Analysis of the level of computational thinking of future teachers : a diagnostic proposal for the design of training actions
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2024Publicado en:
Pixel-Bit. 2024, n. 69, enero ; p. 169-194Resumen:
El pensamiento computacional supone una forma de alfabetización emergente que busca fomentar el aprendizaje de la programación de forma progresiva utilizando principios básicos de codificación informática. Se evaluó el pensamiento computacional de 164 estudiantes universitarios de los grados de maestro/a en educación infantil y primaria. Se examinaron las diferencias según el género y la experiencia previa en programación robótica. Para ello, se empleó el Test de Pensamiento Computacional (TPC). Los resultados revelan que los hombres obtuvieron mejores resultados y que la experiencia previa en programación influyó en el nivel de desarrollo del pensamiento computacional. Además, se identificaron tres perfiles de estudiantes mediante un análisis de clúster. Las mujeres con experiencia previa en programación robótica y el uso de lenguajes de programación mostraron los mejores resultados en el TPC. Estos hallazgos resaltan la importancia de realizar evaluaciones diagnósticas para conocer el nivel de competencia de los estudiantes en este ámbito, ya que puede ayudar a identificar áreas de mejora y adaptar las acciones formativas de acuerdo a las necesidades de cada grupo de estudiantes.
El pensamiento computacional supone una forma de alfabetización emergente que busca fomentar el aprendizaje de la programación de forma progresiva utilizando principios básicos de codificación informática. Se evaluó el pensamiento computacional de 164 estudiantes universitarios de los grados de maestro/a en educación infantil y primaria. Se examinaron las diferencias según el género y la experiencia previa en programación robótica. Para ello, se empleó el Test de Pensamiento Computacional (TPC). Los resultados revelan que los hombres obtuvieron mejores resultados y que la experiencia previa en programación influyó en el nivel de desarrollo del pensamiento computacional. Además, se identificaron tres perfiles de estudiantes mediante un análisis de clúster. Las mujeres con experiencia previa en programación robótica y el uso de lenguajes de programación mostraron los mejores resultados en el TPC. Estos hallazgos resaltan la importancia de realizar evaluaciones diagnósticas para conocer el nivel de competencia de los estudiantes en este ámbito, ya que puede ayudar a identificar áreas de mejora y adaptar las acciones formativas de acuerdo a las necesidades de cada grupo de estudiantes.
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