El pensamiento computacional, una cuarta competencia clave planteada por la nueva alfabetización (y III)

Necesidad de un currículo desde las primeras etapas: El pensamiento computacional desenchufado

Miguel Zapata-Ros, Agosto 2020

Trabajo acogido a una licencia CC 4.0

DOI: 10.13140 / RG.2.2.15575.91049

La necesidad de un curriculum

Según hemos visto en el capítulo anterior, hay multitud de áreas del aprendizaje que conviene explorar e investigar en esta nueva frontera. Y la planificación de los curricula tendrá que plantearse esta dicotomía: Enseñar a programar con dificultad  progresiva (si se quiere incluso de forma lúdica o con juegos) o favorecer este nuevo tipo de pensamiento. Obviamente no hace falta decir que nuestra propuesta es la segunda, que además incluye a la primera.

Pero volvamos al tema central, la naturaleza y el tema del pensamiento computacional.

Tropezamos con varios problemas de comienzo: delimitar el contenido y encontrar los términos y conceptos adecuados para definirlo.

En un principio se utilizó la expresión codificación y precodificación. La segunda extraída de la literatura anglosajona, coding  o code. En este sentido se utilizó la expresión en los textos que dieron a conocer el año 2014 como el año del código, o de la codificación, o de la programación (Year of code). Es importante acceder al documento de difusión donde además de utilizar el término code dan una aproximación bastante general pero precisa del término ya desde el principio. Así se dice:

A través de la codificación (code) la gente puede descubrir el poder de la informática, cambiando su forma de pensar acerca de su entorno y obtener el máximo provecho del mundo que le rodea.

 

Más precisa es la definición del informe de 2014 de la Unión Europea Computing our future Computer programmingand coding – Priorities, school curricula and initiatives across Europe:

La codificación (coding) es cada vez más una competencia clave que tendrá que ser adquirida por todos los jóvenes estudiantes y cada vez más por los trabajadores en una amplia gama de actividades industriales y profesiones. La codificación es parte del razonamiento lógico y representa una de las habilidades clave que forma parte de lo que ahora se llaman “habilidades del siglo 21″.

Como vemos es un dominio conceptual muy próximo a lo que hemos visto en el capítulo anterior, y veremos en éste, que es el pensamiento computacional, al menos se expresa con ese sentido que le hemos atribuido.

Por otro lado, de igual forma que se habla de prelectura, pre-escritura o precálculo para nombrar competencias que allanan el camino a las destrezas clave y a las competencias instrumentales que anuncian, cabe hablar de precodificación o preprogramación para designar las competencias que son previas y necesarias en las fases anteriores del desarrollo para la codificación.

Un planteamiento útil en este sentido es que los niños se familiaricen en las primeras etapas de desarrollo con preconceptos tales como variable, función, valor, parámetro. De forma que, sin necesidad de referencias explícitas, desarrollen habilidades y preconceptos  que en el futuro puedan alojar o servir de andamiaje conceptual para operaciones o conceptos más complejos propios de habilidades cognitivas superiores, más propios de la programación. Así los equivalentes a variables pueden ser rasgos de objetos como el color, la forma, el tamaño,… Y los procedimientos u operaciones con estos rasgos (variables) pueden ser la seriación, el encaje, etc.[1] Evidentemente hay muchas más habilidades y más complejas en su análisis y en el diseño de actividades y entornos para que este aprendizaje se produzca. Así, este ámbito de la instrucción es lo que podría denominarse precodificación o preprogramación, y más recientemente ha sido conocido como unplugged computational thinking. Sin embargo en un principio creímos más adecuado llamarle precodificación, pues codificación describe, con más precisión y más ajuste conceptual, la transferencia de acciones e informaciones para que puedan ser interpretados por los ordenadores y otros dispositivos de proceso, circulación y almacenamiento de la  información.

