Desarrollo del pensamiento computacional
basado en diseño de tecnología educativa
Development of computational thinking based
on the design of educational technology
Fuente: freepik.com. Licencia Creative Commons.
76
2. Magister en Tecnología Educativa, Instituto Tecnológico de Monterrey. Integrante del Grupo de Investigación GIDSAW, Universidad de
Investigación y Desarrollo (UDI), Bucaramanga (Colombia): Dirección: calle 9 n.º 23-55, PBX:57 76 352525. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-
2690-3318. Correo electrónico institucional: rmantilla1@udi.edu.co.
3. Doctora en Ciencias de la Educación. Integrante del grupo de investigación Grupo de Infancia, Tecnología, Educación y Diversidad, Universitat de
les Illes Balears, de Palma de Mallorca (España): Dirección: carrera de Valldemossa, km 7,5. Palma (Illes Balears), PBX: +34 - 971 17 30 00. ORCID ID:
https://orcid.org/0000-0003-4636-2675. Correo electrónico institucional: xisca.negre@uib.es.
1. Artículo de investigación empírica, con enfoque cualitativo, resultado de un proyecto de investigación culminado, perteneciente al área de
Ingenierías, subárea de sistemas, desarrollado en el grupo de investigación GIDSAW y nanciado por la Universidad de Investigación y Desarrollo
(UDI), de la ciudad de Bucaramanga (Colombia). Dirección: calle 9 n.º 23-55, PBX: 57 76 352525. Fecha de inicio: febrero de 2017. Fecha de
terminación: noviembre de 2018.
Resumen
La era digital y los continuos avances tecnológicos generan cambios en la forma de vivir, actuar y pensar, lo que
exige nuevas habilidades para ser competitivo e innovador. Los avances originan nuevas habilidades. Inventos
como la rueda, la bombilla, el automóvil, la computadora y el internet fueron estableciendo varios tipos de
analfabetismo. Inicialmente el término comprendía la incapacidad de leer y escribir; después, la necesidad de
una segunda lengua, y nalmente, destrezas mínimas para atender los retos de la sociedad del conocimiento con
nuevos recursos digitales. Para el siglo XXI, se llama alfabetización digital, con cambios obligatorios en la forma
de pensar, actuar y resolver problemas. Como respuesta, surge el pensamiento computacional, visto como la
capacidad para resolver problemas con apoyo de la tecnología e informática. En el abanico de estrategias para
lograr su desarrollo, se presentan aquí los resultados acumulados en dos años, desde un semillero de investigación.
Palabras clave: Pensamiento computacional, tecnología educativa, semillero investigación, alfabetización digital.
Abstract
The digital age and the continuous technological advances generate changes in the way of living, acting and
thinking, which demand new skills to be competitive and innovative. The advances originate new abilities.
Inventions such as the wheel, the light bulb, the automobile, the computer, and the Internet established various
types of illiteracy. Initially, the term included the inability to read and write; then the need for a second language,
and nally, minimum skills to meet the challenges of the knowledge society with new digital resources. For the 21st
century, it is called digital literacy, with obligatory changes in the way of thinking, acting and solving problems.
The answer is computational thinking, seen as the ability to solve problems with the support of technology and
Desarrollo del pensamiento computacional basado
en diseño de tecnología educativa
1
Development of computational thinking based
on the design of educational technology
Rafael Ricardo Mantilla G
2
, Francisca Negre Bennasar
3
Artículo recibido en enero 03 de 2019; artículo aceptado en marzo 04 de 2019.
Este artículo puede compartirse bajo la Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
y se referencia usando el siguiente formato: Mantilla, R. & Negre, F. (2019). Desarrollo del pensamiento computacional basado en diseño
de tecnología educativa. I+D Revista de Investigaciones, 14 (2), 75-86. DOI: https://doi.org/10.33304/revinv.v14n2-2019007
I+D Revista de Investigaciones
ISSN 2256-1676 / ISSN en línea 2539-519X
Volumen 14 Número 2 Julio-Diciembre de 2019 pp. 75-86
I+D Revista de Investigaciones ISSN 2256-1676 / ISSN en línea 2539-519X
Volumen 14 Número 2 Julio-Diciembre de 2019 pp. 75-86
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computing. In the range of strategies to achieve its development, results accumulated during two years are
presented, from a research incubator.
Keywords: Computational thinking, educational technology, research incubator, digital literacy.
