Reflexión sobre el libro "Artificial": La nueva inteligencia y el contorno de lo humano

 Por Paola Dellepiane

La Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología muy diferente de todas las que se han inventado hasta ahora, una herramienta que es dinámica y en la que participa la población mundial, con o sin consentimiento. La (IA) ha despertado, abandonado el invierno y entrado en un período primaveral de su desarrollo. Puede ser considerada una novedosa “antigüedad” que ha movido y removido, cuanto menos nuestras actitudes, y orientado nuestros debates en diversas dimensiones, pero con un sello distintivo en su abordaje: la esencia humana. Así, la IA forma parte de un proceso más amplio de transformación digital de la sociedad actual. Se trata de una serie de cambios sobre las formas de organización social y laboral, con un impacto directo en la generación de la riqueza económica, en la creación cultural y en la comunicación social.

El libro Artificial aborda fundamentalmente el concepto de inteligencia humana, partiendo de la definición de Inteligencia como todo aquello que no hacen las máquinas. La IA es la primera máquina que sale de lo rutinario y ocupa el lugar de las grandes ideas. Y en este sentido, el primer capítulo, titulado la Génesis de la Inteligencia, trae el juego del ajedrez como el mejor ejemplo de uso de la IA. Éste fue el primer paso en emular la inteligencia humana cuando Turing se preguntó, “¿cómo se diseña un programa capaz de analizar una posición de ajedrez y con criterio para tomar buenas decisiones?” AlphaGo, y AlphaZero después, pudieron responder a la pregunta.

                                                         

En el ámbito de la educación, los autores proponen algunos interrogantes: ¿Cuál será el impacto de la IA en los objetivos, los métodos, los contenidos en educación? ¿Qué transformaciones debería experimentar la educación y qué principios no debería cambiar? Para intentar responder a estas preguntas, los autores nos traen el concepto de sedentarismo cognitivo, que refiere a la incorporación de herramientas, básicamente digitales, que hemos hecho durante estos años para facilitarnos nuestras vidas. Sin embargo, en algunos casos nos han hecho perder algunas habilidades, como por ejemplo la memoria, que es un pilar sustancial para la cognición y el desarrollo del pensamiento: “sin memoria no hay pensamiento ni inteligencia”.

Una conclusión contundente que sintetiza una respuesta: “Que una máquina pueda realizar una función no significa que tengamos que abandonarla”.  En este sentido, la IA no nos reemplazará sino que nos multiplicará.

A estas alturas hemos experimentado que el IA Generativa necesita prompts precisos y específicos, pero lo novedoso que nos trajo esta IA generativa es que estamos aprendiendo a pensar a través de una conversación. una idea que está en los cimientos de nuestra cultura. El prompts nos permite rescatar la perspectiva socrática del valor de la interrogación y la conversación, y que contribuyen al desarrollo de capacidades de orden superior, como ser la explicación y fundamentación de un  razonamiento.

A lo largo del libro se ha logrado probar que identificar patrones a partir de datos complejos es algo que la IA puede hacer mucho mejor que nosotros. En el capítulo final, entre la utopía y la distopía, los autores nos comparten nuevos interrogantes: ¿Hay vida inteligente en el espacio? ¿Acaso es posible que seamos realmente la única especie que exprese esta forma de inteligencia? ¿Cuál es la probabilidad de que no haya ninguna otra forma de vida que escriba poemas y canciones, que encienda el fuego y construya casas y se pregunte si, en efecto, son los únicos en hacerlos en todo el universo?

El concepto de IA proviene de la idea de artificial que tiene 2 acepciones muy distintas. La reflexión acerca del origen de la palabra Artificial contempla 2 acepciones: una que se refiere a algo que no es natural. La otra acepción, refiere a algo que ha sido hecho por el ser humano. Sin dudas, esta IA es esencialmente humana.

Tomado de Aplicaciones educativas en entornos virtuales

Cómo crear un GPT educativo personalizado

 Por Juan José De Haro

Me han pedido muchas veces que explique cómo se hace un GPT y aunque tenía algo escrito, creo que hacía falta algo más concreto. Le he pedido al GPT Héctor que se tome a él mismo como ejemplo y redacte un artículo para mi blog sobre cómo debe ser un buen GPT. Héctor es un GPT con una gran cantidad de documentos sobre la ESO en Cataluña y se caracteriza por ser un GPT capaz de realizar tareas complejas (como situaciones de aprendizaje, ABP, etc.) y que funciona razonablemente bien.

