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:

Bell, T., Alexander, J., Freeman, I., & Grimley, M. (2009). Computer science unplugged: School students doing real computing without computers. The New Zealand Journal of Applied Computing and Information Technology13(1), 20-29. http://www.computingunplugged.org/sites/default/files/papers/Unplugged-JACIT2009submit.pdf
 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)
Merrill, M. D. (2009). First Principles of Instruction. In C. M. Reigeluth & A. Carr (Eds.), Instructional Design Theories and Models: Building a Common Knowledge Base (Vol. III). New York: Routledge Publishers. (Click for copy)
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 Edition (Vol. 2, pp. 62-71). Upper Saddle River, NJ: Merrill/Prentice Hall. (Click for copy)
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.




jueves, 4 de enero de 2018

Pensamiento computacional ¿Una tercera competencia clave? (III). ¿Qué es el Pensamiento Computacional? Una definición.


Ésta es la tercera de una serie de entradas que, en conjunto, constituirán un capítulo del libro que estamos preparando para ser editado por la Editorial de la Universidad Católica de Santa María de Arequipa (Perú) con el título provisional de "Pensamiento computacional", cuya descripción y contenido se explica de forma provisional en otro post de este mismo blog
El título del capítulo ya encierra un propuesta de consideración de lo que debe ser el pensamiento computacional dentro del curriculum escolar de Primaria, Secundaria, Bachillerato o Secundaria Postobligatoria e incluso Educación Infantil: Pensamiento computacional ¿Una tercera competencia clave?


2. Definición de Pensamiento Computacional

Tras lo visto sobre Alfabetización Digital y conceptos asociados podemos abordar directamente la idea de pensamiento computacional.
Una primera aproximación a ese concepto es la que hace la informática Tasneem Raja (2014) en el post We Can Code It! , de la revista-blog Mother Jones:
“El enfoque computacional se basa en ver el mundo como una serie de puzzles, a los que se puede romper en trozos más pequeños y resolver poco a poco a través de la lógica y el razonamiento deductivo”.
Esta es una forma intuitiva en la que una autora, que proviene del mundo computacional, aborda una serie de métodos ampliamente conocidos en el mundo de la psicología del aprendizaje. Implícitamente está hablando de análisis descendente y de elaboración: Puzzles —problemas— que se pueden dividir en puzzles—problemas— más pequeños, para ir resolviéndolos. También, en el mismo párrafo, vemos una alusión implícita a la recursividad, falta la cláusula de parada y la vuelta atrás, pero evidentemente después de armar los puzzles pequeños cada uno hay que ensamblarlo en el puzzle general. Y también habrá que decir en qué nivel habrá que parar y dar marcha atrás.
Sin embargo, aunque todo el mundo la cita, no es  una buena definición, en general no es una definición es simplemente una cercamiento, eso sí afortunado al problema. Tampoco aborda la cuestión de una forma mínimamente estructurada o sistemática, ni con la complejidad que requiere, como veremos.
Hay otros procedimientos para abordar tareas complejas que igualmente se pueden considerar como propias de este pensamiento, como son el análisis ascendente, y todo lo que constituye la heurística, el pensamiento divergente o lateral, la creatividad, la resolución de problemas, el pensamiento abstracto, la recursividad, la iteración, los métodos por aproximaciones sucesivas, el ensayo-error, los métodos colaborativos, el entender cosas juntos, etc. que veremos en lo que sigue.
La definición de pensamiento computacional que se considera la más apropiada, y la que a falta de otra utilizaremos, es la que dió Jeannette Wing (Wing, March 2006), vicepresidente corporativo de Microsoft Research y profesora de Computer Science Department Carnegie Mellon University , que fue quien popularizó el término en su artículo “Computational Thinking. It represents a universally applicable attitude and skill set everyone, not just computer scientists, would be eager to learn and use”, cuyo título es en sí mismo una definición.
Wing dice que el “pensamiento computacional” es una forma de pensar que no es sólo para programadores. Y lo define:
“El pensamiento computacional consiste en la resolución de problemas, el diseño de los sistemas, y la comprensión de la conducta humana haciendo uso de los conceptos fundamentales de la informática”.
En ese mismo artículo continúa diciendo que
“esas son habilidades útiles para todo el mundo, no sólo para los científicos de la computación”.
Pero lo más interesante y lo que nos dio el método para trabajar en el artículo precedente de este trabajo (Zapata-Ros, 2015), es que describe una serie de rasgos que nos van a ser muy útiles para continuar con el trabajo de construir un corpus curricular para el aprendizaje basado en el pensamiento computacional. Así por ejemplo se dice:
  • En el pensamiento computacional se conceptualiza, no se programa.- Es preciso pensar como un científico de la computación. Se requiere un pensamiento en múltiples niveles de abstracción;
  • En el pensamiento computacional  son fundamentales las habilidades no memorísticas o no mecánicas.– Memoria significa mecánico, aburrido, rutinario. Para programar los computadores hace falta una mente imaginativa e inteligente. Hace falta la emoción de la creatividad. Esto es muy parecido al pensamiento divergente, tal como lo concibieron Polya (1989) y Bono (1986).
  • En el pensamiento computacional se complementa y se combina el pensamiento matemático con la ingeniería.- Ya que, al igual que todas las ciencias, la computación tiene sus fundamentos formales en las matemáticas. La ingeniería nos proporciona la filosofía base de  que construimos sistemas que interactúan con el mundo real.
  • En el pensamiento computacional lo importante son las ideas, no los artefactos. Quedan descartados por tanto la fascinación y los espejismos por las novedades tecnológicas. Y mucho menos estos factores como elementos determinantes de la resolución de problemas o de la elección de caminos para resolverlos.

