1. INTRODUCCIÓN
⌅La incorporación de herramientas digitales y sus procesos para operarlas y aplicarlas para resolver problemáticas inherentes a las actividades cotidianas de las personas ha propiciado cambios sustanciales para vivir en la sociedad actual, en la que parte del conocimiento es generado por códigos electrónicos y la información transmitida y dirigida al público por medio de algoritmos. En el campo de la educación, estas herramientas se han convertido en instrumentos indispensables para la realización de actividades de formación y para diseñar estrategias de enseñanza (Fuentes y otros, 2019Fuentes, A., López, J., y Pozo, S. (2019). Análisis de la Competencia Digital Docente: Factor Clave en el Desempeño de Pedagogías Activas con Realidad Aumentada. REICE. Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 17(2), 27-42. DOI: https://doi.org/10.15366/reice2019.17.2.002 ; Kumar y Kumar, 2018Kumar, A., y Kumar, G. (2018). The role of ICT in higher education for the 21st century: ICT as a change agent for education. Multidisciplinary Higher Education, Research, Dynamics & Concepts: Opportunities & Challenges for Sustainable Development, 1(1), 76-83. Disponible en: https://cutt.ly/hfXQj0p ; van de Oudeweetering y Voogt, 2018van de Oudeweetering, K., y Voogt, J. (2018). Teachers’ conceptualization and enactment of twenty-first century competences: exploring dimensions for new curricula. The Curriculum Journal, 29(1), 116-133. DOI: https://doi.org/10.1080/09585176.2017.1369136 ).
El Pensamiento Computacional (PC) surgió como una respuesta a la ubicuidad del uso de las herramientas digitales en la vida diaria, y se ha posicionado en las últimas décadas como una habilidad deseable en la formación escolarizada (González, 2019González, C. (2019). Estado del arte en la enseñanza del pensamiento computacional y la programación en la etapa infantil. Education in the Knowledge Society, 20, 1-15. DOI: https://doi.org/10.14201/eks2019_20_a17 ) debido a que permite resolver problemas complejos mediante el uso de los conceptos fundamentales de la informática, aún sin que las personas sean expertas en esa área disciplinar (Wing, 2006Wing, J. (2006). Computational thinking. it represents a universally applicable attitude and skill set everyone, not just computer scientists, would be eager to learn and use. Commun. ACM, 49(3). DOI: https://doi.org/10.1109/vlhcc.2011.6070404 ). También se ha afirmado que el PC puede ser útil tanto en las ciencias exactas como en las ciencias sociales, ya que uno de sus principios orientadores es reformular problemas complejos usando abstracciones y descomposición (Wing, 2008Wing, J. (2008). Computational thinking and thinking about computing. Londres: The Royal Society Publishing. DOI: https://doi.org/10.1098/rsta.2008.0118 ; Yadav y otros, 2016Yadav, A., Hong, H., y Stephenson, C. (2016). Computational thinking for all: Pedagogical approaches to embedding a 21st century problem solving in K-12 classrooms. TechTrends. DOI: https://doi.org/10.1007/s11528-016-0087-7 ).
El desarrollo conceptual del PC se remonta al trabajo desarrollado por Papert (1980Papert, S. (1980). Mindstorms: Children, computers, and powerful ideas. Nueva York: Basic Books. , 1996)Papert, S. (1996). An exploration in the space of mathematics educations. International Journal of Computers for Mathematical Learning, 1(1), 95-12. DOI: https://doi.org/10.1007/BF00191473 y complementado por Wing (2006)Wing, J. (2006). Computational thinking. it represents a universally applicable attitude and skill set everyone, not just computer scientists, would be eager to learn and use. Commun. ACM, 49(3). DOI: https://doi.org/10.1109/vlhcc.2011.6070404 , quienes afirmaron que implica “resolver problemas, diseñar sistemas y comprender el comportamiento humano, basándose en los conceptos fundamentales de la informática” (p. 33). Una de las primeras aplicaciones del PC en la escuela fue llevada a cabo por Papert (1980)Papert, S. (1980). Mindstorms: Children, computers, and powerful ideas. Nueva York: Basic Books. , que lo utilizó como una herramienta en la formación de escolares de nivel básico (K12) para mejorar la comprensión de conceptos abstractos de las matemáticas, por otra parte, Wing (2011)Wing, J. (2011). Research notebook: Computational thinking What and why? The Link Magazine. Spring. Carnegie Mellon University, Pittsburgh. Disponible en: http://link.cs.cmu.edu/article.php?a=600 , después de haber realizado algunas reformulaciones a su idea inicial (Wing, 2006Wing, J. (2006). Computational thinking. it represents a universally applicable attitude and skill set everyone, not just computer scientists, would be eager to learn and use. Commun. ACM, 49(3). DOI: https://doi.org/10.1109/vlhcc.2011.6070404 , 2008Wing, J. (2008). Computational thinking and thinking about computing. Londres: The Royal Society Publishing. DOI: https://doi.org/10.1098/rsta.2008.0118 ).
