martes, 18 de diciembre de 2018

Pensamiento computacional desenchufado (II).- El principio de activación / Computational thinking unplugged) (II).- The activation principle.




Esta serie de post se está publicando en su contenido más conceptual y con carácter académico en el blog de Hypotheses "RED, el aprendizaje en la Sociedad del Conocimiento". ISSN 2386-8562, bajo una licencia de Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0


Las destrezas del pensamiento computacional no podemos esperar que aparezcan de forma espontánea en el mismo momento en que se necesitan, en los estudios de grado o de secundaria superior.

Las habilidades que son necesarias para la programación de algoritmos complejos, las destrezas del pensamiento computacional en todo su vigor, es decir las que son necesarias para la programación de ordenadores, para resolver problemas, o para organizar el proceso y la circulación de datos, así como para que los ordenadores realices tareas las tareas para las que están construidos, estas habilidades, no podemos esperar a que aparezcan, o a se manifiesten de forma espontánea. Y que lo hagan en el mismo momento de necesitarlas en los estudios de grado de Computación o de Ingeniería Informática, en la etapa de madurez del alumno que corresponde a esa edad, ni tan siquiera en la etapa de desarrollo del pensamiento abstracto, en la secundaria postobligatoria, o incluso en secundaria obligatoria.

En esto estas habilidades no son distintas de otras habilidades complejas que tienen que ver con el desarrollo de los individuos, que se adquieren de forma progresiva y que sólo son utilizables en forma operativa en su última fase.

Esta naturaleza del aprendizaje, el enlace de las situaciones de aprendizaje con los objetivos finales a través de etapas, niveles y condiciones de aprendizaje, es la que justifica el diseño instruccional y de ello no se libra la adquisición de las habilidades computacionales ni, siendo distinto, el pensamiento computacional: Los aprendizajes complejos se dividen, se fraccionan en aprendizajes más simples, más cercanos a las capacidades de los individuos y más lejanos del momento que adquieren su mayor eficiencia o su mayor operatividad práctica, o incluso que nunca lo alcancen porque no exista, como sucede en el caso que no lo alcancen ese punto en su dominio propio, por sí mismas, sino como habilidades auxiliares a otras. Así pasa con los conocimientos y las habilidades básicas y con las competencias clave.

En este punto es donde obtienen su justificación en las teorías del aprendizaje, en el principio de activación, y en la forma en como transitar desde que se adquieren las habilidades hasta que son útiles en su destino final. Este tránsito y la forma de organizarlo es lo que constituye la base del diseño instruccional. Por tanto son dos núcleos clave que está en la justificación en la teoría del aprendizaje y en la base de una pedagogía del pensamiento computacional: El principio de activación y el diseño instruccional.

En esta parte nos vamos a dedicar exclusivamente al principio de activación. Dejaremos para otra ocasión o para después, aquí en esta serie de posts, en el apartado de las guías de actividades, el diseño instruccional. La otra cuestión, la consideración del pensamiento computacional como competencia clave de la nueva alfabetización tampoco la abordaremos en este punto, es una elaboración o una consecuencia elaborada del principio de activación.

Así pues vamos a justificar con este principio la necesidad y la conveniencia de trabajar aspectos del aprendizaje previos, convergente con el pensamiento computacional y necesarios para él, desde las primeras etapas del desarrollo cognitivo de los individuos. Es lo que va a justificar después qué actividades y como se organizan juegos en la infancia para que habilidades de secuenciación o de encaje, entre objetos computacionales o entre variables y tipos de datos, por ejemplo, se activen y fluyan en la fase de resolver problemas con algoritmos y programas en las etapas de enseñanza profesional o universitaria. Esto obviamente sería una ejemplificación extrema. En un caso más normal, la adquisición se produciría de una forma más progresiva a través de las distintas etapas educativas, los niveles e incluso dentro de estos y de los módulos y unidades instruccionales que los componen.

En su trabajo, Merrill (2002) desarrolla lo que llama unos principios fundamentales del aprendizaje (first priciples) lo hace decantando los principios subyacentes en los que hay consensos, en los que hay un acuerdo esencial, en todas las teorías y que previamente ha identificado. Ese trabajo está expuesto y desarrollado en su trabajo First principles of instruction (Merrill, 2002). en Educational technology research and developmentincluido como capítulo en el tercer volumen de los libros de Reigueluth  Instructional-design theories and models: Building a common knowledge base (Merrill, 2009). Y de forma resumida en First principles of instruction: A synthesis (Merrill, 2007). También son glosados como base del nuevo paradigma instruccional de Reigeluth, cuya versión oficial pueden encontrar en RED número 50, en el artículo Teoría instruccional y tecnología para el nuevo paradigma de la educación (Reigeluth, 2016). 

