CAPÍTULO 5. VALIDACIÓN DEL BCTT EN ALUMNOS DE EDUCACIÓN INFANTIL

En este capítulo se describe la experiencia dirigida a alumnos de Educación Infantil, en colaboración con la Fontys University of Applied Science y la Zuyd University of Applied Science, ambas en Países Bajos, mediante el uso de entornos de aprendizaje basados en la robótica, para establecer el límite inferior de edad para el que el BCTt es adecuado.

5.1. Introducción y objetivos específicos

Una vez diseñado y validado el Beginners Computational Thinking test (BCTt), así como el competence Computational Thinking test (cCTt) [7], [8], [165] y en base a la confirmación de la hipótesis base HE1: es posible evaluar el PC en la etapa de Educación Primaria mediante un test tradicional independiente de un entorno concreto, se plantea una experiencia para establecer el límite de edad inferior del BCTt.

En esta experiencia, en colaboración con la la Fontys University of Applied Science y la Zuyd University of Applied Science, Netherlands ambas en Países Bajos, también se plantea la posible confirmación de la HE4: es posible abarcar las tres dimensiones del marco 3D del PC mediante diferentes estrategias de evaluación como se muestra en la Figura 11. A continuación, se enumeran los objetivos generales asociados a esta experiencia:

• OP3: Diseñar y validar empíricamente, herramientas para el aprendizaje y la evaluación del PC, en particular: OP3a: Diseñar y validar un instrumento de evaluación del PC en edades tempranas,

• OP4: Realizar experiencias empíricas que permitan analizar datos relativos tanto a habilidades de PC como a disposiciones y predisposiciones para el PC. En concreto el OP4a: Extraer y analizar datos para mejorar el diseño del currículo escolar relativo a PC según edad y género; y el OP4c: Extraer y analizar datos para mejorar el diseño de herramientas de evaluación relativo a PC según edad y género.

• OC: Diseño y validación de instrumentos de evaluación del PC que cubran un amplio rango de edades y poblaciones.

Basándonos en la investigación teórica previa se espera, con relación al marco 3D, que los alumnos sean capaces de comprender los conceptos asociados al PC y de desarrollar prácticas y perspectivas de PC con una madurez creciente en función de su edad [166].

Además, aprender programación es una forma de desarrollar estas habilidades desde una edad muy temprana [61] y los robots programables son ideales para este propósito, ya que estos entornos pueden hacer que el resultado de un programa informático creado sea concreto y tangible [107]. Además, los entornos colaborativos entre pares potencian la reflexión y mejoran las experiencias de aprendizaje relacionadas con el PC [167]. En esta experiencia, se investiga sobre el desarrollo del PC a través de una mejor comprensión de los conceptos de programación subyacentes, y utilizando entornos de robótica colaborativa en alumnos de Educación Infantil.

Las investigaciones previas apuntan a que los alumnos de Educación Infantil son capaces de programar proyectos sencillos de robótica de forma lúdica y atractiva, mejorando sus habilidades de PC, mientras trabajan de forma colaborativa [54], ya que, a través de estos entornos, resuelven problemas descomponiéndolos en pasos; utilizan la abstracción y los algoritmos para traducir el problema a un lenguaje codificable; y aplican la depuración, ya que deben modificar su solución si no es correcta. Utilizar Blue-bot parece ser adecuado para introducir la robótica a los alumnos de Educación Infantil [168]. De igual manera, hay evidencia del uso de Cubetto en los colegios como un entorno robótico adecuado para los alumnos de Educación Infantil para una primera experiencia de programación [169].

Esta experiencia se apoya en las siguientes hipótesis:

• La utilización de entornos de programación basados en la colaboración entre iguales, que ofrecen la oportunidad de comprender los conceptos de programación a una edad temprana, motiva a los niños pequeños a aprender a programar.

• Los niños de Educación Infantil que aprenden a programar utilizando los entornos robóticos: Blue-bot o Cubetto muestran una comprensión evaluable de los conceptos de programación.

