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Pensamiento computacional. Una tercera competencia clave (III): ¿Qué es el Pensamiento Computacional? Una definición.

Miguel Zapata-Ros, Universidad de Alcalá

Ésta es la tercera entrada de una serie que, en conjunto, constituirán un capítulo de un libro que será  publicado por la editorial de la Universidad Católica de Santa María de Arequipa (Perú) con el título “El pensamiento computacional: La nueva alfabetización de las culturas digitales”.

En las anteriores entradas se plantea que el pensamiento computacional  debe constituir una tercera competencia clave dentro del curriculum escolar junto con la Lengua y las Matemáticas, y qué son las alfabetizaciones y las culturas digitales

Definición de Pensamiento Computacional

Tras lo visto sobre Alfabetización Digital y conceptos asociados podemos abordar directamente la idea de pensamiento computacional.

Una primera aproximación a ese concepto es la que hace la informática Tasneem Raja (2014) en el post We Can Code It! , de la revista-blog Mother Jones:

“El enfoque computacional se basa en ver el mundo como una serie de puzzles, a los que se puede romper en trozos más pequeños y resolver poco a poco a través de la lógica y el razonamiento deductivo”.

Esta es una forma intuitiva en la que una autora, que proviene del mundo computacional, aborda una serie de métodos ampliamente conocidos en el mundo de la psicología del aprendizaje. Implícitamente está hablando de análisis descendente y de elaboración: Puzzles —problemas— que se pueden dividir en puzzles—otros problemas— más pequeños, para ir resolviéndolos. También, en el mismo párrafo, vemos una alusión implícita a la recursividad. Aunque falta la cláusula de parada y la vuelta atrás, porque evidentemente después de armar los puzzles pequeños, cada uno de ellos, hay que ensamblarlos en el puzzle general. Y también habrá que decir en qué nivel habrá que parar y dar marcha atrás.

Sin embargo, aunque todo el mundo la cita, no es  una buena definición. En general no es una definición es simplemente una cercamiento, eso sí afortunado al problema. Tampoco aborda la cuestión de una forma mínimamente estructurada o sistemática, ni con la complejidad que requiere, como veremos.

Hay otros procedimientos para abordar tareas complejas que igualmente se pueden considerar como propias de este pensamiento, como son el análisis ascendente, y todo lo que constituye la heurística, el pensamiento divergente o lateral, la creatividad, la resolución de problemas, el pensamiento abstracto, la recursividad, la iteración, los métodos por aproximaciones sucesivas, el ensayo-error, los métodos colaborativos, el entender cosas juntos, etc. que veremos en lo que sigue.

La definición de pensamiento computacional que se considera la más apropiada, y la que a falta de otra utilizaremos, es la que dió Jeannette Wing (Wing, March 2006), vicepresidente corporativo de Microsoft Research y profesora de Computer Science Department Carnegie Mellon University , que fue quien popularizó el término en su artículo “Computational Thinking. It represents a universally applicable attitude and skill set everyone, not just computer scientists, would be eager to learn and use”, cuyo título es en sí mismo una definición.

Wing dice que el “pensamiento computacional” es una forma de pensar que no es sólo para programadores. Y lo define:

“El pensamiento computacional consiste en la resolución de problemas, el diseño de los sistemas, y la comprensión de la conducta humana haciendo uso de los conceptos fundamentales de la informática”.

En ese mismo artículo continúa diciendo que

“esas son habilidades útiles para todo el mundo, no sólo para los científicos de la computación”.

Pero lo más interesante y lo que nos dio el método para trabajar en el artículo precedente de este trabajo (Zapata-Ros, 2015), es que describe una serie de rasgos que nos van a ser muy útiles para continuar con el trabajo de construir un corpus curricular para el aprendizaje basado en el pensamiento computacional. Así por ejemplo se dice:

  • En el pensamiento computacional se conceptualiza, no se programa.- Es preciso pensar como un científico de la computación. Se requiere un pensamiento en múltiples niveles de abstracción;
  • En el pensamiento computacional  son fundamentales las habilidades no memorísticas o no mecánicas.– Memoria significa mecánico, aburrido, rutinario. Para programar los computadores hace falta una mente imaginativa e inteligente. Hace falta la emoción de la creatividad. Esto es muy parecido al pensamiento divergente, tal como lo concibieron Polya (1989) y Bono (1986).
  • En el pensamiento computacional se complementa y se combina el pensamiento matemático con la ingeniería.- Ya que, al igual que todas las ciencias, la computación tiene sus fundamentos formales en las matemáticas. La ingeniería nos proporciona la filosofía base de  que construimos sistemas que interactúan con el mundo real.
  • En el pensamiento computacional lo importante son las ideas, no los artefactos. Quedan descartados por tanto la fascinación y los espejismos por las novedades tecnológicas. Y mucho menos estos factores como elementos determinantes de la resolución de problemas o de la elección de caminos para resolverlos.

