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La evaluación del Pensamiento Computacional

Miguel Zapata Ros.

Capítulo 9 del libro El pensamiento computacional, la competencia clave de una nueva alfabetización (preprint).

DOI10.13140/RG.2.2.19594.95680

ISBN-13: 978-1718987739

ISBN-10: 1718987730

CC 4.0

En el transcurso de los últimos años, desde los primeros artículos en 2014 (Zapata-Ros, 2014 y 2015) hasta la primera edición del presente libro (Pérez-Paredes y Zapata-Ros, 2018), se han producido multitud de experiencias aisladas, sin supervisión, y de experiencias controladas, pero sin validación. Y, sobre todo, lo que es realmente importante, muchos países en Europa, América y Asia han revisado su currículo de educación obligatoria preceptiva, introduciendo conceptos básicos de informática, prácticas para la adquisición de habilidades y el tratamiento de contenidos. Esto, por un lado, ha servido en alguna medida para que un buen número de estudiantes hayan adquirido algunas habilidades del PC y para que se hayan concienciado la comunidad educativa, los gestores y la sociedad de la necesidad  de una regulación más completa que establezca un estatus de naturaleza propia en la educación y en el currículo.

Sin embargo, esa situación no ha conllevado al desarrollo de un corpus propio de diseño instruccional y sobre todo de evaluación de los resultados de aprendizaje, incluyendo destrezas especificas de PC y habilidades en otras áreas con el uso del PC. Como veremos, el desarrollo más elaborado en esta línea ha consistido en establecer procedimientos similares a los que ya había para otras disciplinas y habilidades de carácter similar en el currículo: Es decir, para la evaluación del PC

Bocconi et al (2022) en su segundo informe señalan que

En educación primaria y secundaria obligatoria, la evaluación formativa de competencias de estudiantes en el pensamiento computacional se basa principalmente en la observación de los estudiantes por parte de los profesores durante el desarrollo de proyectos, resolución de problemas y el uso de cuestionarios (por ejemplo, Bebras tasks[1]), ejercicios y encuestas. En el nivel secundario inferior, la evaluación sumatoria de habilidades de pensamiento computacional (por ejemplo, exámenes, monederos e-wallet) juega un papel más importante y se centra en el dominio del estudiante de las tareas de programación y la comprensión de soluciones que ofrecen.

Esta evolución es positiva, y a través de ella se han desarrollado de forma espontánea algunas buenas prácticas que se han manifestado adecuadas para otras competencias clave y para otros desarrollos trasversales. Pero hace falta regularizarlo y, lo que es más importante, hacer que la evaluación del PC tenga un tratamiento pedagógico e instruccional especifico de acuerdo con sus requerimientos y principios.

De esta forma, como primera cuestión, estos enfoques de enseñanza y ahora de evaluación requieren unos conocimientos pedagógicos y de contenidos que aún no ha sido adquirido por la mayoría de los docentes involucrados en la implementación de la enseñanza de informática en los niveles obligatorios.

Así, para la docencia del PC y sobre todo para su evaluación, la evaluación del aprendizaje como componente instruccional que responde al principio de demostración, en educación infantil, primaria general y en secundaria obligatoria, hay  tres grandes desafíos que intentaremos abordar aquí: el más importante, y de lejos, está en el desarrollo y apoyo de los maestros; el segundo, la relación con otras competencias y con otras prioridades curriculares, y sobre todo, a lo que nos referiremos aquí, la adopción de métodos de evaluación apropiados. Las principales recomendaciones de política para un pensamiento computacional de calidad giran en torno a estas tres dimensiones o dominios.

En este capitulo veremos pues el tercero, pero en íntima relación con los dos primeros.

Pero antes de entrar en ello, veamos cual es el panorama. En primer lugar, trataremos datos generales sobre la evaluación que se han constatado.

Para ello utilizaremos el interesante documento, Assessing computational thinking: A systematic review of empirical studies, de Tang, Yin, Lin, Hadad y Zhai (2020). Se trata de una revisión de las evaluaciones actuales de PC, sobre su contexto, el propio constructo, tipo de evaluación y evidencia psicométrica sobre su eficiencia.

En él se establecen las siguientes conclusiones generales que marcan fuertemente y definen la realidad de la evaluación del aprendizaje en PC:

  • Se encontraron menos propuestas de evaluación de Pensamiento Computacional en educación secundaria (obligatoria y no obligatoria), en la educación universitaria y en formación profesional que en la educación primaria.
  • La mayoría de las propuestas de evaluación de Pensamiento Computacional se centraron en las habilidades informáticas o de programación que poseían los estudiantes.
  • En una gran mayoría de los casos se utilizan métodos de evaluación tradicionales y portfolio, para evaluar PC, y se utilizaban encuestas (cuestionarios de opinión) para medir la disposición y la actitud hacia el PC
  • Solo la mitad de los estudios aportaron evidencias de confiabilidad y validez en sus estudios sobre la evaluación de PC.

A partir de la segunda década del siglo XXI, aprovechando el creciente interés en integrar el Pensamiento Computacional, no solo STEM pero principalmente, han proliferado multitud de estudios en diversos ámbitos, pero sobre todo en Educación. Particular interés han tenido las investigaciones cuyos esfuerzos se han encaminado a  promover y examinar las habilidades de PC en los estudiantes. 

Entre estos esfuerzos se incluyen, pero no se limitan, los siguientes temas, que ilustramos con ejemplos que hemos obtenido revisando la literatura, especialmente el trabajo de Tang, Yin, Lin, Hadad y Zhai (2020). Son los tendentes:

  • A desarrollar un plan de estudios integrado de PC.

Señalamos los trabajos de  Rich, Spaepen, Strickland y Moran (2019) sobre cómo se usa el pensamiento computacional (PC) dentro de disciplinas distintas a las ciencias de la computación, y los de Sung (2017 ), sobre cómo llevar el pensamiento computacional a la educación ya existente de matemáticas y programación en las aulas de primaria; 

  • A inventar herramientas de enseñanza y aprendizaje inspirándolas en PC.

Citamos como ejemplo el trabajo de Bers (2010) que describe el programa de robótica TangibleK para niños pequeños; el de Grover (2017) describe un plan de estudios de computación introductorio de escuela intermedia incluyendo especificaciones de programación dirigidas y abiertas en Scratch,. ; y el de Weintrop et al. (2014 ) presenta un par de evaluaciones interactivas en línea diseñadas para medir las habilidades de pensamiento computacional de los estudiantes. Las evaluaciones son parte de un proyecto más amplio para llevar el pensamiento computacional a las aulas STEM de la escuela secundaria. 

  • Para crear un entorno de aprendizaje integrado en PC.

Citamos el trabajo de García-Valcárcel-Muñoz-Repiso y Caballero-González (2019) cuyo objetivo es verificar la repercusión de las actividades de robótica educativa en
estudiantes de educación infantil para la adquisición de habilidades de pensamiento computacional y programación.

  • Y también para desarrollar evaluaciones, pero centradas en las habilidades de PC como computación y no trasversales o claves.

Citamos como ejemplo el trabajo de  González (2015) presenta el diseño de un Test de Pensamiento Computacional dirigido a estudiantes españoles de entre 12 y 13 años ; y el de Korkmaz, Çakir y Özden (2017) que desarrolla una escala con el fin de determinar los niveles de habilidades de pensamiento computacional de los alumnos. 

Se han investigado, además de lo dicho, otros temas singulares relacionados con el Pensamiento Computacional. Así, por ejemplo:

 Lockwood y Mooney (2018) hicieron una revisión sistemática con el resumen de investigaciones del uso de Pensamiento Computacional en Secundaria dando información sobre temas como :

  • los temas utilizados como enseñanzas propias del PC
  • herramientas utilizadas para enseñar y evaluar PC,
  • beneficios y barreras de la incorporación de PC en la educación secundaria. 

Hsu, Chang y Hung (2018) investigaron que actividades se proponían y qué estrategias de enseñanza y de aprendizaje se utilizaban para favorecer el PC. 

En fin, todos estos años, desde 2006 para unos y desde 2014 para otros, se han investigado y difundido multitud de temas vinculados con el PC. Se ha investigado de todo, herramientas, temas, modalidades de inclusión y de docencia, excepto de un tema esencial que motiva este trabajo: No hemos encontrado una reflexión sistemática sobre instrumentos y criterios de evaluación de las habilidades y del rendimiento en PC de los estudiantes. Instrumentos y criterios que se están utilizando y que se pueden utilizar, bajo el prisma de lo que se sabe sobre evaluación de aprendizajes y de ella en el contexto del diseño instruccional que se utilizan en estos estudios.

Esta situación hace que las direcciones futuras de investigación sobre evaluación de las prácticas de PC, y la promoción a partir de ellas, no estén claras. 

Esto, la ausencia de estudios, creemos que es cierto si hablamos de una evaluación del aprendizaje, de sus resultados, y de la eficiencia de métodos y actividades para desarrollar las destrezas vinculadas al PC. Pero e más cierta aún, si cabe, bajo el prisma del principio de activación y de la eficiencia del pensamiento computacional desenchufado adquirido en las primeras etapas para ser activado en etapas posteriores o en estudios profesionales o universitarios.

Estamos hablando de la evaluación del PC considerándolo como una alfabetización, orientado para la resolución de problemas en otros ámbitos distintos de la computación o de la propia adquisición del PC, del PC como competencia clave y como habilidades trasversales.

Sin embargo, sí se han hecho estudios sobre la evaluación para determinar la consecución de los objetivos propios del PC, y de los resultados de aprendizaje establecido como meta para cada caso, en qué medida se han cumplido y sobre la evaluación formativa. Hay distintos planteamientos. Veamos algunos.

Sobre la cuestión central, la evaluación de los aprendizajes propios del PC, se han hecho apuntes sobre su carácter y necesidad. Así se ha dicho que la evaluación juega un papel fundamental cuando los educadores introducen el PC en las aulas de secundaria obligatoria (K-12). De este tenor son las aportaciones que hace la propia Grover y Pea (2013). 

En la misma línea Kalelioglu et al. (2016) también plante la necesitad de estudiar y discutir más acerca de cómo evaluar la maestría y la aplicación de las habilidades de PC que poseen los estudiantes para aplicar en situaciones de la vida real. Pero más como ejercicios prácticos de fin de lección que como otra cosa. Es como cuando en matemáticas se hacen problemas con edades de padres e hijos para que los alumnos aprendan a plantear ecuaciones o sistemas de ecuaciones. El objetivo no es resolver un ejercicio, de dudosa utilidad en la vida real, sino aprender a plantear ecuaciones y sistemas.

Pero, aún en estos, como en otros casos, no se ha ido más allá de enunciados generales.

Además de sobre la cuestión central, evaluación del aprendizaje propio del PC, en el terreno de lo concreto, se han ofrecido propuestas, en algunos casos de implementación de PC, para la evaluación de esas propuestas con medios convencionales. Así:

  • en algunos casos se emplearon pruebas de respuesta múltiple[2] y/o de respuesta construida[3], por ejemplo, Shell y Soh (2013)
  • otros desarrollaron pruebas convencionales de redactar texto abierto con papel y lápiz para evaluar el conocimiento de CS y las habilidades de PC de los estudiantes, particularmente de estudiantes universitarios (Tang, X et al, 2020); 
  • algunos (como Chen et al. (2017) diseñaron, para responder con papel y lápiz, cuestionarios con preguntas de opción múltiple o con preguntas abiertas, para evaluar la aplicación de las habilidades de PC que poseían los estudiantes para resolver problemas de la vida diaria. Es decir, para algo que sí parecía razonable desde la perspectiva  que Grover & Pea (2013 ) señalaba.

La evaluación a través del desempeño o de los logros es otra forma muy importante de evaluación, a la que hemos hecho referencia en numerosos casos mediante su versión clásica, Mastery learning (Zapata-Ros, 2013a y 2018), o a través de la herramienta con que tan frecuentemente se implementa y confunde: el portafolios. Este caso también se ha dado. Ha habido investigadores e innovadores de implementaciones de PC que han diseñado actividades para desarrollar el PC, y o para que las completaran, y luego empleaban una rúbrica de calificación (portafolios) donde congregaban los productos de sus trabajos de forma sistematizada para evaluarlos. Pero esto se hizo para iniciativas particulares fuera del currículo. Éste es el caso, por ejemplo, de Werner, Denner, Campe y Kawamoto (2012 ) que usaron Fairy Assessment de Alice[4], un entorno que permite a los usuarios construir mundos virtuales en 3D

y mediante su construcción evaluar la supuesta adquisición de comprensión, dominio de diseño o de habilidad resolución de problemas.

para lo cual va dotado el sistema de instrumentos de evaluación y de sus indicadores.

Pero, sin embargo, le falta la validez y capacidad para validar el dominio en situaciones de problemas concretos donde se precisen esas habilidades.

Otro ejemplo de esta misma modalidad es el análisis de portafolios digitales diseñados por estudiantes para completar proyectos en los que se usa PC. Este trabajo fue presentado por Fields, Shaw y Kafai (2018) por un lado y por Lui et al (2019 ) por otro.

Otro caso e evaluación de logros fue la que hicieron Garneli y Chorianopoulos (2018) en la evaluación de proyectos Scratch, hechos por estudiantes, basándose ​​en un entorno de programación visual.

Somos bastantes los que consideramos que los self report studies no son métodos de investigación que validen métodos educativos y su evaluación. Así sucede con la revista RED, por ejemplo. No obstante creemos que en un sucinto repaso sobre lo que se ha hecho, merece la pena señalar, aunque sólo sea para incluirlo en esta categoría, el trabajo de Sáez-López et al. (2016). En el caso objeto de estudio se han utilizado cuestionarios y entrevistas. Por ejemplo,  se ha utilizado un cuestionario para examinar las percepciones de los estudiantes de primaria sobre los conceptos computacionales, después de aprender el lenguaje de programación visual en la plataforma Scratch.

Todo esto está visto desde la perspectiva de la evaluación para determinar la consecución de los objetivos propios del PC. Es decir, en qué medida se han cumplido los resultados de aprendizaje establecido como meta para cada caso o bien como evaluación en progreso, evaluación formativa, para reorientar el proceso.

Aún así, sería interesante, incluso en estos casos de actividades y programas no integrados en un diseño instruccional, averiguar

¿Cuáles son los contextos educativos en los que se han aplicado las evaluaciones?

¿Qué constructos y qué conceptualizaciones de PC se miden mediante estos tipos de evaluaciones del PC?

¿Qué herramientas de evaluación se utilizan para evaluar los constructos de CT?

¿Cuál es la evidencia de confiabilidad y validez de estos métodos  de evaluación del PC?

Esto lo hemos echado en falta.

Pero la cuestión central, la verdaderamente importante en una perspectiva de integración normal, es cómo establecer un diseño completo que, en el contexto de una actividad programada con unas características curriculares determinadas, evalúe el dominio en la adquisición de esas habilidades, teniendo como referencia los rasgos y grados de consecución que debe tener un resultado de aprendizaje para decir que se ha adquirido: Comprensión, atribución de sentido (incorporación), autonomía en su realización y capacidad de transferencia a situaciones distintas y originales. Así como la correspondiente metodología para conseguirlo. Y sólo en ese contexto poder asegurar ese dominio.

No hace falta pensar en diseños muy complejos o tecnológicamente muy sofisticados, o en conceptos teóricamente muy elaborados. Si aceptamos el carácter de competencia clave del PC, tenemos una referencia concreta y muy útil, o mejor dos: pensar cómo los alumnos adquieren los rudimentos de la lecto escritura o de la aritmética y el cálculo elementales. Para estos casos, paradigmáticos, existen métodos y experiencias muy vartiadas y extensas que se han desarrollado en toda la historia de la pedagogía, desde los métodos, espacios de aprendizaje y materiales Montessori, hasta lo sque se basan en el Mastery learning (Zapata-Ros, 2013a y 2013b), desarrollados teórica e investigativamente por Bloom (May 68, 1976, 1984a y 1984b) y ampliados después hasta los materiales de la Fundación Cavendish (Har & Edge, 2011). Eso en una horquilla de visiones innovadoras o de actualización de métodos y teorías ya existentes (Bellas durmientes pedagógicas (Zapata-Ros, 2013d)). Pero pensemos, sobre todo, en una dinámica de desarrollo curricular generalizado y aplicable de forma normal en un sistema educativo determinado

Pensemos en un caso canónico de ello, el recogido por el curriculum ingles, en el Statutory guidance National curriculum in England: computing programmes of study (England, N. C., 2013). En él vienen detallados los objetivos generales (Aims) y los logros de la etapa (Attainment targets) para las Key stages 1, 2, 3 and 4 perfectamente explicados.

Sin embargo, no hemos encontrado directrices concretas para evaluar aprendizajes o habilidades adquiridas de pensamiento computacional en el documento desarrollado The national curriculum in England Framework (DfE (Department for Education), 2014). Documento oficial que publica las directrices de evaluación para el currículo inglés, donde aparecen directrices para evaluar las habilidades y resultados de aprendizaje de las distintas materias, pero no de Computación, de la cual dice sin embargo:

A high-quality computing education equips pupils to use computational thinking and creativity to understand and change the world. [5]

Esto en cuanto se refiere a pautas para la evaluación de la adquisición de los contenidos y de los resultados de aprendizaje que aparece en el currículo nacional. Sin embargo, los métodos y directrices para la evaluación de resultados de aprendizaje de las áreas clave (Inglés y Matemáticas), que aparecen en el currículo nacional, se corresponden con lo que ya conocemos sobre métodos y pruebas tradicionales. Así en el documento de referencia (GOV.UK, 2019), en la Collection. National curriculum assessments: practice materials. Practice materials for the phonics screening check, key stage 1 and key stage 2 national curriculum tests, including past test papers, vemos que están los documentos, pruebas para lengua inglesa (lestura y escritura) y para  matemáticas (aritmética) de la etapa

De entre ellos podemos considerar estereotipo los materiales para matemáticas (aritmética) que además tienen el sentido de material para la alfabetización y su evaluación.

Fuente 2019 national curriculum tests Key stage 2. Mathematics Paper 1: arithmetic https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/804053/STA198216e_2019_ks2_mathematics_Paper1_arithmetic.pdf

Sin embargo, en pensamiento computacional, o computación considerada como PC, no aparece nada semejante. Pero podríamos pensar que el tratamiento dado, de haberlo, podría ser similar si se considerase como una serie de competencias clave.

Obviamente no sería esta nuestra propuesta, a pesar de considerar ejemplar el trato dado en los contenidos del Currículo Nacional al PC. Pero sí la cuestión de fondo: Un tratamiento para la evaluación del pensamiento computacional semejante al que se da a las otras habilidades clave en esa y en otras etapas. Que consecuentemente no podría ser otro que el que hemos propuesto para el resto de habilidades y adquisición de resultados de aprendizaje: La conocida como “Mastery learning”, “Learning for Mastery” o “Dominio del aprendizaje” que ya hemos desarrollado en otros trabajos (Zapata-Ros, 2013a y 2013b), basadas en las investigaciones de Bloom (May 68, 1976, 1984a y 1984b) y que han servido para fundamentar otros sistemas educativos (Har & Edge, 2011; Zapata-Ros, Junio 2018).

Para avanzar en esa línea, sin pormenorizar en detalles específicos del PC que siempre habría que tenerlos en cuenta como primera referencia, si habría que tener en cuenta algunos rasgos generales de la propuesta que hacemos, que en todo caso habrían de concrtarse en los diseños que se hagan de la implementación de enseñanzas del PC.

La evaluación es un complejo de procedimientos que, en condiciones normales, se distribuyen a lo largo de todo el proceso educativo y difícilmente, para que sea una evaluación de calidad, en un único momento o en unos pocos momentos a lo largo del curso. Si se hace así, como aún se hace con demasiada frecuencia con la evaluación, se corre el riesgo de tomar decisiones sesgadas o arbitrarias. Además de crear en los alumnos una ansiedad que los desmotiva y perturba el aprendizaje.

Actualmente tenemos el conocimiento de cómo se produce el aprendizaje y de cómo se realizan las prácticas pedagógicas en las mejores condiciones. Lo hemos obtenido a través de investigaciones que ha aportado resultados y evidencias. También lo tenemos para organizar una evaluación de manera confiable sin necesidad de recurrir a las consabidas pruebas de conocimiento durante o a final de curso, ciclo, trimestre, cuatrimestre o materia. Todo lo que se ha publicado en la literatura, como consecuencia de esas investigaciones y de esa elaboración científica, nos proporciona esos procedimientos y esos métodos. Es papel de los diseñadores de la instrucción en todos sus niveles el conocerlos y el aplicarlos en TODOS LOS ESCENARIOS. Y su responsabilidad el no hacerlo así.

Recientemente, la pandemia ha tenido la virtualidad de poner de relieve hábitos, tradiciones y procesos que estaban pasando desapercibidos y que han manifestado por un lado su vulnerabilidad, sus insuficiencias y las alternativas que la teorías pedagógicas nos venían suministrando, siendo muchas veces ignoradas, y por otro el papel que la tecnología y las redes digitales con sus affordances nos estaban suministrando para la implementación de esos enfoque teóricos así como la oportunidad de validarlos con la práctica.

Con respecto a la evaluación, la segunda cuestión clave que se ha de tener en cuenta es que desde siempre la evaluación ha sido un proceso que, para ser de calidad, difícilmente se puede desvincular del quehacer cotidiano del alumno. Pues bien, si siempre ha sido así, ahora es más vital ese factor: Es en esta situación, en la que no hay una presencia directa de alumnos y profesores, cuando esa interacción debe ser especialmente detallada y frecuente, de forma casi continua, en la medida en que la tecnología lo permita. Y la tecnología lo permite bastante. La tecnología sustituye la presencia directa en la evaluación continua. Alguien planteará que eso es imposible o muy difícil. Hoy no es así. Y no por la eficiencia de las herramientas tecnológicas, que también, sino porque hay metodologías docentes que lo permiten. Desde hace ya tiempo. Y entre ellas, como después veremos, la principal es la de Mastery learning (Zapata-Ros, Junio 2018).

Se trata pues de una cuestión de metodología docente, de cómo los maestros hacemos las cosas, y no tanto de tecnología.

La primera conclusión que he sacado, en toda mi experiencia, es que la evaluación e incluso la acreditación de conocimientos o de habilidades no debe abordarse como algo aislado, condicionado exclusivamente por variables limitadas a la coyuntura o por otros factores recientes y directos, ni tan siquiera en un contexto de emergencia como éste. Si lo hacemos así se pueden derivar más males que beneficios, y además los resultados van a ser irreparables.

La evaluación en todos sus aspectos debe de estar, en todas sus facetas y ejecuciones, integrada en un proceso de diseño instruccional amplio y detallado lo más posible.

Pero, ¿qué es el diseño instruccional?:

Un diseño es, en general, un proyecto o un plan que configura algo antes de su realización o de su desarrollo. Pero que también permite saber en qué punto de él estamos en su ejecución, y cómo relacionar lo que estamos haciendo con los resultados últimos de lo que hagamos. Pudiendo retomar y modificar decisiones, en progreso, para cambiar la ejecución y que ésta se ajuste con nuestros objetivos en un feedback continuo.

Los procesos y programas formativos, y la educación, también se diseñan.

En general el diseño instruccional, como veremos, se define como “un proceso sistemático que se emplea para desarrollar programas de educación y capacitación de manera continua y confiable”.

Existe una amplia base de modelos de diseño instruccional y de desarrollos teóricos considerados como marcos para el desarrollo de módulos formativos o clases que aumenten, haciéndolo de acuerdo con sus pautas y preceptos, la posibilidad de aprender, de fomentar la participación de los alumnos para que aprendan más rápido, y obtener de esta forma niveles más profundos de entendimiento.

Los principales creadores e impulsores del diseño instruccional y de sus bases teóricas ha sido David Merrill (2002 y 2012) y Charles M. Reigeluth.

Así la Teoría del Diseño Instruccional clásica de Reigeluth se considera, en general, como un instrumento con un doble fin: facilitar el aprendizaje y el desarrollo humano, o mejor dicho facilitar el desarrollo humano en la medida que se consigue un mejor aprendizaje. Es en esencia una teoría situacional. Sostiene que los métodos y situaciones de aprendizaje son esenciales para que el aprendizaje tenga lugar de forma efectiva. Está constituida por 

una serie de principios para organizar la enseñanza en un esquema complejo de elementos más pequeños, y por tanto más cerca de la comprensión individual, que posteriormente son insertados en estructuras conceptuales interrelacionadas.

 

Los métodos del diseño instruccional suponen un ciclo continuo y una evaluación formativa (Zapata-Ros, 2013e) que permiten introducir mejoras sobre el proceso en el diseño del programa educativo, sin necesidad de concluir.

El diseño instruccional permite pues partir, en un proceso inverso, desde la consideración de cuáles son los resultados deseados del proceso de aprendizaje para organizar las pautas, para distribuir en el tiempo todo lo demás, incluida la secuencia de acciones y de contenidos. Permite distribuir no solo la entrega de materiales, de actividades y de ayuda, sino de establecer cuáles son los logros parciales que, en una cadena, lleven al alumno a conseguir los logros de la unidad didáctica, el módulo o la materia. De forma que su consecución sea gradual, continua, sin saltos. 

El diseño instruccional consiste también en la aplicación de los principios teóricos que se conocen sobre como los individuos aprenden para organizar la educación. Veamos particularmente cómo funciona esto, la aplicación de los principios teóricos, en un punto concreto, el de la evaluación, que es el tema de este post.

Lo hace a través del principio de demostración.

Antes de abordarlo, expliquemos un poco más qué son los principios del aprendizaje. Como referencia teórica, hemos utilizado el trabajo de M. David Merrill (2002 y 2012) conocido como los “Primeros [o principales] principios de la instrucción” (First principles of instruction, Prentice Hall). Todo ello, en un trabajo más específico, se podría ampliar con más detalle, así como con la lectura de las referencias, que contienen enlaces a los documentos originales.

Estos principios son una constante de la educación en todas las investigaciones, son aceptados por todos los teóricos, hay un consenso sobre ellos.

Merrill estableció cinco principios: El aprendizaje ha de ser centrado en el problema, el principio de activación, el de demostración, el de aplicación y el principio de integración o de transferencia.

El principio que fundamenta la evaluación es el principio de demostración. Y es el que debiéramos tener presente en todo momento en que hablásemos de ella.

¿Qué dice?

En primer lugar, y para entender lo que sigue, hemos de tener en cuenta que los principios de la instrucción están enunciados en forma de criterios que ha de cumplir la enseñanza para que el aprendizaje sea eficiente, de calidad. Hemos de recordar que la evaluación forma parte de la instrucción.

 

Principio 3-Demostración.-

El aprendizaje se promueve cuando la instrucción demuestra lo que se debe aprender en lugar de simplemente decir información sobre lo que se debe aprender.

Así la demostración es un factor de consistencia: El aprendizaje se promueve cuando la demostración es coherente con el objetivo de aprendizaje, con:

(a) ejemplos y contraejemplos de conceptos,

(b) demostraciones para procedimientos,

(c) visualización (evidenciar visualmente) para los procesos, y

(d) el modelado (presentación de modelos) para adquisición de valores y conductas

Fig. 1. Fases de la instrucción

La repercusión del diseño instruccional en la evaluación tiene otro punto clave: La cuestión inmaterial, pero sobre la que gira la docencia, el entregar ayuda y contenidos cuando el alumno esté receptivo y los perciba como útiles, estriba en distribuir los logros parciales y evaluar su consecución, y únicamente entonces proseguir. En esto juega un papel central el diseño y sobre todo, si finalmente los hay, el papel de los Teaching Assistant (TA).

Por último, se trata también de una cuestión de confianza. En una educación de estándares se han establecido medidas iguales para todos, que en su consecución acreditan al alumno para superar el curso o la asignatura. Es un sistema basado en estándares iguales para todos, de superación de pruebas y de exámenes iguales para todos. Esta dinámica permite trasladar la eficiencia al escrutinio de las pruebas y de sus resultados por padres, familias e inspección, donde además con esa supuesta objetividad los docentes se sienten seguros, aunque por contrapartida lo que se hace es sembrar la semilla de la desconfianza, de que no haya equidad en el proceso.

En la nueva educación, la basada en logros personales, el entorno social del alumno debe depositar la confianza en el modelo, personalizado a través de los TA y del método de dominio, pero sobre todo en el maestro y en la expertise docente, de igual forma como la deposita en el método, en su capacidad de diagnóstico y de decidir un tratamiento adecuado.

Todo esto está desarrollado en numerosos documentos y en dos o tres libros. Así de Reigeluth podemos citar Teoría instruccional y tecnología para el nuevo paradigma de la educación (Instructional Theory and Technology for the New Paradigm of Education) y Reinventing Schools: It’s Time To Break The Mold, de Merrill First principles of instruction y en el capítulo siete, dedicado a Reigeluth, de Pensadores de ayer para problemas de hoy: Teóricos de las ciencias sociales (Albert & Carreras, 2014). 

 

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[1] Bebras es una iniciativa internacional que tiene como objetivo promover la Informática  y el pensamiento computacional entre estudiantes escolares de todas las edades. Los participantes suelen estar supervisados ​​por profesores que pueden integrar el desafío Bebras en sus actividades de enseñanza. El desafío se realiza en las escuelas utilizando computadoras o dispositivos móviles. https://www.bebras.org/

[2] A veces se denominan pruebas objetivas (Suskie, 2018), pero siempre se componen de preguntas para las que normalmente hay una mejor respuesta.

 

[3] En el caso de respuesta construida se pide que el evaluado cree la respuesta, en lugar de simplemente elegirla de una lista. La respuesta requerida puede ser tan simple como escribir una sola palabra o tan compleja como el diseño de un experimento de laboratorio para probar una hipótesis científica.

Estos tipos de preguntas de prueba, en conjunto, se conocen como preguntas de respuesta construida.

 

[4]  Fairy Assessment como un programa de Alice para analizar dos de las tres partes de PC identificadas por el Carnegie Mellon Center for Computational Thinking (CMCCT): pensar algorítmicamente y hacer un uso efectivo de la abstracción y el modelado.

[5] Una educación informática de alta calidad equipa a los alumnos para utilizar el pensamiento computacional y la creatividad para comprender y cambiar el mundo (Traducción del autor)

 

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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Pensamiento bayesiano como pensamiento computacional por todas partes.

El 20 de marzo The Lancet publica el artículo Estimates of the severity of coronavirus disease 2019: a model-based análisis, de Robert Verity, y otros.

La idea que plantea es simple y constituye el esquema más definido y puro de un caso de aplicación del Teorema de Bayes, en este caso con ayuda de analítica de datos: El artículo se centra en lo que sucedió en Hubei (China), donde surge por primera vez la pandemia y desde allí se propaga, se sabe los contagiados por COVID19 que fallecieron, cómo se distribuyen por edad y el tiempo que transcurre desde la detección de la enfermedad hasta el fallecimiento. En el resto de los países no existían patrones todavía respecto de esta cuestión. Es decir, cómo afectaría la pandemia en los casos más graves, de fallecimiento, en función de estas variables.

En estas condiciones es fácil, por el Teorema de Bayes (aplicado con analítica de datos a un número muy grande de casos), establecer a partir de los datos obtenidos en Hubei la probabilidad de que alguien, que haya contraído la enfermedad, la curse en modalidad grave (con dificultades severas respiratorias) y su posible fallecimiento, así como el número de días que estará hospitalizado y en la UCI. Con estos datos es fácil hacer previsiones para evitar el colapso del sistema. También se dieron modelos para otras variables definidas a partir de situaciones de los enfermos en relación con la frecuencia de los viajes o los lugares de procedencia.

Esto constituye un ejemplo de cómo, con un resultado matemático simple, se pueden construir modelos complejos para obtener probabilísticamente el comportamiento de grupos, comunidades de individuos o de agregados de datos sujetos a una probabilidad o a un riesgo cuya distribución a priori se desconoce.

Esto que pasó con relación a Hubei, y su precedente con respecto al COVID y a su comportamiento que, merced a la probabilidad bayesiana y a la analítica de datos, permitió establecer patrones predictivos para otras regiones del mundo, en las que no se sabían a priori las estadísticas de comportamiento de la pandemia o eran dudosas por los datos oficiales, sucede con frecuencia en la ciencia, en el transcurso de investigaciones con datos difusos, así como en la práctica profesional cuando se indagan datos sujetos a una dinámica similar a la descrita para Hubei y el COVID.

Veamos ahora otro campo: La lingüística, el aprendizaje automático de lenguajes naturales y el procesamiento del lenguaje natural (PNL). En él nos encontramos este libro de Shay Cohen (2019) titulado Bayesian Analysis in Natural Language Processing, y reseñado por Brett Drury (agosto 2019):

En él se sostiene que el análisis y razonamiento probabilístico es un subcampo del aprendizaje automático aplicado al procesamiento del lenguaje natural (PNL). Y, en su contexto, un campo de Probabilidad, la estadística bayesiana, puede ofrecer técnicas únicas para el PNL.

Como en el resto de la tradición bayesiana, pero ahora apoyada por el análisis de grandes conjuntos de datos, la asignación de probabilidad a un suceso se basa en la probabilidad de su inverso (probabilidad a priori), a través del resultado en experimentos conocidos (probabilidad inversa, probabilidad compuesta y teorema de Bayes). En contraposición a la otra gran escuela clásica, la asignación a través de la frecuencia (probabilidad determinista o frecuentista) (Drury, agosto 2019):

Cohen states that the goal of Bayesian Point Estimation as: ”summarising the posterior over the parameters into a fixed set of parameters”, and he links this goal to a frequentist approach known as maximum likelihood estimation. Cohen states that Bayesian maximum a posterior estimation(MAP) is a suitable technique. The remainder of the section describes the mathematical principles of MAP as well its ability to adhere to the Minimum Message Length principle which is an encapsulation of Occam’s Razor. The section also includes sub-sections on smoothing (default probabilities for words that are absent from the sample data) and regularization as well as the computation of MAP with latent variables. 

En otro trabajo Barrow (2019 Apr), glosando el libro de Cohen dice:

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) experimentó una profunda transformación a mediados de la década de 1980 cuando cambió para hacer un uso intensivo de corpora y de técnicas basadas en datos orientadas al análisis del lenguaje. Desde entonces, el uso de técnicas estadísticas en PNL ha evolucionado de varias formas. Un ejemplo de evolución tuvo lugar a finales de la década de 1990 o principios de la de 2000, cuando se introdujeron las herramientas bayesianas, en toda regla, en el PNL. Este enfoque bayesiano del PNL ha llegado a suplir resolviendo varias deficiencias en el enfoque frecuentista enriqueciéndolo, especialmente en el entorno no supervisado, donde el aprendizaje estadístico se realiza sin ejemplos de predicción de objetivos.

