El pensamiento computacional 10 años después


 Por: Jeannette M. Wing, Vicepresidente Corporativo de Microsoft Research.

“No en mi vida”.

Eso fue lo que dije cuando me preguntaron si íbamos a ver que se enseñara ciencias de la computación en K-12. Era 2009 y me dirigía a unos asistentes a un taller sobre pensamiento computacional convocado por las Academias Nacionales.

Estoy feliz por esa equivocación.

Han pasado 10 años desde que publiqué mi punto de vista de tres páginas llamado “Pensamiento Computacional”, en el número de marzo de 2006 de Communications de ACM. Para celebrar su aniversario, vamos a considera qué tan lejos hemos llegado.

Piensen en 2005. Desde el colapso de punto com, ha habido un declive empinado y constante en las inscripciones para iniciar una carrera en ciencias de la computación, y no parece tener fin. La comunidad de las ciencias de la computación ha estado nerviosa, preocupada por la sobrevivencia de sus departamentos en los campus. A diferencia de muchos de mis colegas, yo veía un futuro diferente y más prometedor para las ciencias de la computación. Yo vi que el cómputo iba a estar en todos lados.

Yo discutía que el uso de conceptos, métodos y herramientas computacionales podría transformar la conducta de cada disciplina, profesión y sector. Alguien con la capacidad de utilizar la computación de manera efectiva podría tener una ventaja sobre alguien que no la tuviera. Así que, vi una gran oportunidad para que la comunidad de ciencias de la computación enseñara a las futuras generaciones cómo piensan los científicos computacionales. De ahí el “pensamiento computacional”.

Debo admitir que estoy sorprendida y satisfecha por tanto progreso que hemos hecho para conseguir esta visión: El pensamiento computacional será una habilidad fundamental utilizada por cada persona en el mundo a mediados del siglo XXI. Y por fundamental, me refiero a tan fundamental como leer, escribir o la aritmética.

El tercer pilar del método científico

Sabía que en las disciplinas de ciencias e ingeniería, la computación sería el tercer pilar del método científico, junto con la teoría y la experimentación. Después de todo, las computadoras ya eran utilizadas para simular sistemas físicos y naturales grandes y complejos. Tarde o temprano, los científicos e ingenieros de todos tipos llegarían a reconocer el poder de las abstracciones computacionales como los algoritmos, tipos de datos y máquinas de estado.

Y hoy, con la llegada de cantidades masivas de datos, los investigadores en todas las disciplinas – que incluyen a las artes, humanidades y ciencias sociales – descubren nuevos conocimientos a través de métodos y herramientas computacionales.

En los últimos 10 años, he visitado cerca de 100 colegios y universidades en todo el mundo y he sido testigo de la transformación a nivel de la carrera. Los cursos de ciencias de la computación ahora son ofrecidos a estudiantes que no se van a graduar en ciencias de la computación. Estos cursos no son de programación en computadora, más bien se enfocan en conceptos clave de las ciencias de la computación. En Harvard, este curso (CS50) es uno de los más populares no solo en este campus, también en el campus del rival Yale. Y, ¿Qué hay de la inscripción a ciencias de la computación? ¡Está en aumento!

Tal vez el resultado más sorprendente y gratificante es ver lo que sucede a nivel K-12. Primero, el esfuerzo a nivel básico del Reino Unido, llamado Computing At School, llevó al Departamento de Educación a solicitar cómputo en escuelas K-12 en Inglaterra a partir de septiembre de 2014. El estatuto de la guía para el plan de estudios nacional dice, “Una educación en cómputo de alta calidad equipa a los pupilos a utilizar pensamiento computacional y creatividad para entender y cambiar el mundo”.

Adicional a esto, la BBC, en asociación con Microsoft y otras empresas, financió el diseño y distribución de micro:bit de la BBC. Un millón de estos pequeños dispositivos programables será distribuido de manera gratuita en estos días: Uno para cada estudiante de entre 11 y 12 años (séptimo grado) en el Reino Unido, junto con sus profesores. Microsoft Research contribuyó con el diseño y pruebas del dispositivo; y el equipo de MSR Labs Touch Develop brindó un lenguaje de programación y la plataforma para micro:bit de la BBC, así como materiales de enseñanza.

