Resumen de Análisis del nivel de pensamiento computacional de los futuros maestros: una propuesta diagnóstica para el diseño de acciones formativas

Lourdes Villalustre Martínez

• español

  El pensamiento computacional supone una forma de alfabetización emergente que busca fomentar el aprendizaje de la programación de forma progresiva utilizando principios básicos de codificación informática. En este estudio se evaluó el pensamiento computacional de 164 estudiantes universitarios de los grados de maestro/a en educación infantil y primaria. Se examinaron las diferencias según el género y la experiencia previa en programación robótica. Para ello,se empleó el Test de Pensamiento Computacional (TPC). Los resultados revelan que los hombres obtuvieron mejores resultados y que la experiencia previa en programación influyó en el nivel de desarrollo del pensamiento computacional. Además, se identificaron tres perfiles de estudiantes mediante un análisis de clúster. Las mujeres con experiencia previa en programación robótica y el uso de lenguajes de programación mostraron los mejores resultados en el TPC. Estos hallazgos resaltan la importancia de realizar evaluaciones diagnósticas para conocer el nivel de competencia de los estudiantes en este ámbito, ya que puede ayudar a identificar áreas de mejora y adaptar las acciones formativas de acuerdo a las necesidades de cada grupo de estudiantes.

• English

  Computational thinking is an emerging form of literacy that seeks to foster the learning of programming in a progressive manner using basic principles of computer coding. This study assessed the computational thinking of 164 undergraduate students in earlychildhood and elementary education teaching degrees. Differences according to gender and previous experience in robotic programming were examined. For this purpose, the Test of Computational Thinking (TPC) was used. The results reveal that males obtained better results and that previous programming experience influenced the level of development of computational thinking. In addition, three student profiles were identified through a cluster analysis. Females with prior experience in robotic programming and the use of programming languages showed the best results on the TPC. These findings highlight the importance of performing diagnostic evaluations to know the level of competence of students in this area, as itcan help identify areas for improvement and adapt training actions according to the needs of each group of students