En este último trabajo, Reigeluth (2016) distingue entre principios universales y escenarios particulares. Cuando aplicamos con mayor precisión un principio o un método instruccional, por lo general descubrimos que hace falta que éste sea diferente para diferentes situaciones y perfiles de aprendizaje, o una mayor precisión para obtener objetivos contextualizados y personalizados. Reigeluth ( 1999a ) referred to the contextual factors that influence the effects of methods as “situationalities.” Reigeluth (1999) se refirió a los factores contextuales que influyen en los efectos de los métodos como "escenarios".
Los principios fundamentales de instrucción (first priciples) los propone y los define Merrill (2002) en First principles of instruction. Este documento se refiere a los métodos variables como programas y prácticas. Un principio fundamental (Merrill, 2002), o un método básico según Reigueluth (1999a), es un aserto que siempre es verdadero bajo las condiciones apropiadas independientemente del programa o de la práctica en que se aplique, que de  esta forma dan lugar a un método variable. Teniendo en cuenta como el mismo Merrill (2002) las define:

Una práctica es una actividad instruccional específica. Un programa es un enfoque que consiste en un conjunto de prácticas prescritas. Las prácticas siempre implementan o no implementan los principios subyacentes ya sea que estos principios se especifiquen o no. Un enfoque de instrucción dado solo puede enfatizar la implementación de uno o más de estos principios de instrucción. Los mismos principios pueden ser implementados por una amplia variedad de programas y prácticas.
De esta forma Merrill propuso un conjunto de cinco principios instruccionales prescriptivos (o “principios fundamentales”) que mejoran la calidad de la enseñanza en todas las situaciones ( Merrill, 2007 , 2009 ) . (Merrill, 2007 , 2009 )Those principles have to do with task-centeredness, activation , demonstration, application, and integration. Briefly, they are as follows:. Esos principios tienen que ver con la centralidad de la tarea, la activación, la demostración, la aplicación y la integración.
Para ello Merrill (2002) propone un esquema en fases como el más eficiente para el aprendizaje, de manera que centran el problema y crean un entorno que implica al alumno  para la resolución de cualquier problema En cuatro fases distintas, cuando habitualmente solo se hace en una: la de demostración, reduciendo todo el problema a que el alumno pueda demostrar su conocimiento o su habilidad en la resolución del problema en una última fase. 
Son las FASES DE INSTRUCCIÓN


Las fases son (a) activación de experiencia previa, (b) demostración de habilidades, (c) aplicación de habilidades, y (d) integración de estas habilidades en actividades del mundo real.
Así la figura anterior proporciona un marco conceptual para establecer y relacionar los principios fundamentales de la instrucción. De ellos uno tiene que ver con la implicación y la naturaleza real del problema, así percibida por el alumno, y los cuatro restantes para cada una de las fases. Así estos cinco principios enunciados en su forma más concisa (Merrill 2002) son
  1. El aprendizaje se promueve cuando los estudiantes se comprometen a resolver problemas del mundo real. Es decir el aprendizaje se promueve cuando es un aprendizaje centrado en la tarea.
  2. El aprendizaje se favorece cuando existen conocimientos que se activan como base para el nuevo conocimiento.
  3. El aprendizaje se promueve cuando se centra en que el alumno debe demostrar su nuevo conocimiento. Y el alumno es consciente de ello.
  4. El aprendizaje se promueve igualmente cuando se centra en que el aprendiz aplique el nuevo conocimiento. Y por último
  5. El aprendizaje se favorece cuando el nuevo conocimiento se tienede a que se integre en el mundo del alumno.

Pero, de todos estos principios, el que justifica sobremanera la inclusión del pensamiento computacional, como pensamiento computacional desenchufado en las primeras etapas, es el principio de activación. En él nos vamos a centrar, y no sólo en su aplicación para el diseño instruccional en la fase de activación, en la que el conocimiento existente se activa, sino en las fases en las que se crean los conocimientos y habilidades que son activados, y en cómo hacerlo para que la activación sea más eficiente.

En su trabajo Teoría instruccional y tecnología para el nuevo paradigma de la educación, Reigeluth (2016 pág. 4) caracteriza el principio de activación de manera que

  • El diseño educativo de actividades, organización, recursos, etc. debe ser tendente a activar en los alumnos estructuras cognitivas relevantes, haciéndoles recordar, describir o demostrar conocimientos o experiencias previas que sean relevantes para él.
  • La activación puede ser social. La instrucción debe lograr que los estudiantes compartan sus experiencias anteriores entre ellos.
  • La instrucción debe hacer que los estudiantes recuerden o adquieran una estructura para organizar los nuevos conocimientos.