Fig. 1

En resumen: Hemos visto este uso de la probabilidad bayesiana, en modelos de epidemiología, para determinar modelos de evolución de datos sobre contagio y fallecimientos en el COVID y en el procesamiento del lenguaje natural. Pero igualmente podríamos verlo en multitud de casos en los más variados ampos científicos y de análisis de procesos. De esta forma, con la automatización de los métodos bayesianos y el uso de modelos gráficos probabilísticos es posible identificar patrones y anomalías en voluminosos conjuntos de datos en campos tan diversos como son los corpus lingüísticos, los mapas astronómicos, añadir funcionalidades a la práctica de la resonancia magnética, o a los hábitos de compra con tarjeta, online o smartphones. Esto por señalar sólo algunos casos, como son los que se asocian con el análisis de grandes datos y la teoría bayesiana. Pero hay muchos más (Bundy, 2007 y Wing, 2008, a través de Zapata-Ros, 2020 agosto).

Así pues, este esquema que hemos analizado en el artículo de The Lancet, está presente en multitud de casos. Así decíamos (Zapata Ros, Agosto 2020) que, si consideramos que el pensamiento bayesiano, esta forma de proceder, como una parte un elemento más y relevante, del pensamiento computacional, entonces a lo dicho en anteriores ocasiones hay que añadir ahora la idea de  pensamiento computacional generalizado (pervasive computational thinking) como avance y desarrollo de lo tratado en el pensamiento computacional simple, el que Wing (2006) plantea en su primera aproximación.

De esta forma se habla del “pensamiento computacional por todas partes” (computational thinking everywhere) (Wing, 2008). Ello se hace al considerar que ya no se trata de aspectos puramente asociados a la práctica profesional o vital ordinaria para manejarse por la vida y el mundo del trabajo, como lo ha sido lo que hemos llamado pensamiento computacional hasta ahora, sino como una preparación para la investigación básica y para metodología investigadora en casi todas las disciplinas. Así definido , el pensamiento computacional está influyendo en la investigación en casi todas las áreas, tanto en las ciencias como en las humanidades (Bundy, 2007). Abundan evidencias sobre la influencia del pensamiento computacional en otros campos: Está transformando las estadísticas, donde con el aprendizaje automático, la automatización de los métodos bayesianos y el uso de modelos gráficos probabilísticos es posible identificar patrones y anomalías en voluminosos conjuntos de datos.

A lo dicho anteriormente hay que añadir que la perspectiva de un “pensamiento bayesiano” viene de mucho más atrás y sólo se solapa parcialmente con la analítica de datos. De hecho, ésta se puede considerar como un elemento de una metodología muy amplia que cita Wing (2008) aplicada a una serie muy amplia de casos y procesos. La intuición de esta forma de pensamiento, al que no sé si propiamente se debe llamar  bayesiano, la he tenido, además de en esta ocasión, en otra anterior: ante unos trabajos sobre corpora lingüísticos que conocí cuando estuve en Cambridge, ante un trabajo de Maths Cambridge. En ambos casos se trata de lo mismo: el Teorema de Bayes. En una versión para una gran cantidad de variables, toma como probabilidades inversas parciales las que suministran los procesos de análisis de datos. Por ejemplo, los fallecimientos en los casos de la pandemia en los países que primero la padecieron, obteniendo cual era la función de probabilidad de casos condicionada a la de fallecidos, asumiendo que aquellos pudieran estar sesgados o falseados. Esto permitió a algunos países a aprovisionarse. A otros no. Ese mismo mecanismo aparece en los casos complejos y diversos que Bundy (2017) señala en lo que llama pervasive computational thinking.

Como elemento de pensamiento computacional, el pensamiento de Bayes es muy sencillo, comprensible y adquirible como aprendizaje y su uso como habilidad desde los cursos de secundaria. La expresión más sencilla del Teorema de Bayes es el teorema y fórmula de la probabilidad inversa. Tiene todos los elementos del teorema de Bayes y su uso incluye todos los elementos y características de esta forma de pensamiento.

Su deducción es muy sencilla, pero no es cuestión de abordarla aquí.

Es preciso conocer previamente en concepto de probabilidad condicionada. Esa es una probabilidad que se asigna a un suceso A, condicionada a que suceda otro suceso B, y se escribe P(A/B). De esta manera la fórmula nos permite obtener la probabilidad de A condicionada a B — P(A/B) — en función o conociendo la probabilidad de B condicionada a A — P(B/A)  — o probabilidad inversa.

Un uso muy frecuente, y que permite hacerse una idea de su potencia, es el relativo a obtener la eficiencia de un test, como el PCR para el COVID19. 

Así, por ejemplo, nos permite obtener la probabilidad de que alguien esté enfermo de COVID cuando la PCR da positiva, en función de la probabilidad del suceso inverso: La probabilidad de que el test PCR de positivo estando el individuo, al que se practica la prueba, enfermo. Como se ve, la probabilidad en el segundo caso es muy fácil obtener pasando la prueba PCR a una población de la que sepamos positivamente que esté enferma porque se le ha diagnosticado. Sin embargo, la primera la desconocemos absolutamente.

De igual forma podemos conocer a priori la probabilidad de que alguien esté enfermo, P(A), a partir de los datos empíricos y de la frecuencia con que aparece la enfermedad. También podemos calcular la probabilidad de que el test sea positivo, a partir de los datos empíricos sobre los casos en que, en una población sin otros datos previos, elegidos al azar por ejemplo, dé positiva la prueba.

El teorema de Bayes en su versión clásica y completa se formula para el caso en que el suceso A se pueda descomponer en un conjunto completo y excluyente de casos elementales. Eso permite obtener la probabilidad de A, o de cualquiera de los sucesos en que se descompone, por la fórmula de la probabilidad compuesta a través de un conjunto de unos cuantos sucesos elementales. Cuando la población es muy grande y son muchos los sucesos elementales son cuando se utiliza la analítica de datos para computar esas grandes masas de datos, procesarlos y obtener las frecuencias.

Pensemos que el suceso A es tener el COVID, y que la descomposición en un conjunto de casos completos y excluyentes pueden determinarla los intervalos de edad, las zonas de origen, los perfiles patológicos, etc. En este caso estaríamos en el supuesto que nos ofrece la revista The Lancet, cuyos resultados son potentísimos con un aparataje matemático muy simple.

Otra cuestión notable es que una instrucción centrada en esta componente de pensamiento computacional, o que la incluyese, en una fase temprana, en Secundaria con la fórmula de la probabilidad inversa, permitiría activar estos aprendizajes como componentes muy valiosos y complejos en una etapa posterior de la actividad profesional o investigadora, o en la fase de formación, grados y postgrados, de estas profesiones o que capacitan para estas actividades y profesiones.

La revista RED, como veremos, tiene un claro papel y una vocación como difusora de la investigación, la práctica y la reflexión teórica acerca del pensamiento computacional, de un esquema determinado y de una definición concreta de pensamiento computacional y de cómo se integra en ese esquema todo lo que hemos hablado de pensamiento bayesiano.

En 2016, el informe de la UE Developing computational thinking in compulsory education. European Commission, en JRC Science for Policy Report 68 (Bocconi et al,2016)  se hace eco del trabajo publicado en RED en 2015 titulado “Pensamiento computacional: Una nueva alfabetización digital”, en particular de la definición holística por componentes. A partir de esa época nuestra revista se ha esforzado singularmente en propiciar y en difundir las investigaciones en este tema, tanto en la vertiente de análisis empírico, elaboración teórica y desarrollo de prácticas y experiencias dentro del campo de la educación y el aprendizaje apoyados por la tecnología como en el de la ingeniería del aprendizaje y del conocimiento, propiciando el análisis y experiencias con affordances tecnológicas que propicien el pensamiento computacional. En ambos campos lo ha hecho desde diversas perspectivas, dando acogida a distintos enfoques y a distintos tipos de aportaciones,dando aogida a trabajos que hoy se acogen a lo que se denomina Ingeniería del Aprendizaje e Ingeniería del Conocimiento. También lo ha hecho en la perspectiva de una nueva alfabetización (Zapata-Ros, 2015) y en la definición de una nueva competencia clave en la sociedad de la información.

La posición actual de la revista en las fuentes que denominamos primarias, las que analizan los datos de los fondos indexados originariamente es esta: 

RED está en el Q3 de Scielo Journal Rank (SJR) y en el centil 35 de CiteSocore de Scopus Elsevier, así como en la Core Collection de WoS

En la categoría de Educación de SJR la incorporación de RED a SJR se produce en el cuartil Q3, con un índice SJR 2019 de 0,22 y en la posición 163 de los 316 de que consta la categoría de Educación.

No obstante, la verdadera dimensión del impacto en el mundo educativo y en el de la investigación, por incluir además de papers y otras contribuciones científicas arbitradas los resultados de trabajos seminales como son tesis doctorales, de grado o TFM, son las Google  Scholar Metrics (GSM). En ellas RED ocupa la posición 14 en el top100 español con H5=27 y Mediana H5=46, en l edición de 2020.

Si nos fijamos en los artículos más citados, los tres primeros tienen como tema el pensamiento computacional, y 4 de los 11 primeros también. Sólo en los últimos cinco años.

Pero si buscamos por el término “pensamiento computacional” los tres primeros vuelven a ser artículos publicados en RED. Si combinamos la búsqueda con las expresiones “computational thinking” y “pensamiento computacional” vuelven a aparecer, tras los clásicos Wing, Grover, Bundy, Resnik,… en lugar destacado artículos en inglés y español publicados en RED a la par de autores internacionales.

Por último pero con la base que le da una sólida investigación, en el trabajo de Roig-Vila y Moreno-Isac (2020) El pensamiento computacional en Educación. Análisis bibliométrico y temático se  analiza la literatura científica que hay sobre la aplicación del pensamiento computacional en Educación, tomando como referencia las colecciones principales de la base de datos Web of Science. Para ello se lleva a cabo una revisión sistemática en la que se han tenido en cuenta las siguientes variables: año de publicación, países con más producciones, autorías más productivas en este campo y las fuentes documentales con mayor número de publicaciones, que es lo que a nuestro propósito interesa, pero además los autores “han realizado una clasificación según los tipos de documentos y los métodos de investigación utilizados, así como las etapas educativas objeto de estudio y los lenguajes de programación utilizados”.

En particular a la posición y el índice H de RED en la Web of Science la pueden ver accediendo al Informe de citas de la colección principal de WoS.

En las conclusiones de este estudio (Roig-Vila y Moreno-Isac, 2020) “se ha hallado una tendencia creciente de publicaciones en esta temática, donde España es uno de los países donde más se publica”. Veremos ahora que, según ese trabajo, RED ocupa un papel preeminente, y lo hace de forma destacada en cantidad y en calidad.

La producción de nuestro país es excepcionalmente grande, ocupa el tercer lugar detrás de EE UU y China: 

Tabla 1 

Distribución geográfica de las publicaciones

País

Publicaciones

 

País

Publicaciones

Estados Unidos

66

 

China

36

España

21

 

Canadá

8

Inglaterra

8

 

Alemania

7

Italia

6

 

Brasil

5

Singapur

5

 

Australia

4

Turquía

4

 

Dinamarca

4

Lituania

4

 

Holanda

4

Corea del sur

4

 

Colombia

3

Chipre

3

 

Grecia

2

India

3

 

Ecuador

2

Japón

2

 

Nueva Zelanda

2

Portugal

2

 

Sudáfrica

2

Escocia

2

 

Taiwán

2

Austria

2

 

Bélgica

1

Croacia

1

 

Argentina

1

República Dominicana

1

 

Estonia

1

Finlandia

1

 

Francia

1

Israel

1

 

Noruega

1

Perú

1

 

Méjico

1

Suiza

1

 

Irlanda

1

 Pero es en la producción por fuentes o revistas donde RED alcanza su verdadera dimensión

Tabla 2

Fuentes documentales con mayor volumen de publicaciones, país de procedencia y total de publicaciones.

Fuente

País

Frecuencia

Emerging Research Practice and Policy on

      Computational Thinking

Alemania

19

Inted Proceedings

España

9

26th International on Computers in Education

      ICCE 2018

Filipinas

7

ASEE Annual Conference Exposition

Estados Unidos

7

Edulearn Proceedings

España

7

Frontiers in Education Conference

Estados Unidos

7

Informatics in Education

Lituania

7

Red Revista de Educación a Distancia

España

7

Computers and Education

Reino Unido

6

Education in the Knowledge Society

España

6

Proceedings of the European Conference

      On Game Based Learning

Alemania

6

TechTrends

Estados Unidos

6

Advances in intelligent System Research

Francia

5

Donde podemos ver que RED ocupa la tercera posición, tras Emerging Research Practice and Policy on Computational Thinking, Inted Proceedings, exaequo con 26th International on Computers in Education ICCE 2018, ASEE Annual Conference Exposition, Edulearn Proceedings, Frontiers in Education Conference e Informatics in Education.

Los documentos que constituyen el total de la muestra han sido publicados en un total de 116 fuentes distintas, entre las cuales hay: recopilatorios de congresos, revistas y un libro. En particular, la tabla 2 incluye los títulos con más publicaciones –a partir de cinco— en relación con la investigación educativa sobre el pensamiento computacional.

Referencias.-

Barrow, B. (2019 Apr) Bayesian Analysis in Natural Language Processing: Cohenhttps://linguistlist.org/issues/30/30-1843/

Bocconi, S., Chioccariello, A., Dettori, G., Ferrari, A., Engelhardt, K., Kampylis, P., & Punie, Y. (2016). Developing computational thinking in compulsory education. European Commission, JRC Science for Policy Report, 68.

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Drury, B.(2019 Aug). Bayesian Analysis in Natural Language Processing, in Review: Computational Linguistics; Text/Corpus Linguistics: Cohen (2019)https://linguistlist.org/issues/30/30-4380/

Roig-Vila, R., & Moreno-Isac, V. (2020). El pensamiento computacional en Educación. Análisis bibliométrico y temático. Revista de Educación a Distancia20(63). https://revistas.um.es/red/article/view/402621

Verity, R., Okell, L. C., Dorigatti, I., Winskill, P., Whittaker, C., Imai, N., … & Dighe, A. (2020). Estimates of the severity of coronavirus disease 2019: a model-based analysis. The Lancet infectious diseases.

Wing, J.M. (2006) Computational thinking. it represents a universally applicable attitude and skill set everyone, not just computer scientists, would be eager to learn and use. Commun. ACM 49(3).  https://doi.org/10.1109/vlhcc.2011.6070404

Wing, J.M. (July 2008) Computational thinking and thinking about computing.  The Royal SocietyPublishing. https://doi.org/10.1098/rsta.2008.0118 https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsta.2008.0118 https://royalsocietypublishing.org/doi/pdf/10.1098/rsta.2008.0118

Zapata-Ros, M. (2015). Pensamiento computacional: Una nueva alfabetización digital. RED. Revista de Educación a Distancia, (46). Recuperado de: https://www.um.es/ead/red/46/

Zapata-Ros, M. (Agosto 2020). El pensamiento computacional, una cuarta competencia clave planteada por la nueva alfabetización (II). Una nueva línea: computational thinking everywhere, pervasive computational thinking y el pensamiento bayesiano. RED de Hypotheses. https://red.hypotheses.org/2123

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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Pensamiento computacional en los primeros ciclos educativos, un pensamiento computacional desenchufado (I)

 

Miguel Zapata-Ros, Universidad de Murcia
ISSN 2386-8562
DOI : 10.13140/RG.2.2.12945.48481
 

Este artículo está bajo una licencia de Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0

Debe ser citado como

Zapata-Ros, M. (2018)Pensamiento computacional en los primeros ciclos educativos, un pensamiento computacional desenchufado (I1). Blog RED de Hypotheses. El aprendizaje en la Sociedad del Conocimiento.  https://red.hypotheses.org/1508

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.

Hay una serie de datos, ideas y circunstancias que avalan un trabajo como éste, y hacen posible ahora que se implementen actividades, iniciativas y experiencias de pensamiento computacional desenchufado. Es lo que intentamos exponer en la serie de posts que comienzan con éste.

Como anécdota, pero que es importante señalar a la hora de tener en cuenta cómo se ha forjado este trabajo y en qué contexto lo ha hecho, hay que decir que se ha originado  en las últimas actividades realizadas por el autor, a socaire de un ciclo organizado por ANEP-Uruguay y las Fundaciones Telefónica de Uruguay y de Argentina (ver los vídeos, éste y éste) de conferencias, talleres y eventos rurales en colegios y pueblos del interior de Uruguay, con niños y maestros de Primaria y de Secundaria. Pero sobre todo en el microclima que se creó en Arequipa, en el CITIE 2018, con la concurrencia derelevantísimos puntales en lo que ha sido el desarrollo del pensamiento computacional, con su experiencia y testimonio, como son entre otros Artemis Papert y Margaret Minsky, junto con otras individualidades que trabajan el tema.

 

En las fotos podemos ver en animado coloquio y trabajo a Artemis Papert, Margaret Minsky, Pascual Pérez Paredes, Raidell Avello y un servidor. En el ambiente de charlas, discusiones, exposiciones de ideas hubo una comunidad de enfoques que, además de poder modificar los esquemas de los participantes, abrió espacios de desarrollo en el trabajo de cada uno, así lo veo, y al menos en mi caso así fue. Y también explícitamente en el caso de Artemis para colaborar con sus ideas y con sus creaciones gráficas, a partir de Turtle Art y Tortugarte, en la elaboración de materiales para los ciclos iniciales de la educación. Obviamente sólo hubo un amplio consenso, eso sí, en las ideas centrales del proyecto que después debería ser ratificado en la práctica por equipos e instituciones, y sobre todo por las experiencias que se realicen.

 

 

Ése era el pues el ambiente que reinaba por las dependencias y los espacios del Hotel Conquistador de Arequipa. Ahí nacieron una serie de compromisos y una serie de ideas que voy a desarrollar estos días en esta colección de posts sobre el Pensamiento Computacional en las primeras etapas. 


Voy pues a comenzar una serie de entradas sobre este tipo de materiales. Para disipar equívocos desde el principio le voy a llamar, a este conjunto de posts, “Pensamiento computacional desenchufado” (eso es algo más que desconectado). En inglés ya existe la expresión Computer Science Unplugged. La ha utilizado Tim Bell 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.

Vamos, para ello a proponer un tipo de actividades , a este nivel sólo de forma enunciativa y descriptiva, pero en lo posible lo más indicativa posible de cómo debería ser una propuesta más elaborada, y sobre todo la necesidad de guías para maestros y maestras de estos ciclos que doten de valor pedagógico en el sentido de los objetivos, tratados en el apartado anterior, propuestos para el pensamiento computacional. Orientar el diseño y la práctica en este sentido.

Hemos sostenido en trabajos anteriores (desde Noviembre de 2014) 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 una competencia o una serie de competencias claves 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.

 

El 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 obligatoria. 

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 de aprendizaje 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, o incluso que nunca lo alcancen porque no exista, como sucede en el caso que no lo alcancen ese punto en su dominio propio, por sí mismas, sino como habilidades auxiliares a otras. Así pasa con los conocimientos y las habilidades básicas y con las competencias clave.

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 (1999) 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 el nuevo conocimiento se tienede 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 (Pérez-Paredes y Zapata-Ros, 2018)
  • 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 atribuya valores a estas ideas y principios para aplicar en las primeras etapas de educación.

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.

Así lo decíamos el 18 de junio de 2014 en Tumblr

La idea que algunos tenemos es la de que no hay que esperar a la universidad ni tan siquiera a la educación secundaria para iniciar el aprendizaje de habilidades de programación, y que al igual a como sucede en otras habilidades instrumentales (cálculo o lectura) y claves o con competencias que empiezan a desarrollarse en las primeras etapas de la vida (música, danza), las habilidades necesarias para la codificación han de ser detectadas y desarrolladas desde las primeras etapas. Es la precodificación (precoding) o el desarrollo del pensamiento computacional.

El 5 de Noviembre de 2014:

“(…) es fundamental que, al igual que sucede con la música, con la danza o con la práctica de deportes, se fomente una práctica formativa del pensamiento computacional desde las primeras etapas de desarrollo. Y para ello, al igual que se pone en contacto a los niños con un entorno musical o de práctica de danza o deportiva,… se haga con un entorno de objetos que promuevan, que fomenten, a través de la observación y de la manipulación, aprendizajes adecuados para favorecer este pensamiento. No tenemos en muchos casos evidencias de que esos entornos y esas manipulaciones desarrollen las destrezas, habría que fomentar investigaciones para tenerlas, pero sí sospechamos fuertemente que ocurre. 

Tradicionalmente se ha hablado de aprendizajes  o de destrezas concretas: Seriación, discriminación de objetos por propiedades, en las primeras etapas, y en las del pensamiento abstracto o para la resolución de problemas se ha hablado de la modularización, el análisis descendente, el análisis ascendente, la recursividad,…

Para lo primero hay multitud de recursos, juegos y actividades que los educadores infantiles conocen bien.” (Zapata-Ros, Noviembre 2014)

En el artículo de RED (Zapata-Ros, 2015) Pensamiento computacional: Una nueva alfabetización digital

Hay por tanto multitud de áreas del aprendizaje que conviene explorar e investigar en esta nueva frontera. Y en 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.

En el blog RED de Hypotheses (Zapata-Ros, 2018b):

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 para designar las competencias que son previas y necesarias en las fases anteriores del desarrollo para la codificación. Nos referimos por ejemplo a construcciones mentales que permiten alojar características de objetos de igual forma a como lo hacen las variables con los valores: Son en este caso el color, la forma, el tamaño,… O también operaciones con estos rasgos como son la seriación. 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. Este ámbito de la instrucción es lo que podría denominarse precodificación, (…)

En el capítulo “Pensamiento computacional. Una tercera competencia clave”, del libro El pensamiento computacional, análisis de una competencia clave (Pérez-Paredes & Zapata-Ros, 2018) se dice:

Tradicionalmente, en el diseño curricular de las primeras etapas de desarrollo se ha hablado de aprendizajes  o de destrezas concretas que en un futuro predispondría a los aprendices para aprender mejor en un futuro habilidades matemáticas, geométricas, de lenguaje, como son la seriación, el encaje, la discriminación de objetos por propiedades, en las primeras etapas, y también en las de desarrollo del pensamiento abstracto o para la resolución de problemas. Así se ha hablado de la modularización, del análisis descendente, de análisis ascendente, de recursividad, e incluso de sinéctica y de cinestesia… En la perspectiva Montessori (1928, 1935 y 1937) por ejemplo esto es básico. Para ello se han desarrollado ya multitud de recursos, juegos y actividades que los educadores infantiles conocen bien.

En ese mismo capítulo hablamos de los programas y trabajos que se desarrollan en UK, EE UU como programas específicos dentro del currículum oficial que implementan pensamiento Computacional en Educación Infantil (Key stage 1 in UK) y que veremos en la parte de materiales de este mismo post, o en el post de esta serie dedicado a materiales.

 

Iniciativas ya existentes

Nos referimos a iniciativas ya existentes de pensamiento computacional, con actividades no estrictamente de programación, como competencias claves, ya incluidas en el curriculum oficial de Educación Infantil o de etapas equivalentes, Key stage 1 in UK,  etc. y al primer ciclo de primaria. Con ligeras variantes, son las edades y ciclos escolares que hay hasta los 8 años.

En el libro El pensamiento computacional, análisis de una competencia clave (Pérez-Paredes & Zapata-Ros, 2018), en la parte final, a partir de la página 89, hacíamos en una tabla un resumen de las situaciones del Pensamiento Computacional en los distintos sistemas educativos de los países en los que hemos encontrado que éste está recogido en los curricula, en el sentido que se apunta en el libro, y que sostenemos en este trabajo: como competencias transversales o competencias clave que sirven para favorecer el aprendizaje de la informática y de la programación, pero también para la resolución de problemas en otras materias aportando sus formas de pensamiento y métodos específicos, y también para problemas de la vida cotidiana.

De ella entresacamos las experiencias e incidencias que tienen que ver con el pensamiento computacional desenchufado en las primeras etapas. En la época en que se hizo el trabajo sólo pudimos detectar, a partir de lo publicado en papers que difunden experiencias, con investigaciones aparejadas que aseguraban un mínimo de rigor y consistencia en su desarrollo y conclusiones, dos casos propiamente dichos que cumplieran estos requisitos: incorporar el pensamiento computacional como competencia clave que fuese en estas etapas iniciales y que estuviese recogido como parte del curriculum oficial de sus países, o sistemas educativos. Se trata de CS Unplugged en Nueva Zelanda, y del programa PlayMaker de Singapur. También incluimos, aunque propiamente no se puede considerar que cumple estos requisitos,  el caso de una propuesta de currículum, ya introducido en su país, Macedonia, que hacen  Jovanov et al (2016, April)  titulado “Trabajar con computadoras y conceptos básicos de programación” o simplemente “Computación”, para abreviar. Ofrecen una visión general del estado de la educación informática en Macedonia antes del currículo propuesto y luego ofrecen una visión general de la nueva materia introductoria para alumnos de ocho años. La incluimos aquí porque, aunque es híbrido de programación y de juegos, es otra iniciativa que prescinde de la computación y de los ordenadores para desarrollar el pensamiento computacional, aunque sólo sea en parte.

En cada uno de los tres casos describimos primero qué se hace o qué hay, luego describo la situación en el contexto del curriculum y del sistema educativo oficial, las características del caso en relación con la características definitorias que hemos propuesto (programación sólo / desarrollo de competencias específicas como área transversal), y por último decimos las referencias de los documentos de donde hemos obtenido la información.

NUEVA ZELANDA

¿Qué hay?

CS Unplugged es una colección de actividades de aprendizaje gratuitas que enseñan Ciencias de la Computación a través de interesantes juegos y acertijos, que usan tarjetas, cuerdas, lápices de colores y muchos juegos como los de Ikea o Montesori-Amazon, del tipo de los que explicamos en el artículo de referencia de este trabajo (Zapata-Ros, 2015) y en el libro  El pensamiento computacional, análisis de una competencia clave (Pérez-Paredes & Zapata-Ros, 2018). Fue desarrollado para que los jóvenes estudiantes puedan interactuar con la informática, experimentar los tipos de preguntas y desafíos que experimentan los científicos informáticos, pero sin tener que aprender primero la programación.

Las actividades para las primeras etapas podemos verlas en web [i]

Bell, Alexander, Freeman y Grimley (2009) son ​​los investigadores responsables del proyecto CS Unplugged y en el documento Computer science unplugged: School students doing real computing without computers dan una visión general inicial del proyecto y también exploran por qué se ha popularizado y describen las diferentes formas en que se ha adaptado, que son

  •         Vídeos de diferentes actividades
  •          Hacer pulseras codificadas en binario
  •          Competiciones
  •          Adaptar las actividades de CS Unplugged a diferentes temas del currículo.
  •          Actividades al aire libre
  •          Actividad en línea

También analizan y justifican los principios de aprendizaje al diseñar las actividades y discuten sus planes futuros.

Situación en el curriculum

El programa CS Unplegged es un programa completo de actividades desarrollado por CS Education Research Group [ii] en la Universidad de Canterbury, Nueva Zelanda. Está explicado por Bell et al (2009) y por James Lockwood y Aidan Mooney.

Básicamente está orientado a Educación Secundaria e informa al  Certificado Nacional de Secundaria que incluye Ciencias de la Computación entendidas en el sentido de PC.

Pero esto implica actividades incluidas en el curriculum para etapas anteriores a partir de los cinco años.

Referencias

Computer science unplugged: School students doing real computing without computers. Bell, T., Alexander, J., Freeman, I., & Grimley, M. (2009). [iii]

A case study of the introduction of computer science in NZ schools. Bell, T., Andreae, P., & Robins, A. (2014)[iv]

A pilot computer science and programming course for primary school students. Duncan, C., & Bell, T. (2015, November).[v]

Adoption of new computer science high school standards by New Zealand teachers. Thompson, D., & Bell, T. (2013, November). [vi]

Estos trabajos e investigaciones están reseñados  además en Computational Thinking in Education: Where does it fit? A systematic literary review. James Lockwood, Aidan Mooney.[vii]

SINGAPUR

¿Qué hay?

Para abordar la creciente necesidad de nuevos programas de tecnología educativa (en este caso de Pensamiento Computacional a través fundamentalmente de robótica) en las aulas de la primera infancia, se lanzó el programa PlayMaker de Singapur. Es un programa en línea destinado a los maestros, para introducir a los niños más pequeños a la tecnología (Chambers, 2015; Digital News Asia, 2015). Según Steve Leonard, vicepresidente de la Autoridad de Desarrollo de Infocomm de Singapur (IDA), “a medida que Singapur se convierta en una nación inteligente, nuestros hijos necesitarán sentirse cómodos creando con tecnología” (IDA Singapur, 2015).

Aprovechando el creciente movimiento STEM, el objetivo del programa PlayMaker no es solo promover el conocimiento técnico sino también brindar a los niños herramientas para divertirse, practicar la resolución de problemas y generar confianza y creatividad (Chambers, 2015; Digital News Asia, 2015).

Como parte del programa PlayMaker, 160 centros preescolares en Singapur fueron dotados de una variedad de juguetes tecnológicos que involucran a los niños con la robótica, la programación, la construcción y la ingeniería, incluyendo: BeeBot, Circuit Stickers y la robótica KIBO (Chambers 2015). Además del lanzamiento de nuevas herramientas, los educadores de la primera infancia también recibieron capacitación en un simposio de 1 día sobre cómo usar y enseñar con cada una de estas herramientas (Chambers 2015).

Estas escuelas piloto también reciben apoyo técnico continuo y asistencia con la integración curricular como parte de este enfoque integral (IDA Singapur, 2015).

El estudio de referencia (Sullivan & Bers, 2017) se centra en evaluar los resultados de aprendizaje y compromiso de una de las herramientas de Playmaker implementadas: el kit de robótica KIBO. KIBO es un kit de construcción de robótica diseñado específicamente para niños de 4 a 7 años de edad para aprender habilidades básicas de ingeniería y programación (Sullivan y Bers 2015). Las características del kit KIBO y cómo se utilizó se describen en detalle en la sección ”Métodos’ del estudio’. Además de evaluar los conceptos técnicos que los niños dominan con KIBO, este estudio también examina el potencial de la robótica KIBO para promover conductas personales y sociales positivas en niños pequeños. Finalmente, describe la experiencia desde la perspectiva de los docentes.

Situación en el curriculum

El objetivo del programa piloto PlayMaker de Singapur es proporcionar ejemplos de éxitos y de áreas donde mejorar  el trabajo futuro en implementación de PC en primeras etapas. Estos ejemplos  se ofrecen como  resultados válidos de este año en el que se ha llevado a cabo la experiencia piloto del programa Playmaker de Singapur que puede ser útil no solo para el trabajo futuro en este país, sino también en otros países que están desarrollando nuevos programas para la educación de la primera infancia.

Referencias

Sullivan, A., & Bers, M. U. (2017). Dancing robots: integrating art, music, and robotics in Singapore’s early childhood centers. International Journal of Technology and Design Education, 1-22.[viii]

Como hemos dicho, estas situaciones se producen tanto en Educación Infantil como en Primaria, además hay un caso que es interesante y que se da también en primaria, pero en el que se mezclan elementos de pensamiento computacional como programación y como juegos, nos referimos al caso de Macedonia

 

MACEDONIA

¿Qué hay?

Jovanov, M., Stankov, E., Mihova, M., Ristov, S., & Gusev, M. (2016, April) presentan en EDUCON, 2016 IEEE, una descripción general de una aportación al currículo macedónico, introducida en 2015, titulada “Trabajar con computadoras y conceptos básicos de programación” o simplemente “Computación”, para abreviar. Ofrecen una visión general del estado de la educación informática en Macedonia antes de esta propuesta, hacen un análisis  y luego ofrecen una visión general de la nueva materia introductoria para alumnos de ocho años. En su comunicación dan una visión general del contenido que incluye siete unidades que se impartirán en dos clases por semana.

Lo presentan en el congreso  (Jovanov, M., Stankov, E., Mihova, M., Ristov, S. and Gusev, M., 2016, April) Global Engineering Education Conference (EDUCON), 2016 IEEE con el título Computing as a new compulsory subject in the Macedonian primary schools curriculum.

En ella comunicaron que llevaron a cabo una investigación sobre esta integración curricular. En este trabajo, considerado documento de referencia, y en la propia investigación se centran en el cambio introducido en el currículo macedonio. Presentan el plan de estudios propuesto y aceptado, con énfasis en los temas sobre pensamiento computacional y programación. También discuten el software disponible y las herramientas adecuadas para la implementación de los temas mencionados en la propuesta, y presentan un juego recientemente desarrollado. Al final explican la formación necesaria de los profesores,y el formato de la capacitación preliminar de todos los maestros de escuela primaria en el país.

La investigación incluye las primeras impresiones de los capacitadores que realizaron la capacitación, y la elaboración de las opiniones de los maestros.

En su trabajo Jovanov et al. (2016) comunican que en la iniciativa organizan los contenidos  en siete unidades que se impartirán en dos clases por semana:

  • Primeros pasos para usar la computadora
  • Gráficos por computadora
  • Procesamiento de texto
  • Vida en línea
  • Concepto de algoritmos y programas
  • Pensamiento computacional a través de un juego
  • Creación de programas simples

Obviamente destacamos en el sentido propuesto de pensamiento computacional desenchufado las unidades quinta y sexta. En ésta a los estudiantes se les enseña la noción de programación y aprenden a través de un juego, el DigitMile,  que fue especialmente diseñado para ser utilizado en este plan de estudios junto con él.

Situación en el curriculum

En el documento de referencia tenemos constancia y la descripción de la situación y los presupuestos sobre pensamiento computacional que llevaron a los responsables políticos en Macedonia a incluir la programación como parte de una nueva asignatura obligatoria para los alumnos a la edad de 8 años

Referencias

Reseñado en Computational Thinking in Education: Where does it fit? . A systematic literary review . James Lockwood, Aidan Mooney.