Introducción
Asistimos a una era gobernada por equipos de
cómputo que ejercen control y cambian formas de
actuar, interactuar y pensar. Las múltiples fuentes de
información y la omnipresencia del internet como
superautopista de comunicación facilitan y dan ventajas
en la distribución, capacidad de almacenamiento,
rapidez de publicación y herramientas poderosas de
búsqueda de información. Estos medios electrónicos
presentan ventajas que van reemplazando el formato
de libros, revistas, bibliotecas, entre otros (Galina, 2002).
La historia ha demostrado cómo los inventos marcan
las acciones, costumbres, culturas y épocas del hombre,
con inventos que van desde la rueda (3500 a. C), la
lámpara incandescente (1987), el automóvil (1769), la
computadora (1942) y el internet (1969). Esto solo por
mencionar unos pocos que han marcado generaciones
completas.
Cada época, de igual manera que marca un avance
y tendencia en la evolución del hombre y en la
forma en que interactúa con el mundo, también trae
consigo necesidades de formarse (alfabetización). Y
estas necesidades implican dificultades para quienes
no están preparados. Para los intereses del artículo
llamaremos a estas dificultades “analfabetismo”.
Del analfabetismo a la alfabetización
Delimitamos el concepto de ‘analfabetismo’ de acuerdo
con Braslavsky (2003). Es el opuesto de alfabetismo,
que consiste en la habilidad de leer y escribir, con un
dominio aceptable para las exigencias de la comunidad.
Basados en lo anterior, y en concordancia con Torres
(2006), se puede definir ‘analfabetismo’ como la
incapacidad de leer y escribir. Este concepto se liga
generalmente a la falta de aprendizaje. Para Cassany
y Castellá (2011), la literacidad o sociocultura de la
lectura y escritura no es solo un proceso cognitivo o
acto de decodificación, sino que alude a tareas sociales
y prácticas culturales en una comunidad hablante.
Entonces, le evolución del hombre y los avances
tecnológicos evidencian nuevas incapacidades diferentes
a la analfabetización absoluta, que hacía alusión a la
incapacidad de leer y escribir.
Posteriormente, ante la globalización y otros
conceptos como cibercultura y ciberespacio, que van
disminuyendo las fronteras entre los países, nuevos
medios de comunicación y tecnologías soportadas en
internet surgen como la necesidad de comunicarse
con otras culturas. Ello da origen a la aldea global, con
nuevas habilidades y tendencias en las personas.
Producto de la globalización, la eliminación de fronteras,
los nuevos medios de comunicación, los nuevos modelos
de trabajo y otros cambios que generalizan la necesidad
de dominar una segunda lengua (generalmente el
inglés), surge el analfabetismo laboral. Se relaciona con
la necesidad de dominar el inglés como idioma universal,
dado que la ausencia de un nivel básico de desempeño
trae consigo rechazo social.
Para Navas y Alemán (2009), la alfabetización absoluta
(lectora y escritura) y su dominio contribuyen en el
dominio de una segunda lengua, por las estructuras y
patrones mentales desarrollados.
Actualmente, la sociedad de la información y la
participación de los dispositivos de cómputo en las
diferentes labores que desarrolla el ser humano han
cambiado las formas de interactuar, comunicarnos,
trabajar, pensar, sentir y aprender (Guzman & Gutíerrez,
2018; Simanca, Porras, Garrido & Hernández, 2017). El
desconocimiento de los avances tecnológicos o nuevas
tecnologías se conoce como analfabetismo digital
(Guaña, Valencia, Topón & Pérez, 2016). Alude al no saber
cómo interactuar digitalmente y obtener benecios
de estos medios, lo que se evidencia en el poco o nulo
manejo de herramientas informáticas. Esto afecta a los
sujetos en los ámbitos profesional, personal y social.
En el marco de la era digital, de los diferentes sectores
de la sociedad y el nivel de la capacidad que interactúan
con tecnologías, surge una reciente clasicación de tres
grupos: los nativos digitales, que han ido creciendo a la
par que las tecnologías; los inmigrantes digitales, que
fueron adaptándose a las tecnologías; y los analfabetos
digitales, que se mantienen al margen de las tecnologías
(Guaña, Valencia, Topón & Pérez, 2016).
Alfabetización digital
De acuerdo con Rodríguez y Dolores (2008), la
alfabetización digital abre las puertas a la civilización
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digital, lo que permite que existan mejores relaciones de
comunicación, laborales, familiares, sociales y culturales.
