Ir al menú de navegación principal Ir al contenido principal Ir al pie de página del sitio

Alfabetización Computacional en Educación: Contribuciones al Desarrollo del Pensamiento Crítico y Participación Social

Resumen

En los últimos años se observa una reformulación de programas para incluir las Ciencias de la Computación (CC) en la escolaridad obligatoria. La expansión de sistemas computacionales a todos los espacios de la vida humana permite no solo ampliar la capacidad de cognición, sino que ubica a saberes y prácticas de este campo como componentes claves de una formación ciudadana integral. Este desafío se presenta en un contexto de profundas brechas, que contribuyen a desarrollar desigualmente las posibilidades de alfabetización, pensamiento y participación computacional entre la población. Este trabajo analiza, desde una revisión sistemática, cómo se han definido estas nociones en el ámbito escolar. Los resultados arrojan que la alfabetización computacional se asocia mayormente con la inteligencia artificial y la programación, con el riesgo de reducir la mirada disciplinar a esas áreas hegemónicas. A su vez, se destaca la participación computacional desde propuestas con impacto social. Estos aportes son insumos para discutir, definir y analizar los procesos de alfabetización computacional en las escuelas, sobre todo en el contexto latinoamericano, donde no se han relevado estudios sobre el tema.

Palabras clave

alfabetización computacional, participación computacional, pensamiento computacional, educación formal, brecha digital y computacional