Documento base: Jovanov, M., Stankov, E., Mihova, M., Ristov, S., & Gusev, M. (2016, April). Computing as a new compulsory subject in the Macedonian primary schools curriculum.



Referencias del post en formato APA.-

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

Bell, T., Andreae, P., & Robins, A. (2014). A case study of the introduction of computer science in NZ schools. ACM Transactions on Computing Education (TOCE)14(2), 10. https://ir.canterbury.ac.nz/bitstream/handle/10092/10570/12652431_NZ-case-study-TOCE-v5.pdf?seq. uence=1  y  https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2602485

Chambers, J. (2015). Inside Singapore’s plans for robots in pre-schools. GovInsider. Retrieved from: https://govinsider.asia/smart-gov/exclusive-singapore-puts-robots-in-pre-schools/

Digital News Asia, (2015) https://www.digitalnewsasia.com/digital-economy/ida-launches-pilot-to-roll-out-tech-toys-for-preschoolers

Duncan, C., & Bell, T. (2015, November). A pilot computer science and programming course for primary school students. In Proceedings of the Workshop in Primary and Secondary Computing Education (pp. 39-48). ACM. https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2818328

IDA Singapore. (2015). IDA supports preschool centres with technology-enabled toys to build creativity and confidence in learning. Retrieved from: https://www.ida.gov.sg/About-Us/Newsroom/Media-Releases/ 2015/IDA-supports-preschool-centres-with-technology-enabled-toys-to-build-creativity-andconfidence-in-learning.

Jovanov, M., Stankov, E., Mihova, M., Ristov, S., & Gusev, M. (2016, April). Computing as a new compulsory subject in the Macedonian primary schools curriculum. In Global Engineering Education Conference (EDUCON), 2016 IEEE (pp. 680-685). IEEE. http://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7474623/

Lockwood, J., & Mooney, A. (2017). Computational Thinking in Education: Where does it Fit? A systematic literary review. arXiv preprint arXiv:1703.07659.Pérez-Paredes, P., & Zapata-Ros, M. (2018). El pensamiento computacional, análisis de una competencia clave. Scotts Valley, CA, USA: Createspace Independent Publishing Platform. 

 

[i] https://www.csunplugged.org/en/topics/

[ii] http://cosc.canterbury.ac.nz/research/RG/CSE/

[iii] http://www.computingunplugged.org/sites/default/files/papers/Unplugged-JACIT2009submit.pdf

[iv] https://ir.canterbury.ac.nz/bitstream/handle/10092/10570/12652431_NZ-case-study-TOCE-v5.pdf?sequence=1  y  https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2602485

[v] https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2818328

[vi] https://itp.nz/files/wipsce-teachers-2013.pdf y https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2532759

[vii] https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1703/1703.07659.pdf

[viii] https://link.springer.com/article/10.1007/s10798-017-9397-0

 

Referencias.-

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Zapata-Ros, M. (Noviembre 2014). ¿Por qué “pensamiento computacional”? (I)  Blog Pensamiento computacional y alfabetización digital / Computational thinking and computer literacy. http://computational-think.blogspot.com/2014/11/por-que-pensamiento-computacional-i.html

Zapata-Ros, M. (2015). Pensamiento computacional: Una nueva alfabetización digital. RED. Revista de educación a distancia, (46), 1-47. DOI : http://dx.doi.org/10.6018/red/46/4 

Zapata-Ros, M. (2018a). El pensamiento computacional en la transición entre culturas epistemológicas. Blog RED El aprendizaje en la Sociedad del Conocimiento. Consultado el (dd/mm/aaa) en https://red.hypotheses.org/1235

Zapata-Ros, M. (2018b). Pensamiento computacional. Una tercera competencia clave. (I) Blog RED El aprendizaje en la Sociedad del Conocimiento. Consultado el (dd/mm/aaa) en https://red.hypotheses.org/1059


[1] 

Este trabajo está bajo una licencia de Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0  Debe ser citado como:

Zapata-Ros, M. (2018) Pensamiento computacional desenchufado / Computational thinking unplugged. Blog RED de Hypotheses. El aprendizaje en la Sociedad del Conocimientohttps://red.hypotheses.org/1508

DOI : 10.13140/RG.2.2.12945.48481

 

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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Prólogo de César Coll a “El pensamiento computacional. Análisis de una competencia clave”

 

César Coll i Salvador, Universidad de Barcelona

ISSN 2386-8562

Este artículo está bajo una licencia de Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0

Debe ser citado como

Coll i Salvador, C. (2018) Prólogo de César Coll a “El pensamiento computacional. Análisis de una competencia clave”. RED, el aprendizaje en la Sociedad del Conocimiento.  Hypotheses. https://red.hypotheses.org/1329

¿Qué es el pensamiento computacional?; ¿qué características diferenciales presenta respecto a otras modalidades de pensamiento como el pensamiento lógico, matemático, hipotético-deductivo, inductivo, creativo, narrativo, etc.?; ¿a qué se debe el interés creciente acordado al pensamiento computacional en las publicaciones académicas y en los discursos psicológico y educativo contemporáneos?; ¿cómo se refleja este interés en las reformas educativas acometidas en la última década y en los currículos de la educación infantil, primaria y secundaria de los países de nuestro entorno?; ¿mediante qué metodologías didácticas y qué tipos de actividades se puede facilitar y promover el desarrollo del pensamiento computacional en las aulas y en los centros educativos?…

He aquí algunas de las muchas cuestiones de gran relevancia y actualidad que los autores de este libro (Zapata-Ros y Pérez-Paredes, 2018; Zapata-Ros, 2015) plantean y responden sobre la base de una amplia revisión de la literatura y de su propia experiencia como docentes. Nada más lejos de mi intención que intentar resumir aquí el abordaje y las respuestas de los autores. Querría aprovechar, sin embargo, su amable invitación a escribir este prólogo para formular brevemente dos consideraciones relativas, respectivamente, a la naturaleza y características del pensamiento computacional y a su traslación a las aulas en forma de contenidos curriculares y de propuestas metodológicas. Estos dos puntos conforman, a mi juicio, la columna vertebral del libro y están, al mismo tiempo, en el centro de las discusiones y debates actuales sobre el pensamiento computacional.

Lo primero que llama la atención cuando nos aproximamos al pensamiento computacional es, junto con la diversidad y heterogeneidad de sus definiciones y caracterizaciones, el hecho de que en él se incluyen la mayoría, por no decir la totalidad, de los otros tipos o modalidades de pensamiento identificados y descritos hasta el momento. Así, en la relación que hacen los autores de los componentes del pensamiento computacional (p. 63), encontramos el análisis ascendente, el análisis descendente , la heurística, el pensamiento divergente, la creatividad, la recursividad, la iteración, el ensayo y error, la metacognición, etc. Podríamos pues decir, en una primera aproximación, que el pensamiento computacional se caracteriza por incorporar o incluir todas las modalidades y tipos de pensamiento que podemos desplegar las personas.

La simple convergencia de modalidades y tipos de pensamiento, sin embargo, difícilmente puede dar al conjunto un carácter integrador. Sin un componente vertebrador la convergencia derivaría en realidad en simple amalgama, es decir, en una sucesión más o menos articulada de tipos y modos de pensamiento carente de unidad como un todo. Lo que confiere unidad al pensamiento computacional y autoriza a identificarlo como un tipo de pensamiento diferente a los otros, aunque capaz de incorporar a todos ellos, es justamente su orientación a la acción sobre la realidad, a la resolución de problemas reales o, en palabras de los autores, su carácter “ingenieril”. Lo que caracteriza el pensamiento computacional es su orientación a la construcción de “sistemas que interactúan con el mundo real” (p. 60), es decir, que actúan en y sobre la realidad y la transforman, al tiempo que son susceptibles de ser transformados por ella.

El reconocimiento de la naturaleza “ingenieril” del pensamiento computacional permite entender, además, otros tres rasgos del mismo que son igualmente cruciales, a mi juicio, para entender su especificidad. En primer lugar, es un pensamiento que desemboca necesariamente en la elaboración de un producto (el “sistema” al que se refieren los autores) que permite obtener un resultado (consecuencia de la interacción del sistema con la realidad). La actividad de codificación, presentada a menudo como expresión máxima del pensamiento computacional es, a este respecto, un ejemplo altamente ilustrativo: la actividad está orientada a la creación de un programa (sistema) que, al ser ejecutado por un ordenador, produce un resultado (por ejemplo, una serie de acciones de un robot). En segundo lugar, como su propio nombre indica, el pensamiento computacional tiene siempre un componente de cómputo, de cálculo, que puede ser, sin embargo, de naturaleza muy diversa abarcando desde cálculos matemáticos en sentido estricto hasta la previsión de las consecuencias de una u otra acción o no-acción. Y en tercer lugar, tanto el producto (sistema) como el resultado al que conduce el pensamiento computacional están presididos por la voluntad de difundir y compartir uno y otro con otras personas.

A la sucinta caracterización del pensamiento computacional que precede hay que añadir aún, a mi juicio, un rasgo más para poder valorar su alcance y el interés creciente del que es objeto en los ámbitos académico, profesional y educativo. Me refiero a su estrecha vinculación con la cultura digital propia de la Sociedad de la Información en la que estamos inmersos. No es exagerado, en este sentido, afirmar, como hacen los autores, que el pensamiento computacional es el exponente de una cultura epistemológica “vinculada al desarrollo y la generalización de los medios y de las redes digitales [que] apareció con la informática personal, la internet, y continuará con la IA y el blockchain posiblemente, entre otros medios”(p. viii). Como tampoco lo es su vinculación a una nueva forma de alfabetización, la alfabetización digital, y a la necesidad que se plantea a las personas en el escenario actual de adquirir y desarrollar una serie de competencias básicas para poder crecer y desarrollarse adecuadamente en el marco de la cultura digital.

 

La vinculación del pensamiento computacional con la cultura digital y la adquisición de las competencias básicas de la alfabetización digital tiene, a mi entender, dos implicaciones importantes desde el punto de vista educativo, lo que nos lleva al segundo bloque de consideraciones anunciadas al principio de estas páginas. La primera es que el pensamiento computacional está vinculado a lo digital y, en consecuencia, al conocimiento, dominio y uso de las herramientas y dispositivos digitales. Y la segunda, que en ningún caso puede identificarse el pensamiento computacional con el conocimiento, dominio y uso de estas herramientas y dispositivos. Se puede y se debe promover el pensamiento computacional mediante situaciones y actividades que no comportan el conocimiento y dominio de herramientas y dispositivos digitales ni exigen su uso. Ninguna de las características del pensamiento computacional anteriormente mencionadas implica el conocimiento, dominio y uso de estas herramientas como exigencia sine qua non. Ahora bien, por una parte, no cabe duda de que las situaciones y actividades que se apoyan en estas herramientas y dispositivos, por sus propias características y por las affordances que ofrecen a los usuarios, proporcionan un marco potencialmente idóneo para el ejercicio y el desarrollo el pensamiento computacional; y por otra, no hay que olvidar la vinculación del pensamiento computacional con la cultura digital y, en consecuencia, con el uso de las herramientas y dispositivos digitales que es uno de los pilares en los que se asienta esta cultura.

Las consideraciones anteriores son particularmente relevantes en lo que concierne a la toma de decisiones sobre la selección y organización de los contenidos curriculares. De un lado, es indispensable formar a las nuevas generaciones en el conocimiento, dominio y uso de las herramientas y dispositivos digitales que median ya en la actualidad buena parte de las prácticas sociales y culturales en prácticamente todos los ámbitos de la actividad de las personas, lo que aboga a favor de la incorporación de contenidos específicos de aprendizaje sobre estas cuestiones en los currículos escolares. De otro lado, sin embargo, hay que facilitar el desarrollo del pensamiento computacional de manera transversal en todas las áreas curriculares y con todo tipo de contenidos, incluidos por supuesto los contenidos relacionados con el conocimiento, dominio y uso de las herramientas y dispositivos digitales. De ahí que la estrategia de circunscribir y limitar la adquisición y el desarrollo de las competencias que subyacen al pensamiento competencial a una materia o asignatura, sea cual sea su denominación –informática, robótica, codificación…– resulte claramente restrictiva e insuficiente. Parece mucho más acorde con la naturaleza y características del pensamiento computacional, en cambio, trabajar esas competencias de forma transversal en las diferentes materias o asignaturas curriculares; sin menoscabo, por supuesto, de introducir también contenidos específicos orientados a promover el conocimiento, dominio y uso de las herramientas y dispositivos digitales, bien sea también de forma transversal, bien sea como materias, asignaturas o módulos cuando las características del alumnado, de las herramientas y dispositivos u otros factores contextuales así lo aconsejen.

Un último comentario, para terminar, relativo a las estrategias metodológicas más adecuadas para facilitar y promover la adquisición y desarrollo de las competencias asociadas al pensamiento computacional en las aulas. El carácter ingenieril y los otros rasgos distintivos de este tipo de pensamiento a los que hemos aludido más arriba llevan indefectiblemente a señalar las llamadas metodologías de indagación (aprendizaje basado en proyectos, en casos y en problemas) como las más apropiadas para alcanzar este objetivo. Es altamente significativo a este respecto el paralelismo que se puede establecer entre, por una parte, las fases de creación de un código tal como las describen los autores (p. 83), y por otra, las fases mediante las cuales se describen habitualmente los procesos de aprendizaje basados en proyectos, casos o problemas en la literatura especializada. No debe pues sorprendernos que el interés creciente acordado al pensamiento computacional y a las metodologías de indagación en el pensamiento educativo y en los movimientos y propuestas de innovación y mejora de la educación discurran en paralelo. 

Referencias.-

Zapata-Ros, M. (2015). Pensamiento computacional: Una nueva alfabetización digital. RED. Revista de educación a distancia, (46), 1-47. DOI : http://dx.doi.org/10.6018/red/46/4

Zapata-Ros, M. y Pérez-Paredes, P.  (2018). El pensamiento computacional, análisis de una competencia clave. Createspace Independent Publishing Platform.

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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El pensamiento computacional en la transición entre culturas epistemológicas

Miguel Zapata-Ros, Universidad de Alcalá

ISSN 2386-8562

Este artículo está bajo una licencia de Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0

 

 

 

Alfabetización digital y culturas epistemológicas

En este artículo veremos que el pensamiento computacional tiene varias formas de abordamiento. Una de ellas lo vincula a una nueva alfabetización digital:

Se entiende por alfabetización digital la capacidad de entender y utilizar eficientemente la información de una gran variedad de fuentes digitales.

Esta idea constituye la actualización per se de lo que se ha entendido hasta ahora por alfabetización.

En este caso se trata de  la capacidad de leer, escribir y realizar cualquier transacción con la información, pero ahora utilizando las tecnologías y los formatos de datos actuales, al igual que la alfabetización clásica utilizaba la tecnología de la información y los formatos de cada época (libros y cuadernos impresos para la lectura, escritura y cálculo, papiros, pergaminos, tablillas,…).

Se considera como un conjunto de habilidades esenciales para la vida.

En este contexto conceptual vamos a desarrollar las siguientes ideas:

Cultura digital.- Conjunto de concepciones y valores sobre cómo funcionan las cosas en la sociedad del conocimiento y pautas para vivir en ella. Es una nueva cultura epistemológica.

Alfabetización digital.- Un conjunto de habilidades esenciales para la vida, en la mayoría de los casos, en la cultura digital. Un talante especial para afrontar problemas científicos y tecnológicos.

Pensamiento computacional.- Competencia clave en la alfabetización digital. Como leer o escribir lo son para las culturas literales (o textuales).

Esa va a ser pues la tesis de nuestro trabajo. Y lo que vamos a desarrollar en él.

Por tanto, si el pensamiento computacional se va a definir como una nueva alfabetización digital, será importante que primero nos acerquemos a este concepto.

La idea más extendida sobre lo que es la alfabetización digital (Digital Literacy) es que consiste en una trasposición (UK Government, 2015 p.7) de lo que es tradicionalmente una alfabetización a la cultura digital, lo que hay de común en todas ellas:

So literacy in its fundamental sense is the sharing of meaning through language.

A lo largo de la historia de la Humanidad se han ido sucediendo distintas alfabetizaciones y todas han tenido una significación común y un mismo sentido: Han supuesto una adaptación, de la forma en que los humanos se comunican y representan la realidad, a los nuevos medios de comunicación, representación y proceso de la información que han dispuesto.

A grandes rasgos hay tres culturas epistemológicas, según el concepto acuñado por Stehr (2003 a través de Zapata-Ros, 2013), y tres grandes cambios que dan lugar a ellas.

Entre el año 3000 y 1500 aC se produce un cambio progresivo en distintas partes del mundo. Aparecen soportes que son capaces de llevar de forma móvil y personal la información y la representación del conocimiento, son las tabletas de arcilla o, de forma predominante para las culturas de la época, el papiro, los rollos de papiro, que son la base administrativa y cultural de los imperios egipcios. Su producción y comercio alcanza su auge en Biblos (Fenicia), nombre de ciudad que ha dado lugar a la palabra griega Byblos (βίβλος) y de allí la palabra griega también Biblion (βιβλιον) “libro”, que dará origen a los términos Biblia y Biblioteca. De hecho el nombre Biblia con el que se conoce al libro sagrado cristiano es atribuido a esta ciudad ya que la primera biblia se realizó en papiro proveniente de la misma

Este medio, que está en la base de una sociedad y de una cultura vastísima, continúa su expansión siendo el soporte para la difusión, la alfabetización y la inculturación de lospueblos y las gentes en la cultura griega y en la cultura romana, a través tanto del Imperio de Alejandro Magno como del Imperio Romano.

Aunque material y técnicamente es distinto, al pairo le sucede el pergamino y a los rollos los códices medievales. Pero es la misma forma de soporte y de medio de difusión: uno a uno, individual y móvil, como base material de información textual, gráfica o icónica. Siempre en entidades únicas e irrepetibles. es la que soporta la cultura en la Edad Media, en los monasterios y cenobios y la traslada hasta los albores del renacimiento y la Edad Moderna, cuando se produce el sigueinete cambio que da lugar a la siguiente cultura epistemológica.

La segunda revolución la produce la imprenta, y llega hasta nuestros días: la base es el libro impreso y constituye un gran paso, una democratización y una producción industrial de la cultura soportada por este medio. La característica esencial es que el soporte del conocimiento es repetible e ilimitado prácticamente, las tiradas de libros son tan extensas como lectores pueda haber, porque compran libros o porque los leen en bibliotecas u otras instituciones. Igual sucede con el material impreso educativo. Las primeras universidades a distancia lo son por correspondencia con paquetes postales y envios de libros. Y eso ha sido así hasta ahora en que las crisis disruptivas de la sociedad del conocimiento han tambaleado a instituciones tan sólidas como la UK Open University (Bates, 2018)

En ambos casos todas las manifestaciones sociales o individuales, el cómo la gente se expresa, cómo se produce el intercambio de bienes y servicios, como queda registrada la propiedad, las ciencias, la medicina, como la gente acccede al poder y a la riqueza, la promoción interclase queda fuertemente determinada por la forma en que circula el conocimiento y son registrados los datos.

La tercera revolución con la consiguiente aparición de la cultura epistemológica y con la alfabetización va vinculada al desarrollo y la generalización de los medios y de las redes digitales, apareció con la informática personal, la Internet, y continuará con la IA y el blockchain posiblemente, entre otros medios.

La principal característica de la ‘sociedad del conocimiento’ (Stehr, 2003 a través de Zapata-Ros, 2013) es la transformación radical y progresiva de la estructura económica de la ‘sociedad industrial’, en un sistema productivo basado en factores materiales hacia un sistema en el que los factores simbólicos basados en el conocimiento son dominantes. Factores cognitivos, de creatividad, de conocimiento y de información contribuyen cada vez más a la producción y a la distribución de la riqueza en las sociedades y al bienestar de los individuos. Otra característica clave es la progresiva adquisición de un carácter científico de áreas de actividad de la sociedad (Zapata-Ros, 2013).

Como en los casos anteriores no solo cambia cómo se representa, cómo circula el conocimiento, y cómo lo usan los individuos para relacionarse y para otras funciones básicas, sino que afecta a la naturaleza más profunda de las actividades humanas: Las económicas, las sociales, las científicas,… No hace falta extenderse. Pero en este caso el individuo no solo recibe, incorpora o gestiona el conocimiento, sino que lo crea. Y la realidad se escribe en códigos informáticos, no solo en códigos textuales o literarios. Para acceder a cualquier trabajo es imprescindible una serie de competencias nuevas. Son las competencias computacionales, o digitales. Pero no sólo de usuario, no basta con usar los medios, también hay que conformarlos, a algún nivel, aunque sólo sea para filtrar la información o para interrogar a las bases de datos, o para crear metainformación eficiente, hace halta un conocimiento de codificación, de programación. Esta es la nueva competencia clave en la nueva alfabetización, como antes lo eran la lectura, la escritura o el cálculo.

En todos los casos, en todas las culturas epistemológicas, y la digital es la última, hay una serie de rasgos que son conformados de forma diferente: Qué determina las competencias básicas que han de adquirir los individuos, qué sectores sociales, las adquieren y para qué, cuáles son esas competencias claves y básicas, y cuál es la tecnología de soporte y de comunicación del conocimiento. En la tabla siguiente ofrecemos el resultado del análisis de esos rasgos:

Cultura espistemológica Competencias básicas para Competencias claves y básicas Destinatarios Tecnología
Biblos, Mesopotamia, Egipto, Grecia, Roma,.. Edad Media

3000 aC

·  Ser un buen orador

·  Persuadir

·  Registrar datos, fechas y acontecimientos

·  Leer

·  Escribir

·  Hablar

·  Cálculo

·  Geometría

Una élite de funcionarios, políticos y sacerdotes Papiros, códices, tablillas
Imprenta

1450

·  Acceder a cualquier sector de la producción, los servicios y a las profesiones.

·  Acceder a cualquier conocimiento

Lectura

Escritura

Matemáticas

Aprender a aprender (metacognición[1])

Toda la sociedad como usufructuaria de algún tipo de conocimiento Libro impreso

La fotografía. el cine, la TV, el vídeo, la radiofonía,… no digital (aunque para algunos (cita) constituye una subcultura epistemológica que justifica una alfabetización propia: La audiovisual e icónica

Sociedad digital, sociedad del conocimiento

1981-…

·  Acceder a cualquier sector de la producción, los servicios y a las profesiones.

·  Para acceder a cualquier conocimiento. Son digitales y gobernados por programas o con interfaces de lenguaje estructurado.

·  Para la propia vida.

Lectoescritura

Matemáticas

Pensamiento computacional

Todos los individuos, como usuarios y como creadores Informática personal, Internet, tecnología ubicua y social, IA,  blockchain y  otros medios que se desconocen.

Tabla 1

 

Así, según esta idea, la Alfabetización Digital consiste en la adaptación y la capacitación de los individuos para esas funciones de comunicación, representación y proceso a las coordenadas de la revolución tecnológica y de la sociedad de la información, consideradas, en sentido no estrictamente tecnológico, como una revolución de medios de comunicación y de difusión de ideas.

Ésta es la idea del autor que pasó como el creador del concepto: Paul Gilster (1997). Sin embargo este autor no nos proporcionó una listas de habilidades, competencias o actitudes en la  definición de lo que es una cultura digital (a diferencia de como nosotros tratamos de hacer), lo cual la hace incompleta y sobre todo poco útil. Dio una explicación muy general e imprecisa, cuando la define como la capacidad de entender y utilizar la información de una gran variedad de fuentes digitales. Por tanto, se trata de la actualización per se de lo que se entiende de forma  tradicional por alfabetización. Sólo que en este caso se trata de  la capacidad de leer, escribir y realizar cualquier transacción con la información, pero ahora utilizando las tecnologías y los formatos de datos actuales, al igual que la alfabetización clásica utilizaba la tecnología de la información y los formatos de cada época (libros, papiros, pergaminos, tablillas,…). Pero sobre todo, lo importante en ambos casos y que recogemos, es que se considera como un conjunto de habilidades esenciales para la vida. La crítica es que ésta es una expresión genérica del concepto, sin ir ilustrada o acompañada “listas de competencias”. Limitación que intentamos superar en nuestro trabajo (Zapata-Ros, 2015)

A lo largo de los años noventa, otros autores utilizaron y explicaron el concepto. Así:

Bawden (2001) la define como la capacidad de leer y comprender  elementos de información en los formatos de hipertexto o multimedia

Lanham (1995) la considera como una especie de “alfabetización multimedia”. Se basaba, de forma débil, en que desde una fuente digital se podrían generar muchas formas de texto, de informaciones, imágenes, sonidos, etc.  Esto justificaba la necesidad de una nueva forma de alfabetización, con el fin de interpretar, de  dar sentido a estas nuevas formas de presentación, obviamente una alfabetización entraña muchas más operaciones y ámbitos de desarrollo que las técnicas interpretativas. Obviamente se trataba además de un planteamiento restrictivo al centrarse en el multimedia, frente al concepto más amplio de la alfabetización digital, demasiado focalizado en una tecnología concreta de una época concreta.

Esto coincide con lo que en el la tabla 1 hemos considerado como una subcultura epistemológica dentro de la cultura de la imprenta: La de los medios audiovisuales analógicos. Que según estos autores demandaba una nueva alfabetización: la de la lectura gráfica, visual e icónica. Esta conceptualización carece, desde nuestra perspectiva actual de entidad suficiente para ser considerada como una cultura epistemológica y además, en esencia , tiene los mismos rasgos de la cultura de la imprenta: Un solo creador para muchos usuarios, incapacidad de interacción, y por tanto unidireccional en el flujo de comunicación y de circulación del conocimiento.

Distintas concepciones de este tipo son revisadas ​​por Eshet (2002) revisa estas concepciones ye llega a la conclusión de que la alfabetización digital debe considerarse  más como  la capacidad de utilizar las fuentes digitales de forma eficaz. Se trata pues  de un tipo especial de mentalidad o pensamiento. Esta conceptualización está bastante más próxima a lo que planteamos en este trabajo, solo que se refiere a la forma de procesar la información no a organizar la resolución de problemas. El pensamiento computacional es más una resolución de problemas.

Pero un gran mérito de la definición de Gilster, en su libro de 1997, es que rechaza de plano la idea que dio lugar al mito de los “nativos digitales”.  Afirma explícitamente que “la alfabetización digital tiene que ver con  el dominio de las ideas, no con las pulsaciones en el teclado”. Dice claramente, en su concepción, lo limitado de las “habilidades técnicas” desde la perspectiva de la alfabetización digital. Señala que “no sólo hay que adquirir la habilidad de encontrar las cosas, sobre todo se debe adquirir la capacidad de utilizar esas cosas en la vida del individuo”(pp. 1-2).

Un fuerte impulso de esta idea sobre lo establecido por Gilster (1997) lo imprime David Bawden (2008, Capítulo 1), que afirma  que la alfabetización digital implica una forma de distinguir una variedad creciente de conceptos y de hechos, para delimitar los que son relevantes en orden a conseguir  el dominio de las ideas. Este es un gran rasgo de la nueva alfabetización, donde se incluye la metacognición, como se hace en las versiones últimas de la cultura anterior, y como lo hace zapata-Ros (2018) al incluirla en sus elementos definitorios del pensamiento computacional. Bawden insiste en lo necesario para ello de una evaluación cuidadosa de la información, en el análisis inteligente y en la síntesis. Todo ello como vemos tiene que ver con la metacognición. Para ello  proporciona listas de habilidades específicas y de técnicas que se consideran necesarias para estos objetivos, y  que en conjunto constituyen  lo que califica como una cultura digital. Es importante señalar que los auténticos avances sobre estas ideas siempre son las mismas, provienen de listas de competencias, donde resaltan los aspectos metacognitivos.

Sobre estas competencias Bawden (2008) remite a las expuestas en otro trabajo anterior (Bawden, 2001). En las habilidades que señalan se constatan ideas como la de construir un “bagaje de información fiable” de diversas fuentes, la importancia de las habilidades de recuperación (como por otro lado señala Merrill (2009) con el principio de activación), 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.

Llegados a este punto hay una segunda línea de delimitación conceptual, estudiada por Eshet-Alkalai (2004): A partir de su reflexión  advierte sobre la incompatibilidad entre los planteamientos de aquellos que conciben la alfabetización digital como “principalmente constituida por habilidades técnicas —que no es propiamente una alfabetización, porque no tiene aspectos propiamente de inculturación—, y los que la ven centrada en aspectos cognitivos y socio-emocionales del trabajo en entornos digitales”.

Otro criterio, en este mismo sentido, que se ha tenido en cuenta, en la creación progresiva al concepto de Alfabetización Digital, fue el de clasificar (Lankshear y Knobel, 2006) los contenidos y las habilidades según se tratase de un enfoque conceptual o de un enfoque “operacional”.

Es importante esta última tendencia, la de definiciones basadas en operaciones,  porque implica una estandarización. Y esto confiere un carácter “funcional” a  la Alfabetización Digital. Estamos pues en presencia de un enfoque de índole cultura digital, centrando en el estudio en la naturaleza de las  tareas, presentaciones, demostraciones de habilidades, etc. que se realizan, que progresan en la construcción de estándares  para definir qué es o no es Alfabetización Digital.

Por último hay una variante extremadamente estandarizada de la Alfabetización Digital, que consiste en una certificación de competencias. Es la acreditación conocida como Internet and Computing Core Certificación (IC³) (www.certiport.com). Su página web  afirma que la “certificación IC³ ayuda a aprender y demostrar a Internet y la alfabetización digital a través de un estándar de evaluación del aprendizaje válido para la industria en todo el mundo”. Se basa en un sistema de formación y de certificación a través de un examen que abarca contenidos sobre Fundamentos de  Informática, en aplicaciones básicas y clave para la vida,  y en lo que llaman la “vida conectada”.

Hasta aquí un resumen de las ideas más importantes o significativas de la Alfabetización digital coincidentes con el patrón propuesto de adaptación a una nueva cultura epistemológica.

Partimos de la idea del pensamiento computacional como conjunto de elementos o de formas específicas de pensamiento que sirven para resolver problemas en diversos ámbitos como son la ciencia, el trabajo personal o profesional y en la vida cotidiana.

Lo que se propone en este trabajo, y el de los trabajos precedentes, con la construcción de esa idea del pensamiento computacional, está fuertemente relacionado con la Alfabetización Digital en que aquéle está constituido por competencias clave que sirven para aprender y comprender ideas, procesos y fenómenos no sólo en el ámbito de la programación de ordenadores o incluso del mundo de la computación, de Internet o de la nueva sociedad del conocimiento, sino que es sobre todo útil para emprender operaciones cognitivas y  elaboración complejas que de otra forma sería más complejo, o imposible, realizar. O bien, porque sin estos elementos de conocimiento, sería más difícil resolver ciertos problemas de cualquier ámbito no solo de la vida científica o tecnológica sino de la vida común. Como dijimos se considera como un conjunto de habilidades esenciales para la vida en la mayoría de los casos y como un talante especial para afrontar problemas científicos y tecnológicos. Señalamos en relación con esta última acepción algunos ejemplos que veremos después, o hemos visto, en este trabajo, como son el de la  determinación de los génesis de los contagios, en el caso que cuestiona teorías generales como la teoría miasmática del origen de las enfermedades, o la secuencia de llenado de los asientos en el embarque de aeronaves.

El pensamiento computacional en el contexto de las alfabetizaciones digitales

Tras lo visto sobre Alfabetización Digital y conceptos asociados podemos analizar la idea de pensamiento computacional, y las propuestas que se han presentado, en relación con ella, de forma ciertamente crítica.

Una primera aproximación a ese concepto ques e hizo fue el de 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”.

Ésta 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—problemas— más pequeños, para ir resolviéndolos. También, en el mismo párrafo, vemos una alusión implícita a la recursividad, falta la cláusula de parada y la vuelta atrás, pero evidentemente después de armar los puzzles pequeños cada uno hay que ensamblarlo 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. Más propiamente se puede decir que 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. Y por supuesto no incardina el concepto en el momento de desarrollo social y cultural actual, con las implicaciones que tiene. Eso podría haberlo dicho con relación a los programadores de Fortran en los años sesenta y setenta del siglo pasado, sin embargo eso mismo carecía de relevancia y de impacto social en esa época. Era algo extremadamente limitado a una minoría de individuos, como eran los programadores de mainframes.

Igualmente, en la actualidad, hay otros procedimientos diferenciados por el desarrollo de ciencias colaterales como son las del aprendizaje, para abordar tareas complejas que  se pueden considerar como propias de este pensamiento, estre las que están 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, en el sentido que planteamos como necesidad de una alfabetización cultural, y la que a falta de otra utilizaremos como canónica, 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”.

Aquí vemos aspectos netamente culturales, como son el diseño, general no específicamente informático, de los sistemas, y sobre todo la comprensión de la conducta humana.

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, en la perspectiva de ver las implicaciones que tienen estas ideas para una redefinición de un dominio teórico específico como competencia clave en la nueva alfabetización. Y por otro encontrar un currículum adecuado, actividades, recursos, estrategias de enseñanza y formas de evaluación adecuados y concordantes con esa idea de competencia clave para las distintas etapas educativas y para la capacitación de maestros y profesores.

 

El pensamiento computacional como competencia clave en alfabetización digital es un hecho

Alguien pensará que lo desarrollado hasta aquí forma parte de un análisis de tendencias, muy argumentado y muy justificado, pero que no deja de ser un ensayo con una amplia carga de especulación.

Sin embargo no es así. En otros trabajos hemos descrito, lo más exhaustivamente que hemos podido, el estado del arte sobre iniciativas oficiales de integración en el curriculum oficial de educación infantil y primaria del pensamiento computacional en el sentido indicado: Como desarrollo de habilidades, no estrictamente ni siempre de programación, que son claves y pueden ser evocadas [cita] en un contexto de aprendizaje, ese sí, de competencias digitales en otros niveles, incluidos los profesionalizantes.

A continuación ofrecemos algunas referencias que son ejemplos significativos en ese sentido.