Si solamente hablásemos de algo preparatorio para la programación, podríamos hacerlo así, y sin duda sería correcto. Sin embargo, esto se correspondía con un propósito más amplio que es prepararse para dotarse de claves de comprensión y de representación de los objetos de conocimiento en general. Es por ello que vemos más adecuada la expresión “pensamiento computacional” (computational thinking), que a continuación desarrollaremos

Otra expresión que se propone habitualmente es la de alfabetización digital, o “una nueva alfabetización digital”. Sin embargo, hay que reconocer que, al menos en español e impropiamente, esta expresión tiene resonancias próximas al término “alfabetización informática”, al menos en el sentido que se ha utilizado hasta ahora. Expresión, que inevitablemente, por el uso, nos recuerda la informática de usuario, al considerare esta alfabetización como el conocimiento y la destreza para manejarse en entornos de usuario. Así es frecuente entre la gente poco ilustrada confundir al buen informático con el que maneja bien, es hábil, con los programas de usuario, las APP, o al que se maneja con fluidez y rapidez en los ambientes de menús, ventanas y opciones, o simplemente al que tiene habilidad en los pulgares para manejar un smartphone, o con el índice para moverse por un tablet. En una acepción lamentablemente muy extendida y banal ha dado lugar a que prendan conceptos paracientíficos como son los de nativo y emigrante digital.

En lo que sigue aceptamos la definición de alfabetización digital (computer literacy) como el conocimiento y la capacidad de utilizar las computadoras y la tecnología relacionada con ellas de manera eficiente, con una serie de habilidades que cubren los niveles de uso elemental de la programación y la resolución de problemas avanzada (Washington, US Congress of Technology Assessment, OTA CIT-235 April 1984, page 234). Con el reparo, ya citado, de que en ese mismo documento se acepta que la expresión alfabetización digital también se puede utilizar para describir el nivel de acomodo que un individuo tiene con el uso de programas de ordenador y otras aplicaciones que están asociados con las computadoras . La alfabetización digital por último se puede referir a la comprensión de cómo funcionan los ordenadores y a la facilidad de operar con ellos.

En lo que sigue hablaremos más de “pensamiento computacional” (computational thinking) y de las iniciativas necesarias para que esta nueva alfabetización digital se produzca: El estudio y la investigación de un nuevo curriculum escolar y el análisis de propuestas para la formación para maestros y profesores.

 

 

Dilema

Como hemos señalado, una vez aceptada la necesidad de que los niños, desde sus primeras etapas de desarrollo, adquieran las habilidades del pensamiento computacional, constatamos que se han producido dos alternativas que constituyen los términos de un dilema:

Por un lado la respuesta más frecuente y  más simple,  a fuer de ser una respuesta  mecánica, ha consistido en favorecer el aprendizaje de las técnicas ya consagradas de programación y de sus lenguajes de forma progresiva, o de lenguajes cada vez más complejos: primero juegos con estructuras constructivas de lenguajes —bucles, iteraciones, etc—- luego lenguajes sencillos utilizados para resolver problemas divertidos, de juegos, etc y posteriormente ir aumentando la dificultad, sin señalar que en cada uno de estos pasos hemos ido dejando gente por el camino y al final nos quedamos con la élite friki de los programadores de siempre. En esencia se trataba de proponer a los niños tareas de programar desde las primeras etapas. De manera que la progresión estuviese en la dificultad de las tareas y en su carácter motivador, desde las más sencillas y más lúdicas a las más complejas y aburridas. Se vincula aprendizaje con la respuesta a un estímulo, no con las características de aprendizaje y cognitivas del niño, en la tradición más clásica del conductismo.

Este es el tipo de planteamiento que está detrás de la idea simple pero de eficienmcia productiva de obtener individuos que hagan muchas líneas de programa y capaces de  hacerlas muy rápidamente, sin pensar previamente mucho en el problema a resolver, sin diagramas, sin diseño,… En definitiva, es la idea que hay detrás de los concursos de programación, de enseñar a programar a través de juegos, etc.

Como hemos dicho es un planteamiento competitivo que deja a fuera a muchos niños y como corolario, haga poco deseable para muchos ser programador, o al menos les dé una imagen de frikis a los programadores (individuo gordo descuidado, atado al ordenador poco amigo del ejercicio físico y del aseo personal). En definitiva, unos tipos raros con un perfil poco atractivo. Éste puede llegar a ser un planteamiento por muchas razones excluyente.

Luego está el otro término del dilema. Lo importante según esta visión no es que los alumnos escriban programas, sino desarrollar en ellos actitudes y capacidades para  enfrentar los problemas en las situaciones previas no solo al código, sino incluso al algoritmo. De manera que la organización de la solución, a partir de la visión del problema y de las herramientas cognitivas y metacognitivas, de que dispone para resolverlo, le fluya. Para ello lo importante es que los maestros sepan cómo los alumnos se representan la realidad, su mundo de objetivos y expectativas, pero también cómo funcionan los mecanismos de aprendizaje en estos casos, y cuáles son las formas de trabajar exitosas de los que tienen éxito en hacer programas potentes.