De esta forma, se ha propuesto que el PC es una habilidad que desarrollan las personas para crear soluciones utilizando estrategias computacionales (García, 2016García, F. (2016). What Computational Thinking Is. Journal of Information Technology Research, 9(3)v-viii. Disponible en: http://hdl.handle.net/10366/130687 ), en las que se pueden describir conceptos complejos en otros más simples y fáciles de comprender (Basogain y otros, 2015Basogain, X., Olabe, M., y Olabe, J.C., (2015). Pensamiento Computacional a través de la Programación: Paradigma de Aprendizaje. RED. Revista de Educación a Distancia, 46(6). Disponible en: http://www.um.es/ead/red/46 ; Figueiredo y García, 2017Figueiredo, J., y García, F. (2017). Improving Computational Thinking Using Follow and Give Instructions. Proceedings of the 5th International Conference on Technological Ecosystems for Enhancing Multiculturality, 3, 1-7. DOI: https://doi.org/10.1145/3144826.3145351 ; Ortega y Asensio, 2018Ortega, B. y Asensio, M. (2018). DIY robotics: computational thinking based patterns to improve problem solving. Revista Latinoamericana de Tecnologia Educativa-Relatec, 17(2), 129-143. DOI: https://doi.org/10.17398/1695-288X.17.2.129 ), e involucra como estrategias de aplicación principales la descomposición de problemas, el reconocimiento de patrones, el diseño de algoritmos y el desarrollo de procesos de abstracción, (Grover y Pea, 2013Grover, S., y Pea, R. (2013). Computational thinking in K-12: A review of the state of the field. Educational Researcher, 42(1), 38-43. DOI: https://doi.org/10.3102/0013189X12463051 ; Grover, 2018Grover, S. (2018). The 5th ‘C’ of 21st century skills? Try computational thinking (not coding). EdSurge NewsDisponible en: https://edtechbooks.org/-Pz ; Ángel y otros, 2020Ángel, C., Segredo, E., Arnay, R., y León, C. (2020). Simulador de Robótica Educativa para la promoción del Pensamiento Computacional. Revista De Educación a Distancia (RED), 20(63). DOI: https://doi.org/10.6018/red.410191 ). Asimismo, se ha propuesto que el desarrollo del PC está relacionado con el aprendizaje basado en retos y desafíos (Gonçalves y otros, 2019Gonçalves, J., Lima, J., Brito, T., Brancalião, L., Camargo, C., Oliveira, V., y Conde, M. (2019). Educational Robotics Summer Camp at IPB: A Challenge based learning case study. Proceedings of the Seventh International Conference on Technological Ecosystems for Enhancing Multiculturality, 36-43. New York: ACM. DOI: https://doi.org/10.1145/3362789.3362910 ) y favorece el desarrollo de habilidades cognitivas, técnicas y de interacción social (Bers y otros, 2018Bers, M., González, C., y Armas, M. (2019). Coding as a playground: Promoting positive learning experiences in childhood classrooms. Computers & Education, 138, 130-145. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.04.013 ; García y Caballero, 2019García, A., y Caballero, Y. (2019). Robótica para desarrollar el pensamiento computacional en Educación Infantil. Comunicar: Revista científica iberoamericana de comunicación y educación, 27(59), 63-72. DOI: https://doi.org/10.3916/C59-2019-06 ).
Sin embargo, y aun cuando Wing (2006)Wing, J. (2006). Computational thinking. it represents a universally applicable attitude and skill set everyone, not just computer scientists, would be eager to learn and use. Commun. ACM, 49(3). DOI: https://doi.org/10.1109/vlhcc.2011.6070404 propuso el primer concepto generalmente aceptado y replicado acerca del PC, la autora puntualizó que no existe una definición precisa del término (Wing, 2011Wing, J. (2011). Research notebook: Computational thinking What and why? The Link Magazine. Spring. Carnegie Mellon University, Pittsburgh. Disponible en: http://link.cs.cmu.edu/article.php?a=600 ), de igual forma, es notoria la falta de consenso acerca de un marco conceptual que lo defina con precisión y que delimite sus principales elementos en el escenario de la educación, ya que en términos generales no existen criterios que orienten su incorporación en las actividades de enseñanza-aprendizaje (Adell y otros, 2019Adell, J., Llopis, M., Esteve, M., y Valdeolivas, N. (2019). El debate sobre el pensamiento computacional en educación. RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 22(1), 171-186. DOI: http://dx.doi.org/10.5944/ried.22.1.22303 ; Kalelioglu y otros, 2016Kalelioglu, F., Gülbahar, Y., y Kukul, V. (2016). A framework for computational thinking based on a systematic research review. Baltic Journal of Modern Computing, 4(3), 583. Disponinblr en: https://bit.ly/3rj1ZlH ; Voogt y otros, 2015Voogt, J., Fisser, P., Good, J., Mishra, P., y Yadav, A. (2015). Computational thinking in compulsory education: Towards an agenda for research and practice. Education and Information Technologies, 20(4), 715-728. DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-015-9412-6 ).
Diversos autores se han dado a la tarea de hacer aproximaciones basadas principalmente en el uso del lenguaje informático como base para enseñar el PC (Bers y otros, 2019Bers, M., González, C., y Armas, M. (2019). Coding as a playground: Promoting positive learning experiences in childhood classrooms. Computers & Education, 138, 130-145. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.04.013 ), así como para describir los componentes que lo conforman. Zapata (2019)Zapata, M. (2019). Computational Thinking Unplugged. Education in the Knowledge Society, 20(18). DOI: https://doi.org/10.14201/eks2019_20_a18 ha propuesto 15 componentes no excluyentes que están implícitos en la conceptualización del PC debido a que constituyen habilidades que deben ponerse en marcha para trabajar en entornos informáticos, tales como el análisis ascendente y descendente, la heurística, el pensamiento divergente, la creatividad, la recursividad, la iteración, el ensayo y error, la metacognición, entre otros.