Las hemos obtenido en diversas fuentes, básicamente en el informe Computing our future Computer programming and coding Priorities, school curricula and initiatives across Europe, versiones de 2014 (Balanskat & Engelhardt, October, 2014) y de 2015 (Balanskat & Engelhardt, October, 2015), en el trabajo también de la Unión Europea (Bocconi et al, 2016) Developing Computational Thinking in Compulsory Education. Implications for policy and practice y la investigación, en preprint de ArXiv, de Lockwood & Mooney (2017) Computational Thinking in Education: Where does it Fit? A systematic literary review . En estos documentos hemos podido constatar la existencia de iniciativas en el marco de la educación formal, promovidas por instituciones o por profesores, individualmente o en grupos, asociaciones, etc., pero siempre con reconocimiento y con repercusión en la acreditación y en la certificación de estudios formales. En conjunto las hemos recogido en su mayoría y las hemos sistematizado en un trabajo anterior (Zapata-Ros, March 2018).

Es importante señalar lo que entendemos por iniciativas de Pensamiento Computacional: Son aquellas que lo integran en el sentido que señala Wing o en el que ponemos de relieve en trabajos  precedentes a éste (Zapata-Ros, 2015), es decir para promover un conjunto de competencias que, si bien son útiles y son utilizadoas por los programadores en la elaboración de los códigos, sobre todo son útiles a los individuos en general, en otros contextos que no son los informáticos, para resolver problemas en su vida personal o profesional, o que en general constituyen o forman parte de métodos eficaces para trabajar en otras ciencias, técnicas o servicios, o para resolver problemas en sus respectivos ámbitos de conocimientos y con los objetivos que tienen atribuidos. Por esa razón no tendremos en cuenta los casos en que se incluye en los currículos la programación pura y simple (la que sirve para hacer exclusivamente programas informáticos). Por eso hemos excluido los casos de España o de muchos países de la UE que sí están contenplados en los informes Computing our future Computer programming and coding Priorities, school curricula and initiatives across Europe. Aunque el debate sobre este particular está abierto.

Veamos primero casos de Educación Infantil, preescolar o Key stage 1

En esta etapa se pueden citar unas situaciones que son ya clásicas, dentro de lo reciente que es este tema (datan de 2013) y que por ello son las que siempre se citan: El curriculum nacional de Inglaterra o los restantes curricula de UK, que describimos y referenciamos muy escuetamente en este caso: Las orientaciones legales están en  “Curriculum Nacional. Currículo Nacional en Inglaterra: programas informáticos de estudio”, publicado el 11 de septiembre de 2013[2] y los correspondientes de Escocia, Gales e Irlanda del Norte, que con pocas diferencias vienen a ser una adaptación a los correspondientes curricula.

En ellos hay un desarrollo de competencias específicas como área transversal. Lo importante es que hay un tratamiento como competencias específicas y competencias claves, reconocidas como tales, y que están incluidas en el curriculum.

Singular interés merecen los casos de Nueva Zelanda, desarrollado por Computer Science Unplugged, y de Singapur, programa PlayMaker.

En Nueva Zelanda encontramos el programa “Computer science unplugged” reseñado, estudiado y analizado por Bell, T., Alexander, J., Freeman, I., & Grimley, M. (2009), Bell, T., Andreae, P., & Robins, A. (2014), Duncan, C., & Bell, T. (2015, November), y por Thompson, D., & Bell, T. (2013, November), reseñados en Computational Thinking in Education: Where does it fit?A systematic literary review, por James Lockwood, Aidan Mooney (2017).

El programa CS Unplegged es un programa completo de actividades desarrollado por CS Education Research Group en la Universidad de Canterbury, Nueva Zelanda. Básicamente está orientado a Educación Secundaria e informa al  Certificado Nacional de Secundaria que incluye Ciencias de la Computación entendidas en el sentido del Pensamiento Computacional. Pero esto implica actividades incluidas en el curriculum para etapas anteriores a partir de los cinco años.

CS Unplugged  consiste  en una colección de actividades de aprendizaje gratuitas que enseñan Ciencias de la Computación a través de interesantes juegos y acertijos, que usan tarjetas, cuerdas, lápices de colores y muchos juegos como los de Ikea o Montesori-Amazon, del tipo de los que explicamos en el artículo de referencia de este trabajo (Zapata-Ros, 2015). Fue desarrollado para que los jóvenes estudiantes puedan interactuar con la informática, experimentar los tipos de preguntas y desafíos que experimentan los científicos informáticos, pero lo que es clave: sin tener que aprender primero la programación.

Las actividades para las primeras etapas podemos verlas en https://www.csunplugged.org/en/topics/

Bell et al. (2009) son ​​los investigadores responsables del proyecto CS Unplugged y en este documento, dan una visión general inicial del proyecto y también exploran por qué se ha popularizado y describen las diferentes formas en que se ha adaptado, que son:

  • Videos de diferentes actividades
  • Hacer pulseras codificadas en binario
  • Competiciones
  • Adaptar las actividades de CS Unplugged a diferentes temas del currículo.
  • Actividades al aire libre
  • Actividad en línea

También analizan y justifican los principios de aprendizaje al diseñar las actividades y discuten sus planes futuros.

Por último en este resumen, o mejor en estas notas, citaremos el caso de en Singapur, y del programa piloto PlayMaker. Está descrito ampliamente por Sullivan y Bers (2017 p1-22) en  el artículo “Dancing robots: integrating art, music, and robotics in Singapore’s early childhood centers” de International Journal of Technology and Design Education,

El objetivo de PlayMaker, considerado como programa piloto de Singapur, es proporcionar ejemplos de éxitos y de áreas donde mejorar  el trabajo futuro en implementación del Pensamiento Computacional en las primeras etapas educativas. Estos ejemplos recopilados  se ofrecen como  resultados válidos de este año, 2016, en el que se ha llevado a cabo la experiencia piloto del programa. Ejemplos que pueden ser útiles no solo para el trabajo futuro en este país, sino también en otros países que están desarrollando nuevos programas para la educación de la primera infancia.

El programa PlayMaker se lanzó para abordar la creciente necesidad de nuevas propuestas de tecnología educativa (en este caso de Pensamiento Computacional, según el planteamiento que hemos presentado, a través fundamentalmente de robótica) en las aulas de primera infancia. Básicamente es un programa en línea destinado a los maestros, para que estos favorezcan la introducción a los niños más pequeños a la tecnología (Chambers 2015; Digital News Asia 2015). Según Steve Leonard, vicepresidente de la Autoridad de Desarrollo de Infocomm de Singapur (IDA), “a medida que Singapur se convierta en una nación inteligente, nuestros hijos necesitarán sentirse cómodos creando con tecnología” (IDA Singapur 2015).

Aprovechando el creciente movimiento STEM, el objetivo del programa Playmaker no es sólo promover el conocimiento técnico sino también brindar a los niños herramientas para divertirse, practicar la resolución de problemas y generar confianza y creatividad (Chambers 2015; Digital News Asia 2015).

Como parte del programa PlayMaker, 160 centros preescolares en Singapur fueron dotados de una gran variedad de juguetes tecnológicos manipulativos que implican a los niños en la robótica, la programación, la construcción y la ingeniería. Estos juguetes tecnológicos incluyen BeeBot, Circuit Stickers y el kit de robótica KIBO (Chambers, 2015). Además, coincidiendo con el lanzamiento de las nuevas herramientas, los educadores de Educación Infantil también recibieron una capacitación corta pero intensa, en un simposio de un día, sobre cómo usar y enseñar con cada una de estas herramientas (Chambers, 2015).

Las escuelas piloto seleccionadas  también recibieron apoyo técnico continuo y asistencia en, y para, la integración curricular como parte de este enfoque integral (IDA Singapur 2015).

El estudio de referencia (Sullivan & Bers, 2017) se centró en evaluar los resultados de aprendizaje y compromiso de una de las herramientas de Playmaker implementadas: el kit de robótica KIBO.

KIBO es un kit de construcción de robótica, diseñado específicamente para niños de 4 a 7 años de edad, con el fin de que estos aprendan habilidades básicas de ingeniería y programación (Sullivan y Bers 2015). Las características del kit KIBO, y cómo se utilizó en la experiencia, se describen en detalle en la sección ”Métodos’ del estudio’ del trabajo señalado. Además de evaluar los conceptos técnicos que los niños dominan con KIBO, este estudio también examina el potencial de la robótica KIBO para promover conductas personales y sociales positivas en niños pequeños. Finalmente el informe, describe la experiencia desde la perspectiva de los docentes.

Pasamos ahora a educación primaria.

Las experiencias reseñadas en Reino Unido, Nueva Zelanda y Singapur tienen su correlato y continuación en este nivel, por lo cual no es preciso describir de nuevo en este apartado estos programas.

En adición, podemos, con el carácter señalado al principio, reseñar otros casos en Reino Unido,  [decir cuales]

A lo señalado en el Reino Unido podríamos añadir lo reseñado por Sentance y McNicol  (2013, February) sobre la formación de los profesores en los cursos de capacitación de Python School, Digital Schoolhouse y Computing at School Master Teachers.

Los autores dicen que en Inglaterra y otras partes del Reino Unido, se ha asistido a una cantidad, y con un alcance, sin precedentes a cambios en la forma en que los planes de estudio cambian de un enfoque a otro en cómo se aprende con el uso de aplicaciones de software y a través de la introducción de la informática en las escuelas primarias y secundarias. En este documento describen algunos de los desafíos que enfrentamos, el progreso realizado en la integración de las Ciencias de la Computación y el apoyo brindado a los docentes en su desarrollo profesional. Pretenden como en otros casos apoyar a los docentes de una manera holística y proponen un modelo transformacional de desarrollo profesional para CC, tanto para maestros en servicio como formando la base de nuevos programas de capacitación docente.

Acompañan una investigación que describen:

Se distribuyó una encuesta a los maestros que deseaban asistir a cursos / capacitación de desarrollo profesional en CC. Concluyen que las áreas donde los docentes buscan apoyo son “orientación sobre las formas de enseñar informática” y la necesidad de recursos y herramientas.

También encontraron que los talleres de un día y el trabajo con un maestro experimentado eran el tipo de desarrollo más útil.

La administración de tiempos, y su consideración, fue el tema al que se dio más importancia con respecto a los maestros y a la voluntad de la escuela para participar en estos cambios.

Presentan algunos ejemplos de estos cursos de capacitación que incluyen Python School, Digital Schoolhouse y Computing at School Master Teachers.

Por último analizan dos temas a trabajar en el futuro: la acreditación y la investigación en la  acción.

En EE UU, en el contexto del Common Core, bajo la administración Obama, se puso en marcha una Iniciativa del Distrito Escolar Unificado Paradise Valley (PVUSD) para enseñar la codificación a los estudiantes de K-8, y el pensamiento computacional, mediante un modelo a través de las actividades de CC SS y de su programación. Tres maestros de Educación como dotación para el plan (En 1 ° / 2 °, 3 ° / 4 °, 5 ° / 6 ° años) y el Director de Tecnología de la Información del distrito lo articulan.

Hay que recordar que tras el acceso a la presidencia de Trump, o más bien tras la paralización de hecho, de lo que sólo fue expuesto como directrices por la administración Obama y por el CSTA, el panorama queda reducido a iniciativas aisladas como es la Iniciativa del Distrito Escolar Unificado Paradise Valley (PVUSD), en el contexto del Common Core de otras materias de Lengua o de Matemáticas, o en otro sentido por organizaciones privadas como es el caso de CODE.ORG.

Esta iniciativa está explicada y documentada ampliamente por Mensing y otros (2013, October)

Se pretende desarrollar competencias instrumentales de pensamiento Computacional y STEM, en el contexto del Common Core: Se basa en la evidencia de que el pensamiento computacional y su modelo pueden llevar a una práctica de uso de codificación donde se pueden incorporar muchos de los cambios necesarios para el aprendizaje de los estándares de English Language Arts (ELA) y Matemáticas (Mensing, K. et al, 2013, October).

No sólo en EE UU la organización CODE.ORG tiene como misión aprovechar las posibilidades y oportunidades que ofrece el curriculum oficial para integrar el pensamiento computacional en una orientación compatible a como lo hemos definido en el preámbulo de este punto. Los aspectos más importantes de esta orientación están en el documento “CODE.ORG curriculum for elementary school (Introducing code studio for grades K-5)”[3]. En este documento están los contenidos y criterios para organizar la programación (code) en Primaria (Elementary School) por Code.org. En EE UU la educación primaria (Elementary School o K-5) está regulada por las autoridades locales. Esta organización es pues una iniciativa privada, sin ánimo de lucro, que tiene establecido un curriculum compatible con el que tiene la administración nacional para Secundaria (K-12) y que también contiene directrices para primaria.

Lo que en general de forma oficial la administración de EE UU tiene establecido para la regulación de las Ciencias de la Computación, y por añadidura para el pensamiento Computacioneal en educación anterior a la universidad se cono ce como los Estándares de CSTA[4]. Y están recogidos en el documento y “Computer Science K–12 Learning Standards Adoption Statement” (Dorn, December, 2016). Como veremos, estos estándares determinan o influyen en gran medida lo que otras administraciones, como la francesa o la inglesa, tienen establecido sobre los mismos temas.

PACT es un acrónimo de Programming ^ Algorithms = Computational Thinking, un programa avalado por el Ministerio de Educación de Irlanda. Está ampliamente documentado en el trabajo PACT: An initiative to introduce computational thinking to second-level education in Ireland (Mooney et al, 2014), y como el rsto de iniciativas por James Lockwood y Aidan Mooney en  Computational Thinking in Education: Where does it fit? A systematic literary review.

Numerosas iniciativas transversales. Ninguna en el curriculum estatal.

La situación es que en la República de Irlanda, como en muchos otros países, la Ciencia de la Computación o la Informática todavía no es un tema que los estudiantes pueden realizar un examen estatal, es decir no hay estándares. Aunque se han tomado medidas para incluirlo, lo que se puede decir hasta ahora es que todo lo que está disponible para los estudiantes en el currículum es un curso corto de programación.

Como ejemplo y formando parte del debate propuesto, los investigadores del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Maynooth, Irlanda, diseñaron el programa PACT. El objetivo era preparar a los estudiantes y profesores de secundaria irlandeses a la informática a través de programación y algoritmos, con la intención de mejorar la habilidad vital de CT en los estudiantes participantes. Este plan tiene repercusión sobre la primaria: El programa incluye material en cinco unidades diferentes para enseñar a los estudiantes del Año de Transición de Primaria a Secundaria. Estos fueron Programación 1, Programación 2, Algoritmos, Gráficos y Recursión.

Francia ha tomado recientemente, en 2016, decisiones políticas para integrar elementos de Educación Profesional y Técnica (CTE) en el plan de estudios nacional obligatorio en Primaria y en Secundaria. Asociaciones e institucionaes están elaborando propuestas de currículum. Ésta es una de ellas, quizá la más interesante en la línea que proponemos. Es una propuesta de curriculum para Primaria. Está documentada por los autores Chiprianov y Gallon (2016, July) en Introducing Computational Thinking to K-5 in a French Context. In Proceedings of the 2016 ACM.

En esta propuesta Chiprianov y Gallon (2016) presentan un resumen de un proyecto para integrar PC en la educación primaria francesa. Ofrecen una visión general del estado actual del PC en Educación en Francia y hablan sobre el desarrollo cognitivo y afectivo del niño.

En primer lugar discuten el marco teórico del currículum.

El nuevo plan de estudios francés incluyó la programación y está en línea con el estándar de la Computer Science Teachers Association (CSTA) (Dorn, R. I., December, 2016)), pero no incluye explícitamente las Ciencias de la Computación. A continuación, ofrecen una descripción general de las herramientas y actividades que planean usar para enseñar Pensamiento Computacional, que incluye juegos (en el sentido de code.org) y robots. Además, dan una visión general de cómo llevarlo a la práctica mediante el desarrollo de 10 lecciones. Además dan algunas estrategias de enseñanza que por lo general coinciden con las siguientes:

  • Discusiones y demostraciones de toda la clase, seguidas por
  • Aprendizaje colaborativo o individual, y finalmente
  • Reflexionar sobre las soluciones y discusión de estas estrategias

Por último, ofrecen una visión general de algunas de las conclusiones que obtuvieron, que incluían su creencia en que los maestros son importantes tanto para que se cree una actitud positiva como para adaptar los materiales a sus aulas. También encontraron que los niños adquirieron y aprendieron habilidades, como la ubicación del espacio, a partir de las tareas ejercitadas. Es la parte empírica del trabajo.

Otra experiencia interesante es la que se desarrolla en Macedonia y exponen Jovanov,  Stankov, Mihova, Ristov y Gusev (2016, April) en Computing as a new compulsory subject in the Macedonian primary schools curriculum.

En este documento tenemos constancia de que la situación y los presupuestos del pensamiento computacional en el sentido que se señala en este trabajo, o compatible con él, llevaron a los responsables políticos en Macedonia a incluir la programación como parte de una nueva asignatura obligatoria para los alumnos a la edad de 8 años.

Jovanov y otros (2016, April) en su documento y en la correspondiente investigación se centran en el cambio citado en el currículo macedonio: la introducción del curso “Trabajo con computadoras y conceptos básicos de programación”, que en breve se denominaría “Informática”, hablamos de 2015. Presentan el plan de estudios propuesto y aceptado, con énfasis en los temas sobre pensamiento computacional y programación. También discuten el software disponible y las herramientas adecuadas para la implementación de los temas mencionados en la propuesta, y presentan un juego recientemente desarrollado por un equipo vinculado a ellos (DigitMile). Al final explican la formación necesaria de los profesores,y el formato de la capacitación preliminar de todos los maestros de escuela primaria en el país. La investigación incluye las primeras impresiones de los capacitadores que realizaron la capacitación, y la elaboración de las opiniones de los maestros.

En el trabajo (Jovanov et al, 2016) ofrecen una descripción general del contenido que incluye siete unidades que se impartirán en dos clases por semana:

  • Primeros pasos para usar la computadora
  • Gráficos por computadora
  • Procesamiento de texto
  • Vida en línea
  • Concepto de algoritmos y programas
  • Pensamiento computacional a través de un juego
  • Creación de programas simples

De ellos, los últimos tres se centran explícitamente en pensamiento computacional en los términos que exponemos. Es decir, a los estudiantes se les enseña la noción de programación y aprenden a través de un juego que fue especialmente diseñado, el DigitMile, que está diseñado para ser utilizado en este plan de estudios junto con él. Finalmente, los estudiantes usan ScratchJr para desarrollar programas simples.

En esta línea y aunque no es reciente sí creemos conveniente reseñar una experiencia antigua, para que quede constancia de que esta visión está consolidada y hay experiencias desde una época anterior al periodo que se supone de eclosión del pensamiento computacional. Nos referimos al estudio que hicieron en Califormia EE UU Miller,  Kelly y Kelly (1988) titulado Effects of Logo computer programming experience on problem solving and spatial relations ability. Se trata pues de una experiencia muy antigua que no podríamos en propiedad referenciar a lo que tratamos con relación al estado actual del pensamiento computacional, pero que James Lockwood y Aidan Mooney (2017) la incluyen en su estudio, y nosotros también por ser en esencia una experiencia coincidente con el modelo que proponemos.

Miller et al. (1988) presentan un estudio sobre las habilidades de resolución de problemas y para establecer relaciones espaciales de los estudiantes de quinto y sexto grado tras un año académico de experiencia usando Logo. Se utilizaron dos programas, The Factory y Teasers de Tobbs para evaluar la capacidad de resolución de problemas y relaciones espaciales mediante subtests del CTMM (Prueba de Madurez Mental de California: Nivel 1) y PMA (Grados de habilidades mentales primarias 2-4). Se describen los dos programas, así como los datos de los participantes. Los resultados mostraron que hubo una diferencia significativa entre el grupo de tratamiento y los grupos control tanto en las medidas de resolución de problemas como en una de las tres pruebas espaciales. Sin embargo, no se realizaron pruebas previas, pretest, por lo que no se pudo probar que un grupo aprendió menos o más que el otro, en sentido estricto.

 

[1] Explicita hasta muy recientemente

[2] https://www.gov.uk/government/publications/national-curriculum-in-england-computing-programmes-of-study/national-curriculum-in-england-computing-programmes-of-study#key-stage-1

[3] https://code.org/educate/curriculum/elementary-school

[4] http://www.k12.wa.us/ComputerScience/pubdocs/ComputerScienceStandards.pdf

ANDERSON, J.A. (1993) Rules of the Mind (Hillsdale, NJ, Erlbaum).

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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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Pensamiento computacional. Una tercera competencia clave (y IX). Iniciativas institucionales en educación formal: C. Educación Secundaria.

Miguel Zapata-Ros, Universidad de Alcalá

Ésta es la novena 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 han planteado distintas cuestiones: que el pensamiento computacional  debe constituir una tercera competencia clave dentro del curriculum escolar, qué son las alfabetizaciones y las culturas digitales , una definición de Pensamiento Computacional, cuáles son las habilidades y procedimientos que lo constituyen y en qué fases de la elaboración de un código intervienen y unas conclusiones de carácter general. En las tres últimas entregas, la tercera de las cuales es ésta, reseñamos las que se consideran experiencias y prácticas más notables de integración del Pensamiento Computacional, con el sentido expuesto, dentro del curriculum oficial o con repercusión en él.

 

Iniciativas institucionales en educación formal de Educación Secundaria relacionadas con pensamiento computacional

Anteriormente señalábamos diversas fuentes de donde obteníamos estos datos, si ha leído ya las entradas anteriores se puede saltar esta parte e ir directamente a las tablas de datos:

Básicamente del informe Computing our future Computer programming and coding Priorities, school curricula and initiatives across Europe, versiones de 2014 (Balanskat & Engelhardt, October, 2014) y de 2015 (Balanskat & Engelhardt, October, 2015), el trabajo también de la Unión Europea (Bocconi et al, 2016) Developing Computational Thinking in Compulsory Education. Implications for policy and practice y la investigación, en preprint de ArXiv, de Lockwood & Mooney (2017) Computational Thinking in Education: Where does it Fit? A systematic literary review.

En ellos hemos podido constatar la existencia de iniciativas en el marco de la educación formal, promovidas por instituciones o por profesores, individualmente o en grupos, asociaciones, etc., pero siempre con reconocimiento y con repercusión en la acreditación y en la certificación de estudios formales.

Es importante enfatizar qué entendemos por iniciativas relacionadas con el Pensamiento Computacional: Son las que promueven un conjunto de competencias que, si bien son útiles y son utilizadas por los programadores en la elaboración de los códigos, sobre todo son útiles a los individuos en general, en otros contextos que no son los informáticos, para resolver problemas en su vida personal o profesional. O que en general constituyen o forman parte de métodos eficaces para trabajar en otras ciencias, técnicas o servicios, o para resolver problemas en sus respectivos ámbitos de conocimientos y con los objetivos que tienen atribuidos.

No tendremos en cuenta pues los casos de la inclusión de la programación pura y simple, la que sirve para hacer programas informáticos, en los currículos o en los sistemas formales de enseñanza. Por eso hemos excluido los casos de España o de muchos países de la UE que sí están contenplados en los informes Computing our future Computer programming and coding Priorities, school curricula and initiatives across Europe.Aunque el debate sobre este particular está abierto, como lo hemos reseñado en el apartado “El primer dilema del Pensamiento Computacional”.

En la relación que sigue, podemos observar que hay situaciones muy consolidadas y muy potentes como pueda ser la del Reino Unido, junto con otras que o bien son institucionales y no han redundado en una práctica más o menos generalizada pero han sido recogidas por normativas reflejadas en el boletín oficial, o simplemente que hemos visto que hay constancia de ellas:

Secundaria
País Referencia Situación en el contexto del curriculum y del sistema educativo oficial Características en relación con la clasificación que hemos determinado (programación sólo / desarrollo de competencias específicas como área transversal) Cuáles de los elementos definidos se pueden detectar
UK- Inglaterra Curriculum Nacional

Orientación legal

Currículo nacional en Inglaterra: programas informáticos de estudio

Publicado el 11 de septiembre de 2013

 

Desarrollo de competencias específicas como área transversal Competencias específicas y competencias claves, reconocidas como tales, incluidas en el curriculum
UK- Escocia Curriculum escocés

 

Adoptan prácticamente uno similar al C.N. pero menos desarrollado Competencias específicas y competencias claves, reconocidas como tales, incluidas en el curriculum
UK-Gales e Irlanda del Norte Incorporan el curriculum nacional como curriculum galés o de Eire.

 

Adoptan el C.N.

Orientación legal

Currículo nacional en Inglaterra: programas informáticos de estudio

Publicado el 11 de septiembre de 2013

 

Competencias específicas y competencias claves, reconocidas como tales, incluidas en el curriculum
UK

Capacitación docente

Computer science in secondary schools in the UK: Ways to empower teachers.

Sentance, S., Dorling, M., & McNicol, A. (2013, February).

 

 

Reseñado en Computational Thinking in Education: Where does it fit?

A systematic literary review

James Lockwood, Aidan Mooney.

 

Es una reflexión sobre las necesidades de formación docente que el PC plantea a partir de la situación creada en UK con el PC Los autores dicen que en Inglaterra y otras partes del Reino Unido, se ha asistido a una cantidad y de un alcance sin precedentes a cambios en la forma en que los planes de estudio cambian de un enfoque a otro en cómo se aprende con el uso de aplicaciones de software y a través de la introducción de la informática en las escuelas primarias y secundarias. En este documento describen algunos de los desafíos que enfrentamos, el progreso realizado en la integración de las CC y el apoyo brindado a los docentes en su desarrollo profesional. Pretenden como en otros casos apoyar a los docentes de una manera holística y proponen un modelo transformacional de desarrollo profesional para CC, tanto para maestros en servicio como formando la base de nuevos programas de capacitación docente.

Acompañan una investigación que describen:

Se distribuyó una encuesta a los maestros que deseaban asistir a cursos / capacitación de desarrollo profesional en CC. Concluyen que las áreas donde los docentes buscan apoyo son “orientación sobre las formas de enseñar informática” y la necesidad de recursos y herramientas.

También encontraron que los talleres de un día y el trabajo con un maestro experimentado eran el tipo de desarrollo más útil.

La administración de tiempos, y su consideración, fue el tema al que se dio más importancia con respecto a los maestros y a la voluntad de la escuela para participar en estos cambios.

Presentan algunos ejemplos de estos cursos de capacitación que incluyen Python School, Digital Schoolhouse y Computing at School Master Teachers.

Por último analizan dos temas a trabajar en el futuro: la acreditación y la investigación en la  acción.

EE UU Estándares de CSTA.

Computer Science K–12 Learning Standards Adoption Statement

Dorn, R. I. (December, 2016).

 

Son las directrices de la Computer Science Teachers Association (CSTA) aprobadas por la administración nacional de EE UU. Establecen los princios genéricos a tener en cuenta para integrar el pensamiento Computacional de EE UU en K-12 (Secundaria). Pero contiene también directrices para Primaria (Elementary School)
EE UU Computational Thinking in Education: Where does it fit?

A systematic literary review

James Lockwood, Aidan Mooney.

 

 

Se presentan numerosos casos en los que se identifican y describen elementos de pensamiento computacional que sirven de apoyo a materias del curriculum: Matemáticas, Biología, Física, Lengua e Informática. La estructura y el tratamiento es muy común se trata de una formación transversal y su experimentación en destrezas del curriculum, como son matemáticas, lenguaje, conocimiento del medio, etc. Se aíslan y determinan elementos del PC como pueden ser

1) Abstracción

2) Tratamiento de datos

3) Gestión de recursos y herramientas informáticas

4) Algoritmos

5) Diseño

6) Evaluación

7) Visualización y representación de datos.

Frecuentemente va acompañado de una materia con contenidos que favorecen el aprendizaje y el trabajo tal como se hace en programación, suele ser de un lenguaje.

EE UU

Alabama

Computational Thinking in Education: Where does it fit?

A systematic literary review

James Lockwood, Aidan Mooney.

 

 

Jenkins, J.T. et al (2012), March. A plan for immediate immersion of computational thinking into the high school math classroom through a partnership with the alabama math, science, and technology initiative

 

Se presentan numerosos casos en los que se identifican y describen elementos de pensamiento computacional que sirven de apoyo a materias del curriculum: Matemáticas, Biología, Física, Lengua e Informática. Otra modalidad es la inmersión de PC en una asignatura, con preferencia matemáticas.

Por ejemplo Jenkins et al. (2012) Describen un diseño para la inmersión de CT en las aulas de matemáticas de las escuelas secundarias en Alabama, EE. UU.

En su trabajo ofrecen una descripción general del estado de la informática en Alabama y una descripción de las matemáticas, ciencias y Iniciativa Tecnológica (AMSTI).

Incluido en ellas dirigieron un taller para líderes de educación matemática en el cual los maestros recibieron problemas para resolver en los que tenían que usar la abstracción, la generalización y la justificación. Luego usan Python para crear mini-programas para resolver los problemas. Los resultados mostraron que era una forma efectiva de hacer que los maestros utilizaran la programación en clases de matemáticas y que los maestros lo vieron como una nueva herramienta para enseñar el razonamiento matemático. También estaban ansiosos por aprender más sobre programación y cómo integrarlo en sus clases. No hay datos de metodologías y de prácticas de la integración con alumnos.

EE UU

Formación del Profesorado en PC

Liu, J. et al (2011, October). A survey on computer science K-12 outreach: Teacher training programs. In Frontiers in Education Conference (FIE), 2011 (pp. T4F-1). IEEE. http://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6143111/

Computational Thinking in Education: Where does it fit?

A systematic literary review

James Lockwood, Aidan Mooney.

 

 

Formación docente en Pensamiento Computacional y Ciencias de la Computación para profesores y maestros de Secundaria (K-12) Liu et al. [16] presentan un resumen de una serie de programas de capacitación docente de profesores de K-12 para mejorar la educación de Ciencias de la Computación y PC.

Señala programas y los analiza:

De Cálculo, en el Instituto de Tecnología de Georgia

Un programa de  Disciplinary Commons en Georgia Institute of Technology

Estudios de verano de Computación para profesores de K-12 en University of California, Los Angeles

Vinculación de Matemáticas y Computación en Purdue University

Un taller de bioinformática en la Universidad Estatal de Winona

Formación docente en Computación  en la Universidad de Saint Joseph

CS4HS en la Universidad Carnegie Mellon

Rebótica en la Universidad Carnegie Mellon

Capacitación de Alice en la Universidad de Duke

Pensamiento Computacional para las Ciencias en la Universidad Marquette

Computación para el programa de Maestros K-12 en la Universidad Lamar

En el trabajo se establece una taxonomía  comparando los cursos anteriores entre sí usando categorías tales como duración, materia, grado y organizador. Así como las herramientas de capacitación utilizadas. El documento, en la parte de análisis empírico concluye que los programas de capacitación han demostrado ser un medio eficaz para hacer que CC sea accesible para los maestros. Los autores también señalan que, aunque actualmente no hay suficiente evidencia para mostrar que el mismo impacto se produjo en los estudiantes, los resultados de la evaluación de esos programas de capacitación mostraron que la mayoría de los docentes podría incorporar el conocimiento y los materiales obtenidos de la capacitación en sus clases.

EE UU

California

The fairy performance assessment: measuring computational thinking in middle school.

Por Werner, L., Denner, J., Campe, S., & Kawamoto, D. C. (2012, February).

Recogido en Computational Thinking in Education: Where does it fit?.

A systematic literary review

James Lockwood, Aidan Mooney.

 

Describimos estos estudios porque los incluyen James Lockwood y Aidan Mooney en su trabajo, pero en ningún momento se deduce que sean estudios formales, ni mucho menos de Common Core o de aplicación de los estándares de CSTA. Tienen interés como experiencias de PC orientado a otras materias, y sobre todo como referencia para evaluación y calidad de estos programas y enseñanzas. Werner et al. (2012) describen los resultados de evaluación del aprendizaje obtenidos por  una herramienta de evaluación del rendimiento para medir habilidades de TC en el medio californiano (centros y muestra de a costa central de California). Se trata pues de un tema específico de evaluación de rendimiento de PC, que puede tener interés para estas cuestiones: Cómo organizar y cómo evaluar la calidad de estas enseñanzas.
Irlanda Computational Thinking in Education: Where does it fit?

A systematic literary review

James Lockwood, Aidan Mooney.

 

PACT: An initiative to introduce computational thinking to second-level education in Ireland. Mooney et al (2014).

Numerosas iniciativas transversales. Ninguna en el curriculum estatal.

En la República de Irlanda, como en muchos otros países, la Ciencia de la Computación o la Informática todavía no es un tema que los estudiantes pueden realizar un examen estatal. Aunque se han tomado medidas para incluirlo, hasta ahora, todo lo que está disponible para los estudiantes en el currículum es un curso corto de programación

Como ejemplo y formando parte de este movimiento, los investigadores del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Maynooth, Irlanda, diseñaron el programa PACT. PACT es un acrónimo de Programming ^ Algorithms = Computational Thinking. La esperanza era presentar a los estudiantes y profesores de secundaria irlandeses a la informática a través de programación y algoritmos, con la esperanza de mejorar la habilidad vital de CT en los estudiantes participantes. Ahora en su 4º año, el programa PACT ha sido entregado en más de 60 escuelas y más de 1000 estudiantes.
Israel Implementing a new computer science curriculum for middle school in Israel.

Bargury, I. Z., Muller, O., Haberman, B., Zohar, D., Cohen, A., Levy, D., & Hotoveli, R. (2012, October).

Reseñado en Computational Thinking in Education: Where does it fit?

A systematic literary review

James Lockwood, Aidan Mooney.

 

En Israel no existe como tal PC incluido en el curriculum nacional, ni como competencias transversales. Lo que nos presenta Bargury et al es una propuesta que es aceptada y se incluye como una materia de secundaria, suponemos que optativa, de Computación. Sólo que aquí la novedad es el sesgo que se da a esta materia: Se la considera con los objetivos y contenidos de PC. Obviamente esta propuesta tiene elementos de ser un modelo distinto pero viable de integración del PC Bargury et al. (2012, octubre) presentan su plan de estudios para la escuela media israelí en el que plantean introducir a los estudiantes en los fundamentos de CC y PC. A partir de esto, Computación se incluyó en las escuelas secundarias, así como en una disciplina de ingeniería de software. El objetivo de esta nueva materia de la escuela intermedia no era hacer programadores a los estudiantes, sino enseñarles el pensamiento lógico y algorítmico y introducirlos en la programación. La materia contiene cuatro módulos impartidos durante tres años (180 horas, dos por semana), cada uno de estos módulos se resume de la siguiente manera:

 Módulo 1 – Expone a los estudiantes a los fundamentos de CT y programación tales como bucles, variables de ejecución y manejo de eventos. Scratch se usa para enseñar esto

 Módulo 2: investigación científica usando hojas de cálculo (requeridas para matemáticas y física, de modo que se crucen los currículos)

 Módulo 3 – Optativa: Introducción a la Robótica, Programación Básica de Internet (HTML5 y Javascript)

 Módulo 4 – Proyecto de programación (incluye una propuesta, modelando un problema, diseñando e implementando una solución)

Israel A new curriculum for junior-high in computer science.