Los trabajos de Merrill (2002) y Reigeluth (2016) hacen énfasis en la fase de evocación, pero no en la fase de crear estructuras cognitivas, experiencias y en general conocimientos y habilidades que puedan ser evocados. Ni tampoco en crear una pedagogía o un diseño educativo que incluya, o tendente a favorecer, elementos cognitivos de enlace que promuevan la evocación. Tampoco a fomentar la investigación sobre estos temas, o a investigar qué tipos de enlaces fortalecen más las estructuras cognitivas de enlace y de evocación.

A partir de lo que dicen, sobre las características del diseño instruccional que implica el principio de activación, los ítems anteriores, podemos concluir que la instrucción, en la fase de crear elementos para ser evocadora, debe:

  • Crear estructuras cognitivas que incluyan conocimientos, habilidades, elementos de reconocimiento que permitan distinguir al alumno y otorgar relevancia en su momento de forma fluida a esas habilidades para conseguir su efectividad en ese momento a partir de elementos contextuales, metáforas, etc
  • Otorgar a esas habilidades elementos de reconocimiento que permitan la evocación.
  • Asociar esas habilidades a tareas que tengan similitud con las que se en su momento sean necesarias para resolver los problemas a los que ayuda la evocación. En nuestro caso, a los problemas computacionales, o habilidades propias a los elementos que constituyen el pensamiento computacional.
  • Diseñar instruccionalmente las actividades que sean relevantes para evocar los elementos de pensamiento computacional (Pérez-Paredes y Zapata-Ros, 2018)
  • Propiciar experiencias de aprendizaje compartido en las primeras etapas y hacer que esos grupos y experiencias sociales sean estables a lo largo del tiempo. Las experiencias compartidas crean elementos de activación a través de grupos o de pares alumnos. El propiciar grupos y claves de comunicación, de lenguaje, y que esos grupos sean estables a lo largo del tiempo aumenta la potencia de evocación.
  • Crear estructuras cognitivas en los alumnos capaces de recomponerse y aumentar en el futuro. Dotar a los conocimientos y habilidades de referencias y de metadatos que permitan ser recuperados mediante evocación.


Debe pues potenciarse una pedagogía que atribuya valores a estas ideas y principios para aplicar en las primeras etapas de educación.

Los First principles of instruction (Merrill, 2002) se publicaron en el III Volumen de la obra dirigida por Charles Reigeluth Instructional-Design Theories and Models, (Instructional-Design Theories and Models, Volume III: Building a Common Knowledge Base).

El principio de activación es pues clave para tenerlo en cuenta cuando se diseña la educación infantil y del primer ciclo de primaria teniendo en el horizonte los aprendizajes futuros, también el Pensamiento Computacional.
Merrill ha sido quien más lo ha trabajado, pero no sólo.
Como señalamos en otro trabajo (Zapata-Ros, 2018), Bawden (2008) habla de habilidades de recuperación, y remite a lo expuestas en otro trabajo anterior (Bawden, 2001). En las habilidades que señala se constatan ideas como la de construir un “bagaje de información fiable” de diversas fuentes, la importancia de las habilidades de recuperación, utilizando una forma de “pensamiento crítico” para hacer juicios informados sobre la información recuperada, y para asegurar la validez e integridad de las fuentes de Internet, leer y comprender de forma dinámica y cambiante material no secuencial. Y así una serie de habilidades donde como novedad se introducen las affordances de conocimiento en entornos sociales y de comunicación en redes, y la idea de relevancia. Sólo que en este caso son habilidades sobre el proceso de la información, y su posterior recuperación. Obviamente no son habilidades para desarrollar en esta etapa. Sin embargo sí sería interesante indagar sobre la  recuperación de habilidades que se desarrollan mediante juegos de infancia como son habilidades cinestésicas.

Referencias.-


Bawden, D. (2001). Information and digital literacies: a review of concepts. Journal of Documentation57(2), 218–259.

