Cesar Augusto Hernández Suárez, Audin Aloiso Gamboa Suárez, Raúl
Prada Núñez
El pensamiento computacional en la resolución de problemas
El enfoque del pensamiento computacional es un tema de investigación en constante
desarrollo, pero aún no se ha alcanzado un consenso claro en su definición. Diversos
expertos y académicos han presentado definiciones que abarcan diferentes perspectivas
y enfoques [4], [11]. Algunas definiciones se centran en la resolución de problemas en
diversas áreas, mientras que otras se limitan a las ciencias de la computación. Esta falta
de consenso ha generado la necesidad de establecer una comprensión más integral
del pensamiento computacional que aborde su aplicabilidad en diferentes contextos y
disciplinas.
Las definiciones del pensamiento computacional varían ampliamente. Por un lado, la
perspectiva presentada por Wing [11] abarca una definición amplia que se enfoca en la
resolución de problemas en diversas áreas, destacando que implica una combinación de
habilidades de pensamiento, incluyendo matemáticas e ingeniería, y puede ser aplicado
con o sin el uso de una computadora. Por otro lado, Denning [4] propone una definición
más centrada en las ciencias de la computación, en la cual el pensamiento computacional
se refiere a los procesos de pensamiento involucrados en la resolución de problemas,
donde las soluciones se pueden representar como pasos y algoritmos dentro de un
modelo computacional. Otros autores, como Seoane [12], señalan que el pensamiento
computacional se utiliza en programación, pero no debe limitarse exclusivamente a
esta área. Esta diversidad de perspectivas evidencia la necesidad de establecer una
definición que abarque de manera integral las diferentes dimensiones del pensamiento
computacional.
En este estudio, se adoptará una comprensión del pensamiento computacional basada
en las propuestas de Selby & Woollard [13] y Csizmadia et al. [14]. Según estos autores, el
pensamiento computacional se define como un conjunto de habilidades de pensamiento
estrechamente relacionadas con la taxonomía de Bloom [15]. Estas habilidades incluyen
el pensamiento algorítmico, que consiste en crear una secuencia de pasos ordenados
para resolver un problema; la descomposición, que implica dividir un problema en
subproblemas o partes más manejables; la generalización, que implica analizar datos y
buscar patrones; la abstracción, que implica eliminar detalles innecesarios y elegir buenas
representaciones; y la evaluación, que garantiza que una solución, ya sea un algoritmo,
sistema o proceso, sea efectiva. Estas habilidades se entrelazan y se complementan
entre sí, facilitando así la resolución de problemas complejos en diferentes contextos y
disciplinas.
Desarrollo del pensamiento computacional en estudiantes de educación media
mediante actividades Unplugged
Pensamiento Computacional Conectado vs Desconectado
El pensamiento computacional conectado se basa en la enseñanza de la programación
y el desarrollo de habilidades durante el proceso de programar. Una iniciativa destacada
es la propuesta de Resnick et al. [16], quienes, inspirados en las ideas de Papert
[17], crearon el lenguaje de programación Scratch. Este lenguaje busca acercar la
programación a niños y niñas, permitiéndoles participar activamente en la creación de
contenidos digitales en lugar de ser meros consumidores de tecnología. Por otro lado,
también se promueve el desarrollo del pensamiento computacional unplugged, es decir,
sin la necesidad de utilizar computadoras. Esta perspectiva se centra en actividades y
la resolución de problemas aplicables a situaciones cotidianas [3], [5], [18]-[21]. Estas
actividades, aunque no involucran dispositivos tecnológicos, enseñan de manera lúdica
conceptos fundamentales de la computación.
Para evaluar el pensamiento computacional, más allá de los conceptos de programación,
se utilizan diversos tests, entre los cuales destaca el test de Bebras. Esta prueba,
desarrollada por Dagiene [22], y Dagiene y Futschek [23], tiene como objetivo evaluar
el pensamiento computacional en estudiantes de 6 a 18 años [24]. Cada problema de la
prueba Bebras está diseñado para diferentes rangos de edad, categorizados como Kits
(6-8), Castors (8-10), Juniors (10-12), Intermediates (12-14), Seniors (14-16) y Elite (16-18).