Zur Bargury, I. (2012, July).

Reseñado en Computational Thinking in Education: Where does it fit?

A systematic literary review

James Lockwood, Aidan Mooney.

 

El Ministerio de Educación de Israel ha lanzado un programa único para mejorar la educación en ciencia y tecnología. Es un programa de seis años para los grados siete a doce. El programa presenta un nuevo plan de estudios en ciencias de la computación para estudiantes de secundaria. El plan de estudios de ciencias de la computación se enfoca en desarrollar el pensamiento computacional. El propósito de este trabajo es describir ese plan de estudios y la evaluación preliminar de los logros de los estudiantes. Está descrito en el item anterior, es el mismo proyecto.
Polonia Computational Thinking in Education: Where does it fit?

A systematic literary review

James Lockwood, Aidan Mooney.

 

Sysło, M. M., & Kwiatkowska, A. B. (2015, September). Learning Mathematics supported by computational thinking. Constructionism and Creativity.

No existe constancia de que el pensamiento computacional se incluya no solo como estudios del curriculum nacional, sino ni tan siquiera como actividad trasversal o integrada en las disciplinas troncales.

Sí existe un tratamiento de actividades en los libros de texto de Computación que podría trasladarse a matemáticas

Sysło y Kwiatkowska (2015) desde el punto de vista académico plantean cómo los conceptos de PC se pueden incorporar a las matemáticas escolares formales y ayudar a mejorar la experiencia de aprendizaje de los alumnos. Presentan como ejemplos extraidos de la realidad, en los libros de texto de secundaria de informática (CS) en Polonia. Y contrastan que estén ausentes de los libros de texto de matemáticas y muestran cómo pueden contribuir.

En ese trabajo plantean algunos ejemplos de los temas y dicen cómo  están vinculados a las matemáticas, faciulitando el aprendizaje de algunos temas:

 Recursividad -> que es difícil para las matemáticas, y  más fácil después de enseñar en Informática

 Pensamiento heurístico -> algoritmos de prueba/error, algoritmos codiciosos, de ruta más corta, etc.

Brasil Discussing the challenges related to deployment of computational thinking in brazilian basic education.

Carvalho, T., Andrade, D., Silveira, J., Auler, V., Cavalheiro, S., Aguiar, M., Foss, L., Pernas, A. and Reiser, R. (2013, October).

Computational Thinking: Possibilities and Challenges.

Ribeiro, L., Nunes, D.J., Da Cruz, M.K. and Matos, E.D.S. (2013, October).

Reseñado en Computational Thinking in Education: Where does it fit?

A systematic literary review

James Lockwood, Aidan Mooney.

 

En Brasil no existe una integración transversal o en el curriculum nacional o de otros niveles de enseñanzas de PC. Si embargo estos documentos son un claro avance en los trabajos previos para incluirlos Carvalho et al. (2013) presentan un documento sobre las dificultades en el despliegue de CT en educación, específicamente en su contexto de Educación Básica y Media Brasileña. Ofrecen una descripción general de CT, así como algunos ejemplos de otros cursos e iniciativas para promover CT en la educación. Presentan igualmente algunos desafíos que el sistema educativo brasileño plantea para la incorporación del CT. Estos son:

 Falta de infraestructura, es decir, faltan ordenadores, wifi, etc.

 ¿Reordenación del plan de estudios, es decir, qué contenidos nuevos deben incluir las disciplinas nuevs o ser incorporado en otras? Debido a la estructura de las instituciones educativas en Brasil, cualquiera de estos es posible ya que es un sistema bastante flexible

 Cualificación y antecedentes de los instructores, es decir, ¿se necesita un grado de informática adaptado o un nuevo perfil?

 Estrategias para diseminar CT, es decir, talleres, libros de texto, etc.

 

Riberiro et al. (2013) también analizan algunos desafíos y posibilidades para incluir el PC en las escuelas brasileñas.

Están de acuerdo con Carvalho et al. en que se necesitarían cambios curriculares y la capacitación de los educadores de Computación es vital. También citan las Políticas del Gobierno como un problema potencial y señalan que es importante que el gobierno cree grupos de trabajo para liderar la inclusión de PC en la educación. También concluyen que las personas y las tradiciones en el aprendizaje pueden ser reacias a incluir el PC, ya que pueden ser difícil de convencerles de que es una habilidad que es necesaria y todavía no poseen.

Portugal Documento de ANPRI-Ledesma et al incluido como capítulo en este libro.
Dinamarca Computational thinking and practice: A generic approach to computing in Danish high schools.

Caspersen, M. E., & Nowack, P. (2013, January).

 

Reseñado en Computational Thinking in Education: Where

 

A systematic literary review

James Lockwood, Aidan Mooney.

 

Computing our future Computer programming and coding Priorities, school curricula and initiatives across Europe versión de 2015 (Balanskat & Engelhardt, October, 2015)

En Dinamarca (en los grados 7 al 10), la codificación está integrada en los Objetivos para Física y Química, con los siguientes contenidos

• Conocimiento sobre programación simple y transmisión de datos.

• Lenguajes de programación y habilidades de programación de soluciones digitales simples (Física y química).

• En Matemáticas para mejorar el pensamiento sistemático y abstracto con orientación específica.

En Grados 11-13 (educación secundaria superior), la codificación se intercala en la asignatura opcional Tecnología de la información. Actualmente, este curso es un curso piloto aprobado, que se prevé que se convierta en una asignatura optativa en el plan de estudios (Tratamiento de ley pendiente).

• Uso de tecnologías de programación para el desarrollo de productos de TI y adaptación de sistemas de TI existentes (estructuras de datos como condiciones anidadas, diferentes tipos de bucles, funciones que acoplan diferentes tecnologías de programación, enfoques de programación tales como Mejora gradual, Programación orientada a objetos, etc.)

El trabajo de Caspersen y Nowack  (2013) describe el modelo que están adoptando en Dinamarca

Caspersen y Nowack  (2013) presentan un enfoque nuevo y genérico para la informática en las escuelas secundarias danesas. Se basa en un marco que construyeron a partir de ideas basadas en ideas relacionadas con PC. Ofrecen una visión general de la informática en danés

Las escuelas secundarias antes de presentar dos tesis ‘de las que se basa y luego dar una visión general de los módulos (llamados “Áreas de conocimiento”).

La tesis ‘es que:

 “A través de la informática, las personas pueden crear y manejar pensamientos, procesos, productos y servicios que creen oportunidades nuevas, efectivas y de cruce de fronteras, imposibles sin tecnología digital”.

 “Existe un conjunto fundacional común y compartido de conceptos, principios y prácticas computacionales, que se puede aplicar de manera deliberada con la ciencia, las artes y las humanidades, y las ciencias de la salud y la vida”.

Las áreas de conocimiento son las siguientes:

 Importancia e impacto: se utilizan áreas de informática relevantes / significativas.

 Arquitectura de aplicaciones: arquitectura de TI de sistemas (presentación, lógica, datos)

 Digitalización: representación y manipulación de datos

 Programación y Programabilidad: introducción a la programación

 Abstracción y modelado: datos de modelado

 Diseño de interacción: describir y analizar el diseño de la interfaz, implementarlo

 Innovación: perspectiva de producto y proceso

A continuación, ofrecen una descripción general de los enfoques pedagógicos en los que han basado el marco, a saber:

 Orientación a la aplicación: de arriba hacia abajo en lugar de hacia abajo, su objetivo no es enseñar competencias específicas (por ejemplo, programación), sino desarrollar interés, pensamiento crítico y CT.

 Del consumidor al productor: los estudiantes comienzan como usuarios de un artefacto al usarlo / estudiarlo, luego modificarlo y posiblemente crearlo desde cero (use-modify-create)

 Ejemplos trabajados: declaración del problema y un procedimiento para resolver el problema

Nueva Zelanda Computer science unplugged: School students doing real computing without computers.

Bell, T., Alexander, J., Freeman, I., & Grimley, M. (2009).

A case study of the introduction of computer science in NZ schools.

Bell, T., Andreae, P., & Robins, A. (2014)

 

A pilot computer science and programming course for primary school students

Duncan, C., & Bell, T. (2015, November)..

Adoption of new computer science high school standards by New Zealand teachers.

Thompson, D., & Bell, T. (2013, November).

Reseñados en Computational Thinking in Education: Where does it fit?

A systematic literary review

James Lockwood, Aidan Mooney.

En Nueva Zelanda, hay un  Certificado Nacional de Secundaria que incluye Ciencias de la Computación entendidas en el sentido de PC. Desde 2011 hay un curriculum para la Secundaria en este sentido que está ampliamente documentado por Duncan and Bell (2015) Bell et al. (2014), Thompson, D., & Bell, T. (2013, November). Así pues Nueva Zelanda introdujo PC como un tema evaluado a nivel nacional en 2011. Constituye una asignatura impartida en tres años. Utilizan Scratch como una introducción inicial a la programación y los conceptos antes de pasar a la programación orientada a objetos en los próximos años. Se llevó a cabo un estudio piloto en 2014 en el que a más de 500 estudiantes de 11/12 años se les enseñaron conceptos de representación de datos utilizando CS Unplugged y luego programación usando Scratch. CS Unplegged es un programa formativo centrado en PC, y muy completo. CS Unplegged es un programa completo de actividades desarrollado por CS ducation Research Group (http://cosc.canterbury.ac.nz/research/RG/CSE/) en la Universidad de Canterbury, Nueva Zelanda (http://www.canterbury.ac.nz/ ), Está explicado por Bell et al (2009) y por James Lockwood y Aidan Mooney.

CS Unplugged (http://csunplugged.org/) es una colección de actividades de aprendizaje gratuitas que enseñan Ciencias de la Computación a través de interesantes juegos y acertijos, que usan tarjetas, cuerdas, lápices de colores y muchos juegos como los de Ikea o Montesori-Amazon, del tipo de los que explicamos en el artículo de referencia de este trabajo (Zapata-Ros, 2015). Fue desarrollado para que los jóvenes estudiantes puedan interactuar con la informática, experimentar los tipos de preguntas y desafíos que experimentan los científicos informáticos, pero sin tener que aprender primero la programación.

Bell et al. (2009) son ​​los investigadores responsables del proyecto CS Unplugged y en este documento, dan una visión general inicial del proyecto y también exploran por qué se ha popularizado y describen las diferentes formas en que se ha adaptado, que son

Videos de diferentes actividades

Hacer pulseras codificadas en binario

Competiciones

Adaptar las actividades de CS Unplugged a diferentes temas del currículo.

Actividades al aire libre

Actividad en línea

También analizan y justifican los principios de aprendizaje al diseñar las actividades y discuten sus planes futuros

DISSECT (DIScover SciEnce through CT) Project

EE UU

[57] Nesiba, N., Pontelli, E. and Staley, T., 2015, October. DISSECT: Exploring the relationship between computational thinking and English literature in K-12 curricula. In Frontiers in Education Conference (FIE), 2015. 32614 2015. IEEE (pp. 1- 8). IEEE.

[58] Arraki, K., Blair, K., Bürgert, T., Greenling, J., Haebe, J., Lee, G., Peel, A., Szczepanski, V., Pontelli, E. and Hug, S., 2014, October. DISSECT: An experiment in infusing computational thinking in K-12 science curricula. In Frontiers in Education Conference (FIE), 2014 IEEE (pp. 1-9). IEEE.

[59] Burgett, T., Folk, R., Fulton, J., Peel, A., Pontelli, E. and Szczepanski, V., 2015, October. DISSECT: Analysis of pedagogical techniques to integrate computational thinking into K-12 curricula. In Frontiers in Education Conference (FIE), 2015. 32614 2015. IEEE (pp. 1-9). IEEE.

 

Reseñado en Computational Thinking in Education: Where does it fit?

A systematic literary review

James Lockwood, Aidan Mooney.

 

Como en los casos anteriores de EE UU, ésta corresponde a una iniciativa de Secundaria que tiene repercusión en las actividades curriculares de K-12 DISSECT es una iniciativa de la Universidad Estatal de Nuevo México, EE. UU. Para incorporar CT en las aulas de 6º grado. Para hacer esto, utilizan una variedad de diferentes técnicas y herramientas, incluyendo la escritura de algoritmos y Scratch.

Utilizaron Scratch para reforzar las habilidades de PC y los conceptos que se enseñaban anteriormente en otros módulos. También lo usaron para enseñar el concepto de iteración al hacer “Anuncios Web” y concluyeron que era un módulo atractivo que permitía a los estudiantes demostrar sus conocimientos de iteración.

El análisis empírico evidenció que este modelo mejoró el vocabulario de PC y las habilidades para definir términos y conceptos.

El análisis cualitativo también mostró que los estudiantes tenían una comprensión más completa de los conceptos de PC enseñados y sugieren que podrían no solo reconocer los conceptos sino también reutilizarlos en asignaturas y disciplinas distintas. También indicó que los niveles de compromiso y aprendizaje en los conceptos del currículo de ciencias del 6º grado incorporados en sus módulos eran más altos y que los módulos aumentaban efectivamente el interés, la motivación y el conocimiento de Computación.

Foundations for Advancing Computational Thinking (FACT)

EE UU

California

Assessing computational learning in K-12.

Grover, S., Cooper, S., & Pea, R. (2014, June).

Factors influencing computer science learning in middle school.

Grover, S., Pea, R., & Cooper, S. (2016, February).

 

Grover, S., Pea, R., & Cooper, S. (2015). Designing for deeper learning in a blended computer science course for middle school students. Computer Science Education, 25(2), 199-237.

 

Computational Thinking in Education: Where does it fit?

A systematic literary review

James Lockwood, Aidan Mooney.

Como en los casos anteriores de EE UU, ésta corresponde a una iniciativa de Secundaria que tiene repercusión en las actividades curriculares de K-12 Grover et. Al (2014,2015,2016) desarrollaron un plan de estudios llamado FACT que les enseñaron a los estudiantes de secundaria. Utilizaron Scratch como su principal herramienta de enseñanza y enseñaron temas tales como bucles, variables, entrada del usuario, algoritmos y condicionales.

Descubrieron que su curso mostraba mejoras en el aprendizaje y fomentaba las habilidades de TC, tal como lo midieron los instrumentos previos y posteriores a la prueba tomados de trabajos anteriores en Israel (Zur-Bargury, I., Pârv, B. and Lanzberg, D., 2013, July.), así como cuestionarios y tareas de Scratch. Descubrieron que su curso (24 horas durante aproximadamente seis semanas) no arrojó resultados estadísticamente mejores que el curso israelí de 60 horas impartido durante un año, sin embargo, hay otros factores que contribuyen como que los estudiantes israelíes son escogidos como aquellos “que sobresalió en su grupo de edad “. Una pregunta en la encuesta que produjo resultados significativamente diferentes incluyó rellenar 10 bloques de Scratch en blanco en un guión y esto implicó el más alto nivel de pensamiento, “Evaluar y Crear” en la taxonomía de Bloom. También descubrieron que los estudiantes que tenían un bajo rendimiento matemático previo luchaban por aprender conceptos de CS y sugieren que apunta a la necesidad de desarrollar habilidades de abstracción para las cuales las matemáticas preparan a los estudiantes.

 

Además de lo reseñado hay seguramente hay otras iniciativas igualmente interesantes, y constituye un desafío indagarlas y ver las soluciones que aportan a la integración del Pensamiento Computacional. Así por ejemplo en el trabajo de Caspersen y Nowack  (2013)  se señalan las siguientes, iniciativas, obtenidas a su vez de Cutts, Esper y Simon (2011), aunque posiblemente hayan quedado algunas de ellas desfasadas en sus planteamientos[1]:

Informe Computing in School (Royal Society, 2012) de la Royal Society del Reino Unido.

La Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU. y el College Board respaldan el desarrollo de un curso de Advanced Placement, basado en los principios del PC (Astrachan et al., 2012) , con el objetivo de ampliar la participación en informática y ciencias de la computación mediante la transformación de la informática de la escuela secundaria (Astrachan et al., 2011).

Citan también iniciativas en otros países

Israel (Gal-Ezer y Harel 1998 y 1999, Bargury 2012)

Alemania (Steer y Hubwieser 2010)

Países Bajos (Van Diepen y otros, 2011)

Noruega (Hadjerrouit 2009)

Referencias.-

 

Arraki, K., Blair, K., Bürgert, T., Greenling, J., Haebe, J., Lee, G., Peel, A., Szczepanski, V., Pontelli, E. and Hug, S. (2014, October). DISSECT: An experiment in infusing computational thinking in K-12 science curricula. In Frontiers in Education Conference (FIE), 2014 IEEE (pp. 1-9). IEEE.

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[1] Las referencias se pueden encontrar en el trabajo de Caspersen y Nowack  (2013)

 

 

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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Pensamiento computacional. Una tercera competencia clave (VII). Iniciativas institucionales en educación formal relacionadas con el pensamiento computacional: A Educación Infantil

Miguel Zapata-Ros, Universidad de Alcalá

Ésta es la séptima 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 han planteado distintas cuestiones: que el pensamiento computacional  debe constituir una tercera competencia clave dentro del curriculum escolar, qué son las alfabetizaciones y las culturas digitales , una definición de Pensamiento Computacional, cuáles son las habilidades y procedimientos que lo constituyen y en qué fases de la elaboración de un código intervienen y unas conclusiones de carácter general. En ésta última parte reseñamos las que se consideran experiencias y prácticas más notables de integración del Pensamiento Computacional, con el sentido expuesto, dentro del curriculum oficial o con repercusión en él.

 

 

Iniciativas institucionales en educación formal de Educación Infantil relacionadas con pensamiento computacional

En diversas fuentes, básicamente en el informe Computing our future Computer programming and coding Priorities, school curricula and initiatives across Europe, versiones de 2014 (Balanskat & Engelhardt, October, 2014) y de 2015 (Balanskat & Engelhardt, October, 2015), el trabajo también de la Unión Europea (Bocconi et al, 2016) Developing Computational Thinking in Compulsory Education. Implications for policy and practice y la investigación, en preprint de ArXiv, de Lockwood & Mooney (2017) Computational Thinking in Education: Where does it Fit? A systematic literary review, hemos podido constatar la existencia de iniciativas en el marco de la educación formal, promovidas por instituciones o por profesores, individualmente o en grupos, asociaciones, etc., pero siempre con reconocimiento y con repercusión en la acreditación y en la certificación de estudios formales.

Es importante enfatizar qué entendemos por iniciativas relacionadas con el Pensamiento Computacional. Nos referimos a  aquellas que lo integran en el sentido que señala Wing, o en el que ponemos de relieve en este trabajo o en su precedente (Zapata-Ros, 2015). Es decir, las que promueven un conjunto de competencias que, si bien son útiles y son utilizadas por los programadores en la elaboración de los códigos, sobre todo son útiles a los individuos en general, en otros contextos que no son los informáticos, para resolver problemas en su vida personal o profesional. O que en general constituyen o forman parte de métodos eficaces para trabajar en otras ciencias, técnicas o servicios, o para resolver problemas en sus respectivos ámbitos de conocimientos y con los objetivos que tienen atribuidos.

No tendremos en cuenta pues los casos de la inclusión de la programación pura y simple, la que sirve para hacer programas informáticos, en los currículos o en los sistemas formales de enseñanza. Por eso hemos excluido los casos de España o de muchos países de la UE que sí están contenplados en los informes Computing our future Computer programming and coding Priorities, school curricula and initiatives across Europe.Aunque el debate sobre este particular está abierto, como lo hemos reseñado en el apartado “El primer dilema del Pensamiento Computacional”.

Si volvemos a considerar los casos de integración del Pensamiento Compuacional en el sentido descrito, en la relación que sigue, podemos observar que hay situaciones muy consolidadas y muy potentes como pueda ser la del Reino Unido, y otras que o bien son institucionales y no han redundado en una práctica más o menos generalizada pero han sido recogidas por normativas reflejadas en el boletín oficial. O simplemente que hemos visto que hay constancia de ellas.

Veamos el cuadro de Educación Infantil:

Educación Infanti (Key stage 1 in UK)
País Referencia Situación en el contexto del curriculum y del sistema educativo oficial Características en relación con la clasificación que hemos determinado (programación sólo / desarrollo de competencias específicas como área transversal) Cuáles de los elementos definidos se pueden detectar
UK- Inglaterra Curriculum Nacional

Orientación legal

Currículo nacional en Inglaterra: programas informáticos de estudio

Publicado el 11 de septiembre de 2013

https://www.gov.uk/government/publications/national-curriculum-in-england-computing-programmes-of-study/national-curriculum-in-england-computing-programmes-of-study#key-stage-1

 

Desarrollo de competencias específicas como área transversal Competencias específicas y competencias claves, reconocidas como tales, incluidas en el curriculum
UK- Escocia Curriculum escocés

https://education.gov.scot/scottish-education-system/policy-for-scottish-education/policy-drivers/cfe-(building-from-the-statement-appendix-incl-btc1-5)/curriculum-areas/Technologies

Adoptan prácticamente uno similar al C.N. pero menos desarrollado Competencias específicas y competencias claves, reconocidas como tales, incluidas en el curriculum
UK-Gales e Irlanda del Norte Incorporan el curriculum nacional como curriculum galés o de Eire.

http://learning.gov.wales/resources/browse-all/digital-competence-framework/?lang=en

Adoptan el C.N.

Orientación legal

Currículo nacional en Inglaterra: programas informáticos de estudio

Publicado el 11 de septiembre de 2013

https://www.gov.uk/government/publications/national-curriculum-in-england-computing-programmes-of-study/national-curriculum-in-england-computing-programmes-of-study#key-stage-1

Competencias específicas y competencias claves, reconocidas como tales, incluidas en el curriculum
Nueva Zelanda Computer science unplugged: School students doing real computing without computers.

Bell, T., Alexander, J., Freeman, I., & Grimley, M. (2009). http://www.computingunplugged.org/sites/default/files/papers/Unplugged-JACIT2009submit.pdf

A case study of the introduction of computer science in NZ schools.

Bell, T., Andreae, P., & Robins, A. (2014)

https://ir.canterbury.ac.nz/bitstream/handle/10092/10570/12652431_NZ-case-study-TOCE-v5.pdf?sequence=1  y  https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2602485

A pilot computer science and programming course for primary school students

Duncan, C., & Bell, T. (2015, November).. https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2818328

Adoption of new computer science high school standards by New Zealand teachers.

Thompson, D., & Bell, T. (2013, November). https://itp.nz/files/wipsce-teachers-2013.pdf y https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2532759

 

Reseñados en Computational Thinking in Education: Where does it fit?

A systematic literary review

James Lockwood, Aidan Mooney.

https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1703/1703.07659.pdf

El programa CS Unplegged es un programa completo de actividades desarrollado por CS ducation Research Group  (http://cosc.canterbury.ac.nz/research/RG/CSE/) en la Universidad de Canterbury, Nueva Zelanda (http://www.canterbury.ac.nz/ ), Está explicado por Bell et al (2009) y por James Lockwood y Aidan Mooney.

Básicamente está orientado a Educación Secundaria e informa al  Certificado Nacional de Secundaria que incluye Ciencias de la Computación entendidas en el sentido de PC.

Pero esto implica actividades incluidas en el curriculum para etapas anteriores a partir de los cinco años.

CS Unplugged (http://csunplugged.org/) es una colección de actividades de aprendizaje gratuitas que enseñan Ciencias de la Computación a través de interesantes juegos y acertijos, que usan tarjetas, cuerdas, lápices de colores y muchos juegos como los de Ikea o Montesori-Amazon, del tipo de los que explicamos en el artículo de referencia de este trabajo (Zapata-Ros, 2015). Fue desarrollado para que los jóvenes estudiantes puedan interactuar con la informática, experimentar los tipos de preguntas y desafíos que experimentan los científicos informáticos, pero sin tener que aprender primero la programación.

Las actividades para las primeras etapas podemos verlas en https://www.csunplugged.org/en/topics/

Bell et al. (2009) son ​​los investigadores responsables del proyecto CS Unplugged y en este documento, dan una visión general inicial del proyecto y también exploran por qué se ha popularizado y describen las diferentes formas en que se ha adaptado, que son

Videos de diferentes actividades

Hacer pulseras codificadas en binario

Competiciones

Adaptar las actividades de CS Unplugged a diferentes temas del currículo.

Actividades al aire libre

Actividad en línea

También analizan y justifican los principios de aprendizaje al diseñar las actividades y discuten sus planes futuros

Singapur Sullivan, A., & Bers, M. U. (2017). Dancing robots: integrating art, music, and robotics in Singapore’s early childhood centers. International Journal of Technology and Design Education, 1-22.

https://link.springer.com/article/10.1007/s10798-017-9397-0

Programa piloto PlayMaker de Singapur.

Su objetivo es proporcionar ejemplos de éxitos y de áreas donde mejorar  el trabajo futuro en implementación de PC en primeras etapas. Estos ejemplos  se ofrecen como  resultados válidos de este año en el que se ha llevado a cabo la experiencia piloto del programa Playmaker de Singapur que puede ser útil no solo para el trabajo futuro en este país, sino también en otros países que están desarrollando nuevos programas para la educación de la primera infancia.

Para abordar la creciente necesidad de nuevos programas de tecnología educativa (en este caso de PC a través fundamentalmente de robótica) en las aulas de la primera infancia, se lanzó el programa PlayMaker de Singapur. Es un programa en línea destinado a los maestros, para introducir a los niños más pequeños a la tecnología (Chambers 2015; Digital News Asia 2015). Según Steve Leonard, vicepresidente de la Autoridad de Desarrollo de Infocomm de Singapur (IDA), “a medida que Singapur se convierta en una nación inteligente, nuestros hijos necesitarán sentirse cómodos creando con tecnología” (IDA Singapur 2015).

Aprovechando el creciente movimiento STEAM, el objetivo del programa Playmaker no es solo promover el conocimiento técnico sino también brindar a los niños herramientas para divertirse, practicar la resolución de problemas y generar confianza y creatividad (Chambers 2015; Digital News Asia 2015).

Como parte del programa PlayMaker, 160 centros preescolares en Singapur fueron dotados de una variedad de juguetes tecnológicos que involucran a los niños con la robótica, la programación, la construcción y la ingeniería, incluyendo: BeeBot, Circuit Stickers y la robótica KIBO (Chambers 2015). Además del lanzamiento de nuevas herramientas, los educadores de la primera infancia también recibieron capacitación en un simposio de 1 día sobre cómo usar y enseñar con cada una de estas herramientas (Chambers 2015).

Estas escuelas piloto también reciben apoyo técnico continuo y asistencia con la integración curricular como parte de este enfoque integral (IDA Singapur 2015).

El estudio de referencia (Sullivan & Bers, 2017) se centra en evaluar los resultados de aprendizaje y compromiso de una de las herramientas de Playmaker implementadas: el kit de robótica KIBO. KIBO es un kit de construcción de robótica diseñado específicamente para niños de 4 a 7 años de edad para aprender habilidades básicas de ingeniería y programación (Sullivan y Bers 2015). Las características del kit KIBO y cómo se utilizó se describen en detalle en la sección ”Métodos’ del estudio’. Además de evaluar los conceptos técnicos que los niños dominan con KIBO, este estudio también examina el potencial de la robótica KIBO para promover conductas personales y sociales positivas en niños pequeños. Finalmente, describe la experiencia desde la perspectiva de los docentes.

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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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Pensamiento computacional. Una tercera competencia clave (VI): Discusión.

Miguel Zapata-Ros, Universidad de Alcalá

Ésta es la sexta 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 ha planteado que el pensamiento computacional  debe constituir una tercera competencia clave dentro del curriculum escolar, qué son las alfabetizaciones y las culturas digitales , una definición de Pensamiento Computacional, cuáles son las habilidades y procedimientos que lo constituyen y en qué fases de la elaboración de un código intervienen.

 

Discusión.-

Por último hará falta dilucidar cuales son los caminos abiertos y cuales los problemas que podemos encontrarnos en la consideración del Pensamiento Computacional como una competencia clave, en el diseño de un currículo formal y en el diseño de competencias docentes vinculadas a él. En otro punto de este libro abordamos la creación de un lenguaje de patrones.

Falta pues por determinar con evidencias empíricas si, como parece, la codificación es una competencia compleja o un conjunto de competencias, así como establecer en términos diferenciados cuáles son esas competencias y determinar el diseño y los términos de las investigaciones que diesen lugar a estas delimitaciones.

Faltaría pues definir qué es codificación en un sentido pluridisciplinar que implique a profesionales de la psicología del Aprendizaje y del Desarrollo, los especialistas en Educación (Pedagogía del pensamiento computacional, curriculum, etc)

Code, o codificación como lo hemos traducido, o programming code (programación de códigos) consiste en elaborar códigos fuente de programas de ordenador que puedan ser interpretados y/o compilados por un interface para decirle a  un sistema informático cómo se resuelve un problema o cómo se realiza un procedimiento de forma eficaz.

En los documentos utilizados para elaborar este trabajo se ha definido (Balanskat y Engelhardt, October 2014 p. 5) como

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″.

No obstante en el informe citado, donde se ponen énfasis en esta necesidad (de hecho es el documento base para la integración de las enseñanzas para la adquisición de las competencias para la codificación) como prioridad de la UE:

  1. No se plantea como una idea de un curriculum integral y sistémico que abarque desde las etapas preescolares hasta la educación universitaria.
  2. Se dedica a describir las experiencias y el estado de la cuestión en los países europeos, donde solo se constatan situaciones de inclusión en otras materias o de materias específicas de programación del tipo que hemos señalado.

Sin embargo en este trabajo hemos puesto de relieve que la codificación es una competencia compleja o más bien un complejo de habilidades de las que participan posiblemente, entre otras, las 14 que hemos glosado, y al que en conjunto es lo que llamamos pensamiento computacional, de manera que su adquisición quedaría incompleta si faltase alguno de estos elementos.

Por último quedaría analizar además cuales serían los pasos siguientes `para determinar el curriculum y las características de la formación de los profesores y maestros.

 

Referencias.-

Balanskat, A.  & Engelhardt , K. (October, 2014). Computing our future Computer programming and coding – Priorities, school curricula and initiatives across Europe.  European Schoolnet (EUN Partnership AISBL) http://www.eun.org/c/document_library/get_file?uuid=521cb928-6ec4-4a86-b522-9d8fd5cf60ce&groupId=43887

 

 

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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Pensamiento computacional. Una tercera competencia clave (V): Fases de creación de un código y componentes de pensamiento computacional.

Miguel Zapata-Ros, Universidad de Alcalá

Ésta es la quinta 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 ha planteado que el pensamiento computacional  debe constituir una tercera competencia clave dentro del curriculum escolar, qué son las alfabetizaciones y las culturas digitales , una definición de Pensamiento Computacional y cuáles son las habilidades y procedimientos que lo constituyen.

Fases de creación de un código y componentes de pensamiento computacional

¿Cómo intervienen o cómo se integran estas componentes en las distintas fases de que consta un proceso de creación de un código? En lo que sigue haremos un abordamiento de ese problema.

Las fases del proceso de creación de un código están muy estudiadas desde el punto de vista de la informática. Ahora queremos estudiarlo desde el punto de vista del pensamiento computacional: qué elementos de este pensamiento, de los que hemos visto en las entradas anteriores, están presentes en cada una de estas fases.

La propuesta cuales son las fases diferenciadas en el proceso de creación de un código es

  • Detección y delimitación del problema y de su naturaleza
  • Delimitación de métodos y disciplinas en la resolución del problema
  • Organización de la resolución,feed back e investigación formativa
  • Diseño de la resolución
  • Algoritmia/ diagrama de flujo.- Incluye la discusión
  • Elaboración del código (programa).- Incluye codificación, ejecuciones e implementación, documentación, etiquetas, modularización
  • Prueba/ Validación .- Incluye implementación y depuraciones de errores,

 

Considerando además que hay elementos que se repiten o que se pueden considerar que están presentes en todas las fases, sin que tengan que ver directamente  y de forma exclusiva con algunas de ellas. Un ejemplo de este tipo de competencias es la metacognición.

La segunda cuestión es qué componentes están presentes en las distintas fases o en todas.

La propuesta que se presenta es (tabla 1):

Competencias  necesarias en todas las fases , sin que tengan que ver directamente  y de forma exclusiva con algunas de ellas Detección y delimitación del problema y de su naturaleza Delimitación de métodos y disciplinas en la resolución del problema Organización de la resolución, feed back e investigación formativa Diseño de la resolución Algoritmia/ diagrama de flujo Elaboración del código (programa) Validación
Metacognición X
Sinéctica X X X X X
Análisis descendente     X   X X
Análisis ascendente         X X
Recursividad     X   X X
Método por aprox.  sucesiv. Ensayo – error         X X X
Heurística       X X X
Iteración         X X
Pensamiento divergente       X    
Creatividad X X X X    
Resolución de problemas X X X X X X X
Pensamiento abstracto X            
Métodos colaborativos X X X X      
Patrones X            

Tabla 1

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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Pensamiento computacional. Una tercera competencia clave (IV): Un dominio teórico específico en las teorías del aprendizaje y un currículum.

Miguel Zapata-Ros, Universidad de Alcalá

Ésta es la cuarta 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 ha planteado que el pensamiento computacional  debe constituir una tercera competencia clave dentro del curriculum escolar, qué son las alfabetizaciones y las culturas digitales y una definición de Pensamiento Computacional.

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

El post anterior lo concluíamos con la elaboración de una definición de Pensamiento computacional que contenía una serie de elementos: habilidades específicas y de técnicas necesarias . Decíamos:

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 en 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:

Con lo cual abordábamos el problema de la definición del Pensamiento Computacional con la siguiente propuesta, uniendo y completando las ideas de David Bawden (2008, Capítulo 1) con la definición de  Jeannette Wing (Wing, March 2006) y 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 este post vamos a realizar una descripción sucinta de cada uno de estos elementos.

Análisis descendente.-

Frecuentemente la aplicación de un método de resolución de un problema, o el abordamiento de una tarea compleja, es inaplicable tal como se nos presenta. Es entonces cuando la aplicación de un método general de resolución, o de un  algoritmo, implica un proceso detallado de análisis descendente que puede llevar  al diseño de submétodos de resolución, o bien de módulos de resolución de problemas distintos y auxiliares, o bien a definir acciones concretas,  modelos o funciones matemáticas auxiliares, etc.

