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La programación, la robótica educativa y el pensamiento computacional están ganando terreno en los currículos escolares de toda Europa. La Comisión Europea (2022) destaca que estos componentes ya están presentes en más de la mitad de los sistemas educativos obligatorios de Europa.
En España, el programa del INTEF (Instituto Nacional de Tecnologías Educativas y de Formación del Profesorado) y la inclusión en la LOMLOE los posicionan como ejes clave de la competencia digital en el alumnado desde etapas tempranas.
Se trabaja tanto con enfoques enchufados (uso de dispositivos electrónicos como robots o placas programables), como desenchufados (sin tecnología, usando actividades lógicas, juegos, etc.).

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El pensamiento computacional en un contexto educativo desarrolla habilidades muy importantes como:

-La resolución de problemas.

-El pensamiento lógico.

-La creatividad.

-La colaboración.

La robótica en la educación, como destaca Sánchez (2019), mejora: la motivación y la cooperación en el alumnado, generando un entorno participativo y atractivo.

Además, combinando actividades enchufadas con desenchufadas, permite adaptarse a distintos contextos, superando barreras tecnológicas, así pues, la implementación adecuada fomenta el aprendizaje significativo, mejora los resultados académicos y prepara al alumnado para los desafíos de la sociedad digital.

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A continuación, se presenta un ejemplo actual de la inclusión de robótica en la educación:

En la página web No Isolation se presenta AV1, un robot telepresencial que permite a niños/as con enfermedades prolongadas asistir a clase de forma remota. La alumna o el alumno controla el robot desde casa y puede ver, oír y participar en clase en tiempo real.

Está diseñado para evitar el aislamiento social y académico, protegiendo siempre la privacidad del o de la estudiante. Ya se usa en miles de escuelas europeas como herramienta inclusiva y accesible.

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En busca de ¿Komp?

El absentismo escolar es el mayor desafío al que se enfrenta la educación. Los robots AV1 conectan a los estudiantes ausentes con el aprendizaje, garantizan su sentido de pertenencia y facilitan su reintegración al aula.

Utilice el AV1 para mejorar...

Asistencia

Los estudiantes ausentes pueden unirse a las clases, lo que también ayuda a su rendimiento y progreso

Bienestar

Los niños y los jóvenes mantienen las conexiones sociales y el sentido de pertenencia durante una ausencia prolongada

Reintegración

El AV1 actúa como un puente para volver a las clases convencionales desde el hogar o las aulas hospitalarias

Eficiencia de costes

El AV1 cuesta significativamente menos que otras provisiones alternativas

Compromiso

El AV1 tiene funcionalidades para que el alumno pueda participar y sentirse incluido en el aula y la vida escolar

Testimonios de quienes ya confían en AV1

Mejore la asistencia escolar desde hoy mismo

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AV1 de No Isolation | Reduzca el absentismo escolar con los robots de telepresencia AV1

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Robot AV1: Conecta a los estudiantes ausentes, garantiza el aprendizaje y la pertenencia y apoya la reinserción en el aula.

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Innovación educativa: Introducción de nuevas metodologías centradas en el alumno.

Fomento del pensamiento crítico y la creatividad.

Desarrollo de competencias digitales clave para el siglo XXI.

Aprendizaje significativo e interdisciplinar (STEM, lenguaje, arte).

Inclusión de alumnado con diferentes estilos de aprendizaje mediante actividades variadas.

Vínculo con el entorno a través de proyectos reales, sociales o medioambientales.

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Planes de formación docente continua y personalizada.

Estrategias de cooperación entre centros (redes, préstamos de materiales).

Inclusión curricular transversal con apoyo institucional.

Desarrollo de materiales didácticos accesibles y reutilizables.

Impulso de proyectos piloto y laboratorios de innovación educativa.

Fomento de alianzas público-privadas para mejorar recursos y equipamiento.

