Oriental, Costa Rica
Este artículo profundiza en la comprensión y aplicación del pensamiento computacional, una habilidad crucial en la era digital. Concebido inicialmente por Wing en 2006, este concepto no solo implica la codificación y programación de computadoras, sino que también se extiende a la resolución de problemas, el diseño de sistemas y la comprensión del comportamiento humano basado en los principios de la informática. Con el paso del tiempo, este enfoque ha evolucionado para incluir habilidades críticas como la abstracción, el análisis de datos, la modelización y la automatización de soluciones. Este estudio explora diversas interpretaciones del pensamiento computacional, desde ser una técnica para idear soluciones hasta una competencia intelectual para el análisis y solución de problemas reales. A través del análisis de literatura y evaluación de distintas herramientas y metodologías, la investigación destaca en particular la importancia de habilidades como la descomposición de problemas, abstracción, pensamiento algorítmico y evaluación en la educación y práctica profesional. A pesar de la ausencia de una definición unificada, el pensamiento computacional se reconoce como una habilidad multidimensional esencial, subrayando la necesidad de estrategias de enseñanza y evaluación efectivas. Además, se enfatiza la necesidad de establecer una definición universal de pensamiento computacional, seguida de la identificación clara de sus dimensiones y elementos constitutivos. El desarrollo de índices precisos y métricas objetivas es crucial para evaluar eficazmente el nivel de pensamiento computacional, lo que sentará las bases para una investigación rigurosa y metódica en este campo.
This article delves into the understanding and application of computational thinking, a pivotal skill in the digital era. Initially conceptualized by Wing in 2006, this concept transcends mere coding and programming to encompass problem-solving, system design, and understanding human behavior based on computer science principles. Over the years, this approach has broadened to include critical skills such as abstraction, data analysis, modeling, and solution automation. The study explores various interpretations of computational thinking, from being a technique for devising solutions to an intellectual competency for analyzing and solving real-world problems. Through literature analysis and evaluation of different tools and methodologies, the research emphasizes the importance of skills such as problem decomposition, abstraction, algorithmic thinking, and evaluation in education and professional practice. Despite the absence of a unified definition, computational thinking is recognized as an essential multidimensional skill, underscoring the necessity of effective teaching and assessment strategies. Moreover, it stresses the need to establish a universal definition of computational thinking, followed by a clear identification of its dimensions and constituent elements. Developing accurate indices and objective metrics is crucial for effectively assessing the level of computational thinking, laying the groundwork for rigorous and methodical research in the field.
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