Así pues, lo importante no es el software que escriben, sino lo que piensan cuando lo escriben. Y sobre todo la forma en que lo piensan.

Conocer este mundo de ideas, de procedimientos y de representaciones, cómo operan, constituye el principio básico del “pensamiento computacional”. Y cualquier otro conocimiento, como memorizar a la perfección las reglas que constituyen la sintaxis y las primitivas (la gramática) de cualquier lenguaje de programación, no le sirve de nada a los alumnos si no pueden pensar en buenas maneras de aplicarlas.

Éste es pues el segundo término del dilema en el que hay que decidir.

Desgraciadamente, como veremos en la segunda parte de este capítulo, la modalidad por la que se ha optado de forma más frecuente ha sido la de enseñar a programar directamente. Esa ha sido también la que se ha empezado a utilizar en nuestro país. Así, por ejemplo, se ha hecho en la Comunidad de Madrid[2] (Valverde et al, 2015). Simplemente se describen los contenidos y destrezas de programación a conseguir. La novedad consiste en introducir un bloque de contenidos, de forma convencional (no diferente de cómo se hace con el resto) dentro de las asignaturas de libre configuración autonómica. Así en el punto c (1º y 2º) del artículo 8, que remiten al anexo III de la orden, dice:

“1º (…) se establecen los contenidos, los criterios de evaluación y los estándares de aprendizaje evaluables de las materias Tecnología, Programación y Robótica, Ampliación de Matemáticas: Resolución de Problemas y Taller de Música.

2º. El Departamento de Coordinación Didáctica de Tecnología se responsabilizará de la impartición de la materia Tecnología, Programación y Robótica con carácter prioritario. Secundariamente, podrán impartirla profesores de la especialidad de Informática, siempre que previamente estén cubiertos en su totalidad los horarios de la Familia Profesional de Informática y Comunicaciones.”

El patrón es el mismo que cualquier otra disciplina, pero en este caso se hace además de forma subsidiaria.

Lo que subyace en la redacción, en éste como en otros casos es un abordamiento convencional: Conducir a los alumnos de secundaria por el camino más áspero, el de los contenidos y estándares de aprendizaje, pero en este caso, los de la programación per se. En este contexto no se proporcionan, ni se mencionan, otro tipo de ayudas o de claves para conseguir los efectos de que hablamos en el apartado anterior. Está muy lejos, cuando no en otra esfera, de lo que se plantea como Pensamiento Computacional.

Algunos de los resultados de esta forma de operar puede ser la exclusión de los que no tienen el don, o la habilidad innata, para programar directamente. De aquellos alumnos que ante sólo la presencia del problema a resolver se les activan mecanismos para con los elementos de programación (de los que proporciona un lenguaje específico: Sintaxis, órdenes, procedimientos, filosofía propia del lenguaje) elaborar el código.  Esta dinámica conduce a la creación de estereotipos y perfiles de alumnos con facilidad para la programación, y del tópico de que la programación es solo cosa de los programadores.

Hay otro efecto derivado. Si se aprende a programar como algo asociado a un lenguaje, es posible que no se produzca la transferencia,  y que en futuras ocasiones o en distintos contextos no se pueda repetir el proceso. Esto hace que la competencia profesional sea menos, y que la inserción no se produzca con toda eficacia que podría ser si se hiciera vinculado a operaciones cognitivas superiores. Las asociaciones profesionales se quejan de que las empresas contraten a informáticos de forma efímera. Sin reparar que es posible que suceda porque han aprendido de forma efímera, como algo vinculado a lenguajes y a programas pasajeros. De manera que en un futuro próximo, cuando cambie el programa o la versión actual, no tendrán flexibilidad mental para adaptarse a nuevos entornos, no solo de programación, sino de problemas. Esto no sucede, y las empresas lo saben, si contratan a titulados más familiarizados con elementos de pensamiento heurísticos, o de otro tipo de entre los glosados en el repertorio del trabajo de referencia (Zapata-Ros, 2015). Nos referimos a la facilidad con que estas empresas recurren a matemáticos o físicos, que sí tienen esa competencia de abstraer los procedimientos para distinguir aspectos invariantes de la resolución de problemas en entornos cambiantes.