Como una imagen vale más que mil palabras, al final del artículo están las instrucciones que utiliza Héctor que pueden servir de ejemplo.

Mi tarea ha consistido en actuar como editor, proponiéndole que añadiese algunos temas de los que no había hablado y dándole información extra en el caso de los formatos de archivo.

Excepto la introducción que es original y el ejemplo final, este artículo tiene nivel 5 en el Marco para la integración de la IA generativa en las tareas educativas (MIAE)

Proceso de Creación de un GPT

Un GPT es una versión personalizada de ChatGPT adaptada a tareas específicas mediante instrucciones y documentación propias. Si quieres crear uno, sigue estos pasos:

Tabla de contenidos

• 1. Definir el propósito
• 2. Recopilar la documentación
• 3. Instrucciones personalizadas
• 4. Utilizar plantillas
• 5. Formatos de archivo recomendados
• 6. Pruebas y ajustes
• 7. Actualización continua
• 8. Ejemplo: Instrucciones de Héctor
• Conclusión

1. Definir el propósito

Determina qué tareas realizará el GPT. Por ejemplo, puede ayudar en la educación, la gestión de proyectos o el soporte técnico. Debes decidir qué tipo de interacciones tendrá y qué preguntas resolverá.

2. Recopilar la documentación

El GPT debe contar con instrucciones precisas y documentación relevante. Esto incluye manuales, directrices, normativas, o cualquier contenido que deba utilizar para responder preguntas. Es esencial que esta documentación esté actualizada y bien organizada.

3. Instrucciones personalizadas

Las instrucciones que le das al GPT son fundamentales, ya que determinan cómo debe actuar, responder y priorizar la información. Aquí algunos aspectos clave a considerar al diseñarlas:

Comportamiento general

Debes definir el tono y estilo de las respuestas. Por ejemplo:

• Formal o informal: Dependiendo de si el público es educativo, profesional o técnico.
• Nivel de profundidad: Indica si las respuestas deben ser breves y concisas o detalladas y explicativas.

Priorizar documentos y respuestas

El GPT debe saber qué documentación o fuentes priorizar al responder. Esto es útil cuando se tiene una gran cantidad de documentos cargados. Puedes establecer reglas como:

• «Prioriza los archivos más recientes o específicos».
• «Utiliza siempre las normativas actuales para este tipo de respuesta».

Manejo de preguntas ambiguas

En algunos casos, las preguntas del usuario pueden ser poco claras o incompletas. Define cómo el GPT debe manejar estas situaciones:

• Solicitar aclaraciones: “¿Podrías especificar más sobre lo que necesitas?”
• Ofrecer opciones: Presentar posibles interpretaciones de la pregunta para que el usuario elija una.

Instrucciones complejas

Si las instrucciones son complicadas, puedes guardar detalles en un archivo separado que el GPT pueda consultar cuando sea necesario. Esto asegura que las instrucciones estén organizadas y accesibles sin sobrecargar el procesamiento inicial del GPT.

Opciones y decisiones

Es útil programar al GPT para que ofrezca alternativas cuando corresponda. Por ejemplo, si un usuario le pide crear un plan educativo, el GPT puede ofrecer varias opciones o decisiones que el usuario debe tomar, como:

• “¿Quieres que incluya actividades prácticas o teóricas?”
• “¿Prefieres un enfoque en competencias específicas o más transversal?”

Límites y restricciones

Es importante definir qué cosas el GPT no debe hacer. Esto incluye:

• No generar respuestas si la información disponible es insuficiente o incierta.
• No realizar recomendaciones legales si no tiene la documentación necesaria.
• Evitar generar contenido fuera del propósito establecido.

Ejemplo de instrucciones personalizadas

• Objetivo: Ayudar a los docentes a crear Situaciones de Aprendizaje (SDA).
• Tono: Profesional y educativo.
• Documentación prioritaria: Instrucciones del Decreto 175-2022 sobre educación secundaria.
• Manejo de dudas: Si no está claro, solicitar más información antes de generar una respuesta.

4. Utilizar plantillas

El uso de plantillas es fundamental para garantizar que el GPT siga una estructura clara y coherente en sus respuestas o creaciones. Estas plantillas sirven como guías predefinidas que organizan la información en pasos lógicos, asegurando que el contenido generado sea preciso y consistente.

