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Diferencia entre revisiones de «Pensamiento computacional»

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== Enseñanza del pensamiento computacional ==
== Enseñanza del pensamiento computacional ==

=== Taxonomías del pensamiento computacional. ===
El pensamiento computacional puede ser clasificado en 11 procesos de pensamiento entre los que se distinguen la [[Abstracción (informática)|abstracción]], el diseño de [[Algoritmo|algoritmos]], la descomposición, el reconocimiento de patrones y la representación de datos<ref>{{Cita publicación|url=https://doi.org/10.1145/1118178.1118215|título=Computational thinking|apellidos=Wing|nombre=Jeannette M.|fecha=2006-03-01|publicación=Communications of the ACM|volumen=49|número=3|páginas=33–35|fechaacceso=2021-09-30|issn=0001-0782|doi=10.1145/1118178.1118215}}</ref>. 

=== Áreas de enseñanza del PC. ===
El pensamiento computacional puede combinarse con diversas áreas del conocimiento <ref>{{Cita publicación|url=https://doi.org/10.1007/s10956-013-9437-9|título=Profiles of Motivated Self-Regulation in College Computer Science Courses: Differences in Major versus Required Non-Major Courses|apellidos=Shell|nombre=Duane F.|apellidos2=Soh|nombre2=Leen-Kiat|fecha=2013-12-01|publicación=Journal of Science Education and Technology|volumen=22|número=6|páginas=899–913|fechaacceso=2021-09-30|idioma=en|issn=1573-1839|doi=10.1007/s10956-013-9437-9}}</ref><ref>{{Cita publicación|url=https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1003897|título=Computational Thinking in Life Science Education|apellidos=Rubinstein|nombre=Amir|apellidos2=Chor|nombre2=Benny|fecha=2014-11-20|publicación=PLOS Computational Biology|volumen=10|número=11|páginas=e1003897|fechaacceso=2021-09-30|idioma=en|issn=1553-7358|doi=10.1371/journal.pcbi.1003897|pmc=PMC4238948|pmid=25411839}}</ref>, aun cuando muchos docentes siguen utilizando los lenguajes de programación para enseñarlo<ref>{{Cita publicación|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0747563214004634|título=Review on teaching and learning of computational thinking through programming: What is next for K-12?|apellidos=Lye|nombre=Sze Yee|apellidos2=Koh|nombre2=Joyce Hwee Ling|fecha=2014-12-01|publicación=Computers in Human Behavior|volumen=41|páginas=51–61|fechaacceso=2021-09-30|idioma=en|issn=0747-5632|doi=10.1016/j.chb.2014.09.012}}</ref>. Se considera que el uso de [[Lenguaje de programación|lenguajes de programación]] sigue siendo la estrategia de enseñanza más fácil y apropiada para enseñar PC. Sin embargo, diversas investigaciones demuestran que el PC ha sido ampliamente usado en áreas como la [[biología]], lenguaje, programación, ciencias de la computación y [[matemáticas]]. Por ejemplo, el modelo BioComp desarrollado en 2013 fue desarrollado para guiar a estudiantes universitarios en la solución de problemas de biología a través del PC y la lógica de programación en un curso de biología. Los resultados demostraron que la eficiencia y el interés en el aprendizaje de los estudiantes aumentó significativamente<ref>{{Cita publicación|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0747563214004634|título=Review on teaching and learning of computational thinking through programming: What is next for K-12?|apellidos=Lye|nombre=Sze Yee|apellidos2=Koh|nombre2=Joyce Hwee Ling|fecha=2014-12-01|publicación=Computers in Human Behavior|volumen=41|páginas=51–61|fechaacceso=2021-09-30|idioma=en|issn=0747-5632|doi=10.1016/j.chb.2014.09.012}}</ref>.  