• La programación con Blue-bot o Cubetto contribuye al desarrollo de las habilidades de PC en alumnos de Educación Infantil.

Los objetivos específicos o preguntas de investigación de esta experiencia se enumeran a continuación:

• En línea con el OP3: establecer el límite inferior de edad para el que el BCTt es adecuado, realizando una experiencia en niños de 4 y 5 años del último curso de Educación Infantil.

• En línea con el OP4: establecer el límite inferior de edad en la que los niños son capaces de alcanzar ciertos conceptos computacionales.

• En línea con el OP4: hasta qué punto puede evaluarse un desarrollo del PC en niños de 4 y 5 años.

5.2. Metodología y participantes

En esta experiencia se utiliza un diseño metodológico de pre-test y post-test. Esto incluye: a) una preevaluación de las habilidades PC entre los alumnos de Educación Infantil, b) una intervención basada en la robótica utilizando dos tipos diferentes de entornos de programación, y c) una prueba posterior entre los alumnos para evaluar las habilidades PC. Además de los datos obtenidos a través del BCTt, también se recogen datos cualitativos mediante la observación directa y entrevistas, haciendo a los alumnos diversas preguntas sobre la experiencia al final de las sesiones de programación.

Este estudio se llevó a cabo con alumnos de Educación Primaria de 4 y 5 años, de un colegio de los Países Bajos. Los alumnos fueron divididos aleatoriamente en parejas y asignados a una submuestra para realizar sesiones de programación con Blue-bot (n=10) o Cubetto (n=10). El grupo de control (n=36) no participó en las sesiones.

5.3. Materiales

En las submuestras se utilizaron Blue-bot y Cubetto (véase la Figura 33) como entornos de programación con el objetivo de programar dos tipos diferentes de robots. La programación en sí se realiza mediante tarjetas de comandos físicas (tangibles), cada una de las cuales contiene un comando de programación específico (por ejemplo, hacia delante, hacia atrás, hacia la izquierda, hacia la derecha, etc.). Para componer un programa, estas tarjetas de comandos deben secuenciarse en el orden correcto en un lector de comandos, creando así una secuencia de programación. Este programa creado puede enviarse entonces al robot Blue-bot o al robot Cubetto a través de una conexión bluetooth. En ambos entornos se abordaron los siguientes conceptos: "secuencia", "bucle-simple", "bucle-anidado" y "condicional if-then". El condicional “while” no se aborda en ninguno de los entornos, aunque sí se evalúa la posible adquisición del concepto mediante el BCTt.

Para medir el efecto sobre las habilidades de PC de los alumnos, se utilizó el BCTt validado anteriormente, como pre-test y post-test. Además, se han recogido datos cualitativos para abordar otras dimensiones del marco 3D: observación directa durante las sesiones de programación; y entrevistas al final de las sesiones en las que se pregunta oralmente a los alumnos sobre sus sensaciones al interactuar con los entornos y con sus compañeros, y otras cuestiones relacionadas con lo que debían aprender y las características de los entornos.

5.4. Procedimiento

Para que los niños, que no han tenido ningún contacto previo con los conceptos informáticos y que tienen un nivel de lectura y escritura bajo o nulo, puedan realizar el test, el BCTt incluye muy pocos textos sólo con el objetivo de apoyar los símbolos utilizados en las preguntas. De todas formas, la traducción al neerlandés de estos textos ha sido calibrada por un grupo de investigación formado por 8 expertos en educación.

Antes de las sesiones de programación, se administró el BCTt a toda la muestra (N=56). Dado que los alumnos de Educación Infantil de esta categoría de edad aún no saben leer, de acuerdo con el protocolo adjunto, cada ejemplo de tipología de pregunta distinta se leyó en voz alta dos veces. Al mismo tiempo, los alumnos miraban la imagen correspondiente y determinaban qué secuencia de programación les parecía correcta. Posteriormente, los alumnos se dividieron de forma aleatoria entre las dos submuestras y el grupo de control.