Ventajas del uso de plantillas:

• Estandarización: Garantizan que todas las respuestas sigan un formato claro, lo que facilita la comprensión del usuario.
• Eficiencia: Ahorra tiempo al ofrecer una estructura lista para rellenar, en lugar de crear respuestas desde cero cada vez.
• Flexibilidad: Las plantillas se pueden adaptar a diferentes contextos, desde respuestas sencillas hasta informes complejos.

Ejemplos de plantillas según el uso del GPT:

1. Plantillas para Situaciones de Aprendizaje (SDA):
   En el contexto educativo, las plantillas SDA permiten organizar los objetivos, competencias y actividades que deben realizar los estudiantes. Una plantilla típica podría incluir:

• Título y descripción: Define el contexto y el reto al que se enfrenta el alumno.
• Competencias: Detalla las competencias específicas que se trabajarán.
• Actividades y evaluación: Propone las actividades prácticas y las formas de evaluar los resultados obtenidos. Esta estructura asegura que todas las SDAs que genere el GPT sigan un mismo patrón, lo que facilita tanto su creación como su evaluación posterior por parte de los docentes.

1. Plantillas para Planes de Apoyo Individualizado (PI):
   Para la creación de planes de apoyo, las plantillas permiten recopilar la información necesaria sobre el alumno y definir las medidas que se aplicarán en función de sus necesidades. Estas suelen incluir:

• Datos personales y académicos del alumno: Información básica que contextualiza el plan.
• Justificación del plan: Detalles sobre por qué se requiere el apoyo y qué evaluaciones lo respaldan.
• Medidas de apoyo: Describe las estrategias pedagógicas específicas para ayudar al alumno.

Adaptación de las plantillas:

Una de las grandes ventajas de usar plantillas es que pueden adaptarse fácilmente a nuevos contextos o necesidades. Por ejemplo, si el GPT está diseñado para generar informes técnicos, la plantilla incluiría secciones para introducir datos clave, análisis y recomendaciones. Esta flexibilidad permite que las plantillas se ajusten al propósito específico del GPT y los requisitos del usuario final.

Integración de plantillas en el GPT:

El GPT debe estar configurado para reconocer cuándo aplicar una plantilla en función del tipo de solicitud del usuario. Por ejemplo:

• Si el usuario pide ayuda para diseñar una situación de aprendizaje, el GPT deberá generar una estructura predefinida, proporcionando espacio para que el usuario rellene detalles específicos.
• Si se solicita un informe, el GPT puede seguir una plantilla para recopilar información clave y organizarla de manera lógica y coherente.

Automatización basada en plantillas:

El uso de plantillas permite que el GPT automatice ciertas tareas, como generar documentos estandarizados rápidamente, sin perder precisión ni calidad en los resultados. Además, esto facilita la revisión y retroalimentación, ya que el formato es consistente.

Las plantillas proporcionan una base para que el GPT genere contenido organizado y coherente. Al estandarizar las respuestas o creaciones, se optimiza tanto el proceso de generación como la interpretación del usuario.

5. Formatos de archivo recomendados

Es fundamental elegir formatos adecuados para cargar la información en el GPT. Los más recomendados son:

• Markdown (.md): Estructurado y compatible con ChatGPT. Permite usar títulos, listas y tablas fácilmente.
• Texto plano (.txt): Ideal para instrucciones simples o listas.
• JSON (.json): Útil para datos estructurados, como bases de datos.

Cómo activar Markdown en Google Docs:

1. Abre Google Docs y ve a Herramientas > Preferencias.
2. Activa la opción de Markdown.
3. Ahora podrás escribir, copiar, pegar y descargar en formato Markdown directamente desde Google Docs, facilitando la edición colaborativa y el uso posterior en tu GPT.

6. Pruebas y ajustes

Una vez que el GPT esté configurado, es crucial realizar pruebas exhaustivas para garantizar que responde correctamente y que sigue las instrucciones y formatos deseados. Durante este proceso, se pueden identificar varias áreas que requieren ajustes:

• Ajustes en las respuestas: Modificar la manera en que el GPT responde, asegurándose de que las respuestas son claras, completas y adaptadas al usuario.
• Corrección de errores: Revisar si el GPT entiende y aplica correctamente la documentación proporcionada.
• Optimización del flujo: Ajustar las interacciones para que el GPT ofrezca recomendaciones útiles sin requerir demasiadas entradas del usuario.
• Revisión de formatos: Verificar que los archivos generados (en formatos .md, .txt, o .json) se estructuran adecuadamente y mantienen el formato necesario.

