Pensamiento computacional: ¿pensar en clave de opciones que descarten el conflicto?
Luis Bonilla-Molina[1]
En la última década se han puesto de moda los seminarios y cursos sobre pensamiento computacional, presentados como parte de la innovación pedagógica que procura mejorar la calidad de la educación y el desempeño docente.
Sin embargo, la lectura de las pedagogías críticas al respecto suele silenciarse o resulta difícil de identificar, con lo cual el sistema dominante logra ir avanzando hacia la construcción del régimen predictivo de control y reproducción social (que ha sustituido en su centralidad a la biopolítica y la psicopolítica), con la menor de las resistencias. De allí la importancia de aproximarnos a esta “moda educativa”.
Epistemologías del pensamiento computacional
El pensamiento computacional tiene una estructura epistémica basada en la lógica matemática, la resolución de problemas y la capacidad de abstracción.
La lógica matemática se usa como base formal de razonamiento. Se asocia a:
- proposiciones (simples [verdadero, falso], compuestas [número mayor o menor que, número par], negaciones [existe, no existe], implicaciones [guardar, borrar] disyunciones [usuario, administrador], bicondicional [a y b se complementan]),
- operadores lógicos (“y”, “o”, “no”, “si”, “entonces”),
- cuantificaciones,
- estructuras formales,
- conclusiones válidas a partir de premisas.
Las reglas de funcionamiento social y pedagógico procuran estar relacionadas a la creación y funcionamiento de algoritmos condicionales, estructuras de control (como bucles) y marcos de aceptación de decisiones.
La resolución de problemas es la capacidad que se construye para encarar situaciones complejas o novedosas, mediante las siguientes operaciones mentales:
- identificar la situación imprevista,
- precisar como afecta lo que se quiere lograr,
- explorar alternativas que no afecten las posibilidades de alcanzar la meta,
- diseñar camino principal para superar el escollo, con pasos para alcanzarlo,
- establecer planes alternativos en caso de que surja un estancamiento. Los caminos alternativos deben ser interoperables para no tener que iniciar de cero,
- Los pasos deben ser homologables a rutas, expresarse en instrucciones y ejecución de pruebas,
- Mecanismos de control de la eficiencia de los pasos organizados,
- El error puede ser parte de la prueba, por lo cual la interacción contingente permite ajustar las estrategias para el logro de resultados,
- Recuperar y organizar el aprendizaje para futuras situaciones
Esta resolución tiene que ser compatible con procedimientos algorítmicos, es decir, una adaptación de la mente humana a la lógica de sistema operativo.
La capacidad de abstracción en el pensamiento computacional consiste en distinguir entre lo relevante y los detalles innecesarios, posibilitando concentrarse en lo esencial para el logro de una meta. Es una intervención directa en las subjetividades humanas y un camino a la objetivación de comportamientos.
La capacidad de abstracción es orientada a la creación de modelos de datos, diagramas de flujos, creación de pseudocódigos y propuestas de funciones reutilizables. Por eso, se enseña a trabajar contenidos y aprendizajes en formato de esquemas, diagramas y modelos, representaciones simbólicas o gráficas de sistemas, así como la clasificación, categorización y establecimiento de patrones.
Jeannette Wing (2006) señala que el pensamiento computacional es un proceso que involucra la formulación de problemas y sus soluciones, de tal manera que puedan ser usadas por un agente de procesamiento de información, mientras que Zapata-Ros (2015) lo asocia a una nueva alfabetización en las culturas epistemológicas construidas para la producción de ciencia y aprendizajes.
Ideas centrales del pensamiento computacional
Los principios del pensamiento computacional se pueden sintetizar en:
- Identificación: la vida está llena de contratiempos para los cuales tenemos aprendida una ruta de solución que ha resultado funcional. Es decir, hay que distinguir obstáculo de problema. Problema es aquello para lo cual las soluciones construidas resultan insuficientes, inoperables o tomamos conciencia que demanda una energía de solución desproporcionada,
- Alarma: consiste en disparar la construcción de soluciones sin caer en el pánico, pesimismo o sentimiento de imposibilidad. Todo problema es solucionable con el esfuerzo adecuado y estructurado de manera consistente,
- Descomposición: seccionar los problemas complejos en partes más pequeñas, manejables y posibles de abordar para construir una ruta a la solución del problema de conjunto,
- Patrones: similitudes, diferencias, singularidades y tendencias a la convergencia de los problemas descompuestos,
- Abstracción: focalizar la atención en la información relevantes, sustrayendo lo adjetivo,
- Soluciones equiparables a algoritmos: la solución se basa en instrucciones paso a paso.
