Interactivo- Pensamiento computacional
ALEXANDER CASTRILLON
Created on September 20, 2021
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Transcript
EMPEZAR
Pensamiento computacional en el sistema escolar
Habilidades favorecidas
Referencias
Taxonomía
Componentes clave
Índice
El pensamiento computacional
Introducción
¿Qué es el pensamiento computacional?¿Qué roles puede tener el pensamiento computacional en los procesos interdisciplinarios? ¿Cuáles son los principales componentes del pensamiento computacional?¿Cómo resolver problemas computacionales?
Introducción
Objetivos de aprendizaje
La visión que se asuma del Pensamiento Computacional debe estar en coherencia con los objetivos de aprendizaje que se desean desarrollar.
Visión de pensamiento computacional
El Pensamiento Computacional puede ser entendido como un recurso metodológico (medio) para la enseñanza o como un objeto de estudio.
- Alternativa para atender a los cambios tecnológicos, las demandas laborales emergentes y los desafíos del siglo XXI.
- Implica maneras diferentes de pensar, con o sin ordenadores
PENSAMIENTO COMPUTACIONAL
Pensamiento crítico y creatividad
Trabajo en equipo
Generar soluciones algorítmicas, reconocer y abordar ambigüedad en algoritmos
Evaluar las fortalezas y debilidades de las representaciones
Representar ideas
Confianza para lidiar con la complejidad
Reformular problemas en otros reconocibles
Persistencia y habilidad para lidiar con problemas abiertos
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(Weintrop et al., 2016)
Habilidades del pensamiento computacional
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Reconocimiento de patrones
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Abstracción
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Descomposición
Pensamiento computacional
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Algoritmos
Componentes clave
- Existen algunos elementos que caracterizan el pensamiento computacional y que suelen contribuir a la resolución de problemas.
- Dichos elementos se interrelacionan y brindan orientaciones metodológicas para resolver el problema.
Pensamiento computacional
Algoritmos
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Algortimo
Trata de poner en práctica la idea de algoritmo que se compartió en el vídeo. Piensa en el algoritmo de un cuadrado mágico. Recuerda que el cuadrado mágico consiste en ubicar en cada celda un número entero de tal manera que la suma de los números de cada fila, de cada columna, y de sus dos diagonales es constante.Resuelve el reto
Diferentes investigaciones muestran las posibilidades de incluir el pensamiento computacional en actividades educativas y en diferentes disciplinas STEAM. Por ejemplo, Weintrop y otros investigadores (2016) proponen una taxonomía para definir el pensamiento computacional en las clases de matemáticas y ciencias.
Pensamiento computacional
(Weintrop et al., 2016)
Pensamiento computacional en matemáticas y ciencias
- Se centra en comprender cómo cambian los sistemas en el tiempo, eso implica considerar las interacciones entre las partes del sistema y considerarlos como parte de un todo.- En este caso el PC se considera un medio para comprender los sistemas.
Prácticas de proceso sistémico
- Hay un foco en la informática y sus contribuciones al campo científico y matemático contemporáneo. - Hace uso de prácticas como la programación, el desarrollo de algoritmos y la creacón de abstracciones computacionales.
Prácticas de resolución de problemas computacionales
- Tanto en matemáticas como en ciencias es recurrente son importantes los modelos para comprender y predecir fenómenos y comportamientos. - El énfasis no solo es el uso de modelos, sino su creación y el cuestionamientos sobre sus posibilidades y limitaciones
Prácticas de modelación y simulación
- Uso de TIC para recopilar, gestionar y analizar datos- Importancia de los datos para la toma de decisiones. Se deben extraer respuestas de los datos disponibles.
Prácticas de datos
Viualización de datos
Análisis de datos
Manipulación de datos
Creación de datos
Recolección de datos
Prácticas involucradas
Naturaleza
- Implica manejar grandes cantidades de datos y apoyarse en las tecnologías para su manipulación, uso e interpretación.- Se justifican estas prácticas como una manera de entender el papel de del uso de los datos para construir respuestas a preguntas y problemas en los campos científicos, matemáticos y tecnológicos.
Prácticas de datos
Construcción de modeloscomputacionales
Diseño de modeloscomputacionales
Evaluación de modeloscomputacionales
Uso de modelos computacionalespara encontrar y probar soluciones
Uso de modelos computacionales para comprender un concepto
Prácticas involucradas
Naturaleza
- Implica hacer simplificaciones de la realidad, donde se resaltan ciertas características de un fenómeno o una situación, mientras se dejan de lado otras. - Generalmente el uso de simulaciones y modelos brinda un poder explicativo o predictivo frente a un problema o situación, además que permiten estudiar situaciones difíciles o imposibles de trabajar en un contexto real, de allí su importancia.
Modelación y simulación
Creación de abstraccionescomputacionales
Desarrollo de solucionescomputacionales modulares
Elección de herramientascomputacionales eficaces
Programación de computadoras
Solución de problemas y depuración
Evaluación de diferentesenfoques / soluciones a un problema
Preparación de problemaspara soluciones computacionales
Prácticas involucradas
Naturaleza
- Algunos problemas implican conocimientos de diferentes áreas (problemas mono, pluri, inter y trans disciplinares) - Se llevan herramientas computacionales y de resolución de problemas a los dominios científicos y matemáticos
Resolución de problemas computacionales
Definición de sistemas ygestión de la complejidad
Comunicar informaciónsobre un sistema
Pensando en niveles
Comprensión de las relacionesdentro de un sistema
Investigación de un sistemacomplejo como un todo
Prácticas involucradas
Naturaleza
- Implica pensar en sistemas, comprender cómo cambian en el tiempo y cómo se generan las relaciones entre sus partes.- Generalmente los problemas involucran múltiples variables y efectos. Además, están compuestos de partes interdependientes.
Proceso sistémico
¡Gracias!
Gao, X., Li, P., Shen, J., & Sun, H. (2020). Reviewing assessment of student learning in interdisciplinary STEM education. International Journal of STEM Education, 7(1), 24. doi: 10.1186/s40594-020-00225-4Lodi, M. (2020). Informatical thinking. Olympiads in Informatics: An International Journal, 14, 113-132.Weintrop, D., Beheshti, E., Horn, M., Orton, K., Jona, K., Trouille, L., y Wilensky, U. (2016). Defining computational thinking for mathematics and science classrooms. Journal of Science Education and Technology, 25(1), 127-147.
Referencias