Czernik (2006) afirma:
“Una verdadera alfabetización digital no consiste
solo en enseñar a utilizar una computadora y
distintas aplicaciones informáticas, sino que,
además, debe ofrecer los elementos básicos para
el desarrollo de capacidades que permitan la
comprensión y dominio del lenguaje en el que
están codificados los programas”.
En la búsqueda por alcanzar esta alfabetización, las
instituciones de educación pública, privadas, básica,
media, secundaria, de pregrado y de posgrado generan
diferentes estrategias curriculares y transversales desde
la academia, para forjar estudiantes competitivos como
futuros ciudadanos y fuerza motriz de un pueblo, cultura,
región o país. En su búsqueda por articular estos patrones
de enseñanza, llegan a las siguientes preguntas: ¿cómo
pensamos?, ¿qué estrategia implementaremos para
fomentar uno de estos pensamientos?
Tipos de pensamiento
Para Vygotsky (1979), en contraste con Bermejo (1998),
el pensamiento y el lenguaje están totalmente ligados
en aspectos que forman una estructura. Ello desde el
signicado de la palabra (semántica), estructura del
lenguaje (sintaxis), componente pragmático (contexto)
y procesos neurológicos (producción).
La combinación de estos elementos (semántica,
sintaxis y contexto), la metacognición y su intención de
profundización en unos aspectos más que en otros llevan
a una determinada clasicación del pensamiento. Para
Monereo y Castello (1997), esta clasicación contiene estos
aspectos: lógico, crítico, reexivo, divergente, convergente
y creativo.
Se resaltan tres tipos de pensamiento:
- Pensamiento crítico: Entendido como el pensamiento
que permite procesar datos y tomar decisiones con
base en sus propias creencias, con expresiones de
actividad intelectual, orientadas a conseguir objetivos
académicos y para la vida diaria. En este tipo de
pensamiento se utilizan habilidades relacionadas con
el razonamiento, la resolución de problemas y la toma
de decisiones (Lara, 2012).
- Pensamiento creativo: Es el responsable de generar
nuevas ideas, alternativas e ideas originales. Establece
conexiones entre lo que sabe y lo que aprende, y
demuestra un aprendizaje significativo, estrechamente
relacionado con el pensamiento crítico.
- Pensamiento metacognitivo: Se refiere al grado de
conciencia y conocimiento que el individuo tiene de sí
mismo sobre la forma de pensar. Consiste en conocer,
aprender y resolver problemas.
Marzano (1992) propone ocho actividades, operaciones
o destrezas que estimulan el desarrollo del pensamiento
crítico como suprapensamiento que afecta los demás de
la lista. Estas ocho destrezas son:
- Comparación: para la identificación y articulación
de semejanzas y diferencias entre los objetos reales
y abstractos.
- Clasificación: para agrupar objetos con base en sus
atributos o características.
- Inducción: para inferir generalizaciones, principios,
afirmaciones soportadas en procesos de análisis.
- Deducción: para inferir las consecuencias que se pueden
desprender al aplicar determinadas generalizaciones o
principios.
- Análisis de errores: para identicar y articular errores
desde el razonamiento.
- Elaborar fundamentos: para diseñar y construir
escenarios que permitan comprobar afirmaciones.
- Abstraer: para identificar el patrón o secuencia que
subyace dentro de un conjunto de datos.
- Analizar diferentes perspectivas: para valorar y contrastar
el propio punto de vista con el de los demás.
En relación con un aprendizaje basado en
competencias, Villa y Poblete (2007) incorporan más
tipos de pensamientos (ver Figura 1). Para el presente
artículo, no es relevante el lóbulo donde se forma, pero
sí la representación de los estadios de cómo pensamos.
El pensamiento reexivo aborda el modo de pensar,
ordenar ideas, tomar decisiones conscientes y reconocer
la forma de pensar y la mentalidad.
El pensamiento analítico permite catalogar lo que
sabemos, a través de comparaciones y de establecer
categorías.
El pensamiento sistémico se emplea en ideas con una
realidad irreductible, de la que no lo podemos deslindar.
Es la aceptación de una realidad previamente modelada
y simulada (comprobada).
El pensamiento analógico, con la aplicación de
comparaciones mentales no directas, implica el
conocimiento de diferentes realidades. Es un esquema
mental que compara distintas ideas por el parecido que
puedan tener en relación con otras.
