En educación, el pensamiento computacional (CT) es un conjunto de métodos de resolución de problemas que implican expresar problemas y sus soluciones de formas que una computadora también podría ejecutar. [1] Implica las habilidades y prácticas mentales para diseñar cálculos que hagan que las computadoras hagan trabajos para las personas y para explicar e interpretar el mundo como un complejo de procesos de información. [2] Esas ideas van desde CT básica para principiantes hasta CT avanzada para expertos , y CT incluye CT-in-the-small (relacionado con cómo diseñar pequeños programas y algoritmos por personas solteras) y CT-in-the-large(relacionado con cómo diseñar programas de múltiples versiones que constan de millones de líneas de código escritas en equipo, portadas a numerosas plataformas y compatibles con una variedad de configuraciones de sistema diferentes). [2]
Historia
La historia del pensamiento computacional se remonta al menos a la década de 1950, pero la mayoría de las ideas son mucho más antiguas. [3] [2] El pensamiento computacional involucra ideas como abstracción, representación de datos y organización lógica de datos, que también prevalecen en otros tipos de pensamiento, como el pensamiento científico, el pensamiento de ingeniería, el pensamiento de sistemas, el pensamiento de diseño, el pensamiento basado en modelos, y similares. [4] Ni la idea ni el término son recientes: precedido por términos como algoritmo, pensamiento procedimental, pensamiento algorítmico y alfabetización computacional [2] por pioneros de la computación como Alan Perlis y Donald Knuth , el término pensamiento computacional fue utilizado por primera vez por Seymour Papert en 1980 [5] y nuevamente en 1996. [6] El pensamiento computacional puede usarse para resolver algorítmicamente problemas complicados de escala, y se usa a menudo para lograr grandes mejoras en la eficiencia. [7]
La frase pensamiento computacional se llevó a la vanguardia de la comunidad de educación en ciencias de la computación en 2006 como resultado de un ensayo de Comunicaciones del ACM sobre el tema por Jeannette Wing . El ensayo sugirió que pensar de manera computacional era una habilidad fundamental para todos, no solo para los científicos de la computación, y defendió la importancia de integrar las ideas computacionales en otras materias en la escuela. [8] El ensayo también decía que al aprender el pensamiento computacional, los niños mejorarán en muchas tareas cotidianas; por ejemplo, el ensayo incluía empacar la mochila, encontrar los guantes perdidos y saber cuándo dejar de alquilar y comprar en su lugar. El continuo de preguntas de pensamiento computacional en educación abarca desde la computación K-9 para niños hasta la educación profesional y continua, donde el desafío es cómo comunicar principios profundos, máximas y formas de pensar entre expertos. [2]
Durante los primeros diez años, el pensamiento computacional fue un movimiento centrado en los EE. UU., Y todavía hoy se ve ese enfoque temprano en la investigación de campo. [9] Los artículos más citados del campo y las personas más citadas estaban activos en la primera ola de TC de EE. UU., Y las redes de investigadores más activas del campo están basadas en los EE. [9] Dominado por investigadores estadounidenses y europeos, no está claro hasta qué punto el cuerpo de literatura de investigación predominantemente occidental del campo puede satisfacer las necesidades de los estudiantes de otros grupos culturales. [9]
Caracteristicas
Las características que definen el pensamiento computacional son la descomposición , el reconocimiento de patrones / representación de datos , la generalización / abstracción y los algoritmos . [10] [11] Al descomponer un problema, identificar las variables involucradas mediante la representación de datos y crear algoritmos, se obtiene una solución genérica. La solución genérica es una generalización o abstracción que se puede utilizar para resolver una multitud de variaciones del problema inicial.