Además, dentro de cada grupo se establece un nivel de dificultad, siendo A el nivel de
menor dificultad y C el de mayor dificultad [25].
Metodología
Enfoque y diseño de investigación
El presente estudio se basó en un enfoque cuantitativo y adoptó un diseño cuasiexperimental
para investigar el desarrollo de habilidades de pensamiento computacional en estudiantes
de educación media. El diseño cuasiexperimental fue elegido debido a que el estudio
se implementó en un grupo preexistente cuya composición no podía ser modificada
[26]. Esta metodología permitió obtener datos precisos y medibles sobre el nivel inicial
de habilidades de pensamiento computacional de los participantes, así como evaluar
su progreso posterior a la implementación de una estrategia pedagógica basada en
actividades unplugged. Para diagnosticar el nivel inicial de habilidades de pensamiento
computacional de los estudiantes, se empleó un diseño pretest-postest [26]. El pretest
se realizó antes de la implementación de la estrategia basada en actividades unplugged,
mientras que el postest se llevó a cabo después de dicha implementación. Este enfoque
permitió obtener una línea de base clara para evaluar el progreso y el impacto de la
intervención en el desarrollo de las habilidades de pensamiento computacional de los
participantes.
Cesar Augusto Hernández Suárez, Audin Aloiso Gamboa Suárez, Raúl
Prada Núñez
Población y muestra
La población estudiada consistió en estudiantes matriculados en una institución educativa
de básica y media bajo la jurisdicción de la Secretaría de Educación del departamento de Norte de Santander, Colombia. Esta elección estratégica permitió examinar el desarrollo
de habilidades de pensamiento computacional en un contexto educativo específico
y proporcionar información relevante para la mejora de la enseñanza y el aprendizaje
en la región. Para este estudio, se seleccionaron estudiantes de educación media (11º
grado) como muestra. Esta elección se basó en la expectativa de que los estudiantes
de este nivel estarían familiarizados con conceptos de programación, particularmente
el lenguaje Scratch. Dado que el pensamiento computacional se vincula estrechamente
con la programación, se consideró que este grupo de estudiantes sería relevante para
investigar su desarrollo en este ámbito. La muestra para la administración de las pruebas
pretest y postest estuvo conformada por 48 estudiantes, de los cuales 27 eran del
género masculino y 21 del género femenino. La edad promedio de los participantes fue
de 16.7 años, con una desviación estándar de 0.9. Estas características demográficas
proporcionan información relevante sobre la composición de la muestra y permiten
analizar posibles diferencias o patrones relacionados con el género y la edad en el
desarrollo de habilidades de pensamiento computacional.
Procedimiento y recolección de la información
El presente estudio se llevó a cabo en el aula de Tecnología e Informática de la
institución educativa seleccionada. Este escenario proporcionó el entorno adecuado
para implementar y desarrollar las actividades relacionadas con el pensamiento
computacional. El aula de Tecnología e Informática es un espacio educativo equipado con
recursos tecnológicos y materiales didácticos que facilitan la enseñanza y el aprendizaje
de habilidades relacionadas con las TIC. El estudio constó de un total de 16 sesiones,
cada una con una duración de 2 horas, distribuidas en dos sesiones por semana. Este
diseño permitió un seguimiento y una interacción continuos con los estudiantes a lo
largo del proceso de intervención. Las sesiones se organizaron de manera planificada y
secuencial, con el objetivo de proporcionar un espacio adecuado para el desarrollo de
habilidades de pensamiento computacional.
El cronograma del estudio se dividió en tres fases principales. La primera fase consistió en
la aplicación del pretest para diagnosticar el nivel inicial de habilidades de pensamiento
computacional de los participantes. Esta evaluación se llevó a cabo en el mes julio del
año 2022, antes de la intervención. La segunda fase se centró en la implementación y
desarrollo de actividades unplugged a lo largo de 14 sesiones, que tuvieron lugar entre
los meses de agosto y septiembre. Estas actividades se diseñaron específicamente para
promover el pensamiento computacional y se adaptaron al contexto del aula. Finalmente,
la tercera fase incluyó la ejecución del postest en noviembre, con el propósito de evaluar
el progreso y el impacto de la intervención en el desarrollo de habilidades de pensamiento
computacional.