En Estados Unidos, se ha reportado el uso de [[Scratch (lenguaje de programación)|Scratch]] para apoyar los procesos de aprendizaje de estudiantes con discapacidad en el área de matemáticas. La estrategia consistió en combinar Scratch y las matemáticas para enseñar a los estudiantes a calcular el tiempo. Los resultados demostraron que los estudiantes con discapacidad podrían entrenar sus habilidades de pensamiento computacional utilizando Scratch<ref>{{Cita publicación|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360131516300999|título=Instructional supports for students with disabilities in K-5 computing: Findings from a cross-case analysis|apellidos=Snodgrass|nombre=Melinda R.|apellidos2=Israel|nombre2=Maya|fecha=2016-09-01|publicación=Computers & Education|volumen=100|páginas=1–17|fechaacceso=2021-09-30|idioma=en|issn=0360-1315|doi=10.1016/j.compedu.2016.04.011|apellidos3=Reese|nombre3=George C.}}</ref>.

Estrategias de aprendizaje utilizadas en la enseñanza del Pensamiento Computacional.

* [[Aprendizaje basado en problemas]]: en esta estrategia los estudiantes establecen sus propios objetivos de aprendizaje a través del análisis de un problema. Los estudiantes exploran la solución de forma autónoma y reportan sus propias experiencias de aprendizaje y conclusiones.
* [[Aprendizaje basado en proyectos]]: en esta estrategia los grupos de aprendizaje se dividen en grupos de aprendizaje colaborativo y aprendizaje cooperativo. En el aprendizaje colaborativo se requiere que los miembros del grupo resuelvan una tarea en conjunto, lleguen a acuerdos y compartan ideas relevantes para la solución del problema que plantea el proyecto. En el aprendizaje cooperativo al interior de grupo se dividen los participantes y resuelven subtareas individualmente. Posteriormente, unen sus resultados parciales para completar la tarea.
* [[Aprendizaje basado en juegos|Aprendizaje basado en juegos:]] en esta estrategia muy similar al aprendizaje basado en proyectos, se deben plantear escenarios problema específicos en el entorno de un juego. Esta estrategia es útil para la enseñanza del PC toda vez que los juegos requieren la solución de problemas.
* [[Interacción persona-computadora]]: la interacción humano computador en la enseñanza del PC  resulta apropiada para todos los niveles de educación en las ciencias naturales y también como un método de enseñanza en linea.

=== Herramientas de enseñanza del PC. ===
Diversas investigaciones alrededor del mundo han reportado el uso de una gran variedad de herramientas para la enseñanza del PC para todas las edades, incluyendo:
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|+Tabla: Herramientas para la enseñanza del PC.
!Herramienta
!Descripción
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|[[MATLAB]]
|Considerado como un laboratorio de matrices, permite realizar toda clase de cálculos matemáticos, diagramar funciones, resolver cálculos numéricos y problemas de matemáticas avanzados y simples.  Los estudiantes pueden aprender a crear algoritmos para resolver problemas específicos, desarrollar una interfaz de usuario y adicionar programas creados en otros lenguajes de programación como Phyton, Java, C, C++ entre otros.
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|[[Code.org]]
|Este sitio web incluye lecciones sobre programación de computadores y motiva a los docentes de PC a incluir en sus currículos lecciones y objetivos aprendizaje relacionados con el PC. Los usuarios de esta página web utilizan el lenguaje de programación Blocky para construir sus algoritmos.
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|[[Scratch (lenguaje de programación)|Scratch]]
|Es un lenguaje de programación visual desarrollado por el [[MIT Media Lab]]. Los usuarios pueden crear proyectos en linea o desde un computador para diseñar animaciones, juegos, exámenes entre otros, simplemente desarrollando algoritmos con el uso de bloques.
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|ViMAP
|Es un lenguaje de programación de código abierto diseñado para el aprendizaje de ciencias dirigido a estudiantes de primaria y secundaria (K-12). ViMAP permite a los estudiantes crear sus propios comandos de programación.
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|AgentCubes
|Este lenguaje de programación diseñado para niños permite la creación de juegos en linea 3D, 2D y simulaciones. Esta herramienta para enseñar PC utiliza las estrategias de diseño de juegos y simulaciones.
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|[[Arduino]]
|Como herramienta para aprender la computación física, Arduino permite a los estudiantes diseñar artefactos tecnológicos con tarjetas Arduino programadas con lenguaje de programación C, Python y Scratch.
|}