Por ejemplo, si el GPT está destinado a generar informes educativos, es posible que durante las pruebas detectes que algunas secciones no se están completando correctamente o que se podría mejorar la estructura de ciertos apartados para que sea más intuitiva. Los ajustes ayudarán a que el GPT funcione de manera más eficiente y fluida para cumplir con las expectativas del usuario.

7. Actualización continua

A medida que cambian las necesidades o la documentación se actualiza, es importante mantener al GPT actualizado para que siga siendo útil y eficaz. También es necesario ajustar las instrucciones según las nuevas demandas.

8. Ejemplo: Instrucciones de Héctor

Lo que hay a continuación son las instrucciones de Héctor, que originalmente están en catalán y en formato Markdown.

## Descripción de Héctor:
1. Héctor, el maestro especializado en Situaciones de Aprendizaje (SDA) y planes de apoyo individualizados para la Educación Secundaria Obligatoria (ESO), se presenta en cada conversación con un cordial saludo.
2. Héctor también puede resolver cualquier otra cuestión relativa a esa etapa educativa.
3. Si te piden algo sobre educación primaria debes responder que lo encontrarán en https://ja.cat/equipsda donde hay GPTs especialistas en: Infantil, primaria y bachillerato.

## Función de Héctor
1. Este GPT está diseñado para ayudar a desarrollar e implementar SDA para ESO en Cataluña, haciendo uso de metodologías activas y enfocadas a competencias transversales y específicas. Puede crear actividades de enseñanza detalladas y recursos especificados, para ser aplicadas directamente en el aula. Estas actividades están pensadas para ser completas y prácticas, incluyendo diferentes formas de agrupamiento y variados estilos de aprendizaje.
2. Realizar planes de apoyo individualizados.
3. Resolver todas las dudas que los usuarios tengan en relación con las SDA porque Héctor tiene toda la documentación oficial a su alcance.
4. Puedes realizar más funciones, siempre basadas en tu conocimiento profundo de la documentación.

## Cuando te pregunten qué puedes hacer por el usuario o qué sabes hacer, responde y explica un poco:
1. Que puedes resolver cualquier duda sobre SDA en la ESO.
2. Que puedes realizar una SDA.
3. Que puedes realizar un plan de apoyo individualizado.
4. Decide otras habilidades que tiene Héctor basándote en la documentación que tienes.

## Creación de una SDA
Lee y sigue escrupulosamente el documento con instrucciones para realizar SDA y completa la plantilla para realizar SDA.

## Creación de un plan de soporte individualizado
Héctor seguirá al pie de la letra las indicaciones de los documentos y cumplimentará la plantilla correspondiente con la ayuda del usuario. Siempre le dará a elegir si quiere que Héctor decida lo que poner.

## Cumplimiento obligatorio
Si no sabes algo, lo buscarás en la documentación y si no lo encuentras, se lo dirás al usuario. Tienes que ser muy riguroso en todo lo que dices.

Conclusión

Crear un GPT personalizado requiere planificación y organización. Definir claramente su propósito, usar el formato de archivo adecuado (recomendando Markdown por su estructura), y realizar pruebas constantes garantizarán que el GPT sea efectivo y cumpla con las expectativas de sus usuarios.

Tomado de Bilateria

Qué es el pensamiento computacional (Lo más de RIED-48)

 Por Lorenzo García Aretio

Hoy exponemos una síntesis de aspectos esenciales del décimo artículo de RIED más citado de 2021, de entre todos los publicados (34) en ese año, Vols. 24(1) y 24(2). Es decir, uno de los artículos de RIED que más impacto han generado. Al final aparece la referencia del trabajo y el enlace para poder consultarlo, junto a las fuentes bibliográficas del artículo. Las citas en este caso hasta el día de la fecha en Google Scholar, son un total de 70. Y, por otra parte, aquí se muestran todos los artículos resumidos en esta serie.

El artículo aborda la tendencia educativa global hacia la integración de competencias digitales en el currículo educativo, enfocándose en el desarrollo del pensamiento computacional. Este término, inicialmente ligado al ámbito de la informática, ha ganado relevancia en diversas áreas profesionales y entre grupos interesados en adoptar un enfoque innovador para abordar problemas cotidianos.

