Integrando el Pensamiento Computacional en el Currículo de K-12.

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[03:11]Visita eduteca.org Buenas tardes a todos. Gracias por unirse hoy. Mi nombre es Olga Economo y soy la directora de Desarrollo de Contenido en BinarioLogic. BinarioLogic es el publicador número uno de libros de ICT para K-12. Estoy aquí hoy para hablarles sobre la importancia del pensamiento computacional y cómo puede ser integrado en el currículum de K-12 en las escuelas. Hoy también está conmigo mi colega Figenia, que traducirá la presentación en español. Buenos días a todos. Gracias por acompañarme hoy. Mi nombre es Olga Economo y soy la jefa de Desarrollo de Contenido en BinarioLogic. Yo soy Figenia y estoy aquí para traducirles la presentación. BinarioLogic es el publicador número uno de libros de ICT para K-12. Estoy aquí hoy para hablarles sobre la importancia del pensamiento computacional y cómo puede ser integrado en el currículum de K-12 en las escuelas.

[10:16]Hoy investigaremos el pensamiento computacional y su potencial para mejorar el currículum K-12. Nuestro objetivo es demostrar cómo el pensamiento computacional se extiende más allá de la informática y la tecnología. Fomentan la resolución de problemas, el pensamiento crítico y la creatividad. Todas estas habilidades son necesarias para el éxito en nuestro mundo conectado. Vamos a discutir las ventajas de incorporar el pensamiento computacional en el currículum K-12. La primera ventaja es que el pensamiento computacional Vamos a discutir las ventajas de incorporar el pensamiento computacional en el currículum K-12. Hablaremos sobre las mejores prácticas de integración y brindaremos consejos sobre cómo superar obstáculos para una implementación exitosa. Empecemos con algunas preguntas simples. ¿Cuándo manejamos un coche, adquirimos habilidades de ingeniería? La respuesta es no. ¿Cuándo mezclamos ingredientes para cocinar un almuerzo, avanzamos nuestro conocimiento de la química? La respuesta es no. ¿Sólo navegando por Internet en una tableta nos ayuda a evolucionar las habilidades tecnológicas? Por supuesto que no. Ingresar en actividades cotidianas, como conducir, cocinar o usar un computador, no nos puede equiparnos con habilidades especializadas o conocimientos en estos campos.

[11:53]Para desarrollar habilidades específicas, prácticas centradas en aprendizaje e intención son necesarias. Comencemos con algunas preguntas simples. ¿Cuándo conducimos un automóvil, adquirimos habilidades de ingeniería? La respuesta es no. De manera similar, ¿cuándo mezclamos ingredientes para cocinar una comida, avanzamos en nuestro conocimiento de química? Nuevamente, la respuesta es no. ¿Sólo navegando por Internet en una tableta nos ayuda a evolucionar las habilidades tecnológicas? Por supuesto que no. Ingresar en actividades cotidianas, como conducir, cocinar o usar un computador, no nos puede equiparnos con habilidades especializadas o conocimientos en estos campos. Para desarrollar habilidades específicas, necesitas aprendizaje centrado en práctica intencional. Los cinco principales conceptos clave del pensamiento computacional son decomposición, es la primera, abstracción, abstracción y generalización, reconocimiento de patrón, pensamiento algorítmico, y al final tenemos el proceso de prueba y evaluación. Ahora les explicaré en breve cada uno. Los cinco principales conceptos clave del pensamiento computacional son descomposición, abstracción, generalización, reconocimiento de patrones y pensamiento algorítmico.

[13:30]Al final tenemos el proceso de prueba y evaluación. Ahora les explicaré brevemente cada uno.