=== Actividades sin computador para enseñanza en primaria del PC. ===
La edad de los usuarios debe considerarse como una variable muy importante a la hora de implementar estrategias de enseñanza del PC. Para estudiantes de educación primaria, una estrategia comprobada para la introducción del PC en la escuela es la enseñanza mediada por actividades sin computador o actividades “unplugged”. En esta estrategia se diseñan actividades en hojas de papel como rompecabezas, talleres, guías de aprendizaje que plantean problemas para que el estudiante mediante una estrategia escogida pueda resolverlos.  Dichas actividades están enfocadas en ilustrar ideas básicas del pensamiento computacional apoyado en la programación, como la secuencialidad, la lógica y el diseño de algoritmos<ref>{{Cita publicación|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360131520300348|título=Computational thinking through unplugged activities in early years of Primary Education|apellidos=del Olmo-Muñoz|nombre=Javier|apellidos2=Cózar-Gutiérrez|nombre2=Ramón|fecha=2020-06-01|publicación=Computers & Education|volumen=150|páginas=103832|fechaacceso=2021-09-30|idioma=en|issn=0360-1315|doi=10.1016/j.compedu.2020.103832|apellidos3=González-Calero|nombre3=José Antonio}}</ref>.

=== Modelos de enseñanza del PC en algunos países. ===

* Australia: El sistema de educación de Australia atravesó un periodo de cambio con la introducción de un nuevo currículo nacional. En 2015 el país incluyo las temáticas de tecnología que a su vez incluyó las tecnologías digitales y diseño y tecnología. En las temáticas de tecnologías digitales  los niños desarrollan habilidades de pensamiento computacional y aprenden acerca de datos, sistemas digitales y como implementar soluciones a problemas mediante programación<ref>{{Cita publicación|url=https://dl.acm.org/doi/10.5555/2667490.2667491|título=The Australian digital technologies curriculum: challenge and opportunity|apellidos=Falkner|nombre=Katrina|apellidos2=Vivian|nombre2=Rebecca|fecha=2014-01-20|publicación=Proceedings of the Sixteenth Australasian Computing Education Conference - Volume 148|editorial=Australian Computer Society, Inc.|páginas=3–12|fechaacceso=2021-09-30|serie=ACE '14|doi=10.5555/2667490.2667491|isbn=978-1-921770-31-9|apellidos3=Falkner|nombre3=Nickolas}}</ref>.
* Inglaterra: en Inglaterra se implementó un nuevo currículo nacional en el año 2014 que introdujo una nueva área de estudio: computación reemplazando el currículo anterior de TIC. Este país es uno de los pocos países en los que el PC no esta enfocado en la programación sino como un área global con sus propias temáticas. Esta área propuesta en Inglaterra se enfoca en tres elementos: 1) Ciencias de la computación: entender y aplicar los principios fundamentales y conceptos de las ciencias de la computación, incluyendo la abstracción, lógica, algoritmos y representación de datos. 2) Tecnologías de la información: analizar problemas in términos de la computación y escribir programas de computador de forma práctica para solucionar problemas. 3) Alfabetismo Digital: evaluar y aplicar las tecnologías de la información y las comunicaciones<ref>{{Cita libro|título=Immigrant Students in the Finnish Educational System|url=https://brill.com/view/book/edcoll/9789004394278/BP000013.xml|editorial=Brill|fecha=2019-01-25|fechaacceso=2021-09-30|isbn=978-90-04-39427-8|doi=10.1163/9789004394278_006|idioma=en}}</ref>.
* Finlandia: en el nuevo currículo nacional que se incluye en el año 2016 cubriendo los grados de 1 a 9 en primaria y secundaria (10-12). Este nuevo currículo incrementó su enfoque en las competencias digitales con un enfoque interdisciplinar en cada grado. En en nivel primaria por ejemplo, el pensamiento computacional está directamente relacionado con las matemáticas en los grados 1 a 2. Adicionalmente la programación de computadores se incluye como parte del desarrollo de competencias digitales en todas las áreas. En secundaria para los grados 7 a 9 se enseñan de 2 a 3 temáticas en matemáticas usando PC.


