Examinando por Materia "Pensamiento algorítmico"

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Ambientes virtuales de aprendizaje : una estrategia para el desarrollo del pensamiento algorítmico y la resolución de problemas matemáticos en sexto grado.
(Universidad Pedagógica Nacional, 2025) Quevedo Delgado, Mariana Andrea; Ibáñez Ibáñez, Jaime
La presente investigación identifica la influencia de un Ambiente Virtual de Aprendizaje [AVA] en las habilidades de pensamiento algorítmico y resolución de problemas matemáticos en estudiantes de grado sexto. En específico se analiza la incidencia que posee algunos factores de la resolución de problemas, como la comprensión lectora y las representaciones utilizadas para representar enunciados matemáticos, en las habilidades estudiadas. El estudio realizado es de tipo cuasiexperimental desarrollando un análisis Multivariado de covarianzas [MANCOVA], la recopilación de datos se realiza mediante dos grupos experimentales y un grupo control, cada uno influenciado con un AVA de acuerdo a los objetivos de la investigación, dos AVA diferentes que implementan herramientas para la comprensión lectora y esquemas que orientan el paso a paso de los enunciados matemáticos, para los grupos experimentales, y un AVA control es cual posee representaciones pictóricas (imágenes y videos) de los problemas matemáticos propuestos. Los resultados muestran la incidencia de las representaciones esquemáticas, que orientan la solución de los enunciados matemáticos, en las habilidades de pensamiento algorítmico y resolución de problemas de los estudiantes.
Efecto de una estrategia digital basada en actividades de pensamiento computacional, implementada mediante un Objeto Virtual de Aprendizaje, en el desarrollo del pensamiento algorítmico y la abstracción en estudiantes de educación primaria.
(Universidad Pedagógica Nacional, 2025) Ramirez Torres, Sebastian Antony; García Doncel, Nicolás
Esta investigación evalúa el impacto de una estrategia pedagógica digital, mediada por el Objeto Virtual de Aprendizaje (OVA) "Aventuras Digitales: Aprendiendo Pensamiento Computacional", en el fortalecimiento de dos subhabilidades críticas del pensamiento computacional: la abstracción y el pensamiento algorítmico. El estudio surge ante la necesidad de trascender el simple acceso a herramientas tecnológicas en el aula, proponiendo un diseño instruccional basado en el andamiaje cognitivo progresivo, micro-retos con retroalimentación inmediata y el modelo de ejemplo-práctica-aplicación.
Estrategias didácticas para la comprensión de técnicas algorítmicas mediante la aplicación del pensamiento computacional
(Universidad Pedagógica Nacional, 2020) Maldonado Osorio, Luis Fernando; Leal Urueña, Linda Alejandra
Este documento esta dividido en dos capítulos, en el primer capítulo se realiza una aproximación a la definición del pensamiento computacional , teniendo en cuenta el desarrollo y las aportaciones de algunos personajes a este concepto. De igual manera, se describen los pilares que están implícitos en éste y se concluye con la solución de tres ejercicios de juegos mentales que precisan estrategias didácticas que se fundamentan en la aplicación de los pilares del pensamiento computacional. De manera semejante, en el segundo capítulo se analizan paso a paso las técnicas algorítmicas de búsqueda y ordenación, utilizando material audiovisual público y un lenguaje básico que permite a cualquier persona interesada comprender y aplicar estas técnicas en situaciones del diario vivir.
Estudio de caso instrumental sobre el pensamiento algorítmico en estudiantes de grado 11 : análisis y recomendaciones para su fomento en el Centro Integral José María Córdoba.
(Universidad Pedagógica Nacional, 2024) Ochoa Robelto, Jhojan Adrian; Junco Chaparro, Diego Nicolas; Rodríguez Cordero, Claudia Yanneth
El estudio aborda el bajo desarrollo de habilidades de pensamiento algorítmico en estudiantes de grado 11, un desafío crítico en la educación tecnológica actual. El objetivo principal es identificar las causas subyacentes de este bajo rendimiento y proponer estrategias para mejorar dichas habilidades en el entorno académico. Metodología Se emplea una metodología mixta, combinando análisis cuantitativos y cualitativos para evaluar el rendimiento de los estudiantes en competencias como el razonamiento lógico y la comprensión algorítmica. Esta aproximación permite no solo medir el desempeño estudiantil, sino también explorar las razones detrás de los resultados obtenidos. Resultados Principales Categorías de Rendimiento: Los estudiantes fueron clasificados en cuatro niveles de pensamiento algorítmico basados en una evaluación de 24 preguntas. La mayoría se ubicó en los niveles 1 y 2, indicando una comprensión limitada y habilidades deficientes en la resolución de problemas algorítmicos. Análisis de Retroalimentación: Se utilizó RStudio para generar retroalimentación individualizada. Esta herramienta ayudó a identificar las fortalezas y áreas de mejora para cada estudiante, facilitando un aprendizaje más enfocado y eficiente. Conclusiones El estudio concluye que es esencial fortalecer la base conceptual y las habilidades de pensamiento algorítmico de los estudiantes. Se recomienda: Diseño de Recursos Educativos: Desarrollar actividades y materiales didácticos específicos que promuevan el pensamiento algorítmico. Capacitación Docente: Formar a los educadores en metodologías de enseñanza que integren el desarrollo de estas habilidades. Evaluación Continua: Implementar evaluaciones periódicas para monitorear y apoyar el progreso de los estudiantes. Recomendaciones Las recomendaciones prácticas incluyen la adaptación del currículo para fomentar el pensamiento algorítmico y la utilización de herramientas tecnológicas, como RStudio, para proporcionar retroalimentación precisa y contextualizada. Estas medidas buscan no solo mejorar el rendimiento académico, sino también preparar a los estudiantes con habilidades esenciales para el siglo XXI.
Utilización del software Scratch (S4A) y hardware Arduino como mediadores en procesos educativos para promover el pensamiento algorítmico.
(Universidad Pedagógica Nacional, 2014) Bonilla Martínez, Kevin Andrés; Rubio Rodríguez, Julián Guillermo; Rodríguez Cordero, Claudia Yanneth
Este es un trabajo de tipo académico, que muestra el proceso de investigación desarrollado con el fin de determinar cómo y en qué medida las herramientas Scratch y Arduino desarrollan pensamiento algorítmico, definido en 4 niveles propuestos por los investigadores y para lograrlo se utiliza una metodología cuasi-experimental. Esta investigación contempla dos poblaciones de muestra denominadas Grupo Control (GC) y Grupo Experimental (GE) con el fin de determinar los cambios producidos en la población que utiliza las herramientas, respecto a la otra que no las usa mediante la utilización de dos pruebas denominadas Pre-Test y Post-Test.