Interactivo- Pensamiento computacional

EMPEZAR

Pensamiento computacional en el sistema escolar

Habilidades favorecidas

Referencias

Taxonomía

Componentes clave

Índice

El pensamiento computacional

Introducción

¿Qué es el pensamiento computacional?¿Qué roles puede tener el pensamiento computacional en los procesos interdisciplinarios? ¿Cuáles son los principales componentes del pensamiento computacional?¿Cómo resolver problemas computacionales?

Introducción

Objetivos de aprendizaje

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

Visión de pensamiento computacional

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

• 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

PENSAMIENTO COMPUTACIONAL

Pensamiento crítico y creatividad

Trabajo en equipo

Generar soluciones algorítmicas, reconocer y abordar ambigüedad en algoritmos

Evaluar las fortalezas y debilidades de las representaciones

Representar ideas

Confianza para lidiar con la complejidad

Reformular problemas en otros reconocibles

Persistencia y habilidad para lidiar con problemas abiertos

info

info

info

info

info

info

info

info

(Weintrop et al., 2016)

Habilidades del pensamiento computacional

+ info

Reconocimiento de patrones

+ info

Abstracción

+ info

Descomposición

Pensamiento computacional

+ info

Algoritmos

Componentes clave

• 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.

Pensamiento computacional

Algoritmos

16

15

14

13

12

11

10

Algortimo

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.Resuelve el reto

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.

Pensamiento computacional

(Weintrop et al., 2016)

Pensamiento computacional en matemáticas y ciencias

- 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.- En este caso el PC se considera un medio para comprender los sistemas.

Prácticas de proceso sistémico

- Hay un foco en la informática y sus contribuciones al campo científico y matemático contemporáneo. - Hace uso de prácticas como la programación, el desarrollo de algoritmos y la creacón de abstracciones computacionales.

Prácticas de resolución de problemas computacionales

- Tanto en matemáticas como en ciencias es recurrente son importantes los modelos para comprender y predecir fenómenos y comportamientos. - El énfasis no solo es el uso de modelos, sino su creación y el cuestionamientos sobre sus posibilidades y limitaciones

Prácticas de modelación y simulación

- Uso de TIC para recopilar, gestionar y analizar datos- Importancia de los datos para la toma de decisiones. Se deben extraer respuestas de los datos disponibles.

Prácticas de datos

Viualización de datos

Análisis de datos

Manipulación de datos

Creación de datos

Recolección de datos

Prácticas involucradas

Naturaleza

- Implica manejar grandes cantidades de datos y apoyarse en las tecnologías para su manipulación, uso e interpretación.- Se justifican estas prácticas como una manera de entender el papel de del uso de los datos para construir respuestas a preguntas y problemas en los campos científicos, matemáticos y tecnológicos.

Prácticas de datos

Construcción de modeloscomputacionales

Diseño de modeloscomputacionales

Evaluación de modeloscomputacionales

Uso de modelos computacionalespara encontrar y probar soluciones

Uso de modelos computacionales para comprender un concepto

Prácticas involucradas

Naturaleza

- Implica hacer simplificaciones de la realidad, donde se resaltan ciertas características de un fenómeno o una situación, mientras se dejan de lado otras. - Generalmente el uso de simulaciones y modelos brinda un poder explicativo o predictivo frente a un problema o situación, además que permiten estudiar situaciones difíciles o imposibles de trabajar en un contexto real, de allí su importancia.

Modelación y simulación

Creación de abstraccionescomputacionales

Desarrollo de solucionescomputacionales modulares

Elección de herramientascomputacionales eficaces

Programación de computadoras

Solución de problemas y depuración

Evaluación de diferentesenfoques / soluciones a un problema

Preparación de problemaspara soluciones computacionales

Prácticas involucradas

Naturaleza

- Algunos problemas implican conocimientos de diferentes áreas (problemas mono, pluri, inter y trans disciplinares) - Se llevan herramientas computacionales y de resolución de problemas a los dominios científicos y matemáticos

Resolución de problemas computacionales

Definición de sistemas ygestión de la complejidad

Comunicar informaciónsobre un sistema

Pensando en niveles

Comprensión de las relacionesdentro de un sistema

Investigación de un sistemacomplejo como un todo

Prácticas involucradas

Naturaleza

- Implica pensar en sistemas, comprender cómo cambian en el tiempo y cómo se generan las relaciones entre sus partes.- Generalmente los problemas involucran múltiples variables y efectos. Además, están compuestos de partes interdependientes.

Proceso sistémico

¡Gracias!

Gao, X., Li, P., Shen, J., & Sun, H. (2020). Reviewing assessment of student learning in interdisciplinary STEM education. International Journal of STEM Education, 7(1), 24. doi: 10.1186/s40594-020-00225-4Lodi, M. (2020). Informatical thinking. Olympiads in Informatics: An International Journal, 14, 113-132.Weintrop, D., Beheshti, E., Horn, M., Orton, K., Jona, K., Trouille, L., y Wilensky, U. (2016). Defining computational thinking for mathematics and science classrooms. Journal of Science Education and Technology, 25(1), 127-147.

Referencias