== Referencias ==
== Referencias ==

Revisión del 22:57 30 sep 2021

Pensamiento computacional

El pensamiento computacional se define como el proceso por el cual un individuo, a través de habilidades propias de la computación y del pensamiento crítico, del pensamiento lateral y otros más, logra hacerle frente a problemas de distinta índole. El término tiene su origen en las ideas de Seymour Papert, pero fue Jeannette Wing quien lo desarrolló.

En una columna de opinión publicada en el número de marzo de 2006 de la revista Communications of the ACM, Jeannette Wing sostenía que: "[El Pensamiento computacional]…implica resolver problemas, diseñar sistemas y comprender el comportamiento humano, basándose en los conceptos fundamentales de la ciencia de la computación. El pensamiento computacional incluye una amplia variedad de herramientas mentales que reflejan la amplitud del campo de la computación…[además] representa una actitud y unas habilidades universales que todos los individuos, no sólo los científicos computacionales, deberían aprender y usar” (2006,p. 33).[1]​

El pensamiento computacional incluye habilidades tales como modelar y descomponer un problema, procesar datos, crear algoritmos y generalizarlos.[2]​ Además, se utiliza para resolver de forma algorítmica problemas de distintas disciplinas, incluidas las matemáticas, las ciencias biológicas y las humanidades.[3]​

El pensamiento computacional incluye la resolución de problemas, el diseño de sistemas y el entendimiento del comportamiento humano, aplicando para ello conceptos estructurales de la computación.[4]​

Lograr desarrollar ciertas habilidades de forma sistemática, tales como el pensamiento crítico y la utilización de los potenciales tecnológicos actuales, son algunos de los objetivos principales del PC (pensamiento computacional). El PC, según sus seguidores, hará frente a grandes problemáticas del siglo XXI como, por ejemplo, la pobreza, la biodiversidad, la salud, el calentamiento global y otros.[cita requerida]

Características

  • Descomposición: consiste en el procedimiento por el cual un problema de mayor complejidad se desarticula en pequeñas series más manejables.
  • Reconocimiento de patrones: luego de la desarticulación del problema complejo, las pequeñas series son enfrentadas de forma individual de manera que puedan ser resueltas de forma similar a problemas frecuentados anteriormente.
  • Abstracción: Consiste en la omisión de información irrelevante al problema propuesto.
  • Algoritmos: se presentan pasos para la resolución de cada problema.

Luego de lo anterior se hace uso del potencial computacional para la resolución del problema propuesto de la forma más eficaz posible. Las etapas anteriores, no son decisivas en su resultado, la metodología a seguir puede variar ya que su potencial estructura es esquemática.[5]​

PC en la educación

El pensamiento computacional permite trabajar de manera organizada a través de procesos y del aprendizaje de sus errores. Los objetos que se utilizan dentro de la programación forman parte vital del desarrollo del pensamiento computacional, debido a que son objetos tangibles de las ideas, lo creado es de carácter propio, se refiere a lo que yo he creado, con lo que me siento identificado y que puedo compartirlo con los demás. La interacción que se desarrolla durante el aprendizaje a través de la programación, o codificación específicamente, permite construir bases significativas que parten desde lo individual a lo social y permite el intercambio de ideas.[6]​

Las habilidades que se desean desarrollar van mucho más allá de codificar un programa[7]​, el proceso es la clave, identificar un problema, entenderlo, considerar soluciones, identificar soluciones efectivas, reflexionar sobre ellas y aplicar una metodología, probarla y, si esta no brinda los resultados esperados, modificarla y ejecutarla nuevamente.[8]​

El advenimiento de nuevas problemáticas y cambios en los paradigmas globales requiere la participación de toda la comunidad mundial para enfrentarlos de una forma más integral; por ello, debe existir por parte de las autoridades en educación una consistencia en su enseñanza, tanto en etapas iniciales[9]​ del crecimiento como en las posteriores.

