El Pensamiento Computacional (PC) es una destreza cognitiva para resolver problemas que debe adquirirse desde una edad temprana, de forma similar a la adquisición de una segunda lengua, para poder así adaptarse a la sociedad informatizada actual. Muchas de las habilidades comúnmente asociadas al PC pueden desarrollarse al aprender a programar como, por ejemplo, la abstracción, la descomposición de problemas, la algoritmia y la depuración de programas [1]. La importancia del PC reside en que estas habilidades para resolver problemas, que podrían parecer solamente relacionados con la informática, pueden emplearse para hacer frente a problemas en muchos de los ámbitos productivos de la sociedad actual, así como a problemas de la vida cotidiana [2]-[4].

Para incluir la enseñanza de la programación y el desarrollo de habilidades de PC en el currículo escolar, es necesario determinar qué debe aprenderse a cada edad y cómo. Sin embargo, al ser una competencia tan reciente, la definición del concepto es aún difusa [5], así como los marcos de referencia operativos que permitan establecer métodos de enseñanza y de evaluación eficaces [4]. Por este motivo, es necesario realizar una investigación teórica sobre este tema y marcar una base operacional en cuanto a definiciones, estrategias y entornos para el desarrollo del PC, así como de instrumentos o herramientas existentes para el aprendizaje y evaluación de esta competencia.

Para establecer si un método de enseñanza del PC es adecuado, es necesario medir, a través de un instrumento específico para la evaluación del PC, el efecto de ese determinado método de enseñanza en el aprendizaje de los estudiantes. En los últimos años han surgido nuevos instrumentos de evaluación del PC, los cuales no suelen orientarse a etapas tempranas [1], [5]. En el momento de la realización del presente estudio, no existía, en la comunidad científica, ninguna prueba de evaluación (test) independiente (no relacionada con un entorno de aprendizaje concreto) y enfocada a alumnos de Educación Primaria. Con esta motivación, en primer lugar, se plantea el diseño y la validación de un test de estas características que nos permita una correcta evaluación del PC en etapas tempranas, el Beginners Computational Thinking test (BCTt) y su adaptación a niños más mayores, competence Computational Thinking test (cCTt), así como su validación y límites de edad para su administración [6]-[8].

Además, con la motivación de evaluar una herramienta de aprendizaje basado en juegos [9]-[11], fundamentada en el constructivismo [12]-[15], para la enseñanza y evaluación automática del PC mediante analíticas de aprendizaje en juegos [16], [17], se desarrolló y validó Blue Ant Code (BAC) [18], [19], que incluye modos de juego individual y colaborativo.

Mediante los instrumentos de evaluación (BCTt y cCTt) y el entorno de aprendizaje y evaluación (BAC), es posible extraer y analizar datos para poder avanzar en el conocimiento del desarrollo de las habilidades de PC en diferentes edades y género. Mediante BAC en entornos escolares y no escolares (versión masiva de BAC), y analíticas de aprendizaje en juegos, es posible también extraer y analizar no solamente las habilidades estrictamente académicas, sino también la progresión en el aprendizaje y disposiciones y predisposiciones para el desarrollo del PC en cuanto a aspectos relativos a la motivación intrínseca, intereses, persistencia y actitudes frente a las recompensas para la enseñanza de la programación y el PC.

La validación de los instrumentos de evaluación y de BAC, permite su utilización con una buena fiabilidad y, además, facilita la realización de nuevos instrumentos y metodologías de enseñanza-evaluación del PC, gracias a las conclusiones que se han obtenido de los procesos de validación. De las experiencias realizadas, se han extraído conclusiones concretas sobre las habilidades de PC asociadas a cada edad y género del alumno y, más allá, sobre la motivación intrínseca de los usuarios para el aprendizaje del PC, sus intereses, persistencia, y actitud frente a las recompensas, también dependiendo de su edad y su género.

De esta forma, los instrumentos y herramientas desarrolladas en esta tesis, así como las experiencias realizadas para su validación han sido motivadas por la búsqueda de diferentes variables relacionadas con el desarrollo del PC para, una vez analizadas, poder no solamente ampliar el conocimiento de estas habilidades, sino también mejorar el diseño del currículo escolar con respecto a esta competencia, así como poder progresar en el desarrollo de herramientas de aprendizaje y evaluación del PC. En la Figura 1 se muestra un esquema de las variables a analizar que motivan el trabajo realizado para esta tesis, y su relación con los instrumentos desarrollados.

A partir de esta motivación, es importante establecer los objetivos generales y específicos de la tesis, que se abordarán en el siguiente apartado.