Bawden, D. (2008). Origins and concepts of digital literacy. Digital literacies: Concepts, policies and practices, 17-32. http://sites.google.com/site/colinlankshear/DigitalLiteracies.pdf#page=19
Bell, T., y Vahrenhold, J. (2018). CS desenchufado: ¿cómo se usa y cómo funciona? En aventuras entre límites inferiores y altitudes superiores (pp. 497-521). Springer, Cham.
Merrill, M. D. (2002). First principles of instruction. Educational technology research and development, 50(3), 43-59. https://link.springer.com/article/10.1007/BF02505024 y https://mdavidmerrill.com/Papers/firstprinciplesbymerrill.pdf
Merrill, M. D. (2007). First principles of instruction: A synthesis. In R. A. Reiser & J. V. Dempsey (Eds.), Trends and issues in instructional design and technology (2nd ed., pp. 62-71). Upper Saddle River, NJ: Merrill/Prentice-Hall.
Merrill, M. D. (2009). First principles of instruction. In C. M. Reigeluth & A. A. Carr-Chellman (Eds.), Instructional-design theories and models: Building a common knowledge base (Vol. III, pp. 41-56). New York: Routledge.
Pérez-Paredes, P., & Zapata-Ros, M. (2018). El pensamiento computacional, análisis de una competencia clave. Scotts Valley, CA, USA: Createspace Independent Publishing Platform.

Reigeluth, C. M. (1999). What is instructional-design theory and how is it changing? In C. M. Reigeluth (Ed.), Instructional-design theories and models: A new paradigm of instructional theory (Vol. II, pp. 5-29). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

Reigeluth, C. M. (2016).  Teoría instruccional y tecnología para el nuevo paradigma de la educación. RED. Revista de Educación a Distancia. Número 50. 30 de septiembre de 2016. Consultado el (dd/mm/aaa) en http://www.um.es/ead/red/50

Zapata-Ros, M. (2018). El pensamiento computacional en la transición entre culturas epistemológicas. Blog RED El aprendizaje en la Sociedad del Conocimiento. Consultado el (dd/mm/aaa) en https://red.hypotheses.org/1235


Debe ser citado como:
Zapata-Ros, M. (2018) Pensamiento computacional en los primeros ciclos educativos, un pensamiento computacional desenchufado. Blog RED de Hypotheses. El aprendizaje en la Sociedad del Conocimiento.  https://red.hypotheses.org/1508

viernes, 14 de diciembre de 2018

Pensamiento computacional desenchufado (Computational thinking unplugged) (I).- Introducción.


Esta serie de post se está publicando en su contenido más conceptual y con carácter académico en el blog de Hypotheses "RED, el aprendizaje en la Sociedad del Conocimiento". ISSN 2386-8562, bajo una licencia de Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0

Hay una serie de circunstancias que avalan este trabajo [1] que ahora voy a comenzar, y a escribir de forma un poco desordenada, según van surgiendo las ideas, a bote pronto, como habitualmente hago en este blog. Las ideas se han ido forjando en las últimas actividades realizadas a socaire de lo organizado por ANEP-Uruguay y Fundación Telefónica de Uruguay y de Argentina (ver los vídeos, éste y éste) en conferencias, talleres y eventos rurales en colegios y pueblos del interior de Uruguay, con niños y maestros de Primaria y de Secundaria. Pero sobre todo en el microclima que se creó en Arequipa, en el CITIE 2018, con la concurrencia relevantísimos puntales en lo que ha sido el desarrollo del pensamiento computacional, con su experiencia y testimonio, como son entre otros Artemis Papert y Margaret Minsky, junto con otras individualidades que trabajan el tema.







En la foto podemos ver en animado coloquio y trabajo a Artemis Papert, Margaret Minsky, Pascual Pérez Paredes, Raidell Avello y un servidor. En el ambiente de charlas, discusiones, exposiciones de ideas hubo una comunidad de enfoques que, además de poder modificar los esquemas de los participantes, abrió espacios de desarrollo en el trabajo de cada uno, así lo veo, y al menos en mi caso así fue. Y también explícitamente en el caso de Artemis para colaborar con sus ideas y con sus creaciones gráficas, a partir de Turtle Art y Tortugarte, en la elaboración de materiales para los ciclos iniciales de la educación. Ya veremos lo que el futuro depara.



 

Ése era el pues el ambiente que reinaba por las dependencias y los espacios del Hotel Conquistador de Arequipa. Ahí nacieron una serie de compromisos y una serie de ideas que voy a desarrollar estos días en esta colección de posts sobre el Pensamiento Computacional en las primeras etapas. 

Voy pues a comenzar una serie de entradas sobre este tipo de materiales. Para disipar equívocos desde el principio le voy a llamar, a este conjunto de posts, "Pensamiento computacional desenchufado" (eso es algo más que desconectado). En inglés ya existe la expresión "Computer Science Unplugged". La ha utilizado Tim Bell de la University of Canterbury de Nueva Zelanda, con algunas diferencias prácticas y conceptuales que ya veremos. En definitiva queremos poner de relieve que lo importante es que los niños no jueguen con trastos, no solo digitales, sino ni tan siquiera enchufados... y que a pesar de ello adquieran pensamiento computacional. O quizás por ello.