Desarrollo del pensamiento computacional en estudiantes de educación media
mediante actividades Unplugged
Instrumento
El instrumento utilizado para evaluar las habilidades del pensamiento computacional se
obtuvo del test de evaluación desarrollado por Lockwood y Mooney [24], el cual incluye problemas liberados de la prueba Bebras realizada en los concursos anuales del Reino
Unido [27]. El test de Lockwood y Mooney [24] se caracteriza por presentar un nivel de
dificultad progresivo a medida que se avanza en los problemas, habiendo seguido un
proceso de validación y manteniendo una estructura coherente. De los 13 problemas que
conforman el Test 1 de Lockwood y Mooney [24], se seleccionaron 8 que abarcaban todas
las habilidades del pensamiento computacional, organizadas de manera ascendente
según su dificultad y acorde a la edad de los estudiantes participantes. Cada problema
del test abarcaba varias habilidades del pensamiento computacional. En la Tabla 1 se
detallan los problemas seleccionados, su nivel de dificultad y las habilidades involucradas
en cada uno, según los criterios propuestos por Selby y Woollard [13] y Csizmadia et al.
[14].
En este contexto, se empleó un instrumento conformado por Problemas de Bebras
para evaluar las habilidades del pensamiento computacional tanto antes (pretest) como
después (postest) de la intervención. La aplicación de la prueba tuvo lugar en el aula
utilizando Google Forms, y se asignó una hora de clase para su resolución. Los problemas
de Bebras se clasifican en tres niveles de dificultad, con asignaciones de puntuación de
la siguiente manera: para el Nivel A, 6 puntos por respuesta correcta y -2 puntos por
respuesta incorrecta; para el Nivel B, 9 puntos por respuesta correcta y -3 puntos por
respuesta incorrecta; y para el Nivel C, 12 puntos por respuesta correcta y -4 puntos
por respuesta incorrecta. Aquellas preguntas que no fueron respondidas recibieron una
puntuación de cero (0) puntos. En relación a los puntajes obtenidos en las pruebas, se
observó un puntaje mínimo de -19 y un puntaje máximo de 57 puntos.
Cesar Augusto Hernández Suárez, Audin Aloiso Gamboa Suárez, Raúl
Prada Núñez
Intervención mediante actividades Unplugged
Las lecciones utilizadas para la estrategia de intervención fueron tomadas de Bordignon
y Iglesias [28], las cuales se centran en el desarrollo de conceptos y habilidades
relacionadas con el pensamiento computacional, basadas en lecciones de Bebras. Cada actividad fue diseñada para ser abordada de manera colaborativa, en grupos de no más
de 4 participantes. Cada lección se presentó como una tarea y se resolvió en una hora
de clase. Está estructurada en 4 secciones: (1) presentación de la tarea, (2) respuesta y
explicación, (3) para obtener más información (reflexiones y ampliación de conocimientos
para profesores y estudiantes) y (4) desafíos adicionales para seguir profundizando en
la resolución de tareas similares. Las lecciones se organizaron de forma secuencial,
considerando los contenidos abordados en las lecciones previas y aumentando su nivel
de complejidad de una lección a otra. En la Tabla 2 se detallan las tareas implementadas:
Resultados
Análisis comparativo de las habilidades de pensamiento computacional antes y
después de la intervención
A continuación, se presentan los resultados obtenidos a través de la aplicación de
pruebas pretest y postest para evaluar las habilidades de pensamiento computacional.
Los estadísticos descriptivos correspondientes al pretest y postest se detallan en la Tabla
3.
TABLA 3. estadísticos descriptivos en la puntuación total en el pretest, el postest y la
diferencia de valores pretest y postest
Los resultados obtenidos revelaron un incremento significativo en los puntajes del
postest en comparación con los resultados del pretest. Estos hallazgos demuestran el
impacto positivo de la intervención basada en actividades unplugged en el desarrollo de
habilidades de pensamiento computacional en los estudiantes participantes. La Tabla 3
proporciona una visión general de los puntajes promedio obtenidos en ambas pruebas,
así como la variabilidad de los datos.
