Hola, mi nombre es María Raquel Picornel Buendía
y presento como contribución
a la sexta jornada científica de la Escuela Internacional de Doctorado
e IDUNED mi investigación titulada del pensamiento desenchufado
a la robótica.
En cuanto al problema,
a pesar del reconocimiento global del pensamiento computacional
como competencia fundamental del siglo XXI,
persiste en brechas significativas en su desarrollo temprano,
centradas en desigualdad digital, contextos desfavorecidos
y vacío en investigación.
En cuanto a la desigualdad digital,
menos del 25% de estudiantes alcanzan niveles
avanzados de alfabetización digital según iFILS 2018.
En cuanto a contextos desfavorecidos,
las escuelas de alta necesidad enfrentan mayores barreras
para integrar el pensamiento computacional en el currículum.
Y en cuanto al vacío en investigación,
son escasos los estudios longitudinales
en educación infantil en entornos socioeducativamente desfavorecidos.
¿Y por qué es importante?
Pues es importante como competencia del siglo XXI
porque el pensamiento computacional es tan fundamental
como leer, escribir y calcular.
Desarrolla la resolución de problemas,
la creatividad y el razonamiento lógico transferibles
a todas las disciplinas.
Marcos como el OECD, Learning Compass 2030
y UNESCO lo reconocen como alfabetización esencial
para la ciudadanía activa.
Y también es importante en cuanto a la equidad educativa
porque intervenciones estructuradas en pensamiento computacional
pueden actuar como mecanismo nivelador,
reduciendo disparidades en competencia digital.
Cuando se diseñan adecuadamente.
Permiten que estudiantes de contextos marginados alcancen
resultados comparables o superiores a entornos privilegiados.
En cuanto a los objetivos de investigación, 1.
Evaluar el impacto,
pues medir el efecto de una intervención
secuenciada en el desarrollo del pensamiento computacional
en niños de 5 años.
2.
Analizar 6 dimensiones, descomposición,
reconocimiento de patrones, abstracción, modela de simulación,
algoritmo y evaluación.
3.
Documentar ganancias.
Proporcionar evidencia empírica de cómo intervenciones
estructuradas fomentan competencias técnicas y metacognitivas.
4.
Contribuir a la equidad.
Demostrar que pedagogías secuenciadas pueden reducir
inequidades educativas en contextos de alta necesidad.
En cuanto al contexto de estudio,
la ubicación se realizó en un centro público
de educación infantil en Castilla-La Mancha, España,
oficialmente designado como entorno de alta necesidad socioeducativa.
Los participantes fueron niños, 16 niños,
8 niñas y 8 niños concretamente, del último año de educación infantil,
de edad media de 5 años,
sin instrucción previa en programación o robótica.
En cuanto al perfil socioeconómico,
fueron familias predominantemente de bajos ingresos con acceso
limitado a recursos tecnológicos fuera del entorno escolar.
Y en cuanto al diseño de estudio,
se empleó una metodología pre-post para evaluar el impacto,
utilizando una rúbrica de evaluación específica
para asegurar la fiabilidad y validez de los resultados.
En cuanto al diseño de la intervención,
se realizó una intervención progresiva y secuenciada
durante un año académico completo
basada en principios construccionistas.
1.
Fase 1 desenchufado.
Actividades en papel y corporales.
Secuenciación, razonamiento lógico,
descomposición de problemas y mediación tecnológica.
Fase 2.
Apps de codificación.
Lightbox, Coding for Kids,
Codecash, secuenciación, depuración y lógica condicional
mediante desafíos gamificados.
Y la fase 3, robótica, con el robot BlueBot,
programación tangible con retroalimentación inmediata,
tareas guiadas y desafíos abiertos colaborativos.
El fundamento pedagógico se recurrió al andamiaje progresivo.
La progresión deliberada refleja principios
construccionistas de Paper y Resnick.
1.
Preparación conceptual mediante actividades desenchufadas.
2.
Racionamiento simbólico con aplicaciones.
3.
Aplicación de habilidades en contextos robóticos tangibles.
Este diseño enfatiza la iteración, creatividad
y experimentación práctica,
permitiendo que los niños transiten de lo concreto a lo abstracto.
Cada fase se construye de manera incremental
sobre la anterior, reforzando conceptos
a medida que se introducen nuevas herramientas.
Además, se fomenta el aprendizaje colaborativo,
facilitando que los niños resuelvan problemas juntos
y respetando sus ritmos individuales
para asegurar una comprensión profunda y duradera.
En cuanto a los instrumentos de evaluación,
pues se presentó la rúbrica basada en Prenan
y Resnik 2012, validada por Rodríguez Martínez Etal 2019
y Zanetol 2025.
1.
Descomposición.
Dividir tareas complejas en pasos manejables.
2.
Reconocimiento de patrones.
Identificar regularidades y estructuras.
3.
Abstracción, filtrar información relevante y generalizar.
4.
Modelar y simulación,
presentar y probar soluciones.
5.
Algoritmos, crear secuencias paso a paso.
6.
Evaluación, analizar, depurar y mejorar soluciones.
En cuanto a la metodología, un diseño pre-post
y la fiabilidad que dieron lugar a un análisis estadístico
y se analizó la estadística descriptiva,
pruebas de Wilkinson,
tamaños de efecto y significación estadística.
Y en cuanto a los resultados, pues hubo mejoras estadísticas
en las cinco de las seis dimensiones.
Distribución del rendimiento, 62% modelado simulación, 56% algoritmo,
43% evaluación y 43% abstracción.
Desafíos y oportunidades.
La descomposición requiere andamiaje explícito adicional
con tarea de modularización y reflexión.
La evaluación metacognitiva debe integrarse en currículos tempranos
de pensamiento computacional.
Y la escalabilidad.
Es necesario formar a los docentes y adaptar los recursos
en los diversos contextos educativos.
Las conclusiones.
Garancias significativas en 5 de las 6 dimensiones.
Más del 40%
alcanzaron niveles avanzados.
Progresión desenchufado, apps, robótica es efectiva
y el pensamiento computacional de justicia social.
Muchísimas gracias por su atención e interés en esta investigación
sobre el pensamiento computacional en educación infantil.