Sobre las "Diez preguntas frecuentes (y urgentes) sobre pensamiento computacional"

En esta ocasión quiero hacer un análisis del artículo de María Belén Bonello y Fernando Schapachnik, Coordinadores de la "Iniciativa Prograr.ar" de la Fundación Sadosky, que publica la Revista de la UNC, Virtualidad, Educación y Ciencia, Año 11 - Número 20. 

En general, es una gran publicación y suma mucho para la causa que es el objetivo fundamental de la //ADICRA, impulsar la enseñanza de #LaInformáticaComoMateria en todas las escuelas de nuestro país.

Si bien tampoco es lo más importante, como se destaca en el artículo, igualmente quiero rescatar la definición de la Informática que acordamos los docentes de informática y computación que integramos la //ADICRA y se puede ver en su sitio web. Así como estos párrafos de las conclusiones de la publicación citada:

"Existe al respecto una falsa disyuntiva acerca del alcance de los diversos términos que se utilizan para denominar a este campo del conocimiento: Computación, Ciencias de la Computación o Informática. Lo concreto es que el término “Informática” es el más utilizado en hispanoamérica, mientras que “Ciencias de la Computación” es el adoptado para la lengua inglesa.
Como resultado de las distintas investigaciones realizadas y producto de encendidos debates, la ADICRA adopta la definición de Informática antes publicada; dado que es la que mejor expresa las características y alcances de la disciplina que nos atañe."

Vayamos entonces al recorte que realizo para este blog. Para que esté claro uso los tres puntos cuando la respuesta es parcial o falta algún otro párrafo (...). Las negritas son un agregado realizado por mi cuenta, para destacar los conceptos que más me interesan. El artículo completo lo agrego al final en las fuentes.

"Diez preguntas frecuentes (y urgentes) sobre pensamiento computacional" 

Resumen 

En este artículo abordamos algunas preguntas frecuentes relacionadas con el pensamiento computacional y las ciencias de la computación en la escuela desde una perspectiva que busca indagar detrás de las modas que imperan en lo respectivo a los usos de la tecnología en el ámbito escolar. En este sentido, se vuelve necesario involucrarnos en otras discusiones conexas, como la de la robótica escolar o la enseñanza transversal de la disciplina Informática. Se titula “urgente” porque cierta claridad epistemológica es precisa para acompañar los procesos de inserción de estos conceptos en las escuelas argentinas. 

1. ¿Qué es el pensamiento computacional? ¿Es la nueva piedra filosofal educativa? 

La respuesta breve es que no, aunque urge avanzar en la incorporación de la programación y sus áreas conexas en la escuela (ver pregunta 6). La definición de pensamiento computacional no es del todo clara en la literatura especializada. Si bien algunos autores (Guzdial, 2011) abogan por una definición amplia del término, otros consideran que esto es problemático porque no clarifican de qué se está hablando cuando las propuestas curriculares hacen referencia a su incorporación y, más adelante, cómo se mide si los estudiantes lo han incorporado o no. 

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Nuestra postura es que el pensamiento computacional no es ni más ni menos que otro nombre para la enseñanza escolar de las ciencias de la computación, es decir, una disciplina específica y no competencias generales ni metaoperaciones cognitivas. En la pregunta 6 se aborda esto con mayor detalle. 

2. ¿Hay pensamiento computacional sin computación? 

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Eso no significa que estas habilidades y herramientas sean atribución específica de la informática ni que no sean fomentadas por otras formas, pero sí debe entenderse que si se apunta a obtener los beneficios que la literatura científica atribuye al pensamiento computacional, la práctica informática y, en particular, el desarrollo de algoritmos y programas en dispositivos digitales programables no puede evitarse. 

Por ende, así como se dificulta conseguir los beneficios que el deporte le brinda a la salud sin mover el cuerpo, cuesta delimitar un constructo consistente si la definición se inclina hacia un “pensamiento computacional sin computación”. Asimismo, no existe en la literatura científica ninguna evidencia de que esto se haya llevado adelante de forma exitosa. 

3. ¿Cualquier tipo de problema puede resolverse mediante el pensamiento computacional? 

Desde nuestra perspectiva, tomando cualquiera de las definiciones razonables respecto de pensamiento computacional (ver preguntas anteriores), no cualquier problema se resuelve mediante su aplicación. 