[13:41]Empecemos con la decomposición. La decomposición es una de las operaciones básicas del pensamiento computacional. La decomposición incluye un número de habilidades, incluyendo la segmentación, que es una habilidad que permite a un individuo desmantelar un problema en pequeñas partes que son fáciles de manejar, entender y lidiar con individualmente. Por ejemplo, si tenemos un gran problema, lo podemos desmantelar primero en un problema más pequeño y luego en un problema medio. Luego podemos seguir desmantelando hasta un problema más pequeño.

[14:40]Abstracción es una habilidad computacional que permite desmantelar un problema en pequeñas partes que son fáciles de manejar, entender y lidiar con individualmente. Por ejemplo, si tenemos un gran problema, lo podemos desmantelar primero en un problema más pequeño y luego en un problema medio. Luego podemos seguir desmantelando hasta un problema más pequeño. La abstracción es una habilidad computacional que permite desmantelar un problema en pequeñas partes que son fáciles de manejar, entender y lidiar con individualmente. La abstracción es importante porque permite crear una idea general de lo que es el problema y cómo resolverlo al retirar todos los detalles que no nos ayudarán a resolver el problema. Por ejemplo, construir una casa involucra muchas tareas complejas, pero se puede abstruir el proceso en etapas claves, El pensamiento abstracto es otra habilidad del pensamiento computacional. La abstracción consiste en recopilar las propiedades generales que necesitas y filtrar los detalles y propiedades que no necesitas. La abstracción es importante porque te permite crear una idea general de cuál es el problema y cómo resolverlo al eliminar todos los detalles que no necesitas. Por ejemplo, construir una casa involucra muchas tareas complejas, pero se puede abstruir el proceso en etapas claves, como planificación, diseño, construcción y acabado.

[16:09]En lugar de abrumarte con todos los detalles, te enfocas en los componentes y objetos principales. La abstracción es importante porque permite crear una idea general de lo que es el problema y cómo resolverlo al eliminar todos los detalles que no necesitas. Otro ejemplo de abstracción es la mapa de tren. Una mapa de tren es una abstracción muy precisa de la zona que representa y proporciona varias informaciones sobre la región. Esta mapa contiene suficiente información para moverse entre diferentes lugares en la región usando la red de tren, así que puedes planear la ruta en advance y moverte de una estación a otra para llegar a tu destino. Otro ejemplo de abstracción es el mapa de tren. Un mapa de tren es una abstracción muy precisa del área que representa. Proporciona varias informaciones sobre la región. Este mapa contiene suficiente información para moverse entre diferentes lugares en la región utilizando la red de tren, así que puedes planear la ruta en advance y moverte de una estación a otra para llegar a tu destino. La recognición de patrones es otro concepto fundamental del pensamiento computacional. Para distinguir patrones entre varios problemas, buscamos similitudes o factores comunes entre ellos.

[17:37]De esta manera, puedes trabajar en encontrar soluciones comunes a diferentes problemas. Este proceso se llama generalización, que intenta resolver nuevos problemas basado en la solución a los problemas anteriores. El proceso de generalización depende de identificar y explorar patrones similares, donde soluciones o partes de soluciones pueden ser aplicadas a una clase o problemas similares. Por ejemplo, puedes dibujar un triángulo y luego usarlo para dibujar un parámetro. El reconocimiento de patrones es otro concepto fundamental del pensamiento computacional. Para distinguir patrones entre varios problemas, buscamos factores comunes entre ellos. De esta manera, puedes trabajar en encontrar soluciones comunes a diferentes problemas. Este proceso se llama generalización, que tiene como objeto resolver nuevos problemas basados en las soluciones a problemas anteriores. El proceso de generalización depende de identificar y explorar patrones similares, donde las soluciones o partes de soluciones se pueden aplicar a toda una clase o problemas similares. Por ejemplo, puedes dibujar un triángulo y luego puedes usarlo para dibujar una pirámide. Como he dicho antes, el reconocimiento de patrones es una habilidad de pensamiento computacional que involucra encontrar similitudes entre patrones individuales o entre problemas diferentes para encontrar una solución efectiva.