Definiciones de PC más acotadas a la conceptualización de Wing (2011)Wing, J. (2011). Research notebook: Computational thinking What and why? The Link Magazine. Spring. Carnegie Mellon University, Pittsburgh. Disponible en: http://link.cs.cmu.edu/article.php?a=600 han sugerido que existen 4 elementos básicos: abstracción, análisis de patrones, diseño de algoritmos y habilidad de descomposición (Rose y otros, 2017Rose, S., Habgood, J., y Jay, T. (2017). An exploration of the role of visual programming tools in the development of young children’s computational thinking. Electronic Journal of E-Learning, 15(4), 297-309. DOI: https://doi.org/10.34190/ejel.15.4.2368 ) y 3 dimensiones de análisis de las experiencias basadas en el pensamiento computacional: los conceptos, las prácticas y las perspectivas computacionales (Nouri y otros, 2020Nouri, J., Zhang, L., Mannila, L., y Norén, E. (2020). Development of computational thinking, digital competence and 21st century skills when learning programming in K-9, Education Inquiry, 11(1), 1-17. DOI: https://doi.org/10.1080/20004508.2019.1627844 ) (ver Figura 1). Sin embargo, debe aclararse que el PC no siempre está delimitado por uso de dispositivos digitales, ni por el desarrollo de habilidades para programar usando lenguajes de computación (Valverde y otros 2015Valverde, J., Fernández, M., y Garrido, M. (2015). El pensamiento computacional y las nuevas ecologías del aprendizaje. RED, Revista de Educación a Distancia. 46(3). Disponibler en: https://revistas.um.es/red/article/view/240311 ), ya que sus elementos primordiales están relacionados con la formación de conceptualizaciones, de habilidades no memorísticas, del pensamiento matemático, y, sobre todo, de la formulación de ideas para lograr la resolución de problemas, sin que necesariamente se requiera utilizar artefactos electrónicos (Zapata, 2015Zapata, M. (2015). Pensamiento computacional: Una nueva alfabetización digital. RED. Revista de Educación a Distancia, 46(4). DOI: http://dx.doi.org/10.6018/red/46/4 ).
Para integrar tan diversas aproximaciones conceptuales, Polanco y otros, (2020)Polanco, N., Ferrer, S., y Fernández, M. (2021). Aproximación a una definición de pensamiento computacional. RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 24(1), 55-76. DOI: http://dx.doi.org/10.5944/ried.24.1.27419 realizaron una revisión sistemática de la literatura que identificó 30 definiciones de PC y 8 áreas de énfasis, que si bien son disimiles, convergen en señalar que más allá de la diversidad conceptual, lo más importante es considerar al pensamiento computacional como un elemento integrante de una nueva perspectiva de alfabetización digital y como un marco de habilidades mínimas que se requieren en la sociedad del siglo XXI.
Por lo anterior, se puede afirmar que el PC está conformado, tanto por componentes conceptuales como experienciales, que tienen como base a la alfabetización digital, en especial con las habilidades crítica, mediática e informacional (George y Avello, 2021George, C., y Avello, R. (2021). Alfabetización digital en la educación. Revisión sistemática de la producción científica en SCOPUS. RED. Revista Educación a Distancia, 21(66). DOI: http://dx.doi.org/10.6018/red.444751 ). Comprender la imbricación entre estos elementos, resulta indispensable debido a la constante adaptación de las personas a los medios de comunicación digitales y los sistemas informáticos emergentes para interactuar en el mundo.
Con esta premisa, este artículo contribuye al campo de estudio del pensamiento computacional con una propuesta de imbricación con los elementos básicos de la alfabetización digital, por lo que se planteó como objetivo de investigación el diseñar un modelo relacional entre el PC y la AD mediante una revisión sistemática de la literatura en la que se llevó a cabo un análisis diacrónico de la producción académica acerca del tema, las tendencias actuales y los trabajos que consideran ambos elementos como parte de un concepto.
2. MÉTODO
⌅Las revisiones sistemáticas de la literatura han sido utilizadas para examinar aspectos relacionados con la difusión y aplicación del PC en el ámbito educativo (Piaza y Mengual, 2020Piaza, A., y Mengual, S. (2020). Computational thinking and coding in primary education: scientific productivity on SCOPUS. Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 59, 147-181. DOI: https://doi.org/10.12795/pixelbit.79769 ; Roig y Moreno, 2020Roig, R., y Moreno, V. (2020). El pensamiento computacional en educación. Análisis bibliométrico y temático. Red. Revista de Educación a Distancia, 20(63). DOI: http://dx.doi.org/10.6018/red.402621 ). Sin embargo, esta investigación centró su propósito en analizar publicaciones mediante las cuales se pueda elaborar una reconceptualización del PC y una imbricación con la AD. Para lograrlo, se utilizó el método PRISMA (Petersen y otros, 2008Petersen, K., Feldt, R., Mujtaba, S., y Mattsson,, M. (2008). Systematic Mapping Studies in Software Engineering. Proceedings of the 12th International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering, 68-77. DOI: http://dx.doi.org/10.5555/2227115.2227123 ), que ha sido simplificado y validado para ser aplicado en el área de las ciencias sociales por diversos autores (Ramírez y García, 2018Ramírez, M., y García, F. (2018). Co-creación e innovación abierta: Revisión sistemática de literatura. Comunicar, 26(54), 9-18. DOI: https://doi.org/10.3916/C54-2018-01 ; Cantú y otros 2019Cantú, V., Glasserman, L., y Ramírez M. (2019). Comportamiento métrico sobre evaluación de la educación en emprendimiento. Investigación Bibliotecológica: archivonomía, bibliotecología e información, 33(79), 99-117. DOI: http://dx.doi.org/10.22201/iibi.24488321xe.2019.79.57902 ), que coinciden en que las etapas más importantes para realizar este tipo de estudios son las siguientes: 1) definición de preguntas de investigación, 2) localización de la producción científica, 3) depuración de la producción científica, 4) creación y ajuste de una base de datos bibliográfica, y 5) análisis de la información.