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Según María del Mar Sánchez Vera, experta en tecnología educativa y competencias digitales, estos son algunos de los retos que nos podemos encontrar en la integración de la tecnología en la educación:

Brecha digital: diferencias en equipamiento y conectividad.

Falta de tiempo en el currículo para integrar tecnología.

Formación inicial y continua del profesorado insuficiente.

Resistencia al cambio metodológico en la enseñanza.

Necesidad de implementar una evaluación formativa.

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Sánchez Vera, M. M., & Solano Fernández, I. M. (2010). Aprendiendo en cualquier lugar: el podcast educativo. Pixel-Bit: Revista de medios y educación, 125-139.

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-Los recursos son limitados en algunos centros.

-Se encuentra falta de formación docente especializada.

-Hay una desigual implementación territorial.

-Una sobrecarga curricular y falta de tiempo para desarrollar proyectos más complejos.

-Una infraestructura tecnológica inadecuada en algunos contextos educativos.

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European Commission. (2022). Reviewing computational thinking in compulsory education – State of play and practices from computing education. Office of the European Union. https://data.europa.eu/doi/10.2760/126955

Ministerio de Educación y Formación Profesional. (2022). Escuela de pensamiento computacional e inteligencia artificial. De la formación docente al cambio metodológico. https://code.intef.es/wp-content/uploads/2022/11/09_22_Experimentacion_Investigacion-EPCIA-21-22_Investigacion-R3.pdf

No Isolation. (s.f.). AV1: Robot de telepresencia para estudiantes ausentes. Recuperado el 26 de abril de 2025, de https://www.noisolation.com/es

INTEF. (2022, noviembre). Pensamiento computacional, programación y robótica educativa en el currículo LOMLOE [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=qY8i2JHGUzY

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--> Plataformas visuales para iniciarse en programación:

Scratch: https://scratch.mit.edu/

MakeCode: https://makecode.microbit.org/

Blockly: https://blockly.games/?lang=es

CODE.org: https://code.org/

--> Kits de robótica con distintos niveles:

Micro:bit: kit con placa programable diseñada para introducir al estudiantado en la programación y la electrónica.

Arduino: plataforma de hardware que permite desarrollar proyectos electrónicos más avanzados.

LEGO Mindstorms: kit de robótica que combina piezas de LEGO con sensores y motores, permitiendo crear y programar robots de forma lúdica y estructurada.

Bee-Bot: robot diseñado para alumnado más infantil, que enseña pensamiento lógico y secuenciación mediante programación sencilla con botones físicos.

--> Herramientas de gestión, presentación y gamificación:

Classroom: plataforma de gestión del aula virtual que permite organizar tareas, comunicarse y facilitar el aprendizaje.

Moodle: entorno virtual de aprendizaje (EVA) que permite crear cursos, gestionar contenidos y realizar evaluaciones en línea.

Genially: herramienta online para crear presentaciones, infografías y recursos interactivos.

Kahoot: plataforma de gamificación que permite crear cuestionarios interactivos para repasar contenidos de forma lúdica y participativa.

--> Actividades desenchufadas:

Juegos, dinámicas de rol, puzles y retos físicos que simulan procesos computacionales.

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Hemos elegido el "Escenario 1: Programación, robótica educativa y pensamiento computacional", porque consideramos que es esencial para preparar al alumnado ante los retos de la sociedad digital.

Este enfoque desarrolla habilidades clave como la creatividad, la lógica, la resolución de problemas, además de fomentar la motivación y la colaboración en el aula.

Es un escenario inclusivo y flexible, ya que combina actividades "enchufadas" y "desenchufadas", lo que permite adaptarse a diferentes contextos educativos. Además, se alinea con metodologías activas e innovadoras.

También nos permite abordar cuestiones éticas como la equidad digital, la privacidad y la diversidad, aspectos fundamentales en la integración responsable de las TIC en educación. Por todo ello, creemos que este escenario tiene un alto potencial transformador y educativo.