[19:14]¿Pero por qué necesitamos buscar patrones? La búsqueda de patrones es muy importante porque encontrar patrones similares facilita la resolución de problemas, permitiendo usar el mismo método para resolver problemas donde sea que existan patrones. Cuanto más patrones puedas encontrar, más fácil y rápido puedes resolver problemas. Imagina que quieres dibujar un grupo de cortes. Como todos sabes, todos los cortes tienen ojos, cabellos y cabello. Así que puedes dibujar un corte simplemente incluyendo esta característica común. Estas propiedades son patrones. Una vez que sabes cómo dibujar un corte, puedes dibujar otro corte siguiendo un patrón similar. Al final, puedes añadir detalles para cada corte. Por ejemplo, cabello largo o corto, ojos verdes, cabellos cortos y cualquier otra cosa que necesites. Como mencioné anteriormente, el reconocimiento de patrones es una habilidad del pensamiento computacional que implica encontrar similitudes entre patrones de problemas individuales o entre diferentes problemas para encontrar una solución efectiva. ¿Pero por qué necesitamos buscar patrones? La búsqueda de patrones es muy importante porque encontrar patrones similares facilita la resolución de problemas, lo que te permite usar el mismo método para resolver problemas donde quiera que exista el patrón.

[20:43]Cuanto más patrones puedas encontrar, más fácil y rápido podrás resolver problemas. Imagina que quieres dibujar un grupo de gatos. Como sabes, todos los gatos tienen ojos, colas y pelaje, así que puedes dibujar un gato simplemente incluyendo estas características comunes. Estas propiedades son patrones. Una vez que sepas cómo dibujar un gato, luego puedes dibujar otro gato siguiendo un patrón similar. Al final puedes agregar detalles para cada gato, por ejemplo cola larga o puerta, ojos verdes, pelaje, rayas… todo lo que más usted quiera.

[21:25]La habilidad de diseñar algoritmos es otra habilidad de pensamiento computacional. Un algoritmo es un plan o un conjunto de instrucciones que se sigue paso a paso para resolver un problema. Todas las instrucciones deben ser ejecutadas en la orden en la que se especifican en el algoritmo. Por ejemplo, puedes seguir un conjunto de instrucciones para aprender cómo crecer plantas. Los pasos que necesitas seguir son Empezar tomando la semilla. Luego tienes que plantar la semilla. Agregar agua a la semilla. Ponerla en el sol. Cuidar de la planta. Y si has seguido los pasos correctos, puedes ver a tu planta crecer. Hay muchos diferentes algoritmos para realizar la misma tarea. Algunos pueden ser más rápidos y más eficientes que los demás. Y también algunos pueden ser más fáciles de entender y seguir. Esto no significa que uno es correcto y el otro es malo. Todos pueden ser correctos. Sólo son diferentes.

[22:37]Las instrucciones deben ser ejecutadas en la orden en la que se especifican en el algoritmo. Por ejemplo, puedes seguir un conjunto de instrucciones para aprender a cultivar plantas. Los pasos que necesitas seguir son Empezar tomando la semilla. Luego tienes que plantar la semilla. Agregar agua a la semilla. Ponerla en el sol. Cuidar de la planta. Y si has seguido los pasos correctos, puedes ver a tu planta crecer. Hay muchos diferentes algoritmos para realizar la misma tarea. Algunos pueden ser más rápidos y más eficientes que los demás. Y también algunos pueden ser más fáciles de entender y seguir. Esto no significa que uno es correcto y el otro es malo. Todos pueden ser correctos. Sólo son diferentes. La última característica del pensamiento computacional es la evaluación. La evaluación es una parte integral del pensamiento computacional. Los estudiantes aprenden a probar y asesorar la efectividad y eficacia de sus soluciones. Esto promueve la pensión crítica y los encarga de refinar y mejorar los procesos de resolución de problemas. La última característica del pensamiento computacional es la evaluación. La evaluación es una parte integral del pensamiento computacional. Los estudiantes aprenden a probar y asesorar la eficacia y eficiencia de sus soluciones.

