Pensamiento Computacional y creación de contenidos digitales

Concepto de pensamiento computacional.

Serie: 'Tecnopedagogía' (LXXIV)

La manera en que nos relacionamos con los dispositivos digitales define nuestra competencia en lo referido a su uso eficaz y seguro, pero también a la utilización de estas máquinas para crear algo con ellas. Esta acepción de la competencia digital se refiere a la creación de contenidos digitales e incluye la programación (Pozo et al., 2022). Está definida como la competencia digital A3C4 en el marco europeo del DigComp: una alfabetización digital, que se adquiere al ser consciente de los procesos que hay detrás del pensamiento computacional (Vuorikari et al., 2022).

Como docentes, podemos manejar un dispositivo y generar contenidos en él sin entender del todo qué es eso del Pensamiento Computacional. Sin embargo, la actividad del e-learning nos sitúa en un punto intermedio entre las ciencias de la cognición y las de la computación, en cuanto que trabajamos con los procesos cognitivos del aprendizaje (atención, percepción y memoria) en un entorno tecnológico de comunicación.

Razonamiento computacional

Por un lado, tengamos en cuenta que la Teoría de la Computación surge con la intención de vincular la Psicología y la Informática, basándose en las similitudes entre los procesos de la mente humana y los ordenadores (Mariño, 2018). Cuando Wing (2006) define el Pensamiento Computacional como el proceso cognitivo utilizado para resolver problemas, sitúa la capacidad de aprender en la base de los conceptos fundamentales de la Informática.

Por otro lado, la ciencia de la computación tiene su fundamento en la teoría matemática de la comunicación, por la que el código fuente de un lenguaje puede ser traducido (compilado) a un código binario que entiende la máquina. Esto proporciona un esquema de información como modelo para la explicación de la inteligencia de la máquina (Ojeda y Becerril, 2014).

Nuestros lenguajes alfanuméricos de letras, números y símbolos comparten una lógica computacional que, como reflejo del razonamiento humano, se asienta en dos áreas principales de la educación: la Lingüística y la Matemática. 

En la actualidad, el paradigma del Pensamiento Computacional combina la Programación Funcional y la Programación Orientada a Objetos (POO). Lo hace con un planteamiento visual tanto en aplicaciones educativas del tipo Scratch, que requiere escasos conocimientos de código, como en la técnica UML (Unified Modeling Language), utilizada en los diferentes lenguajes de programación para modelar planes de resolución de problemas, a partir de diagramas de clases (fig.1).

Figura 1. Bloques del código fuente en Scratch y un ejemplo de diagrama de clases UML.

La POO realiza un modelado, un planteamiento previo a la escritura del código, en base a objetos y clases, atributos y operaciones. Su funcionamiento básico consiste en que cualquier cosa que podamos ver o imaginar es un objeto: algo concreto que solemos organizar en categorías abstractas. Nosotros mismos podemos ser vistos como un objeto dentro de la categoría de personas. Así tendremos propiedades, que son las características o atributos que nos definen y que heredamos de nuestra clase ‘persona’. Conforme a estos atributos, como nombre, edad, género, formación o rol, podremos instanciar o crear objetos como maestro y alumno dentro de esa clase (fig. 2).

Figura 2. Modelos de clases y objetos que heredan características comunes (fuente: medium.com).

Todo aquello que un objeto puede hacer en un contexto determinado definirá sus comportamientos. La finalidad es operar con ellos y sus diferentes estados y funcionalidad, para plantear o resolver situaciones.

Lenguaje computacional

Desde una perspectiva educacional, esta es la misma lógica que aplicamos al conocimiento del mundo. Construimos multitud de categorías a partir de semejanzas estructurales que reflejamos en nuestros lenguajes: objetos (sujetos) que tienen atributos (cualidades) y operan o realizan acciones (verbos) en un contexto (complementos).

Así, de forma similar a la gramática de un idioma, esta estructura lógica se va a adaptar a cualquier lenguaje de programación requerido por un software específico. Este lenguaje final refleja el planteamiento de una idea o la resolución de un problema a partir de ciertos datos o valores (variables), de la misma forma que podemos hacerlo en nuestro idioma. Esta es la idea principal con la que trabaja la Lingüística Computacional, a partir del procesamiento del lenguaje natural (PLN) en la inteligencia artificial.

Aplicado a las didácticas, si consideramos que la principal diferencia de un lenguaje de programación, respecto al que utilizamos para comunicarnos, radica en que el interlocutor es una máquina, reduciremos la brecha de uso con nuestros dispositivos digitales para crear contenido original.

Orientar la competencia digital hacia el razonamiento y la lingüística computacionales va a permitirnos estar mejor preparados para entender y utilizar estas máquinas o, al menos, para evitar que sus algoritmos ‘nos suenen a chino’ y nos deslumbren y encandilen sus habilidades, tal como ocurriera en su día con el invento de la fotografía o el de la calculadora.

Todo apunta a que, en un futuro cercano de la inteligencia artificial, estas máquinas van a poder aprender de su propia experiencia. En eso trabaja el Machine Learning y, entre sus consecuencias, podríamos quedar relegados a un rol docente muy poco creativo.

Referencias

Mariño, S. (2018). Reflexiones preliminares desde las ciencias cognitivas y las ciencias de la computación como fundamento de generación de artefactos software. Contribuciones a las Ciencias Sociales, 2018-01.

Ojeda, R. y Becerril, M. (2014). La mente computacional. Orígenes y fundamentos de la Ciencia Cognitiva. Protrepsis, (6), 6-24.

Pozo, S., Carmona, N., López, J. y Aguilar, J.J. (2022). El marco de competencias digitales DigComp 2.1 como referencia para la actualización tecno-pedagógica. Perspectivas y prospectivas en el nuevo escenario formativo, 73.

Vuorikari R., Kluzer S. y Punie Y. (2022). DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for Citizens. Publications Office of the European Union.

Wing, J. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM (Association for Computing Machinery), 49 (3): 33-35.

Editor: Universidad Isabel I

Burgos, España

ISSN: 2605-258X