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La integración de la programación, la robótica educativa y el pensamiento computacional en el aula es una estrategia poderosa para desarrollar habilidades clave en los estudiantes. Desde la pedagogía, enfoques como el Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) permiten aplicar la programación y la robótica a situaciones reales, haciendo que el aprendizaje sea significativo y contextualizado.

El aprendizaje colaborativo y cooperativo fomenta el trabajo en equipo y el desarrollo de habilidades sociales, mientras que la gamificación aporta dinamismo y motivación a través de retos y niveles. Además, metodologías como el Design Thinking y el Tinkering impulsan la creatividad y la experimentación, preparando a los estudiantes para abordar problemas desde una perspectiva innovadora.

Esta combinación de enfoques convierte el aula en un espacio de exploración, resolución de problemas y creatividad, formando ciudadanos digitales capaces de enfrentarse a los desafíos del futuro.

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Las necesidades sobre programación, robótica y pensamiento computacional (PC), encontradas en contextos educativos son:

-Una formación docente continua y especializada en programación, robótica y PC.

-La dotación de recursos materiales, sobre todo en centros con menos acceso a tecnología.

-Un diseño de secuencias didácticas adaptadas a distintos niveles y realidades.

-Unos espacios flexibles que fomenten el trabajo cooperativo y la experimentación.

-Una evaluación adecuada que contemple procesos y productos, no solo resultados.

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Estrategias DUA para Programación y Robótica con Alumnado NEAE

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Estrategias DUA para Programación y Robótica con Alumnado NEAE

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La programación, la robótica educativa y el pensamiento computacional, integrados desde una perspectiva DUA, son aliados fundamentales para la inclusión real del alumnado con NEAE. Permiten personalizar el aprendizaje, fomentar la autonomía y la participación, y preparar a todos los estudiantes para los retos del siglo XXI, en un entorno educativo justo, flexible y motivador.

Estrategias DUA:

Múltiples formas de representación: Explicar conceptos usando vídeos, pictogramas, materiales manipulativos, cuentos, música o experiencias sensoriales. Por ejemplo, presentar un reto robótico con imágenes, instrucciones orales y demostraciones prácticas

Múltiples formas de acción y expresión: Permitir que el alumnado exprese lo aprendido de diferentes maneras: programando con bloques, dibujando el algoritmo, explicando oralmente, o usando materiales tangibles para simular el proceso

Múltiples formas de implicación: Ofrecer actividades variadas, retos colaborativos y opciones de participación individual, en pareja o en grupo, ajustando la dificultad y los apoyos según las necesidades de cada estudiante

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Claves para enseñar la robótica educativa

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Claves para enseñar la robótica educativa

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En este vídeo las autoras del canal "VALPATSTEAM" nos cuentan claves para enseñar la robótica en el aula.

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🤖ROBÓTICA EDUCATIVA.💡 Claves para enseñarla | ValPat

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Instituto Nacional de Tecnologías Educativas y de Formación del Profesorado (INTEF). (s.f.). Ejemplos de actividades - PCD. https://formacion.intef.es/aulaenabierto/mod/book/tool/print/index.php?id=5174

Sánchez, T. (2019). La influencia de la motivación y la cooperación del alumnado de Primaria con robótica educativa: un estudio de caso. Panorama, 13(25), 117-140. https://doi.org/10.15765/pnrm.v13i25.1132

ValPat STEAM. (2024, 28 de mayo). Robótica educativa. Claves para enseñarla [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/shorts/vGKNPpKKnmA

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El Instituto Nacional de Tecnologías Educativas y de Formación del Profesorado (INTEF) nos muestra estos ejemplos de actividades desenchufadas para trabajar el pensamiento computacional.

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2.3. Mujeres de ciencia (IA)

Compartimos una actividad desenchufada que nos permite identificar imágenes comprendiendo así las estrategias de la inteligencia artificial. Una tendencia muy de actualidad, relacionada con el aprendizaje automático o machine learning.