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Para que el concepto cobre sentido hay que asociarlo a la resolución de problemas computacionales que describimos en la pregunta 4. 

4. ¿Qué es un problema computacional? 

No cualquier tipo de problema es un problema computacional. Los humanos tenemos la capacidad de realizar tareas complejas mediante instrucciones imprecisas que desambiguamos por contexto. Hay momentos en los cuales para procesar grandes volúmenes de información recurrimos a las computadoras porque ofrecen los beneficios ya conocidos (automatización, velocidad de transmisión, facilidad para la visualización, etc.) y solo requieren que las personas tomen decisiones sobre cómo representar esa información y formular instrucciones muy precisas sobre cómo se la debe procesar. 

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Darle instrucciones a una computadora para ordenar un listado de alturas es un problema computacional; ordenar las alturas de 10 niños sin una computadora, no. 

Un problema computacional es una situación problemática (es decir, la formulación de un objetivo a lograr cuya consecución no es obvia y, por lo tanto, requiere de un proceso de pensamiento para elaborar un plan efectivo) donde los elementos a manipular son abstracciones descriptas a través de un modelo computacional. Dicho de otra forma, donde los elementos a trabajar se describen en términos de lo que puede hacer con ellos una computadora. 

5. ¿Por qué tratamos de no usar el término pensamiento computacional? 

Preferimos utilizar ciencias de la computación, informática, computación u otros términos relacionados porque hacen referencia a un área del conocimiento perfectamente delimitada y reconocida con prácticas definidas; de esa manera, queda claro de qué se está hablando. 

Tal como señala Nardelli (2019), en la escuela enseñamos matemática y no pensamiento matemático, literatura y no pensamiento literario. De la misma manera, deberíamos enseñar computación y no pensamiento computacional. Contribuir a la idea de que estos dos últimos conceptos son cosas diferenciadas aporta confusión y habilita a enseñar bajo el título de pensamiento computacional contenidos que no están relacionados con la disciplina informática. 

Por otro lado, independientemente de su aspecto cognitivo, la disciplina informática permite entender una parte creciente de la realidad del siglo XXI y es por esto que su inclusión durante la escolaridad formal resulta socialmente relevante.

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Por esos motivos consideramos fundamental la incorporación de las ciencias de la computación en la escuela argentina. 

6. ¿Qué relación hay entre programación y ciencias de la computación? 

La programación es una parte muy importante de las ciencias de la computación, así como la aritmética lo es de la matemática. No hay problema en usar ambos términos como sinónimos en una charla coloquial, pero en un ámbito formal es importante distinguirlos. 

Ciencias de la computación es el nombre que recibe la disciplina que se ocupa, entre otros, de los siguientes saberes: 

• Los necesarios para formular soluciones efectivas y sistemáticas ante diversos tipos de problemas. Por ejemplo, pensemos en un sistema de posicionamiento global (GPS, por su escritura en inglés) ¿Cuál camino debe sugerir a un usuario entre todos los posibles para un momento determinado, teniendo en cuenta las condiciones de tránsito? A esta área de la computación se la conoce como algoritmia. 
• La programación, es decir, los conocimientos necesarios para armar soluciones algorítmicas en los diversos lenguajes que utilizan las computadoras. Muchas veces, y en particular cuando se habla de “llevar la programación a la escuela”, se engloba a la algoritmia dentro de la programación. 
• Las estructuras de datos y las bases de datos son las áreas temáticas encargadas de la forma de almacenar la información de manera que sea recuperada más adelante y se busque velozmente un dato entre miles o millones de otros, como hacen los buscadores de internet. 
• Las arquitecturas de computadoras son el conocimiento sobre los componentes que definen a los distintos tipos de computadoras y cómo estos componentes se construyen a partir de la combinación de manipulaciones sencillas de voltaje eléctrico. 
• Las redes de computadoras, es decir, la forma en que las computadoras intercambian información permitiendo el funcionamiento de internet y de las aplicaciones que funcionan gracias a ella, como la web, la mensajería instantánea, los juegos en línea, las transmisiones de audio y video, etc. 
• Los fundamentos teóricos que marcan las diferencias entre los distintos lenguajes con sus posibilidades e imposibilidades, ventajas y desventajas, así como también otras áreas más específicas entre las que se encuentran ciertas áreas de la Matemática discreta, la Teoría de la complejidad y otras como la Computabilidad, que estudia qué problemas son efectivamente computables y cuáles no. 
• La inteligencia artificial se ocupa de la combinación de varias de las áreas previamente mencionadas para abordar problemas muy complejos mediante mecanismos que tienen puntos en común con la cognición humana. Incluye temas como aprendizaje automático, síntesis de información, reconocimiento de voz y de imágenes, etc. 