[24:04]Esto promueve el pensamiento crítico y los anima a refinar y mejorar los procesos de resolución de problemas.

[24:16]Hagamos una torta. Digamos que quieres hacer una torta para una ocasión especial. Tienes que seguir una receta, pero también quieres customizarla a tu gusto y preferencias dietéticas. Vamos a aplicar la pensión computacional a la cocina. Digamos que quieres preparar un pastel para una ocasión especial. Necesitas seguir una receta, pero también quieres personalizarla según tu gusto y preferencias dietéticas. Vamos a aplicar el pensamiento computacional a la cocina.

[25:04]Comenzaremos con el primer paso, la abstracción. Abstracción es identificar y extraer información relevante para definir la idea principal o ideas. Muestra cómo un planificador diario usa la abstracción para representar una semana en términos de días y horas, ayudándonos a organizar nuestro tiempo. Muestra cómo un planificador diario usa la abstracción para representar una semana en términos de días y horas, ayudándonos a organizar nuestro tiempo. O puedes encontrar la idea principal de un cuento o artículo para ayudar a los estudiantes a entender la información importante. Digamos que sigamos con la decomposición. Desplaza la receta en tareas más pequeñas y manejables. Por ejemplo, puedes descomponer el proceso en pasos como preparar la mantequilla, calentar el horno, hervir la panela, mezclar los ingredientes, poner la mantequilla en la panela, hervir el pastel y decorar después. Sigamos con la descomposición. Desplaza la receta en tareas más pequeñas y manejables. Por ejemplo, puedes descomponer el proceso en pasos como preparar la mantequilla, calentar el horno, hervir la panela, mezclar los ingredientes, poner la mantequilla en la panela, hervir el pastel y decorar después. El siguiente paso es la recognición del patrón.

[26:35]Identifica los patrones necesarios o la técnica en la cocina. El siguiente paso es la recognición del patrón. Identifica los patrones necesarios o la técnica en la cocina. Esto podría implicar la recognición de los patrones necesarios o la técnica en la cocina. Por ejemplo, si la receta llama a los huevos, pero tú eres vegano, puedes reconocer que puedes usar una semilla de flaco o sustituto de salsa de maíz. Identifica los patrones o técnicas recurrentes en la cocina. Esto podría implicar reconocer que ciertos ingredientes pueden ser sustituidos o omitidos según la preferencia personal o restricciones dietéticas. Por ejemplo, si la receta requiere huevos, pero eres vegano, podrías darte cuenta de que puedes usar un sustituto de semillas de lino o puré de manzana en su lugar. Diseñe el algoritmo. El diseño de algoritmos es desarrollar un plan sistemático o algoritmo para customizar la receta. Esto podría implicar ajustar las cuantidades de ingredientes según el número de platos necesarios, experimentar con combinaciones de sabores diferentes o modificar los tiempos de cocina y las temperaturas para variaciones de altitud o horno. Ahora es el momento de diseñar el algoritmo. El diseño de algoritmos es desarrollar un plan sistemático o algoritmo para customizar la receta.

[28:08]Esto podría implicar ajustar las cuantidades de ingredientes según el número de platos necesarios, experimentar con combinaciones de sabores diferentes o modificar los tiempos de cocina y las temperaturas para variaciones de altitud o horno. Una vez que hayamos terminado con los conceptos principales del pensamiento computacional, es hora de ver la importancia del pensamiento computacional.

