Ir al contenido principal

Pensamiento bayesiano, una componente distinta y relevante del pensamiento computacional (y V.II)

Imagen de James Vaughn http://www.flickr.com/photos/x-ray_delta_one/

Otras definiciones del pensamiento computacional por adición de elementos y definiciones clásicas


I.

El 21 de junio de 2019 llegó a mí este artículo: The 5th ‘C’ of 21st Century Skills? Try Computational Thinking (Not Coding), de la profesora Shuchi Groverde Stanford, en el que por primera vez vi, en alguien distinto y lejano, sin contacto previo de ningún tipo, como no podría ser de otra forma, considerar el pensamiento computacional como una acumulación de habilidades y elementos de conocimiento necesarios para programar y para caminar por la vida profesional y personal en la sociedad digital. Por fin un poco de luz. Hasta ahora mismo pensaba, ya casi a punto de abandonar al menos en lo fundamental, que ésta era una idea estéril y sin futuro.

En ese artículo (The 5th ‘C’ of 21st Century Skills? Try Computational Thinking (Not Coding) ) podemos ver el pensamiento de la profesora Shuchi Grover
de Stanford  y el interés que tiene con relación a esta forma de definir el pensamiento computacional.


En el apartado dedicado a definir y delimitar el Pensamiento Computacional (PC), la autora dice que está constituido por [1] 

(…) los procesos de pensamiento involucrados en entender un problema y expresar sus soluciones de tal manera que una computadora pueda potencialmente llevar a cabo la solución. La TC se basa fundamentalmente en el uso de conceptos y estrategias analíticas y algorítmicas más estrechamente relacionadas con la informática para formular, analizar y resolver problemas.

Al igual que las habilidades de pensamiento general, la TC es un poco como el [concepto de] liderazgo: es difícil de definir, pero lo sabes cuando lo ves. Si bien muchas personas lo asocian con conceptos como la programación y la automatización, que son todas partes centrales de la informática, los educadores e investigadores han encontrado que es más fácil operacionalizarlo para los propósitos de la enseñanza, el currículo y el diseño de evaluaciones.

Eso significa desglosar las habilidades de TC en sus partes componentes, que incluyen conceptos como lógica, algoritmos, patrones, abstracción, generalización, evaluación y automatización. También significa enfoques como "descomponer" problemas en subproblemas para facilitar la resolución, creando artefactos computacionales (generalmente a través de codificación); reutilizando soluciones, probando y depurando; refinamiento iterativo.

Y sí, también implica colaboración y creatividad! Y además, no es necesario que involucre una computadora.

Espectacular ¿no? Hasta incluye el pensamiento computacional desenchufado (Zapata-Ros, 2019)

Pero empecemos por el principio. De entrada señala la dificultad de definir PC, entonces adopta la posición de definir lo que es PC como, o a través de, un conjunto de cosas (Eso significa desglosar las habilidades de pensamiento computacional en sus partes componentes), la mayor parte de ellas implican o son habilidades, pero siempre son fáciles de operativizar (son todas partes centrales de la informática, los educadores e investigadores han encontrado que es más fácil operacionalizarlo para los propósitos de la enseñanza, el currículo y el diseño de evaluaciones) y sobre todo son posibles de incluir en un diseño educativo.

Son habilidades que incluyen facultades para operativizar la lógica (pensamiento lógico), los algoritmos (algoritmia), patrones, abstracción (pensamiento abstracto), generalización (pensamiento ascendente), evaluación y automatización. También significa enfoques como "descomponer" problemas en subproblemas para facilitar la resolución (pensamiento descendente), creando artefactos computacionales (generalmente a través de codificación); reutilizando soluciones, probando y depurando (ensayo y error); refinamiento iterativo (iteración).

Para concluir diciendo que “también implica colaboración (métodos colaborativos) y creatividad! 

Hasta aquí, si no he contado mal, coincidimos en DIEZ DE LOS QUINCE ELEMENTOS.

Pero hay más coincidencias, o al menos cierto paralelismo en cuanto a la relevancia del fenómeno en el contexto de la dinámica de las alfabetizaciones y de lo que es la alfabetización digital. En el artículo de Groves señala la relevancia del Pensamiento Computacional en cuanto a que constituye una competencia más a añadir a las ya aceptadas como competencias para la sociedad digital. En cualquier caso, lo que tienen de común ambos desarrollos, el articulo de Groves y los trabajos de quien suscribe, es que el pensamiento computacional supone un punto de inflexión.