En la actualidad se han llevado a cabo investigaciones acerca del tema en varios países, que han dado como resultado la inclusión nuevamente de la informática en el currículo de las instituciones educativas. Este es el caso del K12 en Estados Unidos.

PC en Bachillerato Internacional

El programa de Bachillerato Internacional ofrece la materia de Informática, busca el desarrollo de habilidades relacionadas con el pensamiento computacional y sigue una rigurosa y práctica disciplina de resolución de problemas. Esta materia es parte del grupo 4 del BI y es considerada una ciencia experimental al igual que Biología, Química, Física, entre otras.[10]​

Además del conocimiento de hardware y datos que los estudiantes deben desarrollar, estas están vinculadas con el entendimiento total del problema que se debe desarrollar las cuales son reforzadas en el trabajo en clase incluyendo el enfoque lógico, pensamiento analítico y creativo.[11]​

Para profesores

La incorporación precoz del PC a las asignaturas escolares supone un gran avance en la introducción y desarrollo de las mismas; esto es debido a que el PC funciona como una base en el desarrollo de otras materias para dotarlas de una mayor cantidad de herramientas. Lo anterior está supeditado a la adecuada capacitación de docentes profesionales en las materias tecnológicas. Debe existir por parte de los profesionales un dominio en lo que respecta a los fundamentos del pensamiento computacional y el respectivo vocabulario técnico aplicado en su enseñanza.[12]​ Existen organizaciones preocupadas por la correcta concienciación en lo que respecta al PC, ayudando de alguna u otra forma a que los distintos parámetros de esta vayan siendo materia de estudio por diversos sectores de la sociedad. Por sus siglas en Inglés CSTA (Computer Science Teachers Association), se trata de una organización encargada de promover y entregar herramientas para el aprendizaje de las ciencias computacionales.[13]​ International Society for Technology in Education (ISTE) es otra de las organizaciones sin fines de lucro conformadas por educadores de la tecnología preocupados y preocupadas en ampliar su uso y lograr de forma eficaz un correcto funcionamiento de estas.

Las posibilidades de su desarrollo se ven aumentadas cuando se incluyen recursos como simuladores y la gamificación durante el proceso de enseñanza-aprendizaje.

Desplazamiento

Enseñanza del pensamiento computacional

Taxonomías del pensamiento computacional.

El pensamiento computacional puede ser clasificado en 11 procesos de pensamiento entre los que se distinguen la abstracción, el diseño de algoritmos, la descomposición, el reconocimiento de patrones y la representación de datos[14]​. 

Áreas de enseñanza del PC.

El pensamiento computacional puede combinarse con diversas áreas del conocimiento [15]​[16]​, aun cuando muchos docentes siguen utilizando los lenguajes de programación para enseñarlo[17]​. Se considera que el uso de lenguajes de programación sigue siendo la estrategia de enseñanza más fácil y apropiada para enseñar PC. Sin embargo, diversas investigaciones demuestran que el PC ha sido ampliamente usado en áreas como la biología, lenguaje, programación, ciencias de la computación y matemáticas. Por ejemplo, el modelo BioComp desarrollado en 2013 fue desarrollado para guiar a estudiantes universitarios en la solución de problemas de biología a través del PC y la lógica de programación en un curso de biología. Los resultados demostraron que la eficiencia y el interés en el aprendizaje de los estudiantes aumentó significativamente[18]​.  