Tras la implementación de la intervención, se observó un aumento en el número
de respuestas correctas en el postest en comparación con el pretest. La media de
respuestas correctas en el postest fue de 17.4, en contraste con la media de 23.8 en el
pretest, considerando un total de 57 posibles. A pesar de este incremento, la desviación
estándar presentó resultados similares, lo cual indica una dispersión consistente en los
datos obtenidos en ambas pruebas. Esta consistencia en la dispersión sugiere que los
estudiantes mostraron una distribución de respuestas similar tanto antes como después
de la intervención.
La desviación estándar en el postest reflejó la existencia de puntuaciones que difieren
notablemente de la media obtenida. Esto indica que algunos participantes experimentaron
un aumento significativo en sus puntajes, mientras que otros presentaron una disminución
en sus puntajes. Algunos estudiantes lograron aumentar su puntuación en hasta 17 puntos,
lo cual evidencia una mejora notable en sus habilidades de pensamiento computacional.
Por otro lado, algunos participantes redujeron su puntuación en hasta 13 puntos, lo que
señala la necesidad de investigar las posibles causas de este retroceso en el desarrollo
de habilidades.
En la Tabla 4, se realiza una comparación detallada de las respuestas de cada grupo
antes y después de la intervención, desglosadas por problema específico.
Según los resultados presentados en la Tabla 4, se observa que en el postest los
estudiantes respondieron correctamente al 55.5% de los problemas en general, con una
moda de 4 respuestas correctas por estudiante. En contraste, en el pretest solo el 34.7%
respondió correctamente, con una moda de 3 respuestas acertadas.
Destacan los problemas P3 y P4, que experimentaron un aumento significativo en el
número de participantes que respondieron correctamente en el postest, con un 39.6%
de aciertos. Estos problemas comparten la temática de habilidades de pensamiento
algorítmico y evaluación. Además, se observó un incremento del 25.0% de aciertos en el
problema P7, y un aumento del 14.6% en los problemas P5 y P8, que están relacionados
con las habilidades de descomposición y evaluación.
En consecuencia, después de la intervención, se evidenció un aumento en el número
de participantes que respondieron correctamente en los problemas que fomentan el
desarrollo de habilidades de pensamiento algorítmico, descomposición y evaluación en
comparación con el pretest. Por otro lado, las diferencias entre el postest y el pretest en
los problemas P1, P2 y P6 fueron mínimas, lo que indica que los estudiantes presentan
dificultades, especialmente en la habilidad de abstracción.
Discusión
La investigación examinó el desarrollo de habilidades de pensamiento computacional
en un curso de educación media utilizando una estrategia basada en actividades
unplugged. El objetivo principal fue evaluar el impacto de esta estrategia en el desarrollo
de habilidades específicas, como el pensamiento algorítmico, descomposición,
generalización, abstracción y evaluación. Para lograrlo, se llevó a cabo un pretest para
diagnosticar el estado inicial de las habilidades y un postest para evaluar su desarrollo
después de la intervención. Este estudio se basó en el marco teórico propuesto por
Selby y Woollard [13] y Csizmadia et al. [14], que establecen las habilidades clave en el
pensamiento computacional.
Los resultados indicaron una mejora leve en el desarrollo de las habilidades de
pensamiento computacional debido a la implementación de las lecciones unplugged. Esta
investigación buscó evaluar el impacto de estas lecciones en el desarrollo de procesos
mentales clave, como el pensamiento algorítmico, la descomposición y la evaluación. El
estudio encontró que los estudiantes fueron capaces de reconocer, interpretar y aplicar
estos procesos de manera eficiente para comprender y resolver problemas [29].
Durante el estudio, se observó cómo los estudiantes utilizaron el pensamiento algorítmico
para planificar y organizar instrucciones en la resolución de problemas. Esta habilidad
les permitió establecer pasos lógicos y secuenciales para alcanzar soluciones eficientes.