Esto no ocurre así cuando se empieza por desarrollar habilidades generales previas que se puedan activar en situaciones de elaboración de códigos o de resolución de otros problemas. Podemos afirmar que sí existen referencias (Raja, 2014) de investigaciones que ponen de manifiesto que cuando se empieza por enseñar el pensamiento computacional en vez de por la elaboración de códigos, desvinculando la iniciación en el aprendizaje a ser diestros con el ordenador, tal como se entiende habitualmente, se evita el principio de discriminación que hace que algún tipo de niños y de niñas se inhiban.

Una última derivación del tema es que esta forma de organizar el aprendizaje supone un principio de democratización en el acceso a este conocimiento, que de esta forma no queda restringido a las élites de programadores. De manera que incluso, los que en un futuro pueden ser bibliotecarios, médicos o artistas, pueden ser también buenos programadores. Y por ende podría ampliar la base de conocimiento que se vuelca al mundo de la computación, lo que constituye el motor y el combustible de la Sociedad del Conocimiento.

Con todos estos elementos de juicio y referencias teóricas, elaboramos una definición basada en la necesidad de dominio teórico específico del pensamiento computacional en las teorías del aprendizaje y en la necesidad de un currículum. Ese trabajo lo hicimos en entre 2014 y 2018 y constituye el contenido del artículo (Zapata-Ros, 2015) y del libro (Zapata-Ros, 2018) dedicados a este tema y que son referencia continua en este trabajo

Lo hicimos siguiendo los trabajos teóricos de Eggleston (1980) sobre la idea y la construcción de un currículum.

En el artículo publicado en el número monográfico de RED dedicado a Pensamiento Computacional (Zapata-Ros, 2015), nos basábamos en la necesidad de contar con un corpus curricular en torno a una serie de habilidades y de elementos más o menos complejos de desarrollo cognitivo. Estos elementos, análisis descendente, ascendente, metacognición, pensamiento lógico, ensayo-error, heurística, pensamiento divergentes, resolución de problemas, etc al mismo tiempo señalaban lo que debían ser los resultados de aprendizaje, los logros, y por tanto el resto de dimensiones del diseño instruccional, y lo definían.

Esta es la relación de los quince elementos que están descritos y justificados razonadamente en el artículo y libro citados:

Fig. 1

 

Por último, cabe decir que así lo planteamos, en el contexto de un análisis y de una elaboración interdisciplinar, teniendo presentes las implicaciones de este conjunto de ideas para la redefinición de un dominio teórico específico dentro de las teorías del aprendizaje. Y desde luego con la intención de definir descriptivamente, en un primer acercamiento, un currículum adecuado a esos dominios conceptuales para las distintas etapas educativas y para la capacitación de maestros y profesores.

Lo hicimos en una primera aproximación, con las limitaciones de un tratamiento general. Posteriormente lo estamos ampliando y desarrollando como construcción teórica (en el capítulo anterior hemos propuesto una nueva componente, la de “pensamiento bayesiano”, que desarrollaré en futuras elaboraciones). Eso por un lado. Por otro intentamos proponer desarrollos prácticos. En una primera parte lo hemos hecho pensando en una modalidad de pensamiento computacional que merece un particular interés por no ser el que habitualmente se trabaja, y por estar el tipo de alumnos y de docentes bastantea alejados de él.  Nos referimos al pensamiento computacional desenchufado o unplugged computational thinking  (Zapata-Ros, 2019)  y a los profesores y profesoras de Educación Infantil y primeros niveles de Primaria.

 

Pensamiento computacional desconectado

 

Introducción.-

La idea de pensamiento computacional desenchufado (Computational thinking unplugged) hace referencia al conjunto de actividades, y su diseño educativo, que se elaboran para fomentar en los niños, en las primeras etapas de desarrollo cognitivo (educación infantil, primer tramo de la educación primaria, juegos en casa con los padres y los amigos,…)  habilidades que luego pueden ser evocadas para favorecer y potenciar un buen aprendizaje del pensamiento computacional en otras etapas o en la formación técnica, profesional o en la universitaria incluso. Actividades que se suelen hacer con fichas, cartulinas, juegos de salón o de patio, juguetes mecánicos, etc.

Para disipar posibles equívocos desde el principio (Zapata-Ros, 2019) utilicé la expresión  de «Pensamiento computacional desenchufado» (que conceptualmente es algo distinto de desconectado, y sin sus connotaciones). En inglés ya existe la expresión «Computer Science Unplugged«. La ha utilizado Tim Bell (Bell y Vahrenhold, 2018) de la University of Canterbury de Nueva Zelanda, con algunas diferencias prácticas y conceptuales que ya veremos. En definitiva queremos poner de relieve que lo importante es que los niños no jueguen con trastos, no solo digitales, sino ni tan siquiera enchufados… y que a pesar de ello adquieran pensamiento computacional. O quizás por ello.

