Desarrollo del pensamiento computacional en Educación Infantil mediante escenarios de aprendizaje con retos de programación y robótica educativa

[ES] Actualmente una de las iniciativas que ha irrumpido con gran fuerza en los entornos educativos consiste en promover la implementación de prácticas pedagógicas que favorezcan el desarrollo de las nuevas alfabetizaciones (código-alfabetización), habilidades digitales (pensamiento computacional) y fomenten comportamientos sociales positivos en estudiantes desde las primeras etapas escolares. En este sentido, la presente investigación tiene como propósito el diseño e integración de actividades educativas basadas en escenarios de aprendizaje, con retos de programación y robótica educativa, orientados a escolares de educación infantil. Inicialmente, se realizó una revisión teórica sobre las nuevas alfabetizaciones para el siglo XXI y la influencia que presentan tecnologías como la robótica educativa en el fomento de los nuevos aprendizajes y formas de pensamiento. Para alcanzar el objetivo propuesto se organizaron dos estudios bajo un enfoque cuantitativo y un diseño cuasiexperimental con medidas pretest/postest, en dos casos contando con grupo control. A los datos que fueron recolectados se les realizó análisis de tipo estadístico y se obtuvieron resultados con diferencias significativas a favor de los estudiantes que participaron en las actividades de aprendizaje, en comparación con aquellos que no lo hicieron. Además, se encontró que las actividades propuestas fomentaron habilidades sociales y comportamientos positivos entre los estudiantes. Igualmente, los participantes manifestaron un marcado interés y motivación con respecto al recurso de robótica educativa y las actividades de aprendizaje. Finalmente, la información que se generó en esta investigación representa una contribución a la base de conocimiento científico que existe sobre el aprendizaje y desarrollo del pensamiento computacional en etapas educativas tempranas

Caracterización de entornos de aprendizaje basados en robótica en el ámbito preuniversitario de Iberoamérica y España

[ES] En la última década se aprecia un aumento en la variedad de recursos para hacer Robótica Educativa (RE) desde edades tempranas. Esto ha permitido acercar la robótica a múltiples entornos de aprendizaje, tanto escolares como extraescolares; facilitando alcanzar distintos objetivos de aprendizaje mediante una gama de actividades: talleres, campamentos de verano, exposiciones, ferias científicas y tecnológicas, torneos, etc. Los resultados del estudio revelaron 19 modelos de árboles de segmentación jerárquica con los principales predictores del rendimiento académico. Los tres principales son: si el docente siempre, como finalidad de uso de la evaluación, regula el aprendizaje de los estudiantes, si le requiere al estudiante realizar siempre actividades expresivas prácticas y si siempre hace que esté presente el atributo tecnológico como una de las características del entorno de aprendizaje. El trabajo concluye destacando el rol que el docente desempeña en el proceso de enseñanza-aprendizaje y la importancia de dedicar el tiempo suficiente a la planificación didáctica, cualquiera que sea la plataforma de RE seleccionada, involucrando la mayor cantidad de estos predictores encontrados para aumentar la probabilidad de que los alumnos mejoren el rendimiento académico. [EN] In the last decade an important increase in the variety of resources to use Educational Robotics (ER) at several stages including early ages, has been observed. This fact has let bringing robotics topics closer to diverse learning environments, at the school and out of the classroom, so the achievement of the different learning objectives is reached through a range of activities: workshops, summer camps, exhibitions, science and technology fairs, tournaments, etc. As one of the main results of this study 19 hierarchical segmentation tree models have been discovered where the main predictor variables of academic performance are determined. In this way, the three main predictors are: if the teacher always regulates students learning process as an evaluation task goal, if the student is always required to perform practical expressive activities, and, finally if the teacher requires the technological attribute to be always present as characteristic of the learning environment. The work concludes with the fact the teacher role is strongly highlighted at the teaching learning process, in such a way that it is quite important to designate enough time effort to didactical planning, whatever the ER selected platform be. In addition, it is concluded how a greater amount of the predictors designated lets to an increase of the probability that students enhanced the academic performance

Informes Semillero Robótica Asimov 2021-2

En este ítem se encuentran los informes realizados por los estudiantes del semillero de investigación ASIMOV para el semestre 2021-22021-

Competencias informáticas de los estudiantes del programa de licenciatura en informática de la universidad de Nariño

Esta investigación analizó las competencias informáticas de los estudiantes del programa de Licenciatura en Informática de la Universidad de Nariño. Se identificaron y conceptualizaron las competencias en informática para lo cual se tomó como base los núcleos de formación específica del programa, los estándares nacionales e internacionales tendientes a definir y a medir estas competencias, así como las propuestas por la UNESCO, la ACM, IEEE, la Guía 30 ser competente en tecnología, el Ministerio de Educación y el ICFES. Para esto, se propuso un estudio con enfoque de investigación mixto de Investigación-Acción, a través del cual se realizó la construcción, validación y aplicación de una prueba estandarizada u objetiva tipo matriz de valoración o rúbrica. La prueba consta de 30 preguntas y es un sistema de información que se aplica vía internet. Como resultado del proceso investigativo se obtuvieron tres productos: 1) las competencias básicas y específicas en informática junto con sus afirmaciones y evidencias; 2) un instrumento validado por expertos y con el modelo Rasch que evalúa competencias informáticas; y 3) el nivel de los estudiantes del programa de Licenciatura en Informática en competencias específicas en informática. Los resultados evidenciaron que las competencias propuestas son adecuadas, que los estudiantes tienen un buen nivel de competencias informáticas y que el instrumento que se utilizó es válido