Rafael Ricardo Mantilla G, Francisca Negre Bennasar
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Rafael Ricardo Mantilla G, Francisca Negre Bennasar
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El pensamiento deliberativo es aquel que soporta las
decisiones. No hace referencia a cálculo matemático o
estadístico, sino al hecho de aplicar el poder de decisión
de acuerdo con una serie de valores.
El pensamiento práctico permite discernir y aplicar las
mejores soluciones para realizar una acción. Establece
qué es lo conveniente, para aplicar mejoras. Por medio
del pensamiento práctico, creamos rutinas de trabajo.
Es el pensamiento que se usa en la aplicación de una
u otra técnica artística, en función del soporte, de la
temática o de nuestra habilidad.
El pensamiento grupal se mide desde dos niveles.
El nivel del pensamiento adquirido, que se integra
en nuestra propia manera de pensar, y, por tanto, lo
hacemos nuestro; y el pensamiento de un grupo y
su utilización por parte de un conjunto de personas
(población). Este último es clave en la resolución de
posibles conflictos vivenciales.
Por su parte, Castañeda (2000), basado en la lista de
habilidades que puede desarrollar el ser humano, aumenta
la lista de pensamientos. Añade el pensamiento lógico,
creativo, sistémico, estratégico, prospectivo, lateral, difuso,
probabilístico, losóco y ético. Estos se desarrollan en los
diferentes lóbulos del cerebro (ver Figura 2).
Figura 1. Cómo pensamos. Fuente: Villa y Poblete (2007).
Figura 2. Lóbulos del cerebro. Fuente: MedlinePlus (2018).
En relación con estos tipos de pensamiento, se ciernen
demandas especícas, como las de empleadores
que representan el contexto laboral. En un estudio
adelantado por Villa y Poblete (2007) (ver Tabla 1), se
presentan las 10 competencias más valoradas en Reino
Unido, Europa y Japón.
Tabla 1
Las 10 competencias más valoradas en el contexto
laboral
REINO
UNIDO
EUROPA
JAPÓN
Trabajo bajo
presión
Resolución de
problemas:
trabajo
autónomo
Resolución de
problemas
Comunicación
oral
Comunicación
oral
Ejercicio físico
Precisión y
atención al
detalle
Trabajo bajo
presión
Comunicación
oral: precisión,
atención al
detalle
Trabajo en
equipo
Hacerse
responsable
de las
decisiones
Gestión del
tiempo
Trabajo en
equipo
Trabajo en
equipo
Capacidad de
adaptación
Asertividad,
persistencia y
decisión
Capacidad de
concentración,
gestión del
tiempo
Iniciativa
Capacidad de
adaptación,
iniciativa,
precisión
Trabajo
autónomo
Hacerse
responsable
de las
decisiones
Planificación,
coordinación
y
organización
Iniciativa
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De la Tabla 1, se deriva la importancia de trabajar
unas dimensiones más que otras. Por ejemplo, el
pensamiento crítico; el pensamiento reexivo; las
habilidades comunicativas; el sentido común, con
inuencia de la utilización de las TIC; el trabajo desde
grupos heterogéneos; las orientaciones del aprendizaje;
la comunicación; la aplicación del pensamiento
matemático; y la resolución de problemas.
Pensamiento computacional
Se delimita ahora el concepto de pensamiento
computacional (PC). Para Wing (2006), es “el proceso
de pensamiento envuelto en formular un problema
y sus soluciones, de manera que las soluciones son
representadas de una forma en que pueden ser llevadas
a un agente de procesamiento de información”. Ello
como una habilidad fundamental para todos, no solo
para los informáticos. Para la lectura, la escritura y
la aritmética, deberíamos promover el pensamiento
computacional en la capacidad analítica de cada niño.
Unos años después, Valverde-Berrocoso, Fernández-
Sánchez y Garrido-Arroyo (2015) indican que el
pensamiento computacional es una competencia básica
que todo ciudadano debería conocer, para desenvolverse
en la sociedad digital, pero que no es una habilidad
“rutinaria” o “mecánica”. Es una forma de resolver problemas
de manera inteligente e imaginativa, y además posee las
características de combinar abstracción y pragmatismo,
ya que se fundamenta en las matemáticas.
Tabla 2
Características del pensamiento computacional
Fuente: Villa y Poblete (2007).
Como un mecanismo inteligente de aprendizaje para
afrontar puntualmente los retos que trae consigo la era
digital, así como para apoyar la alfabetización digital,
se encuentra el pensamiento computacional. Este
pensamiento incorpora habilidades y características del
pensamiento crítico, creativo, lógico, analítico, reexivo,
práctico y sistémico, entre otros, desde el plano de las
tecnologías educativas (Llorens Largo, García-Peñalvo,
Molero Prieto & Vendrell Vidal, 2017).
