Robótica DIY: pensamento computacional para melhorar a resolução de problemas
DOI:
https://doi.org/10.17398/1695-288X.17.2.129Palavras-chave:
Pensamento computacional, Robótica, Resolução de problemas, Tecnologia educacional, Linguagens de programaçãoResumo
O objetivo é propor uma estratégia de ensino para programação e robótica, a fim de facilitar a aquisição de uma estratégia computacional eficaz para a resolução de problemas complexos. Uma abordagem "criadora" foi escolhida para o ensino, a fim de facilitar a transferência de conhecimento para contextos reais. A literatura proposta sobre a estrutura cognitiva do pensamento computacional tem sido estudada para estabelecer as bases do estudo. Um curso de robótica tem sido ensinado, insistindo nos processos cognitivos deste pensamento que são comumente usados na resolução de problemas (abstração, processamento de dados, criação de um algoritmo) em cada etapa da resolução, e encorajando o uso de uma estratégia computacional. , utilizando os próprios processos do pensamento computacional, aqueles não empregados na resolução de problemas (decomposição do problema, automação, paralelismo, simulação). Para medi-lo, testes digitais foram criados com base na abordagem de múltiplos sistemas complexos, usada no PISA 2012. Os resultados indicam que o pensamento computacional é aplicado mais facilmente à execução do algoritmo do que à representação do problema. Esta constatação nos permite estabelecer um processo de aprendizado de programação que facilita o desenvolvimento do pensamento computacional, para que uma pessoa possa resolver um problema em qualquer campo aplicando uma estratégia computacional, focando primeiramente em aplicar essa estratégia à criação do algoritmo e então para a representação do problema.
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Referências
Asensio, M. y Asenjo, E. (Eds.) (2011). Lazos de Luz Azul. Museos y Tecnologías 1, 2 y 3.0. Barcelona: Editorial Universitat Oberta de Catalunya.
Brennan, K. y 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, Canada
Chiu, T. K. F., y Churchill, D. (2015). Exploring the characteristics of an optimal design of digital materials for concept learning in mathematics: Multimedia learning and variation theory. Computers y Education, 82, 280–291. http://dx.doi.org/10.1016/j.compedu.2014.12.001
CSTA y ISTE (2011) Computational Thinking Leadership Toolkit, First edition. Computer Science Teachers Association (CSTA) y International Society for Technology in Education (ISTE). https://goo.gl/syFwSF
Greiff, S., Wüstenberg, S., y Funke, J. (2012). Dynamic problem solving: A new assessment perspective. Applied Psychological Measurement, 36(3), 189-213. http://dx.doi.org/10.1177/0146621612439620
Herde, C. N., Wüstenberg, S., y Greiff, S. (2016). Assessment of complex problem solving: What we know and what we don’t know. Applied Measurement in Education, 29(4), 265-277. http://dx.doi.org/10.1080/08957347.2016.1209208
Hmelo-Silver, C.E. (2012) International perspectives on problem-based learning: context, cultures, challenges and adaptations. Interdisciplinary Journal of Problem-Based Learning, 6, 10-15. http://dx.doi.org/10.7771/1541-5015.1310
Holyoak, K. J. y Morrison, R. G. (Eds.)(2012) The oxford handbook of thinking and reasoning. Oxford University Press. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199734689.001.0001
Jiménez-Rasgado, G. (2018). La programación como fuente motivadora para la construcción del conocimiento y el desarrollo de habilidades de pensamiento. International Journal of Studies in Educational Systems, 2(8), 269-278.
Kafai, Y. B. y Burke, Q. (2017) Computational Participation: Teaching Kids to Create and Connect Through Code. In P.J. Rich, C.B. Hodges (eds.), Emerging Research, Practice, and Policy on Computational Thinking, Educational Communications and Technology: Issues and Innovations. Springer.
Koh, K. H., Nickerson, H., Basawapatna, A., y Repenning, A. (2014, June). Early validation of computational thinking pattern analysis. In Proceedings of the 2014 conference on Innovation y technology in computer science education, 213-218. ACM. http://dx.doi.org/10.1145/2591708.2591724
Lu, Y., Bridges, E.M. y Hmelo-Silver, C.E. (2014) Problem-Based Learning. In: Sawyer, R.K. (Ed.) The Learning Sciences, pp. 298-318. N.Y.: Cambridge University Press.
Lye, S. Y., y Koh, J. H. L. (2014). Review on teaching and learning of computational thinking through programming: What is next for K-12? Computers in Human Behavior, 41, 51-61. http://dx.doi.org/10.1016/j.chb.2014.09.012
Marais, C., y Bradshaw, K. (2015). Problem-solving ability of first year CS students: A case study and intervention. In Proceedings of the 44th Conference of the Southern African Computers Lecturers' Association.