Wing (March 2006) continua con una serie de rasgos, pero lo interesante ahora, con ser importante, no es esta perspectiva en sí sino, en el contexto de un análisis y de una elaboración interdisciplinar, ver las implicaciones que tienen estas ideas para una redefinición de un dominio teórico específico dentro de las teorías del aprendizaje. Eso por un lado, y por otro encontrar un currículum adecuado a esos dominios conceptuales para las distintas etapas educativas y para la capacitación de maestros y profesores.


Referencias

Bono, E. D. (1968). New think: the use of lateral thinking in the generation of new ideas. Basic Books.
Pólya, George (1945). How to Solve ItPrinceton University Press.
Pólya, G. (1989). Como plantear y resolver problemas Ed. Trillas. (Primera edición 1965)
Raja, T. (2014). We can code it!. http://www.motherjones.com/media/2014/06/computer-science-programming-code-diversity-sexism-education.
Wing, J.M. (March 2006). Computational Thinking. It represents a universally applicable attitude and skill set everyone, not just computer scientists, would be eager to learn and use. COMMUNICATIONS OF THE ACM /Vol. 49, No. 3. https://www.cs.cmu.edu/~15110-s13/Wing06-ct.pdf
Zapata-Ros, M. (2015). Pensamiento computacional: Una nueva alfabetización digital. RED. Revista de Educación a Distancia. Número 46.  15 de Septiembre de 2015. Consultado el (dd/mm/aa) en http://www.um.es/ead/red/46



Pensamiento computacional ¿Una tercera competencia clave? (II). ¿Qué es el Pensamiento Computacional?

Ésta es la segunda de una serie de entradas que, en conjunto, constituirán un capítulo del libro que estamos preparando para ser editado por la Editorial de la Universidad Católica de Santa María de Arequipa (Perú) con el título provisional de "Pensamiento computacional", cuya descripción y contenido se explica de forma provisional en otro post de este mismo blog
El título del capítulo ya encierra un propuesta de consideración de lo que debe ser el pensamiento computacional dentro del curriculum escolar de Primaria, Secundaria, Bachillerato o Secundaria Postobligatoria e incluso Educación Infantil: Pensamiento computacional ¿Una tercera competencia clave?
En la primera abordamos la pertinencia del Pensamiento Computacional 

