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Uso de Scratch: es un lenguaje de programación el cual permite que cualquier persona se pueda iniciar en el mundo de la programación. Está orientado a la enseñanza y promueve el desarrollo de los procesos de pensamientos y habilidades mentales.

Blockly: el lenguaje que enseña a programar con bloques mediante el juego impulsado por Google, puede utilizarse en cualquier navegador web. Los estudiantes tienen a su disposición diferentes juegos para poner en práctica lo aprendido.

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Universidad de Panamá

Facultad Ciencias de la Educación

Integrantes:

Xiomara Hall 8-516-1649

Leydis Martínez 8-909-2356

Profesora: Yajaira Castillo

Materia: Informática y Redes de Aprendizaje

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profesionales de hoy están obligados a pensar en problemas de manera que las computadoras pueden entender, por lo tanto, el "pensamiento computacional" es una habilidad indispensable para todas las profesiones. En forma general el pensamiento computacional ofrece herramientas sistemáticas necesarias para resolver tareas complejas a las cuales se enfrentan día a día. El pensamiento computacional permite descomponer un problema, detectar patrones en los datos, identificar y centrarse en aspectos absolutamente necesarios de una asignación, dejando información innecesaria a un lado que se empatan el proceso.

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El pensamiento computacional es “el proceso de pensamiento que interviene en la formulación de los problemas y sus soluciones, de manera que las soluciones se representen de forma que pueda ser realizada por un procesador de información”.

A medida que la tecnología avanzaba, surgieron las bases del pensamiento computacional, aunque no se le llamara así en ese momento. Los pioneros de la computación, como Alan Turing, Claude Shannon y Grace Hopper, sentaron las bases para enfoques lógicos y algorítmicos en la resolución de problemas.

Con el tiempo, el pensamiento computacional se extendió más allá de los confines de la programación y comenzó a aplicarse en diversas disciplinas.

A medida que las computadoras se volvían más accesibles, las personas comenzaron a adoptar enfoques computacionales para abordar problemas en la vida diaria, la ciencia, la ingeniería y más.

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Herramientas y Técnicas para Desarrollar el Pensamiento Computacional 

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Herramientas y Técnicas para Desarrollar el Pensamiento Computacional 

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Los algoritmos y los diagramas de flujo: son dos herramientas diferentes que resultan útiles para crear nuevos programas, especialmente en la programación informática. Un algoritmo es un análisis paso a paso del proceso, mientras que un diagrama de flujo explica los pasos de un programa de forma gráfica.

Uso de PSeInt: es una herramienta para asistir a un estudiante en sus primeros pasos en programación. Mediante un simple e intuitivo pseudo lenguaje en español (complementado con un editor de diagramas de flujo), le permite centrar su atención en los conceptos fundamentales de la algoritmia computacional, minimizando las dificultades propias de un lenguaje y proporcionando un entorno de trabajo con numerosas ayudas y recursos didácticos.

Programación de Bloques: implica encastrar piezas prediseñadas (como en un rompecabezas) de forma tal que se genere una lista de pasos o acciones a seguir para solucionar un problema planteado o creado por el mismo usuario. Es una manera práctica y visual de programar en entornos gráficos.

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Estas son técnicas clave que lo ayudarán a pensar computacionalmente a través de un problema complejo.

1. Descomposición: Esta es la descomposición de un problema complejo o sistema en partes más pequeñas y más fáciles de resolver. Estos problemas más pequeños se resuelven uno tras otro hasta que se resuelve el problema complejo más grande.

“Si un problema no se descompone, es mucho más difícil de resolver. Tratar con muchas etapas diferentes a la vez es mucho más difícil que dividir un problema en una cantidad de problemas más pequeños y resolver cada una de una en una”. - BBC Bitesize

2. Reconocimiento de patrones: Una vez que haya descompuesto el problema complejo en problemas más pequeños, el siguiente paso es observar las similitudes que comparten. Los patrones son características compartidas que ocurren en cada problema individual. ¿Qué Similitudes observas? Encontrar estas similitudes en pequeños problemas descompuestos puede ayudarnos a resolver problemas complejos de manera más eficiente.

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3. Abstracción: se refiere a enfocarse solo en la información importante, ignorando detalles irrelevantes. Para llegar a una solución, debemos ignorar las características innecesarias para poder enfocarnos en aquellas que hacemos. En abstracción, el enfoque se centra principalmente en las características generales que son comunes a cada elemento, en lugar de detalles específicos. Una vez que tenga las características generales, puede crear un "modelo" del problema; Un modelo es la idea general del problema que estamos tratando de resolver.

"Si no nos abstraemos, podemos terminar con la solución equivocada al problema que estamos tratando de resolver". - BBC Bitesize

Una vez que tenemos un modelo, podemos diseñar un algoritmo.

4. Escritura de algoritmos: Ha dividido el gran problema en problemas más pequeños y fáciles de manejar. Has identificados similitudes entre estos problemas. Te has centrado en los detalles relevantes y has dejado de lado irrelevante. Ahora es el momento de desarrollar instrucciones paso a paso para resolver cada uno de los problemas más pequeños, o las reglas a seguir al resolver el problema. Estos simples pasos o reglas se usan para programar una computadora para ayudar a resolver un problema complejo de la mejor manera, también se les llama “algoritmos”.