En el caso de Shuchi Groves, desde el titulo (The 5th ‘C’ of 21st Century Skills? Try Computational Thinking (Not Coding)?[2], se señala que el pensamiento computacional añade una quinta C a las ya cuatro “ces” de las competencias digitales señaladas y aceptadas por todos. En el título está implícita esta afirmación, porque sólo es una pregunta retórica, en realidad es una afirmación. Y además afirma otra cosa, que la habilidad no consiste en programar, las habilidades son las del pensamiento computacional, una forma de pensamiento que permite programar. En esta segunda parte de la frase se sintetizan todas las argumentaciones de los trabajos referenciados anteriormente.

En lo siguiente detalla las otras C y argumenta la inclusión de la quinta:

“Desde el comienzo de este siglo, las habilidades de " 4C del siglo XXI " (pensamiento crítico, creatividad, colaboración y comunicación) han visto un creciente reconocimiento como ingredientes esenciales de los planes de estudio escolares. Este cambio ha llevado a una adopción de pedagogías y marcos tales como el aprendizaje basado en proyectos, el aprendizaje por indagación y el aprendizaje más profundo en todos los niveles de K-12 que enfatizan el pensamiento de orden superior sobre el aprendizaje de rutina . Sostengo que necesitamos que el pensamiento computacional (TC) sea otra habilidad central, o la "5ta C" de las habilidades del siglo XXI, que se enseña a todos los estudiantes.

Existe un creciente reconocimiento en los sistemas educativos de todo el mundo de que la capacidad de resolver problemas de manera computacional , es decir, pensar de manera lógica y algorítmica, y usar herramientas de computación para crear artefactos, incluidos modelos y visualizaciones de datos, se está convirtiendo rápidamente en una competencia indispensable para todos. campos.

Para quien suscribe, aceptando el principio general de la quinta C, el cambio es de mucho más impacto y relevancia, se trata de que estamos en presencia de una nueva alfabetización, que se distingue de las anteriores por el medio nuevo que soporta y transmite el conocimiento: el medio digital que se incorpora a los ya existentes: Los libros, la prensa, los documentos escritos y las imágenes en papel y en los medios audiovisuales. Antes el conocimiento se representaba y se trasmitía por la letura la escritura y las matemáticas, simbolizadas de forma simplificada por “las tres erres”. Ahora a las tradicionales tres erres: LeeR, escribiR y aRitmética se una cuarta expresión, sin  erre, con la cuarta competencia clave para la alfabetización en la sociedad digital, y sin las cuales no se podrían adquirir el resto de conocimientos, representarlos o atribuirles sentido: Esta cuarta competencia clave es el pensamiento computacionalEn el libro y en su presentación en University of Cambridge lo decíamos así:

En la tradición pedagógica anglosajona se les denomina las tres erresThe three Rs: "Reading, wRiting and aRitmhetic and computational thinking", que de esta forma se constituyen en una alfabetización de tres erres ampliada (three Rs+): The three Rs +: "Reading, wRiting, aRitmhetic and computational thinking"

 


Hay otro aspecto interesante. El pensamiento computacional no alcanza su verdadero carácter de innovación hasta que no está incluido en los programas oficiales, y esto supone previamente un diseño curricular (es decir: cómo es la nueva programación educativa tras incluirlo) y sobre todo un diseño instruccional (cómo se hace). Un diseño que implica decir cómo se enlazan los objetivos o resultados que se pretenden con lo que se hace para conseguirlos: La evaluación de aprendizajes y de proceso, los recursos, el propio diseño de objetivos, la metodología docente y sobre todo las actividades que los alumnos deben realizar con dominio para alcanzarlos, y que serán evaluadas. Estas últimas serían la pieza clave, la prueba del algodón, de forma que hasta que no lo hagamos no podemos decir que algo constituye una práctica educativa, como bien nos empeñamos a manifestar en el libro, en la parte dedicada a unplugged, en posts y en los artículos correspondientes (Zapata-Ros, January 2019)… En esos trabajos incluimos de forma significativa dos actividades: Una sobre sobre álgebra en educación infantil y otra sobre puertas lógicas con pegatinas.