[28:48]Incluso si no planeas seguir una carrera en la ciencia de computación, el pensamiento computacional puede ayudarte en muchas maneras. Por ejemplo, si quieres ser médico, como médico serás constantemente presentado con problemas complejos que requieren pensamiento crítico y razón lógica para resolverlos. Con la aumentada cantidad de datos disponibles en la salud, ser capaz de analizar y interpretar estos datos es cada vez más importante. El pensamiento computacional es una forma de comunicarse y colaborar efectivamente con tus colegas y pacientes. También te ayuda a pensar fuera de la caja para dar mejor cuidado a tus pacientes. Te ayuda a ser más literado digitalmente, así que puedes usar la tecnología para mejorar tu práctica y quedarte a tiempo con los nuevos desarrollos en tu campo. En general, te convertirás en un solver de problemas más efectivo, un analista de datos más eficiente o un comunicador más efectivo, y un profesional más literado digitalmente. Todas estas habilidades serán beneficiosas en tu carrera futura como doctor y en tu vida. Ahora puedes extender el ejemplo de doctor en cualquier otro campo o ocupación. Incluso, si no planeas seguir una carrera en informática, el pensamiento computacional puede ayudarte de muchas maneras.

[30:06]Por ejemplo, si quieres ser médico, como médico te enfrentarás constantemente a problemas complejos que requieren pensamiento crítico y razonamiento lógico para resolver. Con la creciente cantidad de datos disponibles en el cuidado de la salud, ser capaz de analizar e interpretar estos datos es cada vez más importante. El pensamiento computacional es una forma de comunicarse y colaborar eficazmente con tus colegas y pacientes. También puede ayudarte a pensar de manera innovadora para brindar una mejor atención a tus pacientes. Puede ayudarte a ser digitalmente competente para que puedas utilizar la tecnología para mejorar tu práctica y mantenerte al día con los últimos avances en tu campo. En general, te convertirás en un solucionador de problemas más efectivo, un analista de datos más eficiente, un comunicador más efectivo y un profesional más digitalmente competente. Todas estas habilidades serán beneficiosas en tu futura carrera como médico y en tu vida. Ahora puedes ampliar el ejemplo de médico o cualquier otra ocupación.

[31:26]Ahora, veámos algunos beneficios del pensamiento computacional. El pensamiento computacional desarrolla habilidades de pensamiento crítico y de resolución de problemas, encarga la creatividad y la innovación, mejora la comprensión de cómo funciona la tecnología, mejora la comprensión del concepto de la ciencia computadora, mejora sus habilidades de colaboración y de comunicación. Ahora, veamos algunos beneficios del pensamiento computacional. Desarrolla habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas, fomenta la creatividad e innovación, mejora la comprensión de cómo funciona la tecnología, mejora la comprensión de los conceptos de informática, mejora sus habilidades de colaboración y de comunicación. El pensamiento computacional también prepara a los estudiantes para futuras carreras en la tecnología, ayuda a los estudiantes a entender el impacto de la tecnología en la sociedad, ayuda a los estudiantes a desarrollar habilidades de literatura digital, mejora la motivación y el compromiso con el aprendizaje, ayuda a los estudiantes a desarrollar habilidades de literatura digital. El pensamiento computacional también prepara a los estudiantes para futuras carreras en la tecnología, ayuda a los estudiantes a comprender el impacto de la tecnología en la sociedad, ayuda a los estudiantes a desarrollar habilidades de literatura digital, mejora la motivación y el compromiso con el aprendizaje, ayuda a los estudiantes a desarrollar una mentalidad de crecimiento y perseverancia.