Otra caracterización del pensamiento computacional es el proceso iterativo de las "tres como" basado en tres etapas:
- Abstracción : formulación de problemas;
- Automatización : expresión de solución;
- Análisis : ejecución y evaluación de soluciones. [12]
Conexión a las "cuatro C"
Las cuatro C del aprendizaje del siglo XXI son la comunicación, el pensamiento crítico, la colaboración y la creatividad. La quinta C podría ser el pensamiento computacional que implica la capacidad de resolver problemas de forma algorítmica y lógica. Incluye herramientas que producen modelos y visualizan datos. [13] Grover describe cómo el pensamiento computacional es aplicable en materias más allá de la ciencia, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas (STEM) que incluyen las ciencias sociales y las artes del lenguaje. Los estudiantes pueden participar en actividades en las que identifican patrones gramaticales, así como estructura de oraciones y usan modelos para estudiar relaciones. [13]
Desde sus inicios, las 4 C han ido ganando aceptación como elementos vitales de muchos programas escolares. Este desarrollo provocó una modificación en las plataformas y direcciones, como la indagación, el aprendizaje basado en proyectos y un aprendizaje más profundo en todos los niveles K-12. Muchos países han introducido el pensamiento informático a todos los estudiantes. El Reino Unido tiene CT en su plan de estudios nacional desde 2012. Singapur llama CT como "capacidad nacional". Otras naciones como Australia, China, Corea y Nueva Zelanda se embarcaron en esfuerzos masivos para introducir el pensamiento computacional en las escuelas. [14] En los Estados Unidos, el presidente Barack Obama creó este programa, Ciencias de la computación para todos, para capacitar a esta generación de estudiantes en Estados Unidos con la competencia adecuada en ciencias de la computación necesaria para prosperar en una economía digital. [15] El pensamiento computacional significa pensar o resolver problemas como los científicos de la computación. CT se refiere a los procesos de pensamiento necesarios para comprender los problemas y formular soluciones. La TC implica lógica, evaluación, patrones, automatización y generalización. La preparación profesional se puede integrar en los entornos de aprendizaje y enseñanza de múltiples formas. [dieciséis]
En educación K-12
Al igual que antes Seymour Papert , Alan Perlis y Marvin Minsky , Jeannette Wing imaginó que el pensamiento computacional se convertiría en una parte esencial de la educación de todos los niños. [8] Sin embargo, la integración del pensamiento computacional en el plan de estudios K-12 y la educación en ciencias de la computación ha enfrentado varios desafíos, incluido el acuerdo sobre la definición de pensamiento computacional, [17] [18] cómo evaluar el desarrollo de los niños en él, [4] y cómo distinguirlo de otros "pensamientos" similares como el pensamiento sistémico, el pensamiento de diseño y el pensamiento de ingeniería. [4] Actualmente, el pensamiento computacional se define ampliamente como un conjunto de habilidades cognitivas y procesos de resolución de problemas que incluyen (pero no se limitan a) las siguientes características [18] [19] (pero hay argumentos de que pocos, si es que hay alguno, de pertenecen específicamente a la informática, en lugar de ser principios en muchos campos de la ciencia y la ingeniería [2] )
- Usar abstracciones y reconocimiento de patrones para representar el problema de formas nuevas y diferentes.
- Organizar y analizar datos de forma lógica
- Dividiendo el problema en partes más pequeñas
- Abordar el problema utilizando técnicas de pensamiento programático como la iteración, la representación simbólica y las operaciones lógicas.
- Reformular el problema en una serie de pasos ordenados (pensamiento algorítmico)
- Identificar, analizar e implementar posibles soluciones con el objetivo de lograr la combinación más eficiente y efectiva de pasos y recursos.
- Generalizar este proceso de resolución de problemas a una amplia variedad de problemas.
La integración actual del pensamiento computacional en el plan de estudios K-12 se presenta en dos formas: en clases de informática directamente o mediante el uso y medición de técnicas de pensamiento computacional en otras materias. Los maestros en las aulas enfocadas en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas ( STEM ) que incluyen el pensamiento computacional, permiten a los estudiantes practicar habilidades de resolución de problemas tales como prueba y error . [20] Valerie Barr y Chris Stephenson describen patrones de pensamiento computacional a través de disciplinas en un artículo de ACM Inroads de 2011 [17] Sin embargo, Conrad Wolfram ha argumentado que el pensamiento computacional debe enseñarse como una materia distinta. [21]
Hay instituciones en línea que brindan un plan de estudios y otros recursos relacionados para desarrollar y fortalecer a los estudiantes preuniversitarios con pensamiento computacional, análisis y resolución de problemas.