Hablamos de un algoritmo que va aprendiendo, y que en vez de recibir datos y reglas para llegar a la solución, recibe de antemano los datos, patrones o soluciones, para generar las reglas de reconocimiento, clasificación, etc. Estas reglas generadas por el entrenamiento del algoritmo, es el aprendizaje del que hablamos, y son las que luego permitirán a un algoritmo tradicional dar una solución adecuada a los datos recibidos, como reconocer personas, adivinar un cuento según las palabras que se van diciendo, identificar lugares, etc.

Veámoslo con un ejemplo de actividad desconectada para el reconocimiento de imágenes.
Mujeres de ciencia
Dado que un mismo personaje puede tener distintas apariencias físicas en una fotografía y en otra, nos hemos planteado cómo realizar una actividad desenchufada o unplugged que aproveche las características comunes que pueda tener cada personaje. Así, de forma sencilla, basándonos en la forma de trabajar del aprendizaje automático, extraeremos dichas características para conseguir un conjunto de datos etiquetados ( Dataset) que nos ayude a identificar una nueva imagen de entre varias.

El recurso pretende ser de contenido transversal y, por ello, conmemorar el 11F, Día Internacional de la Niña y la Mujer en la Ciencia. Para ello, nos hemos propuesto trabajar con 5 personajes que motivarán a tus alumnas a interesarse por las profesiones STEM.

INTEF (2020). Recurso del mes CodeIntef para celebrar el Día Internacional de la niña y mujer en la ciencia 2020. [video]. Youtube.

Nuestros 5 personajes a identificar son:

Hipatia de Alejandría fue una filósofa y maestra neoplatónica griega, natural de Egipto, que destacó en los campos de las matemáticas y la astronomía​ a comienzos del siglo V, tanto que es la primera mujer matemática de la que se tiene conocimiento seguro y detallado.

Es una científica de gran éxito especializada en el campo de la neurobiología, área en la que lleva trabajando durante 12 años. A pesar de los problemas que encontró durante su paso por la escuela por sus dificultades de integración, Amy no dudó en trabajar mucho y estudiar para dedicar su vida a lo que más le apasiona: la ciencia. Por ello, Amy dedica su tiempo a estudiar las distintas áreas del cerebro, y en ocasiones trabaja con animales.

Doctora Ryan Stone, una brillante ingeniera médica especializada en Rayos X que trabaja en un hospital de Estados Unidos, y que realiza su primera misión espacial para instalar un escáner inventado por ella misma en el telescopio espacial Hubble.

La doctora Eleanor siempre ha sido una exploradora nata. Desde muy pequeña acudía con su padre a explorar el plano terrestre. Con los años, su necesidad por descubrir mundos nuevos la llevó a formar parte como científica del programa SETI del Observatorio de Arecibo en Puerto Rico. Desde allí, escucha transmisiones de radio con el objetivo de encontrar señales de vida extraterrestre. Su audacia y su valía la llevarán a través del espacio y de varios agujeros de gusano a ser la primera persona en conocer la civilización de un planeta desconocido.

Con 101 años, Jonhson es una matemática afroamericana clave en la historia de la NASA, donde trabajó durante 35 años. Gracias a sus cálculos de trayectoria de las naves tripuladas, se pudieron cumplir con éxito muchas de las misiones tripuladas de la agencia aeroespacial más famosa del planeta.
¿Qué vamos a hacer?
Elige a 5 alumnos/as de tu clase y utilizando las 5 imágenes que acabas de ver y que son imágenes etiquetadas, es decir, imágenes que sabemos a quién corresponden, los alumnos/as seleccionados deberán pensar una batería de preguntas que se respondan, que sean preguntas que identifiquen características de las imágenes que permitan distinguir unas de otras.

Para que veas un ejemplo, nosotros hemos pensado unas cuantas preguntas que te ponemos a continuación, pero hay tantas posibles cuestiones como podáis imaginar. Cuantas más preguntas se hagan y más imágenes se traten en un sistema de reconocimiento de imágenes mejor será su funcionamiento. Una posible tarea que puedes plantear a tu alumnado es pensar en otras preguntas y construir un conjunto de datos etiquetados distinto al nuestro.