En este trabajo pues vamos a abordar la necesidad y la conveniencia de trabajar aspectos del aprendizaje previo, convergente con el pensamiento computacional y necesario para él, desde las primeras etapas del desarrollo cognitivo de los individuos. Lo vamos a justificar desde el punto de vista de la teoría del aprendizaje y del de una pedagogía necesaria a ese fin. Vamos a hacerlo desde el punto de vista experiencial.

Para ello, hemos propuesto a título indicativo en un par de actividades y vamos a continuar con investigaciones más consistentes hasta elaborar propuestas más completas que incluyan guías y otros materiales de apoyo para maestros y maestras de estos ciclos. Con ello intentaremos, como no puede ser menos en estos casos, , dotarles de valor pedagógico en el sentido de que las propuestas tengan un diseño instruccioal con objetivos del tipo de los  tratados en el apartado anterior, pero propuestos para el pensamiento computacional. Orientando con ello el diseño hacia la práctica del pensamiento computacional desenchufado.

 

Hemos sostenido en trabajos anteriores (desde Noviembre de 2014[3]) esa necesidad sobre la base de una perspectiva y de una opción, desde el punto de vista de que se trata de una nueva alfabetización, y que como tal el pensamiento computacional debe constituir globalmente una competencia clave en igualdad a como lo son las otras, las competencia claves de la alfabetización tradicional, la de la época industrial: La lectura, la escritura, el cálculo elemental y la geometría.

 

Principio de activación. –

Las destrezas del pensamiento computacional no podemos esperar que aparezcan de forma espontánea en el mismo momento en que se necesitan, en los estudios de grado o de secundaria superior.

Las habilidades que son necesarias para la programación de algoritmos complejos, las destrezas del pensamiento computacional en todo su vigor, es decir las que son necesarias para la programación de ordenadores, para resolver problemas, o para organizar el proceso y la circulación de datos, así como para que los ordenadores realices tareas las tareas para las que están construidos, estas habilidades, no podemos esperar a que aparezcan, o a se manifiesten de forma espontánea. Y que lo hagan en el mismo momento de necesitarlas en los estudios de grado de Computación o de Ingeniería Informática, en la etapa de madurez del alumno que corresponde a esa edad, ni tan siquiera en la etapa de desarrollo del pensamiento abstracto, en la secundaria postobligatoria o incluso en Secundaria.

En esto estas habilidades no son distintas de otras habilidades complejas que tienen que ver con el desarrollo de los individuos, que se adquieren de forma progresiva y que sólo son utilizables en forma operativa en su última fase.

Esta naturaleza del aprendizaje, el enlace de las situaciones en que se produce con los objetivos finales a través de etapas, niveles y condiciones de aprendizaje, es la que justifica el diseño instruccional y de ello no se libra la adquisición de las habilidades computacionales ni, siendo distinto, el pensamiento computacional: Los aprendizajes complejos se dividen, se fraccionan, en aprendizajes más simples, más cercanos a las capacidades de los individuos y más lejanos del momento que adquieren su mayor eficiencia o su mayor operatividad práctica, incluso en el caso de que nunca lo alcancen porque no exista, como sucede frecuentemente con las matemáticas, cuyo sentido lo adquieren en etapas muy diferidas, o como habilidades auxiliares de otras. Así sucede con los conocimientos y las competencias clave y con las habilidades básicas.

En este punto es donde obtienen su justificación en las teorías del aprendizaje, en el principio de activación, y en la forma en como transitar desde que se adquieren las habilidades hasta que son útiles en su destino final. Este tránsito y la forma de organizarlo es lo que constituye la base del diseño instruccional. Por tanto son dos núcleos clave que está en la justificación en la teoría del aprendizaje y en la base de una pedagogía del pensamiento computacional: El principio de activación y el diseño instruccional.

En esta parte nos vamos a dedicar exclusivamente al principio de activación. Dejaremos para otra ocasión o para después, aquí en esta serie de posts, en el apartado de las guías de actividades, el diseño instruccional. La otra cuestión, la consideración del pensamiento computacional como competencia clave de la nueva alfabetización tampoco la abordaremos en este punto, es una elaboración o una consecuencia elaborada del principio de activación.