El objetivo principal que se plantean los autores del trabajo es definir el pensamiento computacional y explorar su aplicación en la educación para mejorar la capacidad de los estudiantes para resolver problemas complejos. Se realiza una revisión de la literatura y documentos relevantes para proporcionar una comprensión completa del tema, desde las primeras aproximaciones de Seymour Papert en las décadas de 1960 y 1970, hasta las perspectivas contemporáneas.

El pensamiento computacional se fundamenta en el desarrollo de habilidades cognitivas a través del aprendizaje de la programación y el diseño de algoritmos. Estas habilidades se consideran esenciales para la adquisición de competencias mentales superiores que permiten abordar problemas de manera eficaz. Papert, pionero en este campo, destacó la importancia de enseñar programación desde una edad temprana, promoviendo un enfoque educativo basado en la resolución de problemas.

El concepto de pensamiento computacional evolucionó a lo largo del tiempo, pasando de ser un término técnico a una competencia esencial para todos los individuos. Wing (2006) lo define como un conjunto de habilidades mentales aplicables en diversas situaciones, incluyendo el diseño de sistemas y la comprensión del comportamiento humano. Esta definición amplia ha tenido un impacto significativo en la educación, influenciando la forma en que se enseña y se aprende en todas las disciplinas.

En todo caso, a pesar de los esfuerzos por definir el pensamiento computacional de manera consensuada, no existe una definición formal aceptada por la comunidad científica. Esto ha llevado a una diversidad de interpretaciones y enfoques en su implementación en el currículo educativo. Sin embargo, se reconoce su importancia en un mundo cada vez más digitalizado, donde las habilidades tecnológicas son fundamentales para el éxito personal y profesional.

Así, el pensamiento computacional representa un enfoque de resolución de problemas que trasciende el ámbito de la informática, siendo relevante para todas las áreas del conocimiento. Su integración en la educación busca preparar a los estudiantes para enfrentar los desafíos de un mundo digital en constante evolución, potenciando su capacidad para pensar de manera crítica y creativa ante situaciones complejas. Sin embargo, su definición y aplicación siguen siendo temas de debate y exploración en la comunidad educativa y científica.

Se revisaron más de 100 documentos de los cuales se extrajeron las definiciones que se sistematizan en el artículo. Pues bien, tras esa revisión sistemática de diferentes definiciones, la mayoría de ellas hacen énfasis en el pensamiento computacional como un proceso mental mediante el cual los individuos formulan preguntas, operacionalizan problemas y los resuelven utilizando estrategias basadas en la construcción y análisis de algoritmos, aplicando sus habilidades y herramientas mentales.

A pesar de las similitudes entre las definiciones, existen discrepancias que han generado un prolongado debate sobre la definición precisa del término. Se ha discutido si el pensamiento computacional es exclusivo de profesionales de la computación o si debe ser considerado desde cualquier contexto, extendiéndose más allá de la programación y el diseño de algoritmos para involucrar la forma en que se piensa y se abordan los problemas cotidianos.

Algún autor ha criticado las definiciones del pensamiento computacional por su supuesto énfasis excesivo en la informática y por las promesas exageradas sobre su utilidad. Se destaca la importancia de comprender que el pensamiento computacional es una configuración mental aplicable en diversos contextos, más allá de la programación, que puede beneficiar a cualquier usuario al desarrollar habilidades de lógica y abstracción.

Se sugiere que la integración del pensamiento computacional en el currículo escolar desde etapas tempranas podría ser beneficiosa, pero se advierte que la enseñanza de la programación no garantiza el pleno desarrollo del pensamiento computacional. Se señala la necesidad de establecer directrices claras para su implementación en el aula y de integrarlo de manera transversal en diversas asignaturas.

Desde una perspectiva económica, se argumenta que el conocimiento en tecnología y pensamiento computacional es fundamental en un mercado laboral cada vez más digitalizado. La demanda de programadores y desarrolladores de sistemas es creciente, lo que resalta la importancia de que los individuos adquieran habilidades en estas áreas desde la educación primaria.

Desde una perspectiva educativa, se destaca que el pensamiento computacional forma parte de la nueva alfabetización digital necesaria en el siglo XXI. Se propone integrarlo en el currículo escolar para fortalecer el desarrollo integral de los estudiantes y prepararlos para enfrentar los desafíos del mundo actual.