El pensamiento computacional en la educación
En la educación, el pensamiento computacional procura intervenir los procesos de:
- Pensamiento crítico: centrándolo en resolver situaciones concretas. En este sentido, se reviste de neutralidad el pensamiento crítico para construir una noción de objetividad que deja afuera lo que considerable inamovible, las desigualdades sociales. Todo lo que esté asociado a disputa entre clase sociales para procurar justicia es visto como un sesgo ideológico, falsa creencia o conclusión errónea. Lo que se considera correcto es intentar corregir los problemas de diseño y aplicabilidad que sean funcionales a la reproducción, no a la ruptura del modelo de sociedad capitalista. El cuestionamiento, evaluación y toma de decisiones se convierte en funcional al sistema,
- Creatividad: la capacidad de generar ideas nuevas, originales y valiosas, innovar para solucionar problemas se alinea a la lógica operable dentro de un sistema que aísla el caos, que vive la repetición y las soluciones programadas, donde lo no previsto es considerado peligroso. La innovación es entendida como mejora, no como ruptura del orden,
- Resolución de problemas: basados en la reducción a su mínima expresión del conflicto. En la perspectiva del pensamiento computacional el conflicto pareciera más un virus troyano que una demanda de un nuevo sistema de relaciones. Las soluciones se plantean en función de mitigar el impacto del virus (conflicto) no en escuchar sus razones estructurales.
La formación docente y el pensamiento computacional
Para la International Society for Technology in Education (ISTE) y la Computer Science Teachers Association (CSTA), el pensamiento computacional es esencial para la educación en el siglo XXI.
En las universidades y centros de formación docente, el pensamiento computacional se expresa en a) la bibliometría (escribir para resolver lo posible) desvinculada del abordaje de problemas estructurales, especialmente derivados del impacto del capitalismo en la generación de desigualdades, b) los sistemas de clasificación (rankings), c) la organización de los procesos de institucionalización de políticas -soluciones- estandarizadas (acreditación) y d) la enseñanza organizada bajo el paradigma de competencias.
Usaremos el modelo TPACK (Technology, Pedagogy and Content Knowledge) para ilustrar la lógica computacional en la docencia. El TPACK integra la tecnología computacional a la enseñanza. El TPACK asume como propia la teoría de Shulman (1986) -el profesorado no solo debe conocer el contenido, sino como enseñarlo- a partir del cual Mishra y Koehler (2006) contemplaron siete tipos de conocimiento:
- conocimiento del contenido (conceptos, teorías, hechos, métodos y estructura de lo que enseña),
- conocimiento pedagógico (teorías educativas, didácticas, planeación del aula, gestión del aprendizaje, evaluación. Comprensión del desarrollo cognitivo y emocional),
- conocimiento tecnológico (comprensión y manejo de herramientas como pizarras digitales, software, inteligencias artificiales, ciencia de datos),
- conocimiento pedagógico del contenido (integración entre lo disciplinar o transdisciplinario y lo pedagógico),
- conocimiento tecnológico del contenido (representar mediante simulaciones tecnológicas),
- conocimiento tecnológico-pedagógico (la tecnología transformando las prácticas pedagógicas), y,
- conocimiento tecnológico-pedagógico del contenido (integración dinámica de los tres conocimientos anteriores).
El modelo TPACK de pensamiento computacional propone intervenir en el aula mediante:
- Diagnóstico y planificación: identificando la relación de los contenidos, con la experticia pedagógica y la capacidad de trabajar con herramientas tecnológicas,
- Diseño de actividades: usando la racionalidad tecnológica para mejorar la enseñanza,
- Evaluación: usar apps de seguimiento, rúbricas digitales, reconocimiento biométrico facial, análisis de metadatos para monitorear no solo los resultados sino el proceso del aprendizaje,
- Desarrollo docente continuo: basado en la trilogía conocimiento disciplinar, pedagogía y tecnologías innovadoras,
- Aplicación en distintos niveles educativos: procurando la continuidad y complementariedad, desde la educación inicial y primaria (alfabetización tecnológica mediante tablets con apps educativas como Book Creator, entre otras), secundaria (herramientas de programación básica, robótica, inteligencia artificial generativa), universitaria (entornos virtuales, plataformas, metaverso, repositorios digitales, evaluación automatizada).
En síntesis, el pensamiento computacional parte del principio del cerebro y la mente humana como un diseño maquinal programable, con criterios de eficiencia en los resultados de aprendizaje, eliminando el pensamiento crítico que cuestione el estatus quo.
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[1] Profesor universitario en la Universidad Federal de Sergipe, con bolsa de CAPES para investigación. Miembro del Consejo Directivo del Consejo Latinoamericano de Ciencias Sociales (CLACSO), integrante de la Campaña Latinoamericana por el Derecho a la educación (CLADE), la Fundación Kairos y el Congreso Mundial contra el Neoliberalismo Educativo. Directo de investigaciones y fundador del Centro Internacional de Investigación Otras Voces en Educación (CII-OVE).
Luis Bonilla-Molina 