计算思维的问题主要围绕其核心要素和结构展开，综合权威资料可归纳为以下方面：

一、计算思维的基本问题

可计算性

确定问题是否可以通过算法和计算机程序解决。例如，判断一个数学问题是否可以通过有限步骤求解。

抽象性

将复杂问题简化为通用模型或算法，忽略次要细节。例如，用排序算法解决不同场景的数据管理问题。

自动化

通过编程实现问题解决过程的自动化，提高效率。例如，使用脚本批量处理文件。

二、计算思维的核心结构问题

分解问题

将大问题拆分为小步骤，逐步解决。例如，旅行规划可分解为行程、住宿、交通等子任务。

算法设计

设计高效算法明确解决步骤，考虑最优解。例如，使用动态规划优化路径选择。

模式识别

发现问题中的规律，利用已有经验快速应对类似情况。例如，通过数据模式预测趋势。

评估与优化

对算法进行性能评估，通过优化提升效率。例如，调整参数减少计算复杂度。

三、计算思维与其他学科的关联问题

计算思维与技术的关系：

探讨算法实现与硬件性能的相互影响。

教学方法：如何有效培养学生的计算思维能力。

四、经典理论基础

图灵在《论数字计算在决断难题中的应用》中提出机器思维问题，强调可计算性是机器能否模拟人类智能的核心。

以上问题反映了计算思维在理论构建与实践应用中的多维挑战，既包含基础概念的辨析，也涉及跨领域的综合应用。