Así pues, vamos a justificar con este principio la necesidad y la conveniencia de trabajar aspectos del aprendizaje previos, convergente con el pensamiento computacional y necesarios para él, desde las primeras etapas del desarrollo cognitivo de los individuos. Es lo que va a justificar después qué actividades y como se organizan juegos en la infancia para que habilidades de secuenciación o de encaje, entre objetos computacionales o entre variables y tipos de datos, por ejemplo, se activen y fluyan en la fase de resolver problemas con algoritmos y programas en las etapas de enseñanza profesional o universitaria. Esto obviamente sería una ejemplificación extrema. En un caso más normal, la adquisición se produciría de una forma más progresiva a través de las distintas etapas educativas, los niveles e incluso dentro de estos y de los módulos y unidades instruccionales que los componen.

En su trabajo, Merrill (2002) desarrolla lo que llama unos principios fundamentales del aprendizaje (first priciples) lo hace decantando los principios subyacentes en los que hay consensos, en los que hay un acuerdo esencial, en todas las teorías y que previamente ha identificado. Ese trabajo está expuesto y desarrollado en su trabajo First principles of instruction (Merrill, 2002). en Educational technology research and development, incluido como capítulo en el tercer volumen de los libros de Reigueluth  Instructional-design theories and models: Building a common knowledge base (Merrill, 2009). Y de forma resumida en First principles of instruction: A synthesis (Merrill, 2007). También son glosados como base del nuevo paradigma instruccional de Reigeluth, cuya versión oficial pueden encontrar en RED número 50, en el artículo Teoría instruccional y tecnología para el nuevo paradigma de la educación (Reigeluth, 2016).

En este último trabajo, Reigeluth (2016) distingue entre principios universales y escenarios particulares. Cuando aplicamos con mayor precisión un principio o un método instruccional, por lo general descubrimos que hace falta que éste sea diferente para diferentes situaciones y perfiles de aprendizaje, o una mayor precisión para obtener objetivos contextualizados y personalizados. Reigeluth (1999a) se refirió a los factores contextuales que influyen en los efectos de los métodos como «escenarios».

Los principios fundamentales de instrucción (first priciples) los propone y los define Merrill (2002) en First principles of instruction. Este documento se refiere a los métodos variables como programas y prácticas. Un principio fundamental (Merrill, 2002), o un método básico según Reigueluth (1999a), es un aserto que siempre es verdadero bajo las condiciones apropiadas independientemente del programa o de la práctica en que se aplique, que de  esta forma dan lugar a un método variable. Teniendo en cuenta como el mismo Merrill (2002) las define:

 

Una práctica es una actividad instruccional específica. Un programa es un enfoque que consiste en un conjunto de prácticas prescritas. Las prácticas siempre implementan o no implementan los principios subyacentes ya sea que estos principios se especifiquen o no. Un enfoque de instrucción dado solo puede enfatizar la implementación de uno o más de estos principios de instrucción. Los mismos principios pueden ser implementados por una amplia variedad de programas y prácticas.

De esta forma Merrill propuso un conjunto de cinco principios instruccionales prescriptivos (o “principios fundamentales”) que mejoran la calidad de la enseñanza en todas las situaciones ( Merrill, 2007 , 2009 ). Esos principios tienen que ver con la centralidad de la tarea, la activación, la demostración, la aplicación y la integración.

Para ello Merrill (2002) propone un esquema en fases como el más eficiente para el aprendizaje, de manera que centran el problema y crean un entorno que implica al alumno  para la resolución de cualquier problema En cuatro fases distintas, cuando habitualmente solo se hace en una: la de demostración, reduciendo todo el problema a que el alumno pueda demostrar su conocimiento o su habilidad en la resolución del problema en una última fase. Son las FASES DE INSTRUCCIÓN

Las fases son (a) activación de experiencia previa, (b) demostración de habilidades, (c) aplicación de habilidades, y (d) integración de estas habilidades en actividades del mundo real.

Así la figura anterior proporciona un marco conceptual para establecer y relacionar los principios fundamentales de la instrucción. De ellos uno tiene que ver con la implicación y la naturaleza real del problema, así percibida por el alumno, y los cuatro restantes para cada una de las fases. Así estos cinco principios enunciados en su forma más concisa (Merrill 2002) son

 

  1. El aprendizaje se promueve cuando los estudiantes se comprometen a resolver problemas del mundo real. Es decir, el aprendizaje se promueve cuando es un aprendizaje centrado en la tarea.
  2. El aprendizaje se favorece cuando existen conocimientos que se activan como base para el nuevo conocimiento.
  3. El aprendizaje se promueve cuando se centra en que el alumno debe demostrar su nuevo conocimiento. Y el alumno es consciente de ello.
  4. El aprendizaje se promueve igualmente cuando se centra en que el aprendiz aplique el nuevo conocimiento. Y, por último
  5. El aprendizaje se favorece cuando en el nuevo conocimiento se tiende a que se integre en el mundo del alumno.

