Source: https://relatec.unex.es/article/view/3313
Timestamp: 2019-03-19 02:31:38+00:00

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Robótica DIY: pensamiento computacional para mejorar la resolución de problemas | Revista Latinoamericana de Tecnología Educativa - RELATEC
Robótica DIY: pensamiento computacional para mejorar la resolución de problemas
DOI https://doi.org/10.17398/1695-288X.17.2.129
Beatriz Ortega-Ruipérez
http://orcid.org/0000-0002-3822-5745 Mikel Mirena Asensio Brouard
http://orcid.org/0000-0002-1020-5486
El objetivo es proponer una estrategia de enseñanza para la programación y robótica, de cara a facilitar la adquisición de una estrategia computacional eficaz para la resolución de problemas complejos. Se ha escogido un enfoque "maker" para su enseñanza, de cara a facilitar la transferencia de conocimientos a contextos reales. Se ha estudiado la literatura propuesta acerca de la estructura cognitiva del pensamiento computacional para establecer las bases del estudio. Se ha impartido un curso de robótica insistiendo en los procesos cognitivos de este pensamiento que se emplean habitualmente en la resolución de problemas (abstracción, tratamiento de datos, creación de un algoritmo) en cada paso de la resolución, y animando a utilizar una estrategia computacional, empleando los procesos propios del pensamiento computacional, los no empleados en la resolución de problemas (descomposición del problema, automatización, paralelismo, simulación). Para medirlo se han creado unas pruebas digitales basadas en el enfoque de sistemas-complejos-múltiples, utilizado en PISA 2012. Los resultados indican que el pensamiento computacional se aplica más fácilmente a la ejecución del algoritmo que a la representación del problema. Este hallazgo nos permite establecer un proceso de aprendizaje de la programación que facilite el desarrollo del pensamiento computacional, de forma que una persona pueda resolver un problema de cualquier ámbito aplicando una estrategia computacional, centrándose primero en aplicar dicha estrategia a la creación del algoritmo y después a la representación del problema.
Asenjo, E. y Asensio, M. (en prensa). The force under suspicion: building a perceived interactivity scale in museums. Journal on Computing and Cultural Heritage_JOCCH
Asensio, M. y Asenjo, E. (Eds.) (2011). Lazos de Luz Azul. Museos y Tecnologías 1, 2 y 3.0. Barcelona: Editorial Universitat Oberta de Catalunya.
Brennan, K. y Resnick, M. (2012) New frameworks for studying and assessing the development of computational thinking. Proceedings of the 2012 annual meeting of the American Educational Research Association. Vancouver, Canada
Chiu, T. K. F., y Churchill, D. (2015). Exploring the characteristics of an optimal design of digital materials for concept learning in mathematics: Multimedia learning and variation theory. Computers y Education, 82, 280–291. http://dx.doi.org/10.1016/j.compedu.2014.12.001
CSTA y ISTE (2011) Computational Thinking Leadership Toolkit, First edition. Computer Science Teachers Association (CSTA) y International Society for Technology in Education (ISTE). https://goo.gl/syFwSF
Greiff, S., Wüstenberg, S., y Funke, J. (2012). Dynamic problem solving: A new assessment perspective. Applied Psychological Measurement, 36(3), 189-213. http://dx.doi.org/10.1177/0146621612439620
Herde, C. N., Wüstenberg, S., y Greiff, S. (2016). Assessment of complex problem solving: What we know and what we don’t know. Applied Measurement in Education, 29(4), 265-277. http://dx.doi.org/10.1080/08957347.2016.1209208
Hmelo-Silver, C.E. (2012) International perspectives on problem-based learning: context, cultures, challenges and adaptations. Interdisciplinary Journal of Problem-Based Learning, 6, 10-15. http://dx.doi.org/10.7771/1541-5015.1310
Holyoak, K. J. y Morrison, R. G. (Eds.)(2012) The oxford handbook of thinking and reasoning. Oxford University Press. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199734689.001.0001
Jiménez-Rasgado, G. (2018). La programación como fuente motivadora para la construcción del conocimiento y el desarrollo de habilidades de pensamiento. International Journal of Studies in Educational Systems, 2(8), 269-278.
Kafai, Y. B. y Burke, Q. (2017) Computational Participation: Teaching Kids to Create and Connect Through Code. In P.J. Rich, C.B. Hodges (eds.), Emerging Research, Practice, and Policy on Computational Thinking, Educational Communications and Technology: Issues and Innovations. Springer.
Koh, K. H., Nickerson, H., Basawapatna, A., y Repenning, A. (2014, June). Early validation of computational thinking pattern analysis. In Proceedings of the 2014 conference on Innovation y technology in computer science education, 213-218. ACM. http://dx.doi.org/10.1145/2591708.2591724
Lu, Y., Bridges, E.M. y Hmelo-Silver, C.E. (2014) Problem-Based Learning. In: Sawyer, R.K. (Ed.) The Learning Sciences, pp. 298-318. N.Y.: Cambridge University Press.