El pensamiento computacional se concibe como una
metodología que articula conceptos básicos de las
ciencias de la computación para resolver problemas
cotidianos de forma rápida y efectiva. Se emplea para
resolver problemas que no pueden ser tratables de forma
sencilla por una persona (Basogain, Olabe & Olabe, 2015).
Su principal promotora, y quien acuñó el término de
pensamiento computacional, fue Wing (2006). Esta
autora ha hecho alusión a la nueva forma en que se
deben afrontar los problemas basados en el potencial
que ofrece la computación. Wing describe con detalle
las principales propiedades asociadas al pensamiento
computacional (ver Tabla 2).
N.º
Características
1
Reformular un problema a uno parecido
que sepamos resolver por reducción; esto
es, encuadrarlo, transformarlo, simularlo.
2
Pensar recursivamente.
3
Procesar en paralelo.
4
Interpretar códigos como datos y datos
como códigos.
5
Generalizar análisis dimensional.
6
Reconocer ventajas y desventajas de
solapamiento.
7
Reconocer coste y potencia de tratamiento
indirecto y llamada a proceso.
8
Juzgar un programa por simplicidad de
diseño.
9
Utilizar abstracción y descomposición en un
problema complejo o diseño de sistemas
complejos.
10
Elegir una correcta representación o modelo
para hacer tratable el problema.
11
Seguridad en su utilización y en su
modificación en un problema complejo sin
conocer cada detalle.
12
Modularizar ante múltiples usuarios.
13
Prefetching y caching anticipadamente para
el futuro.
14
Prevención, protección, recuperarse de
cada escenario en el peor caso.
15
Utilizar razonamiento heurístico para
encontrar la solución.
16
Planificar y aprender en presencia de
incertidumbre.
17
Buscar, buscar y buscar más.
18
Utilizar muchos datos para acelerar la
computación.
19
Límite tiempo/espacio y memoria/potencia
de procesado.
REINO
UNIDO
EUROPA
JAPÓN
Trabajo bajo
presión
Resolución de
problemas:
trabajo
autónomo
Resolución de
problemas
Comunicación
oral
Comunicación
oral
Ejercicio físico
Precisión y
atención al
detalle
Trabajo bajo
presión
Comunicación
oral: precisión,
atención al
detalle
Trabajo en
equipo
Hacerse
responsable
de las
decisiones
Gestión del
tiempo
Trabajo en
equipo
Trabajo en
equipo
Capacidad de
adaptación
Asertividad,
persistencia y
decisión
Capacidad de
concentración,
gestión del
tiempo
Iniciativa
Capacidad de
adaptación,
iniciativa,
precisión
Trabajo
autónomo
Hacerse
responsable
de las
decisiones
Planificación,
coordinación
y
organización
Iniciativa
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N.º
Características
1
Reformular un problema a uno parecido
que sepamos resolver por reducción; esto
es, encuadrarlo, transformarlo, simularlo.
2
Pensar recursivamente.
3
Procesar en paralelo.
4
Interpretar códigos como datos y datos
como códigos.
5
Generalizar análisis dimensional.
6
Reconocer ventajas y desventajas de
solapamiento.
7
Reconocer coste y potencia de tratamiento
indirecto y llamada a proceso.
8
Juzgar un programa por simplicidad de
diseño.
9
Utilizar abstracción y descomposición en un
problema complejo o diseño de sistemas
complejos.
10
Elegir una correcta representación o modelo
para hacer tratable el problema.
11
Seguridad en su utilización y en su
modificación en un problema complejo sin
conocer cada detalle.
12
Modularizar ante múltiples usuarios.
13
Prefetching y caching anticipadamente para
el futuro.
14
Prevención, protección, recuperarse de
cada escenario en el peor caso.
15
Utilizar razonamiento heurístico para
encontrar la solución.
16
Planificar y aprender en presencia de
incertidumbre.
17
Buscar, buscar y buscar más.
18
Utilizar muchos datos para acelerar la
computación.
19
Límite tiempo/espacio y memoria/potencia
de procesado.
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Fuente: Basogain, Olabe y Olabe (2015).
Los componentes que articula el pensamiento
computacional, según Valverde (2015), se presentan en
la Figura 3.
