Aprender pensando y aprender haciendo
La introducción del pensamiento computacional en los currículos es tan reciente que no existe una definición precisa ni del concepto ni de su alcance. Esta cuestión, comentada por Serrano (2022), es resuelta por el mismo autor, quien proporciona una definición operativa generada desde una perspectica histórica:
El pensamiento computacional está compuesto por un conjunto de procesos de pensamiento involucrados en la formulación de problemas para que sus soluciones puedan representarse como pasos computacionales y algoritmos.
Esta definición es compatible tanto con el objetivo generalmente aceptado del pensamiento computacional, esto es, la resolución de problemas, como con la descripción de las fases del pensamiento computacional que puede encontrarse haciendo una búsqueda simple por Internet.
Ante un problema de tipo práctico, el pensamiento computacional opera en cuatro etapas:
- Descomposición. Se analiza y se fragmenta el problema en subproblemas más simples.
- Identificación de patrones. Los patrones son situaciones ya experimentadas cuya solución es previamente conocida.
- Abstracción. Se pasan por alto los detalles que carecen de importancia.
- Diseño del algoritmo. Se secuencian los pasos necesarios para llegar a la solución.
Fases del pensamiento computacional. Elaboración propia
Si la computación permite aprender pensando, la robótica educativa contribuye a aprender haciendo. Es lo que se denomina computación física, es decir, la materialización del algoritmo, que puede de esta forma pasar a interactuar con el mundo real.
Más complicado resulta determinar para qué introducir el pensamiento computacional en el aula. Serrano (2022) cita dos corrientes principales, la que limita su desarrollo al ámbito de la digitalización y la que sostiene que el pensamiento computacional puede ser desarrollado en todas las disciplinas con el objetivo de contribuir a la mejora de los aprendizajes.
La fundación micro:bit sigue el primer enfoque, basando su visión en el riesgo de perpetuación y de profundización de las desigualdades sociales que producen las tecnologías digitales. Con su Teoría del Cambio (Micro:bit Educational Foundation, 2023c) pretende que todas las personas desarrollen habilidades digitales que les permitan comprender, participar y trabajar en el mundo moderno. Para ello ha desarrollado productos (micro:bit), alianzas con socios tecnológicos, contenidos y programas educativos con el objetivo de llegar a 100 millones de estudiantes en 2025.
El segundo enfoque tiene en cuenta el perfecto encaje del pensamiento computacional en las metodologías activas que se derivan de la corriente pedagógica construccionista, que postula que el sujeto construye su conocimiento a través de la acción orientada a la creación. Dos metodologías muy adecuadas para introducir el pensamiento computacional son el aprendizaje basado en problemas y el aprendizaje basado en juegos.
Por otro lado, las actividades de robótica y de pensamiento computacional desarrollan todas una serie de habilidades secundarias o periféricas que no conviene desdeñar. Estas habilidades, comunes a todas las metodologías activas, son la creatividad, el espíritu crítico, la autonomía personal y las capacidades comunicativas.
Dado el gran número de personas y países involucrados en los programas de micro:bit, diversas organizaciones han realizado estudios de impacto casi desde un principio. Por ejemplo, un estudio (BCC 2017) encontró que tras un año con micro:bit, la mayoría del alumnado de 11 años de edad consideraba que programar era fácil y que cualquiera podía hacerlo. Además se produjo un incremento significativo de estudiantes que consideraban que las TIC podían ser una opción profesional para su futuro. Este incremento fue del 70% entre las chicas. En cuanto al profesorado, alrededor de un 80% valoró muy positivamente la introducción de micro:bit en el aula.