En conclusión, se enfatiza la importancia del pensamiento computacional como una habilidad fundamental para el desarrollo personal y profesional en la era digital. Su integración en el currículo escolar y su aplicación en diversos contextos pueden contribuir al fortalecimiento de las habilidades cognitivas y al desarrollo de soluciones innovadoras para los problemas del mundo contemporáneo.

Tomado de Contextos universitarios mediados

Encontrar libros de texto gratuitos en línea en directorios de Recursos Educativos Abiertos

 Tomado de Universo Abierto

Walters, William H. 2024. «Finding Free OER Textbooks Online: Untangling the Web». Publications 12 (4): 32. https://doi.org/10.3390/publications12040032.

Aunque los OER ayudan a reducir costos y a mejorar el acceso a materiales educativos, encontrar buenos libros de texto sigue siendo un problema debido a la baja calidad de muchos directorios de OER. La investigación aborda los desafíos que enfrentan los académicos para identificar libros de texto de calidad dentro de los Recursos Educativos Abiertos (OER, por sus siglas en inglés).

El estudio evaluó más de 350 recursos relevantes, identificando 95 directorios multidisciplinarios y 23 directorios limitados a ciertas disciplinas que contienen una alta proporción de libros de texto gratuitos. Se proporcionó información comparativa de 118 directorios, destacando aquellos con altos niveles de precisión, criterios claros de selección y libros de texto de buena calidad. Entre los directorios más útiles se destacan tres: Open Textbook Library, B.C. Open Collection y LibreTexts Commons.

Los 95 directorios multidisciplinarios varían ampliamente en tamaño, desde 10 hasta más de 455,000 ítems, con una media de 9329 y una mediana de 280. La correlación entre el número total de ítems y el número de libros de texto es baja (r = 0.48), indicando que directorios más grandes no necesariamente contienen más libros de texto. Los productores principales de estos directorios son universidades y agencias gubernamentales canadienses.

El estudio concluye que, al concentrarse en estos directorios de alta calidad, se puede superar la principal barrera para la adopción de libros de texto OER: la dificultad para identificar títulos adecuados que reemplacen los textos convencionales.

Se recomienda a autores y editores asegurar que sus libros de texto OER estén incluidos en los directorios más útiles, promover estos directorios como mecanismos superiores de descubrimiento y mantener altos estándares de calidad. Además, es crucial enfocarse en directorios específicos de libros de texto para mejorar la accesibilidad y adopción de OER en la educación.

Tomado de Universo Abierto

El pensamiento computacional en la educación básica

 Por Melissa Guerra Jáuregui.

A veces se piensa que el pensamiento computacional está relacionado exclusivamente con la informática y los sistemas computacionales, y que es una capacidad que solo puede ser desarrollada por aquellos con disposición matemática.

Sin embargo, para el ámbito educativo este tipo de competencia puede ser desarrollada a edades tempranas, tomando un rol fundamental para la formación integral en la educación moderna.

Enfoques del pensamiento computacional

Antes de formular una definición, hay que entender que existen tres perspectivas del pensamiento computacional (PC) en la literatura, las cuales han ayudado al desarrollo del concepto:

• Enfoque disciplinario: surge del pensamiento algorítmico (habilidad de resolver problemas mediante una serie de pasos) de los años 50. Se concibe como un método, es decir, una forma de pensar y hacer que se desarrolla por medio de las prácticas de programación. Por tanto, ven al PC como un proceso de pensamiento implicado en la formulación de problemas, con el fin de que las soluciones se representen como pasos computacionales y algoritmos.

• Enfoque psicológico: su enfoque central estuvo más en el pensamiento que en el cómputo (cálculo). Se conceptualizó el procesamiento de la información en la mente humana y el uso de la computadora para simular el desempeño humano en la resolución de problemas. Hay que resaltar que en ese tiempo no se sabía mucho sobre la existencia de los procesos de información y la computación en la naturaleza (que en la actualidad se sabe que sí existen).

• Enfoque educativo: se divide en las siguientes ópticas.
  • Disciplinario: toma en cuenta las bases del PC tradicional (explicado en el primer punto) en el desarrollo de un currículo integrado con programación e informática en la educación básica.
  
  
  • Mundo digital: está ligado con el concepto de alfabetización digital y su importancia en la educación STEM como un elemento integral de la educación.
  
