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Timestamp: 2020-05-26 09:00:22+00:00

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Pensamiento computacional. Una tercera competencia clave (IV): Un dominio teórico específico en las teorías del aprendizaje y un currículum. | RED
Pensamiento computacional. Una tercera competencia clave (IV): Un dominio teórico específico en las teorías del aprendizaje y un currículum.
21/01/2018 Entradascurriculum del pensamiento computacional, pensamiento computacionalMiguel Zapata Ros
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.
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.
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.
Creatividad[2].-
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”.
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.
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?
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.
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.
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?
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.
“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.
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:
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
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.
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.
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.
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)
Alexander, C., Ishikawa, S., Silverstein, M., Jacobson, M., Fiksdahl-King, I., & Angel, S. (1977). A Pattern Language: Towns, Buildings, Construction (Center for Environmental Structure).
Alexander et al., 1977, A Pattern Language, Oxford University Press, px.
Pérez-Paredes, P. y Zapata-Ros, M. (2018a). Patrones de Pensamiento Computacional y corpus lingüísticos: el aprendizaje de lenguas con datos lingüísticos (Preprint). http://eprints.rclis.org/32209/
Pérez-Paredes, P. y Zapata-Ros, M. (2018b). Patrones de Pensamiento Computacional y corpus lingüísticos: el aprendizaje de lenguas con datos lingüísticos (I). RED de Hypotheses. https://red.hypotheses.org/1025
Pérez-Paredes, P. y Zapata-Ros, M. (2018c). Patrones de Pensamiento Computacional y corpus lingüísticos: el aprendizaje de lenguas con datos lingüísticos (y II). RED de Hypotheses. https://red.hypotheses.org/1045
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3 comentarios en “Pensamiento computacional. Una tercera competencia clave (IV): Un dominio teórico específico en las teorías del aprendizaje y un currículum.”
21/01/2018 a las 16:18
El pensamiento computacional, su comprension teorica y practica en contextos escolares plantea el problema pedagogico y didactico, especialmente en la docencia con matices de practicas de una escuela tradicional, pregunto entonces por la didactizacion de esta propuesta y su transfere cia a entornos poco virtuales….
Miguel Zapata Ros dice:
21/01/2018 a las 17:05
En este caso, que el entorno sea más o menos virtual no añade más relevancia al tema que en cualquier otro caso.
Por la consideración que hacemos del pensamiento computacional como tercera competencia clave, no pasaría algo sustancialmente distinto a lo que sucede con el lenguaje o con las matemáticas. Es algo a desarrollar en cualquier circunstancia con los medios de que se disponga. Y, como en ellos, el factor clave estará en las estrategias de enseñanza y en un diseño instruccional adaptado a las condiciones en que se produce el aprendizaje.
Marina Polo dice:
23/01/2018 a las 16:56
Totalmente de acuerdo con con Miguel. En educación las estrategias son el timón que la guía, pero ese timón debe ser construido como una filigrana, es decir, con la mejor selección de sus materiales y recursos para que se lleguen a los objetivos propuestos y se puedan desarrollar las competencias esperadas.
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