2.1 Definición de preguntas de investigación
⌅Debido a que el propósito es realizar una revisión de los argumentos que han surgido para conceptualizar y evaluar el pensamiento computacional en el escenario educativo, en la Tabla I se plantearon temas y preguntas de investigación basadas en la oportunidad de aportar nuevas formas de estudiar el PC y vincularlo con la AD.
| Temas | Preguntas de investigación | Respuestas esperadas |
|---|---|---|
| Características de la producción científica acerca del PLC en el periodo 2010-2020 y parte de 2021. | Q1. Años y países en los que se han producido publicaciones con relación al PC en el periodo 2010-2020 y parte de 2021. Q2. Trabajos con mayor impacto en la producción científica internacional. Q3. Autores con mayor impacto internacional. Q4. Tendencias respecto al estudio del pensamiento lógico computacional. |
Años de publicación, revistas con más publicaciones, artículos más citados, ubicación geográfica del primer autor, análisis de palabras clave y resúmenes. |
| Publicaciones que imbrican al pensamiento lógico computacional con la alfabetización digital. | Q5. Autores que expresan en sus trabajos un vínculo PC-AD. | Revisión sistemática de publicaciones. |
| Modelación de la imbricación del pensamiento computacional con la alfabetización digital | Q6. Imbricación entre pensamiento computacional y alfabetización digital. | Modelo de relación PC-AD, hipótesis acerca del PC-AD |
2.2 Localización de la producción científica
⌅Se localizaron y seleccionaron los documentos científicos en las bases de datos Scopus y Web of Science (WoS). Se tomó la decisión de utilizarlas debido a que son las bases de datos de mayor impacto internacional (Cantú y otros, 2019Cantú, V., Glasserman, L., y Ramírez M. (2019). Comportamiento métrico sobre evaluación de la educación en emprendimiento. Investigación Bibliotecológica: archivonomía, bibliotecología e información, 33(79), 99-117. DOI: http://dx.doi.org/10.22201/iibi.24488321xe.2019.79.57902 ). Los términos utilizados fueron computational thinking y education como elementos principales; teaching, learning y pedagogy como sinónimos, y digital literacy como elemento contextual acompañado del sinónimo information literacy. Los resultados se depuraron con base en los siguientes indicadores: 1) Que fueran trabajos relacionados con el PC en el campo educativo, 2) que de forma implícita o explicita mencionaran a la alfabetización digital como un componente del PC, 3) que correspondieran al periodo 2010-2020 y 2021, 4) que fueran productos científicos en versión final. Como resultado de la primera búsqueda se localizaron 339 documentos.
2.3 Depuración de la producción científica
⌅Como siguiente paso, se llevó a cabo una refinación de la producción localizada, lo que significó reducir el número de trabajos tomando en consideración la simplificación de los documentos que aparecieron en ambas bases de datos, documentos sin resumen disponible, y editoriales, dossiers o erratas. En la Tabla II puede observarse la progresión para reducir la cantidad de documentos.
| Criterios de exclusión | Scopus | WOS | Total |
|---|---|---|---|
| Productos localizados con la cadena original | 180 | 159 | 339 |
| Documentos duplicados | 106 | 233 | |
| Documentos sin resumen | 39 | 13 | 181 |
| Dossiers y erratas | 6 | 2 | 173 |
| Total de la primera selección | 173 | ||
Una vez realizada la primera selección de documentos, se procedió a hacer una revisión sistemática de cada uno de ellos con el fin de determinar cuáles cumplían con los criterios de selección establecidos, así como su pertinencia para dar respuesta a las preguntas planteadas. En la Figura 1 se señalan el proceso para delimitar la bibliografía con la que se trabajaría.
2.4 Ajuste y creación de base de datos bibliográfica
⌅Una vez realizada la depuración de los documentos, se concluyó que se debía trabajar con 104 productos (ver https://cutt.ly/dWR7Tow). Se elaboró una base de datos en el software Excel con los siguientes campos: 1) autor, 2) título del trabajo, 3) año, 4) datos de la fuente (nombre de la revista/libro, volumen, año, número de artículo, páginas, DOI, resumen, palabras clave, referencias, editorial), 4) país, 5), idioma, 6) tipo de documento, y 7) tipo de acceso. Finalmente, se asignó a cada documento un identificador secuencial.