En este trabajo pues vamos a abordar la necesidad y la conveniencia de trabajar aspectos del aprendizaje previo, convergente con el pensamiento computacional y necesario para él, desde las primeras etapas del desarrollo cognitivo de los individuos. Lo vamos a justificar desde el punto de vista de la teoría del aprendizaje y del de una pedagogía necesaria a ese fin. Vamos a hacerlo desde el punto de vista experiencial.

Vamos, para ello a proponer un tipo de actividades , a este nivel sólo de forma enunciativa y descriptiva, pero en lo posible lo más indicativa posible de cómo debería ser una propuesta más elaborada, y sobre todo la necesidad de guías para maestros y maestras de estos ciclos que doten de valor pedagógico en el sentido de los objetivos, tratados en el apartado anterior, propuestos para el pensamiento computacional. Orientar el diseño y la práctica en este sentido.

Hemos sostenido en trabajos anteriores (desde Noviembre de 2014) esa necesidad sobre la base de una perspectiva y de una opción, desde el punto de vista de que se trata de una nueva alfabetización, y que como tal el pensamiento computacional debe constituir una competencia o una serie de competencias claves en igualdad a como lo son las otras, las competencia claves de la alfabetización tradicional, la de la época industrial: La lectura, la escritura, el cálculo elemental y la geometría.



[1] 
Debe ser citado como:
Zapata-Ros, M. (2018) Pensamiento computacional en los primeros ciclos educativos, un pensamiento computacional desenchufado. Blog RED de Hypotheses. El aprendizaje en la Sociedad del Conocimiento.  https://red.hypotheses.org/1508

martes, 6 de febrero de 2018

Los principales principios educativos y el pensamiento computacional: El principio de activación.

En estos días estoy trabajando, al tiempo que participo como profesor en las actividades, en la elaboración de los materiales del curso abierto investigativo “El diseño instruccional de los cursos abiertos”, desde la plataforma Open Education de la Universidad de Alcalá.

Es un curso investigativo porque debe producir conocimientos y resultados sobre las metodologías, el diseño, la evaluación que utilizamos, y propiciar además materiales sobre el tema. Con todo ello estamos preparando un libro de próxima aparición sobre “El diseño instruccional de los cursos abiertos en línea”, ya tendrán noticias a través de este blog.

En ese contexto estoy trabajando en el capitulo/tema/módulo 2, en la primera parte, la que trata de qué es el diseño instruccional y de sus componentes.

Hablando de ello es ineludible decir que la base del diseño instruccional son las teorías del aprendizaje y cómo se pueden utilizar para obtener los mejores resultados de los cursos, en este caso abiertos y en línea, teniendo como referencia el aprendizaje de los alumnos. Es decir se trata de cómo organizar la enseñanza y cómo desarrollarla (hacerla) para que los estudiantes aprendan más. Que no otra cosa es el Diseño Instruccional.

En este contexto, lo primero y lo básico son los principios educativos principales (First principles of instruction ) de Merrill.

Son muy importantes, básicos, para cualquier tipo de aprendizaje, pero también para el desarrollo del Pensamiento Computacional. Sobre todo, como veremos, es importante el principio de activación. Pero no sólo.

Los First principles of instruction (Merrill, 2002) se publicaron en el III Volumen de la obra dirigida por Charles Reigeluth Instructional-Design Theories and Models, (Instructional-Design Theories and Models, Volume III: Building a Common Knowledge Base). Libro de inevitable lectura y consideración, porque en su primera parte se publicó la Teoría de la Elaboración, una pieza clave en el diseño instruccional, aportada por Charles Reigeluth, cuya quintaesencia es que la instrucción se debe ofrecer a los alumnos en orden de dificultad creciente. Cada unidad basada en la anterior. Si el profesor quiere enseñar al alumno un proceso o idea compleja, debe comenzar proporcionando al alumno la versión más básica del proceso, y luego poco a poco aumentando la dificultad y la generalización hasta el resultado deseado. En cada una de las unidades el alumno debe recibir un resumen de las anteriores.

Estos principios de la teoría de la elaboración se completan, por otra parte, con la teoría y metodología de Mastery Learning, por Benjamin Bloom, donde cada paso a la unidad superior o siguiente suponía un aprendizaje basado en el dominio de la tarea inferior. Es la metodología básica del curso abierto del que hablamos antes.

Pero volvamos a lo nuestro, al principio de activación y al pensamiento computacional. ¿Qué son y qué les relaciona?