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Ventajas

Estimulación de la creatividad.

Desarrollo del lenguaje informático y manejo de las matemáticas.

Seguridad en el manejo de situaciones complejas.

Familiarización con entornos tecnológicos.

Desarrollo de habilidades sociales y de trabajo en grupo.

Desventajas

Pérdida de habilidades sin tecnología: Posibilidad de debilitar la capacidad para resolver problemas sin el apoyo de herramientas tecnológicas.

Dependencia tecnológica: Riesgos asociados a confiar en la tecnología en situaciones críticas, como en emergencias, donde puede fallar.

Soluciones automatizadas: Riesgo de recurrir excesivamente a respuestas predefinidas, lo que puede limitar la creatividad y adaptabilidad.

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El pensamiento computacional es una habilidad esencial en la era digital. Va más allá de la programación y se extiende a la resolución de problemas, la abstracción, la lógica y la creatividad. Esta habilidad no solo es valiosa en el mundo de la tecnología, sino que también se aplica en una variedad de campos, desde la medicina hasta la economía y la toma de decisiones empresariales. Desarrollar el pensamiento computacional es una inversión en el futuro y una herramienta poderosa para enfrentar los desafíos de la era digital.

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El pensamiento computacional se caracteriza por los siguientes factores:

Enfoque sistemático: Adopta un enfoque paso a paso y organizado para abordar problemas, lo que facilita la resolución efectiva de tareas complejas.

Uso de patrones: Identificar patrones en los problemas y en las soluciones permite aplicar soluciones probadas a situaciones similares.

Abstracción de detalles: La habilidad de abstraer detalles innecesarios permite centrarse en los aspectos esenciales de un problema, simplificando su resolución.

Pensamiento algorítmico: El pensamiento computacional implica diseñar algoritmos, es decir, secuencias ordenadas de pasos lógicos, para resolver problemas.

Creatividad estructurada: Aunque se basa en la lógica y la estructura, el pensamiento computacional permite abordar problemas de manera creativa, encontrando soluciones únicas a desafíos diversos.

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El pensamiento computacional incluye habilidades tales como modelar y descomponer un problema, procesar datos, crear algoritmos y generalizados. Además, se utiliza para resolver de forma algorítmica problemas de distintas disciplinas, incluidas las matemáticas, las ciencias biológicas y las humanidades.

El pensamiento computacional incluye la resolución de problemas, el diseño de sistemas y el entendimiento del comportamiento humano, aplicando para ello conceptos estructurales de la computación.

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Menor generación de soluciones únicas: Riesgo de perder la habilidad para crear soluciones personalizadas, al depender de algoritmos y procesos estandarizados.

Sesgos en algoritmos: Posibilidad de que los algoritmos contengan sesgos inconscientes o prejuicios, lo que puede afectar negativamente la toma de decisiones.

Perpetuación del sesgo: Riesgo de amplificar y extender el sesgo presente en los algoritmos a través de la automatización de procesos y decisiones.

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Ejercicios y Ejemplos Prácticos para Aplicar el Pensamiento Computacional 

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Ejercicios y Ejemplos Prácticos para Aplicar el Pensamiento Computacional 

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El pensamiento computacional se aplica en una variedad de escenarios, muchos de ellos, alejados de la tecnología o la informática.

A continuación vemos algunos.

Resolución de problemas matemáticos:

Al enfrentar problemas matemáticos complejos, el pensamiento computacional ayuda a desglosar los problemas en pasos lógicos y a utilizar patrones para encontrar soluciones.

Diseño de algoritmos:

Los programadores utilizan el pensamiento computacional para crear algoritmos eficientes que resuelvan tareas específicas, como ordenar listas de datos o buscar información en bases de datos.

Automatización de tareas:

En la automatización de procesos, el pensamiento computacional se utiliza para diseñar flujos de trabajo automatizados que ahorren tiempo y reduzcan errores.

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Resolución de problemas cotidianos: Incluso en la vida diaria, el pensamiento computacional puede ayudarnos a abordar problemas complejos, como planificar rutas de viaje optimizadas o administrar tareas domésticas de manera eficiente.

Inteligencia Artificial (IA):

Los especialistas en IA utilizan el pensamiento computacional para crear algoritmos que permiten a las máquinas aprender a partir de datos, reconocer patrones y tomar decisiones inteligentes.

Ciberseguridad:

Los expertos en ciberseguridad emplean el pensamiento computacional para detectar anomalías en el tráfico de redes, identificar posibles amenazas y desarrollar estrategias para proteger activos digitales

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https://www.ui1.es/blog-ui1/que-es-el-pensamiento-computacional

https://www.rededuca.net/blog/tic/pensamiento-computacional

https://smowl.net/es/blog/pensamiento-computacional/

https://www.unir.net/educacion/revista/pensamiento-computacional/

https://es.m.wikipedia.org/wiki/Pensamiento_computacional

https://es.scribd.com/document/409200972/Los-fundamentos-del-pensamiento-computacional