Mayer, RE. y Estrella, G. (2014). Benefits of emotional design in multimedia instruction. Learning and Instruction, 33, 12-18. http://dx.doi.org/10.1016/j.learninstruc.2014.02.004
Moreno-Leon, J., Robles, G., y Roman-Gonzalez, M. (2015). Dr. Scratch: Análisis Automático de Proyectos Scratch para Evaluar y Fomentar el Pensamiento Computacional. Revista de Educación a Distancia, (46).
Muñoz, R., Barcelos, T. S., Villarroel, R., y Silveira, I. F. (2017). Using Scratch to Support Programming Fundamentals. International Journal on Computational Thinking, 1(1), 68-78. http://dx.doi.org/10.14210/ijcthink.v1.n1.p68
National Research Council (2010) Report of a Workshop on the Scope and Nature of Computational Thinking. Washington, DC: The National Academies Press
OECD (2010). PISA 2012 field trial: problem solving framework. Paris: OECD
Ortega-Ruipérez, B. (2018) Pensamiento computacional y resolución de problemas (Tesis doctoral). Universidad Autónoma de Madrid, Madrid. https://goo.gl/ortqFs
Park, S. Y., Song, K. S., y Kim, S. (2015). EEG Analysis for Computational Thinking based Education Effect on the Learners’Cognitive Load. Proceedings of the Applied Computer and Applied Computational Science (ACACOS’15), 23-25. Kuala Lumpur, Malaysia.
Ritchhart, R. y Perkins, D. N. (2005) Learning to Think: The Challenges of Teaching Thinking. En Holyoak, K. J. y Morrison, R. G. (Eds.) The Cambridge Handbook of Thinking and Reasoning, pp. 775-802. Cambridge University Press.
Robles, G., Moreno-León, J., Aivaloglou, E., y Hermans, F. (2017). Software clones in Scratch projects: On the presence of copy-and-paste in Computational Thinking learning. In Software Clones (IWSC), 2017 IEEE 11th International Workshop on (pp. 1-7). Austria.
Sáez-López, J. M. y Cózar-Gutiérrez, R. (2017) Pensamiento computacional y programación visual por bloques en el aula de Primaria. Educar, 53(1), 129-146. http://dx.doi.org/10.5565/rev/educar.841
Santacana, J. Asensio, M. y Llonch, N. (Eds.) (2018). App, arqueología & m-learning. Reconstruir, restituir interpretar y evaluar APP. Barcelona: Rafael Dalmau.
Selby, C. y Woollard, J. (2013) Computational thinking: the developing definition. University of Southampton (E-prints). https://goo.gl/sKdd9G
Shute, V. J., Sun, C., y Asbell-Clarke, J. (2017). Demystifying computational thinking. Educational Research Review, 22, 142-158. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2017.09.003
Stahl, G., Koschmann, T. y Suthers, D. (2014). Computer-Supported Collaborative Learning. In: Sawyer, R.K. (Ed.) The Learning Sciences, pp. 479-500. N.Y.: Cambridge University Press.
Sweller, J. (1994). Cognitive load theory, learning difficulty, and instructional design. Learning and instruction, 4(4), 295-312.
Valverde-Berrocoso, J.; Fernández-Sánchez, M. y Garrido-Arroyo, M. (2015) El pensamiento computacional y las nuevas ecologías del aprendizaje. Revista de Educación a Distancia. (46) http://dx.doi.org/10.6018/red/46/3
Wing, J. M. (2006) Computational thinking. Communications of the ACM, 49, 33-35. http://dx.doi.org/10.1145/1118178.1118215
Wing, J. M. (2008) Computational thinking and thinking about computing. Philosophical Transactions of the Royal Society of London A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 366, 3717-3725. The Royal Society.
Wing, J. M. (2011) Research Notebook: Computational Thinking: What and Why? The Link. Pittsburgh, PA: Carneige Mellon. Recuperado de https://www.cs.cmu.edu/link/research-notebook-computational-thinkingwhat-and-why
Wing, J. M. (2014). Computational thinking benefits society. Social Issues in Computing. New York: Academic Press.
Wing, J.M. (2017). Computational thinking’s influence on research and education for all. Italian Journal of Educational Technology, 25(2), 7-14. http://dx.doi.org/10.17471/2499-4324/922
Zapata-Ros, M. (2015) Pensamiento computacional: Una nueva alfabetización digital. Revista de Educación a Distancia. Universidad de Murcia. http://dx.doi.org/10.6018/red/46/4
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