Browsing by Subject "Computational Thinking"

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    Integración de Pensamiento Computacional en Educación Básica. Dos Experiencias Pedagógicas de Aprendizaje Colaborativo online
    (Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones, 2020) Basogain Olabe, Xabier; Olmedo Parco, María Elena
    Los países del mundo han incluido en sus agendas educativas la incorporación del Pensamiento Computacional (PC) en la Educación Básica. A pesar de los esfuerzos de las autoridades escolares, los sistemas escolares tienen dificultades en desarrollar esta propuesta en las aulas tradicionales. En este artículo presentamos dos experiencias basadas en el uso de tecnologías y metodologías educativas que han ayudado a superar estas dificultades, logrando llevar el PC al aula de forma eficaz para los estudiantes, los docentes y centros escolares. Las experiencias se han desarrollado en colaboración con instituciones educativas y ministerios de educación de dos países de Latinoamérica. Las tecnologías educativas utilizadas son los entornos virtuales de aprendizaje (EVA), los sistemas de colaboración síncronos, y los entornos de programación online Scratch/Snap. Las metodologías educativas desarrolladas se basan en el trabajo colaborativo del docente de aula - docente remoto, docentes - estudiantes, y estudiantes - estudiantes. Ambas, tecnologías y metodologías educativas, se han utilizado de forma conjunta para desarrollar a través del PC la capacidad de nuestros estudiantes para resolver problemas relacionados con la vida diaria y con el mundo laboral
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    LearningML: A Tool to Foster Computational Thinking Skills Through Practical Artificial Intelligence Projects
    (Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones, 2020) Rodríguez-García, Juan David; Moreno-León, Jesús; Román-González, Marcos; Robles, Gregorio
    The use of Artificial Intelligence (AI) offers new and thriving opportunities, but introduces also new risks and ethical issues that should be dealt with. We argue that the introduction of AI contents at schools through practical, hands-on, projects is the way to go to educate conscientious and critical citizens of the future, to awaken vocations among youth people, as well as to foster students’ computational thinking skills. However, most existing programming platforms for education lack some of the required educational features to develop a complete understanding of AI. In this paper we present LearningML, a new platform aimed at learning supervised Machine Learning (ML), one of the most successful AI techniques that is in the basis of almost every current AI application. This work describes the main functionalities of the tool and discusses some decisions taken during its design. For its conception, we have taken into account lessons learned from the research literature on introducing AI in school and from the analysis of other educational tools built with the aim to allow learners to use ML. We offer as well some promising results obtained after a preliminary testing pilot workshop. Finally, the next steps in the development of LearningML are presented, focused on the face and instructional validation of the tool.
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    Pensamiento computacional: Una nueva alfabetización digital
    (Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones, 2015) Zapata-Ros, Miguel
    La sociedad y la economía demandan profesionales cualificados en las industrias tecnológicas. Se da la paradoja de países con un alto índice de paro en las que actualmente se quedan sin cubrir puestos de trabajo de ingenieros y técnicos de industrias y servicios digitales. Esto ha sensibilizado a gestores e instituciones a abordar el problema desde el punto de vista de la formación. Se trata de una nueva alfabetización, la alfabetización digital, y que como tal hay que comenzar desde las primeras etapas del desarrollo individual, al igual como sucede con otras habilidades clave: la lectura, la escritura y las habilidades matemáticas. El planteamiento, el más frecuente ha consistido en favorecer el aprendizaje de la programación de forma progresiva. Proponiendo a los niños tareas de programar, desde las más sencillas y más lúdicas a las más complejas. Pero se puede plantea la cuestión de otro modo: Las competencias de codificar son la parte más visible de una forma de pensar que es válida no sólo en ese ámbito de la actividad mental, la que sostiene el desarrollo y la creación de programas y de sistemas. Hay una forma específica de pensar, de organizar ideas y representaciones, que es terreno abonado y que favorece las competencias computacionales. Se trata de una forma de pensar propicia para el análisis y la relación de ideas, para la organización y la representación lógica. Esas habilidades se ven favorecidas con ciertas actividades y con ciertos entornos de aprendizaje desde las primeras etapas. Se trata del desarrollo de un pensamiento específico: el pensamiento computacional. En este trabajo hacemos una recensión de las formas de pensamiento que se han manifestado y han sido estudiadas como útiles a esta forma de pensar y de resolver problemas en este ámbito cognitivo y a sentar unas bases que en un futuro permitan desarrollar pormenorizadamente los contenidos en un curriculum útil a las distintas modalidades y niveles de educación, así como para la formación de maestros y profesores que los impartan
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    El pensamiento computacional: ¿Una nueva forma de entrenar la memoria de trabajo?
    (Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones, 2020) Sanabria Zafra, Eduardo; Rodríguez Rodríguez, Noelia; Zerpa Pérez, Andrés Eduardo; Prieto Marañón, Pedro Luis; Alonso Rodríguez, María Ángeles
    El pensamiento computacional es un concepto reciente que ha cobrado importancia en los últimos años. Se ha encontrado que entrenamientos basados en este concepto, son capaces de producir mejoras en diversas funciones cognitivas. En este trabajo se ha empleado un entrenamiento basado en el pensamiento computacional elaborado por el Aula Cultural de Pensamiento Computacional y la Fundación general de la Universidad de La Laguna. El entrenamiento se aplicó a un total de 49 alumnos de secundaria divididos en dos grupos: un grupo que se basaba en una metodología de aprendizaje guiada y otro basado en una metodología de aprendizaje por descubrimiento. El objetivo es comprobar si el entrenamiento es capaz de producir mejoras en las medidas de memoria de trabajo y si es más beneficioso para los participantes con un nivel de memoria de trabajo alto. La conclusión que se puede obtener de dicho estudio es que el entrenamiento, independientemente de la metodología que se aplique es capaz de producir mejoras en las diferentes medidas de memoria trabajo. Así mismo, no se encontró evidencia de que los participantes con un nivel de memoria de trabajo alto se beneficien más del entrenamiento en la mayoría de las pruebas, pero sí se encontró un beneficio mayor de estos en la prueba de figuras abstractas