Análisis ascendente.-

A la hora de plantear un problema complejo una de las formas de abordarlo es resolver primero los problemas más concretos, para pasar después a resolver los más abstractos. Es decir, vamos de lo más concreto a lo más abstracto. Esta forma de plantearlo recibe el nombre de análisis ascendente.

Hay que ser muy cuidadoso a la hora de elegir este método, está repleto de dificultades, la mayor parte de las cuales consisten en el tiempo que lleva y en que necesita de otro tipo de pensamientos, por ejemplo el pensamiento divergente para orientarse en el camino para llegar al resultado general, abstracto que se desea. Muchas veces hay que situarse primero en un nivel abstracto y de allí seleccionar los problemas concretos que nos ilustran para la resolución del problema general.

Heurística[1].-

Habitualmente se define  Heurística como un saber no científico, pero que se aplica en entornos científicos y que se refiere técnicas basadas en la experiencia para la resolución de problemas, al aprendizaje y al descubrimiento de propiedades o de reglas. Los métodos heurísticos no tienen el valor de la prueba sobre los resultados obtenidos con ellos, tienen más bien el valor de la conjetura o de la “regla de oro”,  ni tienen tampoco la garantía de que la solución que se obtiene es  única ni es la óptima. Este saber se obtiene  frecuentemente mediante la observación, el análisis y el registro, como un conocimiento derivado del estudio de los hábitos de trabajo de los científicos (en ese sentido es un arte, una técnica o un conjunto de procedimientos prácticos o informales) para resolver problemas. Cada uno de los procedimientos que constituyen ese saber es un heurístico.  Así podemos decir que un heurístico es cada una de las reglas metodológicas, no necesariamente formuladas como enunciados formales, en las que se  propone cómo proceder y cómo evitar dificultades para resolver problemas y conjeturar hipótesis.

También se considera de forma consensuada  que la heurística es un rasgo propio de los humanos. No es un producto original sino derivado otros procesos como son la creatividad y de lo que se conoce  como pensamiento lateral o pensamiento divergente.

 

Pensamiento lateral  y pensamiento divergente.-

El pensamiento lateral (lateral tinquen) es, en expresión introducida por Edward de Bono (1968, 1970 y 1986):

El pensamiento lógico, selectivo por naturaleza, ha de complementarse con las cualidades creativas del pensamiento lateral. Esta evolución se aprecia ya en el seno de algunas escuelas, aunque la actitud general hacia la creatividad es que constituye algo bueno en sí pero que no puede cultivarse de manera sistemática y que no existen procedimientos específicos prácticos a ese fin. Para salvar este lapso en la enseñanza se ha compuesto este libro, que tiene como tema el pensamiento lateral, o conjunto de procesos destinados al uso dé información de modo que genere ideas creativas mediante una reestructuración perspicaz de los conceptos ya existentes en la mente. El pensamiento lateral puede cultivarse con el estudio y desarrollarse mediante ejercicios prácticos de manera que pueda aplicarse de forma sistemática a la solución de problemas de la vida diaria y profesional. Es posible adquirir habilidad en su uso al igual que se adquiere habilidad en la matemática y en otros campos del saber.

En cualquier caso, el “pensamiento lateral” se ha difundido como paradigma dentro del área de la psicología individual y de la psicología social. Es la forma de pensamiento que está en la génesis de  las ideas que no concuerdan con el patrón de pensamiento habitual. La ventaja de este tipo de pensamiento con respecto a cualquier otro radica en evitar, al evaluar un problema, la inercia que se produce en esos casos producida por ideas comunes o comúnmente aceptadas, que limita las soluciones al problema. El pensamiento lateral ayuda pues a romper con ese esquema rígido de pensar y de formularse las ideas en el aprendizaje, y por consecuencia posibilita obtener ideas creativas e innovadoras. El principio contrario es igualmente cierto, estar en un contexto de ignorancia y de prejuicios o de mediocridad inhibe el pensamiento lateral, divergente, y la creatividad.

Polya y Bono estudian los recursos del pensamiento divergente. Estos recursos empleados en educación, insertos en estrategias y métodos educativos, producen unos aprendizajes distintos, constituyen el aprendizaje divergente. Es un aprendizaje que está en el origen y en la práctica de los estudios de las artes y de los oficios, es común en los talleres de los artistas, de los artesanos y de los científicos e investigadores. En general allí donde se produce creación. De esta forma se puede considerar  aprendizaje divergente como aquel que utiliza los recursos del pensamiento divergente.

 

Creatividad[2].-

El pensamiento divergente y el pensamiento convergente son tratados en relación con la creatividad por Mihály Csíkszentmihályi (1998) en su libro Creativity: Flow and the psychology of discovery and invention, traducido y publicado por Paidós como Creatividad: el fluir y la psicología del descubrimiento y la invención (págs. 83 y 84). El libro no es solo un estudio sobre una amplia variedad de comportamientos, hábitos, e ideas de individuos que han realizado aportaciones sustanciales sobre las cuales hay consenso de su carácter creativo, sino que establece un marco epistemológico y teórico de lo que es la creatividad como facultad humana y como fenómeno (un requisito de la creatividad es su validación social).

Csikszentmihalyi, como hemos visto que lo hace Pólya, coincide en que la creatividad no es consecuencia exclusivamente del pensamiento divergente sino de una combinación de ambos pensamientos, el convergente y el divergente, y desde luego sin el primero no podría producirse aunque el insight lo produzca el segundo. Señala que los creativos, “quienes producen una novedad aceptable en un campo, parecen capaces de usar bien dos formas opuestas de pensamiento: el convergente y el divergente.” Éste sería uno de los principales rasgos de la creatividad. EI pensamiento convergente es el pensamiento que sirve para estructurar los conocimientos de una forma lógica y para aplicar sus leyes. Por decirlo de forma simplificada es el  que se mide por los test de CI, y es condición indispensable para establecer modelos donde se resuelven los problemas bien definidos, que tienen soluciones validables, mediante un procedimiento sin ambigüedades. Pero hay otro pensamiento, es el que guía la acción investigadora hacia las soluciones, y sobre todo el que conduce a unas soluciones no convencionales, e implica fluidez y capacidad para generar una gran cantidad de visiones e ideas sobre el problema que se trabaja, para cambiar de unas a otras, y para establecer asociaciones inusuales. Es el pensamiento divergente, como hemos visto. Estas variables —capacidad de orientar la indagación, fluidez, facilidad para generar ideas, para cambiar de marco y para establecer asociaciones inusuales—  son las que se tienen en cuenta y se miden en los test de creatividad, y las habilidades que se trabajan en la mayoría de los talleres de  creatividad.

 

Resolución de problemas.-

En realidad el pensamiento computacional es una variante del dominio metodológico que se conoce como “resolución de problemas”. Es una restricción de la resolución de problemas a aquellos problemas cuya resolución se puede implementar con ordenadores. En este caso es muy importante distinguir que los aprendices no son sólo los usuarios de la herramienta, sino que sobre todo se convierten en los constructores y en los autores de las herramientas.

Para eso los alumnos utilizan procedimientos, conjuntos de objetos de conocimiento y conceptos que constituyen dominios que tratamos de forma separada en este escrito. Como son la abstracción, la recursividad y la iteración- Los utilizan para procesar y analizar los datos de cara a crear métodos de resolución de problemas, y crear artefactos reales y virtuales para resolverlos. El pensamiento computacional de esta forma se puede considerar también como una metodología de resolución de problemas que se puede automatizar.

La otra vinculación del pensamiento computacional con la resolución de problemas lo constituye la visión que se puede desarrollar en los alumnos y que se manifiesta en el aula para encontrar soluciones a problemas a través del ordenador. Para esta visión también son importantes elementos de pensamiento que veremos con entidad propia como son el desarrollo de herramientas para resolver problemas por métodos de ensayos progresivos y error y por las posibilidades que tienen los ordenadores para trabajar en “una atmósfera de entender las cosas juntos”.

 

Pensamiento abstracto.-

Es la capacidad para operar con modelos ideales abstractos de la realidad, abstrayendo las propiedades de los objetos que son relevantes para un estudio. Una vez obtenido el modelo abstracto de la realidad se estudian sus propiedades, se extraen conclusiones o reglas que permiten predecir los comportamientos de los objetos. El pensamiento abstracto por excelencia es el pensamiento matemático, la geometría, etc.

El pensamiento abstracto tiene mucho que ver con la edad del niño, no solo porque según las teorías de Piaget y las de la Psicología Genética, consideran que la abstracción es producto del desarrollo, de la maduración cognitiva del niño, sino porque los mecanismos de abstracción son muy distintos según la edad la edad del niño, existiendo desde las primeras etapas. Para un niño de dos años, “el día después del día de mañana” es un concepto muy abstracto. Para un estudiante de la universidad, el día después de mañana es un concepto relativamente concreto, sobre todo si la comparamos con las ideas realmente abstractas o  muy abstractas como son el Teorema de Bayes o el principio de indeterminación de Heisenberg.

Por supuesto, hay muchos niveles de abstracción entre estos dos extremos. Una componente importantísima en el diseño curricular es tener en cuenta el proceso de desarrollo intelectual que supone este proceso: Transitar gradualmente de pensamiento muy concreto al pensamiento abstracto, en función del desarrollo individual y esto tenerlo en cuenta en la presentación de los contenidos y destrezas a desarrollar. Esta cautela tiene que ver mucho con otra cuestión muy frecuente: Considerar lo abstracto como difícil y lo concreto como lo fácil, cuando muchas veces lo que sucede es que se presenta una habilidad o un concepto para ser aprendido en un momento poco adecuado, no por la edad exclusivamente sino sobre todo por las condiciones en que se produce el aprendizaje.

 

Recursividad

A veces un problema por su tamaño, o porque depende de un número natural (o de un cardinal) no puede ser resuelto por sí mismo pero puede ser remitido a otro problema de las mismas características o naturaleza pero más pequeño o dependiendo de un cardinal menor, que sí puede ser resuelto, o nos puede dar la pista de una regla de remitir problemas a problemas menores (regla de recurrencia). Y en ambos casos nos permite resolver el problema. A estos métodos, que son así considerados unos métodos de resolución de problemas, se les llama recursividad o recurrencia.

Con el término recursividad también se quiere en otras ocasiones abordar una forma de conceptualizar, de definir, objetos de conocimiento o ideas: De esta forma se dice que están definidos por recurrencia.

En esta forma de abordar el conocimiento se ha visto por un lado una forma más útil, o más económica cognitivamente, de abordar la resolución mediante procesos automatizados, o una forma más eficaz y elegante de abordar conceptos y definiciones que permiten integrarlas más eficientemente desde el punto de la lógica en un sistema teórico.

 

Iteración.-

La iteración consiste en la descomposición de un problema complejo en problemas sencillos, elementales, todos iguales y que se repiten hasta conseguir el objetivo deseado, Construir o diseñar una escalera es un ejemplo de iteración.

Escalera de Bramante (scala del bramante). Escalera de doble hélice iterativa. Museos Vaticanos, Estado de la Ciudad del Vaticano. Wikipedia CC BY-SA 4.0

De esta forma Iteración significa repetir un proceso con la intención de alcanzar una meta, un objetivo o un resultado deseados. Cada elemento que se repite en el proceso también se llama una “iteración”. Otras características lo son: la transferencia de resultados  entre iteraciones: los resultados de una se utilizan como punto de partida para la siguiente iteración; y la cláusula de parada: Qué condición ha de cumplirse para que se detenga el proceso, bien por alcanzar el objetivo, bien por cualquier otra razón

Siempre que hablamos de iteración pensamos en procedimientos repetitivos como los que utilizamos cuando aprendimos o cuando enseñábamos BASIC, Pascal, LOGO, o C++, y más recientemente Java o Phyton. Lo asociamos a bucles, a instrucciones FOR TO, while, do-while, repeat,… y a diagramas de flujo. En definitiva, era difícil hablar de iteración sin pensar en la construcción de algoritmos repetitivos. Sin embargo pocas veces pensamos que hay aprendizajes básicos, en las primeras etapas de desarrollo, donde se pone en marcha un sistema de pensamiento de este tipo. Pensemos por ejemplo en la adquisición que hacen los niños de las ideas sobre fracciones, números racionales, o incluso en los números reales, en la representación decimal, en la notación decimal de números reales, y en su representación ¿qué son sino más que procedimientos iterativos? También podríamos pensar en sistemas de medición, de magnitudes de peso, masa, volumen, superficie,… ¿qué son estos procesos sino sistemas de representación conceptual iterativas?

La iteración es una componente pues importante del pensamiento computacional, con una extensa proyección en otras representaciones cognitivas y en procedimientos que son la base de importantes actividades y tareas, como por ejemplo lo que hemos mencionado en relación con la medida y la representación de magnitudes y valores.

Pero no sólo es relevante a ese nivel, la iteración es la base de procedimientos complejos y está en la resolución de problemas con más alcance o más impacto que lo que supone su definición en una primera aproximación.

 

Métodos por aproximaciones sucesivas. Ensayo – error.

El método de resolución de problemas  por aproximaciones sucesivas, o por ensayo-error, constituye un procedimiento que utilizamos, confrontando  las ideas que nos formamos con la realidad tal como la percibimos, en acciones percepciones y en la formación de modelos cognitivos, de ideas. Sucede así en el ser humano a lo largo de toda la vida, desde las primeras etapas de desarrollo, en la que los niños comienzan a conocer la realidad, el mundo que les rodea. Utilizan los sentidos, la experimentación y la representación de las ideas obtenidas de las experiencias, para aceptar o rechazar el conocimiento que la realidad les ofrece y para inducirlo. Ese mecanismo forma parte del desarrollo humano, pero también lo encontramos en los fundamentos de la ciencia. Así lo encontramos en multitud de ámbitos y dominios del saber y de la técnica. Constituye la base de las ideas de Popper (1934) que fundamentan el método científico. Lo encontramos igualmente como uno de los procedimientos que más frecuente utilizan los programadores, de forma espontánea y subyacente, en casi todas las fases de su trabajo. También constituye la esencia de la ayuda pedagógica que los maestros y tutores hacen a sus alumnos para guiarles en estos procesos de ensayo error y que no se pierdan o se distraigan por caminos inapropiados.

A Karl R. Popper se le considera el padre del método científico tal como se conoce en la actualidad, pero sobre todo es uno de los pensadores  contemporáneos más influyentes, cuyas teorías epistemológicas y sociopolíticas han ido más allá del estricto ámbito del método científico. Hasta él el método que utilizaba la ciencia era eminentemente deductivo. A partir de él todo cambia: La ciencia sigue siendo inductiva, pero su gran aportación ha sido que esta inducción ha avanzado a través del método hipotético-deductivo.

Así según Popper (1934), el método científico no usa un razonamiento inductivo, sino un razonamiento hipotético-deductivo (que simplificadamente se conoce como método de ensayo error o por aproximaciones sucesivas). Como en el caso del razonamiento inductivo, se pasa desde los datos que contrastan una hipótesis a una conclusión sobre ésta, es decir va de lo particular a lo general, en dirección inductiva. Sin embargo el método no es el de la inducción como razonamiento o inferencia. Sostiene que materialmente no es posible inducir o verificar todas las hipótesis o teorías (no es posible explorar todas las situaciones posibles para ver si la teoría se mantiene), ni siquiera hacerlo con las más probables. Además, los científicos en general buscan teorías altamente informativas.

La cuestión clave en la ciencia es qué criterio guía la búsqueda o el avance a través de las hipótesis que se eligen sucesivamente. En esta cuestión tiene bastante que decir  la creatividad y el pensamiento divergente, según vimos en otra ocasión.

En el aprendizaje, el mecanismo en esencia es el mismo. Pero en este caso es el papel que juega el tutor lo esencial, como veremos, sin despreciar los elementos naturales de motivación que el método que utilicemos en cada caso posee para el alumno. De esta forma el tutor ha de guiar de forma adecuada y sin ser invasivo el procedimiento para que el alumno tampoco desista, y este proceder es distinto en cada caso.

Pero volviendo a Popper y al método hipotético deductivo. Lo que se hace realmente en el proceso, en cada paso, es proponer una hipótesis como solución tentativa del problema particular, confrontar la predicción deducida, mediante la hipótesis, con la experiencia, y evaluar si la hipótesis se rechaza o no por los hechos (contraste de hipótesis). La cuestión es que con este método no verificamos las teorías, sólo las aceptamos cuando resisten el intento de rechazarlas. Por tanto, el  contraste radica en la crítica o, si estamos en ciencias sociales, en el intento serio de falsación, es decir, la eliminación de la parte del error dentro de una teoría, para rechazarla, si es falsa, y sustituirla por otra. Como hemos dicho el objetivo del método es la búsqueda de teorías verdaderas.

Este método (Popper, 1934), el actualmente aceptado como  método científico, utiliza sólo y de forma sistemática reglas metodológicas (no lógicas), para tomar decisiones. Reglas o principios metodológicos que tiene como base casi exclusivamente dos principios: La creatividad y la crítica. Hay que ser creativo y crítico. Hay que proponer hipótesis audaces y someterlas a tests experimentales  rigurosos. La lógica juega un papel fundamental como elemento que rige las decisiones y la elaboración de hipótesis que, mediante su contraste, confrontarán los hechos con las teorías convirtiéndolas en evidencias.

Una derivación de este método es el la acción educativa, particularmente en la tutoría. Y en él las ideas de contingencia e inmediatez. En este planteamiento juegan un papel clave las aproximaciones sucesivas a los objetivos educativos, es decir la acción tutorial.

Es importante la idea de contingencia: la sensación de que el problema puede ser resuelto o no en función del camino elegido.

De esta forma, en la tutoría, el cuándo y el dónde la ayuda pueden ser ofrecidas por el tutor es la clave. Ha de hacerse en los momentos pertinentes, es decir, de manera contingente. El tutor debe detectar, en el lugar y en el momento que se produzca, la dificultad de aquel aprendiz que comprenda insuficientemente el tema que es objeto de aprendizaje. De esta forma el tutor puede tener que intervenir con frecuencia para reparar el error y mostrar al alumno qué hacer.

 

Métodos colaborativos.- ¿Hacer cosas juntos o entender cosas juntos?

Expresiones como trabajo colaborativo o aprendizaje colaborativo son lugares comunes en la práctica de la enseñanza y en las teorías del aprendizaje. Tienen su origen remoto en los métodos socráticos, en el aprendizaje vicario y más recientemente en las teorías de Vygostky, en las del aprendizaje situado de Merrill y en el socioconstructivismo. Y han adquirido plena vigencia en los entornos conectados de aprendizaje. Si bien las aportaciones más fecundas en el mundo del aprendizaje con la ayuda de la tecnología se deben a David Jonassen, Mark Davidson, Mauri Collins, John Campbell, y  Brenda Bannan Haag (1995).

En el mundo computacional: La complejidad de desarrollos y arquitecturas hace inconcebible el trabajo aislado. Tienen que producirse fuertes flujos de trabajo y de comunicación que hagan posibles proyectos comunes en equipos amplios. De hecho se ha desarrollado una ética, casi una mística, conocida y popularizada por Pekka Himanen (2002) como la ética del hacker, basada en la emoción por compartir más que en el valor económico del trabajo propio de la ética de Weber, la ética protestante del trabajo.

En una buena parte esta disposición a compartir y al trabajo colaborativo constituye un elemento para la formación en valores del pensamiento computacional. Pero también implica un desafío, no todo el mundo de forma inicial acepta compartir, implica un compromiso e implica una técnica.

La definición más amplia pero igualmente imprecisa e insatisfactori, de “trabajo colaborativo” es la que da Dillenbourg (1999): Trabajo colaborativo es el que se produce en una situación en la que dos o más personas aprenden o intentan aprender algo juntos.

Es obvio que al menos hay tres imprecisiones en los elementos de esta definición, que se pueden interpretar de diferentes maneras:

“Dos o más” es ¿un par?, ¿un pequeño grupo (3-5 individuos)?, ¿una clase (20-30 sujetos)?, una comunidad (unos pocos cientos o miles de personas), ¿un MOOC?, ¿una sociedad (varios miles o millones de personas) … ¿cualquier nivel intermedio?. Esto da lugar a situaciones de aprendizaje completamente distintas, cada una de las cuales lleva aparejado un análisis que de forma no simple es muy diverso. Los entornos de los que estamos hablando y que permiten un trabajo fecundo son aquellos que permitan de forma eficiente a cada individuo procesar la información que genera el resto.

“Aprender algo” puede ser interpretado como “seguir un curso con provecho”, es decir cumpliendo los objetivos de aprendizaje previstos, o también se puede referir de forma laxa a aprender (en el sentido de comprender solo y memorizar de forma comprensiva) el “material del curso de estudio”, o bien “realizar actividades de aprendizaje tales como la resolución de problemas”, y en su caso óptimo que de ellas se desprenda conocimiento o elaboración, igualmente puede ser “aprender de la práctica del trabajo” que se realiza entre varios y en el que interviene la interacción.

Y en esto último es cuando interviene el último elemento de la definición: “juntos”. Que en cualquier caso implica y se debe interpretar como como una referencia a diferentes formas de interacción que, por la forma física de realizarse, origina distintos entornos y proceso cognitivos: Cara a cara, grupo o videogrupo (hangout), mediada por entornos de red, sociales (web social), sincrónicas o no, frecuentes en el tiempo o no, si se trata de un esfuerzo verdaderamente conjuntado y coordinado, si el trabajo se divide de una manera sistemática en un entorno colaborativo, híbrido y organizado con affordances a ese fin.

En resumen la cuestión no es tanto aprender técnicas para trabajar juntos como encontrar una cultura común, unas referencias y  unas experiencias que hagan que esa forma de trabajar fluya.

 

Patrones.-

Los patrones constituyen una herramienta para el análisis de la programación en dos aspectos: Evitan el trabajo tedioso que supone repetir partes de código o de diagramas de flujo o de procedimientos que en esencia se repiten pero aplicados a contextos y situaciones distintas, y por otro lado exige la capacidad de distinguir lo que tienen de común situaciones distintas. Esta facultad es útil en la programación pero igualmente en multitud de situaciones de la vida o de las actividades científica y profesionales, de hecho nacieron como tales en la arquitectura.

El concepto de patrón y su práctica se aplica, en la computación y en otros dominios, a estructuras de información que permiten resumir y comunicar la experiencia acumulada y la resolución de problemas, tanto en la práctica como en el diseño.

Así un patrón puede entenderse como una plantilla, una guía, un conjunto de directrices o de normas de diseño. Los patrones pueden entenderse desde dos perspectivas: La propia del dominio en el que estamos trabajando (la arquitectura, el diseño industrial, el diseño instruccional, etc.), o bien desde la perspectiva de los lenguajes y las técnicas computacionales que permiten el desarrollo de patrones.

 

Un patrón pues permite la adquisición de “buenas prácticas” y sirve como referencia para nuevas aplicaciones y casos. El almacenamiento y proceso sistemático de estos patrones permite construir corpus de información o bases de datos de referencias documentadas a las que los distintos profesionales o investigadores pueden dirigirse para sus trabajos específicos.

 

Los patrones tienen su origen en los patrones de diseño, o en lo patrones genéricos, y sirven  para aplicar en un campo cualquiera de la actividad de creación y de desarrollo, donde se quiere optimizar el trabajo intelectual haciendo más eficaz el trabajo empleado, o bien donde se quiere comunicar una parte operativa del diseño independientemente del dominio técnico del que se trate. Originalmente los patrones de diseño se deben al arquitecto Christopher Alexander (Alexander et al., 1977). Posteriormente estas técnicas se han adoptado en el campo de la ingeniería de software, y de allí se han incorporado al diseño instruccional tecnológico.

 

Un patrón (Alexander et al., 1977) “describe un problema que ocurre una y otra vez en nuestro entorno y, a continuación, describe el núcleo de la solución de ese problema, de tal manera que el usuario puede utilizar esta solución un millón de veces más, sin tener que hacerlo de la misma manera dos veces “.

Especial importancia merecen los los patrones instruccionales, aunque el término igualmente acuñado puede ser el de patrones pedagógicos (Pedagogical Patterns Project, 2008), porque sirven de comunicación en equipos pluridisciplinares en los que concurren técnicos en computación, diseñadores instruccionales y profesores.

Para desarrollar un patrón se utiliza un “lenguajes de patrón”. Su naturaleza y principales características están descritas como buena parte de este apartado en un artículo dedicado exclusivamete a patrones (Zapata-Ros, 2011), y sobre todo en lo que respoecta a patrones y Pensamiento computacional en otro capítulo de esta obra (Pérez-Paredes y Zapata-Ros, 2018a, b y c)

Un ejemplo notable de desarrollo de patrones y de lenguaje de patrones es el de las wikis. De las cuales la más conocida es Wikipedia. Las wikis constituyen el ejemplo más importante de construcciones utilizando lenguajes de patrón, y de hecho cada wiki se ha desarrollado utilizando un patrón concreto: El patrón de las wikis.

El origen de las wikis está en la comunidad de patrones de diseño Portland Pattern, cuyos integrantes, informáticos las utilizaron para escribir patrones de programa de ordenador. La primera wiki llamada WikiWikiWeb fue creada por Ward Cunningham, quien creó y dio nombre al concepto wiki, además implementó el primer servidor WikiWiki, y con él creó el primer servicio de este tipo, para el repositorio de patrones del Portland (Portland Pattern Repository) en 1995.

En el citado artículo (Zapata-Ros, 2011) reproducimos el método que utilizó Ward Cunningham para diseñar la Wiki original como un ejemplo concreto para expresar los lenguajes de patrón de forma efectiva (http://c2.com/cgi/wiki).

 

Sinéctica.-

La Sinéctica es un punto de confluencia de las teorías que tratan de explicar y estudian la creatividad, de las técnicas de trabajo en grupo como medio para exteriorizar flujos e impulsos que de otra forma no serían observables y por tanto analizados, mejorados y compartidos, y los procesos de sistematización y racionalización de esos flujos e impulsos.

Como consecuencia de esta naturaleza y de estos procesos, la Sinéctica también puede considerarse como una teoría para la resolución de problemas.

Así (Gordon,1961) “la Teoría Sinéctica estudia cómo organizar la integración de los diversos individuos que componen  un grupo para la resolución de problemas. Es pues una teoría operacional que orientada al uso consciente de los mecanismos psicológicos preconscientes que hay presentes en la actividad creadora humana.”

Situationa l Methods of I nstructionReigeluth (2012) considera la Sinéctica dentro de los Métodos Situados de Instrucción.

Una de las posibles dimensiones que puede considerarse al estudiar lPrinciples and methods of instruction can be described on many levels of precision ( Reigeluth & Carr-Chellman, 2009b ) .os principios y los métodos de enseñanza, dice, son los diversos niveles de precisión (Reigeluth y Carr Chellman, 2009b).For example, on the least precise level, Merrill state s that i nstr uction should provide coaching. Por ejemplo, en el nivel menos preciso, Merrill (2009) indica que la instrucción debe provenir del entrenamiento. On a highly precise level, one could state, “when teaching a procedure, if a learner skips a step during a performance of the procedure, the learner should be reminded of the step by asking the lear ner a question that prompts the learner to recognize the omission. ” When we provide more precision in a principle or method of instruction, we usually find that it needs to be different for different situations. En el extremo opuesto, en un nivel de alta precisión, siguiendo con los ejemplos, “al enseñar un procedimiento, si un alumno se salta un paso durante la ejecución del procedimiento, se debe inducir al alumno hacia la identificación del paso omitido mediante preguntas que lo guíen hasta llegar al reconocimiento de la omisión”. De esta manera cuando proporcionamos mayor precisión sobre un principio o sobre un método instruccional, por lo general descubrimos que hace falta que éste sea diferente para diferentes situaciones. Reigeluth ( 1999a ) referred to the contextual factors that influence the effects of methods as “situationalities.” Reigeluth (1999a) se refirió a los factores contextuales que influyen en los efectos de los métodos como “escenarios”. En definitiva se trata de métodos situados.

Reigeluth and Carr-Chellman Reigeluth y Carr-Chellman ( 2009a ) propose that there are two major types of situationalities that call for fundamentally different sets of methods: (2009a) proponen dos principales tipos de escenarios que requieren conjuntos fundamentalmente diferentes de métodos: 1.Situationalities based on different approaches to instruction (means) , Escenarios basados ​​en distintos enfoques de la enseñanza (medios), such as: y eSituationalities based on dif ferent learning outcomes (ends), such as:escenarios basados ​​en diferentes resultados de aprendizaje (fines). Entre los primeros incluye, entre otros, al 1.1.juego de rol  (role-playing), resolución de conflictos, 1.7.Peer learning aprendizaje entre iguales, 1.9. Problem-based learning aprendizaje basado en problemas,  Simulation-based learning aprendizaje por simulación, y también a la Synectics sinéctica

Los capítulosUnits 2 and 3 in Reigeluth and Carr-Chellman’s ( 2009c ) en las Unidades de 2 y 3 del libro de Reigeluth y Carr-Chellman (2009c) “Green Book 3” ( Instructional-Design Theories and Models, Vol. III: Building a Common Knowledge Base ) describe the “common kno wledge base” for nine of those sets of methods. Teorías y Modelos de Diseño  Instruccional, (Volumen III: Construyendo una base de conocimientos en común) describen una “base de conocimientos” para esos conjuntos de métodos.

La Teorías Sinécticas tiene su fuente empírica en las historias de casos que ilustran el uso de mecanismos operativos, que de esta forma se llaman mecanismos sinécticos, y en cómo operan estos en los procedimientos, que se estudian detalladamente, para la organización y funcionamiento de los grupos, llamados grupos sinécticos, fundamentalmente  en contextos industriales. En estos procesos se hace especial énfasis en el papel que juega en la actividad creativa la metáfora y en su análisis.

La sinéctica se ha presentado por sus creadores, y así se ha aceptado, como una metodología de resolución de problemas que estimula los procesos de pensamiento de los cuales el sujeto puede no ser consciente.

Este método fue desarrollado por George M. Prince (5 abril 1918 a 9 junio 2009) y William JJ Gordon , originarios de la Arthur D. Little Unidad Invención Diseño en la década de 1950.

Inicialmente el método consistió en grabar en audio y en vídeo reuniones en las que se hablaba sobre experimentos, su desarrollo y el análisis de los resultados, haciendo interpretaciones de ellos. Después el método se completaba con el análisis de las grabaciones. Se discutía sobre formas alternativas de resolución del problema y se procuraba llegar a soluciones de compromiso sobre lo que se consensuaba como una solución creativa.

Como teoría la Sinéctica nos ofrece procedimientos para utilizar las habilidades creativas, en la resolución de problemas, de una manera racional. De esta forma (Gordon, 1961)  “(…), tradicionalmente, el proceso creativo ha sido considerado después de los hechos. Los estudios sinécticos han intentado investigar el proceso creativo en vivo, mientras que está pasando.”

 

Metacognición.-

En las tareas de codificación los aspectos procedimentales en cómo afrontar un problema y cómo resolverlo por los alumnos adquieren una importancia clave.

Cuando las teorías del aprendizaje incorporan el concepto de estrategias se ve resaltado el carácter procedimental que tiene todo aprendizaje (Esteban y Zapata-Ros, 2008). Con ello además se está aceptado que  los procedimientos utilizados para aprender constituyen una parte muy decisiva del propio aprendizaje y del  resultado final de ese proceso. El concepto de estrategia de aprendizaje es, pues, un concepto que se integra adecuadamente con los principios de la psicología cognitiva, desde la perspectiva constructivista del conocimiento y del aprendizaje. Lo hace además con la importancia atribuida a los elementos procedimentales en el proceso de construcción de conocimientos y, asimismo, teniendo en cuenta aspectos diferenciales de los individuos.

Conviene pues destacar en primer lugar esta visión del aprendizaje de las habilidades propias del pensamiento computacional.

El concepto de estrategia implica una connotación finalista e intencional. Toda estrategia conlleva, de hecho es, un plan de acción para realizar  una tarea que requiera una actividad cognitiva en el aprendizaje. No se trata, por tanto, de la aplicación de una técnica concreta, por ejemplo de aplicar un método de lectura o un algoritmo. Se trata de un plan de actuación que implica habilidades y destrezas –que el individuo ha de poseer previamente- y de una serie de técnicas que se aplican en función de las tareas a desarrollar, sobre las que el alumno decide y sobre las que tiene una intención de utilizar consciente. Por tanto  lo más importante de esta consideración es que para que haya intencionalidad ha de existir conciencia de:

  1. a)la situaciónsobre la que se ha de operar (problema a resolver, datos a analizar, conceptos a relacionar, información a retener, etc.). Esta consciencia y esta intencionalidad presupone, como cuestión clave, la representación de la tarea que se realiza, sobre la que el aprendiz toma la decisión de qué estrategias va a aplicar; y
  2. b)de los propios recursoscon que el aprendiz cuenta, es decir, de sus habilidades, capacidades, destrezas, recursos y de la capacidad de generar otros nuevos o mediante la asociación o reestructuración de otros preexistentes.

En todo esto ha de existir la conciencia de los propios recursos cognitivos con que cuenta el aprendiz. Eso es lo que se ha denominado metacognición.

Así pues no es sólo una estrategia o un conjunto de estrategias. Es la condición necesaria para que pueda darse cualquier plan estratégico. Lo contrario serían simplemente algoritmos o incluso estrategias pero donde, al no haber intencionalidad, no habría la valoración  que conlleva la adopción de un plan con previa deliberación de la situación y de los recursos.

La metacognición y el estudio de los estilos de aprendizaje son dos cosas que van íntimamente ligadas.

Si los alumnos son conscientes, primero, de las limitaciones que tienen en su forma de aprender y, segundo, de la necesidad del cambio de los  procedimientos que utilizan para aprender, o de consolidarlos y potenciarlos, y por último de sus propias capacidades para llevar de forma autónoma ese cambio o de la necesidad de adquirirlas (capacidades metacognitivas) estaríamos en presencia de la cuestión clave para abordar el resto de competencias del pensamiento computacional para la mayor parte de los alumnos.

