的努力会产生巨大的累积效应，适合需要长期坚持的学习任务。

目标思维：

明确目标，制定计划，有助于保持学习的动力和方向。

排除思维：

在面对选择时，通过排除不适合自己的选项，聚焦于最合适的方向，可以提高效率。

串联思维：

将不同的知识点或技能串联起来，形成系统的知识体系，有助于解决复杂问题。

逻辑思维：

编程依赖于逻辑思维，包括分析问题、找出解决方案的能力，以及将复杂问题分解为更小的子问题的能力。

创造性思维：

编程需要提出新的解决方案，设计出独特的程序代码。

抽象思维：

编程需要处理复杂问题，将问题分解为更小、更可管理的部分。

持久性思维：

编程是一个持久的过程，需要长时间的学习和练习。

好奇心：

对新技术和新概念的好奇心是进步的动力。

自学能力：

编程领域的快速发展和变化需要具备自学的能力。

这些思维方式各有特点，可以根据个人的学习风格和任务需求选择合适的思维方式，以提高学习效率和效果。