Pues bien, si bien Grover no incluye actividades ni desenchufadas ni de cualquier otro tipo para el desarrollo de Pensamiento Computacional (en K12, K9, o en Elementary School, o en Key stage - educación Infantil) ni tampoco diseño instruccional, sí que se esfuerza en sugerir ejemplos de actividades y de aprendizajes en otras áreas donde pone en evidencia que el PC es útil, muy conveniente o, en todo caso, algo subyacente, y así lo manifiesta para las áreas de Lenguaje, Matemáticas, Ciencias y Ciencias Sociales. Por cierto es curioso que señale el carácter desenchufado (Some are unplugged…de algunas de estas actividades:

La codificación es un contexto excelente, divertido y útil para desarrollar habilidades de pensamiento computacional. Pero no es la única manera. Aquí hay algunas ideas para fomentar la TC en los sujetos. Algunos están desconectados, mientras que otros se beneficiarían con la codificación. ¡Los maestros pueden reconocer muchas de las actividades no programadas como cosas que ya hacen!

Esperamos y deseamos que, sea como sea, esa convergencia continúe, y se plasme como en los demás casos en un nuevo diseño curricular, y en programas de capacitación del profesorado, que integre estos elementos desde no sólo el K-12 sino, como nos empeñamos en dejar claro, desde la primeras etapas de educación infantil y primaria.

 

Definiciones clásicas de Pensamiento Computacional

Las definiciones clásicas, que se repiten hasta la saciedad en artículos y conferencias, son simples o incompletas y a estas alturas quedan desfasadas por una realidad y una práctica cambiante.  Pero es inevitable en cualquier trabajo que contemple esta modalidad de pensamiento tenerlas en cuenta.

La primera de la que tenemos noticia con este nombre y refiriéndose claramente a este concepto es la de la informática Tasneem Raja (2014) en el post We Can Code It! , de la revista-blog Mother Jones dice:

“El enfoque computacional se basa en ver el mundo como una serie de uzles, a los que se puede romper en trozos más pequeños y resolver poco a poco a través de la lógica y el razonamiento deductivo”.

Pero ésta 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, además del de la computación. Implícitamente está hablando de análisis descendente y de elaboración: Puzzles ---problemas--- que se pueden dividir en uzles ---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 uzles pequeños cada uno hay que ensamblarlo en el puzzle general. Y también, todo hay que decirlo, habrá que incluir el nivel en el que hay que parar y dar marcha atrás.

La definición es simple y muy útil para el lenguaje periodístico, pero limitada e inexacta. Se limita a señalar un solo aspecto de lo que, en otros ámbitos que veremos, hemos incluido como aspectos particulares del pensamiento computacional, como es el análisis descendente. Y evidentemente reducir el pensamiento computacional al análisis descendente es muy pobre, aunque sea sugestivo y tenga impacto en blogs y en conferencias de divulgación.

La definición de Wing (2006), a la que siempre se recurre, es muy general, no hace pensar mucho a la gente y es fácilmente aceptable, pero no nos da pautas concretas para discernir lo que es pensamiento computacional, ahí realmente cabría todo. Wing dice que el “pensamiento computacional” es una forma de pensar que no es sólo para programadores:

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 los científicos de la computación”.

Posteriormente se producen otras definiciones, como la de Grove, que constituye parte del objetivo de este trabajo, que hemos visto con detalle en el apartado anterior, y otras definiciones posteriores de la propia Wing, una de las cuales hemos tomado precisamente para introducir el concepto de pensamiento bayesiano

A modo de conclusión de todo lo descrito en esta serie de posts, hecha con urgencia, diremos que queda una puerta abierta en la tarea de concretar y delimitar esta componente, y sobre todo en la de atribuirle sentido y llenar de contenidos y referencias. Esas tareas constituirán uno de los núcleos de mi trabajo los próximos meses. Y en particular los contenidos de buena parte de la conferencia en el seminario de Guadalajara en enero, de mi materia en el Máster de FLACSO (aún en trámite) y en el doctorado del Centro Universitario de Mar de Cortés, en posibles artículos, libro o monográficos de RED.