Actualmente la definición del concepto de PC es aún difusa, así como los marcos de referencia operativos que permitan establecer métodos de enseñanza y de evaluación eficaces, sobre todo a etapas tempranas. Por lo tanto, el objetivo principal de la tesis es:

OP: Avanzar en el conocimiento sobre el PC, sobre todo en su componente operacional, es decir, en cuanto a métodos de enseñanza y de evaluación eficaces, sobre todo en etapas tempranas.

El objetivo principal OP de la tesis se puede dividir en una serie de objetivos específicos que se describen a continuación:

Investigación teórica:

Investigación empírica:

Además, existe un objetivo común con otros investigadores a nivel internacional, que es el diseño y validación de instrumentos de evaluación del PC que cubran un amplio rango de edades y poblaciones, desde la etapa de Educación Infantil hasta la etapa universitaria. Dentro de este marco común, esta tesis se enfoca en edades tempranas: Educación Infantil y primaria. De aquí se desprende el objetivo común:

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

En la Figura 2 se resumen los objetivos generales de esta tesis:

En cuanto a la investigación empírica que se desprende de los objetivos OP2, OP3 y OP4, se han realizado varias experiencias que se resumen en la Figura 3. En cada uno de los capítulos a los que se direcciona en la tabla, se detallará cada una de las experiencias, no sin antes establecer una base operacional clara y las hipótesis base generales a todas ellas en el Capítulo 3.

Tras este primer capítulo de introducción, donde se detallan las hipótesis y los objetivos de este trabajo, el documento se divide en 8 capítulos más cuyo contenido se estructura de la siguiente forma:

Computational Thinking (CT) is a cognitive problem-solving skill that must be acquired from an early age, similar to second language acquisition, in order to adapt to today's computerised society. Many of the skills commonly associated with CT can be developed by learning to program, such as abstraction, problem decomposition, algorithmia, and debugging [1]. The importance of CT relies on the fact that these problem-solving skills, which might seem only computer-related, can be used to address problems in many of the productive domains of today's society as well as problems in everyday life [2]-[4].

In order to include the teaching of programming and the development of CT skills in the school curricula, it is necessary to determine what should be learned at each age and how. However, being such a recent competence, the definition of the concept is still unclear [5], as well as the operational frameworks for effective teaching and assessment strategies [4]. For this reason, it is necessary to conduct theoretical research on this topic and to establish an operational basis in terms of definitions, strategies, and environments for the development of CT, as well as existing instruments or tools for the learning and assessment of this competence.

To establish whether a CT learning strategy is appropriate, it is first necessary to establish whether it impacts learning, which requires a CT assessment instrument that can measure such learning. In recent years, new assessment instruments have emerged, but these are not usually focused on the early stages [1], [5]. At the time of the present study, there was no stand-alone assessment test in the scientific community - not related to a specific learning environment - focused on primary school students. With this motivation, first, we proposed the design and validation of a test of this type that would allow us to properly assess CT in early stages, the Beginners Computational Thinking test (BCTt) and its adaptation to older children, the competence Computational Thinking test (cCTt), as well as its validation and age limits for its administration [6]-[8].

Furthermore, with the motivation of evaluating a game-based learning tool [9]-[11], based on constructivism [12]-[15], for the learning and assessment of CT through game learning analytics [16], [17], Blue Ant Code (BAC) [18], [19], which includes individual and collaborative game modes, was developed and validated.

Using the assessment instruments (both BCTt and cCTt) and the learning and assessment environment (BAC), it is possible to collect and analyse data in order to advance knowledge of the development of CT skills at different age groups and gender. Through BAC in school and non-school environments (massive version of BAC), and game learning analytics, it is also possible to collect and analyse not only strictly academic skills, but also learning progression and dispositions and predispositions for CT development in terms of aspects related to intrinsic motivation, interests, persistence, and behaviours in response to rewards for learning to program and developing CT.

The validation of the assessment instruments and BAC, allows their administration with a good reliability and, in addition, facilitates the development of new instruments and methodologies for learning-assessment of CT, according to the conclusions that have been obtained from the validation procedures. From the studies carried out, specific conclusions have been drawn about the CT skills associated with each student's age and gender and, furthermore, about the students' intrinsic motivation for learning CT, their interests, persistence, and behaviour towards rewards, also depending on their age and gender.

In addition, the instruments and tools developed in this thesis, as well as the studies carried out for their validation, have been motivated by the search for different variables related to the development of CT in order to, once analysed, not only broaden the knowledge of these skills, but also to improve the design of the school curricula with regard to this competence, as well as to progress in the development of tools for learning and assessing CT. Figure 1 shows an outline of the variables to be analysed that motivate the work carried out for this thesis, and their relationship with the instruments developed.