Este listado no pretende ser exhaustivo sino dar cuenta de algunas de sus áreas fundamentales. Se podría seguir detallando con la ingeniería del software, los métodos formales, la computación gráfica, etc. 

En algunas oportunidades y en algunos países se usa el término informática para referirse a la disciplina que utiliza los conceptos y herramientas de las ciencias de la computación en el ámbito productivo (por ejemplo, se habla de Ingeniería informática). Otras veces se utiliza el término informática casi como sinónimo de ciencias de la computación. A fines educativos esta diferenciación puede considerarse un detalle menor.

7. ¿Es la robótica la nueva piedra filosofal de la educación?

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El entendimiento de tales programas no escapa al logrado cubriendo los temas de programación, inteligencia artificial y otras áreas de la disciplina informática. Es decir, teniendo conocimientos de computación es posible comprender la forma en que funcionan los robots, aún sin una formación específica en robótica. Dicho de otro modo, los profesionales de la informática comprenden cómo funcionan los robots sin necesidad de haberlos estudiado específicamente porque se trata de un caso particular dentro de una disciplina más general. Estas apreciaciones deben entenderse, no en desmedro de la inclusión de la robótica en la escuela, sino en el marco de las tensiones siempre existentes por la asignación del escaso tiempo escolar. 
Cabe considerar, sin embargo, que el uso de robots para el aprendizaje de otros temas (es decir, la robótica educativa) ha mostrado ser efectivo (Benitti, 2012), lo mismo puede decirse de su utilización con niños pequeños para iniciar el aprendizaje de la programación (Martínez, 2015) ya que son elementos altamente motivadores. Por eso, valoramos su inclusión como un medio más que como un fin. 

8. ¿Puede la enseñanza de las ciencias de la computación contribuir a resolver los problemas de la escuela? 
La escuela, tanto en Argentina como a nivel internacional, enfrenta en la actualidad una multiplicidad de desafíos. Algunos de ellos están vinculados a la inclusión de distintos sectores de la población, la mejora de los aprendizajes, la fragmentación del sistema y la consolidación de circuitos diferenciados de acuerdo al nivel socioeconómico de los estudiantes y los docentes, entre tantos otros. 
 Si bien desde la Iniciativa Program.AR sostenemos que las ciencias de la computación aportan una serie de saberes y habilidades, que resultan socialmente pertinentes en el presente, de ninguna manera creemos que los problemas educativos a afrontar puedan resolverse incorporando esta disciplina a la escuela. 
La enseñanza de ciencias de la computación puede realizar una contribución valiosa en la actualización de los contenidos trabajados a través del enfoque adecuado, incluso, puede mejorar habilidades cognitivas que redundan en un mejor desempeño general de los estudiantes. Sin embargo, y a pesar de la importancia que estos temas tienen hoy, no reside aquí la clave de soluciones que por la naturaleza misma de los problemas a abordar deberán ser multidimensionales. 

9. ¿Qué diferencia hay entre enseñar computación y enseñar con TIC? 
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A comienzos del nuevo milenio la tecnología educativa comenzó a estar cada vez más presente en las escuelas. Entendemos a la tecnología educativa como el uso de programas informáticos desarrollados con fines didácticos, es decir, la computadora comenzaba a utilizarse para fortalecer propuestas pedagógicas de campos disciplinares tradicionales. Estas propuestas crecieron a partir de la implementación de políticas 1 a 1, como Conectar Igualdad o Plan Sarmiento. Cabe tener en cuenta que la tecnología educativa utiliza la computadora como una herramienta para mejorar aprendizajes de diversas asignaturas, pero no la toma como objeto de estudio. 
Las ciencias de la computación como área del conocimiento científico se encuentran ausentes en la mayoría de las currículas escolares. Bajo el nombre de “informática” o “computación” se dictan programas orientados al uso de computadoras y no a la comprensión del funcionamiento de esa tecnología. 