[33:06]Ahora, veámos cómo se puede mejorar el pensamiento crítico y la razón lógica. Se puede mejorar el pensamiento crítico y la razón lógica enseñando a sus estudiantes cómo abordar la resolución de problemas de una manera sistemática y metódica, encargando a los estudiantes a pensar lógicamente y críticamente sobre el problema a mano, también aprendiendo a usar herramientas y técnicas computacionales. Los estudiantes son capaces de analizar y procesar grandes cantidades de datos que pueden ayudarlos a identificar tendencias, hacer predicciones y dar conclusiones. Desarrolla un enfoque más analítico y crítico en la resolución de problemas. Ahora veamos cómo puedes mejorar el pensamiento crítico y el razonamiento lógico. Puedes mejorar el pensamiento crítico y el razonamiento lógico enseñando a los estudiantes a abordar la resolución de problemas de manera sistemática y metódica, ayudar a los estudiantes a pensar de manera lógica y crítica sobre el problema en cuestión, aprender a usar herramientas y técnicas computacionales. Los estudiantes pueden analizar y procesar grandes cantidades de datos, lo que puede ayudarles a identificar tendencias, hacer predicciones y sacar conclusiones. Desarrollar un enfoque más analítico y crítico para la resolución de problemas.

[34:31]En la siguiente parte veremos cómo puedes integrar el pensamiento computacional en el currículum K-12. Veamos el estatus internacional. Algunos países, como los Estados Unidos y el Reino Unido, han hecho un esfuerzo significativo para integrar el pensamiento computacional en el currículum, mientras que otros aún no lo han implementado como un tema fundamental. El pensamiento computacional todavía es considerado un campo nuevo y desarrollado, y el nivel de integración es esperado aumentar significativamente en el futuro. En la lógica binaria, tenemos experiencia extensa integrando el pensamiento computacional en el currículum K-12, tanto en escuelas privadas como a nivel nacional a través de nuestra colaboración con los ministerios de educación, comenzando desde la primera clase y cubriendo todas las clases hasta el final de la escuela. Vamos a ver el estado internacional. Algunos países, como los Estados Unidos y el Reino Unido, han hecho esfuerzos significativos para integrar el pensamiento computacional en el currículum, mientras que otros aún no lo han implementado como un tema fundamental. El pensamiento computacional todavía es considerado un campo nuevo y desarrollado, y el nivel de integración es esperado aumentar significativamente en el futuro.

[36:09]En la lógica binaria, tenemos experiencia extensa integrando el pensamiento computacional en el currículum K-12, tanto en escuelas privadas como a nivel nacional a través de nuestra colaboración con los ministerios de educación, comenzando desde la primera clase y cubriendo todas las clases hasta el final de la escuela. El pensamiento computacional es un método de resolución de problemas que puede ser aplicado a cualquier tema o disciplina, no solo en la ciencia de computación. Este método puede ser integrado en la enseñanza de la ciencia de la matemática usando ejemplos reales y actividades de manos en manos para ayudar a los estudiantes a aplicar habilidades de pensamiento computacional al tema que están aprendiendo. Por ejemplo, un profesor de matemática puede usar la codificación para ayudar a los estudiantes a visualizar y entender conceptos matemáticos, mientras que un profesor de ciencia puede usar simulaciones y modelos para explorar fenómenos científicos. Integrar habilidades de pensamiento computacional en la enseñanza de matemática y ciencia puede ayudar a hacer a este tema más entusiasta, interactivo y relevante para los estudiantes. El pensamiento computacional es un enfoque de resolución de problemas que se puede aplicar a cualquier materia o disciplina, no solo en informática.

[37:29]Este enfoque se puede integrar en la enseñanza de matemáticas y ciencias utilizando ejemplos del mundo real y actividades prácticas para ayudar a los estudiantes a aplicar habilidades del pensamiento computacional al tema que están aprendiendo. Por ejemplo, un profesor de matemáticas puede usar la programación para ayudar a los estudiantes a visualizar y entender conceptos matemáticos, mientras que un profesor de ciencias puede usar simulaciones y modelos para explorar fenómenos científicos. La integración de habilidades de pensamiento computacional en la enseñanza de matemáticas y ciencias puede ayudar a que estas asignaturas sean más atractivas, interactivas y relevantes para los estudiantes. Pero también hay varios desafíos y barreras para integrar la pensión computacional en el currículum K-12. Veamos algunos de ellos. Muchos profesores no pueden tener el conocimiento o las habilidades para efectivamente enseñar pensamiento computacional en sus clases. Por otro lado, muchas escuelas no pueden tener los recursos o financiamiento para ofrecer a los estudiantes la tecnología necesaria para aprender pensamiento computacional. Puede haber una falta de materiales de currículum específicamente diseñados para enseñar pensamiento computacional.