Segundo, code.org es una organización sin fines de lucro que comenzó en 2013 y está dedicada a la misión de brindar acceso a educación en ciencias de la computación para todo mundo. Microsoft, junto con cientos de otros socios corporativos y organizacionales, ayuda a patrocinar las actividades de code.org.

Tercero, a nivel internacional hay una corriente de interés por enseñar ciencias de la computación a nivel K-12. Sé de esfuerzos en Australia, Israel, Singapur y Corea de Sur. China está pronta a iniciar con esto también muy pronto.

Ciencias de la computación para todos

Lo más gratificante para mi es la petición del Presidente Barack Obama de brindar 4 mil millones de dólares en fondos para educación en ciencias de la computación en escuelas de Estados Unidos como parte de la Iniciativa ‘Computer Science for All’ (Ciencias de la Computación para Todos) que anunció el 30 de enero de 2016. Esta iniciativa incluye 120 millones de dólares de parte de la Fundación Nacional de Ciencias, que serán utilizados para entrenar a 9 mil profesores más de escuela secundaria para que enseñen ciencias de la computación e integren el pensamiento computacional a su plan de estudios. Este esfuerzo para que todos los estudiantes aprendan ciencias de la computación viene en parte de la demanda del mercado por trabajadores con habilidades en cómputo – de todos los sectores, no sólo del de tecnologías de la información. Esto también lo vemos en Microsoft; nuestros clientes empresariales en todos los sectores, como automotriz, manufactura y farmacéutico, vienen a Microsoft porque necesitan más experiencia en cómputo.

Aun así, los retos prácticos y las oportunidades de investigación se mantienen. El principal reto práctico es que no contamos con suficientes profesores K-12 entrenados para enseñar ciencias de la computación a estudiantes K-12. Pero tengo optimismo en que, con el tiempo, resolveremos este problema.

También hay interesantes preguntas de investigación que me gustaría invitar a que los científicos en computación persiguieran, en colaboración con las comunidades de ciencias cognitivas y de aprendizaje. Primero, ¿Qué conceptos en ciencias de la computación deberían ser enseñados, cuándo y cómo?

Consideren una analogía en matemáticas. Enseñamos los números a niños de 5 años de edad, álgebra a los de 12 años y cálculo a los de 18. De algún modo, hemos resuelto la progresión de conceptos a enseñar en matemáticas, donde aprender un nuevo concepto se basa en entender el concepto previo, y donde la progresión refleja el avance de la sofisticación matemática de un niño conforme este madura.

¿Cuál es la progresión en ciencias de la computación? Por ejemplo, ¿Cuándo es mejor enseñar recursión? Los niños aprenden a resolver el acertijo de las Torres de Hanoi (para n pequeña) y en clases de historia enseñamos “divide y vencerás” como una estrategia para ganar batallas. Pero, ¿El concepto general se enseña mejor en la escuela secundaria? Enseñamos divisiones largas a niños de 9 años en cuarto grado, pero nunca pronunciamos la palabra “algoritmo”. Y así, de la manera en que se enseña, la división larga es sólo un algoritmo. ¿Es muy pronto enseñar el concepto general de un algoritmo a un niño de cuarto grado? Más aún, ¿Hay conceptos en cómputo que son innatos y no necesitan ser aprendidos de manera natural?

Segundo, necesitamos entender la mejor manera de utilizar tecnología computacional en el aula. Aventar computadoras en el aula no es la manera más efectiva de enseñar conceptos de ciencias de la computación. ¿Cómo podemos utilizar la tecnología para mejorar el aprendizaje y reforzar el entendimiento de los conceptos de ciencias de la computación? ¿Cómo podemos utilizar la tecnología para medir el progreso, los resultados de aprendizaje y la retención con el paso del tiempo? ¿Cómo podemos utilizar la tecnología para personalizar el aprendizaje para individuos, ya que cada uno de nosotros aprende a un ritmo diferente y tiene diferentes habilidades cognitivas?

Hemos hecho un tremendo progreso en inyectar el pensamiento computacional en la investigación y la educación de todos los campos en los últimos diez años. Aún tenemos camino por avanzar, pero por fortuna, las fuerzas de la academia, la industria y el gobierno están alineadas en busca de cumplir la visión de hacer del pensamiento computacional un lugar común.


Comments (1)
  1. aw dice:

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