Allt fler delar av samhållet digitaliseras och i och med detta ökar behovet av digital kompetens, bland annat inom programmering. Programmering som skolämne finns på gymnasienivå och kan antingen ingå inom ramen för ett program eller läsas som valbar kurs. Utgångspunkten för detta arbete är programmeringsundervisningen på gymnasiet, med särskilt fokus på kursen Programmering 1.  Syftet med detta arbete är att kartlägga hur elevers arbetssätt vid lösning av en individuell uppgiftg i kursen Programmering 1 kan förstås utifrån ett antal förmågor inom datalogiskt tänkande. De förmågor inom datalogiskt tänkande som avses här är abstraktion, algoritsmiskt tänkande, dekompositionm, mönsterigenkänning och generalisering.  För att samla in studiens data, som är kvalitativ, användes observationer och intervjuer. Totalt sett studerades åtta elever som gick årskurs 3 på teknikprogrammet på en gymnasieskola och som läste kursen Programmering 1 som en obligatorsik del av sitt program. Insamlade data analyserades genom att göra en tematisk analys.  Den tematiska analysen resulterade i en tankekarta som visualiserar hur elevernas beteenden under uppgiftslösningen kan förstås utifrån förmågorna inom datalogiskt tänkande. Analysen visade att alla undersökta förmågor förekom i någon utsträckning, men att eleverna använde abstraktion och algoritmiskt tänkande i större utsträckning och med större säkerhet än dekomposition och mönsterigenkänning. / An increasing number of sectors in society are being digitalized, which in turn increases the need for digital skills, including programming. Programming is a subject in upper secondary school and can either be part of a program or taken as an elective course. The focus of this study is programming education in upper secondary school, specifically the course Programming 1.  The purpose of this study is to map how students' approach to solving individual tasks in the Programming 1 course can be understood based on a set of abilities related to computational thinking. The computational thinking abilities considered here are abstraction, algorithmic thinking, decomposition, pattern recognition, and generalization.  To gather qualiktative data for the study, observations and interviews were conducted. A total of eight students in their third year of the technology program at an upper secondary school, who were taking Programming 1 as a mandatory part of their program, were studied. The collected data was analyzed using thematic analysis.  The thematic analysis resulted in a concept map that visualizes how students' behaviors during task-solving can be understood in terms of the abilities within computational thinking. The analysis revealed that all the examined abilities were present to some extent, but students utilized abstraction and algorithmic thinking to a greater extent and with more confidence compared to decomposition and pattern recognition.