PDF HTML EPUB

Citas

  1. Basogain, X., Olabe, M. Á., Olabe, J. C. & Rico, M. J. (2018). Computational thinking in pre-university blended learning classrooms. Computers in Human Behaviour, 80, 412-419. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.04.058
  2. Blikstein P., Moghadam S. H., Fincher S. A. & Robins, A. (2019). Computing education: Literature review and voices from the field. In S. A. Fincher, A. Robins (Eds.), The Cambridge handbook of computing education research (pp. 56-78). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781108654555.004
  3. Brennan, K. & Resnick, M. (2012). New frameworks for studying and assessing the development of computational thinking. Proceedings of the 2012 Annual Meeting of the American Educational Research Association. Vancouver: American Educational Research Association.
  4. Bocconi, S., Chioccariello, A., Dettori, G., Ferrari, A. & Engelhardt, K. (2016). Developing computational thinking in compulsory education-Implications for policy and practice (No. JRC104188). Joint Research Centre (Seville site). https://dx.doi.org/10.2791/792158
  5. Burke, Q., O’Byrne, W. I. & Kafai, Y. B. (2016). Computational participation: Understanding coding as an extension of literacy instruction. Journal of adolescent & adult literacy, 59(4), 371-375. https://doi.org/10.1002/jaal.496
  6. Cuban, L. (2001). Oversold and underused: Computers in the classroom. Harvard University Press. https://doi.org/10.4159/9780674030107
  7. De Paula, B. H., Burn, A., Noss, R. & Valente, J. A. (2018). Playing Beowulf: Bridging computational thinking, arts and literature through game making. International Journal of Child-Computer Interaction, 16, 39-46. https://doi.org/10.1016/j.ijcci.2017.11.003
  8. Dichev, C. & Dicheva, D. (2017). Towards data science literacy. Procedia Computer Science, 108, 2151-2160. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.05.240
  9. DiSessa, A. (2000). Changing minds: Computers, learning, and literacy. MIT Press. https://mitpress.mit.edu/9780262541329/
  10. Echeveste, M. E. & Martínez, M. C. (2022). El rol de los capitales digitales en Escuelas Técnicas de Programación y las luchas por reducir las brechas digitales. Revista de Sociología de la EducaciónRASE, 15(2), 244-264. http://dx.doi.org/10.7203/RASE.15.2.23943
  11. Fraillon, J., Ainley, J., Schulz, W., Friedman, T. & Duckworth, D. (2020). Preparing for life in a digital world: IEA International Computer and Information Literacy Study 2018 International Report (p. 297). Springer Nature.
  12. Gough, D. (2007). Weight of Evidence: A framework for the appraisal of the quality and relevance of evidence. Research Papers in Education, 22(2), 213-228. https://doi.org/10.1080/02671520701296189
  13. Hsu, T. C., Chang, S. C. & Hung, Y. T. (2018). How to learn and how to teach computational thinking: Suggestions based on a review of the literature. Computers & Education, 126, 296-310. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2018.07.004
  14. Holmes, W., Bialik, M. & Fadel, C. (2022). Artificial intelligence and education: A critical view through the lens of human rights, democracy and the rule of law. Council of Europe Publishing.
  15. Irgens, G. A., Vega, H., Adisa, I. & Bailey, C. (2022). Characterizing children’s conceptual knowledge and computational practices in a critical machine learning educational program. International Journal of Child-Computer Interaction, 34, 100541. https://doi.org/10.1016/j.ijcci.2022.100541
  16. Jacob, S. R. & Warschauer, M. (2018). Computational thinking and literacy. Journal of Computer Science Integration, 1(1). https://doi.org/10.26716/jcsi.2018.01.1.1
  17. Kelly, A., Finch, L., Bolles, M. & Shapiro, R. B. (2018). BlockyTalky: New programmable tools to enable students’ learning networks. International Journal of Child-Computer Interaction, 18, 8-18. https://doi.org/10.1016/j.ijcci.2018.03.004
  18. Ko, A. J., Oleson, A., Ryan, N., Register, Y., Xie, B., Tari, M., Davidson, M., Druga, S. & Loksa, D. (2020). It is time for more critical CS education. Communications of the ACM, 63(11), 31-33. https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3424000
  19. Lockridge, T., Paz, E. & Johnson, C. (2017). The Kairos Preservation Project. Computers and Composition, 46, 72-86. https://doi.org/10.1016/j.compcom.2017.09.002
  20. Losh, E. (2014). From authorship to authoring: Critical literacy, expert users, and proprietary software. Computers and Composition, 33, 40-49. https://doi.org/10.1016/j.compcom.2014.07.004
  21. Miao, F., & Holmes, W. (2021). International Forum on AI and the Futures of Education, developing competencies for the AI Era, 7-8 December 2020: synthesis report. UNESCO.
  22. Mannila, L., Leinonen, T., Bauters, M. & Veermans, M. (2023). Student and teacher co-agency when combining CT with arts and design in a cross-curricular project. Computers and Education Open, 4, 100132. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2023.100132
  23. Monjelat, N., Peralta, N. & San Martín, P. (2021). Saberes y prácticas con TIC: ¿instrumentalismo o complejidad? Un estudio con maestros de primaria argentinos. Perfiles Educativos, 43(171), 84-101.
  24. https://doi.org/10.22201/iisue.24486167e.2021.171.59225
  25. Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W. & Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100041. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100041
  26. Ottenbreit-Leftwich, A. T., Kwon, K., Brush, T. A., Karlin, M., Jeon, M., Jantaraweragul, K., Guo, M., Nadir, H., Gok, F. & Bhattacharya, P. (2021). The impact of an issue-centered problem-based learning curriculum on 6th grade girls’ understanding of and interest in computer science. Computers and Education Open, 2, 100057. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2021.100057
  27. Ouzzani, M., Hammady, H., Fedorowicz, Z. & Elmagarmid, A. (2016). Rayyan — a web and mobile app for systematic reviews. Systematic Reviews, 5. 10.1186/s13643-016-0384-4
  28. Papavlasopoulou, S., Giannakos, M. N. & Jaccheri, L. (2019). Exploring children’s learning experience in constructionism-based coding activities through design-based research. Computers in Human Behaviour, 99, 415-427. https://doi.org/10.1016/j.chb.2019.01.008
  29. Sáez-López, J. M., Román-González, M. & Vázquez-Cano, E. (2016). Visual programming languages integrated across the curriculum in elementary school: A two-year case study using “Scratch” in five schools. Computers & Education, 97, 129-141. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2016.03.003
  30. Scasso, M., Cura, D., Marino, V. & Kaplan, L. (2019). Especializaciones en didáctica de las Ciencias de la Computación. Evaluación de procesos y resultados. Informe Final. Program.AR y Fundación Quántitas. https://fundacionsadosky.org.ar/wp-content/uploads/2023/03/Informe-final-Evaluacion-especializaciones.pdf
  31. Steinbauer, G., Kandlhofer, M., Chklovski, T., Heintz, F. & Koenig, S. (2021). A differentiated discussion about AI education K-12. KI-Künstliche Intelligenz, 35(2), 131-137. https://link.springer.com/article/10.1007/s13218-021-00724-8
  32. Su, J. & Zhong, Y. (2022). Artificial Intelligence (AI) in early childhood education: Curriculum design and future directions. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100072. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.10002
  33. Simari, G. R. (2013). Los fundamentos computacionales como parte de las ciencias básicas en las terminales de la disciplina Informática. En VIII Congreso de Tecnología en Educación y Educación en Tecnología. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/27579
  34. Terigi, F. (2020). Escolarización y pandemia: alteraciones, continuidades, desigualdades. REVCOM, 11. https://doi.org/10.24215/24517836e039
  35. Terroba, M., Ribera, J. M., Lapresa, D. & Anguera, M. T. (2021). Propuesta de intervención mediante un robot de suelo con mandos de direccionalidad programada: análisis observacional del desarrollo del pensamiento computacional en educación infantil. Revista de psicodidáctica, 26(2), 143-151. https://doi.org/10.1016/j.psicod.2021.03.001
  36. Torres, M., Sandrone, D. & Lawler, D. (2022). Índice EME: uma ferramenta para a avaliação do design de hardware e software na educação infantil. Revista Intersaberes, 17(42), 820-839. https://www.revistasuninter.com/intersaberes/index.php/revista/article/view/2371
  37. Turner, R. (2018). Computational Artifacts. Towards a Philosophy of Computer Science. Springer. University of Essex. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-662-55565-1
  38. Vourletsis, I. y Politis, P. (2022). Exploring the effect of remixing stories and games on the development of students’ computational thinking. Computers & Education Open, 3, 100069. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2021.100069
  39. Weintrop, D. & Wilensky, U. (2019). Transitioning from introductory block-based and text-based environments to professional programming languages in high school computer science classrooms. Computers & Education, 142, 103646. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103646
  40. Wing, J. M. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33-35. https://doi.org/10.1145/1118178.1118215
  41. Yadav, A., Burkhart, D., Moix, D., Snow, E., Bandaru, P. & Clayborn, L. (2015). Sowing the seeds: A landscape study on assessment in secondary computer science education. Computer Science Teachers Association, NY.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Artículos similares

<< < 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

También puede {advancedSearchLink} para este artículo.