Para Basogain, Olabe y Olabe (2015), se deben desarrollar
4 dimensiones como mínimo para alcanzar el desarrollo
del pensamiento computacional: descomposición,
abstracción, patrones y algoritmos (ver Figura 4).
La abstracción hace referencia a identicar las
características esenciales del proceso que se desea crear,
aislándolo de detalles superuos.
La descomposición se reere al proceso por el cual se
divide un problema en partes mínimas, para transformar
grandes y complejos problemas en pequeños y sencillos
problemas por resolver.
Los patrones consisten en buscar similitudes entre
diferentes problemas ya resueltos o afrontados
anteriormente para ser reutilizados. Cuantos más
patrones reconozcan, más fácil y rápida será la tarea de
resolver problemas.
Los algoritmos son el plan de acción diseñado para
ejecutar instrucciones claras y precisas, en un orden
efectivo, para resolver problemas.
Como tarea y compromiso, las instituciones educativas
deben buscar estrategias que propicien el desarrollo
del pensamiento computacional. Wing (2006) presenta
el pensamiento computacional como el conjunto
de los procesos de pensamiento implicados en la
denición de problemas y en la representación de
sus soluciones, de manera que dichas soluciones
pueden ser efectivamente ejecutadas por un agente de
procesamiento de información (humano, computadora
o combinación de ambos).
Metodología
Tipo de estudio
La investigación es aplicada y corresponde al tipo
experimental. Ello por la manipulación intencional de
la variable independiente pensamiento computacional,
Figura 4: Componentes del pensamiento computacional.
Fuente: Autores.
Figura 3. Componentes articulados en el pensamiento
computacional. Fuente: Valverde (2015).
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que presenta un nuevo escenario, por la integración
de “plataformas de jueces online” y de redes de
entrenamiento en programación competitiva. Se
busca así una mayor inuencia sobre las variables
que componen el pensamiento computacional
(descomposición, abstracción, patrones y algoritmos).
Esto se debe a la propuesta planeada en el modelo
pedagógico basado en participación de maratones y
torneos de programación competitiva. El enfoque es
descriptivo y presenta las características más relevantes
con relación al desempeño y los resultados en el ámbito
nacional, dentro del calendario de entrenamiento (RPC
4
y CCPL
5
), así como del encuentro ocial en la maratón
nacional de programación, que otorga los cupos para
participar ocialmente en la maratón latinoamericana
de programación competitiva (ambos organizados por
ACIS
6
/ REDIS
7
, en representación de la ICPC
8
).
Participantes
El diseño muestral se da desde un ambiente natural,
propio de la sinergia que rodea un semillero de
investigación, que corresponde a la participación
voluntaria y motivada de cualquier estudiante de
la Facultad de Ingenierías de la Universidad de
Investigación y Desarrollo. Los estudiantes de esta
facultad ven en su malla curricular materias relacionadas
con la programación de computadoras (Fundamentos
de Programación, Lógica Computacional, Programación
I y II, entre otras). También tiene que ver el interés por
resolver problemas e incluso mejorar técnicas para su
desempeño laboral. El grupo nalmente se registra con
28 estudiantes (6 mujeres, 22 hombres), conformado
por 8 estudiantes entre 7.° y 10.° semestre; 6 estudiantes
entre 3.° y 6.° semestre; y 14 estudiantes entre 1.° y 2.°
semestre. Las edades oscilan entre los 17 y los 28 años,
con un promedio de 20 años. El escenario de interacción
se da con frecuencia semanal (todos los sábados), en
horario comprendido entre la 1:00 p. m. y las 6:00 p. m.,
en un aula con computadoras y asignación por equipo
de dos y tres estudiantes (trabajo en equipo). Este
último es el requisito que se tiene para participar en los
torneos y maratones nacionales por parte de las redes
de entrenamiento.
Materiales e instrumentos
Los recursos empleados en el estudio corresponden a
plataformas virtuales de entrenamiento para la gestión,
así como para el registro de participantes para los
diferentes encuentros establecidos por un cronograma
de maratones en dos redes de entrenamiento (RPC y
CCPL). Asimismo, corresponden a los jueces online que
evalúan el desempeño en el desarrollo de los 12 retos
por maratón, para clasicar los equipos con base en sus
resultados en los ámbitos nacional (CCPL) e internacional
(RPC), y los equipos de cómputo con IDE para programar
en lenguaje C/C++ y Java.