Además, la descomposición fue fundamental para que los estudiantes pudieran
fragmentar los problemas en partes más manejables, lo que les ayudó a comprender
mejor la naturaleza de los desafíos y abordarlos de manera más efectiva. Asimismo, la
evaluación desempeñó un papel crucial al permitir a los estudiantes asegurarse de la utilidad y eficacia de las soluciones propuestas [29].
Estos resultados respaldan los hallazgos de estudios previos que también exploraron
el uso de actividades unplugged para el desarrollo del pensamiento computacional [7].
Sin embargo, los resultados no fueron consistentes en todo el grupo, ya que algunos
estudiantes no lograron alcanzar el mismo nivel de desarrollo en el pensamiento
computacional. Esto podría deberse a las dificultades encontradas al resolver problemas
que requieren habilidades como la generalización y la identificación de patrones, lo que
complicó la búsqueda de soluciones. Además, se observó que la habilidad de abstracción
no fue evidente, lo que dificultó la generación de representaciones adecuadas de los
problemas [29].
Se destaca la importancia de fortalecer el pensamiento computacional en los procesos
de enseñanza y aprendizaje del área de Tecnología e Informática, más allá de la
programación. Autores como Denning [4] y Wing [11] han resaltado la relevancia de esta
habilidad en la resolución de problemas. Además, el uso de lecciones unplugged fortalece
el pensamiento computacional de los estudiantes y aborda conceptos de informática,
independientemente de la disponibilidad de tecnología [20]. Se encontró que, con una
planificación adecuada, esta estrategia es una alternativa efectiva para desarrollar
habilidades de pensamiento computacional y proporcionar una evaluación formativa,
tanto con el uso de las TIC como sin ellas, siguiendo la propuesta de los problemas de
Bebras [23], [24].
Se encontró que, con una planificación adecuada, esta estrategia es una alternativa
efectiva para desarrollar habilidades de pensamiento computacional y proporcionar
una evaluación formativa, tanto con el uso de las TIC como sin ellas, siguiendo la
propuesta de los problemas de Bebras [23], [24]. Los problemas de Bebras son desafíos
computacionales que permiten a los estudiantes poner en práctica sus habilidades
de pensamiento algorítmico, descomposición, generalización y abstracción. Estos
problemas ofrecen la oportunidad de evaluar y mejorar el pensamiento computacional de
los estudiantes, fomentando su capacidad para resolver situaciones complejas y plantear
soluciones creativas.
La estrategia unplugged resultó fundamental para promover el pensamiento
computacional y contribuir al debate en torno a la adecuación de los currículos de
tecnología e informática. Durante mucho tiempo, se ha enfatizado la importancia de incluir
habilidades de pensamiento computacional en la educación, y la estrategia unplugged
ofrece un enfoque práctico y efectivo para lograrlo. Al proporcionar actividades que
no dependen de la tecnología, esta estrategia permite a los estudiantes desarrollar
habilidades de pensamiento algorítmico, descomposición, generalización y abstracción
de manera accesible y tangible. Los resultados de este estudio respaldan la efectividad
de la estrategia unplugged en el desarrollo del pensamiento computacional.
Esto se vuelve aún más relevante después de la crisis educativa provocada por la pandemia de Covid-19 [30]. La interrupción de las clases presenciales y la transición a la
educación a distancia presentaron desafíos significativos en el campo de la educación
tecnológica. Sin embargo, la estrategia unplugged se mostró como una alternativa viable
incluso en este contexto. Durante la pandemia, muchos estudiantes no tuvieron acceso a
dispositivos tecnológicos o a una conexión a internet estable, lo que dificultó el desarrollo
de habilidades digitales. Sin embargo, a través de la estrategia unplugged, fue posible
continuar promoviendo el pensamiento computacional sin depender de la tecnología, lo
que resultó beneficioso para los estudiantes y los docentes.