El argumento para señalar la importancia de la metacognición, su papel clave, en palabras de David Merrill (2000) es que la mayoría de los estudiantes no son conscientes de sus estilos de aprendizaje y si se deja a sus propios medios, no es probable que empiecen a aprender de nuevas maneras. Por lo tanto, el conocimiento de los estilos de aprendizaje de uno mismo puede ser utilizado para aumentar la auto-conciencia acerca de las fortalezas y debilidades como aprendices que cada uno tiene y por consiguiente para mejorar en el aprendizaje.

Si bien todas las ventajas que se atribuyen a la metacognición (ser consciente de los propios procesos de pensamiento y aprendizaje) pueden ser adquiridas alentando a los estudiantes a adquirir conocimientos acerca de su propio aprendizaje y el de los demás (Coffield, et. Al., 2004), lo importante es estudiar e investigar cómo los alumnos pueden adquirir este conocimientos, formar en habilidades cognitivas.

En el caso del pensamiento computacional la cuestión es cómo los estudiantes pueden adquirir las habilidades metacognitivas específicas, cuáles son las mejores estrategias y cómo pueden detectar cuales son las debilidades y las fortalezas de sus propios estilos y cambiarlas o potenciarlas.

Establecer en qué medida es posible formar en estas habilidades y cómo llevar a cabo este meta-aprendizaje.

 

Cinestesia

La cinestesia es la rama de la ciencia que estudia el movimiento humano. Hay aspectos cognitivos y representativos: Es un saber que trata cómo se percibe el esquema corporal, el equilibrio, el espacio y el tiempo. También es una habilidad.

Hay una lógica sensorial que nace de la “sensación o percepción del movimiento, del espacio, del tiempo y de la propia posición”.  Así nace el concepto de velocidad instantánea, y constructos como son la derivada y la diferencial en matemáticas. La tortuga de Logo vincula esta lógica con el aprendizaje de la geometría (Solomon y Paper, 1976).

En el Seminario Smart University 4.0, en la edición de 2015, organizado  por la Universidad Internacional Menéndez Pelayo (UIPM) tuve el privilegio de coincidir con Theresa Zabell, bimedallísta  olímpica española en vela, que,  cuando le hablé del pensamiento computacional y le conté mis dudas sobre incluir la cinestesia, me convenció contándome una experiencia. Theresa es además informática. Su opinión es pues autorizada.

La deportista, en la competencia y en los entrenamientos, se colocaba una cinta en la cabeza que le sujetaba el cabello, dejándole el rostro muy despejado. Incluso era muy meticulosa en esta tarea. No dejaba que ningún mechoncillo o cabello se escapase de esa sujeción. Todo el mundo se preguntaba el porqué de aquello que muchos consideraban una manía.

La razón era que quería percibir con toda precisión la dirección e intensidad el viento, y mediante un mecanismo de coordinación sensorio motriz, e imagino que con alguna mediación cognitiva previa y automatizada pero muy interactiva, y en función de esa percepción utilizar el timón orientando el rumbo del barco para aprovechar al máximo la fuerza del viento.

Esta habilidad como ponen de relieve los creadores de LOGO, tiene especial importancia a la hora de percibir ciertas propiedades en geometría y robótica, que intervienen en aspectos de programación de estas áreas.

Así pues con la sinéctica  concluimos la propuesta de los quince elementos/ componentes del pensamiento computacional reseñados en la fig. 2

Queda por desarrollar pormenorizadamente los contenidos en un corpus útil a las distintas modalidades y niveles de formación, así como para la formación de maestros y profesores que los impartan.

[1] La descripción que presentamos está obtenida, salvo giros y adaptaciones al formato de paper, del post Enseñanza Universitaria en línea: MOOC, aprendizaje divergente y creatividad (II) (Zapata-Ros, 2014a))

[2] Esta descripción está prácticamente trascrita adaptada del post de RED-Hypotheses Enseñanza Universitaria en línea: MOOC, aprendizaje divergente y creatividad (III) (Zapata-Ros, 2014b)

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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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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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Pensamiento computacional. Una tercera competencia clave (II): Alfabetizaciones y culturas digitales.

Miguel Zapata-Ros, Universidad de Alcalá

Ésta es la segunda 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 la primera entrada se plantea lo que debe ser el pensamiento computacional dentro del curriculum escolar de Primaria, de Secundaria Obligatoria y de Bachillerato o Secundaria Postobligatoria y también de Educación Infantil: Una tercera competencia clave, junto con las dos que de forma comúnmente aceptada así se consideran: Lenguaje y matemáticas.

 

¿Qué es el Pensamiento Computacional?

1. Alfabetizaciones y culturas digitales

El pensamiento computacional se ha definido como una nueva alfabetización digital. Será importante que primero nos acerquemos a este concepto.

La idea más extendida sobre lo que es la alfabetización digital (Digital Literacy) es que consiste en una trasposición.

A lo largo de la historia se han sucedido distintas alfabetizaciones y todas han tenido una significación común: han supuesto una adaptación a los nuevos medios de comunicación, representación y proceso de la información entre humanos. Así, según esta idea, la Alfabetización Digital es la adaptación y la capacitación para esas funciones de comunicación, representación y proceso a las coordenadas de la revolución tecnológica y de la sociedad de la información, consideradas en sentido estrictamente tecnológico, como revolución de medios de comunicación y de difusión de ideas.

Ésta es la idea del autor que pasó como el creador del concepto: Paul Gilster (1997). Este autor no nos proporcionó una listas de habilidades, competencias o actitudes en la  definición de lo que es una cultura digital (a diferencia de como nosotros tratamos de hacer). Dio una explicación muy general, la definió como la capacidad de entender y utilizar la información de una gran variedad de fuentes digitales. Por tanto, se trata de la actualización per se de lo que se entiende de forma  tradicional por alfabetización. Sólo que en este caso se trata de  la capacidad de leer, escribir y realizar cualquier transacción con la información, pero ahora utilizando las tecnologías y los formatos de datos actuales, al igual que la alfabetización clásica utilizaba la tecnología de la información y los formatos de cada época (libros, papiros, pergaminos, tablillas,…). Pero sobre todo, en ambos casos, se considera como un conjunto de habilidades esenciales para la vida. La crítica es que ésta es una expresión genérica del concepto, sin ir ilustrada o acompañada de una “listas de competencias”. Limitación que intentamos superar en nuestro trabajo (Zapata-Ros, 2015)

Otros autores utilizaron y explicaron el concepto durante los años noventa:

Bawden (2001) la define como la capacidad de leer y comprender  elementos de información en los formatos de hipertexto o multimedia

Lanham (1995) la considera como una especie de “alfabetización multimedia”. Se basaba, de forma débil, en que desde una fuente digital se podrían generar muchas formas de texto, de informaciones, imágenes, sonidos, etc.  Esto justificaba la necesidad de una nueva forma de alfabetización, con el fin de interpretar, de  dar sentido a estas nuevas formas de presentación, pues es claro que una alfabetización entraña muchas más operaciones y ámbitos de desarrollo que las técnicas interpretativas. Obviamente se trataba además de un planteamiento restrictivo al centrarse en el multimedia, frente al concepto más amplio de la alfabetización digital. Era una interpretación demasiado focalizada en una tecnología concreta de una época concreta.

Distintas concepciones de este tipo son revisadas ​​por Eshet (2002). Que, tras el análisis de estas concepciones, llega a la conclusión de que la alfabetización digital debe considerarse  más como  la capacidad de utilizar las fuentes digitales de forma eficaz que de otra cosa. Se trata pues  de un tipo especial de mentalidad o pensamiento. Esta conceptualización está bastante más próxima a lo que planteamos en este trabajo, únicamente que se refiere a la forma de procesar la información, no a organizar la resolución de problemas. El pensamiento computacional es más una resolución de problemas.

Pero un gran mérito de la definición de Gilster, en su libro de 1997, es que rechaza de plano la idea que dio lugar al mito de los “nativos digitales”.  Afirma explícitamente que “la alfabetización digital tiene que ver con  el dominio de las ideas, no con las pulsaciones en el teclado”. Dice claramente, en su concepción, lo limitado de las “habilidades técnicas” desde la perspectiva de la alfabetización digital. Señala que “no sólo hay que adquirir la habilidad de hallar las cosas, sobre todo se debe adquirir la capacidad de utilizar esas cosas en la vida del individuo”(pp. 1-2).

Un fuerte impulso de esta idea sobre lo establecido por Gilster (1997) lo da David Bawden (2008, Capítulo 1), donde afirma  que la alfabetización digital implica una forma de distinguir una variedad creciente de conceptos y de hechos, para delimitar los que son relevantes en orden a conseguir  el dominio de las ideas. E insiste en lo necesario para ello de una evaluación cuidadosa de la información, en el análisis inteligente y en la síntesis. Todo ello como vemos tiene que ver con la metacognición. Para ello  proporciona listas de habilidades específicas y de técnicas que se consideran necesarias para estos objetivos, y  que en conjunto constituyen  lo que califica como una cultura digital. Es importante señalar que los auténticos avances sobre estas ideas siempre son las mismas, provienen de listas de competencias, donde resaltan los aspectos metacognitivos

Sobre estas competencias Bawden (2008) remite a las expuestas en otro trabajo anterior (Bawden, 2001). En las habilidades que señalan se constatan ideas como la de construir un “bagaje de información fiable” de diversas fuentes, 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. Sobre las ideas de Bawden se debería volver.

Llegados a este punto hay una segunda línea de delimitación conceptual, estudiada por Eshet-Alkalai (2004). A partir de su reflexión  advierte sobre la incompatibilidad entre los planteamientos de aquellos que conciben la alfabetización digital como “principalmente constituida por habilidades técnicas, y los que la ven centrada en aspectos cognitivos y socio-emocionales del trabajo en entornos digitales”.

Otro criterio que se ha tenido en cuenta en la aproximación al concepto de Alfabetización Digital fue el de clasificar (Lankshear y Knobel, 2006) según se tratase de un enfoque conceptual o de un enfoque “operacional”.

Es importante esta última tendencia, la de definiciones basadas en operaciones,  porque implica una estandarización. Y esto confiere un carácter “funcional” a  la Alfabetización Digital. Estamos pues en presencia de un enfoque de índole cultura digital, centrando en el estudio en la naturaleza de las  tareas, presentaciones, demostraciones de habilidades, etc. que se realizan, que progresan en la construcción de estándares  para definir qué es o no es Alfabetización Digital.

Por último hay una variante comercial de la Alfabetización Digital, que consiste en una certificación de competencias. Es la acreditación conocida como Internet and Computing Core Certificación (IC³) (www.certiport.com). Su página web  afirma que la “certificación IC³ ayuda a aprender y a demostrar Internet y la alfabetización digital a través de un estándar de evaluación del aprendizaje válido para la industria en todo el mundo”. Se basa en un sistema de formación y de certificación a través de un examen que abarca contenidos sobre Fundamentos de  Informática, en aplicaciones básicas y claves para la vida,  en lo que llaman la “vida conectada”.

Lo que se propone en este trabajo, con la construcción de la idea del pensamiento computacional a partir de elementos o de formas específicas de pensamiento para resolver problemas, tiene que ver con la Alfabetización Digital en lo concerniente a que éste está constituido por competencias clave que sirven para aprender y comprender ideas, procesos y fenómenos no sólo en el ámbito de la programación de ordenadores o incluso del mundo de la computación, de Internet o de la nueva sociedad del conocimiento, sino que es sobre todo útil para emprender operaciones cognitivas y  para la elaboración compleja que, de otra forma, sería más complejo, o imposible, realizar. O bien, dicho de otra forma, sin estos elementos de conocimiento sería más difícil resolver ciertos problemas de cualquier ámbito, no solo de la vida científica o tecnológica, sino de la vida común.

Como dijimos, y concluyendo, se considera como un conjunto de habilidades esenciales para la vida en la mayoría de los casos y como un talante especial para afrontar problemas científicos y tecnológicos.

Señalamos en relación con esta última acepción algunos ejemplos que veremos después, o hemos visto, en este trabajo, como son el de la  determinación de la génesis de los contagios, en el caso que cuestiona teorías generales como la teoría miasmática del origen de las enfermedades, o la secuencia de llenado de los asientos en el embarque de aeronaves.

 

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

Eshet, Y. (2002). Digital literacy: A new terminology framework and its application to the design of meaningful technology-based learning environments, In P. Barker and S. Rebelsky (Eds.), Proceedings of the World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia and Telecomunications, 493–498 Chesapeake VA: AACE, Retrieved November 30, 2007, from http://infosoc.haifa.ac.il/DigitalLiteracyEshet.doc

Eshet-Alkalai, Y. (2004), Digital literacy: a conceptual framework for survival skills in the digital era, Journal of Educational Multimedia and Hypermedia, 139(1), 93–106. Available at: http://www.openu.ac.il/Personal_sites/download/Digital-literacy2004-JEMH.pdf

Gilster, P. (1997). Digital literacy. New York: Wiley.

Lanham, R.A. (1995). Digital literacy, Scientifi c American, 273(3), 160–161.

Lankshear, C. and Knobel, M. (2006). Digital literacies: policy, pedagogy and research considerations for education. Digital Kompetanse: Nordic Journal of Digital Literacy, 1(1), 12–24.

Zapata-Ros, M. (2012). La Sociedad Postindustrial del Conocimiento. Un enfoque multidisciplinar desde la perspectiva de los nuevos métodos para organizar el aprendizaje. Amazon. Consultado en http://www.amazon.es/Sociedad-Postindustrial-del-Conocimiento-multidisciplinar/dp/1492180580.

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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Pensamiento computacional. Una tercera competencia clave. (I)

Miguel Zapata-Ros, Universidad de Alcalá

Con ésta entrada se inicia una serie que, en conjunto, constituirán un capítulo de un libro que está acordado sea publicado por la editorial de la Universidad Católica de Santa María de Arequipa (Perú) con el título provisional de “El pensamiento computacional: La nueva alfabetización de las culturas digitales”.

El título del capítulo ya, de entrada, presupone una propuesta de atribución de valor y sentido de lo que debe ser el pensamiento computacional dentro del curriculum escolar de Primaria, de Secundaria Obligatoria y de Bachillerato o Secundaria Postobligatoria y también de Educación Infantil: Una tercera competencia clave, junto con las dos que de forma comúnmente aceptada así se consideran: Lenguaje y matemáticas. 

¿Por qué un corpus curricular sobre “pensamiento computacional” ahora?

Hace dos años decíamos (Zapata-Ros, 2015) que “las instituciones y agencias competentes, los expertos y los autores de informes de tendencia se han visto sorprendidos por un hecho: la sociedad y los sistemas de producción, de servicios y de consumo demandan profesionales cualificados en las industrias de la información”. Constatando, en el mundo desarrollado, la existencia de altas tasas de paro con un considerable número de puestos de trabajo de ingenieros de software, desarrolladores de aplicaciones, documentalistas digitales, que se quedan sin cubrir por falta de egresados de las escuelas técnicas, por falta de demanda de estos estudios por parte de potenciales alumnos y sobre todo por la falta de personal capacitado.

Esta era una causa pero hay otras que señalamos en (Zapata-Ros, 2012) como son las disrupciones universitarias que hacen que un número considerable de individuos, algunos extremadamente competentes, soslayen la vía de formación, y promoción profesional formales que teóricamente la universidad tienen encomendadas por otras vías más autónomas.

Ahora la toma de conciencia de las instituciones y agencias públicas, estatales e interestatales es mucho mayor. Una muestra de ello es la declaración de la UE en el documento The Computational Thinking Study[1]

Computational thinking (CT) is a shorthand for “thinking as a computer scientist”, i.e. the ability to use the concepts of computer science to formulate and solve problems. Computational thinking has been promoted in recent years as a skill or competence that is as fundamental as numeracy and literacy. Despite the high interest in developing CT among schoolchildren and the large public and private investment in CT initiatives, there are a number of issues and challenges for the integration of CT in the school curricula.

Tras una primera etapa de toma de conciencia ante la situación, algunos países han reaccionado de forma diversa según podemos ver en la tabla que constituye la última parte del presente trabajo.

En ese cuadro podemos ver distintas respuestas por parte de los sistemas educativos de los países más sensibles, los que han abordado el problema desde la perspectiva de una reorganización del curriculum. Sin embargo la cuestión de fondo supone la aparición de unas nuevas destrezas básicas. Las sociedades más conscientes han visto que se trata de una nueva alfabetización, una nueva alfabetización digital, y que por tanto hay que comenzar desde las primeras etapas del desarrollo individual, al igual como sucede con otras habilidades clave: la lectura, la escritura y las habilidades matemáticas, e incluso estudiando las concomitancias y coincidencias de esta nueva alfabetización con estas competencias claves tradicionales.

Afortunadamente la propuesta de poner a los niños a programar desde las primeras etapas, como única o principal estrategia de enseñanza, está cediendo. Según esta opción, la que ha sido la más frecuente hasta ahora y la más simple, a fuer de ser una respuesta  mecánica, ha consistido en favorecer el aprendizaje de la programación y de sus lenguajes de forma progresiva. En la práctica este procedimiento ha consistido, y aún constituye de forma muy frecuente, en 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.

Sin embargo una propuesta que hacíamos hace dos años (Zapata-Ros, 2015) se está abriendo cada vez más paso y lo hace de manera más decisiva. Se trata de la alternativa, ya tenida en cuenta por Papert (1980),  la que enlaza con corrientes clásicas del aprendizaje apoyado en la tecnología. Nos referimos al construccionismo. Esta alternativa está sostenida por algunos autores, inspira a profesores y grupos innovadores en la puesta en marcha de actividades y en algunos pocos casos a corporaciones que,  frecuentemente de forma aislada, nos planteamos la cuestión de otro modo: Las competencias que se muestran como más eficaces en la codificación son la parte más visible de una forma de pensar, que es útil no sólo en ese ámbito de actividades cognitivas, las que se utilizan en el desarrollo y en la creación de programas y de sistemas informáticos, sino en otras actividades de la vida profesional o científica y de la vida personal. En definitiva sostienen que hay una forma específica de pensar, de organizar ideas y representaciones, que propicia y que favorece las competencias computacionales, pero no sólo. Se trata de una forma de pensar que propicia el análisis y la relación de ideas  para la organización y la representación lógica de procedimientos. Esas habilidades se ven favorecidas con ciertas actividades y con ciertos entornos de aprendizaje desde las primeras etapas. Se trata del desarrollo de un pensamiento específico, de un pensamiento computacional.

Hemos dicho que un precedente remoto de estas ideas está en el construccionismo, en las ideas de autores como Seymourt Paper, en las ideas que puso en marcha ahora hace cincuenta años y que le llevaron a construir el lenguaje LOGO, sus entornos de aprendizaje y micromundos.

Paulo Blikstein (2013) de la Universidad de Stanford, dice que si un historiador tuviera que trazar una línea que uniese la obra de Jean Piaget sobre la psicología del desarrollo a las tendencias actuales en la tecnología educativa, la línea simplemente se llamaría “Papert”.  Seymour Papert ha estado en el centro de tres revoluciones: el desarrollo del pensamiento en la infancia, la inteligencia artificial y las tecnologías informáticas para la educación. Quizá el que no haya tenido el impacto debido se deba a que se anticipó.

La visión de Papert se podría sintetizar diciendo que “los niños deben programar la computadora en lugar de ser programados por ella” (children should be programming the computer rather than being programmed by it) (Papert, 1980  a través de Blikstein, 2013)

Ahora, en la fase actual del desarrollo de la tecnología y de las teorías del aprendizaje se podría decir “son los niños los que tienen que educar a los ordenadores no los ordenadores los que tienen que educar a los niños”

Este trabajo, el anterior (Zapata-Ros, 2015), y en general las actividades y reflexiones que se proponen, están justificados por el papel que, en el contexto de cambios sociales, laborales, y culturales (Zapata-Ros, 2014), tiene el desarrollo individual que, desde las primeras etapas, faciliten una integración en ese nuevo entorno, mediante un  aprendizaje orientado hacia las competencias que son necesarias en la programación.

Se trata pues, como vamos a ver, de una nueva alfabetización. De una alfabetización que permita a las personas en su vida real afrontar retos propios de la nueva sociedad. Pero no solo eso, que permita a los individuos organizar su entorno, sus estrategias de desenvolvimiento, de resolución de problemas cotidianos, además de  organizar su mundo de relaciones, en un contexto de comunicación más racional y eficiente.

Todo ello con el resultado de que los individuos puedan organizar estrategias más eficientes para conseguir objetivos personales de índole muy diversa. En definitiva se trata de conseguir una mayor calidad de vida y un mayor nivel de felicidad.

Coincidiendo con la perspectiva que señaló Paper (1980) y antes los psicólogos genéticos y constructivistas (Piaget, 1977) sobre el desarrollo cognitivo, en este planteamiento subyace, como idea-fuerza,  que, al igual a como sucede con la música, con la danza o con la práctica de deportes, es clave  que se fomente una práctica formativa del pensamiento computacional desde las primeras etapas de desarrollo. De manera que, al igual que se pone en contacto a los niños con un entorno musical, de danza o de  deporte, se haga con un entorno de juegos, affordances y en general de actividades que promuevan, a través de la observación y de la manipulación, destrezas y formas de pensar que sean un campo abonado donde se inserten, y se produzcan de manera fluída, las formas de trabajar y de resolver problemas propias de los programadores eficientes.

Sin embargo hay que decir, y así lo constatamos en las indagaciones que hemos hecho para escribir este capítulo, que no tenemos en muchos casos ni evidencias de que esos entornos y esas manipulaciones desarrollen las destrezas computacionales o habilidades asociadas a lo que hemos llamado pensamiento computacional.  Habría pues, como primera cuestión, señalar la necesidad de fomentar investigaciones para tenerlas.

De alguna forma, no es nueva esta perspectiva, pero sí descontextualizada de esa situación. Tradicionalmente, en el diseño curricular de las primeras etapas de desarrollo se ha hablado de aprendizajes  o de destrezas concretas que en un futuro predispondría a los aprendices para aprender mejor en un futuro habilidades matemáticas, geométricas, de lenguaje, como son la seriación, el encaje, la discriminación de objetos por propiedades, en las primeras etapas, y también en las de desarrollo del pensamiento abstracto o para la resolución de problemas. Así se ha hablado de la modularización, del análisis descendente, de análisis ascendente, de recursividad, e incluso de sinéctica y de cinestesia… En la perspectiva Montessori (1928, 1935 y 1937) por ejemplo esto es básico. Para ello se han desarrollado ya multitud de recursos, juegos y actividades que los educadores infantiles conocen bien.

En el trabajo que sirve de precedente a este (Zapata-Ros, 2015) recurrimos a un caso de un niño que secuencia objetos con unos pocos meses de edad, con la circunstancia coincidente de que ha utilizado juguetes de este tipo. Ese mismo niño también ha utilizado, en los meses siguientes, juegos de composición (tangram y puzles) y de percepción y manipulación del espacio 3D, con un notable rendimiento en pensamiento abstracto en esta área para los observadores. También de forma coincidente con esta práctica regular y rutinaria, pero no por ello menos lúdica, en un ejercicio de dibujo de los que hace en clase sin que tuviese el resultado que veremos como objetivo, y sin orientaciones previas en ese sentido, el niño fue capaz de dibujar (fig.1) la planta de su clase, como podemos ver en la reproducción que adjuntamos, donde se distinguen elementos claramente simbolizados en formas, como son la pizarra la mesa y sillas o la escalera. Así como una persona que el niño identifica como “la seño”, la maestra.

Fig. 1

De esta forma deducimos que el niño se ha desprendido de su contingencia corporal-espacial y ha visto, ha percibido, la distribución del espacio y objetos, claramente simbolizados como si él estuviese desde arriba.

 

 

 

 

 

 

 

 

Obviamente es un hecho aislado sólo. Pero podemos intuir que hay multitud de áreas y de formas de aprendizaje que conviene explorar e investigar en esta nueva frontera. Y, en la planificación de los curricula, tendrán que plantearse los diseñadores 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, la delimitación y la definición del pensamiento computacional.

Tropezamos con varios problemas de comienzo: acotar 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 en los textos que publicitaron 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 (Silva, 2014):

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 (Balanskat & Engelhardt , October, 2015) 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 y veremos 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 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 a preconceptos de variable, función, valor, parámetros, que sin necesidad de referencias explícitas, desarrollen habilidades y preconceptos  que en el futuro puedan alojar 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. 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. Sin embargo creemos que es más propio 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, en otros dominios y con anterioridad, 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 su uso. 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 APPs, 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.

Como veremos después estas adherencias las eliminaremos al hablar de alfabetizaciones en relación con culturas epistemológicas, así la alfabetización digital tendrá que ver, estará relacionada forzosamente, con la cultura o las culturas digitales.

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.

El primer dilema del pensamiento computacional

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, se nos proponen, 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, bifurcaciones lógicas,…—- luego lenguajes sencillos utilizados para resolver problemas divertidos, de juegos, etc. para 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 lo que se aprende con la respuesta a un estímulo, no con las características propias de aprendizaje y cognición del niño. En definitiva, nada nuevo, se sigue con ello la tradición más clásica del conductismo.

Este es el tipo de planteamiento que está detrás de la idea, simple pero de supuesta eficiencia 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,  que hace poco deseable para muchos ser programador, o al menos les confiere una imagen de frikis, poco deseable, 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, no solo poco deseable sino 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 les 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 a 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 se 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.

Referencias.-

Balanskat, A.  & Engelhardt , K. (October, 2014). Computing our future Computer programming and coding – Priorities, school curricula and initiatives across Europe.  European Schoolnet (EUN Partnership AISBL) http://www.eun.org/c/document_library/get_file?uuid=521cb928-6ec4-4a86-b522-9d8fd5cf60ce&groupId=43887

Balanskat, A.  & Engelhardt , K. (October, 2015). Computing our future Computer programming and coding – Priorities, school curricula and initiatives across Europe.  European Schoolnet (EUN Partnership AISBL)

Blikstein,  (2013). Seymour Papert’s Legacy: Thinking About Learning, and Learning About Thinking. https://tltl.stanford.edu/content/seymour-papert-s-legacy-thinking-about-learning-and-learning-about-thinking

MONTESSORI, M. (1928). Antropología Pedagógica. Barcelona: Araluce

MONTESSORI, M. (1937). Método de la Pedagogía Científica. Barcelona: Araluce

MONTESSORI, M. (1935). Manual práctico del método. Barcelona: Araluce

Papert, S. (1980). Mindstorms: Children, computers, and powerful ideas. Basic Books, Inc. http://www.arvindguptatoys.com/arvindgupta/mindstorms.pdf

Piaget, J. (1947). La psychologie de l’intelligence [The psychology of intelligence]. http://dx.doi.org/10.4324/9780203278895

Piaget, J. (1972). Psicología de la inteligencia. Editorial Psique. Buenos Aires.

Piaget, J. (1977). The role of action in the development of thinking. In Knowledge and development (pp. 17-42). Springer US.

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

Silva, R. (2014). START CODING THIS YEAR IT’S EASIER THAN YOU THINK. http://yearofcode.org/

Zapata-Ros, M. (2012). La Sociedad Postindustrial del Conocimiento. Un enfoque multidisciplinar desde la perspectiva de los nuevos métodos para organizar el aprendizaje. Amazon. Consultado en http://www.amazon.es/Sociedad-Postindustrial-del-Conocimiento-multidisciplinar/dp/1492180580.

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

 

[1] The Computational Thinking Study. Joint Research Centre (JRC). EU Science Hub

https://ec.europa.eu/jrc/en/computational-thinking

[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

 

 

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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Patrones de Pensamiento Computacional y corpus lingüísticos: el aprendizaje de lenguas con datos lingüísticos (y II)

 

Pascual Pérez-Paredes,  University of Cambridge

Miguel Zapata-Ros, Universidad de Alcalá

3. Elaboración de un patrón pedagógico para el uso de DDL (aplicación de la categoría de aprendizaje activo)

 

3.1. Componentes de los lenguajes de patrón

 

La expresión “lenguajes de patrón”, al igual que el término “patrón” son constructos acuñados por el arquitecto Christopher Alexander. Los defensores de este enfoque para los métodos de diseño suponen que esta forma de proceder ayuda a los no expertos (a los aprendices de lenguas en nuestro caso y en última instancia) a resolver con éxito problemas de diseño complejo en bastantes ocasiones. Al igual los lenguajes humanos, un lenguaje de patrones tiene un vocabulario, una sintaxis y una gramática. En los lenguajes de patrones utilizados para el diseño, las partes se descomponen de esta manera:

 

  1. El vocabulario. Es el contenido del lenguaje. Lo constituyen una colección de términos, que de forma especializada van a ayudar a describir soluciones a los problemas “en un campo de interés”.  Así, por ejemplo, en el lenguaje Arquitectura el lenguaje lo constituyen términos como: cimientos, edificios, salas, ventanas, cerraduras, etc. En nuestro caso el vocabulario necesario para la descripción del patrón pedgógico estará constituido por los seis conceptos abordados en el apartado 2.2, a saber, corpus, interfaz de búsqueda o concordanciero, nodo, líneas de concordancia, colocaciones y n-grams.
  2. “Sintaxis”. Cada solución a un problema incluye una descripción insertándola en una solución, o en un contexto, más amplio, de manera que cada solución se ajusta a un diseño más grande, más amplio o más abstractos y cada solución se vincula a otras soluciones en una red de soluciones necesarias. Por ejemplo, las habitaciones disponen de formas de obtener la luz, y las formas de acceder y de salir. La sintaxis tiene que ver con las reglas que rigen el lenguaje en tanto que estas reglas van referidas a los términos en sus relaciones con otros términos o con otros contextos más amplios que los contienen. En el caso del uso de DDL para el aprendizaje de lenguas adoptaremos el proceso lineal expuesto en la Figura 3, el cual se divide, a grandes rasgos, en cuatro etapas: inicio de la búsqueda (1), fase de interpretación de datos (2), fase de consolidación de la hipótesis (3) y fase de formulación final de los hallazgos realizados (4). En cada una de estas etapas los aprendices utilizarán alguno de los cinco bloques   (A,B,C,D,E) en los que hemos dividido
  3. “Gramática”. Cada patrón, cada solución, incluye la descripción del problema que resuelve y cómo lo hace, y el beneficio que se obtiene. Por lo tanto, si el beneficio no es necesario o no compensa, la solución no se utiliza. Incluso puede darse que una parte del diseño se puede omitir para ahorrar recursos. En el ejemplo de la arquitectura, en el diseño de edificios o viviendas podría darse el caso de que la gente no tenga que esperar para entrar en una habitación, y en lugar de una sala de espera, tal vez se pueda utilizar un sencillo vestíbulo.
  4. “Índice de relaciones entre términos”. La descripción del lenguaje debe de contemplar el índice que incluya aspectos gramaticales y sintácticos, con otros tipos de enlaces entre términos (patrones) de manera que el diseñador puede pensar rápidamente de una solución a soluciones relacionadas de una manera lógica.
  5. “Diseño”. La red de relaciones en el índice de la lengua permite muchas rutas diferentes a través del proceso de diseño. Esto simplifica el trabajo del diseñador, ya que el proceso puede comenzar desde cualquier parte del problema que el diseñador ya conoce, y caminar hacia lo que se quiere construir de nuevo en el diseño. No es preciso incluso que el diseñador comprenda de forma exhaustiva las razones que llevan a solucionar un problema para aceptar en un primer momento la estructura del patrón. Puede aceptarlo si el patrón ha funcionado bien y en un momento posterior comprenderlo, y el diseño resultante puede resultar utilizable. Por ejemplo, podríamos no comprender que el equipo de limpieza de los esquís se quedase fuera de la casa, y después comprender con el uso o incluso antes, que esto debe ser así porque los esquiadores se deshacen del equipo antes de entrar en casa. En este sentido el lenguaje de patrones no tiene porqué ser un instrumento de comunicación o de transmisión de información, o de procedimientos, sólo entre individuos de distintos niveles de experticia sino incluso de ámbitos de conocimiento diferentes. Puede ser un instrumento de comunicación y de trabajo interdisciplinar. La Figura 5 recoge nuestra propuesta de diseño. Las diferentes etapas están numeradas del 1 al 4, mientras que la sintaxis, la gramática y vocabulario aparecen clasificadas de la A a la E.

 

En el caso que nos planteamos, el del Pensamiento Computacional y de las actividades para el trabajo con DDL, los patrones pedagógicos pueden ser un instrumento de comunicación entre pedagogos (expertos en enseñanza), o psicólogos (expertos en aprendizaje), expertos en lingüística, expertos y educadores y diseñadores en didácticas específicas de todos los niveles educativos, etc. de una parte, e informáticos expertos en sistemas computacionales, desarrolladores, etc. De esta manera, y de igual forma que señalábamos en los ámbitos y con los ejemplos de arquitectura en los que no era preciso en un primer momento comprender enteramente la naturaleza de patrón, es decir no hace falta las razones que llevan a solucionar un problema, para aceptar la estructura del patrón, se pueden dar situaciones análogas en los patrones de Pensamiento Computacional. Así por ejemplo se pueden definir pautas (elementos de patrones no justificados) que tengan en cuenta los principios del aprendizaje significativo de Ausubel (Ausubel, 1963) o los principios de la secuenciación de contenidos de cualquiera de las teorías existentes, sin necesidad de comprender su esencia más profunda desde el primer momento.

Así pues, los lenguajes de patrón se utilizan para formalizar los valores de decisiones cuya efectividad resulta obvia a través de la experiencia, pero que es difícil de documentar y pasar a los aprendices. También son herramientas útiles a la hora de estructurar el conocimiento y comprender sistemas complejos sin caer en la simplificación extrema. Estos procesos incluyen la organización de personas o grupos que tienen que tomar decisiones complejas, y revelan cómo interactúan las diferentes funciones como parte del total.

Si los patrones están diseñados para acoger y tener en cuenta las mejores prácticas en un determinado dominio, los patrones de Pensamiento Computacional tratarán de alojar, para tener en cuenta el conocimiento de expertos en la práctica de la enseñanza de esta nueva alfabetización y en las características de aprendizaje e instruccional de los individuos y de los entornos donde se desarrolla el programa de formación. El objetivo es captar la esencia de la buena práctica en una forma resumida (abstrayendo los elementos más significativos) de manera que pueda ser fácilmente comunicada a los que la necesitan en un contexto de condiciones distinto. En su naturaleza el patrón puede ser igualmente la presentación de esta información (de las buenas prácticas, los conocimientos expertos, las soluciones a problemas,…) de una forma accesible y sistematizada, de manera que para cada nuevo diseñador pueda aprender o tener en cuenta lo que se conoce por expertos o por  profesores, o por otros especialistas, que hayan resuelto ya el problema en cuestión, y sea fácil la transferencia de conocimiento dentro de la comunidad.

