El pensamiento computacional definido a partir de la acumulación holística de sus elementos constitutivos. Una grata convergencia
Ayer llegó a mí este artículo: The
5th ‘C’ of 21st Century Skills? Try Computational Thinking (Not Coding),
de la profesora Shuchi Grover, de 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.
Esta
conceptualización y la definición correspondiente la venimos desarrollando
desde junio de 2014 y, al día de hoy, su expresión más clara y definitiva está
en el libro El
pensamiento computacional, análisis de una competencia clave (Pérez-Paredes
y Zapata-Ros, 2018), además de en posts académicos (Zapata-Ros,
Diciembre 2018) (Zapata-Ros,
Diciembre 2014), en el artículo Pensamiento computacional: Una nueva
alfabetización digital (Zapata-Ros, 2015) y en numerosos
preprints.
Pero
vayamos por partes.
En 2014 tras lecturas dispersas pero indicativas de la
importancia del tema, me propuse (aquí,
aquí
y, de forma totalmente concreta, aquí)
abordar de una forma expresa el desafío de considerar la construcción conceptual
del pensamiento computacional (PC) como una serie de habilidades específicas que
sirven a los programadores para hacer su tarea, pero que también son útiles a
la gente en su vida profesional y en su vida personal como una forma de
organizar la resolución de sus problemas, y de representar la realidad que hay
en torno a ellos. Este complejo de habilidades hemos dicho que constituye una
nueva alfabetización ---o la parte más sustancial de ella--- y una
inculturación para manejarse en una nueva cultura, la cultura digital en la
sociedad del conocimiento.
Sin desarrollar demasiado esa idea en este post ---ya lo he
hecho en muchos sitios a los que el lector puede acceder fácilmente con una
simple búsqueda en Google o en Google Scholar--- podemos concluir que este planteamiento nos lleva a
otro: el de justificar y definir el pensamiento computacional de una forma que
podamos referenciarlo aceptablemente, y mínimamente consensuada, en otros
trabajos y desarrollos. Y sobre todo que sirva como alternativa a la propuesta
de aquellos que ven el pensamiento computacional como una serie de prácticas y actividades
a incluir en el curriculum para que los niños aprendan exclusivamente a
programar.
Las definiciones clásicas, que se repiten hasta la saciedad
en artículos y conferencias,son simples o incompletas.
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
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”.
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 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, 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 cabria 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”.
El caso es que, finalmente, esto nos llevó a iniciar una
serie de incursiones y desarrollos en el tema de la definición del pensamiento
computacional por acumulación de habilidades y componentes de desarrollo
cognitivo que son necesarios para el uso eficiente de esta forma de pensar.
En junio
de 2014 planteábamos esta disyuntiva, o
¿Empezamos a enseñar programación incluida en los contenidos
básicos del curriculum?
o
¿más bien se trata de
aceptar que existe un pensamiento propio, al igual a como existe un pensamiento
heurístico o un pensamiento divergente —al que ya se denomina pensamiento
computacional, y al que algunos hemos llamado precoding (algoritmia, análisis
descendente, análisis ascendente, modularización, recurrencia, backtracking,…)
— y que habría que empezar por un diseño que favorezca la adquisición de este
pensamiento desde las primeras etapas de aprendizaje?
Y el 5
de noviembre de 2014 empezamos, en un blog muy de andar por casa, para
simplemente fijar las ideas y comunicarlas de forma fácil, pero destinado en
exclusiva este tema, una serie de posts titulada ¿Por qué "pensamiento
computacional"?
En el
post cuarto, el 23 de noviembre de 2014, empezamos a desarrollar los
componentes del Pensamiento Computacional. Comenzamos por “análisis ascendente”,
“análisis descendente”, heurística, “pensamiento lateral y pensamiento
divergente”, creatividad, resolución de problemas y pensamiento abstracto.
El conjunto de componentes lo concluí en esta primera
versión, el
martes, 4 de agosto de 2015, con la última componente de catorce: La
metacognición.
El esquema en esta primera versión quedaba así:
Fig. 1
En un post
posterior incluimos una decimoquinta componente “la
cinestesia”. La historia es muy interesante, la podemos encontrar junto con
el esquema definitivo en esa fase inicial en el artículo: ¿Por
qué "pensamiento computacional"? (¿y XII?) CINESTESIA
Fig. 2: Esquema de 15 componentes en su primera versión 23 de
septiembre de 2015
Hay que decir que una serie de posts más pulcra y conteniendo esta
última entrada la podemos encontrar en Redes abiertas entre el post ¿Por
qué pensamiento computacional? (I) y éste.
Hasta aquí
la historia inicial del esquema y de la elaboración de la que es resumen.
Posteriormente a estas referencias iniciales, la elaboración más completa y la
descripción de los elementos que constituyen, bajo esta perspectiva, el
pensamiento computacional y una definición por extensión o por compilación la
podemos encontrar en:
·
el libro El
pensamiento computacional, análisis de una competencia clave (II
Edición) (Pérez-Paredes y Zapata-Ros, 2018). En una primera edición en 2017, también
aparecen la misma definición y el mismo esquema de 15 componentes ya completo, junto
con una primera parte dedicada a la componente
“patrones” y “lenguaje de patrones” de Zapata-Ros y Pérez Paredes (Enero
2018). En la II Edición hay además una tercera parte dedicada a “pensamiento
computacional desenchufado” (“unpluged computational think”) y un interesante
prólogo de César Coll.
·
posts académicos en el blog RED de Hypotheses (Zapata-Ros, Diciembre 2018) (Zapata-Ros, Diciembre 2014),
·
en el artículo Pensamiento computacional: Una nueva
alfabetización digital (Zapata-Ros, 2015) y
·
en numerosos
preprints.
Pero veamos
qué ha escrito la profesora Shuchi Grover, de Stanford
en el artículo, The
5th ‘C’ of 21st Century Skills? Try Computational Thinking (Not Coding), y
el interés que tiene con relación a esta forma de definir el pensamiento
computacional.
En el
apartado dedicado a decir qué es el 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.
Veamos pues,
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 Graves 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 habilkiadades 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 computacional: En
el libro y en su presentación en University
of Cambridge lo decíamos así:
En la
tradición pedagógica anglosajona se les denomina las tres erres: The 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 (o sea, cómo es la nueva programación
educativa que queda tras incluirlo) y sobre todo un diseño instruccional (cómo
se hace) es 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 actividades. 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 que es 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.
Referencias.-
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
Raja, T. (2014). We Can Code It! Why computer literacy is key to winning the
21st century. Mother
Jones, June.
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
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
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
[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.
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