Conclusiones
La investigación examinó el desarrollo de habilidades de pensamiento computacional
en un curso de educación media utilizando una estrategia basada en actividades
unplugged. El objetivo principal fue evaluar el impacto de esta estrategia en el desarrollo
de habilidades específicas, como el pensamiento algorítmico, descomposición,
generalización, abstracción y evaluación. Para lograrlo, se llevó a cabo un pretest para
diagnosticar el estado inicial de las habilidades y un postest para evaluar su desarrollo
después de la intervención. Este estudio se basó en el marco teórico propuesto por
Selby y Woollard [13] y Csizmadia et al. [14], que establecen las habilidades clave en el
pensamiento computacional.
Los resultados indicaron una mejora leve en el desarrollo de las habilidades de
pensamiento computacional debido a la implementación de las lecciones unplugged. Esta
investigación buscó evaluar el impacto de estas lecciones en el desarrollo de procesos
mentales clave, como el pensamiento algorítmico, la descomposición y la evaluación. El
estudio encontró que los estudiantes fueron capaces de reconocer, interpretar y aplicar
estos procesos de manera eficiente para comprender y resolver problemas [29].
Durante el estudio, se observó cómo los estudiantes utilizaron el pensamiento algorítmico
para planificar y organizar instrucciones en la resolución de problemas. Esta habilidad
les permitió establecer pasos lógicos y secuenciales para alcanzar soluciones eficientes.
Además, la descomposición fue fundamental para que los estudiantes pudieran
fragmentar los problemas en partes más manejables, lo que les ayudó a comprender
mejor la naturaleza de los desafíos y abordarlos de manera más efectiva. Asimismo, la
evaluación desempeñó un papel crucial al permitir a los estudiantes asegurarse de la
utilidad y eficacia de las soluciones propuestas [29].
Estos resultados respaldan los hallazgos de estudios previos que también exploraron
el uso de actividades unplugged para el desarrollo del pensamiento computacional [7].
Sin embargo, los resultados no fueron consistentes en todo el grupo, ya que algunos
estudiantes no lograron alcanzar el mismo nivel de desarrollo en el pensamiento
computacional. Esto podría deberse a las dificultades encontradas al resolver problemas
que requieren habilidades como la generalización y la identificación de patrones, lo que
complicó la búsqueda de soluciones. Además, se observó que la habilidad de abstracción no fue evidente, lo que dificultó la generación de representaciones adecuadas de los
problemas [29].
Se destaca la importancia de fortalecer el pensamiento computacional en los procesos
de enseñanza y aprendizaje del área de Tecnología e Informática, más allá de la
programación. Autores como Denning [4] y Wing [11] han resaltado la relevancia de esta
habilidad en la resolución de problemas. Además, el uso de lecciones unplugged fortalece
el pensamiento computacional de los estudiantes y aborda conceptos de informática,
independientemente de la disponibilidad de tecnología [20]. Se encontró que, con una
planificación adecuada, esta estrategia es una alternativa efectiva para desarrollar
habilidades de pensamiento computacional y proporcionar una evaluación formativa,
tanto con el uso de las TIC como sin ellas, siguiendo la propuesta de los problemas de
Bebras [23], [24].
Se encontró que, con una planificación adecuada, esta estrategia es una alternativa
efectiva para desarrollar habilidades de pensamiento computacional y proporcionar
una evaluación formativa, tanto con el uso de las TIC como sin ellas, siguiendo la
propuesta de los problemas de Bebras [23], [24]. Los problemas de Bebras son desafíos
computacionales que permiten a los estudiantes poner en práctica sus habilidades
de pensamiento algorítmico, descomposición, generalización y abstracción. Estos
problemas ofrecen la oportunidad de evaluar y mejorar el pensamiento computacional de
los estudiantes, fomentando su capacidad para resolver situaciones complejas y plantear
soluciones creativas.
La estrategia unplugged resultó fundamental para promover el pensamiento
computacional y contribuir al debate en torno a la adecuación de los currículos de
tecnología e informática. Durante mucho tiempo, se ha enfatizado la importancia de incluir
habilidades de pensamiento computacional en la educación, y la estrategia unplugged
ofrece un enfoque práctico y efectivo para lograrlo. Al proporcionar actividades que
no dependen de la tecnología, esta estrategia permite a los estudiantes desarrollar
habilidades de pensamiento algorítmico, descomposición, generalización y abstracción
de manera accesible y tangible. Los resultados de este estudio respaldan la efectividad
de la estrategia unplugged en el desarrollo del pensamiento computacional.