 

3.2. Descripción de un patrón asociado a las actividades de DDL

Siguiendo lo establecido por Alexander, un patrón singular debe describirse en 3 partes:

  1. “Contexto” – ¿Bajo qué condiciones resolverá el problema la solución propuesta? Un aspecto importante de los patrones de diseño es identificar y documentar las ideas claves que hacen de un buen sistema un sistema diferente de un sistema normal (para construir una casa, un programa de ordenador, un objeto de uso cotidiano, o la secuencia de la iteración a un problema de embarque en aviones comerciales de pasajeros., o al diseño instruccional de una unidad de números en Primaria), y que ayude en el diseño de futuros sistemas. La idea que se expresa en un patrón debe ser lo suficientemente general para ser aplicadas en casos muy diferentes dentro de un contexto, pero aún lo suficientemente específico como para dar orientaciones constructivas. El contexto donde se aplica es pues el elemento definitorio del patrón. La gama pues de situaciones en las que los problemas y soluciones se resuelven desde un patrón se llama su contexto. De ahí se deriva que una parte importante de cada patrón es la descripción de su contexto. En el caso que nos ocupa, el contexto viene dado por la necesidad de entender y describir en comportamiento léxico-gramatical de una palabra (nodo) y de entender y describir la(s) cadena(s) sintagmática(s) en las que parece, los elementos léxicos que co-selecciona y los significados comunes a los que se asocia su uso. El Apartado 2.1 aborda este contexto específico en profundidad.

 

  1. “Sistema de fuerzas” – Se puede considerar como el problema o el objetivo. Frecuentemente estos problemas surgen en un conflicto de intereses encontrados o “fuerzas”. Un patrón emerge como un diálogo entre posturas contrapuestas o en tensión, de tal forma que la solución ayudará a equilibrar las fuerzas y finalmente a tomar una decisión. Por ejemplo, en un patrón cuya solución fuese utilizar un teléfono inalámbrico las fuerzas serían: por un lado la necesidad de comunicarse, y por otro la necesidad de hacer otras cosas al mismo tiempo (cocinar, limpiar el polvo, etc.). Un patrón muy concreto sería simplemente “utilizar teléfono inalámbrico”. Patrones más generales sería “dispositivo inalámbrico” o “actividad secundaria”, lo que sugiere que una actividad secundaria no debe interferir con otras actividades. En el caso que nos ocupa, el problema viene dado por la necesidad de describir el comportamiento de un elemento léxico o palabra (nodo) con datos reales de uso. En la Figura 5, A-D representan las tareas a realizar para la consecución de E.

 

  1. “Solución” – Es una configuración del sistema que pone las fuerzas en equilibrio o resuelve el problema presentado

 

Contexto → Sistema de fuerzas  → Solución

 

De esta forma un patrón siempre tendría: Una entrada, que es un nombre sencillo, una descripción concisa del problema, una solución definida, y suficiente información para ayudar al usuario a entender cuando debe aplicar esa solución. En la Figura 5, la solución vendría representada por E.

Figura 5. Patrón pedagógico propuesto para el trabajo con actividades DDL para el aprendizaje de lenguas.

Las tareas (A-D) utilizan elementos del pensamiento computacional aplicados, en este caso, a la resolución de un problema de índole lingüística (¿Cómo podemos describir el comportamiento de un nodo atendiendo a la distribución sintagmática y a la frecuencia del mismo en diferentes registros lingüísticos?). Algunos de los elementos de pensamiento computacional usados son   la metacognición, la sinéctica, la recursividad, la aproximación sucesiva, la heurística, la iteración, la creatividad, la resolución de problemas y los patrones. En el capítulo “Pensamiento computacional. Una tercera competencia clave” de esta misma obra se ofrece más información sobre estos y otros elementos del pensamiento computacional.

 

4. Conclusión

En este trabajo, el carácter pedagógico de los patrones y de sus lenguajes viene dado no sólo por su propia naturaleza y función en los procesos de aprendizaje, sino que se aplica a estructuras de información que permiten resumir y comunicar la experiencia acumulada y la resolución de problemas, tanto en la práctica como en el diseño, en programas de enseñanza y aprendizaje (Zapata-Ros, 2015). La utilización de patrones pedagógicos permite compartir buenas prácticas y sirve como referencia para nuevas aplicaciones y casos. El almacenamiento y proceso sistemático de estos patrones permite además construir no solo un corpus de información y una base de datos de referencias documentadas a las que los profesores, diseñadores instruccionales, profesionales o investigadores pueden dirigirse para sus trabajos específicos, sino también, por ser un instrumento de trabajo y de intercambio profesional (Zapata-Ros, 2015), posibilita un mejor entendimiento del papel del Pensamiento Computacional en un área educativa escasamente tratada: el aprendizaje de lenguas. De esta forma, nuestra contribución probablemente consiste en haber definido los elementos de lenguaje específicos del Pensamiento Computacional orientados al trabajo interdisciplinar: el de maestros, pedagogos, y expertos en computación o en diseño instruccional. Así, además de dar una propuesta general de los elementos que constituyen las componentes del lenguaje (Tabla 1), en ese mismo esquema ofrecemos una propuesta de desarrollo de futuras investigaciones que tendrán que determinar con mucho más nivel de detalle cuáles son los elementos de cada uno de esos apartados en relación con el Pensamiento Computacional y el aprendizaje de lenguas mediante datos (DDL).

El presente trabajo ofrece una taxonomía de conceptos y términos procedentes de Data-Driven-Learning (DDL) que rigen los criterios del tipo de análisis de datos necesarios en el aprendizaje inductivo del uso de la lengua mediante datos. Estos criterios se articulan no tanto como patrones de ubicación y colisión, contextos, frecuencias de palabras, etc., sino como patrones de uso y atribución de sentido. El patrón pedagógico propuesto para el trabajo con actividades DDL para el aprendizaje de lenguas (Figura 5) supone el reconocimiento del importante papel que el pensamiento computacional puede y debe jugar en DDL, en particular, y en el aprendizaje de lenguas, en general. DDL y el patrón pedagógico propuesto suponen la afirmación de la necesidad de profundizar en la alfabetización digital relacionada con el lenguaje propuesta por Pegrum (2016) y que, en parte, Dudney et al. (2013) concibieron como data literacy. Este subtipo de alfabetización reconoce el papel que el aprendiz juega en la toma de decisiones/aprendizaje por lo que es, precisamente, el individuo, el aprendiz, la pieza clave en el aprendizaje con datos.

La existencia de grandes bases de datos estructuradas de nada sirve si los aprendices no saben cómo gestionar la búsqueda, cribar los resultados, interpretar la importancia de los datos cuantitativos y cualitativos que se presentan y, en última instancia, formar conclusiones apoyadas en datos y su propia capacidad crítica. Es exactamente en este contexto en el que el uso de patrones pedagógicos puede ser de enrome utilidad al establecer un vínculo entre el conocimiento especialista propio de los lingüistas y la escasa motivación pedagógica de muchas de las aplicaciones DDL (Pérez-Paredes, 2010) en el aula de idiomas.


Tabla1.- Elementos de lenguaje de patrones del Pensamiento Computacional aplicados a las actividades DDL

 

 
Clase
Descripción
Elementos que lo componen
Ejemplos
Vocabulario Es el contenido del lenguaje. Lo constituyen una colección de términos, que de forma especializada van a ayudar a describir soluciones a los problemas “en un campo de interés”.  Términos obtenidos de la jerga de los programadores, pero con una formulación asequible al resto: relevantes para el ámbito semántico del PC, Corpus, nodo, concordanciero, líneas de concordancia, colocación, n-gram
Los propios elementos del Pensamiento computacional Metacognición, análisis ascendente, sinectica, recursividad,…
los procedentes de las ciencias conexas pero con relevancia para este dominio nuevo del lenguaje:

 

Heurístico, algoritmo, metacognición, elaboración, andamiaje cognitivos,…
Sintaxis Cada solución a un problema  incluye  una descripción insertándola en una solución, o en un contexto, más amplio, de manera que cada solución se ajusta a un diseño más grande, más amplio o más abstractos. De manera que cada solución se vincula a otras soluciones en una red de soluciones necesarias.

 

Reglas para organizar los elementos compuestos.

Un problema complejo normalmente necesita de varias formas de pensamiento computacional y sobre todo de un contexto amplio.

En la resolución de un problema de álgebra (de un sistema lineal) los elementos irán ensamblados por relaciones. En nuestro caso, el proceso de resolución es initiate > interpret > consolidate > report.
Gramática Está constituida por elementos que son la descripción del problema y de la solución. En la idea de que cada patrón, cada solución, incluye la descripción del problema que resuelve y cómo lo hace, y el beneficio que se obtiene.  En el caso del PC cada elemento está constituido por un problema descrito en un lenguaje comprensible por todos los que componen el equipo multidisciplinar que lo aborda y por los elementos teóricos y prácticos que fundamentan la solución así como la descripción del procedimiento para resolverlo así como las herramientas informáticas que se han desarrollado o pueden ser útiles. En el problema del viajante (TSP, Traveling Salesman Problem) (Zapata-Ros, 2015 pp 22,23) el elemento de Gramática está constituido por la descripción del problema y la solución, entendiendo que en ella se incluyen los elementos teóricos y procedimentales que son necesarios: la parte de Teoría de grafos que es necesaria para resolverlo, y el método específico opt y k-opt, o heurística Lin-Kernighan, así como las herramientas informáticas que se han desarrollado o pueden ser útiles.
Índice de relaciones entre términos La descripción del lenguaje debe de contemplar el índice que incluya aspectos gramaticales y sintácticos, con otros tipos de enlaces entre términos (patrones) de manera que el diseñador puede pensar rápidamente de una solución a soluciones relacionadas de una manera lógica.  En el caso del PC, las relaciones pueden ser la de secuenciación, qué orden seguirán los elementos para ser utilizados en un problema, y necesidad: Para resolver el problema A hace falta el elemento B, como relaciones más importantes, pero hay muchas más que pueden surgir fruto de un análisis que vaya más allá de los objetivos de este trabajo. Para resolver el problema del viajante (TSP, Traveling Salesman Problem) (Zapata-Ros, 2015 pp 22,23) es necesario el método opt y k-opt, o heurística Lin-Kernighan,
Diseño Las relaciones pueden integrarse en estructuras complejas y orientadas a la resolución de un problema. Entonces su elaboración y las técnicas para hacerla constituyen el diseño. La red de relaciones en el índice de la lengua permite muchas rutas diferentes a través del proceso de diseño. Esto simplifica el trabajo del diseñador, ya que el proceso puede comenzar desde cualquier parte del problema que el diseñador ya conoce, y caminar hacia lo que se quiere construir de nuevo en el diseño. No es preciso incluso que el diseñador comprenda de forma exhaustiva las razones que llevan a solucionar un problema para aceptar en un primer momento la estructura del patrón. Puede aceptarlo si el patrón ha funcionado bien y en un momento posterior comprenderlo, y el diseño resultante puede resultar utilizable. En el caso del PC el diseño de patrones precisaría definir cuales aspectos del patrón son indiferentes del problema que queramos resolver, e incluso qué elementos es preciso analizar entre problemas de naturaleza diferente para que se pueda utilizar el mismo patrón. Por ejemplo: qué tienen de común el problema del viajante y el problema del embarque de los pasajeros en un avión para que podamos utilizar el mismo algoritmo o un algoritmo de la misma naturaleza.

En un trabajo de elaboración de un lenguaje de patrones para el PC habría pues de delimitar y definir estos elementos de diseño.

 

 

 

 

 

 

 

Pérez-Paredes, P. y  Zapata-Ros, M. (2018).  Patrones de Pensamiento Computacional y corpus lingüísticos: el aprendizaje de lenguas con datos lingüísticos (Preprint). http://eprints.rclis.org/32209/

Referencias

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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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Patrones de Pensamiento Computacional y corpus lingüísticos: el aprendizaje de lenguas con datos lingüísticos (I)

Pascual Pérez-Paredes, University of Cambridge.

 

 

 

Miguel Zapata-Ros, Universidad de Alcalá

 

1. Introducción a los patrones pedagógicos

 

En este trabajo abordaremos el problema general de cómo favorecer la comunicación y el trabajo colaborativo entre educadores, diseñadores instruccionales y otros profesionales vinculados al dominio del conocimiento que constituye el pensamiento computacional en el contexto de aprendizaje de lenguas. Para ello abordaremos el problema desde la experiencia, la teoría desarrollada y la práctica que ofrecen los patrones, hasta ahora desarrollados en los ámbitos de la computación, de la arquitectura y el urbanismo, la lingüística de corpus y, más recientemente, el aprendizaje en entornos conectados y ubicuos de aprendizaje.

 

El concepto de patrón y su práctica en estos dominios del conocimiento se aplica a estructuras de información que permiten resumir y comunicar la experiencia acumulada y la resolución de problemas, tanto en la práctica como en el diseño, en actividades específicas de esos ámbitos de desarrollo y de trabajo. De esta forma un patrón puede entenderse como una plantilla, una guía, un conjunto de directrices o de normas de diseño. Los patrones pueden entenderse desde dos perspectivas: Desde las técnicas y teorías especificas del ámbito de problemas en el que trabajemos, en este caso desde el ámbito del Pensamiento Computacional, o bien desde la perspectiva de los lenguajes y las técnicas computacionales, no solo hipertextuales, que permiten el desarrollo de patrones. Un patrón pues permite la adquisición de “buenas prácticas” y sirve como referencia para nuevas aplicaciones y casos. El almacenamiento y proceso sistemático de estos patrones permite construir corpus de información o bases de datos de referencias documentadas a las que los profesores, diseñadores instruccionales, profesionales o investigadores pueden dirigirse para sus trabajos específicos.

Los patrones de e-learning tienen su origen en los patrones de diseño o en lo patrones en general para aplicar en un campo cualquiera de la actividad de creación y de desarrollo, donde se quiere optimizar el trabajo intelectual haciendo más eficaz el trabajo empleado. Originalmente los patrones de diseño se deben al arquitecto Christopher Alexander. Posteriormente, estas técnicas se han adoptado en la ingeniería de software, desde donde se han incorporado al diseño instruccional tecnológico. Sin embargo, es conveniente atribuirle un sentido instruccional utilizando lo que se pueda de este ámbito como del de las teorías del aprendizaje.

Podríamos plantearnos pues qué son en esencia los patrones. Un patrón (Alexander et al., 1977 p X) “describe un problema que ocurre una y otra vez en nuestro entorno y, a continuación, describe el núcleo de la solución de ese problema, de tal manera que el usuario puede utilizar esta solución un millón de veces más, sin tener que hacerlo de la misma manera dos veces”. Igualmente podemos plantearnos qué son los patrones instruccionales, aunque el término igualmente acuñado puede ser el de patrones pedagógicos (Pedagogical Patterns Project, 2008).

En esencia un patrón resuelve un problema. Este problema debe ser una naturaleza tal que se repita en distintos contextos. En el ámbito del pensamiento computacional tenemos muchos problemas de esta naturaleza, de hecho constituye la esencia de su naturaleza. Son, por ejemplo, los relacionados con la iteración, el pensamiento divergente o la metacognición.

A este planteamiento se puede añadir el de carácter general que se desarrolla para la elaboración de los patrones pedagógicos. No en balde la perspectiva del pensamiento computacional es una perspectiva pedagógica. El Pedagogical Patterns Project (2008) establece una clasificación de los patrones pedagógicos en tres categorías:

  • Aprendizaje activo. Un patrón de este tipo se basaría en un conjunto de actividades que involucren a los alumnos de manera activa. El patrón se construye utilizando algún problema concreto que a menudo pueden ocurrir en un entorno de enseñanza y que maximice la atención del alumno por estar implicado en la resolución, o por sus experiencias pasadas o presentes, por su carácter real etc.
  • Aprendizaje experimental. Un patrón de este tipo se basaría en lo que es necesario aprender mediante la experimentación o bien mediante las experiencias pasadas de los alumnos estudiantes.
  • Enseñando desde diferentes perspectivas. Un patrón de este tipo se basaría en la bondad de los aprendizajes que supone por los alumnos el estudio de los recursos educativos desde diferentes perspectivas, tratando los siguientes problemas: preparar al estudiante para el mundo real, hacer uso de diferentes perspectivas por pares (por ejemplo, utilizando personal profesional de empresa).

A lo anterior podríamos añadir “aprendizaje autónomo” y “aprendizaje basado en problemas”. En esta catalogación podríamos estudiar, de hecho, dejamos esa puerta abierta a los patrones de aprendizaje divergente, patrones de aprendizaje creativo y a toda una serie de patrones cada uno de los cuales tiene que ver con una forma de aprendizaje asociada a un elemento del pensamiento computacional

La naturaleza de estos problemas, los que son objeto de patrones, es, como vemos, que se pueden repetir de forma diferente (en partes no sustanciales) cada vez. Y cuando aparece un problema de este tipo conlleva consideraciones a tener en cuenta para tomar las decisiones en la selección del procedimiento a utilizar para la resolución. Estas consideraciones son las que influyen en los expertos a optar por una u otra resolución. Son las consideraciones que el patrón presenta para que las tengamos en cuenta en nuestra elección y que nos pueden acercar o alejar de una buena solución al problema.  Un patrón presenta un problema y una solución. O bien el criterio de la solución. De tal forma que los criterios que deben aplicarse deben hacer que la solución sea la más acertada para el problema planteado.

 

2. El aprendizaje de lenguas con datos lingüísticos: lingüística de corpus y DDL

La utilización de patrones pedagógicos basados en el pensamiento computacional para la adquisición de lenguas nos permite asomarnos a una concepción del lenguaje y de la comunicación que es el resultado de la evolución de diversas técnicas analíticas de índole cuantitativa que se han desarrollado aproximadamente en los últimos 40 años. En concreto, el aprendizaje con corpus lingüísticos (Data Driven Learning) es un área que en la actualidad atrae a un importante número de investigadores procedentes de la lingüística aplicada, la lingüística de corpus y la adquisición de segundas lenguas.

En los siguientes párrafos trazaremos una ruta que nos permita entender cómo la utilización de corpus lingüísticos ha favorecido la formulación de una teoría lingüística que explica el uso de la lengua, su análisis y aprendizaje como la intersección entre registros (tipo de texto, p.ej. ficción, texto periodístico, manual académico, etc.), función comunicativa (intención del hablante, p.ej. describir, explicar, etc.) y el uso de patrones lingüísticos (patterns) de índole léxico-gramatical. Estos últimos constituyen la parte formal en la que se perfeccionan las elecciones sintagmáticas y paradigmáticas de los hablantes y que, como veremos más adelante, no forman generalmente parte de los currículos oficiales enseñanza de lenguas (Pérez-Paredes, 2010).

 

2.1 Primera aproximación a Data Driven Learning (DDL): de la teoría lingüística a la lingüística aplicada al aprendizaje de lenguas

 

La lingüística del Corpus, así como los métodos de investigación que se asocian a esta ciencia lingüística, se utilizan con la finalidad de profundizar en lo que el lingüista John Sinclair (Sinclair, 1992, 2003) describió como nuevas unidades de significado. Estás unidades sobrepasan la dicotomía que estableció Saussure entre significado y significante a nivel de palabra y, a grandes rasgos, cuestionan el nivel léxico de análisis, la palabra si se quiere, como unidad fundamental de análisis del uso de la lengua. La gran mayoría de lingüistas del corpus trabajan con la hipótesis de que los niveles de análisis léxico y gramatical están tan intrínsecamente unidos que no es posible entender y describir fenómenos asociados al uso de la lengua sin utilizar ambos ámbitos de análisis de forma integrada en el análisis de patrones lingüísticos. Esta forma de entender la lengua (Sinclair & Mauranen, 2006) ha ido cobrando forma y ganando adhesiones, en gran parte gracias a la utilización métodos de análisis cuantitativos que abordan la relación entre ambos ámbitos.

Durante las últimas décadas, la lingüística del corpus ha demostrado que el uso de la lengua presenta una tendencia muy marcada a la utilización de patrones léxico gramaticales que se repiten de forma sistemática en diferentes registros comunicativos, por ejemplo, por citar dos registros bien diferentes, en conversaciones telefónicas con conocidos o en artículos de investigación. El análisis del uso de la lengua basado en datos ha supuesto una revolución en la lingüística de corte Chomskyano, la cual, favorecía una concepción generativista de la lengua: “a generative grammar must be a system of rules that can iterate to generate an indefinitely large number of structures. This system of rules can be analyzed into the three major components […] the syntactic component of a grammar must specify, for each sentence, a deep structure that determines its semantic interpretation and a surface structure that determines its phonetic interpretation” (Chomsky, 1965: 15-6). En esta gramática generativista de la lengua, los patrones de uso léxico-gramaticales y su frecuencia no jugaban papel alguno, ya que el objeto de análisis del lingüista recaía en el estudio de las estructuras profundas que condicionan la producción lingüística accesible mediante nuestros sentidos a los interlocutores en un proceso comunicativo determinado.

Biber y Conrtad (2009) sostienen que la variación lingüística es sistemática y que se articula en torno a diferentes funciones que se perfeccionan en diferentes tipos de registros lingüísticos. Por ejemplo, gracias al estudio de grandes cantidades de datos lingüísticos, sabemos que, en la lengua inglesa, el uso de pronombres es estadísticamente más frecuente en conversaciones que en otros registros (p.ej. inglés académico o en lenguaje periodístico). La conversación tiene lugar en contextos donde los interlocutores comparten tiempo y referencias espaciales, por lo que podemos hablar de la existencia de un contexto compartido que facilita la utilización de, entre otros, deícticos y formas pro-nominales. Este hecho condiciona las oportunidades de uso de modificadores en el sintagma nominal, ya que los sintagmas preposicionales que suelen aparecer en posición post nominal lo hacen más frecuentemente detrás de núcleos sintagmáticos ocupados por nombres en vez de por pronombres (Biber et al., 1999). Este ejemplo, pese a su sencillez, muestra que los registros (conversación, registro académico, periodístico, etc) presentan una orientación funcional que a su vez condiciona las posibilidades léxico gramaticales que los usuarios del lenguaje tienen a su disposición cuándo generan y crean contenidos, esto es, cuando se comunican.

En la década de los 90, John Sinclair y su equipo desarrollaron materiales para el aprendizaje de lenguas en los que se describían los patrones (patterns) utilizados en la lengua inglesa procedentes del Bank of English[1] y desarrollados junto al diccionario Cobuild en la Universidad de Birmingham. Citaremos aquí un ejemplo de estos patrones lingüísticos con la finalidad de que el lector entienda con precisión el concepto que nos ocupa. Tomemos la siguiente estructura gramatical (Ellis, Hunston & Manning, 1996):

Figura 1. Un ejemplo de patrón léxico gramatical extraído del corpus Bank of English.

Estamos ante una secuencia de verbo (1) seguido de un sintagma proposicional (2) complementado a su vez por un sintagma nominal cuyo núcleo es un grupo nominal compuesto (3). Un ejemplo de esta secuencia sería (She) alternated (1) between (2) anger and depression (3). Al examinar todos los ejemplos de esta secuencia en el corpus, los autores encontraron que la posición (1) está sistemáticamente ocupada por un grupo muy restringido de verbos que, a su vez, expresan un rango de significados que determinan que la posición (3) se vea ocupada por un rango limitado de nombres. En la Figura 2 el lector podrá apreciar los grupos de verbos en la posición (1) y sus significados:

Figura 2. Grupos verbales que ocupan la posición (1) en la secuencia ejemplificada.

Los verbos que aparecen en la posición (1) se ocupan de relaciones entre personas o cosas con la finalidad de ayudar, diferenciar, elegir o informar sobre un rango de posibilidades o acciones. Por cuestiones de espacio, en la Figura 2 nos centramos en el tercer grupo de verbos (alternate group). Según los datos extraídos del corpus, los verbos que ocupan esta posición son alternate, flit, oscillate, vacillate y waver. Cuando van seguidos de la preposición between y un nombre en plural, el hablante quiere exponer la existencia de una alternativa que, generalmente, implica la aceptación de un escenario negativo en el que se ha de tomar una decisión. Los siguientes dos ejemplos extraídos del Corpus of Contemporary American English (COCA)[2] ilustran esta secuencia con el verbo waver:

COCA:1998:ACAD

AfricaToday   rather to reassure us of the solidarity of its foundations. While former times constantly wavered between lofty ideologies building international castles in the air, and coarse scepticism or even)

COCA:1995:FIC

It seemed to take longer to drive back. A sobering interlude where Kelsey wavered between tears and anger. Most of the anger died by the time she pulled)

 

Curiosamente, en nuestra búsqueda encontramos que la mayoría de usos recientes de esta secuencia utilizan nombres abstractos en vez de nombres comunes. Sin duda, no es el lugar para indagar de forma más extensa en esta observación, pero el lector se hará cargo de las posibilidades que ofrece la utilización de este tipo de datos estructurados que nos permite conocer el tipo de registro usado (ficción, lenguaje periodístico), el medio usado (oral, escrito), la variedad (en este caso inglés americano), año de producción, etc. El siguiente ejemplo de uso también procede del corpus COCA:

COCA:2015:FIC

Again there were the Red Gross lines, again the harried crowd wavered between capitulation and outrage. We looked out on our unfamiliar neighbors, all of)

Ahora bien, ¿cómo llega un aprendiz a la Figura 2 partiendo del input en la Figura 1? Desde el aprendizaje de segundas lenguas, se proponen teorías (Usage-based theory) que sostienen que el uso de lenguaje y el conocimiento que poseemos del mismo están condicionados tanto por la exposición al uso de la lengua como por procesos cognitivos de índole general (domain general), no necesariamente específicos y singulares. Se sostiene que el aprendizaje de una lengua, bien sea la lengua materna como una segunda o una tercera lengua, depende del input recibido por el aprendiz o hablante. En este sentido estamos ante una teoría que cuestiona los postulados fundamentales de la lingüística Chomsky en lo concerniente a la lengua materna. No es este el lugar para abundar en esta teoría, pero basté citar aquí las contribuciones de la gramática de construcciones o las contribuciones de la lingüística cognitiva a la semántica de las construcciones. La utilización de actividades DDL pueden permitir al aprendiz de lenguas acceder a un conocimiento que de forma intuitiva puede llegar a poseer un hablante nativo de la lengua en al menos algunos de los numerosos registros de uso de la lengua.

 

2.2. DDL y pensamiento computacional

En pleno siglo XXI, en la era del big data, la utilización de datos lingüísticos en forma de corpus nos abre una puerta al estudio y comprensión de los usos comunicativos de una forma nunca antes contemplada en la enseñanza reglada de idiomas. La utilización de herramientas del Corpus para la enseñanza y el aprendizaje de lenguas comenzó en la década de los 90 (Boulton & Pérez-Paredes, 2014), cuando se acuña el término Data-driven-learning (DDL). Mediante el mismo, los estudiantes pueden acceder a un conocimiento sobre el uso de la L2 que, por diversos motivos, no suele formar parte del currículo oficial en la enseñanza de lenguas (Pérez-Paredes, 2010). O’Keeffe, McCarthy & Carter (2007:21) resumen así algunos de los beneficios del uso de corpus lingüísticos, en general, y de DDL, en particular:

As well as providing an empirical basis for checking our intuitions about language, corpora have also brought to light features about language which had eluded our intuition […] In terms of what we actually teach, numerous studies have shown us that the language presented in textbooks is frequently still based on intuitions about how we use language, rather than actual evidence of use. It seems that language corpora can help us discover that which apparently appears undisputed in prescriptive or in intuition-led textbooks and other reference materials.

 

DDL utiliza actividades inductivas (Flowerdew, 2015) mediante las cuales los aprendices se convierten en investigadores, en aprendices activos en busca de patrones lingüísticos mediante el acceso a grandes cantidades de información.  Este enfoque activo contrasta con las metodologías más tradicionales, deductivas, basadas en el conocimiento conceptual (Pérez Basanta & Rodríguez Martín, 2007: 146-7).  Según Pérez-Paredes & Díez Bedmar (2010), para usar DDL el estudiante debe estar familiarizado al menos con seis conceptos fundamentales en la lingüística de corpus, a saber:

  • ¿Qué es un corpus lingüístico? ¿Qué supone buscar información en él? ¿En qué forma es representativo de un idioma o de una variedad?
  • Interfaz de búsqueda o concordanciero. El interfaz de búsqueda suele ser un servicio web que nos permite acceder al corpus y extraer información del mismo.
  • Listado de palabras. En un corpus, el listado de palabras es el listado de los elementos léxicos que aparecen el mismo junto a su frecuencia relativa.
  • N-grams. Los N-grams son agrupaciones lineales de términos léxicos que aparecen de forma frecuente en un determinado corpus. Pueden estar constituidos por n elementos, aunque frecuentemente el rango se establece entre 3 y 5.
  • Líneas de concordancia o concordancias. Es el resultado de una búsqueda

usando un concordanciero. Los elementos buscados son los nodos que aparecen centrados en la pantalla y a su izquierda y derecha encontramos las palabras que acompañan al nodo en la cadena sintagmática.

  • Dado un nodo determinado, las colocacionesson las palabras que estadísticamente tienden a aparecer conjuntamente con él. Dicho de otra forma, las colocaciones son las agrupaciones de elementos léxicos que se atraen de forma significativa.

 

En su forma más básica, los aprendices buscan un término léxico en un corpus mediante un concordanciero, obtienen una serie de líneas de concordancia, las examinan, las interpretan, formulan hipótesis sobre el uso de lengua y cómo las relaciones entre elementos discretos y significados se acoplan, vuelven a buscar más datos en el corpus, vuelven a examinar las líneas de concordancia y finalmente llegan a una conclusión sobre el funcionamiento de la lengua que implica tanto el comportamiento de elementos léxicos discretos (palabras) como patrones lingüísticos en cadenas sintagmáticas de mayor longitud. La Figura 3 ilustra este proceso de trabajo según Sinclair (2003) y Pérez-Paredes et al. (2011):

Figura 3. Etapas de la consulta de un corpus durante actividades de DDL (Sinclair, 2003; Pérez-Paredes et al., 2011).

El citado proceso implica que el aprendiz aborde de forma autónoma una actividad inductiva con un gran potencial para un aprendizaje del uso de la lengua más próximo al conocimiento intuitivo de un hablante nativo que al conocimiento declarativo que se adquiere en las clases de idioma. Tomemos el ejemplo de waver, visto con anterioridad. En la Figura 4 podemos ver cómo la información que nos ofrece un diccionario en línea (A) es muy limitada y se circunscribe a diversos sentidos de la palabra tanto como verbo como nombre. Un solo ejemplo de uso se ofrece para cada una de las acepciones. Un aprendiz de lengua con las herramientas adecuadas podría acceder a una comprensión más profunda de los contextos y frecuencia de usos en los que este término léxico se utiliza. En (B), podemos ver cómo en el corpus de inglés americano contemporáneo COCA (aprox. >>500 millones de palabras) podemos obtener información sobre los registros de usos (lenguaje oral, académico, etc.) así como sobre la diacronía de estos usos. En el caso que nos ocupa, waver es mucho más frecuente en lenguaje literario que, por ejemplo, en lenguaje oral. En (C) usamos un corpus aún mayor, NOW, un corpus de noticias en inglés recopilado desde 2010 y compuesto por 5500 millones de palabras. Podemos apreciar las colocaciones de esta palabra y comprobar cómo aparece, generalmente, en contextos de negación en el sintagma verbal. En (D), finalmente, podemos acceder a lagunas de estas líneas de concordancia donde waver aparece con not y en donde podemos apreciar que aparece frecuentemente seguido de las preposiciones in y on. El lector habrá apreciado que ninguno de estos datos aparecía en el diccionario consultado (A).

           

Figura 4. Búsqueda de waver en un diccionario en línea (A), el corpus COCA (B) y en el corpus NOW (C y D).

Pérez-Paredes (2010) y Ballance (2017) han apuntado que uno de los principales retos que presenta el uso de DDL es que se utilizan herramientas propias de la lingüística del corpus que precisan de las habilidades de un experto lingüista en al menos las fases (2) y (3) glosadas en la Figura 3. Pérez-Paredes (2010: 55) sostiene que la utilización de DDL en contextos de aula no se ha visto acompañada de un esfuerzo pedagógico que adaptase las etapas de consulta y confirmación de hipótesis expuestas en la Figura 3:

It does not strike us as a surprise that the classroom-based research which reports [the use of DDL] applications has paid very little attention to the pedagogic transfer which is essential in the adaptation of methods and corpora which were devised for language research purposes.

En el siguiente apartado presentaremos el diseño de un patrón pedagógico aplicado al uso de DDL para el aprendizaje de lenguas que persigue especificar cada una de las tareas implicadas en el trabajo con datos lingüísticos en el contexto del aprendizaje con datos.

[1] For information on the Bank of English, please visit the following URL: http://www.titania.bham.ac.uk/docs/svenguide.html

[2] URL: https://corpus.byu.edu/coca/

Pérez-Paredes, P. y Zapata-Ros, M. (2018). Patrones de Pensamiento Computacional y corpus lingüísticos: el aprendizaje de lenguas con datos lingüísticos (I) (Preprint de capítulo de libro). RED de Hypotheses.  https://red.hypotheses.org/1025

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Gamma, E. et al. (2006) Patrones de diseño: elementos de software orientado a objetos reutilizables. Addison-Wesley.

Buschmann et al. (1995) A System of Patterns– Wiley

Larman, (1999) UML y Patrones. Introducción al análisis y diseño orientado a objetos – – Prentice Hall.

Brown, et al. (2004). AntiPatterns. Refactoring Software, Architectures and Projects in Crisis – Wiley.

 

Referencias en la web

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Architypes.net – proyecto de lenguajes de patrón comunitarios de arquitectura http://www.architypes.net/pattern/categorizations

Liberating Voices! Proyecto de lenguajes de patrón, http://www.publicsphereproject.org/patterns/

El sitio de Christopher Alexander patternlanguage.com http://www.patternlanguage.com/

Ensayo sobre los lenguajes de patrón y su uso en el diseño urbano. Christopher Alexander . http://www.gardenvisit.com/history_theory/library_online_ebooks/architecture_city_as_landscape/christopher_alexanders_city_not_tree

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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