Durante cinco semanas, un grupo recibió cinco sesiones de programación de 30 minutos cada una con Blue-bot. En las mismas condiciones, el otro grupo recibió cinco sesiones de programación utilizando Cubetto. Durante la sesión final, los alumnos que utilizaron Blue-bot tuvieron que resolver un problema de programación aplicando el bucle simple. De forma similar, los alumnos que utilizaron Cubetto tuvieron que resolver un problema de programación aplicando el condicional "if-then". Tras la finalización de las sesiones de programación, se administró de nuevo el BCTt como post-test en todos los grupos en las mismas condiciones para poder identificar las diferencias en el desarrollo del PC. Además, se recogieron datos cualitativos a través de la observación directa mientras se interactuaba con el entorno de programación y con entrevistas realizadas después de la experiencia de programación. La Figura 34 presenta un esquema del resumen del procedimiento que se llevó a cabo en la experiencia en Educación Infantil.

5.5. Resultados y análisis de datos

A continuación, se muestra el análisis de los datos recogidos, tanto cualitativos (inventario) como cuantitativos (SPSS).

5.5.1. Análisis cualitativo

Mediante el BCTt se evalúan los conceptos computacionales del marco 3D y, parcialmente, las prácticas computacionales, pero se ignoran las perspectivas computacionales. Por este motivo se recogen datos cualitativos, a través de la observación directa y se realizan entrevistas al final de la experiencia de programación, estableciendo así un sistema de evaluación del PC [148]. Según la hipótesis general de la tesis HE4, mediante estos tres tipos de evaluación se pueden abarcar las tres dimensiones del marco 3D.

Los estudiantes se mostraron muy motivados y entusiastas durante toda la experiencia de programación, mostrando una fuerte autorregulación y una atención profunda durante largos períodos de tiempo. El grupo que utilizó Cubetto estaba interesado en utilizar Blue-bot más adelante y viceversa. La observación directa muestra que los alumnos comprenden las preguntas en el BCTt, que están basadas en pictogramas, y son capaces de establecer el vínculo entre la definición visual del problema y las soluciones que deben encontrarse, representadas por combinaciones de flechas direccionales entre las que debe elegirse la respuesta correcta. No se observaron diferencias en cuanto al género, el enfoque, la motivación o las habilidades, pero sí entre los alumnos de 4 y 5 años, ya que se encontró un límite en lo que los alumnos de 4 años eran capaces de comprender.

En cuanto las habilidades de PC que mostraron los alumnos, se observó que podían pensar en una tarea que debía ejecutar el robot, hacer una abstracción descomponiendo el problema en partes más pequeñas y plasmarlo en un algoritmo. Asimismo, su persistencia en la búsqueda de la respuesta fue notable, ya que fueron capaces de cambiar de opinión y corregir sus errores en el código, utilizando el proceso de depuración. Además, el entorno colaborativo entre compañeros fue un gran apoyo para la reflexión, ya que pensar en voz alta y encontrar la solución junto a un compañero fue clave para resolver los problemas.

Otras observaciones muestran que ambas categorías de edad comprenden los principios subyacentes al concepto de “secuencia” para poder compilar un programa y que éste se ejecute mediante la concatenación de las flechas de dirección como comandos. Para los alumnos de 4 años el límite parece estar en las preguntas que incluyen bucles. Los alumnos de 5 años presumiblemente pueden entender y responder a las preguntas relacionadas con bucles, así como a las relacionadas con condicionales. En cuanto al primer objetivo o pregunta de investigación sobre hasta qué punto se puede utilizar el BCTt entre los alumnos de Educación Primaria, queda claro que este instrumento es aplicable entre los alumnos de 4 y 5 años. Esto se confirmó posteriormente a través del análisis de datos cuantitativo.