La recolección de los datos se lleva a cabo desde los jueces
online. La publicación de sus resultados se da frente a
cada ejercicio o reto que compone la competencia, que
llamaremos pruebas estandarizadas (por la rigurosidad
de su diseño y estructura).
Pruebas estandarizadas
Las pruebas que conforman las diferentes maratones
tienen una estructura denida: su presentación es en
inglés; presentan un título –el nombre que debe llevar
el archivo al enviar al juez online–; un enunciado de
la situación problema; una breve descripción de las
características de los datos de entrada; una descripción
sobre los datos de salida; y uno o dos ejemplos para
su vericación. Cada reto tiene unos parámetros
relacionados con eciencia y consumo de recursos
máximos permitidos para ser aceptado. Estas maratones
agrupan en promedio 12 retos, y obedecen a un
calendario presentado desde principio de año, con un
evento mensual. Es decir, se participó en 2 maratones
por mes; sin embargo, a veces el calendario coincidía,
y se organizaban dentro del semillero varios equipos
participantes (3 estudiantes por equipo) para atender a
los dos encuentros.
Procedimiento
Con la intención de alcanzar y generar ambientes para
el fomento del pensamiento computacional, existen
diferentes estrategias, que van desde la adaptación y
reforma al currículo; la atención temprana desde las
escuelas; la mediación de los videojuegos; la incorporación
de los lenguajes de programación en los planes de aula; el
uso de diferentes recursos de la tecnología educativa, como
aulas virtuales de aprendizaje; objetos de aprendizaje;
microblogs, implementación de LMS, entre otros.
Para el presente artículo, se muestra una estrategia que
integra la tecnología educativa, con jueces, ejercicios y
entornos de desarrollo integrado de programación online
4. RPC (Red de Programación Competitiva).
5. CCPL (Colombian Collegiate Programming League).
6. ACIS (Asociación Colombiana de Ingenieros de Sistemas).
7. REDIS (Red Colombiana de Programas de Ingeniería de Sistemas y
Anes).
8. ICPC (International Collegiate Programming Contest).
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(ver Figura 5), desde un espacio complementario de
trabajo (un aula de clase), en horario alterno al académico
(los sábados). Se caracteriza por la investigación constante,
el trabajo en grupo, la diversidad por la heterogeneidad
de sus integrantes, que corresponden a estudiantes de
diferentes carreras profesionales y diferentes niveles o
semestres de formación.
Todos se reúnen bajo una línea de trabajo llamada
“club de programación competitiva”, que se basa en
la participación constante en maratones y torneos.
Obtienen el reconocimiento como sede ocial para la
participación del calendario de encuentros; agregan ese
ingrediente de competitividad y medición constante,
frente a otras universidades reconocidas del contexto
nacional e internacional, a través de un semillero de
investigación.
El semillero de investigación incorpora dentro de sus
recursos de gestión y aprendizaje plataformas de
tecnología educativa, para mediar en la resolución de
Figura 5. Juez online BOCA. Fuente: Autores.
problemas, a través de los dispositivos de cómputo.
Durante dos años de trabajo, se lograron grandes metas,
como hacer parte del selecto grupo de universidades
avaladas como sedes ociales para participar en
los calendarios de entrenamiento en programación
competitiva, por parte de las dos redes más representativas
en Colombia: la Red de Programación Competitiva
(RPC), perteneciente a la Sociedad Colombiana de
Computación (SCo2) (febrero de 2017) y la Colombian
Collegiate Programming League (CCPL), perteneciente
a la International International Collegiate Programming
Contest (abril del 2017) (ver Figuras 6 y 7).
Figura 6. Participación de eventos organizados por CCPL.
Fuente: Autores.
Figura 7. Participación en eventos de la RPC. Fuente: Autores.
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Resultados
Los resultados se presentan en 3 secciones: RPC, CCPL y
ACIS/REDI. Se consideran dos momentos: el primer año
de trabajo y el segundo año.
Durante el primer año de trabajo, los resultados en la
participación de estas redes de entrenamiento no fue el
mejor, porque muchos encuentros no lograban cumplir
con un reto, según los parámetros de aceptación por
parte del juez online. Además, RPC, a diferencia de CCPL,
permitía como entrenamiento, después de la maratón,
continuar enviando ejercicios en modo posmaratón. Se
establecieron unas metas ambiciosas para el segundo año
de estudio.