2.5 Análisis de la información
⌅El análisis de la información se realizó en dos etapas. En la primera se cuantificó la producción científica utilizando como criterios la cantidad de trabajos por año, el idioma, país, tipo de publicación, tipo de acceso, e impacto por número de citas. En la segunda, se llevó a cabo una lectura a profundidad de los resúmenes y en algunos casos de los documentos completos para identificar las líneas de investigación desde las que se ha abordado el estudio del tema, para lograrlo, se importó la base de datos al software VOSViewer, que es una herramienta que ha sido ampliamente utilizada para realizar análisis bibliométricos (Peirats y otros, 2019Peirats, J., Marín, D., y Vidal, M. (2019). Bibliometría aplicada a la gamificación como estrategia digital de aprendizaje. RED. Revista de Educación a Distancia, 60. DOI: http://dx.doi.org/10.6018/red/60/05 ; Rodríguez y otros, 2019Rodríguez, A., Raso F., y Ruiz, J. (2019). Competencia digital, educación superior y formación del profesorado: un estudio de meta-análisis en la Web of Science. Píxel-Bit. Revista de Medios de Comunicación, (54), 65-81. DOI: https://doi.org/10.12795/pixelbit.2019.i54.04 ). Lo anterior permitió extraer los resúmenes de los trabajos seleccionados, y con ellos crear mapas semánticos que permitieran más fácilmente delimitar las tendencias investigativas.
3. RESULTADOS
⌅3.1 Características de la producción científica acerca del tema PC en el periodo 2010-2020 y parte de 2021
⌅3.1.1 Q1. Años y países en los que se han producido publicaciones con relación al PC en el periodo 2010-2020 y parte de 2021
⌅Como puede observase en la Figura 2, la producción científica respecto al PC se ha incrementado, en el 2013 se produjeron 8 publicaciones que tomaron como base el documento Research notebook: Computational thinking-What and why? (Wing, 2011Wing, J. (2011). Research notebook: Computational thinking What and why? The Link Magazine. Spring. Carnegie Mellon University, Pittsburgh. Disponible en: http://link.cs.cmu.edu/article.php?a=600 ), lo que posicionó a la autora como un referente internacional y generó eco entre la comunidad de académicos e instituciones que exploraron la forma de operacionalizar los componentes básicos del PC, así como reforzar la idea de incorporar esta alfabetización emergente en la educación obligatoria.
En la Figura 3 puede identificarse que Estados Unidos de Norteamérica ha sido el país más prolífico respecto a la producción científica con 46 publicaciones, mientras que en Iberoamérica han surgido 16 documentos, siendo España el país con mayor número de artículos. En la Tabla III se puede observar el top 10 por número de publicaciones generadas en el periodo 2010-2021.
| País | Documentos |
|---|---|
| Estados Unidos de Norteamérica | 46 |
| España | 6 |
| Brasil | 5 |
| Chile | 5 |
| Italia | 5 |
| China | 4 |
| Finlandia | 4 |
| Suecia | 3 |
| Taiwán | 3 |
| Reino Unido | 3 |
3.1.2 Q2. Trabajos con mayor impacto en la producción científica internacional
⌅Respecto a el impacto de la producción científica, las publicaciones surgidas de los Estados Unidos de Norteamérica tienen el mayor numero de citas entre la comunidad internacional con un total de 1.266, lo que representa un seguimiento de las primeras obras respecto al tema y reconceptualizaciones a partir de la obra de Jeanette Wing. En Iberoamérica, España, Brasil y México se reúnen 110 citas, mientras que, Asia y China acumulan 148 citas (ver Figura 4). En la Tabla IV se enlista el top 10 de los países productores de publicaciones.
| País | Citas |
|---|---|
| Estados Unidos de Norteamérica | 1266 |
| China | 148 |
| Sudáfrica | 61 |
| Singapur | 50 |
| España | 40 |
| Brasil | 39 |
| Italia | 39 |
| México | 31 |
| Taiwán | 29 |
| Suecia | 28 |
En cuanto a las revistas de mayor impacto por numero de citas, en la Tabla V se muestra que el mayor número de documentos proviene de proceedings, es decir, de trabajos publicados en conferencias académicas, sin embargo, el mayor numero de citas totales es generado por dos revistas, Computers and Education (Q1. 275 citas y 5 documentos) y Education and Information Technologies (Q1. 230 citas y 3 documentos). Cabe resaltar que en los 8 artículos se toma como referente básico la obra de Wing (2006Wing, J. (2006). Computational thinking. it represents a universally applicable attitude and skill set everyone, not just computer scientists, would be eager to learn and use. Commun. ACM, 49(3). DOI: https://doi.org/10.1109/vlhcc.2011.6070404 , 2008Wing, J. (2008). Computational thinking and thinking about computing. Londres: The Royal Society Publishing. DOI: https://doi.org/10.1098/rsta.2008.0118 , 2011)Wing, J. (2011). Research notebook: Computational thinking What and why? The Link Magazine. Spring. Carnegie Mellon University, Pittsburgh. Disponible en: http://link.cs.cmu.edu/article.php?a=600 . En cuanto al índice h se puede observar que la revista Computers and Education tiene un mayor impacto respecto a la calidad de los artículos de los autores que ahí publican, lo que también representa que la mayor parte de los trabajos citados respecto al tema se pueden encontrar en esa revista (Bornmann y otros, 2007Bornmann, L., y Daniel, H. (2007). What do we know about the h index? Journal of the American Society for Information Science and Technology, 58 (9), 1381-1385. DOI: http://dx.doi.org/10.1002/asi.20609 ).