Pero, de todos estos principios, el que justifica sobremanera la inclusión del pensamiento computacional, como pensamiento computacional desenchufado, en las primeras etapas, es el principio de activación. En él nos vamos a centrar, y no sólo en su aplicación para el diseño instruccional en la fase de activación, en la que el conocimiento existente se activa, sino en las fases en las que se crean los conocimientos y habilidades que son activados, y en cómo hacerlo para que la activación sea más eficiente.

En su trabajo Teoría instruccional y tecnología para el nuevo paradigma de la educación, Reigeluth (2016 pág. 4) caracteriza el principio de activación de manera que

  • El diseño educativo de actividades, organización, recursos, etc. debe ser tendente a activar en los alumnos estructuras cognitivas relevantes, haciéndoles recordar, describir o demostrar conocimientos o experiencias previas que sean relevantes para él.
  • La activación puede ser social. La instrucción debe lograr que los estudiantes compartan sus experiencias anteriores entre ellos.
  • La instrucción debe hacer que los estudiantes recuerden o adquieran una estructura para organizar los nuevos conocimientos.

 

Los trabajos de Merrill (2002) y Reigeluth (2016) hacen énfasis en la fase de evocación, pero no en la fase de crear estructuras cognitivas, experiencias y en general conocimientos y habilidades que puedan ser evocados. Ni tampoco en crear una pedagogía o un diseño educativo que incluya, o tendente a favorecer, elementos cognitivos de enlace que promuevan la evocación. Tampoco a fomentar la investigación sobre estos temas, o a investigar qué tipos de enlaces fortalecen más las estructuras cognitivas de enlace y de evocación.

A partir de lo que dicen, sobre las características del diseño instruccional que implica el principio de activación, los ítems anteriores, podemos concluir que la instrucción, en la fase de crear elementos para ser evocadora, debe:

  • Crear estructuras cognitivas que incluyan conocimientos, habilidades, elementos de reconocimiento que permitan distinguir al alumno y otorgar relevancia en su momento de forma fluida a esas habilidades para conseguir su efectividad en ese momento a partir de elementos contextuales, metáforas, etc
  • Otorgar a esas habilidades elementos de reconocimiento que permitan la evocación.
  • Asociar esas habilidades a tareas que tengan similitud con las que se en su momento sean necesarias para resolver los problemas a los que ayuda la evocación. En nuestro caso, a los problemas computacionales, o habilidades propias a los elementos que constituyen el pensamiento computacional.
  • Diseñar instruccionalmente las actividades que sean relevantes para evocar los elementos de pensamiento computacional (Zapata-Ros, …)
  • Propiciar experiencias de aprendizaje compartido en las primeras etapas y hacer que esos grupos y experiencias sociales sean estables a lo largo del tiempo. Las experiencias compartidas crean elementos de activación a través de grupos o de pares alumnos. El propiciar grupos y claves de comunicación, de lenguaje, y que esos grupos sean estables a lo largo del tiempo aumenta la potencia de evocación.
  • Crear estructuras cognitivas en los alumnos capaces de recomponerse y aumentar en el futuro. Dotar a los conocimientos y habilidades de referencias y de metadatos que permitan ser recuperados mediante evocación.

Debe pues potenciarse una pedagogía que establezca valores en estas ideas y principios para las primeras etapas.

Los First principles of instruction (Merrill, 2002) se publicaron en el III Volumen de la obra dirigida por Charles Reigeluth Instructional-Design Theories and Models, (Instructional-Design Theories and Models, Volume III: Building a Common Knowledge Base).

El principio de activación es pues clave para tenerlo en cuenta cuando se diseña la educación infantil y del primer ciclo de primaria teniendo en el horizonte los aprendizajes futuros, también el Pensamiento Computacional.

Merrill ha sido quien más lo ha trabajado, pero no sólo.