Based on this motivation, it is important to establish the general and specific aims of the thesis, which will be addressed in the following section.

Currently, the definition of the concept of CT is still unclear, as well as the operational frameworks for effective learning and assessment strategies, especially at early stages. Therefore, the main aim of the thesis is:

OP: To advance knowledge about CT, especially in its operational component, i.e., in terms of effective learning and assessment strategies, especially at early stages.

The main aim OP of the thesis can be divided into several specific aims which are described below:

Theoretical research:

Empirical research:

In addition, there is a common aim with other researchers at international scale, which is the design and validation of CT assessment tools covering a wide range of ages and populations, from Early Childhood Education to University. Within this common framework, this thesis focuses on early ages: pre-school and primary school. Thus, the common aim is the following:

OC: Design and validation of CT assessment instruments covering a wide range of ages and populations.

Figure 2 summarises the general aims of this thesis:

With regard to the empirical research arising from the aims OP2, OP3 and OP4, several studies have been conducted, which are summarised in Figure 3. In each of the chapters addressed in the table, each of the studies will be detailed, but before that, in Chapter 3, a clear operational basis and the general basic hypotheses for all of them will be established.

After this first introductory chapter, which details the hypotheses and the aims of this work, the document is divided into 8 chapters structured as follows:

Existe un creciente movimiento internacional que se centra en las habilidades del siglo XXI, necesarias para que los estudiantes tengan éxito en una sociedad digital en constante cambio. Éstas incluyen una amplia gama de habilidades, como, por ejemplo: aprendizaje e innovación, información, y medios de comunicación y tecnología [20], de las cuales, las habilidades de aprendizaje e innovación suelen clasificarse en cuatro bloques conocidos como las cuatro “C”: pensamiento crítico, creatividad, colaboración, y comunicación [21]. En las últimas décadas, se ha producido un creciente reconocimiento de estas habilidades como elementos esenciales de los planes de estudio [11].

Por otro lado, el pensamiento computacional (PC) es una habilidad cognitiva fundamental para la resolución de problemas mediante estrategias computacionales como la abstracción o la algoritmia, pero que cuya aplicación práctica no se limita a las actividades que puedan llevarse a cabo en el ámbito de la informática, sino que puede aplicarse ampliamente en la vida cotidiana. El PC es esencial para adaptarse a la sociedad tecnológica actual y futura [4] y puede ser considerado como una habilidad básica más o la quinta “C” del siglo XXI, por lo que hay consenso general en que el PC debe ser incluido como una competencia básica en el currículo escolar [1], [22]-[26].

A pesar de que el aprendizaje de habilidades de PC se está incluyendo en los planes de estudio de países de todo el mundo, la definición genérica del concepto aún no está clara. Sin embargo, en las últimas décadas se han propuesto multitud de definiciones, lo que ha dado lugar a un amplio debate [5].

En algunos casos se han resaltado los riesgos de no contar con una definición consensuada [27], [28]. La relación entre programar, la informática y el PC es evidente, incluso en ocasiones se ha considerado que aprender a programar, o incluso la informática, podrían ser sinónimos del PC. Para resolver problemas, los ordenadores tienen que recibir instrucciones y la habilidad que se requiere para trasmitir esas instrucciones a los ordenadores es la programación. Uno de los beneficios del PC es que habilita para poder programar, pero el PC abarca muchas otras habilidades [29]. Por otro lado, el proceso que subyace a la programación es el PC y, además, tanto la programación como el PC son necesarios en el estudio de la informática [30]. El solapamiento entre la informática y el PC se produce en el proceso de resolución de problemas y en la intención de entender cómo funcionan los sistemas complejos en el mundo real [3].

Sin embargo, el PC no abarca solamente el proceso mental necesario para programar o para aprender a hacerlo, sino que lo trasciende, como se muestra en la Figura 4, e incluye habilidades que todo el mundo debería adquirir y no sólo los informáticos o los programadores [31]. Tampoco el PC se adquiere exclusivamente al aprender a programar, ni se trata de aprender a “pensar” como un ordenador, sino que es una destreza exclusivamente humana que incluye habilidades para, por ejemplo, manejar información con eficiencia, o la capacidad de abstracción para la resolución de problemas [1], [32], [33]. Mills et al. [34] amplían el esquema de la Figura 4, creando el superconjunto “computación” que definen como cualquier actividad o área de estudio que aprovecha los métodos, modelos o sistemas computacionales, como por ejemplo la gestión de la información, la ingeniería informática, la inteligencia artificial, la ciencia de los datos, los medios de entretenimiento, etc. Implica, en definitiva, cualquier habilidad o práctica de las ciencias de la computación y/o el PC.

