Otras definiciones de pensamiento computacional han ido surgiendo en la literatura científica desde entonces. Entre las más aceptadas se encuentran la de Aho y la de la Royal Society:

• El pensamiento computacional es el proceso que permite formular problemas de forma que sus soluciones pueden ser representadas como secuencias de instrucciones y algoritmos.

• a. Elegir un tema o idea central.
  b. Diseñar el tablero, las fichas y las cartas.
  c. Establecer las reglas del juego.
  d. Crear las mecánicas de juego (cómo se mueven las fichas, cómo se usan las cartas, etc.).
  e. Probar el juego y ajustar si es necesario.
  f. Compartir y disfrutar con amistades o familiares.

• Ahora, en equipos, intentamos descomponer otros problemas como:

  1. Organizar una habitación.

  2. Preparar la mochila para el colegio.

  3. Hacer la cama.

  4. Plantar un jardín.

• Luego, nos reunimos para compartir y discutir las propuestas.

ELEMENTOS BASICOS DE UN DIAGRAMA

• Inicio/Fin: representación por un ovalo.

• Proceso: representando por un rectángulo.

• Decisión: representada por un rombo, indicando una bifurcación en el flujo basada en una condición.

• Conector: utilizado para conectar diferentes partes de diagrama.

• Flechas: indican la dirección del flujo de control.

CREACION DE ALGORITMO Y DIAGRAMA DE FLUJO

• Comienza identificando el problema que deseas resolver.

• Descompón el problema en pasos más pequeñas y lógicos.

• expresa estos pasos en forma de algoritmo, utilizando pseudocódigo o lenguaje natural.

• Luego, representa estos pasos en un diagrama del flujo, utilizando los símbolos estándar y conectándolos de manera adecuada para mostrar el flujo de control del proceso.

Un algoritmo es un conjunto finito de instrucciones precisas y no ambiguas que describen un proceso computacional especifico.

CONCEPTO DE DIAGRAMA DE FLUJO

Las decisiones tomadas y el flujo de control entre ellas, los diagramas de flujo son útiles para visualizar la lógica de un algoritmo de manera intuitiva y para comunicar el diseño del proceso a otros.

Evolución de algoritmos

1. Correctitud: El algoritmo debe producir resultados correctos para todas las entradas válidas.

2. Eficiencia: Se evalúa el tiempo y el espacio que requiere el algoritmo para ejecutarse. Se buscan algoritmos que sean eficientes en términos de tiempo de ejecución y uso de memoria.

3. Claridad y simplicidad: Un buen algoritmo debe ser fácil de entender y de implementar.

4. Robustez: El algoritmo debe manejar correctamente diferentes situaciones y tipos de datos, evitando errores o comportamientos inesperados.

5. Escalabilidad: Se evalúa cómo el algoritmo se comporta con entradas cada vez más grandes.

Evolución de diagramas de flujo

• Los diagramas de flujo también se evalúan en función de su claridad, precisión y utilidad para representar el proceso o algoritmo.

• Deben ser fáciles de entender, con símbolos claramente definidos y un flujo de control lógico y coherente.

• Se evalúa si el diagrama de flujo captura adecuadamente todas las etapas del proceso y las decisiones tomadas.

• En resumen, tanto los algoritmos como los diagramas de flujo se evalúan en función de su capacidad para representar y resolver un problema de manera clara, precisa y eficiente.

Edraw: Disponible para Windows, Mac y Linux, proporciona más de 50.000 gráficos vectoriales integrados y numerosas plantillas para comenzar a trabajar.

Thinkcomposer:Enfocada a aquellos que ya tengan un manejo en este tipo de aplicaciones, permite crear diagramas de flujo de clase, árboles genealógicos, líneas de tiempo y diagramas de casos de uso, entre otros.

El concepto

Se refiere al punto en el flujo de ejecución de un programa donde se encuentra una secuencia de instrucciones específica. En el contexto de la optimización de código, entender y evaluar los PSInts es crucial para identificar oportunidades de mejora en el rendimiento del programa.

La evolución

Los PSInts implica analizar cómo las instrucciones se ejecutan en relación con otros componentes del programa y cómo afectan el rendimiento general. Esto puede implicar el análisis del tiempo de ejecución, el uso de recursos como la memoria y la CPU, así como la identificación de cuellos de botella y áreas de mejora. En resumen, la evaluación de los PSInts ayuda a los desarrolladores a optimizar el rendimiento del código al comprender mejor cómo se ejecutan las instrucciones y dónde se pueden hacer ajustes para mejorar la eficiencia.