Como señalamos en otro trabajo (Zapata-Ros, 2018), Bawden (2008) habla de habilidades de recuperación, y remite a lo expuestas en otro trabajo anterior (Bawden, 2001). En las habilidades que señala se constatan ideas como la de construir un “bagaje de información fiable” de diversas fuentes, la importancia de las habilidades de recuperación, utilizando una forma de “pensamiento crítico” para hacer juicios informados sobre la información recuperada, y para asegurar la validez e integridad de las fuentes de Internet, leer y comprender de forma dinámica y cambiante material no secuencial. Y así una serie de habilidades donde como novedad se introducen las affordances de conocimiento en entornos sociales y de comunicación en redes, y la idea de relevancia. Sólo que en este caso son habilidades sobre el proceso de la información, y su posterior recuperación. Obviamente no son habilidades para desarrollar en esta etapa. Sin embargo sí sería interesante indagar sobre la recuperación de habilidades que se desarrollan mediante juegos de infancia como son habilidades cinestésicas.

 

 

 

Pensamiento computacional en la infancia. –

Desde junio de 2014 hemos argumentado, aportando muy diversas razones, acerca de por qué debían incluirse en el curriculum de Educación Infantil y de primaria actividades de Pensamiento Computacional. He aquí un resumen.

En el apartado anterior hemos hablado del principio de activación. Basándonos en él hemos sostenido desde hace tiempo la necesidad de favorecer aprendizajes a través de juegos y de otras actividades que estén cognitiva o cinestésicamente conectadas con las habilidades de computación. También hemos sostenido que esto es fácilmente asimilable por el público no especializado (Zapata-Ros, 2014): Al igual que sucede con los deportistas y con los músicos, a los niños para que programen bien, o simplemente para que no se vean excluidos de esta nueva alfabetización, que es el pensamiento computacional en la Sociedad del Conocimiento, debería fomentarse en ellos desde las primeras etapas competencias que puedan ser activadas en otras etapas de desarrollo, y en otras fases  de la instrucción, correspondientes a las etapas del pensamiento abstracto y a las de rendimiento profesional. Y citábamos el desarrollo de determinadas habilidades, como son las de seriación, encaje, modularización, organización espacial, etc., que, en estudios posteriores de grado, de bachillerato o de formación profesional, pudiesen ser activadas para elaborar procedimientos y funciones en la creación de códigos, o para desarrollar algoritmos propios de esta etapa.

 

Referencias.-

Bawden, D. (2001). Information and digital literacies: a review of concepts. Journal of Documentation, 57(2), 218–259.

 

Bawden, D. (2008). Origins and concepts of digital literacy. Digital literacies: Concepts, policies and practices, 17-32. http://sites.google.com/site/colinlankshear/DigitalLiteracies.pdf#page=19

 

Bell, T. y Vahrenhold, J. (2018). CS desenchufado: ¿cómo se usa y cómo funciona? En aventuras entre límites inferiores y altitudes superiores (pp. 497-521). Springer, Cham.

Bell, T., Alexander, J., Freeman, I., & Grimley, M. (2009). Computer science unplugged: School students doing real computing without computers. The New Zealand Journal of Applied Computing and Information Technology13(1), 20-29. http://www.computingunplugged.org/sites/default/files/papers/Unplugged-JACIT2009submit.pdf

 

Eggleston, J. (1982). Sociología del currículum. Ed. Troquel. Buenos Aires.

 

Merrill, D. (2000). Instructional Strategies and Learning Styles: Which takes Precedence? Trends and Issues in Instructional Technology, R. Reiser and J. Dempsey (Eds.). Prentice Hall.

Merrill, M. D. (2002). First principles of instruction. Educational technology research and development, 50(3), 43-59. https://link.springer.com/article/10.1007/BF02505024 y https://mdavidmerrill.com/Papers/firstprinciplesbymerrill.pdf

 

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[1] No hace alta que el lector sea muy avispado para darse cuenta que implícitamente estoy haciendo alusión a los juguetes de seriación, encaje, Torres de Hanoi,… que se pueden encontrar para las primeras etapas de desarrollo o para jugar en casa, en los establecimientos de Ikea o que constituyen las base de las actividades Montessori de rincones.

[2] DECRETO 48/2015, de 14 de mayo, del Consejo de Gobierno, por el que se establece para la Comunidad de Madrid el currículo de la Educación Secundaria Obligatoria. Recuperado a partir de http://www.bocm.es/boletin/CM_Orden_BOCM/2015/05/20/BOCM-20150520-1.PDF

 

[3] https://computational-think.blogspot.com/2014/11/por-que-pensamiento-computacional-i.html


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