Independientemente del entorno de programación utilizado, las entrevistas orales realizadas al final de la experiencia de programación también muestran una motivación muy alta en los alumnos, ya que los sentimientos más comunes que expresaron al hablar de la experiencia fueron los de felicidad y alegría, y que resolver problemas les hace sentir inteligentes. A todos los alumnos les gusta utilizar las tarjetas o la tableta para programar. El 90% de los niños que utilizaron Blue-bot pensaron que entendían perfectamente el concepto de "repetición", en comparación con el 70% de los que utilizaron Cubetto. Aunque esperar su turno hace que el 65% de los alumnos se sientan "impacientes" o "descontentos" y que el 20% tenga dificultades para pedir ayuda a sus compañeros, la metodología colaborativa fue bien valorada por el 100%, que se sintió "feliz", "contento" o "bien" por trabajar con un compañero. Todos los alumnos sintieron que habían aprendido algo nuevo y que conocían mejor su derecha y su izquierda después de trabajar con los robots.

5.5.2. Análisis cuantitativo mediante el BCTt

Para determinar la fiabilidad del BCTt para la muestra específica de esta experiencia, se calculó el alfa global de Cronbach (α = 0,911). El alfa global de Cronbach calculado para el BCTt en la experiencia descrita en el capítulo anterior es α = 0,824, por lo que se puede concluir que se cumplen ampliamente los requisitos iniciales de fiabilidad interna.

Para determinar si, y en caso afirmativo, cuál de los dos entornos de programación utilizados, Blue-bot o Cubetto, conduce a diferencias significativas con respecto al grupo de control, y/o si pueden producirse diferencias significativas en una comparación entre los dos entornos de programación, se realizó un análisis de la varianza (Anova) con la prueba de Levene. Posteriormente, se realizaron pruebas post-hoc para demostrar los posibles efectos significativos y confirmar o rechazar las hipótesis. Se calculó la Eta al cuadrado (η2) para revelar la magnitud de los efectos. Todos los análisis estadísticos asumen un nivel de significación del 5% (p = ≤ 0,05). En relación a la segunda hipótesis sobre si los niños que aprenden a programar, utilizando los entornos robóticos, muestran una comprensión evaluable de los conceptos de programación, se observa un desarrollo en las medias de los resultados en el post-test respecto al post-test, como puede verse en la Tabla 21, lo que indica que sí que se puede evaluar si los conceptos abordados se han comprendido.

Los alumnos programaron con Blue-bot o Cubetto muestran un aprendizaje en los conceptos de programación comparados con el grupo de control. La Tabla 21 muestra que todos los alumnos que utilizaron Blue-bot o Cubetto resolvieron con éxito más problemas de pensamiento computacional y desarrollaron más la comprensión de los conceptos de programación "secuencia", "bucles" (simples y anidados) y "condicional" (if-then, if-then-else). No se pudo demostrar una mejora en "condicional while”, lo cual era de esperar ya que este concepto no se trabaja en los entornos robóticos utilizados.

La respuesta a la tercera hipótesis, es decir, si la programación con Blue-bot o Cubetto contribuye al desarrollo de las habilidades de PC entre los alumnos de Educación Infantil, puede deducirse de los datos presentados en la Tabla 22. Estos datos muestran que en ambos grupos que interactuaron con los entornos, en contraste con el grupo de control, se puede medir un desarrollo significativo según el número total de problemas de PC resueltos (Total) y para los conceptos computacionales abordados "secuencia", "bucle simple" y "condicional while ". Un examen más detallado de los datos aplicando pruebas post-hoc revela que: 1) para el "número total de problemas de PC resueltos" tanto Blue-bot como Cubetto causan un efecto significativo en el aprendizaje, 2) para "secuencia" Cubetto causa la diferencia significativa, 3) para "bucle-simple" Cubetto causa la diferencia significativa, y 4) para "condicional while" Cubetto causa la diferencia significativa. A pesar de un fuerte desarrollo en los promedios, como se muestra en la Tabla 21, no se puede demostrar un aumento significativo para los conceptos computacionales abordados "bucle anidado", "condicional if-then" y "condicional if-then-else".