Wing (March 2006) continua con una serie de rasgos, pero lo interesante ahora, con ser importante, no es esta perspectiva en sí, sino, en el contexto de un análisis y de una elaboración interdisciplinar, ver las implicaciones que tienen estas ideas para una redefinición de un dominio teórico específico dentro de las teorías del aprendizaje. Eso por un lado, y por otro encontrar un currículum adecuado a esos dominios conceptuales para las distintas etapas educativas y para la capacitación de maestros y profesores.

Un dominio teórico específico del pensamiento computacional en las teorías del aprendizaje y un currículum.

Siguiendo los trabajos de Eggleston (1980), en el artículo publicado en el número monográfico de RED sobre Pensamiento Computacional (Zapata-Ros, 2015), basado en la necesidad de contar con un corpus curricular, y que ahora resumimos, establecimos una relación de habilidades y de elementos más o menos complejos de desarrollo cognitivos asociados al Pensamiento Computacional y que en conjunto lo definen

Así lo planteamos, en el contexto de un análisis y de una elaboración interdisciplinar, viendo las implicaciones que tienen estas ideas para una 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.

Esto es lo que en una primera aproximación hicimos con las limitaciones de un tratamiento general, pero que ahora estamos tratando de ampliar y de documentar, así como recoger las aportaciones que n los desarrollos prácticos e institucionales se están produciendo. Este es el sentido pues que tiene este trabajo.

En primer lugar resumimos las siguientes componentes del pensamiento computacional, tal como las definimos en el primer trabajo (Zapata-Ros, 2015):

Fig. 2

Volviendo al problema de la definición del Pensamiento Computacional, podemos establecer la siguiente, uniendo y completando las ideas de David Bawden (2008, Capítulo 1) con la definición de  Jeannette Wing (Wing, March 2006) y con lo analizado el trabajo que precede al presente (Zapata-Ros, 2015):

El pensamiento computacional consiste en la resolución de problemas, el diseño de los sistemas, y la comprensión de la conducta y de las actividades humanas haciendo uso de conceptos y procedimientos básicos para el trabajo y la elaboración de programas y algoritmos en la informática, valiéndose para ello de habilidades específicas y de técnicas necesarias para estos objetivos, que en conjunto constituyen  la base de la cultura digital. Entre estas habilidades y técnicas se identifican las quince siguientes: Análisis ascendente, análisis descendente, heurística, pensamiento divergente, creatividad, resolución de problemas, pensamiento abstracto, recursividad, iteración, métodos por aproximaciones sucesivas (Ensayo – error), métodos colaborativos, patrones, sinéctica, metacognición y cinestesia.

 

En la entrada siguiente procederemos pues a una descripción sucinta de cada uno de estos elementos.

Referencias

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

Bono, E. D. (1968). New think: the use of lateral thinking in the generation of new ideas. Basic Books.

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

Pólya, George (1945). How to Solve It. Princeton University Press.

Pólya, G. (1989). Como plantear y resolver problemas Ed. Trillas. (Primera edición 1965)

Raja, T. (2014). We can code it!. http://www.motherjones.com/media/2014/06/computer-science-programming-code-diversity-sexism-education.

Wing, J.M. (March 2006). Computational Thinking. It represents a universally applicable attitude and skill set everyone, not just computer scientists, would be eager to learn and use. COMMUNICATIONS OF THE ACM /Vol. 49, No. 3. https://www.cs.cmu.edu/~15110-s13/Wing06-ct.pdf

Zapata-Ros, M. (2015). Pensamiento computacional: Una nueva alfabetización digital. RED. Revista de Educación a Distancia. Número 46.  15 de Septiembre de 2015. Consultado el (dd/mm/aa) en http://www.um.es/ead/red/46

Miguel Zapata Ros

Profesor Honorario en el Centro de Formación y Desarrollo Profesional de la Universidad de Murcia. Investigador en el Instituto Interuniversitario de Economía Internacional. Profesor Externo en la Universidad de Alcalá de Henares, miembro del programas de doctorado en Ingeniería de la Información y del Conocimiento, distinguido con Mención hacia la Excelencia por el Ministerio de Educación (Referencia: MEE2011-0159). Editor de RED, Revista de Educación a Distancia y de Docencia Universitaria. Miembro de INTCODE, agencia consultiva de ONU sobre educación a distancia, y representante en la sede de New York. Doctor en Ingeniería Informática.

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