RPC es una red de entrenamiento que también
representa una ventana frente a universidades de
diferentes regiones del mundo. Se establecieron como
reto para los 10 encuentros 15 ejercicios aceptados
dentro del encuentro ocial; se lograron 18, para un
cumplimiento de la meta del 120 %. Por su parte, en
modo posmaratón el reto era de 20 retos adicionales
a los desarrollados durante el horario ocial, y se
consiguieron 18, para un cumplimiento de la meta del
90 % (ver Figura 8). Lo anterior representa un fuerte
insumo de nuevas técnicas de programación, así como
un banco de ejercicios para entrenamiento basado
en los retos aceptados que se pueden aplicar en los
siguientes años.
CCPL es una red de entrenamiento nacional,
representante ocial en Colombia de la ICPC, que
Figura 9. Criterios de evaluación CCPL. Fuente: Autores.
Figura 8. Criterios de evaluación RPC. Fuente: Autores.
organiza el mundial de programación competitiva.
Esta red, dentro de las características de sus ejercicios,
cuenta con una mayor dicultad, referencia y, por ende,
los resultados o buen desempeño allí son de mayor
dicultad; adicionalmente, en muchas ocasiones los
ejercicios son inéditos. En el primer año, los resultados
fueron insucientes, con 3 retos, cifra en que se basa
la proyección meta y se establece un plan de trabajo.
La meta se ja para participar en los 10 encuentros de
10 retos aceptados, con uno por evento; sin embargo,
los equipos consiguen 15 retos, para un indicador
de desempeño en cumplimiento de la meta del 150
%. Aunque no se cuenta con modo posmaratón, se
buscan jueces online de otros países, para continuar
evaluando algoritmos realizados en modo posmaratón.
Ello para enriquecer el banco de ejercicios y el área de
conocimiento, con una meta de 10 adicionales, de los
que se cumplieron 16 nuevos ejercicios, para una meta
cumplida del 160 % (ver Figura 9).
ACIS y REDIS organizan el encuentro anual en la
XXXII Maratón Nacional de Programación, que da
cupo a los mejores 40 equipos en el ámbito nacional
para representar a Colombia en la Maratón Regional
Latinoamericana ACM-ICPC 2018. Allí, uno de los
equipos, con un entrenamiento de 2 años, y con apoyo
de tecnología educativa, incrementa sus niveles de
desarrollo de pensamiento computacional y supera
la prueba con clasicación directa, por su buen
desempeño, y pasa a representar a Colombia en un
certamen de tan importante reconocimiento (ver Figura
7). De esta forma, se cumple con la meta del 100 % para
3 ejercicios proyectados.
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Figura 10. Clasicación de latinoamericanos. Fuente: Autores.
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Conclusiones
Los resultados obtenidos son satisfactorios. Se cuenta
con indicadores basados en el desempeño en las
maratones y posmaratones que demuestran un
buen trabajo. Estos sirven como indicador de que la
metodología está funcionando sobre el desempeño
de los estudiantes. Estos han pasado del anonimato
a ser los únicos representantes de las universidades
de Santander y Norte de Santander en obtener cupo
directo para representar a Colombia en la competencia
latinoamericana, con miras al mundial.
Internamente, si bien el reto o meta que se presentó
(2018) parecía ambicioso, al menos con referencia a
los resultados del año anterior (2017), estos fueron
superados en más del 100 %. Ello sirve de fundamento
para ampliar los parámetros de proyección para el
siguiente año (2019).
El desarrollo del pensamiento computacional se
fortalece desde la conformación de un semillero
de investigación, bajo la línea de programación
competitiva. Si bien no se tiene un número exacto de
la muestra, propio de las características que rodean a
un semillero que trabaja bajo la losofía de interés y
asistencia voluntaria, se ve un alto compromiso en los
participantes en atender los encuentros en un día de
descanso (sábado), y aun con una jornada continua y
extensa (1 a 6 p. m.).
Se detectan otros benecios paralelos a la intención
principal del estudio, en el desarrollo del pensamiento
computacional como competencia indispensable para
la era digital. Estos son el fortalecimiento del inglés, la
comprensión lectora y el desarrollo del pensamiento
matemático.
Agradecimientos
Se hace mención especial de las redes de entrenamiento
CCPL y RPC, por promocionar estos encuentros
virtuales, con un cronograma de maratones estricto y
sobresaliente organización lógico-técnica. Finalmente,
se hace mención de cada uno de los estudiantes que de
forma voluntaria creen y hacen parte de este proyecto,
quienes han demostrado altos niveles de pertinencia y
compromiso.
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