Para determinar si los alumnos de 4 y 5 años son capaces de comprender los conceptos de programación subyacentes al BCTt, se realizó una comparación entre ambas edades. Los resultados de la Tabla 23 muestran que el límite para los niños de 4 años es la comprensión de los conceptos "secuencia" y "bucle simple". En los demás conceptos ("bucle anidado", "condicional if-then", "condicional if-then-else", y "condicional while") no es posible evaluar el desarrollo. Esto contrasta con los niños de 5 años que muestran un desarrollo en todos los conceptos, excepto en el de "condicional while".

Además, la Tabla 24 presenta un análisis t-test para evaluar si existen diferencias significativas entre los alumnos de 4 y 5 años en cuanto a la comprensión de los conceptos computacionales abordados en el BCTt. De estos resultados se desprende que los niños de 5 años obtienen una puntuación significativamente mejor que los de 4 años en todos los conceptos presentes en el BCTt, como era esperable.

5.6. Conclusiones

Los alumnos de Educación Infantil mostraron comprensión de los conceptos de programación subyacentes a los entornos de programación utilizados, y una mejora general significativa en lo que respecta a las habilidades de PC, con efectos de tamaño mayor en comparación con los del grupo de control. Además, los niños estaban muy motivados cuando trabajaban en parejas y al utilizar entornos de programación con robótica. Por lo tanto, se puede concluir que los entornos de programación basados en la robótica y la colaboración entre pares son apropiados y mejoran el aprendizaje de los conceptos de programación a una edad temprana, por lo que es posible comenzar a desarrollar las habilidades de PC al menos desde los 4 años.

Tanto Blue-bot como Cubetto resultaron adecuados para los niños de Educación Infantil y se observó una mejora general significativa en las habilidades relacionadas con el PC. Cubetto causa las mejoras más significativas en conceptos computacionales específicos. Esto puede deberse a que su diseño permite a los niños abstraer (una de las prácticas computacionales del marco 3D) más fácilmente el código propuesto, ya que a) las tarjetas de comandos se muestran de izquierda a derecha, y b) las tarjetas de comandos tienen la forma del símbolo utilizado. Por el contrario, en Blue-bot a) las secuencias se muestran de arriba a abajo, y b) los símbolos se dibujan dentro de las tarjetas de comando. Aunque Cubetto parece más adecuado para los niños de Educación Infantil, nuestra sugerencia es que se utilicen diferentes entornos de programación con el mismo grupo de alumnos, para que puedan beneficiarse de ellos de forma transversal, ya que ambos contribuyen al desarrollo de las habilidades de PC, pero de distinta forma.

De esta experiencia también se concluye que los conceptos que se pueden enseñar a cada grupo de edad son diferentes. Se extrae de los resultados que los alumnos de 5 años son capaces de comprender todos los conceptos computacionales abordados en el BCTt, y muestran una mejora significativa, tras las sesiones de programación, en cada uno de ellos (excepto en el "condicional while" que no se trabajó con los entornos), e incluyendo el "condicional if-then-else", aunque este concepto no se practicó en ninguna de las sesiones de programación. La diferencia entre los resultados de los dos grupos de edad es muy significativa, ya que los alumnos de 4 años sólo muestran comprensión y mejora en dos de los seis conceptos abordados en el BCTt ("secuencia" y "bucle-simple"). Dado que en las sesiones de programación se practicó el "condicional if-then" y no se mostró comprensión ni mejora, se puede concluir que el "condicional if-then" y, por tanto, el "condicional if-then-else" podrían no ser conceptos alcanzables para los alumnos de 4 años. Aunque no mostraron comprensión ni mejora en el "condicional-while", dado que este concepto no se abordó en los entornos de programación, no se puede afirmar con certeza que no esté al alcance de los niños de 4 o 5 años (Tabla 25). Sin embargo, sería de esperar que el “condicional-while” no estuviese al alcance de los niños de 4 años, ya que no mostraron comprensión ni mejora en los demás condicionales.