De hecho próximamente constituirán un preprint diferenciado en RechearGate y uno o dos posts en el blog académico RED de Hypoteses.

Gracias por la atención y el interés.

 


 

 



 

[1] It is the thought processes involved in understanding a problem and expressing its solutions in such a way that a computer can potentially carry out the solution. CT is fundamentally about using analytic and algorithmic concepts and strategies most closely related to computer science to formulate, analyze and solve problems.

Like general thinking skills, CT is a bit like leadership—hard to define, but you know it when you see it. While many people associate it with concepts like programming and automation—which are all core parts of computer science—educators and researchers have found it easier to operationalize it for the purposes of teaching as well as curriculum and assessment design.

That means breaking down CT skills into its component parts, which include concepts like logic, algorithms, patterns, abstraction, generalization, evaluation, and automation. It also means approaches like “decomposing” problems into subproblems for ease in solving, creating computational artifacts (usually through coding); reusing solutions, testing and debugging; iterative refinement.

And yes, it also involves collaboration and creativity! And furthermore, it does not need to involve a computer.

[2] ¿La 5ta 'C' de las habilidades del siglo XXI? ¿Es de verdad el pensamiento computacional?

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Este post y los siguientes están extraídos del artículo "El pensamiento computacional, una cuarta competencia clave planteada por la nueva alfabetizacióny ha de citarse con la siguiente referencia y su DOI. Y como el resto está acogido a una licencia CC BY-SA 4.0

Zapata-Ros, M. (August 2020) El pensamiento computacional, una cuarta competencia clave planteada por la nueva alfabetización. Preprint de ResearchGate. 

 

 

Referencias.-

Coll, C. (2019). Presentación y prólogo del libro" El pensamiento computacional. Análisis de una competencia clave". Revista de Educación a Distancia19https://revistas.um.es/red/article/view/395281

Barrow, B. (2019 Apr) Bayesian Analysis in Natural Language Processing: Cohen. https://linguistlist.org/issues/30/30-1843/

Bocconi, S., Chioccariello, A., Dettori, G., Ferrari, A., Engelhardt, K., Kampylis, P., & Punie, Y. (2016). Developing computational thinking in compulsory education. European Commission, JRC Science for Policy Report, 68.

Bundy, A. 2007 Computational thinking is pervasive. J. Scient. Pract. Comput.1, 67–69. Google Scholar

Cohen, S. (2019). Bayesian analysis in natural language processing. Synthesis Lectures on Human Language Technologies12(1), 1-343.

Drury, B.(2019 Aug). Bayesian Analysis in Natural Language Processing, in Review: Computational Linguistics; Text/Corpus Linguistics: Cohen (2019). https://linguistlist.org/issues/30/30-4380/

Grover, S. (2018, March 13). The 5th 'C' of 21st century skills? Try computational thinking (not coding. Retrieved from EdSurge News: https://edtechbooks.org/-Pz

Pérez-Paredes, P. & Zapata-Ros, M. (2018). El pensamiento computacional, análisis de una competencia clave. Scotts Valley, CA, USA: Createspace Independent Publishing Platform. P.63. https://www.amazon.es/pensamiento-computacional-analisis-competenciaclave/dp/1718987730/ref=sr_1_1

Raja, T. (2014). We Can Code It! Why computer literacy is key to winning the 21st century. Mother Jones, June.

Roig-Vila, R., & Moreno-Isac, V. (2020). El pensamiento computacional en Educación. Análisis bibliométrico y temático. Revista de Educación a Distancia20(63). https://revistas.um.es/red/article/view/402621

Wing, J.M. (2006) Computational thinking. it represents a universally applicable attitude and skill set everyone, not just computer scientists, would be eager to learn and use. Commun. ACM 49(3).  https://doi.org/10.1109/vlhcc.2011.6070404

Wing, J.M. (July 2008) Computational thinking and thinking about computing.  The Royal Society Publishing. https://royalsocietypublishing.org/doi/pdf/10.1098/rsta.2008.0118

