Interactivo- Pensamiento computacional

Pensamiento computacional en el sistema escolar

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Introducción

Índice

Introducción

PENSAMIENTO COMPUTACIONAL

• Alternativa para atender a los cambios tecnológicos, las demandas laborales emergentes y los desafíos del siglo XXI.
• Implica maneras diferentes de pensar, con o sin ordenadores

El Pensamiento Computacional puede ser entendido como un recurso metodológico (medio) para la enseñanza o como un objeto de estudio.

Visión de pensamiento computacional

La visión que se asuma del Pensamiento Computacional debe estar en coherencia con los objetivos de aprendizaje que se desean desarrollar.

Objetivos de aprendizaje

Si bien es posible ubicar algunas aproximaciones al Pensamiento Computacional a los años ochenta con los trabajos de Seymour Papert, su uso se popularizó en 2006 con las publicaciones de Jeannette Wing. A partir de sus planteamientos es posible identificar al menos dos comprensiones para el Pensamiento Computacional:

- Considerar el Pensamiento Computacional como un medio o vehículo para alcanzar otros fines, generalmente provenientes de otras disciplinas. Una clasificación en esta línea es propuesta por Weintrop et al. (2016), los cuales proponen cuatro categorías para integrar este pensamiento en matemáticas y ciencias (aunque es posible extender su uso a otras disciplinas), estas son: práctica de datos, de modelación y simulación, de resolución de problemas de computación y de procesos sistémicos (ver siguiente figura).

- Considerar el Pensamiento Computacional como un fin o con un énfasis en el estudio de objetos en informática. Lodi (2020) sigue esta línea y propone una clasificación en procesos mentales, métodos, prácticas y habilidades transversales, tal y como se presenta en la figura: Si bien se demarcan estas dos líneas, en la literatura se reportan diferentes definiciones que coinciden en entender el PC como una forma de pensar para la resolución de problemas donde su formulación y solución se pueden expresar de tal manera que un agente de procesamiento "externo" (tecnológico o no) lo lleve a cabo.

En el recurso anterior se delimitaron dominios planteados por Gao et al. (2020) para considerar los objetivos de aprendizaje en los escenarios educativos. Estos pueden considerarse para la integración del Pensamiento Computacional de tal manera que se contemple:

- Conocimientos de conceptos que puedan desarrollarse frente al PC y la disciplina donde se promueve.

- Prácticas concretas que pueden ser identificadas en estudiantes como los procesos de diseño, la construcción de prototipos, ejecución de acciones, entre otros.

- Las habilidades, es decir, la capacidad para hacer algo.

- El dominio afectivo, relacionado con actitudes, motivaciones e intereses.

Estos elementos son importantes porque demarcan acciones concretas frente a cómo integrar el Pensamiento Computacional en los contextos educativos.

Habilidades del pensamiento computacional

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Los problemas que movilizan la ciencia y los desarrollos tecnológicos no tienen una respuesta automática, requieren de estudios en profundidad para resolverlos. Además, es necesario ser constantes y perseverantes en el proceso.

Permite plantear un problema en términos de otros ya conocidos o abordados previamente.

Los problemas o situaciones que a veces se deben enfrentar pueden ser complejos, pero no imposibles de atender. En ese sentido, es necesario que exista confianza en sí mismo y en el equipo de trabajo para responder de manera acertada.

Es necesario utilizar el pensamiento computacional para expresar las ideas y abordarlas, por ejemplo el uso de diferentes sistemas de representación y el apoyo en computadoras pueden posibilitar un acercamiento al problema que se busca resolver.

La construcción de representaciones y sistemas de representación permite generar mecanismos para la comprensión y atención del problema, por eso es importante evaluar que tipo de representaciones son necesarias y funcionales para cada situación.

Generar soluciones algorítmicas es posible a partir de la identificación de la secuencialidad de los procesos involucrados. Además, se busca que los algoritmos sean precisos, concretos, finitos y definidos. Es decir, no pueden ser ambiguos.

Saben trabajar con otras personas, intercambiar ideas y proponer acciones para la solución de problemas.

Organizar y analizar datos de manera lógica para su interpretación y la ejecución de acciones. Además, se requiere pensar de manera diferente, generar nuevas ideas o alternativas para la solución de problemas.

Pensamiento computacional

• Existen algunos elementos que caracterizan el pensamiento computacional y que suelen contribuir a la resolución de problemas.
  
  
• Dichos elementos se interrelacionan y brindan orientaciones metodológicas para resolver el problema.

Componentes clave

Algoritmos

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Construir un algoritmo, es decir, un procedimiento finito de pasos que permita resolver cada problema (generalmente se hace a través del uso de una computadora) a partir de los análisis y la simplificación de elementos clave.

Pensamiento computacional

Descomposición

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Consiste en desarticular un problema en sus principales componentes de tal manera que sea más fácil comprender y abordar la situación de una manera gradual.

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La abstracción se centra en la reducción de elementos innecesarios en el problema para enfocar el análisis en los componentes principales.

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Reconocimiento de patrones

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Al desarticular el sistema o problema las pequeñas partes se puede confrontarlas para identificar los aspectos comunes en cada parte. Es decir, se busca reconocer similitudes o tendencias en el problema para unificar acciones.

Algoritmos

Trata de poner en práctica la idea de algoritmo que se compartió en el vídeo. Piensa en el algoritmo de un cuadrado mágico. Recuerda que el cuadrado mágico consiste en ubicar en cada celda un número entero de tal manera que la suma de los números de cada fila, de cada columna, y de sus dos diagonales es constante.