• Las características principales de los Puntos de Secuencia de Instrucción (PSInt) incluyen:

• Identificación de puntos críticos: Los PSInts permiten identificar las secciones del código que tienen un impacto significativo en el rendimiento general del programa.

• Optimización del rendimiento: Al comprender los PSInts, los desarrolladores pueden optimizar el código para mejorar el tiempo de ejecución y reducir el uso de recursos.

• Análisis detallado: El análisis de los PSInts proporciona una visión detallada del flujo de ejecución del programa, lo que ayuda a los desarrolladores a comprender mejor su comportamiento y a identificar áreas de mejora.

• Localización de cuellos de botella: Los PSInts ayudan a identificar los puntos en el código donde se produce un cuello de botella, lo que permite dirigir los esfuerzos de optimización hacia esas áreas críticas.

• Mejora del diseño de algoritmos: Comprender los PSInts puede conducir a mejoras en el diseño de algoritmos, lo que resulta en un código más eficiente y escalable.

Ventajas:

1. Facilidad de aprendizaje: Es ideal para principiantes ya que ofrece una interfaz visual intuitiva que facilita la comprensión de conceptos de programación.

2. Prevención de errores de sintaxis: Al trabajar con bloques predefinidos, se reduce la posibilidad de cometer errores de sintaxis.

3. Creatividad: Permite a los usuarios concentrarse en la lógica y la creatividad sin preocuparse demasiado por la sintaxis del lenguaje de programación.

4. Inclusión: Puede ser utilizado por personas de diferentes edades y habilidades, incluidos niños y personas con discapacidades.

Desventajas:

1. Limitaciones en la complejidad: Puede resultar restrictivo para proyectos más avanzados que requieren una mayor complejidad y flexibilidad que la que ofrecen los bloques predefinidos.

2. Portabilidad limitada: Los proyectos creados en un entorno de programación de bloques a menudo están vinculados a esa plataforma específica y pueden ser difíciles de trasladar a otros entornos.

3. Abstracción excesiva: Para algunos usuarios, la abstracción proporcionada por los bloques puede dificultar la comprensión de los conceptos de programación subyacentes.

4. Rendimiento: En comparación con la programación basada en texto, la ejecución de programas creados con bloques puede ser menos eficiente en términos de rendimiento computacional.

1. Scratch: Desarrollado por el MIT, Scratch es una plataforma de programación visual en línea que permite a los usuarios crear historias interactivas, animaciones y juegos. Utiliza una interfaz de bloques coloridos que representan diferentes acciones y eventos. Scratch es especialmente popular en entornos educativos y se utiliza para enseñar conceptos básicos de programación y narración digital a niños y adolescentes.

2. Blockly: Blockly es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google que permite a los desarrolladores crear editores de programación visual. Se utiliza en una variedad de aplicaciones y entornos, incluidos Google's Blockly, Code.org's App Lab y MIT's App Inventor. Blockly ofrece una interfaz flexible y personalizable que puede adaptarse a una amplia gama de proyectos y niveles de habilidad.

Otros ejemplos de plataformas que utilizan la programación de bloques incluyen:

• App Inventor: Desarrollado por Google y actualmente mantenido por el MIT, App Inventor permite a los usuarios crear aplicaciones móviles para dispositivos Android utilizando una interfaz de programación visual basada en bloques.

• Tynker: Tynker es una plataforma de aprendizaje de codificación que utiliza la programación de bloques para enseñar a niños y adolescentes cómo programar a través de cursos interactivos, tutoriales y proyectos creativos.

• Estas plataformas ofrecen entornos amigables y visualmente atractivos que facilitan la introducción de conceptos de programación y fomentan la creatividad y la resolución de problemas.

• Ejercicio: Clasificar imágenes de perros y gatos utilizando algoritmos de aprendizaje automático como redes neuronales convolucionales.

• Ejemplo: Implementar un clasificador de imágenes utilizando TensorFlow o PyTorch y entrenarlo con un conjunto de datos de imágenes de perros y gatos.

2. Análisis de datos:

• Ejercicio: Analizar datos de ventas para identificar tendencias y patrones utilizando técnicas de visualización de datos y estadísticas.

• Ejemplo: Utilizar bibliotecas como Pandas y Matplotlib en Python para cargar datos de ventas, calcular estadísticas descriptivas y crear gráficos que ayuden a comprender los patrones de ventas.