| Nombre | País | Tipo de publicación | Documentos | Citas totales | Cuartil JCR | Índice H |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ACM International Conference Proceeding Series | Estados Unidos | Memorias de congreso | 7 | 14 | - | 123 |
| Proceedings - Frontiers in Education Conference, FIE | Estados Unidos | Memorias de congreso | 7 | 15 | - | 39 |
| Computers and Education | Reino Unido | Revista | 5 | 275 | Q1 | 179 |
| ICER 2013 - Proceedings of the 2013 ACM Conference on International Computing Education Research | Estados Unidos | Memorias de congreso | 5 | 112 | - | 13 |
| Education and Information Technologies | Estados Unidos | Revista | 3 | 230 | Q1 | 41 |
| Journal of Science Education and Technology | Holanda | Revista | 3 | 11 | Q1 | 61 |
| SIGCSE 2014 - Proceedings of the 45th ACM Technical Symposium on Computer Science Education | Estados Unidos | Memorias de congreso | 3 | 21 | - | 22 |
| Advances in Intelligent Systems and Computing | Alemania | Revista | 2 | 1 | Q4 | 41 |
| Education Sciences | Suiza | Revista | 2 | 4 | Q2 | 19 |
| Journal of Educational Computing Research | Estados Unidos | Revista | 2 | 79 | Q1 | 60 |
3.1.3 Q3. Autores con mayor impacto internacional
⌅Respecto a los autores con mayor impacto por número de citas, Satabdi Basu, Gautman Biswas y John Kinnebrew y Patrim Segupta (ver Tabla VI) encabezan la lista con 1.126 citas en conjunto, los trabajos de estos autores tienen como punto de partida el diseño y la aplicación de un marco de referencia para integrar el PC en la educación científica en el nivel de educación básica y en entornos educativos abiertos basados en aprendizaje adaptativo. Por otra parte, Irene Lee, Alejandra Magana y Joyce Malyn-Smith con 563 citas lideran la perspectiva del PC desde el enfoque del modelo STEAM (Science, Technology, Engineering, Arts and Maths), así como desde marcos de referencia multidisciplinarios. En la Figura 5 puede observarse que en la última década la coyuntura de la producción científica gira en torno a estos dos grupos de autores.
| Autor | Institución | Documentos | Citas |
|---|---|---|---|
| Satabdi Basu | SRI International Center for Technology in Learning | 5 | 321 |
| Gautman Biswas | Vanderbilt University | 5 | 288 |
| John Siler Kinnebrew | Vanderbilt University | 4 | 284 |
| Irene Lee | Massachusetts Institute of Technology | 3 | 265 |
| Alejandra Magana | Purdue University | 3 | 33 |
| Joyce Malyn-Smith | Education Development Center, USA. | 3 | 265 |
| Patrim Sengupta | The University of Calgary | 3 | 233 |
3.1.4 Q4. Tendencias respecto al estudio del pensamiento lógico computacional
⌅Para identificar las líneas de investigación emergentes, primero se analizaron 494 palabras clave pertenecientes a los 104 artículos seleccionados. Entre las palabras con más co-ocurrencias (número de veces que se repite un término) se encuentran Students (38), Education (32), y Teaching literacy (25), también se observa que existe un conjunto de co-ocurrencias relacionadas con los términos Education computing (26), Engineering (20) y Computer Science Education (13). Lo anterior sugiere que existe una estrecha relación con la educación basada en las ciencias computacionales, asimismo puede observarse que existe un vínculo con la resolución de problemas (10), la programación (12) y el uso de la herramienta Scratch (8) como habilitadora para el desarrollo de habilidades basadas en el pensamiento computacional (ver Figura 6).
Posteriormente se llevó a cabo un análisis de los resúmenes utilizando el método de mapeo de conteo completo (ver Figura 7), se filtraron solo aquellos documentos con una coocurrencia de ítem mayor a 10 con la finalidad de seleccionar los textos más significativos. Con este criterio, de un total de 104 documentos, 81 se consideraron como relevantes. El resultado arrojó que los términos más importantes desde los que se ha investigado el PC se han agrupado en 5 líneas temáticas: 1) el PC como habilidades y estrategias básicas de los estudiantes para resolver problemas específicos en disciplinas relacionadas con las ciencias; 2) la enseñanza del PC en la integración de prácticas de enseñanza matemática mediadas por tecnologías; 3) la programación y las ciencias de la computación; 4) actividades de enseñanza-aprendizaje en el aula mediadas por el software Scratch; y 5) el proceso de descomposición como base fundamental de la educación en PC.
3.2 Trabajos que imbrican al pensamiento lógico computacional con la alfabetización digital
⌅La evolución constante de las tecnologías de la información y la comunicación han permitido a las personas tener acceso a un volumen cada vez más grande de datos y conocimientos que son transmitidos por diversos medios, en este sentido, ha mencionado la importancia de considerar al pensamiento computacional desde dos vertientes, la primera como una alfabetización digital emergente y necesaria para poder afrontar los retos que supone el interactuar con un mundo cada vez más mediatizado por las tecnologías (Zapata, 2015Zapata, M. (2015). Pensamiento computacional: Una nueva alfabetización digital. RED. Revista de Educación a Distancia, 46(4). DOI: http://dx.doi.org/10.6018/red/46/4 ), y otra, en donde se hace referencia a un conjunto de actividades, y a su diseño educativo en las etapas tempranas del desarrollo cognitivo de los sujetos, que posteriormente pueden ser evocadas para fortalecer el aprendizaje del pensamiento computacional, incluso en contextos desenchufados (Zapata, 2019Zapata, M. (2019). Computational Thinking Unplugged. Education in the Knowledge Society, 20(18). DOI: https://doi.org/10.14201/eks2019_20_a18 ).
