Pensamiento computacional

Foto de ThaQeLa vía Flickr

El aprendizaje basado en el desarrollo de rutinas de pensamiento computacional supone aplicar conceptos fundamentales de informática a la resolución de problemas y a la comprensión de situaciones cercanas. El pensamiento computacional es la aproximación hacia la resolución de problemas mediante el uso de estrategias de descomposición, diseño de algoritmos y abstracción, así como razonamiento lógico.

El pensamiento computacional implica formular problemas de una manera que permite el uso de un ordenador para resolverlos; organizando y analizando lógicamente datos, representando datos a través de abstracciones, automatizando soluciones a través de algoritmos (González-González, 2019, p. 17).

El auge del pensamiento computacional en el aula tiene mucho que ver con su estrecha relación con preceptos constructivistas. La teoría de Piaget pone de manifiesto que el aprendizaje es una construcción personal a partir de la acción y de la interacción entre iguales; y atribuye al docente un papel de mediador entre lo que cada persona es capaz de hacer por sí misma y lo que puede llegar a hacer. En todo ello, juega un papel fundamental la decodificación del conocimiento, para comprenderlo, y su recodificación personal para llegar al aprendizaje. Y precisamente estos procesos de codificación y decodificación son la base sobre la que articula el pensamiento computacional.

Desde el punto de vista metodológico, una secuencia didáctica vinculada a la lógica del pensamiento computacional podría responder a las siguientes acciones (adaptadas a partir de Bers, 2018):

  • Creación de algoritmos. Se trata de descomponer la información disponible del problema, definiendo reglas no-ambiguas que conduzcan a otras reglas o a un estado final. 
  • Modularización. Agrupación de algoritmos en conjuntos secuenciados en un orden lógico de aplicación. 
  • Contraste. Una vez realizada la nueva codificación computacional de la información, se debe comprobar la efectividad de los algoritmos y la relación entre módulos. 
  • Representación. Es una fase de abstracción teórica, en la que se comprueba todo el modelo anticipando el producto que debe derivarse fruto de su aplicación. 
  • Aplicación. Es la acción experimental del modelo, su aplicación práctica a la solución del problema inicial. 
  • Depuración y nuevo diseño. Supone la creación de un producto mejorado fruto de la optimización del proceso de pensamiento computacional a partir de la experiencia adquirida con la práctica.

El pensamiento computacional se aplica en dos ámbitos: (a) la programación tangible, fundamentalmente en el campo de la robótica; y (b) la programación no tangible, aplicada al diseño de software, pero también a la creación diagramas de flujo para solucionar problemas que nada tienen que ver con la tecnología.

No hay comentarios