随着人工智能的发展，越来越多的家长发现了信息学的“美”——它虽然不属于传统课内学科，但通过信息学的编程实践，孩子的学习习惯会发生变化、在文化课学科的学习能力会潜移默化受到影响。
也正是因为这样的原因，很多名校的老师、教练现在也会格外青睐信息学成绩突出的孩子。鼓励他们参加所在学校的信息学社团、集训队，有一些同学甚至会因此获得一些升学优势。
读题，理解题和语文互促
在信息学的比赛、活动中，孩子会需要读题、从题目中提取信息。大家如果看一下 2022 年 CSP-J/S 的赛题，就会发现，入门级 4 道题目的字数加起来有 3000 多字。
一道题的题目中字数平均 750 字，要知道这不是简单的一篇记叙文，而是要字字都理解、准确清晰的应用文，含糊一点就会完全迷失方向感，那这题就不可能有思路了。
刚接触信息学时，孩子会接触到的题目段落往往简单，而后会接触越来越复杂的题目。经过一段时间的训练，阅读较长段落对于多数孩子来说已经不是问题了。
阅读题目与欣赏散文不同，审题阶段，孩子会需要把题目中已知条件、限定条件和要解决的问题提炼出来，而且不能遗漏关键信息。这些能力在学习信息学的过程中会反复得到训练，孩子的阅读理解能力自然也就会有提升了。
除此之外，信息学中学习的算法是对于特定逻辑的描述。很多选手在将算法写成计算机程序之前，是会先把他们的关系在纸上进行梳理的。这一过程其实和语文中写作的构思方式也很相似。也正是因为如此，学信息学的孩子做严密书面表达的能力也会比其他孩子更好。
能部分提高英语能力
与对语文的要求和提升类似，信息学学习对英语的学习也能产生积极的影响。
编程语言中的符号约定多是英文单词或简写，所以有一定的英文基础，入门信息学时会觉得更容易上手，不会觉得需要“死记”很多东西。
在理解的前提下，反复使用这些符号，也会让小同学对于对应的英文单词有更深刻的理解，记忆更为牢固。
而当信息学选手学习到进阶阶段后，往往会参加 Codeforces、TopCoder、ICPC、USACO、CCC 等国际比赛，它们的题目普遍是用英文描述的。
类似于读中文题面对中文学习的影响，多读英文题的孩子的英语理解与表达能力会在这一过程中有显著的提升。
理工科思维高度一致
除了对语言相关能力的训练，学习信息学还会促进学生理工科思维的形成和发展。在信息学中，被理解后的题目会被抽象成输入、待解问题、输出几部分。
在明确待解问题后，孩子根据题意，确定各抽象概念的逻辑关系，利用数理逻辑去构建模型，寻找解决问题的办法。这一过程会有效训练了孩子的计算思维、抽象能力、建模能力、推理和演绎能力。这些思维方式和习惯在数学、物理、化学等理科学科中也是会被用到的。
学习信息学不只是学习 C++ 编程——除了语法，更重要的是算法。算法……算法……首先要知道怎么“算”，知道怎么每一个步骤要做什么。信息学中学习的数据结构、算法都是以《离散结构》为基础的，这其中包括什么呢？其实梳理逻辑、计数原理、数论、集合论、图论、归纳与递归等都被包含在其中。
除此之外，在求解信息学题目的过程中，孩子不仅要验证对题意的理解，还要验证逻辑与编码的正确性，不能放过一点点错误。这种做事追求严谨的精神和习惯也是在理工类学科学习中一贯需要的。
信息学的学习和准备过程天然融合运用了多学科知识，能在潜移默化中促进孩子文字的理解与表达、数理逻辑与建构能力。都是其他单一学科学习、死记硬背无法比拟的。
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