En Estados Unidos, se ha reportado el uso de Scratch para apoyar los procesos de aprendizaje de estudiantes con discapacidad en el área de matemáticas. La estrategia consistió en combinar Scratch y las matemáticas para enseñar a los estudiantes a calcular el tiempo. Los resultados demostraron que los estudiantes con discapacidad podrían entrenar sus habilidades de pensamiento computacional utilizando Scratch[19]​.

Estrategias de aprendizaje utilizadas en la enseñanza del Pensamiento Computacional.

  • Aprendizaje basado en problemas: en esta estrategia los estudiantes establecen sus propios objetivos de aprendizaje a través del análisis de un problema. Los estudiantes exploran la solución de forma autónoma y reportan sus propias experiencias de aprendizaje y conclusiones.
  • Aprendizaje basado en proyectos: en esta estrategia los grupos de aprendizaje se dividen en grupos de aprendizaje colaborativo y aprendizaje cooperativo. En el aprendizaje colaborativo se requiere que los miembros del grupo resuelvan una tarea en conjunto, lleguen a acuerdos y compartan ideas relevantes para la solución del problema que plantea el proyecto. En el aprendizaje cooperativo al interior de grupo se dividen los participantes y resuelven subtareas individualmente. Posteriormente, unen sus resultados parciales para completar la tarea.
  • Aprendizaje basado en juegos: en esta estrategia muy similar al aprendizaje basado en proyectos, se deben plantear escenarios problema específicos en el entorno de un juego. Esta estrategia es útil para la enseñanza del PC toda vez que los juegos requieren la solución de problemas.
  • Interacción persona-computadora: la interacción humano computador en la enseñanza del PC  resulta apropiada para todos los niveles de educación en las ciencias naturales y también como un método de enseñanza en linea.

Herramientas de enseñanza del PC.

Diversas investigaciones alrededor del mundo han reportado el uso de una gran variedad de herramientas para la enseñanza del PC para todas las edades, incluyendo:

Tabla: Herramientas para la enseñanza del PC.
Herramienta Descripción
MATLAB Considerado como un laboratorio de matrices, permite realizar toda clase de cálculos matemáticos, diagramar funciones, resolver cálculos numéricos y problemas de matemáticas avanzados y simples.  Los estudiantes pueden aprender a crear algoritmos para resolver problemas específicos, desarrollar una interfaz de usuario y adicionar programas creados en otros lenguajes de programación como Phyton, Java, C, C++ entre otros.
Code.org Este sitio web incluye lecciones sobre programación de computadores y motiva a los docentes de PC a incluir en sus currículos lecciones y objetivos aprendizaje relacionados con el PC. Los usuarios de esta página web utilizan el lenguaje de programación Blocky para construir sus algoritmos.
Scratch Es un lenguaje de programación visual desarrollado por el MIT Media Lab. Los usuarios pueden crear proyectos en linea o desde un computador para diseñar animaciones, juegos, exámenes entre otros, simplemente desarrollando algoritmos con el uso de bloques.
ViMAP Es un lenguaje de programación de código abierto diseñado para el aprendizaje de ciencias dirigido a estudiantes de primaria y secundaria (K-12). ViMAP permite a los estudiantes crear sus propios comandos de programación.
AgentCubes Este lenguaje de programación diseñado para niños permite la creación de juegos en linea 3D, 2D y simulaciones. Esta herramienta para enseñar PC utiliza las estrategias de diseño de juegos y simulaciones.
Arduino Como herramienta para aprender la computación física, Arduino permite a los estudiantes diseñar artefactos tecnológicos con tarjetas Arduino programadas con lenguaje de programación C, Python y Scratch.

Actividades sin computador para enseñanza en primaria del PC.