También pueden encontrarse similitudes con otros tipos de pensamiento. En el caso del pensamiento matemático hay cierto solapamiento con el PC en los procesos de resolución de problemas, modelado, interpretación y análisis de datos, y estadística, como se puede ver en la Figura 5 [35]. En cuanto al Pensamiento de Diseño (Design Thinking), que requiere pensar como un diseñador, tiene en común con el PC el objetivo de solucionar problemas, pero enfoca el proceso de diferente forma como puede verse en la Figura 6. Kelly et al. conciben los dos tipos de pensamiento como un proceso dual no excluyente [36].

Como se ha visto, aunque el PC tiene su origen en la informática y es la disciplina en la que podemos encontrar mayores similitudes, se diferencia de ella en que habilita a las personas a transferir las habilidades a dominios diferentes [2]. Así, el PC se puede aplicar para la resolución de problemas en muchas disciplinas como, por ejemplo, para calcular la trayectoria de una tormenta o para predecir la evolución geográfica de un virus; y también para para resolver problemas cotidianos como, por ejemplo, para optimizar el flujo en la cocina de un restaurante y aportar un servicio adecuado, para reducir el tiempo de espera en un centro de atención telefónica, o para planificar una buena estrategia en un juego de mesa, entre otras. Esta habilidad del PC, en que se transfiere la capacidad de resolver problemas a situaciones cotidianas, y que más adelante llamaremos generalización, es relevante también en el caso de la motivación para los profesores, ya que una de sus inquietudes frecuentes es sobre la necesidad de aprender a programar y su aplicación real [37], así como su aplicación instrumental en el contexto escolar [38].

Un posible proceso de pensamiento para resolver problemas que implica PC sería por ejemplo el siguiente: cuando se presenta un problema, se reformula para representarlo de forma abstracta con modelos de datos o con algoritmos; después se analizan críticamente y se prueban varias soluciones antes de seleccionar y aplicar la más adecuada, eficiente o exacta, y además se cuestiona si se podría mejorar o entender el problema de otra forma [30].

Mientras que la programación se considera una habilidad técnica y la informática una disciplina académica, el PC es un proceso de resolución de problemas fundamental para la informática, pero que puede aplicarse de forma más amplia a otras disciplinas y ámbitos, y en la vida cotidiana. Adquirir habilidades de PC puede ser motivador para los estudiantes en el estudio de la informática y otras profesiones relacionadas con la tecnología [39], además de tener aplicaciones importantes en otras áreas de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (conocidas como áreas STEM) [40], [41]. Las habilidades de PC también están ligadas a la creatividad y la innovación [42]. Son tanto habilidades que deben aprenderse, como una forma de aprender, crear, descubrir y dar sentido al mundo, que es crítica para adaptarse a la sociedad altamente informatizada actual.

El PC se definió formalmente por primera vez por Jeannette M. Wing como un «proceso humano de resolución de problemas que utiliza la descomposición y requiere pensar en múltiples niveles de abstracción» [43] y, a partir de entonces, se han sugerido multitud de nuevas definiciones en un esfuerzo por concretar el concepto, que aún es difuso debido a su carácter reciente.

Se considera que las definiciones de PC pueden clasificarse en tres tipos [44]:

A continuación, se explorarán estas definiciones y se seleccionarán o propondrán definiciones concretas como marco o contexto para el desarrollo de la tesis.

Hoy en día, el PC es esencial para los alumnos que estudian materias relacionadas con la informática, pero también es crucial para los alumnos de otras disciplinas o áreas. En un mundo altamente tecnificado y en constante cambio, es necesario que los alumnos sean capaces de pensar de forma crítica y resolver problemas complejos para asegurarse de que tienen las herramientas necesarias para enfrentarse de forma productiva al mundo en el que se espera que vivan [62]. En la etapa de aprendizaje temprano, «además de la lectura, la escritura y la aritmética, el pensamiento computacional debe añadirse a la capacidad de análisis de cada niño» [43]. A partir de la revisión de la literatura, se extrae la conclusión de que el desarrollo del PC en etapas tempranas es un tema importante en el currículo educativo de muchos países. Algunos de ellos consideran el PC como un programa nacional o han preparado libros de texto y nuevos contenidos de enseñanza [4]. De esta forma, la inclusión del PC en la educación reglada ha hecho grandes progresos en la última década, comenzando incluso en Educación Infantil en algunos países. Se está formando a los niños en PC, para después aplicar habilidades relacionadas con este desarrollo, como pensamiento autónomo y resolución de problemas, a diferentes disciplinas o a la vida cotidiana. Sin embargo, todavía hay dudas sobre cómo enseñar el PC, cuándo empezar o qué enseñar [4], particularmente, hay poca investigación sobre cómo debe enseñarse el PC en las etapas de infantil y en el primer ciclo de Educación Primaria [63], y como indican Hsu et al. [4], la formación debe adaptarse en su contenido y diseñarse con diferentes estrategias de enseñanza adecuadas a cada edad a la que vaya dirigida.