1. Alfabetizaciones y culturas digitales

El pensamiento computacional se ha definido como una nueva alfabetización digital. Será importante que primero nos acerquemos a este concepto.
La idea más extendida sobre lo que es la alfabetización digital (Digital Literacy) es que consiste en una trasposición.
A lo largo de la historia se han sucedido distintas alfabetizaciones y todas han tenido una significación común: han supuesto una adaptación a los nuevos medios de comunicación, representación y proceso de la información entre humanos. Así, según esta idea, la Alfabetización Digital es la adaptación y la capacitación para esas funciones de comunicación, representación y proceso a las coordenadas de la revolución tecnológica y de la sociedad de la información, consideradas en sentido estrictamente tecnológico, como revolución de medios de comunicación y de difusión de ideas.
Ésta es la idea del autor que pasó como el creador del concepto: Paul Gilster (1997). Este autor no nos proporcionó una listas de habilidades, competencias o actitudes en la  definición de lo que es una cultura digital (a diferencia de como nosotros tratamos de hacer). Dio una explicación muy general, como la capacidad de entender y utilizar la información de una gran variedad de fuentes digitales. Por tanto, se trata de la actualización per se de lo que se entiende de forma  tradicional por alfabetización. Sólo que en este caso se trata de  la capacidad de leer, escribir y realizar cualquier transacción con la información, pero ahora utilizando las tecnologías y los formatos de datos actuales, al igual que la alfabetización clásica utilizaba la tecnología de la información y los formatos de cada época (libros, papiros, pergaminos, tablillas,…). Pero sobre todo, en ambos casos, se considera como un conjunto de habilidades esenciales para la vida. La crítica es que ésta es una expresión genérica del concepto, sin ir ilustrada o acompañada "listas de competencias". Limitación que intentamos superar en nuestro trabajo (Zapata-Ros, 2015)
Otros autores utilizaron y explicaron el concepto durante los años noventa:

Bawden (2001) la define como la capacidad de leer y comprender  elementos de información en los formatos de hipertexto o multimedia.

Lanham (1995) la considera como una especie de "alfabetización multimedia”. Se basaba, de forma débil, en que desde una fuente digital se podrían generar muchas formas de texto, de informaciones, imágenes, sonidos, etc.  Esto justificaba la necesidad de una nueva forma de alfabetización, con el fin de interpretar, de  dar sentido a estas nuevas formas de presentación, obviamente una alfabetización entraña muchas más operaciones y ámbitos de desarrollo que las técnicas interpretativas. Obviamente se trataba además de un planteamiento restrictivo al centrarse en el multimedia, frente al concepto más amplio de la alfabetización digital, demasiado focalizado en una tecnología concreta de una época concreta.

Distintas concepciones de este tipo son revisadas ​​por Eshet (2002) revisa estas concepciones ye llega a la conclusión de que la alfabetización digital debe considerarse  más como  la capacidad de utilizar las fuentes digitales de forma eficaz. Se trata pues  de un tipo especial de mentalidad o pensamiento. Esta conceptualización está bastante más próxima a lo que planteamos en este trabajo, solo que se refiere a la forma de procesar la información no a organizar la resolución de problemas. El pensamiento computacional es más una resolución de problemas.

Pero un gran mérito de la definición de Gilster, en su libro de 1997, es que rechaza de plano la idea que dio lugar al mito de los “nativos digitales”.  Afirma explícitamente que "la alfabetización digital tiene que ver con  el dominio de las ideas, no con las pulsaciones en el teclado". Dice claramente, en su concepción, lo limitado de las "habilidades técnicas" desde la perspectiva de la alfabetización digital. Señala que "no sólo hay que adquirir la habilidad de hallar las cosas, sobre todo se debe adquirir la capacidad de utilizar esas cosas en la vida del individuo"(pp. 1-2).

Un fuerte impulso de esta idea sobre lo establecido por Gilster (1997) lo da David Bawden (2008, Capítulo 1), donde afirma  que la alfabetización digital implica una forma de distinguir una variedad creciente de conceptos y de hechos, para delimitar los que son relevantes en orden a conseguir  el dominio de las ideas. E insiste en lo necesario para ello de una evaluación cuidadosa de la información, en el análisis inteligente y en la síntesis. Todo ello como vemos tiene que ver con la metacognición. Para ello  proporciona listas de habilidades específicas y de técnicas que se consideran necesarias para estos objetivos, y  que en conjunto constituyen  lo que califica como una cultura digital. Es importante señalar que los auténticos avances sobre estas ideas siempre son las mismas, provienen de listas de competencias, donde resaltan los aspectos metacognitivos.