La edad de los usuarios debe considerarse como una variable muy importante a la hora de implementar estrategias de enseñanza del PC. Para estudiantes de educación primaria, una estrategia comprobada para la introducción del PC en la escuela es la enseñanza mediada por actividades sin computador o actividades “unplugged”. En esta estrategia se diseñan actividades en hojas de papel como rompecabezas, talleres, guías de aprendizaje que plantean problemas para que el estudiante mediante una estrategia escogida pueda resolverlos.  Dichas actividades están enfocadas en ilustrar ideas básicas del pensamiento computacional apoyado en la programación, como la secuencialidad, la lógica y el diseño de algoritmos[20]​.

Modelos de enseñanza del PC en algunos países.

  • Australia: El sistema de educación de Australia atravesó un periodo de cambio con la introducción de un nuevo currículo nacional. En 2015 el país incluyo las temáticas de tecnología que a su vez incluyó las tecnologías digitales y diseño y tecnología. En las temáticas de tecnologías digitales  los niños desarrollan habilidades de pensamiento computacional y aprenden acerca de datos, sistemas digitales y como implementar soluciones a problemas mediante programación[21]​.
  • Inglaterra: en Inglaterra se implementó un nuevo currículo nacional en el año 2014 que introdujo una nueva área de estudio: computación reemplazando el currículo anterior de TIC. Este país es uno de los pocos países en los que el PC no esta enfocado en la programación sino como un área global con sus propias temáticas. Esta área propuesta en Inglaterra se enfoca en tres elementos: 1) Ciencias de la computación: entender y aplicar los principios fundamentales y conceptos de las ciencias de la computación, incluyendo la abstracción, lógica, algoritmos y representación de datos. 2) Tecnologías de la información: analizar problemas in términos de la computación y escribir programas de computador de forma práctica para solucionar problemas. 3) Alfabetismo Digital: evaluar y aplicar las tecnologías de la información y las comunicaciones[22]​.
  • Finlandia: en el nuevo currículo nacional que se incluye en el año 2016 cubriendo los grados de 1 a 9 en primaria y secundaria (10-12). Este nuevo currículo incrementó su enfoque en las competencias digitales con un enfoque interdisciplinar en cada grado. En en nivel primaria por ejemplo, el pensamiento computacional está directamente relacionado con las matemáticas en los grados 1 a 2. Adicionalmente la programación de computadores se incluye como parte del desarrollo de competencias digitales en todas las áreas. En secundaria para los grados 7 a 9 se enseñan de 2 a 3 temáticas en matemáticas usando PC.