[38:50]Asesinar a los estudiantes aprendiendo pensamiento computacional también puede ser desafiante, ya que hay muchas necesidades que necesitan ser estandarizadas, probadas o asesoradas disponibles. Algunos profesores y administradores pueden ser resistentes a cambiar el currículum para incluir pensamiento computacional, ya que pueden estar cómodos con el currículum actual y los métodos de enseñanza. Los profesores pueden estar bajo presión para cubrir un amplio rango de temas y no pueden tener suficiente tiempo para integrar pensamiento computacional a su currículum. Por último, pero no menos, algunos estudiantes, especialmente chicas, pueden ser menos probables de estar interesados o involucrados en pensamiento computacional debido a estereotipos y biases.

[39:41]Veamos algunos de ellos. Muchos profesores pueden no tener el conocimiento o las habilidades para enseñar eficazmente el pensamiento computacional en sus aulas. Por otro lado, muchas escuelas pueden no tener los recursos o fondos para proporcionar a los estudiantes la tecnología necesaria para aprender pensamiento computacional. Puede haber escasez de materiales curriculares específicamente diseñados para enseñar pensamiento computacional. Evaluar el aprendizaje de los estudiantes en pensamiento computacional también puede ser un desafío, ya que puede ser necesario disponer de pruebas o evaluaciones estandarizadas. Algunos profesores y administradores pueden resistirse a cambiar el currículo para incluir el pensamiento computacional, ya que pueden sentirse cómodos con el currículo y los métodos de enseñanza actuales. Los profesores pueden estar bajo presión para cubrir una amplia gama de materiales y pueden no tener suficiente tiempo para integrar el pensamiento computacional en su currículo. Y por último, pero no menos importante, algunos estudiantes, especialmente las niñas, pueden estar menos interesadas o comprometidos con el pensamiento computacional debido a estereótipos y prejuicios.

[41:15]Ahora es el momento de ver algunos ejemplos de integración. Como mencionamos antes, la abstracción identifica y extrae información relevante para definir ideas principales. Veamos un ejemplo de integración. Puedes mostrar cómo un planeador diario utiliza la abstracción para representar una semana en términos de días y horas, ayudándonos a organizar nuestro tiempo. O puedes encontrar la idea principal de una historia corta o un artículo que ayuda a los estudiantes a entender la información importante. Como mencionamos antes, la abstracción es identificar y extraer información relevante para definir la idea principal o ideas. Veamos un ejemplo de integración. Puedes mostrar cómo un planificador diario usa la abstracción para representar una semana en términos de días y horas, ayudándonos a organizar nuestro tiempo. O puedes encontrar la idea principal de un cuento o artículo para ayudar a los estudiantes a entender la información importante. La decomposición es desmantelar datos, procesos o problemas en partes más pequeñas y manejables. Veamos algunos ejemplos de integración. En matemáticas podemos desmantelar un número, como 256, como sigue, 2 veces 10 al poder de 2, más 5 veces 10 al poder de 1, más 6 veces 10 al poder de 0.