Hemos sostenido desde hace mucho que, al igual que sucede con los deportistas y con los músicos, a los niños para que programen bien, o simplemente para que no se vean excluidos de esta nueva alfabetización, que es el pensamiento computacional en la Sociedad del Conocimiento, debería fomentarse en ellos desde las primeras etapas competencias que puedan ser activadas en otras etapas de desarrollo, y en otras fases  de la instrucción, correspondientes a las etapas del pensamiento abstracto y a las de rendimiento profesional. Y citábamos el desarrollo de determinadas habilidades, como son las  de seriación, encaje, modularización, organización espacial, etc., que, en estudios posteriores de grado, de bachillerato o de formación profesional, pudiesen ser activadas para elaborar procedimientos y funciones en la creación de códigos, o para desarrollar algoritmos propios de esta etapa.


La idea que algunos tenemos es la de que no hay que esperar a la universidad ni tan siquiera a la educación secundaria para iniciar el aprendizaje de habilidades de programación, y que al igual a como sucede en otras habilidades instrumentales (cálculo o lectura) y claves o con competencias que empiezan a desarrollarse en las primeras etapas de la vida (música, danza), las habilidades necesarias para la codificación han de ser detectadas y desarrolladas desde las primeras etapas. Es la precodificación (precoding) o el desarrollo del pensamiento computacional.

“(…) es fundamental que, al igual que sucede con la música, con la danza o con la práctica de deportes, se fomente una práctica formativa del pensamiento computacional desde las primeras etapas de desarrollo. Y para ello, al igual que se pone en contacto a los niños con un entorno musical o de práctica de danza o deportiva,... se haga con un entorno de objetos que promuevan, que fomenten, a través de la observación y de la manipulación, aprendizajes adecuados para favorecer este pensamiento. No tenemos en muchos casos evidencias de que esos entornos y esas manipulaciones desarrollen las destrezas, habría que fomentar investigaciones para tenerlas, pero sí sospechamos fuertemente que ocurre. 

Tradicionalmente se ha hablado de aprendizajes  o de destrezas concretas: Seriación, discriminación de objetos por propiedades, en las primeras etapas, y en las del pensamiento abstracto o para la resolución de problemas se ha hablado de la modularización, el análisis descendente, el análisis ascendente, la recursividad,...
Para lo primero hay multitud de recursos, juegos y actividades que los educadores infantiles conocen bien.”

En el artículo de RED (Zapata-Ros, 2015) Pensamiento computacional: Una nueva alfabetización digital

Hay por tanto multitud de áreas del aprendizaje que conviene explorar e investigar en esta nueva frontera. Y en la planificación de los curricula tendrá que plantearse esta dicotomía: Enseñar a programar con dificultad  progresiva (si se quiere incluso de forma lúdica o con juegos) o favorecer este nuevo tipo de pensamiento. Obviamente no hace falta decir que nuestra propuesta es la segunda, que además incluye a la primera.

En el blog RED de Hypotheses (Zapata-Ros, 2017):

Por otro lado de igual forma que se habla de prelectura, pre-escritura o precálculo para nombrar competencias que allanan el camino a las destrezas clave y a las competencias instrumentales que anuncian, cabe hablar de precodificación para designar las competencias que son previas y necesarias en las fases anteriores del desarrollo para la codificación. Nos referimos por ejemplo a construcciones mentales que permiten alojar características de objetos de igual forma a como lo hacen las variables con los valores: Son en este caso el color, la forma, el tamaño,… O también operaciones con estos rasgos como son la seriación. Evidentemente hay muchas más habilidades y más complejas en su análisis y en el diseño de actividades y entornos para que este aprendizaje se produzca. Este ámbito de la instrucción es lo que podría denominarse precodificación, (…)

En el capítulo “Pensamiento computacional. Una tercera competencia clave”, del libro que tenemos en prensa sobre Pensamiento Computacional, se dice:

Tradicionalmente, en el diseño curricular de las primeras etapas de desarrollo se ha hablado de aprendizajes  o de destrezas concretas que en un futuro predispondría a los aprendices para aprender mejor en un futuro habilidades matemáticas, geométricas, de lenguaje, como son la seriación, el encaje, la discriminación de objetos por propiedades, en las primeras etapas, y también en las de desarrollo del pensamiento abstracto o para la resolución de problemas. Así se ha hablado de la modularización, del análisis descendente, de análisis ascendente, de recursividad, e incluso de sinéctica y de cinestesia… En la perspectiva Montessori (1928, 1935 y 1937) por ejemplo esto es básico. Para ello se han desarrollado ya multitud de recursos, juegos y actividades que los educadores infantiles conocen bien.