Esto se vuelve aún más relevante después de la crisis educativa provocada por la
pandemia de Covid-19 [30]. La interrupción de las clases presenciales y la transición a la
educación a distancia presentaron desafíos significativos en el campo de la educación
tecnológica. Sin embargo, la estrategia unplugged se mostró como una alternativa viable
incluso en este contexto. Durante la pandemia, muchos estudiantes no tuvieron acceso a
dispositivos tecnológicos o a una conexión a internet estable, lo que dificultó el desarrollo
de habilidades digitales. Sin embargo, a través de la estrategia unplugged, fue posible
continuar promoviendo el pensamiento computacional sin depender de la tecnología, lo
que resultó beneficioso para los estudiantes y los docentes.
Referencias
[1] M. Zapata-Ros, “Pensamiento computacional: Una nueva alfabetización digital”,
Revista de Educación a Distancia (RED), vol. 46, no. 4, 1-47, septiembre 2015.
[2] I. B. Rincón, R. Rengifo, C. Hernández, R. Prada, “Educación, innovación, emprendimiento,
crecimiento y desarrollo en América Latina”, Revista De Ciencias Sociales, vol. 28, no.
3, pp. 110-128, julio 2022.
[3] F. J. García-Peñalvo, “Pensamiento Computacional”, IEEE Revista Iberoamericana de
Tecnologías del Aprendizaje, vol. 13, no. 1, pp. 17-19, february 2018.
[4] P. J. Denning, “Viewpoint Remaining Trouble Spots with Computational Thinking”,
Communications of the ACM, vol. 60, no. 6, pp. 33–39, june 2017.
[5] T. Bell, J. Alexander, I. Freeman, M. Grimley, “Computer Science Unplugged: school
students doing real computing without computers”, The New Zealand Journal of
Applied Computing and Information Technology, vol. 13, no. 1, pp. 20-29, january 2009.
[6] S. Atmatzidou, S. Demetriadis, “Advancing students’ computational thinking skills
through educational robotics: A study on age and gender relevant differences”,
Robotics and Autonomous Systems, vol. 75, pp. 661–670, january 2016.
[7] H. Delal, D. Oner, “Developing middle school students’ computational thinking skills
using unplugged computing activities”, Informatics in Education, vol. 19, no. 1, pp. 1-13,
march 2020.
[8] R. Prada, C. A. Hernández, A. A. Gamboa, “Different scenarios for the teaching of
mathematics with the support of virtual platforms: Flipped classroom”, Journal of
Physics: Conference Series, vol. 1388, no. 1, pp. 012046:1-5, 2019.
[9] M. L. Cabra, S. A. Ramírez, “Desarrollo del pensamiento computacional y las
competencias matemáticas en análisis y solución de problemas: una experiencia de
aprendizaje con Scratch en la plataforma Moodle”, Revista Educación, vol. 46, no. 1,
october 2022.
[10] C. A. Hernández-Suárez, A. A., Gamboa-Suárez, W. R. Avendaño-Castro, “Design Of
Algorithms For Developing Computational Thinking In Elementary And Middle School
Students”, Journal of Positive Psychology and Wellbeing, vol. 6, no. 2, pp. 90-107, april
2022.
[11] J. Wing, “Computational thinking and thinking about computing”, Philosophical
Transactions of the Royal Society A:
[12] A. M. Seoane, “Pensamiento Computacional entre Filosofía y STEM. Programación
de Toma de Decisiones aplicada al Comportamiento de “Máquinas Morales” en Clase
de Valores Éticos”, VAEP-RITA, vol. 6, no. 1, pp. 4–14, febrero 2018.
[13] C. Selby, J. Woollard, “Computational Thinking: The Developing Definition”, University
of Southampton, pp. 1-6, enero 2013.
[14] A. Csizmadia, P. Curzon, M. Dorling, S. Humphreys, T. Ng. Computational Thinking - A
guide for teachers. Computing At School, 2015.