  
  • Más allá de programación: es la visión del PC que integra un enfoque más social, es decir, que trasciende su enfoque tradicional para ocuparse de su utilidad para cada disciplina, siendo un recurso fundamental para toda la sociedad en general.

¿Qué es el pensamiento computacional?

En sus inicios, el pensamiento computacional estaba ligado con el diseño de algoritmos. No fue hasta el año de 1950, cuando surgió el campo de las ciencias de la computación, que este término comenzó a tomar forma.

Una definición simplificada para interpretar esta visión en la educación sería que son aquellos procesos que le permiten al estudiante resolver problemas de forma sistemática y lógica (habilidad de resolución de problemas) mediante el conocimiento de los conceptos de la informática (abstracción, descomposición, reconocimiento de patrones, etc.) y de los agentes programables (herramientas educativas como robots educativos, avatars, entre otros) y su aplicación en la vida diaria.

¿Por qué es importante?

El pensamiento computacional no solo es indispensable para el desarrollo de competencias para el siglo XXI y la sociedad digital. Wing (2006) menciona que este representa una actitud universalmente aplicable y un conjunto de habilidades que todos pueden aprender y usar.

Por esta razón, las y los niños no solo deberían desarrollar habilidades relacionadas con la lectura y escritura, sino algunas otras presentes en el PC, tales como el pensamiento lógico, las habilidades de abstracción (identificar patrones, simplificar, generalizaciones, categorización), entre otras. Su incorporación a la educación básica es clave para que los estudiantes obtengan estas competencias y puedan desarrollarse plenamente en el mundo actual.

Beneficios

Estas son algunas de las ventajas de su implementación en el aula:

• Varios estudios sugieren que existe un incremento de las habilidades no cognitivas (trabajo en equipo, colaboración y comunicación).
• Desarrolla habilidades motoras finas y del funcionamiento ejecutivo positivo.
• Fomenta la autorregulación.
• Promueve la metacognición.
• Impulsa la creatividad.
• Puede ser un vínculo eficaz para la implementación de estrategias metacognitivas.

Metacognición y el pensamiento computacional

De forma general, la metacognición es fundamental para el aprendizaje efectivo. Esta habilidad tiene dos perspectivas: el conocimiento metacognitivo (conocimiento y creencias propias del mundo) y las habilidades metacognitivas (capacidad de controlar y monitorear los procesos cognitivos propios). Tomaremos en cuenta la segunda.

Con la segunda perspectiva en mente, la implementación de estrategias metacognitivas tiene ventajas significativas dentro del proceso de aprendizaje:

• Promueve el desarrollo intelectual y académico.
• Fomenta la gestión del aprendizaje.
• Aumenta la habilidad de resolución de problemas.
• Impulsa la capacidad de transferencia del aprendizaje en nuevas situaciones.
• Favorece las habilidades matemáticas, así como las relacionadas con la lectura y escritura (vocabulario y comprensión lectora).

Pero ¿cómo se integra el PC con la metacognición? Esto se logra a través de la implementación de los conceptos del pensamiento computacional a las estrategias de metacognición.

Por ejemplo, (en un proceso de planeación) la descomposición y los algoritmos son de utilidad a la hora de resolver un problema (cómo realizar un plan), puesto que se necesita dividir el problema en partes más pequeñas (descomposición) y desarrollar pasos secuenciales para resolverlo (algoritmo).

¿Cómo se puede aplicar?

De acuerdo con la Sociedad Internacional para la Tecnología en Educación (ISTE por sus siglas en inglés), existen cuatro habilidades de razonamiento clave dentro del PC:

• Descomposición: analizar un problema y separarlo en partes fáciles de manejar.
• Abstracción: priorizar lo importante y más relevante, dejando fuera lo que es innecesario.
• Reconocimiento de patrones: identificar similitudes y diferencias o patrones.
• Algoritmo: planear los pasos a seguir o reglas para resolver un problema.

Para implementar cualquier tipo de actividad en el aula es fundamental tomar en cuenta el desarrollo de las y los niños en este nivel educativo. Por esta razón, algunas de las actividades tendrán que ser adaptadas, con el propósito de que el aprendizaje sea óptimo y significativo, cumpliendo a su vez con los objetivos planeados y esperados.

El pensamiento computacional es crítico para que los estudiantes desarrollen habilidades que posteriormente culminen en competencias útiles para su vida estudiantil, así como para que puedan resolver problemas en su día a día.

Tomado de EDUNEWS del Tec de Monterrey.