Interactivo- Pensamiento computacional

Pensamiento computacional en el sistema escolar

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Índice

Componentes clave

Introducción

El pensamiento computacional

Taxonomía

Habilidades favorecidas

Referencias

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?

PENSAMIENTO COMPUTACIONAL

• 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

Visión de pensamiento computacional

Objetivos de aprendizaje

La visión que se asuma del Pensamiento Computacional debe estar en coherencia con los objetivos de aprendizaje que se desean desarrollar.

El Pensamiento Computacional puede ser entendido como un recurso metodológico (medio) para la enseñanza o como un objeto de estudio.

Habilidades del pensamiento computacional

Persistencia y habilidad para lidiar con problemas abiertos

Reformular problemas en otros reconocibles

Representar ideas

Confianza para lidiar con la complejidad

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Generar soluciones algorítmicas, reconocer y abordar ambigüedad en algoritmos

Evaluar las fortalezas y debilidades de las representaciones

Pensamiento crítico y creatividad

Trabajo en equipo

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(Weintrop et al., 2016)

Pensamiento computacional

Descomposición

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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

Reconocimiento de patrones

Algoritmos

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Abstracción

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Algoritmos

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

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Pensamiento computacional

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 en matemáticas y ciencias

Prácticas de modelación y simulación

Prácticas de datos

- 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.

- 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 resolución de problemas computacionales

Prácticas de proceso sistémico

- 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.

- 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.

(Weintrop et al., 2016)

Prácticas de datos

Prácticas involucradas

Recolección de datos

Naturaleza

Creación de datos

- 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.

Manipulación de datos

Análisis de datos

Viualización de datos

Modelación y simulación

Prácticas involucradas

Uso de modelos computacionales para comprender un concepto

Naturaleza

Uso de modelos computacionales para encontrar y probar soluciones

- 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.

Evaluación de modelos computacionales

Diseño de modelos computacionales

Construcción de modeloscomputacionales

Prácticas involucradas

Resolución de problemas computacionales

Preparación de problemas para soluciones computacionales

Programación de computadoras

Elección de herramientas computacionales eficaces

Naturaleza

Evaluación de diferentes enfoques / soluciones a un problema

- 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

Desarrollo de soluciones computacionales modulares

Creación de abstracciones computacionales

Solución de problemas y depuración

Proceso sistémico

Prácticas involucradas

Investigación de un sistema complejo como un todo

Comprensión de las relaciones dentro de un sistema

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.

Pensando en niveles

Comunicar información sobre un sistema

Definición de sistemas ygestión de la complejidad

¡Gracias!

Referencias

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/s40594-020-00225-4 Lodi, 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.