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Vol. 12 Núm. 31 (2021)
Investigación y pedagogía

Investigación y pedagogía

Método de evaluación del pensamiento computacional y alfabetización en código

https://doi.org/10.19053/22160159.v12.n31.2021.11750

Publicado 2021-07-19 — Actualizado el 2021-08-04

  • Walkiria Helena Cordenonzi
    • ,
  • José Claudio Del Pino

Walkiria Helena Cordenonzi
Instituto Federal de Educación, Ciencia y Tecnología de Sul-rio-grandense ( IFSul )

José Claudio Del Pino
Universidad de Alto Taquari - Univates

Resumen

Este artículo presenta un método de evaluación de pensamiento computacional para individuos adultos. Para lograrlo, se desarrolló toda la construcción andragógica de un curso, anclado en las teorías del aprendizaje significativo de Ausubel y de aprendizaje de adultos de Knowles. La propuesta consiste en presentar un modelo de referencia de pensamiento computacional, un método de evaluación y la clasificación de los sujetos. Como resultado de la aplicación de este método, es posible clasificar a los participantes en alfabetizado en código y pensador computacional desconectado. Este método se aplicó en un curso binacional, donde estudiantes brasileños y uruguayos comparten el mismo espacio de aprendizaje. A través de este estudio de caso y del análisis cualitativo de los resultados, el 25 % de los participantes alcanzó el estado de alfabetizado en código y el 12.5 % el de pensador computacional desconectado. Una contribución importante de este método es la combinación de instrumentos de evaluación y la clasificación resultante de los individuos, ya que no se han encontrado publicaciones similares a la fecha.

Palabras clave

aprendizaje de adultos, alfabetización informacional, informática,, método de evaluación