En multitud de países se han tomado iniciativas para incorporar la enseñanza de la programación y el desarrollo del PC a nivel formal en sus currículos escolares, como por ejemplo EEUU, Suiza, Estonia, Finlandia, Singapur, Israel o el Reino Unido [64], y en algunos casos, se comienza con este desarrollo desde Educación Infantil, como por ejemplo en Australia o Japón [65].

En 2006, el Parlamento Europeo ya establecía la competencia digital como una de las ocho competencias clave que cualquier joven debe haber desarrollado al finalizar la enseñanza obligatoria para poder incorporarse a la vida adulta de manera satisfactoria y ser capaz de desarrollar un aprendizaje permanente a lo largo de la vida. En 2012, la Comisión Europea presentó Replantear la Educación en donde se destaca la importancia de formar en las competencias necesarias en la sociedad actual del siglo XXI y entornos futuros, la necesidad de que la tecnología se aproveche plenamente y se integre de forma eficaz en los centros formativos, mejorar también el acceso a la educación a través de recursos educativos abiertos y las oportunidades sin precedentes que los nuevos medios ofrecen para la colaboración profesional, la resolución de problemas y la mejora de la calidad y equidad de la educación. La competencia digital es un prerrequisito para que los estudiantes de todas las edades puedan beneficiarse por completo de las nuevas posibilidades que ofrece la tecnología para un aprendizaje más eficaz, motivador e inclusivo.

Más adelante, en 2018, la Comisión Europea estableció como objetivo clave el incluir el aprendizaje de la programación en los colegios europeos en su Plan de Acción de la Educación Digital. En la actualización de 2021-2027 de este plan, se refuerza la idea y se incluye la programación en las competencias necesarias para adaptarse a la sociedad digital. Este plan incluye como objetivos y en el ámbito prioritario, entre otros: Mejorar las competencias y capacidades digitales para la transformación digital, que requiere: capacidades y competencias digitales básicas desde una edad temprana y educación informática y buen conocimiento y comprensión de las tecnologías intensivas en datos tales como la inteligencia artificial [66]. Además, la Comisión Europa también publica el Marco europeo de competencias digitales DIGCOMP [67], para el desarrollo de la competencia digital de los ciudadanos en Europa. El marco proporciona la descripción detallada de todas las habilidades necesarias para ser competente en entornos digitales y las describe en términos de conocimientos, habilidades y actitudes y aporta los niveles dentro de cada competencia.

A nivel de iniciativas no oficiales, la organización Code.org [68], es uno de los referentes mundiales en cuanto a la enseñanza de la programación. Esta organización sin ánimo de lucro, apoyada por donantes como Amazon, Facebook, Google o Microsoft, se dedica a ampliar el acceso a las ciencias de la computación en las escuelas y aumentar la participación de las mujeres jóvenes y estudiantes de otros grupos no suficientemente representados. Plantean que la oportunidad de aprender programación debe ser tan accesible como el aprendizaje de otras materias ampliamente trabajadas en los currículos actuales, como matemáticas o química. Además, organizan una campaña anual: La Hora del Código [69], un movimiento global en el que participan más de 180 países y 200.000 educadores.

En España, La Sociedad Científica Informática (SCIE), con el apoyo del Consejo de Decanos de Escuelas de Informática (CODDII) creó en septiembre de 2017 un grupo de trabajo formado por expertos en informática y en educación informática con el objetivo de elaborar un informe con recomendaciones específicas sobre la inclusión del aprendizaje de la informática en las etapas de Educación Primaria y Educación Secundaria [70]. El informe fue emitido en julio de 2018 y recomienda, de acuerdo con las leyes educativas españolas, establecer una materia denominada "Informática". Esta materia se implantaría preferentemente como una asignatura obligatoria ofertada desde la etapa de Educación Primaria. Los contenidos de la asignatura comprenden seis áreas: programación, ordenadores y sistemas operativos, redes e Internet, datos, contenidos digitales, y seguridad. Incluye cuestiones tanto de alfabetización digital como de informática como disciplina, con contenidos de alfabetización digital basados en el marco DIGCOMP [67].

