Por: Dr. Carlos Boya
El autor es Doctor en Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Automática, director de la Escuela de Tecnología Industrial del Instituto Técnico Superior Especializado (ITSE) y miembro del Sistema Nacional de Investigación (SNI) de la Senacyt. Experto en Industria 4.0, robótica educativa y ciencia de los datos
En los últimos años se ha popularizado en nuestros sistemas educativos la educación STEM, siglas en inglés de Science, Techonology, Engineering and Mathematics. Esto, principalmente, porque el siglo actual, es el siglo de la informática, la robótica y la inteligencia artificial, y STEM empodera a la humanidad en estos campos.
Por otro lado, con STEM se fomenta el pensamiento crítico, matemático y de ingeniería, sin dejar de lado el desarrollo de habilidades, llamadas “power skills” como el trabajo en equipo, el liderazgo, resolución de problemas complejos, comunicación óptima y resiliencia.
Los robots educativos se presentan como una herramienta didáctica que facilita el aprendizaje STEM, fundamentalmente, debido a su flexibilidad para la concretización de problemas y soluciones de manera rápida, sencilla y a costos accesibles (aquí tendría algunos comentarios).
Su popularidad va en aumento y existe un gran interés por parte de los investigadores en identificar todas las posibilidades que ofrece.
En este sentido, e incentivado por el paper seminal de Jannette Wing del 2006, el pensamiento computacional ha sido abordado con entusiasmo por sus bondades en el desarrollo de conocimientos y habilidades STEM, tan anheladas en los estudiantes.
Con pensamiento computacional la solución a un problema se considera como un algoritmo, el cual es una manera de describir el problema por pasos, relaciones y decisiones que tiene como fin resolverlo.
Los algoritmos están implícitos en todo: en nuestro ADN, en nuestra manera intrínseca de actuar, de explicar las cosas a los demás, y una de las maneras en la que solucionamos con tecnología: codificar el algoritmo en un lenguaje de computadora. Así nos entiende y hace lo que queremos (normalmente, ¡porque con la inteligencia artificial nunca se sabe!).
El pensamiento computacional utiliza el algoritmo como una manera de mejorar la comprensión de los elementos de un problema, un fenómeno o un sistema; enseña a detectar y corregir errores, como la técnica de «depuración» que utilizan los desarrolladores de software.
En general, el pensamiento computacional presenta seis facetas que deben incluirse si se pretende enseñarlo:
- Tomar el problema y dividirlo para afrontarlo y estudiarlo mejor.
- Observar y caracterizar el problema, evento o sistema.
- Relacionado con la faceta anterior. Explicamos el problema paso por paso, tal que lo podemos codificar en cualquier lenguaje de computadora.
- Identificar errores y corregir el algoritmo.
- Evaluar múltiples soluciones al problema. O sea, probar varios algoritmos hasta encontrar el más optimo
- Es la faceta más importante. Aprender a aplicar todo lo anterior a problemas distintos a los tratados.
Ahora bien, ¿cómo le damos a toda esta teoría un ejemplo concreto? Es decir, cómo se aplica para aprender STEM. Aquí es donde los investigadores en educación han encontrado a la Robótica Educativa como una herramienta perfecta para enseñar todas estas habilidades o competencias.
Un robot educativo debe permitir todas las facetas del pensamiento computacional cuando se integra en la enseñanza de STEM.
Ejemplo: En las actividades educativas se deben utilizar robots que permitan la división por partes de un reto o problema y así como su análisis (Faceta de descomposición). Posteriormente, el robot debe permitir la codificación efectiva de un algoritmo como posible solución al reto (Facetas de abstracción). Si el reto es que el robot recoja un objeto de un color y lo coloque en una caja, el estudiante debe analizar la manera en que él piensa que el robot debe realizarlo y después programarlo (Faceta de algoritmo).
En la actividad con el robot se debe motivar la utilización de modificaciones de algoritmo inicial, así como el análisis de errores y correcciones, tal que lo haga de la manera óptima (Facetas de depuración e iteración).
Por último, la actividad debe presentar al estudiante la oportunidad de proponer problemas similares con soluciones diferentes y creativas (Faceta de generalización).
Una crítica al sistema actual de competencias o torneos con robots educativos es que todo lo dicho anteriormente sobre el aprendizaje en STEM no se está desarrollando adecuadamente. El fin de la Robótica Educativa, no es solo que el estudiante juegue o compita por algún premio.
Eso es meramente trivial, ya que está implícito en muchos más juegos y no aporta tanto a su proceso educativo.
Es decir, se desaprovecha este recurso didáctico tan poderoso. Lo que sí aporta son las actividades donde se desarrolle el pensamiento computacional de manera rigurosa y con evidencias, que sirvan para la mejora de la educación de nuestros jóvenes.
Las competencias se han enfocado demasiado en la mejor plataforma para ganar, pero no la mejor para aprender STEM, pensamiento computacional y otras habilidades. Se está asumiendo que solo el hecho de usar el robot es suficiente para desarrollar todo esto, cuando es una herramienta, que poco logra sin un currículo claro y enfocado en la enseñanza y aprendizaje. Esperamos que este y el siguiente artículo de más luces sobre lo bueno, pero lo que tenemos que mejorar en nuestro país sobre este tema tan interesante y apasionante.
Por: Dr. Carlos Boya