El BCTt muestra una fiabilidad muy alta como instrumento para evaluar las habilidades de PC en alumnos de 4 (α = 0,802) y 5 años (α = 0,889) y, en combinación con los datos cualitativos, proporciona una evaluación de PC adecuada para estos grupos de edad. Tanto los alumnos de 4 como los de 5 años pueden completar el test, comprenden los pictogramas y son capaces de interpretar las secuencias de programación planteadas como posibles soluciones. Sin embargo, cuatro de los seis conceptos computacionales que se abordan en el test parecen no ser alcanzables para los alumnos de 4 años, ya que no fueron capaces de responder a las preguntas relacionadas con ellos ni mostraron ninguna mejora en el post-test respecto a dichos conceptos.

5.7. Limitaciones y líneas de actuación

Las publicación relativa a esta experiencia es la siguiente:

• M. Zapata-Cáceres and N. Fanchamps, "Using the beginners computational thinking test to measure development on computational concepts among preschoolers," in Proceedings of the 5th APSCE International Computational Thinking and STEM in Education Conference 2021. Singapore: National Institute of Education, 2021, pp. 32-37. Cabe destacar que esta publicación recibió el premio “Best full paper”.

Sin embargo, la investigación arroja nuevas preguntas que se discuten en este apartado.

En base a la HE1: es posible evaluar el PC en la etapa de Educación Primaria mediante un test tradicional independiente de un entorno concreto, los objetivos que se habían marcado en este capítulo (OP3, OP4 y OC) quedan parcialmente completados y se avanzará en ellos en sucesivos capítulos. En este punto, el grado de cumplimiento de los objetivos es el que se muestra en la Tabla 26.

En cuanto a los instrumentos de evaluación, dado que los niños de 4 años no son capaces de responder a las preguntas del test que contemplan algunos conceptos computacionales resulta necesario el diseño de una nueva versión del BCTt dirigida a los alumnos de 4 años e incluso para niños menores de esta edad. En este sentido, se plantea una versión de una versión del test para niños menores de 4 años en colaboración con Países Bajos. Este proyecto se encuentra en su fase inicial y contempla incluir otros elementos sensoriales como el tacto o el oído en el instrumento de evaluación. Además, sería necesario realizar nuevas experiencias con muestras más grandes, con más sesiones de programación (con una duración acorde con la limitada capacidad de atención de los niños muy pequeños) y en otros países para confirmar los hallazgos. Estas y otras experiencias, en proceso y futuras, se justifican y describen brevemente en el capítulo 8.

En cualquier caso, a través de las experiencias descritas en los capítulos 4 y 5, se han logrado diseñar y validar instrumentos de evaluación del PC, fiables e independientes, y con proyección internacional, para la etapa de Educación Primaria (BCTt y cCTt) y, además, se han validado para esta población estableciéndose los límites de utilización para cada edad y los protocolos de administración correspondientes. Sin embargo, estos instrumentos deberían combinarse con otras formas de evaluación dentro de un sistema de evaluaciones [161], junto con otros instrumentos que evalúan otras dimensiones del PC, como se ha visto en el marco teórico, para medir con precisión toda la gama de competencias que están en juego cuando se considera el PC, especialmente las relativas a la observación de los procesos de pensamiento y las estrategias de los estudiantes. Estos aspectos se analizan en los capítulos 6 y 7 de esta tesis.

En cuanto a los entornos de aprendizaje, el hecho de que los alumnos de 4 y 5 años no hayan sido capaces de alcanzar algunos de los conceptos computacionales propuestos no demuestra que éstos sean inalcanzables con otro tipo de estrategias de aprendizaje o enfoques diferentes de aprendizaje. En los siguientes capítulos se describen experiencias con entornos de aprendizaje basados en juegos tanto inmersos en un contexto escolar como totalmente voluntarios para así comprobar si realmente estos conceptos son alcanzables o no, así como detectar diferencias en cuanto a edad y género en los estudiantes de Educación Infantil y Primaria.

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