En el año 2018 la competencia digital se estableció como una de las ocho competencias clave que cualquier joven debe haber desarrollado al finalizar la enseñanza obligatoria para poder incorporarse a la vida adulta de manera satisfactoria y ser capaz de desarrollar un aprendizaje permanente a lo largo de la vida. La enseñanza de la programación a nivel nacional a partir de educación secundaria forma parte de la asignatura optativa de Bachillerato: Tecnologías de la Información y la Comunicación I, y se concreta de forma diferente en cada Comunidad Autónoma, así, por ejemplo, en Madrid en 1º, 2º y 3º de la ESO; en Cataluña se incluye en segundo ciclo de la ESO; en Castilla y León mediante una asignatura optativa de 3º y 4º de la ESO [64].

Sin embargo, la enseñanza de la programación no se incluye en Educación Primaria en la legislación a nivel nacional, sino que solamente se hace referencia a las TIC desde el prisma de la competencia digital o creación de contenidos. Sin embargo, en los Reales Decretos de algunas comunidades autónomas, de forma heterogénea, se incluyen contenidos de programación. La Comunidad de Madrid es la única que incluye la asignatura nueva: Tecnología y recursos digitales para la mejora del aprendizaje para toda la etapa de Educación Primaria. El resto de las Comunidades solamente incluyen la programación de manera transversal. Por ejemplo, Cataluña establece en el R.D. 119/2015, de 23 de junio, que deben incluirse contenidos de programación y pensamiento computacional en las áreas de matemáticas y conocimiento del medio. En la Comunidad Foral de Navarra, la enseñanza de la programación está integrada en las materias de Matemáticas de 4º y 5º de primaria, aunque también establece en su normativa que los centros educativos podrán comenzar itinerarios desde cualquier curso de primaria [71]. En Andalucía, en 2019 se incluyó media hora de robótica a la semana en 5º y 6º de primaria para trabajar el pensamiento matemático. En el resto de los territorios, se ha incluido la enseñanza de la programación en las aulas de primaria de manera aislada y mediante actuaciones asociadas a proyectos promovidos por instituciones públicas y, en su mayor parte, privadas. Por ejemplo, el proyecto de innovación TIC-STEAM [72], en Castilla y León, en el que se trabajan las competencias STEAM (Ciencias, Tecnología, Ingeniería, Artes y Matemáticas), mediante la aplicación de técnicas de programación y robótica, utilizando como medio transmisor las tecnologías de la información y la comunicación, facilitando al profesorado los medios formativos de apoyo que sean necesarios para su posterior aplicación en el aula.

La Ley Orgánica de Educación (LOMLOE) 3/2020 por la que se modifica la Ley de Orgánica 2/2006 entró en vigor el 19 de enero de 2021. Actualmente, están publicados, para debate público, los proyectos de Real Decreto para la reforma del currículo en el marco de la LOMLOE. En estos proyectos, se da importancia al aprendizaje de la programación y el desarrollo del PC desde la etapa de Educación Infantil, lo que indica la tendencia a incorporar estos elementos en la educación formal que redundará positivamente en los alumnos y, en un futuro, en la sociedad en su conjunto.

Desde el proyecto de reforma del currículo, se destaca, como el elemento más perturbador que motiva esta reforma, la incertidumbre ante el futuro que provoca el cambio a gran velocidad de los procesos económicos, sociales, tecnológicos, políticos y culturales. En este contexto, los alumnos deben incorporarse a la sociedad como ciudadanos activos en contextos temporales, espaciales y digitales llenos de incertidumbre. Por ello, se apuesta por una nueva propuesta curricular competencial de aprendizaje por disciplinas, y definiendo aprendizajes esenciales y otros específicos en los que se debe hacer hincapié en el uso de tecnologías de la información y las comunicaciones, y el fomento del espíritu crítico y científico, entre otras cuestiones que el currículo debe integrar desde un enfoque inclusivo.

En concreto, en Educación Infantil se incide en la competencia digital, iniciando en esta etapa, el proceso de alfabetización digital que conlleva, entre otros, el acceso a la información, la comunicación y la creación de contenidos a través de medios digitales, así como el uso saludable y responsable de herramientas digitales. Además, se promueve el uso e integración de estas herramientas en las actividades, experiencias y materiales del aula, ya que esto puede contribuir a aumentar la motivación, la comprensión y el progreso en la adquisición de aprendizajes de niños y niñas. Esta competencia digital del proyecto engloba habilidades de PC.

