3.2.3 Aplicación de estrategias de pensamiento computacional a la modelización de los apoyos

En el Marco de Referencia de la Competencia Digital Docente se hace referencia explícita a la aplicación de estrategias de pensamiento computacional para diseñar procedimientos que permitan detectar y categorizar los problemas concretos que el alumnado puede tener durante el proceso de un determinado aprendizaje. Con ello, se hace referencia a la utilización de enfoques propios de la programación y la resolución de problemas de manera lógica y estructurada.

El pensamiento computacional implica descomponer un problema en partes más pequeñas, identificar patrones y reglas, abstraer información relevante, diseñar algoritmos y utilizar la lógica para la resolución de problemas. Esta habilidad puede ser aplicada en diversas áreas, incluyendo la educación, tal y como puede leerse en el apartado 6.5 dedicado a la robótica y el pensamiento computacional en el ámbito de desarrollo y evaluación de la competencia digital del alumnado.

En el contexto educativo, utilizar estrategias de pensamiento computacional implica diseñar procedimientos que permitan identificar, analizar y categorizar los problemas específicos que los estudiantes pueden enfrentar durante su proceso de aprendizaje. Esto implica reconocer patrones de error, dificultades en la comprensión de conceptos, entre otros.

Además, utilizar el pensamiento computacional implica también modelizar las orientaciones, ayudas, información de apoyo y actividades de refuerzo utilizando tecnologías digitales. Esto implica utilizar herramientas y recursos tecnológicos, como plataformas en línea, aplicaciones educativas, simulaciones y otros, para proporcionar a los estudiantes la información y el apoyo necesario para superar sus dificultades.

Un posible ejemplo de transferencia de las estrategias y fases del pensamiento computacional a la modelización de las orientaciones educativas podría ser:

1. Fase de análisis y comprensión del problema:
   En esta fase, se identifica y comprende el problema que se desea abordar en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Esto implica analizar las necesidades y dificultades de los estudiantes. Al igual que en el pensamiento computacional, es necesario descomponer el problema en partes más pequeñas para su comprensión y definir claramente los objetivos educativos.

2. Fase de abstracción:
   En esta fase, se busca simplificar y generalizar los conceptos y estrategias educativas para que puedan ser aplicadas en diferentes situaciones de aprendizaje. Al igual que en el pensamiento computacional, la abstracción permite crear modelos o estructuras que representan las ideas y habilidades a desarrollar.

3. Fase de diseño algorítmico:
   En esta fase, se diseña el plan de acción o algoritmo para implementar las orientaciones educativas. Se establecen las actividades, recursos y estrategias que se van a utilizar para mejorar el proceso de enseñanza-aprendizaje. Al igual que en el pensamiento computacional, se definen los pasos y secuencias de acciones a seguir para lograr los objetivos educativos planteados.

4. Fase de implementación:
   En esta fase, se pone en práctica el plan de acción diseñado. Se llevan a cabo las actividades y se aplican las estrategias educativas para mejorar el proceso de enseñanza-aprendizaje. Al igual que en el pensamiento computacional, se ejecuta el código o programa diseñado para resolver el problema planteado.

5. Fase de evaluación y retroalimentación:
   En esta fase, se evalúa el impacto de las orientaciones educativas implementadas. Se analizan los resultados obtenidos y se recopilan datos para retroalimentar el proceso. Al igual que en el pensamiento computacional, se evalúa el rendimiento del programa o algoritmo implementado y se ajusta en base a los resultados obtenidos.