Se ha utilizado un libro de texto "De la Computación al Pensamiento Computacional" de Paul S. Wang , a nivel de escuela secundaria y universitaria, para presentar el tema a estudiantes que no son de ciencias de la computación a través de la comprensión de la computación y la aplicación de conceptos como una forma de pensar en otros. áreas incluidas en la vida cotidiana. El libro de texto, escrito en inglés, se ha traducido a otros idiomas y se ha utilizado en muchas partes del mundo. El libro de texto también introdujo una nueva palabra "computar", un verbo definido como "aplicar el pensamiento computacional para analizar y resolver problemas".
Centro de Pensamiento Computacional
La Universidad Carnegie Mellon en Pittsburgh tiene un Centro de Pensamiento Computacional. La principal actividad del Centro es la realización de PROBE o Exploraciones orientadas a PROBLEMAS. Estos PROBE son experimentos que aplican conceptos informáticos novedosos a problemas para mostrar el valor del pensamiento computacional. Un experimento PROBE es generalmente una colaboración entre un científico informático y un experto en el campo que se va a estudiar. El experimento suele durar un año. En general, un PROBE buscará encontrar una solución para un problema de aplicación amplia y evitar problemas de enfoque limitado. Algunos ejemplos de experimentos PROBE son la logística óptima del trasplante de riñón y cómo crear medicamentos que no generen virus resistentes a los medicamentos. [22]
Crítica
El concepto de pensamiento computacional ha sido criticado por ser demasiado vago, ya que rara vez se aclara en qué se diferencia de otras formas de pensamiento. [3] [23] La inclinación de los científicos informáticos a imponer soluciones computacionales a otros campos se ha denominado "chovinismo computacional". [24] Algunos científicos informáticos se preocupan por la promoción del pensamiento computacional como sustituto de una educación informática más amplia, ya que el pensamiento computacional representa solo una pequeña parte del campo. [25] [4] A otros les preocupa que el énfasis en el pensamiento computacional aliente a los científicos de la computación a pensar de manera demasiado estrecha sobre los problemas que pueden resolver, evitando así las implicaciones sociales, éticas y ambientales de la tecnología que crean. [26] [3] Además, dado que casi toda la investigación de la TC se realiza en los EE. UU. Y Europa, no se sabe con certeza qué tan bien funcionan esas ideas educativas en otros contextos culturales. [9]
Un artículo de 2019 sostiene que el término "pensamiento computacional" (CT) debe usarse principalmente como una abreviatura para transmitir el valor educativo de la informática, de ahí la necesidad de enseñarlo en la escuela. [27] El objetivo estratégico es que la informática sea reconocida en la escuela como una asignatura científica autónoma más que tratar de identificar un "cuerpo de conocimientos" o "métodos de evaluación" para la TC. Particularmente importante es enfatizar el hecho de que la novedad científica asociada con la TC es el cambio de la "resolución de problemas" de las matemáticas a la "resolución de problemas" de las ciencias de la computación. Sin el "agente eficaz", que ejecuta automáticamente las instrucciones recibidas para resolver el problema, no habría informática, sino sólo matemáticas. Otra crítica en el mismo artículo es que centrarse en la "resolución de problemas" es demasiado estrecho, ya que "resolver un problema es sólo una instancia de una situación en la que uno quiere alcanzar un objetivo específico". Por lo tanto, el artículo generaliza las definiciones originales de Cuny, Snyder y Wing [28] y Aho [29] de la siguiente manera: "El pensamiento computacional son los procesos de pensamiento involucrados en modelar una situación y especificar las formas en que un agente de procesamiento de información puede operar efectivamente dentro de para alcanzar un (conjunto de) objetivos especificados externamente ".
Ver también
- Matemáticas basadas en computadora
Referencias
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Otras lecturas
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