3.2.1 Q5. Autores que expresan en sus trabajos un vínculo PC-AD.
⌅Se han realizado estudios en los que se intenta comprender cuales son las habilidades digitales que desarrollan los estudiantes durante el proceso de trabajo con la programación en las escuelas (Nouri y otros, 2020Nouri, J., Zhang, L., Mannila, L., y Norén, E. (2020). Development of computational thinking, digital competence and 21st century skills when learning programming in K-9, Education Inquiry, 11(1), 1-17. DOI: https://doi.org/10.1080/20004508.2019.1627844 ), se han diseñado escalas para evaluar los procesos de pensamiento computacional de los estudiantes en contextos de resolución de problemas generales y específicos (Tsai y otros 2021Tsai, M., Liang, J., y Hsu, C. (2021). The Computational Thinking Scale for Computer Literacy Education. Journal of Educational Computing Research, 59(4), 579-602. DOI: https://doi.org/10.1177/0735633120972356 ), y se han propuesto esquemas de imbricación de entre la competencia digital y el PC (Adell y otros 2019Adell, J., Llopis, M., Esteve, M., y Valdeolivas, N. (2019). El debate sobre el pensamiento computacional en educación. RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 22(1), 171-186. DOI: http://dx.doi.org/10.5944/ried.22.1.22303 ; Juškevičienė y Dagienė, 2018Juškevičienė, A., y Dagienė, V. (2018). Computational Thinking Relationship with Digital Competence. Informatics in Education, 17(2), 265-284. DOI: https://doi.org/10.15388/infedu.2018.14 ). Sin embargo, el PC y la AD como un vínculo entre dos habilidades para participar en la sociedad del conocimiento ha sido escasamente explorada por investigadores, o bien ha sido intrínsicamente abordada durante las experiencias que implican la realización de actividades como la codificación o el diseño de algoritmos (Jenson y Droumeva, 2016Jenson, J., y Droumeva, M. (2016). Exploring media literacy and computational thinking: A game maker curriculum study. Electronic Journal of e-Learning, 14(2), 111-121. Disponible en: https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1101239.pdf ). En la Tabla VII se han identificado aquellos trabajos que analizan y discuten dicha la relación, y con ello establecer la pauta para diseñar un modelo de imbricación, en el Apéndice del documento pueden observarse las referencias completas.
| Autor | Perspectiva de imbricación | Énfasis |
|---|---|---|
| Atieno, Baafi y Marta (2020)Atieno, L., Baafi, R., y Marta, T. (2020). Are computational thinking skills measurable? an analysis. CEUR Workshop Proceedings, 2650, 12-23.. | Se propone integrar las habilidades informáticas y el PC en los planes de estudio de educación inicial. | Desarrollo de habilidades cognitivas. |
| Azman, Arsat, y Mohamed (2017)Azman, S., Arsat, M., y Mohamed, H. (2017). The framework for the integration of computational thinking in ideation process. 2017 IEEE 6th International Conference on Teaching, Assessment, and Learning for Engineering (TALE), 61-65.. | Diseño de un marco de referencia para integrar el PC y AD en el plan de estudios de educación superior. | Experiencia de aprendizaje en el contexto tecnológico. |
| Basu, Biswas y Kinnebrew (2017)Basu, S., Biswas, G., y Kinnebrew, J. S. (2017). Learner modeling for adaptive scaffolding in a Computational Thinking-based science learning environment. User Modeling and User-Adapted Interaction, 27(1), 5-53.. | Desarrollo de alfabetizaciones-competencias digitales para el aprendizaje del PC | Aprendizaje adaptativo abierto. |
| Bustillo y Garaizar (2015)Bustillo, J., y Garaizar, P. (2015). Scratching the surface of digital literacy... but we need to go deeper. Proceedings - Frontiers in Education Conference, FIE.. | Análisis y desarrollo de un marco de referencia para evaluar iniciativas en torno a la alfabetización digital y la continuidad en el uso de entornos de programación. | Diseño de prácticas educativas con Scracth. |
| Diaz, Soledad y Catino (2020)Díaz, F., Soledad, M., y Catino, M. (2020). Analysis on the incorporation of technologies with a pedagogical perspective. 2020 39th International Conference of the Chilean Computer Science Society (SCCC), 1-8.. | Análisis del concepto de pensamiento computacional en conjunto con el desarrollo de la práctica pedagógica crítica y las competencias digitales. | Análisis de políticas públicas. |
| Juškevičiene y Dagiene (2018)Juškevičienė, A., y Dagienė, V. (2018). Computational Thinking Relationship with Digital Competence. Informatics in Education, 17(2), 265-284.. | Discutir la relación entre el PC y la AD para ayudar a los educadores y los encargados de formular políticas educativas a tomar decisiones informadas sobre cómo se pueden incluir ese vínculo en las instituciones escolares. | Propuesta de política pública. |
| L’Heureux, Cohen, Boisvert, y Sanghera (2012)L’Heureux, J., Cohen, R., Boisvert, D., y Sanghera, K. (2012). IT problem solving: an implementation of computational thinking in information technology. SIGITE ‘12: Proceedings of the 13th annual conference on Information technology education, 183-188. . | Adaptar el concepto de PC en un marco aplicado al campo de las tecnologías de la información. | Resolución de problemas de tecnologías de la información. |
| Perković, Settle, Hwang y Jones (2010)Perković, L. Settle, A., Hwang, S. y Jones. J. (2010). A framework for computational thinking across the curriculum. ITiCSE ‘10: Proceedings of the fifteenth annual conference on Innovation and Technology in Computer Science Education, 123-127.. | Marco de referencia para implementar el pensamiento computacional en una amplia variedad de cursos de educación general desde el enfoque de los principios de la computación de Denning (2017)Denning, P. (2017). Remaining trouble spots with computational thinking. Communications of the ACM, 60(6), 33-39. DOI: https://doi.org/10.1145/2998438 . | Elaboración de un marco de referencia para la práctica docente mediada por PC. |
3.3 Modelación de la imbricación del pensamiento computacional a partir de su vínculo con la alfabetización digital
⌅A partir de las perspectivas de imbricación identificadas, se pueden inferir que la AD es un elemento intrínseco del PC, incluso se afirma que existe una supeditación de las habilidades informacional, comunicativa y comunicativa al PC, ya que las primeras se concretan a la adquisición de competencias digitales, mientras que la segunda representa el desarrollo de habilidades generalizables para la solución de problemas (Adell y otros 2019Adell, J., Llopis, M., Esteve, M., y Valdeolivas, N. (2019). El debate sobre el pensamiento computacional en educación. RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 22(1), 171-186. DOI: http://dx.doi.org/10.5944/ried.22.1.22303 ), tanto en contexto mediados por las tecnologías como en aquellos desenchufados.
