El pensamiento computacional es una habilidad cognitiva fundamental en la era digital actual.
Se refiere a la capacidad de resolver problemas y abordar desafíos utilizando enfoques similares a los que se aplican en la programación y la informática.
En este artículo, exploraremos en detalle qué es el pensamiento computacional, las fases que lo componen, las características que lo definen y proporcionaremos ejemplos ilustrativos de su aplicación.
¿Qué es el pensamiento computacional?
El pensamiento computacional implica descomponer problemas complejos en partes más pequeñas y manejables.
Es como desmontar un rompecabezas para comprender cómo encajan las piezas. Esta habilidad permite abordar cualquier problema, no solo los relacionados con la tecnología, de una manera estructurada y lógica.
El pensamiento computacional fomenta la resolución de problemas paso a paso y la identificación de patrones para llegar a soluciones eficientes.
Aunque por esta definición pudiera parecerlo, no se trata de un concepto nuevo. Su origen puede rastrearse hasta los inicios de la informática y la programación.
A medida que la tecnología avanzaba, surgieron las bases del pensamiento computacional, aunque no se le llamara así en ese momento. Los pioneros de la computación, como Alan Turing, Claude Shannon y Grace Hopper, sentaron las bases para enfoques lógicos y algorítmicos en la resolución de problemas.
Con el tiempo, el pensamiento computacional se extendió más allá de los confines de la programación y comenzó a aplicarse en diversas disciplinas.
A medida que las computadoras se volvían más accesibles, las personas comenzaron a adoptar enfoques computacionales para abordar problemas en la vida diaria, la ciencia, la ingeniería y más.
Fases del pensamiento computacional
El pensamiento computacional se desglosa en varias fases que facilitan la resolución de problemas:
1. Identificación del problema
La primera fase implica definir claramente el problema que se necesita resolver. Esto implica comprender los requisitos, limitaciones y objetivos del problema en cuestión.
2. Descomposición
En esta etapa, se descompone el problema en subproblemas más pequeños y manejables. Cada subproblema se aborda por separado para evitar sentirse abrumado por la complejidad del problema principal.
3. Reconocimiento de patrones
El reconocimiento de patrones implica identificar similitudes o regularidades en los subproblemas. Esta fase permite encontrar enfoques generales que se pueden aplicar a varios aspectos del problema.
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4. Abstracción
La abstracción consiste en eliminar los detalles innecesarios y centrarse en los aspectos fundamentales del problema. Esto ayuda a simplificar la resolución al destacar lo que realmente importa.
5. Algoritmos
En esta fase, se desarrollan algoritmos o conjuntos de pasos organizados que conducen a la solución de cada subproblema. Los algoritmos son como recetas que guían a través del proceso de resolución.
6. Evaluación y refinamiento
Después de aplicar los algoritmos, se evalúan las soluciones obtenidas y se refinan si es necesario. Esta fase garantiza que las soluciones sean efectivas y eficientes.
Características del pensamiento computacional
El pensamiento computacional se caracteriza por los siguientes factores:
- Enfoque sistemático: Adopta un enfoque paso a paso y organizado para abordar problemas, lo que facilita la resolución efectiva de tareas complejas.
- Uso de patrones: Identificar patrones en los problemas y en las soluciones permite aplicar soluciones probadas a situaciones similares.
- Abstracción de detalles: La habilidad de abstraer detalles innecesarios permite centrarse en los aspectos esenciales de un problema, simplificando su resolución.
- Pensamiento algorítmico: El pensamiento computacional implica diseñar algoritmos, es decir, secuencias ordenadas de pasos lógicos, para resolver problemas.
- Creatividad estructurada: Aunque se basa en la lógica y la estructura, el pensamiento computacional permite abordar problemas de manera creativa, encontrando soluciones únicas a desafíos diversos.
Ejemplos de pensamiento computacional
El pensamiento computacional se aplica en una variedad de escenarios, muchos de ellos, como ya hemos comentado antes alejados de la tecnología o la informática.
A continuación vemos algunos.
Resolución de problemas matemáticos
Al enfrentar problemas matemáticos complejos, el pensamiento computacional ayuda a desglosar los problemas en pasos lógicos y a utilizar patrones para encontrar soluciones.
Diseño de algoritmos
Los programadores utilizan el pensamiento computacional para crear algoritmos eficientes que resuelvan tareas específicas, como ordenar listas de datos o buscar información en bases de datos.
Automatización de tareas
En la automatización de procesos, el pensamiento computacional se utiliza para diseñar flujos de trabajo automatizados que ahorren tiempo y reduzcan errores.
Resolución de problemas cotidianos
Incluso en la vida diaria, el pensamiento computacional puede ayudarnos a abordar problemas complejos, como planificar rutas de viaje optimizadas o administrar tareas domésticas de manera eficiente.
Inteligencia Artificial (IA)
Los especialistas en IA utilizan el pensamiento computacional para crear algoritmos que permiten a las máquinas aprender a partir de datos, reconocer patrones y tomar decisiones inteligentes.
Ciberseguridad
Los expertos en ciberseguridad emplean el pensamiento computacional para detectar anomalías en el tráfico de redes, identificar posibles amenazas y desarrollar estrategias para proteger activos digitales.
El pensamiento computacional en la educación
El pensamiento computacional ha adquirido un papel crucial en la educación moderna. A medida que la tecnología se integra cada vez más en las aulas, se reconoce la importancia de enseñar a los estudiantes habilidades que trascienden la mera memorización.
Se trata de una valiosa herramienta que promueve el pensamiento crítico, la resolución de problemas y la creatividad estructurada, habilidades que son esenciales en un mundo en constante evolución.
Las escuelas y educadores están incorporando el pensamiento computacional en sus currículos para preparar a los estudiantes para los desafíos del siglo XXI. Mediante la enseñanza de la descomposición, el reconocimiento de patrones y la abstracción, se fomenta una mentalidad analítica que puede aplicarse en una variedad de situaciones.
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