3. Problema de optimización:

• Ejercicio: Encontrar la ruta más corta para entregar paquetes utilizando algoritmos de búsqueda como el algoritmo de Dijkstra.

• Ejemplo: Implementar el algoritmo de Dijkstra en un programa Python para encontrar la ruta más corta entre diferentes ubicaciones en un mapa.

4. Desarrollo de videojuegos:

• Ejercicio: Diseñar un juego simple utilizando un motor de juegos como Unity o Godot.

• Ejemplo: Crear un juego de plataformas donde el personaje principal debe evitar obstáculos y recoger objetos utilizando programación de scripts para controlar el comportamiento del personaje y la física del juego.

5. Automatización de tareas:

• Ejercicio: Automatizar la generación de informes utilizando scripting en Python.

• Ejemplo: Escribir un script en Python que procese archivos de datos, realice cálculos y genere informes automáticamente, ahorrando tiempo y reduciendo errores humanos.

• Las herramientas y técnicas como los diagramas de flujo, el uso de pseudocódigo y Scratch son fundamentales para desarrollar el pensamiento computacional de manera efectiva. En conjunto, estas herramientas y técnicas no solo simplifican la enseñanza y el aprendizaje de la programación, sino que también preparan a los estudiantes para aplicar el pensamiento computacional en diversas áreas de su vida académica y profesional. Al integrar estas herramientas en la educación, se fomenta una comprensión profunda y práctica de cómo resolver problemas de manera sistemática y eficiente, preparando a los estudiantes para los desafíos del futuro.

La descomposición es una habilidad importante para crear algoritmos y procesos que se puedan implementar en un dispositivo informático, porque los ordenadores necesitan instrucciones muy específicas. Necesitan que les digan cada uno de los pequeños pasos que deben seguir para hacer las cosas.

Wing, J. 2006. Computational Thinking.

Wing, J. 2010. Computational Thinking

Basogain, Xabier & Olabe-Basogain, 2015. Pensamiento Computacional a través de la Programación: Paradigma de Aprendizaje. Revista de Educación a Distancia (RED).

Instituto Nacional de Tecnologías Educativas y de Formación del Profesorado (INTEF), 2017

Es un lenguaje de programación creado por MIT Media Lab que permite a niños, jóvenes y adultos crear y compartir en forma sencilla historias interactivas, animaciones y juegos. Éste programa se utiliza para introducir a los alumnos al mundo de la programación. En el proceso, trabajan destrezas de solución de problemas y desarrollan su creatividad. Todo lo que crean pueden compartirlo y publicarlo en la web. (a partir de los 6 años)

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Bee-Bot

Es un robot pequeño que tiene la forma de una abeja. Éste debe seguir las instrucciones mediante los comandos que debemos organizar de forma lógica y en secuencia. Este robot se programa para que los estudiantes desarrollen destrezas de pensamiento lógico y matemático. Lo puede integrar en historia, español, inglés, matemáticas, ciencias, lenguas, entre otros.

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Tynker

Es una plataforma donde millones de niños han aprendido a programar y crear juegos y aplicaciones. Tynker ofrece cursos en línea para que los niños aprendan a programar en casa y a su propio ritmo, así como también un currículo de programación atractivo para integrarlo en el aula. (edades 3 – 8).

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Minecraft

Es un video juego de construcción de mundos basado en bloques donde el alumno puede construir diferentes estructuras mediante cubos tridimensionales con texturas y materiales. También puedes sembrar plantas, recolectar recursos con distintas utilidades, entre otras cosas. Actualmente hay una versión educativa donde el profesor puede crear actividades y lanzarle retos al alumno donde tenga que investigar o crear algo sobre un tema o concepto (a partir de los 7 años).

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Alice

Es un software educativo del Carnegie Mellon University con el que los alumnos podrán aprender programación orientada a objetos en un entorno 3D, lógica y matemática computacional básica. Permite crear historias tipo película animada, videos, animaciones y juegos interactivos (a partir de los 12 años).

Hoy día necesitamos preparar y equipar a nuestros alumnos para el futuro ya que requerirán la aplicación de ciertas destrezas para adaptarse a un mundo cambiante. De algún modo contribuiremos a que éstos puedan enfrentar con fortaleza y anticipación los cambios venideros, como también entender cuándo, cómo y en qué momento las computadoras y otras herramientas digitales ayudan a resolver problemas.

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