Referencias

  1. ↑ Communications of the ACM Volume 49, Issue 3, citado en: Adell, J. S., Llopis, M. A. N., Esteve, M. F. M., y Valdeolivas, N. M. G. (2019). El debate sobre el pensamiento computacional en educación. RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 22(1), pp. 171-186. doi:http://dx.doi.org/10.5944/ried.22.1.22303
  2. ↑ www.dcc.uchile.cl
  3. ↑ Exploring Computational Thinking
  4. ↑ www.cs.cmu.edu
  5. ↑ www.bbc.co.uk
  6. ↑ Berrocoso, Jesús Valverde; Sánchez, María Rosa Fernández; Arroyo, María del Carmen Garrido (23 de octubre de 2015). «El pensamiento computacional y las nuevas ecologías del aprendizaje». Revista de Educación a Distancia 0 (46). ISSN 1578-7680. Consultado el 30 de junio de 2018. 
  7. ↑ Zapata-Ros, Miguel (15 de septiembre de 2015). «Pensamiento computacional: Una nueva alfabetización digital Computational Thinking: A New Digital Literacy». RED. Revista de educación a distancia. Consultado el 2 de octubre de 2015. 
  8. ↑ A., Zúñiga, Mariela Elizabeth; Rosas, María Verónica; Fernández, Jacqueline; Guerrero, Roberto (15 de octubre de 2014). El desarrollo del pensamiento computacional para la resolución de problemas en la enseñanza inicial de la programación. Consultado el 30 de junio de 2018. 
  9. ↑ Casanova Pistón, Azahara (2017). «Una propuesta para la inclusión del aprendizaje basado en código en el sistema educativo español. El caso de la comunidad valenciana». Tesis en abierto. Teseo. Consultado el 2 de mayo de 2020. 
  10. ↑ «Computer science in DP | International Baccalaureate®». International Baccalaureate® (en inglés). Consultado el 30 de junio de 2018. 
  11. ↑ «Guía de Informática». 
  12. ↑ «TERC MSPnet: An Electronic Community of Practice Facilitating Communication and Collaboration». vela.mspnet.org. Consultado el 5 de diciembre de 2019. 
  13. ↑ «CSTA». www.csteachers.org (en inglés estadounidense). Consultado el 5 de diciembre de 2019. 
  14. ↑ Wing, Jeannette M. (1 de marzo de 2006). «Computational thinking». Communications of the ACM 49 (3): 33-35. ISSN 0001-0782. doi:10.1145/1118178.1118215. Consultado el 30 de septiembre de 2021. 
  15. ↑ Shell, Duane F.; Soh, Leen-Kiat (1 de diciembre de 2013). «Profiles of Motivated Self-Regulation in College Computer Science Courses: Differences in Major versus Required Non-Major Courses». Journal of Science Education and Technology (en inglés) 22 (6): 899-913. ISSN 1573-1839. doi:10.1007/s10956-013-9437-9. Consultado el 30 de septiembre de 2021. 
  16. ↑ Rubinstein, Amir; Chor, Benny (20 de noviembre de 2014). «Computational Thinking in Life Science Education». PLOS Computational Biology (en inglés) 10 (11): e1003897. ISSN 1553-7358. PMC 4238948. PMID 25411839. doi:10.1371/journal.pcbi.1003897. Consultado el 30 de septiembre de 2021. 
  17. ↑ Lye, Sze Yee; Koh, Joyce Hwee Ling (1 de diciembre de 2014). «Review on teaching and learning of computational thinking through programming: What is next for K-12?». Computers in Human Behavior (en inglés) 41: 51-61. ISSN 0747-5632. doi:10.1016/j.chb.2014.09.012. Consultado el 30 de septiembre de 2021. 
  18. ↑ Lye, Sze Yee; Koh, Joyce Hwee Ling (1 de diciembre de 2014). «Review on teaching and learning of computational thinking through programming: What is next for K-12?». Computers in Human Behavior (en inglés) 41: 51-61. ISSN 0747-5632. doi:10.1016/j.chb.2014.09.012. Consultado el 30 de septiembre de 2021. 
  19. ↑ Snodgrass, Melinda R.; Israel, Maya; Reese, George C. (1 de septiembre de 2016). «Instructional supports for students with disabilities in K-5 computing: Findings from a cross-case analysis». Computers & Education (en inglés) 100: 1-17. ISSN 0360-1315. doi:10.1016/j.compedu.2016.04.011. Consultado el 30 de septiembre de 2021. 
  20. ↑ del Olmo-Muñoz, Javier; Cózar-Gutiérrez, Ramón; González-Calero, José Antonio (1 de junio de 2020). «Computational thinking through unplugged activities in early years of Primary Education». Computers & Education (en inglés) 150: 103832. ISSN 0360-1315. doi:10.1016/j.compedu.2020.103832. Consultado el 30 de septiembre de 2021. 
  21. ↑ Falkner, Katrina; Vivian, Rebecca; Falkner, Nickolas (20 de enero de 2014). «The Australian digital technologies curriculum: challenge and opportunity». Proceedings of the Sixteenth Australasian Computing Education Conference - Volume 148. ACE '14 (Australian Computer Society, Inc.): 3-12. ISBN 978-1-921770-31-9. doi:10.5555/2667490.2667491. Consultado el 30 de septiembre de 2021. 
  22. ↑ Immigrant Students in the Finnish Educational System (en inglés). Brill. 25 de enero de 2019. ISBN 978-90-04-39427-8. doi:10.1163/9789004394278_006. Consultado el 30 de septiembre de 2021. 
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