Además, hay diversas competencias específicas que incluyen explícitamente el PC como habilidad a desarrollar, como, por ejemplo, en el segundo ciclo de Educación Primaria las competencias: 2.4. Utilizar diferentes estrategias para la toma de decisiones con progresiva autonomía, afrontando el proceso de creación de soluciones originales en respuesta a los retos que se le planteen; 2.5. Programar secuencias de acciones o instrucciones para la resolución de tareas analógicas y digitales, desarrollando habilidades básicas de pensamiento computacional; y 2.6. Participar en proyectos colaborativos compartiendo y valorando opiniones propias y ajenas, expresando conclusiones personales a partir de ellas. Como puede verse, se incluye ya explícitamente el PC como habilidad a desarrollar.

Se plantea en el proyecto desarrollar estas habilidades de pensamiento computacional de manera progresiva, a través de procesos de observación y manipulación de objetos, es decir, mediante PC desenchufado (ver apartado 2.4.3), para iniciarse en la interpretación del entorno y responder de forma creativa a las situaciones y retos que se plantean. El alumno deberá encontrar soluciones o alternativas originales y creativas a diferentes cuestiones, retos o situaciones, mediante la aplicación de procesos inicialmente sencillos y manipulativos, que progresivamente ganarán en complejidad y requerirán mayor capacidad de abstracción. Dichos procesos son propios tanto de las destrezas de pensamiento computacional y de diseño como del método científico, y se aplicarán descomponiendo una tarea en otras más simples, formulando y comprobando hipótesis, explorando e investigando, relacionando conocimientos y planteando ideas o soluciones originales.

En Educación Primaria, además de la competencia matemática y en STEM, también se añade la competencia digital, que incluye explícitamente la resolución de problemas y el pensamiento computacional y crítico. Por ejemplo, esta competencia incluye la CD5. Se inicia en el desarrollo de soluciones digitales sencillas y sostenibles (reutilización de materiales tecnológicos, programación informática por bloques, robótica educativa…) para resolver problemas concretos o retos propuestos de manera creativa, solicitando ayuda en caso necesario.

En las áreas de conocimiento del medio, natural, social y cultural, se incluye, en el bloque B: Tecnología y digitalización, el desarrollo de las estrategias propias del pensamiento de diseño y pensamiento computacional para resolver problemas cooperativamente, que den solución a una necesidad concreta. Asimismo, en las competencias específicas, se incluye resolver problemas a través de proyectos interdisciplinares, utilizando el pensamiento de diseño y el pensamiento computacional, para generar cooperativamente un producto creativo e innovador que responda a necesidades concretas. De esta forma, se incluyen las habilidades de PC como saberes básicos y como competencias específicas evaluables en los tres ciclos de Educación Primaria.

También en el área de matemáticas se incide en el pensamiento computacional como competencia esencial para la sociedad actual y la resolución de problemas de la vida diaria, habilidad de PC que hemos llamado “generalización” en esta tesis. Así, el PC se engloba en uno de los 6 saberes básicos que estructuran el sentido matemático y que es el sentido algebraico y pensamiento computacional, que proporciona el lenguaje en el que se comunican las matemáticas. Reconocer patrones y relaciones entre 118 variables, expresar regularidades o modelizar situaciones con expresiones simbólicas son sus características fundamentales. También se considera una competencia específica el utilizar el pensamiento computacional organizando datos, descomponiendo en partes, reconociendo patrones, generalizando e interpretando, modificando y creando algoritmos de forma guiada para modelizar y automatizar situaciones de la vida cotidiana.

En cuanto a las iniciativas no formales, en 2018, en colaboración con las diferentes Comunidades Autónomas y como iniciativa del Ministerio de Educación y Formación Profesional a través del Instituto Nacional de Tecnologías Educativas y de Formación del Profesorado, se creó la Escuela de Pensamiento Computacional [73] y el sitio web Programamos [74], donde pueden encontrarse multitud de recursos gratuitos para el aprendizaje de la programación y el desarrollo del PC. Más de 10.000 docentes en España han tenido acceso a los recursos de este proyecto y además ha tenido una gran acogida internacional.