10. ¿Es la transversalidad la mejor manera de incluir las ciencias de la computación? 
Existen hoy en día propuestas centradas en la integración curricular que buscan avanzar en el abordaje multidisciplinario del conocimiento en desmedro de la división en materias estancas que no dialogan entre sí. Estos proyectos transversalizan una serie de saberes que consideramos que podrían ser abordados mejor desde miradas disciplinares diversas. En algunos casos existe un cuerpo de conocimiento que, por sus características intrínsecamente multidisciplinares, ha permitido un abordaje transversal (por ejemplo, la educación sexual integral). Existen también competencias generales, como la producción de textos, o habilidades, como el trabajo en equipo, que (sin desmedro de ser tratadas por disciplinas específicas) es conveniente reforzarlas en todas las asignaturas (Kysilka, 1998). Distinto es el caso de las ciencias de la computación.
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Si nos referimos a los conceptos que deberían abordarse y a las habilidades que deberían ejercitarse en la enseñanza secundaria, no existen casos documentados hoy en día en la literatura internacional sobre el tema que permitan dar cuenta de un abordaje transversal y exitoso de los diversos conceptos, saberes, prácticas y habilidades que abarcan a las ciencias de la computación. Por caso, un reciente informe de la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO, por su escritura internacional) en conjunto con el comité especializado en la enseñanza de computación afirma que: “La integración de Ciencias de la Computación en otras asignaturas no fue efectivo” (UNESCO, 2019). 
Más aún, gran parte del cuerpo de conocimiento para enseñar requiere, además de bases teóricas, del desarrollo de habilidades de orden práctico (por ejemplo desarrollar programas, depurar y entender programas de otros, lidiar con aspectos prácticos de la tecnología y la interacción de múltiples tecnologías, estar al tanto de la evolución tecnológica y las herramientas específicas de programación para las diversas plataformas, etc.). Por ende, es necesario que el cuerpo docente cuente con habilidades muy específicas. En ese sentido, pensamos al aula de computación como un espacio similar al laboratorio de química, en el cual hay que tener experiencia práctica con los materiales y métodos para conducir una experiencia educativa exitosa y guiar a los alumnos a través de las dificultades que se les puedan presentar. 
Cabe señalar también que muchos de los ejemplos que circulan como propuestas de enseñanza transversal de programación en realidad no lo son cuando se analizan en detalle. Por ejemplo, pensemos en el caso frecuente donde se realiza una animación computarizada de un proceso histórico. Típicamente la evaluación de ese trabajo se realizará en base al apego de la narración para los objetivos de aprendizaje de Historia. ¿Quién analiza la calidad del programa subyacente? El mero hecho de que la animación funcione no da cuenta de un programa que cumpla con los objetivos de aprendizaje de Informática. Resulta dificultoso imaginar que la evaluación de ese trabajo en la materia Historia tendrá en cuenta la aplicación o no de los correspondientes conceptos informáticos. 

Conclusión 
Dado que el término de pensamiento computacional parece haber llegado para quedarse, invitamos a pensarlo como un sinónimo escolar de ciencias de la computación, que es una disciplina del conocimiento científico cuyo corpus de contenido está claramente definido. Esto permite tomar decisiones no arbitrarias al momento de diseñar programas de estudios para abordar estos temas. Partir de definiciones más lábiles habilita la incorporación de contenidos no relacionados con el campo bajo del nombre de pensamiento computacional. 
Adicionalmente, consideramos pertinente avanzar hacia incorporaciones de las ciencias de la computación en la escuela que transiten por el sendero del espacio curricular específico ya que, como detallamos anteriormente, las implementaciones transversales no resultan aconsejables para esta disciplina. 
Como cierre expresamos nuestro convencimiento acerca de la importancia y urgencia que reviste la incorporación de estos contenidos a las currículas escolares. Esto se fundamenta, principalmente, en la relevancia social adquirida por el dominio fluido de estos saberes. Este conocimiento contribuye a garantizar el pleno ejercicio de los derechos ciudadanos en el siglo XXI. 

Fuente: 

BONELLO, M.B. Y SCHAPACHNIK, F. (2020). Diez preguntas frecuentes (y urgentes) sobre pensamiento computacional. Virtualidad, Educación y Ciencia, 20 (11), pp. 156-167. (Descarga desde acá)