Algortimo

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Correo de contacto: jandres.carmona@udea.edu.co

Pensamiento computacional

Diferentes investigaciones muestran las posibilidades de incluir el pensamiento computacional en actividades educativas y en diferentes disciplinas STEAM. Por ejemplo, Weintrop y otros investigadores (2016) proponen una taxonomía para definir el pensamiento computacional en las clases de matemáticas y ciencias.

Prácticas de datos

Prácticas de modelación y simulación

- Tanto en matemáticas como en ciencias es recurrente son importantes los modelos para comprender y predecir fenómenos y comportamientos.

Prácticas de resolución de problemas computacionales

Prácticas de proceso sistémico

- Se centra en comprender cómo cambian los sistemas en el tiempo, eso implica considerar las interacciones entre las partes del sistema y considerarlos como parte de un todo.

Pensamiento computacional en matemáticas y ciencias

Prácticas de datos

- Implica manejar grandes cantidades de datos y apoyarse en las tecnologías para su manipulación, uso e interpretación.

Naturaleza

Viualización de datos

Se usa la observación y la medicación para la recolección de datos. Además, se pueden emplear herramientas computacionales para el protocolo de recolección, el registro, el almacenamiento, etc.

Los datos deben ser manipulados para poder dotarlos de sentido. En esta línea las herramientas computacionales permiten hacerlo de manera eficiente y confiable. Dicha manipulación incluye clasificar, filtrar, normalizar y unir conjuntos de datos.

El poder de los datos radica en la información que se extrae de ellos a través del análisis. Se puede emplear la búsqueda de anomalías, patrones, correlaciones, etc. Además, herramientas computacionales permiten hacerlo de manera confiable y eficaz.

Asociado a la comunicación de los resultados y la creación de visualizaciones para analizar y compartir los datos. Dichas visualizaciones se pueden emplear den diferentes formas de representación como gráficos, tablas, pantallas dinámicas, etc.

Modelación y simulación

- Implica hacer simplificaciones de la realidad, donde se resaltan ciertas características de un fenómeno o una situación, mientras se dejan de lado otras.

Naturaleza

Construcción de modelos

El uso de modelos computacionales (representaciones no estáticas que pueden ser simuladas por una computadora) permite profundizar en conceptos y situaciones del fenómeno. Además, brinda control de lo que podría ocurrir en el mundo real.

Refiere a la comprensión de las relaciones entre modelo y fenómeno o situación que se representa. Implica considerar, entre otras cosas, que elementos contempla el modelo y cuáles se han omitido, calibrarlo con respecto a la realidad y validarlo.

Se requiere del diseño de nuevos modelos que se puedan ejecutar en un dispositivo computacional. Esto implica toma de decisiones tecnológicas, metodológicas y conceptuales, y permite comunicar de manera interactiva, probar hipótesis, etc.

Es necesario crear modelos nuevos o ampliar los existentes, lo cual requiere codificar las características del modelo para que una computadora lo pueda interpretar. Por ello, es usual el uso de la programación en este caso.

Resolución de problemas computacionales

- Algunos problemas implican conocimientos de diferentes áreas (problemas mono, pluri, inter y trans disciplinares)

Naturaleza

Programación de computadoras

En ocasiones es necesario reformular los problemas para poder atenderlos con herramientas computacionales. Ello implica descomponer el problema en subproblemas más sencillos (descomposición) o buscar patrones comunes de la situación con problemas ya conocidos y resueltos a través de herramientas computacionales.

Se logra a través de la codificación de instrucciones para que sean ejecutadas por una computadora (programación). Esto puede usarse para recopilar, usar y analizar datos; también para construir modelos e interactuar con otras herramientas.

Refiere a la importancia de identificar las posibilidades y limitaciones de diferentes herramientas computacionales para resolver un problema. Esto implica conocer su funcionalidad, alcance, tipo de datos requeridos, entre otras.

En este caso la pregunta oscila alrededor de cómo utilizar las herramientas computacionales seleccionadas para atender al problema. Es posible que varias opciones funcionen, así que se deben considerar factores como tiempo, recursos, costos, etc.

Se busca que los elementos de la solución a un problema sean modulares y reutilizables. Esto permite probar aspectos de forma independiente, atender al problema actual y tener insumos para resolver problemas futuros.

En este caso se trata de conceptualizar y representar ideas o procesos en términos más generales. Involucra la construcción de representaciones (incluso de modelos) para comprender mejor un fenómeno.

La depuración consiste en estudiar el comportamiento de un procesos o sistema para evaluar las posibles causas que no permiten un adecuado funcionamiento, luego aísla la posible fuente de error y se prueba de nuevo para ver si la solución funciona.

Proceso sistémico

- Implica pensar en sistemas, comprender cómo cambian en el tiempo y cómo se generan las relaciones entre sus partes.

Naturaleza

Definición de sistemas y

A veces se debe investigar el sistema como un todo en lugar de estudiar cada elemento en particular. Esto requiere capacidad de definir y medir entradas y salidas que se presentan en el sistema (modelos, representaciones y simulaciones pueden ayudar).

Pensar desde una vista a nivel micro permite considerar los elementos más pequeños de un sistema. Esto puede ayudar a comprender cómo los comportamientos a nivel micro conducen a patrones a nivel macro.

Comunicar la información obtenida de un sistema puede ser difícil, pero es importante para que otros comprendan y utilicen la información obtenida. Esto implica seleccionar y priorizar información, y desarrollar visualizaciones e infografías.

Para usar herramientas computacionales y poder comprender el sistema es necesario definir sus límites, puesto que entre más grande sea más complejo se vuelve. Esto requiere en ocasiones limitar su tamaño, complejidad y alcance.

¡Gracias!

Referencias