[15] C. C. Selby, “Relationships: computational thinking, pedagogy of programming, and
Bloom’s Taxonomy”, WiPSCE ‘15 Proceedings of the Workshop in Primary and Secondary
Computing Education, pp. 80-87, november 2015.
[16] M. Resnick, J. Maloney, A. Monroy-Hernández, N. Rusk, E. Eastmond, K. Brennan, A.
Millner, E. Rosenbaum, J. Silver, B. Silverman, J. Kafai, “Scratch: Programming for All”,
Communications of the ACM, vol. 52, no. 11, pp. 60–67, november 2009.
[17] S. Papert. Mindstorms: children, computers, and powerful ideas. New York: Basic
Books, 1980.
[18] K. Brennan, M. Resnick, “New frameworks for studying and assessing the development
of computational thinking”, American Educational Research Association, vol. 1, pp. 1–25,
april 2012.
[19] R. Folk, G. Lee, A. Michalenko, A. Peel, E. Pontelli, “GK-12 DISSECT: Incorporating
Computational Thinking with K-12 Science without Computer Access”, 2015 IEEE
Frontiers in Education Conference (FIE). 1-8, december 2015.
[20] M. Zapata-Ros, “Pensamiento computacional desenchufado”, Education in the
Knowledge Society (EKS), vol. 20, pp. 18-29, julio 2019.
[21] C. A. Hernández, A. A., Gamboa, W. R. Avendaño, “Diseño de algoritmos en tecnología
con Scratch para el desarrollo del Pensamiento Computacional”, Revista Boletín
Redipe, vol. 11, no. 2, pp. 461–476, febrero 2022.
[22] V. Dagienė, “Information technology contests – introduction to computer science in
an attractive way”, Informatics in Education, vol. 5, no. 1, pp. 37-46, april 2006.
[23] V. Dagiene, G. Futschek. Bebras International Contest on Informatics and Computer
Literacy: Criteria for Good Tasks. In: R. T. Mittermeir, M. M. Syslo (Eds.), Informatics
Education – Supporting Computational Thinking (Vol. 5090) (pp. 19-30). Berlin: Springer.
[24] J. Lockwood, A. Mooney, “Developing a Computational Thinking Test using Bebras
problems”, CC-TEL/TACKLE@EC-TEL, september 2018. [Online]. Disponible en:http://mural.maynoothuniversity.ie/10316/
[25] UK. Bebras, “K Bebras”, 2018. [Online]. Disponible en: http://www.bebras.uk/
[26] R. Hernández, C. Fernández, P. Baptista. Metodología de la investigación. México:
McGraw-Hill.
[27] UK. Bebras, “Have a go at past competitions”, 2016. [Online]. Disponible en: http://
beaver-comp.org.uk/
[28] F. Bordignon, A. A. Iglesias. Introducción al pensamiento computacional. Ciudad
Autónoma de Buenos Aires: UNIPE, Editorial Universitaria, Educar S.E., 2020.
[29] B. Ortega-Ruipérez, “Pedagogía del Pensamiento Computacional desde la Psicología:
un Pensamiento para Resolver Problemas”, Cuestiones Pedagógicas. Revista de
Ciencias de la Educación, vol. 2, no. 29, pp. 130-144, diciembre 2020.
[30] R. Prada, C. A. Hernández, W. Avendaño. Educación y Pandemia: Afectaciones del
Covid-19 en Actores Educativos. Bogotá: Ediciones Nueva Jurídica.
[31] C. A. Hernández-Suárez, R. Prada-Núñez, N. Solano-Pinto, R. Fernández-Cezar,
“Factores de riesgo y resiliencia durante el aislamiento obligatorio de la pandemia de
COVID-19: Una experiencia en docentes de Educación Superior”, Mundo Fesc, vol. 11,
no. (S1), pp. 27-37, julio 2021.
[32] M. Rojas-Contreras, L. Rojas-Contreras, R. Reyes-Pinilla, “Estrés docente en la
enseñanza universitaria durante y después de la pandemia por COVID-19”, Mundo
Fesc, vol. 12, no. (S1), pp. 79-91, diciembre 2022.