Estas son nuestras preguntas con las que hemos construido nuestro modelo de datos

¿Tiene gafas?

¿Tiene pelo rizado?

¿Pelo corto?

¿Viste de astronauta?

¿Tiene la piel blanca?

¿Color de pelo?

Realizando a cada imagen etiquetada esta batería de preguntas, podemos confeccionar la siguiente tabla, que va a constituir nuestro modelo de datos o base de datos.

Ya tenemos por tanto confeccionado nuestro modelo de datos para trabajar. Ya sólo nos queda comprobar que este modelo de datos es fiable.

¿Cómo comprobar que el modelo de datos es fiable?

Para ello, te proponemos utilizar alguna de las siguientes imágenes no etiquetadas, es decir, de las que no tenemos información de a quién corresponden, y trabajar con ellas. Repartimos al resto del alumnado alguna de estas imágenes, sin decirles nada acerca de las identidades de nuestros personajes.

Imágenes no etiquetadas:

Cada estudiantes utilizando el conjunto de datos etiquetados construido, tendrá que ser capaz de identificar de quién se trata.
¿Cómo?
La forma de hacerlo es realizar las mismas preguntas que se hicieron en el modelo sobre la imagen no etiquetada con la que estamos trabajando.

Anotaremos de igual forma que se muestra en el conjunto de datos etiquetado (Dataset) las respuestas a dichas preguntas. Lo único que nos falta es contrastar nuestras respuestas con las de nuestro conjunto de datos etiquetados. La columna que coincida con nuestra columna nos dará la información de quién se trata, es decir, podremos a través del Dataset construido identificar nuestra imagen no etiquetada.

Vamos a verlo con un ejemplo, cogiendo una de las imágenes de los personajes con la que aún no hemos trabajado y viendo qué ocurriría.

En nuestro ejemplo hemos descubierto que la imagen nueva no etiquetada corresponde al personaje de Hipatia. Para terminar, te recomendamos que dejes volar la imaginación de tu alumnado y que sean ellos los que propongan distintas preguntas. Puede que las cuestiones que ellos y ellas realicen no den como resultado un conjunto de datos etiquetado válido, pero esto os servirá para entender qué es.

Referencias:

Actividad adaptada de: http://code.intef.es/crea-tu-actividad-desenchufada-para-reconocimiento-de-imagenes-utilizando-la-inteligencia-artificial/

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ejemplos de actividades - pcd | aula en abierto

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Compartimos una actividad desenchufada que nos permite identificar imágenes comprendiendo así las estrategias de la inteligencia artificial. Una tendencia muy de actualidad, relacionada con el aprendizaje automático o machine learning. Hablamos de un algoritmo que va aprendiendo, y que en vez de recibir datos y reglas para llegar a la solución, recibe de antemano los datos, patrones o soluciones, para generar las reglas de reconocimiento, clasificación, etc.

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Incluir las TIC, programación y la robótica plantea implicaciones éticas y sociales como:

Privacidad y uso de datos: Los dispositivos y plataformas digitales recogen información que debe gestionarse de forma ética y responsable.

Acceso equitativo: La brecha digital puede acentuar las desigualdades. Es esencial garantizar inclusión y equidad a todo el alumnado, en especial a quienes tienen necesidades derivadas de su contexto.

Neutralidad de los algoritmos: La programación debe abordarse desde una perspectiva crítica, analizando sesgos en los algoritmos y promoviendo el pensamiento ético y responsable.

Género y diversidad: Es necesario fomentar vocaciones tecnológicas en niñas y colectivos subrepresentados, evitando estereotipos y promoviendo entornos inclusivos.

Uso responsable de la tecnología: Educar en un uso ético, respetuoso y reflexivo de las herramientas digitales.