3.3.1 Q6. Imbricación entre pensamiento computacional y alfabetización Digital
⌅Se puede afirmar que existen zonas de intersección e imbricación entre la alfabetización informacional, cognitiva y comunicativa con los componentes básicos conceptuales y operacionales del pensamiento lógico computacional, en la Figura 8 se puede observar que más que establecer relaciones de dominación, se generan lazos de complementariedad.
A partir del solapamiento entre los componentes básicos y experienciales con la alfabetización digital se pueden generar 3 hipótesis que sustentan la imbricación que se ha señalado en párrafos anteriores:
H0. El conocimiento de los componentes básicos conceptuales y experienciales del PLC se genera a partir del desarrollo de habilidades relacionadas con la alfabetización informacional, cognitiva y comunicativa.
H1. La cultivación de niveles altos de alfabetización digital fortalece el aprendizaje del PLC, tanto a nivel de conceptos como de experiencias computacionales.
H2. El aprender de forma conceptual y experiencial el PLC favorece la recuperación de saberes previos relacionados con la alfabetización digital.
Estas hipótesis describen las posibles imbricaciones del PC con la AD, sin que esto signifique que sean hipótesis finitas, sino por el contrario, abren el camino para ser analizadas, confirmadas, rechazadas y/o replanteadas de acuerdo con diversos contextos de aplicación como niveles educativos, áreas disciplinares de formación, formación para el trabajo, entre muchas otras.
CONCLUSIONES
⌅Las publicaciones relacionadas con las investigaciones que conceptualizan y evalúan el PC, ofrecen la oportunidad no solamente de realizar análisis para reconceptualizar, ampliar y renovar el tema, sino que también permiten identificar las indicaciones que tiene con otras habilidades como la alfabetización digital. El objetivo de este articulo se enfocó en contribuir con las hipótesis que pueden emerger a partir de la imbricación entre el PLC y la AD, y con ello hacer una aportación en el campo de la innovación educativa.
La investigación realizada permite visualizar que existe un crecimiento del análisis de los elementos que integran el PC no solamente cuantitativo, sino que también profundizan en situaciones relacionadas con la generación de habilidades relacionadas con la alfabetización informacional, cognitiva y comunicativa. Uno de los aspectos más importante que se pueden destacar es que el cultivar alfabetizaciones digitales puede fortalecer el aprendizaje del PC, tanto a nivel de conceptos como de experiencias computacionales, lo que supone una mejora de los aprendizajes.
El conjunto de análisis realizados en este trabajo no solo proporciona una base más holística del conocimiento del PC, sino que también proporciona una orientación adicional hacia la investigación de un tema que, debido a su acercamiento con el uso de las tecnologías y los procesos de formación, está siempre en movimiento. Por otra parte, los resultados ponen en relieve la importancia de la alfabetización digital como un detonante en la asimilación, el entendimiento y la aplicación de los componentes del PC para lograr la resolución de problemas en un amplio espectro disciplinar.
Con base en este trabajo, pueden surgir nuevas oportunidades investigativas, como el surgimiento de una metodología para poner en práctica las hipótesis planteadas, o bien diseñar un instrumento que considere dichas hipótesis para evaluar la AD para lograr el PC en escenarios mediados por las tecnologías, e incluso en ausencia de ellas, es decir, en entornos desenchufados (Zapata, 2019Zapata, M. (2019). Computational Thinking Unplugged. Education in the Knowledge Society, 20(18). DOI: https://doi.org/10.14201/eks2019_20_a18 ). En otras palabras, en futuras investigaciones valdría la pena preguntarse: ¿cuál es el valor de la alfabetización digital para avanzar y mejorar la asimilación y profundización del PC?
Al respecto, la prospectiva de este artículo es consolidarse como un referente que provoque la aparición de trabajos futuros que superen la originalidad del desarrollo expositivo de este artículo. El tema es muy importante al ser abordado desde el enfoque de los estudios métricos de impacto y relevancia de la literatura científica, sin embargo, deberá profundizarse en el estudio de las publicaciones empíricas emergentes relacionadas con la imbricación del PC y la AD, con el fin de generar un impacto positivo entre los especialistas.
Finalmente, la contribución diferenciadora de este artículo se encuentra en la forma en la que se han formulado las preguntas de investigación, que no representan cuestionamientos cerrados, sino una invitación para continuar explorando e investigando el tema de la imbricación entre el PC y la AD, y con ello expandir y actualizar el conocimiento sobre el tema.