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Citas

  1. Ausubel, D. (2003). Aquisição e retenção de conhecimentos: Uma perspectiva cognitiva. Tradução de Lígia Teopisto (1a ed.). Plátano Edições Técnicas.
  2. Ausubel, D., Novak, J., & Hanesian, H. (1983). Psicología Educativa Un punto de vista cognoscitivo (2a ed.). Trillas.
  3. Brackmann, C. (2017). Desenvolvimento do pensamento computacional através de atividades desplugadas na Educação Básica [Tesis Doctoral, Universidade Federal do Rio Grande do Sul]. LUME Repositorio Digital. https://lume.ufrgs.br/handle/10183/172208
  4. Cordenonzi, W. (2020). O desenvolvimento do pensamento computacional e as evidências da alfabetização em código em adultos [Tesis Doctoral no publicada]. Universidade do Vale do Taquari - Univates.
  5. Conselho Nacional de Saúde. (2012, 12 de diciembre). Resolução Nº 466. https://conselho.saude.gov.br/resolucoes/2012/Reso466.pdf
  6. Cordenonzi, W., Del Pino, J., Oliveira, E., & Guimarães Strohschoen, A. (2020). Alfabetização – uma evolução do conceito: alfabetização e letramento em código. Texto Livre: Linguagem e Tecnologia, 13(1), 137. https://doi.org/10.17851/1983-3652.13.1.137-155 DOI: https://doi.org/10.17851/1983-3652.13.1.137-155
  7. Cordenonzi, W., Ortiz, A., Meneses, L., Gau de Mello, A., Botasso, J., Mariani, V., Gomez, R., & Cross, V. (2014). Mapeamento da Educação Binacional - Relatório Técnico I. http://ecompartindo.santana.ifsul.edu.br/pluginfile.php/2328/mod_resource/content/3/relatorio 1 - mapeamento da educação binacional.pdf
  8. Dagiené, V., & Futschek, G. (2008). Bebras International Contest on Informatics and Computer Literacy: Criteria for Good Tasks. En R. Mittermeir, & M. Sysło (Eds.). Informatics Education - Supporting Computational Thinking (pp. 19-30). Springer. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-69924-8_2
  9. Gil, A. C. (2002). Como elaborar projetos de Pesquisa (4a ed.). Atlas.
  10. Grover, S., Basu, S., Bienkowski, M., Eagle, M., Diana, N., Stamper, J., Grover, S., Basu, S., Bienkowski, M., Eagle,M, Diana, N., & Stam-Per, J. (2017). 4 A Framework for Using Hypothesis-Driven Approaches to Support Data-Driven Learning Analytics in
  11. Measuring Computational Thinking in Block-Based Programming Environments ACM Transactions on Computing Education, 17(3), 14. https://doi.org/10.1145/3105910 DOI: https://doi.org/10.1145/3105910
  12. Kalelioglu, F., Gülbahar, Y., & Kukul, V. (2016). A framework for computational thinking based on a systematic research review. Baltic Journal of Modern Computing, 4(3), 583. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0360131519301605
  13. Knowles, M. (1981). The modern practice of adult education: From pedagogy to andragogy (2a ed.). Cambridge Book.
  14. Knowles, M., Holton, E., & Swamson, R. (2011). Aprendizagem de Resultados (2a ed.). Elsevier.
  15. Korkmaz, Ö., Çakir, R., & Özden, M. Y. (2017). A validity and reliability study of the computational thinking scales (CTS). Computers in Human Behavior, 72, 558–569. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.01.005 DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.01.005
  16. Lee, I., Grover, S., Martin, F., Pillai, S., Malyn-Smith, J., & Org, J. (2020). Computational Thinking from a Disciplinary Perspective: Integrating Computational Thinking in K-12 Science, Technology, Engineering, and Mathematics Education. Journal of Science
  17. Education and Technology, 29, 1–8. https://doi.org/10.1007/s10956-019-09803-w DOI: https://doi.org/10.1007/s10956-019-09803-w
  18. Moreno, J., Román, M., & Robles, G. (2018). On computational thinking as a universal skill: A review of the latest research on this ability. En IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON) (pp.1684–1689). https://doi.org/10.1109/EDUCON.2018.8363437 DOI: https://doi.org/10.1109/EDUCON.2018.8363437
  19. Pring, B., Brown, R., Davis, E., Bahl, M., & Cook, M. (2017). 21 Jobs on the Future. A Guide to Getting – and Staying –Employed over the Next 10 Years. Center for the Future of Work. https://www.cognizant.com/whitepapers/21-jobs-of-the-future-a-guide-togetting-and-staying-employed-over-the-next-10-years-codex3049.pdf
  20. Raabe, A., Santana, A., Ellery, N., & Gonçalves, F. (2017). Um Instrumento para Diagnóstico do Pensamento Computacional. Congresso Brasileiro de Informática Na Educação (CBIE), VI , (pp. 1172–1181). https://doi.org/10.5753/cbie.wcbie.2017.1172 DOI: https://doi.org/10.5753/cbie.wcbie.2017.1172
  21. Rainie, L., & Anderson, J. (2017). Code-Dependent: Pros and Cons of the Algorithm Age. Pew Research Center. http://www.pewinternet.org/2017/02/08/code-dependent-pros-andcons-of-the-algorithm-age
  22. Román, M. (2016). Codigoalfabetización y Pensamiento Computacional en Educación Primaria y Secundaria: Validación de un Instrumento y Evaluación de Programas [Tesis Doctoral, Universidad Nacional de Educación a Distancia]. E-spacio. http://e-spacio.uned.es/fez/view/tesisuned:Educacion-Mroman
  23. Román, M., Pérez, J., & Jiménez, C. (2017). Which cognitive abilities underlie computational thinking? Criterion validity of the Computational Thinking Test. Computers in Human Behavior, 72, 678–691. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.08.047 DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.08.047
  24. Santos, C. (2010). Andragogia: aprendendo a ensinar adultos. VII Simpósio de Excelência Em Gestão e Tecnologia. http://www.aedb.br/seget/arquivos/artigos10/402_ArtigoAndragogia.pdf
  25. Tikva, C., & Tambouris, E. (2021). A systematic mapping study on teaching and learning Computational Thinking through programming in higher education. Thinking Skills and Creativity, 41, 100849. https://doi.org/10.1016/j.tsc.2021.100849 DOI: https://doi.org/10.1016/j.tsc.2021.100849
  26. Triviños, A. (2015). Introdução à pesquisa em Ciências Sociais - A pesquisa qualitativa em Educação. Atlas.
  27. Wenger, E. (2002). Cultivating communities of practice: a quick start-up guide for communities of practice. Harvard Business Review Press.
  28. Wing, J. M. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33–35.
  29. https://doi.org/10.1145/1118178.1118215 DOI: https://doi.org/10.1145/1118178.1118215
  30. Wing, J. M. (2017). Computational thinking’s influence on research and education for all. Italian Journal of Educational Technology, 25(2), 7–14. https://www.learntechlib.org/p/183466/
  31. Yadav, A., Burkhart, D., Moix, D., Snow, E., Bandaru, P., & Clayborn, L. (2015). Sowing the seeds of assessment literacy in secondary computer science education: A landscape study. Computer Science Teachers Association. http://csta.acm.org/Research/sub/Projects/AssessmentStudy2015.html

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