Lye, S. Y., y Koh, J. H. L. (2014). Review on teaching and learning of computational thinking through programming: What is next for K-12? Computers in Human Behavior, 41, 51-61. http://dx.doi.org/10.1016/j.chb.2014.09.012
Marais, C., y Bradshaw, K. (2015). Problem-solving ability of first year CS students: A case study and intervention. In Proceedings of the 44th Conference of the Southern African Computers Lecturers' Association.
Mayer, RE. y Estrella, G. (2014). Benefits of emotional design in multimedia instruction. Learning and Instruction, 33, 12-18. http://dx.doi.org/10.1016/j.learninstruc.2014.02.004
Moreno-Leon, J., Robles, G., y Roman-Gonzalez, M. (2015). Dr. Scratch: Análisis Automático de Proyectos Scratch para Evaluar y Fomentar el Pensamiento Computacional. Revista de Educación a Distancia, (46).
Muñoz, R., Barcelos, T. S., Villarroel, R., y Silveira, I. F. (2017). Using Scratch to Support Programming Fundamentals. International Journal on Computational Thinking, 1(1), 68-78. http://dx.doi.org/10.14210/ijcthink.v1.n1.p68
National Research Council (2010) Report of a Workshop on the Scope and Nature of Computational Thinking. Washington, DC: The National Academies Press
OECD (2010). PISA 2012 field trial: problem solving framework. Paris: OECD
Ortega-Ruipérez, B. (2018) Pensamiento computacional y resolución de problemas (Tesis doctoral). Universidad Autónoma de Madrid, Madrid. https://goo.gl/ortqFs
Park, S. Y., Song, K. S., y Kim, S. (2015). EEG Analysis for Computational Thinking based Education Effect on the Learners’Cognitive Load. Proceedings of the Applied Computer and Applied Computational Science (ACACOS’15), 23-25. Kuala Lumpur, Malaysia.
Ritchhart, R. y Perkins, D. N. (2005) Learning to Think: The Challenges of Teaching Thinking. En Holyoak, K. J. y Morrison, R. G. (Eds.) The Cambridge Handbook of Thinking and Reasoning, pp. 775-802. Cambridge University Press.
Robles, G., Moreno-León, J., Aivaloglou, E., y Hermans, F. (2017). Software clones in Scratch projects: On the presence of copy-and-paste in Computational Thinking learning. In Software Clones (IWSC), 2017 IEEE 11th International Workshop on (pp. 1-7). Austria.
Sáez-López, J. M. y Cózar-Gutiérrez, R. (2017) Pensamiento computacional y programación visual por bloques en el aula de Primaria. Educar, 53(1), 129-146. http://dx.doi.org/10.5565/rev/educar.841
Santacana, J. Asensio, M. y Llonch, N. (Eds.) (2018). App, arqueología & m-learning. Reconstruir, restituir interpretar y evaluar APP. Barcelona: Rafael Dalmau.
Selby, C. y Woollard, J. (2013) Computational thinking: the developing definition. University of Southampton (E-prints). https://goo.gl/sKdd9G
Shute, V. J., Sun, C., y Asbell-Clarke, J. (2017). Demystifying computational thinking. Educational Research Review, 22, 142-158. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2017.09.003
Stahl, G., Koschmann, T. y Suthers, D. (2014). Computer-Supported Collaborative Learning. In: Sawyer, R.K. (Ed.) The Learning Sciences, pp. 479-500. N.Y.: Cambridge University Press.
Valverde-Berrocoso, J.; Fernández-Sánchez, M. y Garrido-Arroyo, M. (2015) El pensamiento computacional y las nuevas ecologías del aprendizaje. Revista de Educación a Distancia. (46) http://dx.doi.org/10.6018/red/46/3
Wing, J. M. (2006) Computational thinking. Communications of the ACM, 49, 33-35. http://dx.doi.org/10.1145/1118178.1118215
Wing, J. M. (2008) Computational thinking and thinking about computing. Philosophical Transactions of the Royal Society of London A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 366, 3717-3725. The Royal Society.
Wing, J. M. (2011) Research Notebook: Computational Thinking: What and Why? The Link. Pittsburgh, PA: Carneige Mellon. Recuperado de https://www.cs.cmu.edu/link/research-notebook-computational-thinkingwhat-and-why
Wing, J. M. (2014). Computational thinking benefits society. Social Issues in Computing. New York: Academic Press.
Wing, J.M. (2017). Computational thinking’s influence on research and education for all. Italian Journal of Educational Technology, 25(2), 7-14. http://dx.doi.org/10.17471/2499-4324/922
Zapata-Ros, M. (2015) Pensamiento computacional: Una nueva alfabetización digital. Revista de Educación a Distancia. Universidad de Murcia. http://dx.doi.org/10.6018/red/46/4

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 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución