Por Lorenzo García Aretio
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Las instituciones, los docentes y, sobre todo, los estudiantes que aprenden a distancia se enfrentan cada día a problemas de muy distinta naturaleza, desde la selección crítica de la información o contenidos hasta la organización del trabajo autónomo, pasando por la colaboración síncrona y asíncrona con compañeros asentados en distintas culturas y zonas horarias, y todo ello sin la presencia física sistemática del docente, propia de los escenarios convencionales. Resolver con éxito esa complejidad exige más que simples destrezas instrumentales, demanda una forma de razonar que permita:
- descomponer lo complejo en partes manejables,
- reconocer patrones transferibles de unas a otras situaciones,
- abstraer lo esencial, y
- diseñar estrategias secuenciadas y paso a paso para alcanzar aquellos objetivos claramente formulados previamente.
Precisamente, a esta serie de procesos cognitivos la denominamos pensamiento computacional (PC). Y fue Jeannette M. Wing (2006) la que lanzó este concepto al centro del debate educativo. Así, en el discurso sobre las competencias fundamentales para el siglo XXI, el pensamiento computacional (PC) se ha ido consolidado como una de las que han de considerarse seriamente.
Sin embargo, ésta que es su verdadera esencia, a menudo queda oculta tras una densa niebla de conceptos que lo equiparan, casi exclusivamente, con la programación o la codificación informática. Se hace necesario, por tanto, iniciar el análisis con una desmitificación clara. El PC no es una habilidad técnica reservada para ingenieros de software, sino un proceso profundamente humano para la resolución de problemas. La literatura académica más reciente ha dedicado esfuerzos notables para delimitar su alcance y discutir su rol en la educación, un debate crucial para su correcta implementación. Insistimos, es necesario desmitificar esta idea, el PC es una metodología mental para abordar la complejidad, aplicable con o sin tecnología (Adell et al., 2019).
Las raíces de esta visión del aprendizaje activo y constructivista, mediado por la tecnología, se remontan a las ideas pioneras de Papert (1980) que, aunque anterior al término “pensamiento computacional”, fundamenta la perspectiva constructivista y el uso de la programación en la educación, siendo un antecedente clave del campo.
Aunque, cierto que la expresión surgió en el ámbito de la informática, la tesis que orienta esta entrada es que el PC debe entenderse como competencia transversal, tan necesaria para un programador como, por ejemplo, para un estudiante de Humanidades. La evidencia empírica muestra que, cuando el currículo incorpora experiencias sistemáticas de PC, los estudiantes mejoran no sólo en programación sino también en pensamiento crítico, creatividad y autorregulación del aprendizaje (Grover y Pea, 2013).
Y, más concretamente, en lo que nos interesa en esta serie, en el ecosistema de la Educación a Distancia (EaD), donde la presencia docente se diluye y la responsabilidad recae fuertemente en el estudiante, fomentar el PC se revela como una estrategia ideal para aumentar la retención, la calidad de las interacciones y el logro académico (Adell et al., 2019; Polanco et al., 2021).
Esta entrada la proponemos sobre la tesis de que la integración deliberada del pensamiento computacional en el diseño curricular y pedagógico de la EaD es una estrategia fundamental para transformar un modelo inicialmente pasivo de recepción de información en un ecosistema activo de desarrollo competencial. Para defender esta postura, exploraremos en profundidad qué es y qué no es el pensamiento computacional, analizaremos las estrategias pedagógicas y metodológicas para su integración efectiva en entornos virtuales, abordaremos los ineludibles retos de su evaluación y, finalmente, reflexionaremos sobre sus desafíos y barreras y vislumbraremos las tendencias que marcarán su futuro.
FUNDAMENTOS DEL PENSAMIENTO COMPUTACIONAL
Para construir una práctica pedagógica sólida, es imprescindible asentar primero los cimientos conceptuales del PC.
Definición operativa y distinciones clave
Como apuntábamos, el concepto de pensamiento computacional se ha extendido con rapidez desde que Wing (2006) lo resaltara como una habilidad fundamental para todo el mundo, no sólo para los científicos de la computación. De acuerdo con esa perspectiva, el PC implica la capacidad de formular problemas de manera que un agente humano o máquina pueda resolverlos de forma efectiva.
Más allá de una simple definición de diccionario, el PC debe entenderse como un enfoque para la resolución de problemas. Como señalan Polanco et al. (2021), aproximarse a una definición implica entenderlo como el proceso que permite tomar un problema vago y formularlo de una manera que sea tratable computacionalmente, es decir, mediante una serie de pasos claros y ejecutables. Para evitar la dilución del concepto, es vital trazar fronteras nítidas con términos afines:
- Pensamiento Computacional vs. Alfabetización Digital. La alfabetización digital es la capacidad de usar la tecnología con soltura: navegar por internet, usar un procesador de textos o gestionar una plataforma LMS. Es una competencia de uso. El PC, en cambio, es una competencia de creación y resolución. Un estudiante puede ser un experto en el manejo de un software de foros (alfabetización digital), pero aplicar el PC implica usar ese foro para, por ejemplo, estructurar un debate de manera lógica, descomponiendo un tema complejo en hilos de discusión temáticos y secuenciales.
- Pensamiento Computacional vs. Programación. Esta es la distinción más crítica. La programación es la traducción de una solución a un lenguaje específico que un ordenador pueda entender. Es el acto de escribir sintaxis. El PC es el proceso cognitivo previo y superior que diseña esa solución. La programación es al PC lo que la gramática y la ortografía son a la escritura de un ensayo, es decir, son las reglas para expresarse correctamente, pero la idea, la estructura, los argumentos y la lógica del ensayo (el verdadero acto de pensar) son algo distinto y más profundo. Se puede poseer un excelente PC y aplicarlo para organizar un evento complejo sin escribir una sola línea de código.
Los cuatro pilares del PC
El proceso del PC se articula a través de cuatro pilares cognitivos interdependientes.
- Descomposición. Es la habilidad de fracturar un problema complejo en subproblemas más pequeños, aislados y, por tanto, más fáciles de resolver. Por ejemplo, un estudiante de EaD que se enfrenta a un “Trabajo Final de Grado (TFG)” no puede abordarlo de frente. La descomposición le permite dividirlo en: 1) Elección y delimitación del tema, 2) Búsqueda bibliográfica, 3) Elaboración del marco teórico, 4) Diseño de la metodología, 5) Trabajo de campo/análisis, 6) Redacción de conclusiones, etc. Cada una de estas partes es un problema manejable.
- Reconocimiento de patrones. Una vez descompuesto el problema, esta habilidad consiste en analizar las partes para identificar similitudes, tendencias o regularidades. El estudiante podría darse cuenta de que la estructura de un paper científico (Introducción, Método, Resultados, Discusión -IMRD-) es un patrón que se repite en múltiples artículos de su búsqueda bibliográfica. Reconocer este patrón le permitiría crear una plantilla para su propio trabajo, haciendo el proceso más eficiente.
- Abstracción y modelado. Este es quizás el pilar más complejo y poderoso. Consiste en filtrar y eliminar la información irrelevante, centrándose exclusivamente en los detalles esenciales que definen el problema y su solución. Para crear un mapa del metro, se abstraen las distancias geográficas reales, las calles y los edificios (detalles irrelevantes) para centrarse en las estaciones, las líneas y sus conexiones (lo esencial). Un estudiante que resume un texto para un foro está practicando la abstracción, al identificar y exponer las ideas principales y descartar los ejemplos secundarios o las anécdotas.
- Diseño de algoritmos. Es la culminación del proceso, donde se formula una solución a través de una secuencia de pasos finitos, ordenados y no ambiguos. Un algoritmo es como una receta. Tras descomponer, reconocer patrones y abstraer, el estudiante puede diseñar su “algoritmo” para el TFG: “Paso 1: Dedicar lunes y martes a leer dos artículos y extraer ideas principales. Paso 2: Dedicar miércoles a sintetizar esas ideas. Paso 3: Dedicar jueves a redactar 500 palabras del marco teórico. Paso 4: Repetir el ciclo”. Este plan estructurado es la materialización del PC. No implica necesariamente escribir código, aunque puede materializarse en lenguajes de bloques como Scratch, muy utilizados en formación inicial (Brennan y Resnick, 2012). Estos autores propusieron un marco conceptual para analizar y evaluar el desarrollo del pensamiento computacional en estudiantes a partir de experiencias de programación y creatividad digital.
El PC como competencia transversal
Estos pilares demuestran que el PC no es una habilidad vertical, sino una metacompetencia que nutre directamente a otras. La descomposición y el diseño de algoritmos son la esencia del pensamiento crítico y la planificación estratégica. La abstracción es fundamental para el pensamiento científico y la creación de modelos. El reconocimiento de patrones alimenta la creatividad, al permitir transferir soluciones de un dominio a otro.
Por tanto, el PC no opera en el vacío sino que dialoga con la resolución de problemas, la creatividad y el pensamiento sistémico. Diversos estudios longitudinales indican que el entrenamiento en PC potencia la transferencia de habilidades a dominios tan diversos como las matemáticas, la lingüística y la biología (Grover y Pea, 2013). En EaD, donde la interacción es mediada, esta transferencia se manifiesta en la capacidad de planificar proyectos, gestionar tiempos y adoptar estrategias de autoevaluación.
INTEGRACIÓN PEDAGÓGICA DEL PC EN LA EAD
Estrategias de integración curricular
La forma de introducir el PC en un plan de estudios es una decisión estratégica. El enfoque disciplinar (crear, por ejemplo, una asignatura de “Pensamiento Computacional”) tiene la ventaja de la claridad y la facilidad de evaluación, pero corre el riesgo de aislar la competencia y reforzar la idea de que es algo técnico y separado del resto de saberes. Por el contrario, el enfoque transversal, que integra el PC en todas las asignaturas, es pedagógicamente más potente para la EaD. Demanda a los estudiantes aplicar la descomposición para analizar un acontecimiento histórico, la abstracción para interpretar una obra literaria o el diseño de algoritmos para resolver un problema de negocio, demostrando su universalidad. También se podría optar por integrar ambos enfoques.
Yadav et al. (2016) analizaron estrategias pedagógicas para incorporar el pensamiento computacional de manera transversal en la educación básica, resaltando su importancia en la solución de problemas contemporáneos y fomentando la equidad educativa. Ortuño y Serrano (2024) advierten que los enfoques transversales resultan más sostenibles porque evitan la sobrecarga curricular y favorecen la transferencia. Más que la mera comprensión del PC su valor reside en su aplicación a través de un diseño pedagógico deliberado.
Metodologías activas como vehículo del PC
Las metodologías activas son el terreno natural donde florece el PC en la EaD.
- Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) y Problemas/Retos. Un proyecto online bien diseñado, como “crear una campaña de marketing digital para una ONG local”, obliga al estudiante a aplicar todo el ciclo del PC. Debe descomponer la campaña en fases (investigación, estrategia, creación de contenidos, difusión, medición). Debe reconocer patrones en campañas exitosas. Debe abstraer los mensajes clave para su público objetivo. Y debe diseñar un algoritmo o plan de acción detallado para su ejecución.
- Hackatones virtuales y gamificación. Los hackatones son eventos intensivos de resolución de problemas en equipo, son una inmersión total en el PC. La gamificación, por su parte, utiliza mecánicas de juego para motivar. Por ejemplo, se pueden otorgar “insignias” por cada pilar del PC demostrado en un foro o en una tarea, creando un incentivo explícito para su desarrollo. El modelo de “aula invertida gamificada”, como el investigado por Carpena y Esteve-Mon (2025), donde los estudiantes asimilan conceptos teóricos de forma autónoma para luego aplicarlos en actividades prácticas y ludificadas, es perfectamente transferible a la EaD y demuestra ser una estrategia eficaz para trabajar el PC.
- Actividades “desconectadas”. Paradójicamente, las actividades sin ordenador son una herramienta válida para enseñar PC en la EaD. Se puede pedir a los estudiantes que escriban las instrucciones (algoritmo) para que un compañero dibuje una figura compleja sin verla, o que diseñen un sistema de clasificación para un conjunto de objetos. Estas tareas, de baja carga tecnológica, se centran en el pensamiento puro y son altamente inclusivas.
El rol facilitador del docente-tutor
El docente debe abandonar el rol de transmisor de información para convertirse en un “arquitecto de problemas” y un “curador de experiencias de aprendizaje”. Su principal herramienta es la pregunta socrática. En lugar de corregir un plan de proyecto defectuoso, pregunta: “¿Has considerado todas las fases? ¿Puedes desglosar este punto en pasos más pequeños? ¿Ves alguna similitud entre este problema y el que resolvimos en el módulo anterior?“. Este enfoque mayéutico guía al estudiante a descubrir los principios del PC por sí mismo.
Adaptaciones y recursos de apoyo
La implementación del PC debe ser escalable. Se pueden usar herramientas digitales como apoyo al proceso de pensamiento:
- plataformas de mapas mentales (Miro, MindMeister) para la descomposición;
- herramientas de diagramas de flujo (Lucidchart, Draw.io) para el diseño de algoritmos; y
- entornos de programación por bloques (Scratch, Blockly) que eliminan la barrera de la sintaxis y permiten a los estudiantes de cualquier disciplina experimentar con la lógica algorítmica de forma visual e intuitiva.
LA EVALUACIÓN DEL PENSAMIENTO COMPUTACIONAL
Enfoque en el proceso vs. el producto
La evaluación del PC debe equilibrar la valoración del proceso y del producto (Shute et al., 2017). Valorar el PC implica un cambio de paradigma, el cómo se llega a una solución es tan o más importante que la solución misma. El marco de Brennan y Resnick (2012) es aquí fundamental, ya que nos insta a evaluar no solo los conceptos que un estudiante aplica en su producto final, sino también las prácticas (¿cómo depuró sus errores?, ¿reutilizó ideas?) y las perspectivas (¿se ve a sí mismo como un creador?).
Instrumentos de evaluación alternativos
Para capturar esta riqueza procesual, se necesitan herramientas de evaluación diversas:
- Rúbricas de evaluación. Son esenciales. Deben tener criterios específicos para cada pilar. Por ejemplo, un criterio podría ser “Abstracción”, con niveles que van desde “Identifica solo los detalles más superficiales” hasta “Aísla con precisión los componentes esenciales del problema, justificando la exclusión de la información irrelevante”.
- Portafolios digitales y diarios de pensamiento. Son la herramienta ideal para evaluar el proceso. Se le pide al estudiante que documente su viaje, sus primeros bocetos, los diagramas, las reflexiones sobre los obstáculos encontrados y cómo los superó.
- Análisis de las contribuciones en foros. Los foros de debate son una mina de oro para el evaluador. Permiten observar si un estudiante descompone las preguntas de otros, si identifica patrones en las respuestas del grupo o si propone planes (algoritmos) para abordar una tarea colaborativa.
- Autoevaluación y coevaluación guiadas. Fomentan la metacognición. Mediante cuestionarios o rúbricas, los estudiantes reflexionan sobre su propio proceso de pensamiento y evalúan el de sus compañeros, interiorizando los principios del PC.
- Las herramientas de analíticas de aprendizaje en plataformas LMS ofrecen otra vía, rastrean iteraciones de código, tiempos de interacción y secuencias de clics, datos que los tutores pueden emplear para emitir retroalimentación personalizada. Finalmente, la autoevaluación y la coevaluación fomentan la consciencia de los propios procesos de pensamiento, reforzando la autorregulación (ISTE, 2017).
DESAFÍOS Y BARRERAS PARA LA IMPLEMENTACIÓN
Adoptar el PC de forma sistémica es un reto complejo que se enfrenta a barreras significativas.
- Competencia y mentalidad docente. Esta es, con diferencia, la barrera más alta. Requiere una inversión masiva en formación docente, no solo para que entiendan la teoría del PC, sino para que desaprendan viejos hábitos pedagógicos. Como destaca la revisión sistemática de Ortuño y Serrano (2024), la formación del profesorado es un factor crítico y determinante para el éxito de la implementación del PC. Existen evidencias positivas; estudios como el de González-Martínez et al. (2024), demuestran que formaciones intensivas, incluso centradas en programación, logran generar un impacto significativo en el desarrollo del PC en futuros docentes, equipándolos para ser los facilitadores que este modelo requiere. Sin embargo, otra investigación indica que basta con una comprensión conceptual y una formación pedagógica adecuada para guiar actividades de PC (Adell et al., 2019). Programas de desarrollo profesional basados en comunidades de práctica han demostrado ser efectivos para superar esta barrera.
- Brecha digital y accesibilidad. En la EaD, la tecnología es el medio. Asegurar que todos los estudiantes tengan acceso no solo a los dispositivos y la conexión (brecha de acceso), sino también a las habilidades para usarlos (brecha de uso), es fundamental. Las estrategias deben diseñarse con principios de accesibilidad universal.
- Alineación curricular Integrar una competencia transversal como el PC en estructuras curriculares rígidas y estandarizadas es un desafío burocrático y político. Requiere un diálogo entre diseñadores, académicos y órganos de acreditación para flexibilizar los planes de estudio.
- Resistencia cultural. Existe una percepción arraigada de que el PC pertenece al ámbito de las ciencias y la tecnología (STEM). Superar esta resistencia en estudiantes y profesores de humanidades y ciencias sociales es clave. Es necesario un esfuerzo comunicativo para mostrar, con ejemplos concretos, cómo el PC es vital para analizar textos, estructurar argumentos legales o planificar intervenciones sociales. Este es parte del debate educativo que ya señalaban Adell Segura et al. (2019).
TENDENCIAS EMERGENTES Y PERSPECTIVAS DE FUTURO
El horizonte del Pensamiento Computacional en la EaD está en constante expansión, impulsado por los avances tecnológicos.
- Integración con IA y análisis de datos. El PC es la puerta de entrada a la alfabetización en Inteligencia Artificial. Entender cómo funciona un algoritmo de recomendación o un modelo de lenguaje requiere pensar computacionalmente.
- Microcredenciales e insignias. La certificación granular de competencias se adapta perfectamente al PC. Un estudiante podría obtener insignias digitales específicas por “Dominio de la Descomposición” o “Diseño Avanzado de Algoritmos”, creando un perfil de competencias verificable y portátil.
- Realidad Extendida (XR) y simulaciones. Las tecnologías inmersivas ofrecen campos de entrenamiento espectaculares para el PC. Un estudiante de arquitectura podría resolver problemas de diseño en un edificio virtual, o un futuro médico podría diagnosticar a un paciente en una simulación compleja.
- Aprendizaje adaptativo. Las plataformas de EaD del futuro podrán diagnosticar en tiempo real el nivel de desarrollo del PC de un estudiante. Si el sistema detecta que un alumno tiene dificultades con la abstracción, podrá ofrecerle automáticamente recursos y ejercicios específicos para reforzar ese pilar concreto.
CONCLUSIONES
A lo largo de este análisis, hemos desgranado el Pensamiento Computacional, anclándolo en sus orígenes conceptuales (Papert, 1980; Wing, 2006) y enriqueciéndolo con marcos pedagógicos robustos (Brennan y Resnick, 2012). Hemos desgranado el Pensamiento Computacional no como una moda pasajera o una competencia técnica de nicho, sino como un andamiaje cognitivo fundamental para el éxito en el siglo XXI. Hemos argumentado que su verdadera fuerza reside en su naturaleza de metacompetencia, un conjunto de habilidades para pensar de forma estructurada que resulta especialmente sinérgico con las demandas del estudiante de Educación a Distancia.
Recapitulemos las ideas clave: el PC es una estrategia humana para la resolución de problemas basada en la descomposición, el reconocimiento de patrones, la abstracción y el diseño de algoritmos, y su cultivo es un objetivo pedagógico en sí mismo, distinto de la mera alfabetización digital o la programación.
Fomentar esta habilidad es, en esencia, empoderar al estudiante. En el modelo EaD, donde la autonomía y la autorregulación son la moneda de cambio para el éxito, el PC ofrece al alumno una caja de herramientas mentales para construir su propio aprendizaje, para gestionar la sobrecarga de información y para transformar problemas amorfos y abrumadores en retos estructurados y alcanzables. Esta capacitación no se limita al éxito académico; le prepara para la complejidad, la ambigüedad y el cambio constante que definen el panorama profesional y personal contemporáneo.
Por ello, la llamada a la acción para las instituciones de educación superior es inequívoca y urgente. Es necesario trascender el modelo informativo, basado en la transmisión de contenidos, y optar por un modelo competencial que priorice el desarrollo de habilidades de pensamiento. Esto exige una acción coordinada en tres frentes:
- un rediseño curricular que integre el PC de manera transversal;
- una inversión decidida en la formación del profesorado para que puedan transitar al rol de facilitadores; y
- una revolución en los sistemas de evaluación para que valoren el proceso de pensamiento y no solo el producto final.
En última instancia, la reflexión final nos devuelve a la esencia misma de la educación. El objetivo último de la EaD de calidad no puede ser simplemente que el estudiante sepa más, sino que piense mejor. El Pensamiento Computacional no es la única vía para lograrlo, pero sí es una de las estrategias más claras, potentes y universales a nuestro alcance. Enseñar a pensar es la misión, y el PC es una herramienta magistral para cumplirla.
CUESTIONES PARA LA REFLEXIÓN Y EL DEBATE
- ¿Qué formación necesita nuestro profesorado para facilitar el desarrollo del pensamiento computacional?
- ¿Cómo podemos rediseñar la evaluación en la EaD para valorar el proceso de pensamiento y no solo el producto final?
FUENTES
- Adell Segura, J., Llopis Nebot, M. Á., Esteve Mon, F., y Valdeolivas Novella, M. G. (2019). El debate sobre el pensamiento computacional en educación. RIED‑Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 22(1), 171–186.
- 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.
- Carpena Arias, J., y Esteve‑Mon, F. M. (2025). Aula invertida gamificada: aplicación de una estrategia didáctica para trabajar el pensamiento computacional en futuros docentes. RIED‑Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 401–419.
- González‑Martínez, J., Peracaula‑Bosch, M., y Meyerhofer‑Parra, R. (2024). Impacto de una formación intensiva en programación en el desarrollo del pensamiento computacional en futuros/as maestros/as. RIED‑Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 187–208.
- Grover, S., y Pea, R. (2013). Computational thinking in K‑12: A review of the state of the field. Educational Researcher, 42(1), 38–43.
- ISTE (2017). Computational Thinking Competencies for Educators. International Society for Technology in Education.
- Ortuño Meseguer, G., y Serrano, J. L. (2024). Implementación y formación del profesorado de educación primaria en pensamiento computacional: una revisión sistemática. RIED‑Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 255–287.
- Papert, S. (1980). Mindstorms: Children, computers, and powerful ideas. Basic Books.
- Polanco Padrón, N., Ferrer Planchart, S., & Fernández Reina, M. (2021). Aproximación a una definición de pensamiento computacional. RIED‑Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 24(1), 55–76.
- Shute, V. J., Sun, C., & Asbell‑Clarke, J. (2017). Demystifying computational thinking. Educational Research Review, 22, 142–158.
- Yadav, A., Hong, H., y Stephenson, C. (2016). Computational thinking for all: Pedagogical approaches to embedding 21st century problem solving in K-12 classrooms. TechTrends, 60(6), 565-568.
- Wing, J. M. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33–35.
García Aretio (1 de julio de 2025). Pensamiento Computacional: Una estrategia para la resolución de problemas en EaD (C.EaD-52). Contextos universitarios mediados. Recuperado 15 de julio de 2025 de https://aretio.hypotheses.org/21526