[42:48]En ciencia desmantelamos la velocidad de un proyecto en cada componente a lo largo de la x-axis y la y-axis. La descomposición es desglosar datos, procesos o problemas en partes más pequeñas y manejables. Veamos algunos ejemplos de integración. En matemáticas podemos desmantelar un número, como 256, de la siguiente manera, 2 veces 10 al poder de 2, más 5 veces 10 al poder de 1, más 6 veces 10 al poder de 0. En ciencia desmantelamos la velocidad de un proyectil en sus componentes a lo largo de la x-axis y la y-axis. La generalización de patrones es la creación de modelos, reglas, principios o teorías de patrones observados para los resultados predictados. Veamos un ejemplo de integración. En matemáticas escribimos fórmulas generalizadas en términos de variables en lugar de números para que podamos usarlas para resolver problemas envolviendo valores diferentes. La generalización de patrones consiste en crear modelos, reglas o principios o teorías de patrones observados para probar resultados predichos. Veamos un ejemplo de integración. En matemáticas escribimos fórmulas generalizadas en términos de variables en lugar de números para que podamos usarlas para resolver problemas envolviendo valores diferentes.

[44:20]Veamos un ejemplo de integración. En matemáticas escribimos fórmulas generalizadas en términos de variables en lugar de números para que podamos usarlas para resolver problemas que involucran diferentes valores. La pendiente de cualquier línea recta se puede describir como una función de y igual mx más b. El diseño de algoritmos consiste en crear una serie ordenada de instrucciones para resolver problemas similares o para realizar una tarea. Veamos un ejemplo de integración. Explica cómo en matemáticas añadimos fracciones abstractas con diferentes denominadores según un algoritmo específico. El diseño de algoritmos consiste en crear una serie ordenada de instrucciones para resolver problemas similares o para realizar una tarea. Veamos un ejemplo de integración. Explica cómo en matemáticas cuando sumamos y restamos fracciones con diferentes denominadores seguimos un algoritmo específico. Ahora es el momento de resumir los puntos que hemos discutido en esta presentación. Aprender a escribir no es sólo para escritores y periodistas. Las matemáticas no son sólo para matemáticos. El pensamiento computacional no es sólo para ingenieros y informáticos. Lo que debemos tener en cuenta es que el pensamiento computacional es un enfoque de resolución de problemas.

[46:22]El pensamiento computacional no es sólo acerca de aprender a codificar. Es acerca de aprender a pensar y resolver problemas reales en varios campos. Es una habilidad crítica para el éxito en los trabajos digitales de hoy y es esencial para que todos los estudiantes aprendan, sin importar su camino de carrera en el futuro. No se trata sólo de aprender a codificar. Se trata de aprender a pensar y resolver problemas del mundo real en diversos campos. Es una habilidad crítica para el éxito en el mundo digital de hoy y es esencial que todos los estudiantes la aprendan independientemente de su futura carrera profesional. En este punto, quiero agradecerles por estar aquí conmigo, por su tiempo y espero que hayan encontrado interesante y útil lo que hemos discutido.

[50:02]Bienvenidos a Eduteca, el centro que impulsa la innovación educativa a través de la tecnología. Nuestra misión es clara, contribuir a la educación a lo largo de la vida, brindando programas innovadores y de alta calidad. Acompañamos a las instituciones educativas y también ofrecemos servicios de aprendizaje organizacional y gestión del conocimiento, para empresas que desean potenciar su talento. Nuestro equipo de expertos ofrece consultorías y asesorías en temas educativos y formación, brindando soluciones adaptadas a las necesidades de cada institución. Cada dos años, celebramos un evento exclusivo para docentes, donde pueden intercambiar experiencias, descubrir las últimas tendencias y fortalecer su comunidad profesional. Además, ofrecemos diplomados y bootcamps especializados, donde las personas adquieren habilidades y conocimientos prácticos para enriquecer los ambientes de aprendizaje con las TIC. Nuestros recursos educativos digitales, Portal Eduteca y Eduteca Lab, presentan recursos útiles para docentes que desean potenciar sus experiencias de enseñanza. En Eduteca, creemos en la educación como motor de cambio. Juntos, estamos transformando la forma de enseñar y aprender, preparando a las generaciones futuras para el mundo digital.

[51:23]Únete a la revolución educativa con Eduteca. Visita nuestro sitio web, para conocer más sobre nuestros programas, y cómo podemos ayudarte a potenciar tu labor como educador.