Pensamiento computacional y aprendizaje de las matemáticas

Son numerosos los estudios que destacan el aporte del pensamiento computacional en el aprendizaje de las matemáticas. Los investigadores sugieren que la incorporación del pensamiento computacional puede tener un impacto positivo en el rendimiento matemático del alumnado al mejorar sus habilidades para resolver problemas, profundizar su comprensión de los conceptos matemáticos y permitirles aplicar el razonamiento matemático de manera más efectiva a través de estrategias como dividir problemas complejos en partes más pequeñas, identificar patrones y desarrollar algoritmos para resolverlos; esencialmente haciendo que el aprendizaje de las matemáticas sea más atractivo y significativo para el alumnado (por ejemplo Chan et al., 2021; Weintrop et al., 2016; Ye et al., 2023; Cui et al., 2021; Rambally, 2015; Rich et al., 2022).

¿Cuáles serían entonces las aportaciones clave del pensamiento computacional al rendimiento en matemáticas?:

• Mejora de la resolución de problemas: el pensamiento computacional alienta al alumnado a abordar los problemas matemáticos con un enfoque sistemático y estructurado (paso a paso), lo cual es crucial para abordar desafíos matemáticos complejos.
• Comprensión conceptual más profunda: mediante el uso de herramientas computacionales como la programación o las simulaciones para visualizar conceptos matemáticos, el alumnado puede obtener una comprensión más completa de cómo se relacionan entre sí las diferentes ideas matemáticas.
• Conexión con el mundo real: la integración del pensamiento computacional en las matemáticas ayuda al alumnado a identificar aplicaciones prácticas de los conceptos aprendidos. Resolver problemas del mundo real hace que el aprendizaje sea más relevante y significativo.
• Abstracción y generalización: el pensamiento computacional promueve la capacidad de identificar patrones y generalizar conceptos matemáticos, lo cual deviene esencial para el aprendizaje avanzado de las matemáticas.
• Impacto positivo en el compromiso: cuando el alumnado participa activamente en el proceso de diseño de soluciones utilizando el pensamiento computacional, su implicación y compromiso en el aprendizaje de las matemáticas tiende a aumentar (Cevikbas et al.; 2022; Selling, 2016).

¿Cómo podemos integrar el pensamiento computacional en el aprendizaje de las matemáticas de manera práctica?

• A través de plataformas de programación: incorporar ejercicios de programación que permitan visualizar funciones matemáticas, identificar patrones y realizar análisis de datos de forma interactiva y práctica (Cui et al., 2021).
• Mediante el uso de hojas de cálculo: utilizar hojas de cálculo como herramienta para explorar relaciones matemáticas, manipular datos y generar visualizaciones gráficas que faciliten la comprensión de conceptos complejos.
• Fomentando el pensamiento algorítmico: guiar al alumnado en la descomposición de problemas matemáticos complejos en pasos más pequeños y manejables, aplicando un enfoque similar al diseño de algoritmos en programación.
• Aplicando modelos y simulaciones: emplear herramientas digitales para crear modelos que representen escenarios del mundo real, permitiendo al alumnado comprobar predicciones matemáticas y desarrollar un pensamiento crítico basado en la experimentación.

Conocemos qué aspectos del pensamiento computacional pueden ser clave para el aprendizaje de las matemáticas. Es momento de introducirlo de manera transversal a lo largo de todas las etapas educativas, adaptándonos a las necesidades de cada una de ellas.

¿Tú cómo lo haces? Cuéntanos tu experiencia.

Referencias

Cevikbas, M., & Kaiser, G. (2022). Student engagement in a flipped secondary mathematics classroom.International Journal of Science and Mathematics Education, 20, 1455–1480.

Cui, Z., & Ng, O.-L. (2021). The interplay between mathematical and computational thinking in primary school students’ mathematical problem-solving within a programming environment. Journal of Educational Computing Research, 59(5), 988–1012.

Looi, Chee-Kit et al. "Exploring Computational Thinking in the Context of Mathematics Learning in Secondary Schools: Dispositions, Engagement and Learning Performance.” International journal of science and mathematics education 22.5 (2024): 993–1011.

Rambally, G. (2015). The synergism of mathematical thinking and computational thinking. In D. Polly (Ed.), Cases on technology integration in mathematics education (pp. 416–437). IGI Global.

Rich, K. M., Spaepen, E., Strickland, C., & Moran, C. (2020). Synergies and differences in mathematical and computational thinking: Implications for integrated instruction. Interactive Learning Environments, 28, 272–283.

Selling, S. K. (2016). Making mathematical practices explicit in urban middle and high school mathematics classrooms. Journal for Research in Mathematics Education, 47(5), 505–551.