Zapata-Ros, M. (Diciembre 2014) https://red.hypotheses.org/776

Zapata-Ros, M. (Enero 2018) https://red.hypotheses.org/1079

Zapata-Ros, M. (2015). Pensamiento computacional: Una nueva alfabetización digital. RED. Revista de Educación a Distancia, 46(4). 15 de Septiembre de 2015. DOI: http://dx.doi.org/ 10.6018/red/46/4. Consultado el (dd/mm/aa) en http://www.um.es/ead/red/46

Zapata-Ros, M. (January 2019) Pensamiento computacional desconectado.  http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.12945.48481

Zapata-Ros, M. (2019). Computational Thinking Unplugged. Education in the Knowledge Society20, 1-29. https://pdfs.semanticscholar.org/8ea2/7254a97161a9c75acbc26a1350cefdd5637c.pdf

Zapata-Ros, M. (Agosto 2020). El pensamiento computacional, una cuarta competencia clave planteada por la nueva alfabetización (II). Una nueva línea: computational thinking everywhere, pervasive computational thinking  y el pensamiento bayesiano. RED de Hypotheses. https://red.hypotheses.org/2123

 


Comentarios

Entradas populares de este blog

Pensamiento computacional desenchufado (VI).- Materiales

Esta serie de posts es un material extraido del libro   El pensamiento computacional, análisis de una competencia clave  (II Edición)  ISBN:   9781798608524. (Versión  ebook ) Muchos hemos estado en Ikea y hemos visto juguetes basados en metodologías de aprendizaje por manipulación, los popularmente conocidos como juguetes Montessori. Tienen este nombre por ser esta autora la que más impulsó y desarrolló este tipo de aprendizaje, el que se produce por la manipulación autónoma por el alumno en un entorno, al que en este caso se denomina rincón, organizado para este fin. Son juguetes para que los niños, a través de la exploración y del desarrollo de sus actividades motoras y sensoriales también desarrollen otras habilidades y facultades cognitivas que en otro momento pueden facilitar aprendizajes de este tipo más complejos. Nos referimos, solo a modo de ejemplo, sin ser exhaustivos, a algunos de estos aprendizajes: A sus habilidades de secuenciación: Por forma, tamaño, co

Pensamiento bayesiano, una componente distinta y relevante del pensamiento computacional (II)

Fuente:  http://www.forbes.com/2010/12/21/speechome-interactive-visualization-language-acquisition.html Veamos ahora otro campo: La lingüística, el aprendizaje automático de lenguajes naturales y el procesamiento del lenguaje natural (PNL). En él nos encontramos este libro de Shay Cohen (2019) titulado Bayesian Analysis in Natural Language Processing , y reseñado por Brett Drury (agosto 2019). En él se sostiene que el análisis y razonamiento probabilístico es un subcampo del aprendizaje automático aplicado al procesamiento del lenguaje natural (PNL). Y, en su contexto, un campo de Probabilidad, la estadística bayesiana, puede ofrecer técnicas únicas para el PNL. Como en el resto de la tradición bayesiana, pero ahora apoyada por el análisis de grandes conjuntos de datos, la asignación de probabilidad a un suceso se basa en la probabilidad de su inverso (probabilidad a priori ), a través del resultado en experimentos conocidos (probabilidad inversa, probabilidad compuesta y teorem

¿Cómo el pensamiento computacional se ha convertido en una competencia clave para los tiempos que corren?

Este post tiene su origen en la pregunta que, con el mismo enunciado que el título de este artículo, me hacen para la presentación del libro "Tecnologías en (y para) la educación" y del máster EduTIC, ambos de FLACSO. I Entre el quinto y tercer milenio antes de Cristo se desarrolla, primero en Mesopotamia del Sur y luego en amplias zonas que hay entre lo que hoy es Siria e Irán, un tipo de escritura basada en símbolos abstractos similares de los que hoy constituyen el código alfabético latino, el griego, el cirílico o el arameo. Es un código que supera las distintas escrituras ideográficas anteriores y posteriores, permitiendo la complejidad de expresar circunstancias, cualidades, acciones e ideas, modificándolas en función del tiempo, del modo, de la intención, del grado de desarrollo y de otros rasgos. Es la escritura cuneiforme Tableta del periodo Uruk ( 3800 a. C.  a  3200 a. C. https://es.wikipedia.org/wiki/Per%C3%ADodo_de_Uruk ) Fuente BBC News https://www.bbc.c