En ese mismo capítulo hablamos de los programas y trabajos que se desarrollan en UK, EE UU como programas específicos dentro del currículum oficial que implementan pensamiento Computacional en Educación Infantil (Key stage 1 in UK)


Educación Infanti (Key stage 1 in UK)
País
Referencia
Situación en el contexto del curriculum y del sistema educativo oficial Características en relación con la clasificación que hemos determinado (programación sólo / desarrollo de competencias específicas como área transversal)
Cuáles de los elementos definidos se pueden detectar
UK- Inglaterra
Curriculum Nacional
Orientación legal

Currículo nacional en Inglaterra: programas informáticos de estudio

Publicado el 11 de septiembre de 2013
https://www.gov.uk/government/publications/national-curriculum-in-england-computing-programmes-of-study/national-curriculum-in-england-computing-programmes-of-study#key-stage-1

Desarrollo de competencias específicas como área transversal
Competencias específicas y competencias claves, reconocidas como tales, incluidas en el curriculum
UK- Escocia
Curriculum escocés
Adoptan prácticamente uno similar al C.N. pero menos desarrollado
Competencias específicas y competencias claves, reconocidas como tales, incluidas en el curriculum
UK-Gales e Irlanda del Norte
Incorporan el curriculum nacional como curriculum galés o de Eire.
Adoptan el C.N.
Orientación legal

Currículo nacional en Inglaterra: programas informáticos de estudio

Publicado el 11 de septiembre de 2013
https://www.gov.uk/government/publications/national-curriculum-in-england-computing-programmes-of-study/national-curriculum-in-england-computing-programmes-of-study#key-stage-1
Competencias específicas y competencias claves, reconocidas como tales, incluidas en el curriculum



Particular importancia tienen los programas y trabajos de Bell et al (2013, November)  en Nueva Zelanda que se desarrollan en todos los niveles, desde Educación Infantil a Bachillerato y obviamente grado:

Nueva Zelanda
Computer science unplugged: School students doing real computing without computers. 
Bell, T., Alexander, J., Freeman, I., & Grimley, M. (2009). http://www.computingunplugged.org/sites/default/files/papers/Unplugged-JACIT2009submit.pdf
A case study of the introduction of computer science in NZ schools.
Bell, T., Andreae, P., & Robins, A. (2014)
A pilot computer science and programming course for primary school students
Duncan, C., & Bell, T. (2015, November).. https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2818328
Adoption of new computer science high school standards by New Zealand teachers.

Reseñados en Computational Thinking in Education: Where does it fit?
A systematic literary review
James Lockwood, Aidan Mooney.
En Nueva Zelanda, hay un  Certificado Nacional de Secundaria que incluye Ciencias de la Computación entendidas en el sentido de PC. Desde 2011 hay un curriculum para la Secundaria en este sentido que está ampliamente documentado por Duncan and Bell (2015) Bell et al. (2014), Thompson, D., & Bell, T. (2013, November). Así pues Nueva Zelanda introdujo PC como un tema evaluado a nivel nacional en 2011. Constituye una asignatura impartida en tres años. Utilizan Scratch como una introducción inicial a la programación y los conceptos antes de pasar a la programación orientada a objetos en los próximos años. Se llevó a cabo un estudio piloto en 2014 en el que a más de 500 estudiantes de 11/12 años se les enseñaron conceptos de representación de datos utilizando CS Unplugged y luego programación usando Scratch. CS Unplegged es un programa formativo centrado en PC, y muy completo.
CS Unplegged es un programa completo de actividades desarrollado por CS ducation Research Group (http://cosc.canterbury.ac.nz/research/RG/CSE/) en la Universidad de Canterbury, Nueva Zelanda (http://www.canterbury.ac.nz/ ), Está explicado por Bell et al (2009) y por James Lockwood y Aidan Mooney.
CS Unplugged (http://csunplugged.org/) es una colección de actividades de aprendizaje gratuitas que enseñan Ciencias de la Computación a través de interesantes juegos y acertijos, que usan tarjetas, cuerdas, lápices de colores y muchos juegos como los de Ikea o Montesori-Amazon, del tipo de los que explicamos en el artículo de referencia de este trabajo (Zapata-Ros, 2015). Fue desarrollado para que los jóvenes estudiantes puedan interactuar con la informática, experimentar los tipos de preguntas y desafíos que experimentan los científicos informáticos, pero sin tener que aprender primero la programación.
Bell et al. (2009) son ​​los investigadores responsables del proyecto CS Unplugged y en este documento, dan una visión general inicial del proyecto y también exploran por qué se ha popularizado y describen las diferentes formas en que se ha adaptado, que son
Videos de diferentes actividades
Hacer pulseras codificadas en binario
Competiciones
Adaptar las actividades de CS Unplugged a diferentes temas del currículo.
Actividades al aire libre
Actividad en línea
También analizan y justifican los principios de aprendizaje al diseñar las actividades y discuten sus planes futuros

Por último son de destacar las iniciativas desarrolladas en Singapur también como inclusión de Pensamiento Computacional en la Educación Infantil, en su curriculum oficial, que reseñan igualmente Carina González y Zapata-Ros en el libro “El pensamiento computacional: La nueva alfabetización de las culturas digitales” que coordinamos y editamos para la Universidad Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, Perú.