Sobre estas competencias Bawden (2008) remite a las expuestas en otro trabajo anterior (Bawden, 2001). En las habilidades que señalan se constatan ideas como la de construir un "bagaje de información fiable" de diversas fuentes, 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.

Llegados a este punto hay una segunda línea de delimitación conceptual, estudiada por Eshet-Alkalai (2004). A partir de su reflexión  advierte sobre la incompatibilidad entre los planteamientos de aquellos que conciben la alfabetización digital como "principalmente constituida por habilidades técnicas, y los que la ven centrada en aspectos cognitivos y socio-emocionales del trabajo en entornos digitales”.

Otro criterio que se ha tenido en cuenta en la aproximación al concepto de Alfabetización Digital fue el de clasificar (Lankshear y Knobel, 2006) según se tratase de un enfoque conceptual o de un enfoque "operacional”.

Es importante esta última tendencia, la de definiciones basadas en operaciones,  porque implica una estandarización. Y esto confiere un carácter "funcional" a  la Alfabetización Digital. Estamos pues en presencia de un enfoque de índole cultura digital, centrando en el estudio en la naturaleza de las  tareas, presentaciones, demostraciones de habilidades, etc. que se realizan, que progresan en la construcción de estándares  para definir qué es o no es Alfabetización Digital.

Por último hay una variante comercial de la Alfabetización Digital, que consiste en una certificación de competencias. Es la acreditación conocida como Internet and Computing Core Certificación (IC³) (www.certiport.com). Su página web  afirma que la "certificación IC³ ayuda a aprender y demostrar a Internet y la alfabetización digital a través de un estándar de evaluación del aprendizaje válido para la industria en todo el mundo". Se basa en un sistema de formación y de certificación a través de un examen que abarca contenidos sobre Fundamentos de  Informática, en aplicaciones básicas y clave para la vida,  y en lo que llaman la “vida conectada”.
Lo que se propone en este trabajo, con la construcción de idea del pensamiento computacional a partir de elementos o de formas específicas de pensamiento para resolver problemas, tiene que ver con la Alfabetización Digital en que éste está constituido por competencias clave que sirven para aprender y comprender ideas, procesos y fenómenos no sólo en el ámbito de la programación de ordenadores o incluso del mundo de la computación, de Internet o de la nueva sociedad del conocimiento, sino que es sobre todo útil para emprender operaciones cognitivas y  elaboración complejas que de otra forma sería más complejo, o imposible, realizar. O bien, sin estos elementos de conocimiento, sería más difícil resolver ciertos problemas de cualquier ámbito no solo de la vida científica o tecnológica sino de la vida común. Como dijimos se considera como un conjunto de habilidades esenciales para la vida en la mayoría de los casos y como un talante especial para afrontar problemas científicos y tecnológicos. Señalamos en relación con esta última acepción algunos ejemplos que veremos después, o hemos visto, en este trabajo, como son el de la  determinación de los génesis de los contagios, en el caso que cuestiona teorías generales como la teoría miasmática del origen de las enfermedades, o la secuencia de llenado de los asientos en el embarque de aeronaves.

Referencias
Bawden, D. (2001). Information and digital literacies: a review of concepts. Journal of Documentation, 57(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
Eshet, Y. (2002). Digital literacy: A new terminology framework and its application to the design of meaningful technology-based learning environments, In P. Barker and S. Rebelsky (Eds.), Proceedings of the World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia and Telecomunications, 493–498 Chesapeake VA: AACE, Retrieved November 30, 2007, from http://infosoc.haifa.ac.il/DigitalLiteracyEshet.doc
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Lanham, R.A. (1995). Digital literacy, Scientifi c American, 273(3), 160–161.
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