Cabe preguntarse por la cuestión clave del tema:

¿Por qué incluir en el curriculum de las primeras etapas de desarrollo estos preconceptos y estas habilidades que directamente no son programación?

La respuesta la hemos dado en las referencias y en los textos que hemos publicado sobre este tema. Pero sobre todo la respuesta potente la dan los principios principales de la instrucción, de la educación y del aprendizaje (Firts principles of instruction). Y particularmente el principio de activación:
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Principio 2-Principio de activación: 

Según este principio se promueve el aprendizaje cuando se activa la experiencia previa relevante con el aprendizaje que se desea obtener.
Esto sucede cuando los estudiantes son dirigidos a recordar, relacionar, describir o aplicar conocimiento de experiencias pasadas relevantes que pueden ser utilizadas como base para el nuevo conocimiento.
Igualmente el aprendizaje es promovido cuando a los estudiantes se les proporcionan  experiencias relevantes, no importa de quien, que puede usarse como fundamento para el nuevo conocimiento.
Esto también sucede cuando a los aprendices se les provee o se les anima a recordar una estructura que puede usarse para organizar el nuevo conocimiento.

Durante mucho tiempo, ha sido un principio de educación el comenzar una unidad, un módulo o un curso, en la situación donde está el niño en la secuencia oficial, no donde está su situación de aprendizaje.  Es sorprendente que muchos productos de instrucción, mal diseñados o en un programa sin diseño, saltan de inmediato en el nuevo material sin poner una fundación suficiente para los estudiantes. 
Por el contrario deberíamos asegurar si los estudiantes han tenido experiencias relevantes, y a continuación, en la primera fase de aprendizaje, asegurarse de que esta información relevante es activada convenientemente, de forma que quede  lista para usar como una base para los nuevos conocimientos. 
Si no es así, si los estudiantes no han tenido suficiente experiencias pertinentes, la primera fase en el aprendizaje de una nueva habilidad debería proporcionar experiencias adecuadas que pueden usarse como fundamento para el nuevo conocimiento. 
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Muchas veces los aprendizajes sólo se producen y las habilidades del pensamiento computacional sólo se desarrollan en los alumnos que tienen competencias propias o espontáneas, en los frikis, y esto es fuente frecuentemente de exclusión. Posiblemente suceda por una forma de enseñar y por unos métodos de enseñanza que no tienen en cuenta este principio de activación, porque el desencadenamiento, la activación, del aprendizaje, queda a expensas exclusivamente de la motivación que existe sólo en este tipo de alumnos. 

En entonces, en estos casos, cuando es imprescindible tener en cuenta este principio: Que  los alumnos hayan incorporado habilidades de precodificación en las primeras etapas de su instrucción.


 

Referencias:

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 Bell, T., Andreae, P., & Robins, A. (2014). A case study of the introduction of computer science in NZ schools. ACM Transactions on Computing Education (TOCE)14(2), 10. https://ir.canterbury.ac.nz/bitstream/handle/10092/10570/12652431_NZ-case-study-TOCE-v5.pdf?sequence=1  y  https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2602485
Merrill, M. D. (2002). First principles of instruction. Educational Technology Research and Development, 50(3), 43-59. (Click for copy from Dr. Merrill's personal website) Instructional-Design Theories and Models, Volume III: Building a Common Knowledge Base (link to book site)
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MONTESSORI, M. (1928). Antropología Pedagógica. Barcelona: Araluce
MONTESSORI, M. (1937). Método de la Pedagogía Científica. Barcelona: Araluce
MONTESSORI, M. (1935). Manual práctico del método. Barcelona: Araluce
Zapata-Ros, M. (2015). Pensamiento computacional: Una nueva alfabetización digital. Revista de Educación a Distancia, (46). http://revistas.um.es/red/article/view/240321

Zapata-Ros, M. y Villalba-Condori, K. (en prensa) Zapata-Ros. El pensamiento computacional: La nueva alfabetización de las culturas digitales. Editado por la Universidad Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, Perú.