Con respecto a los docentes, se publica el Marco de Referencia de Competencia Digital Docente (BOE 191 de 2020) [75] como respuesta al Marco europeo de competencias digitales DIGCOMP [67] y al hecho de que la tecnología afecta todos los aspectos de nuestra vida cotidiana y ha cambiado la forma de comunicarnos. Pretende ser un marco común de referencia para estandarizar la competencia digital. Alcanzar un adecuado grado de desarrollo de la competencia digital de los docentes y de los centros educativos es imprescindible para garantizar la adquisición y desarrollo de las competencias clave por parte de los estudiantes y, en último término, de todos los ciudadanos. Uno de sus objetivos es influir para que se produzca un cambio metodológico tanto en el uso de los medios tecnológicos como en los métodos educativos en general. Hasta ese momento, la formación TIC estaba centrada en los aspectos más instrumentales de la tecnología y no tanto en el uso real de los nuevos medios y recursos digitales en el aula o su función en el desarrolla profesional docente, la actualización continua y la generación de comunidades virtuales de aprendizaje y colaboración profesional en el uso de recursos educativos. El marco divide las competencias en cinco áreas: Información y alfabetización Informacional, Comunicación y colaboración, Creación de contenidos digitales (se da importancia a la programación informática, tanto en la dimensión de comprender qué hay detrás de un programa como en entender los principios y la lógica existente en la programación), Seguridad y Resolución de problemas. Cada competencia se divide en tres niveles (básico, intermedio, avanzado) y está definida por diferentes descriptores. Considera que la competencia digital es una de las capacidades clave del aprendizaje y, por ello, una de las cuestiones a las que se debe prestar especial atención, según las Recomendaciones del Consejo Europeo, siendo un elemento indispensable de la alfabetización elemental del siglo XXI.

Como se ha visto, existen esfuerzos a todos los niveles para introducir la enseñanza de la programación y el desarrollo del PC en las aulas, a edades cada vez más tempranas. Sin embargo, sigue habiendo algunas dudas sobre cuál es la mejor manera de enseñar PC, cuándo comenzar dicha instrucción o qué enseñar [76] y la investigación es especialmente escasa sobre cómo desarrollar las prácticas computacionales en los primeros grados [63]. Desde la literatura, se recomienda introducir el PC mediante distintas actividades para niños entre 3 y 6 años [53], como, por ejemplo:

Se recomienda también mantener un enfoque global, bien fundamentado con un enfoque constructivista y con metodologías de aprendizaje activo, colaborativo, basado en juegos o basado en proyectos. También es posible desarrollar el PC mediante actividades que no requieran dispositivos electrónicos, conocidas como actividades desenchufadas o unplugged [77], [78]. En los siguientes apartados exploraremos estos enfoques y metodologías, y los relacionaremos con el marco de referencia tridimensional del PC [46].

Como se ha expuesto, el desarrollo del PC es esencial para adaptarse a la sociedad de hoy en día y es necesario la introducción de esta habilidad desde etapas tempranas. Sin embargo, no hay evidencias claras de cuáles son las estrategias de aprendizaje más adecuadas para este desarrollo. Parece clave, por tanto, el estudio de metodologías de aprendizaje para esta competencia y el desarrollo de nuevas estrategias para el desarrollo integral de los estudiantes. Durante esta última década, la enseñanza constructivista, que se basa en la teoría el constructivismo, ha destacado como un enfoque clave para el aprendizaje de asignaturas de ciencias, así como para el desarrollo del PC [79].

La teoría del constructivismo postula que el aprendizaje es esencialmente activo y los nuevos conocimientos se incorporan a las experiencias previas y a los esquemas mentales preexistentes, diferentes en cada persona, por lo que el aprendizaje es subjetivo y se va modificando según la experiencia individual [13]-[15]. En el socio-constructivismo [12], por su parte, se da importancia al individuo y sus relaciones con la sociedad ya que se postula que el conocimiento se construye entre las personas a medida que éstas interactúan. Además, se considera que el lenguaje es la herramienta psicológica que más influye en el desarrollo cognitivo. Según esta teoría, las personas cuentan con ciertas habilidades y conocimientos que dominan gracias a la interacción social, pero en un determinado momento pueden llegar a una zona de desarrollo próximo (distancia entre lo que los individuos ya saben hacer y lo que aún no logran realizar de forma independiente) en la cual aparecen problemas que deben resolver para seguir desarrollando habilidades cognitivas. Es en este momento cuando otros individuos, como puede ser el profesor, orientan el aprendizaje nuevo que, una vez queda establecido, da lugar a la aparición de una nueva zona de desarrollo próximo.

Cuando el constructivismo y el socio-constructivismo se aplican a un contexto educativo, se da especial importancia a las percepciones, emociones y pensamientos del estudiante. Un aprendizaje constructivista debe ser 1) activo: la responsabilidad del resultado del aprendizaje es del alumno y éste se compromete con el proceso de aprendizaje; 2) constructivo: ya que los alumnos aportan ideas nuevas a su conocimiento previo para dar sentido o significado a una discrepancia; 3) colaborativo: se trabaja en grupos de aprendizaje y construcción del conocimiento, se aprovechan las habilidades del resto y el apoyo social; 4) intencional: se intenta conseguir un objetivo cognitivo; 5) conversacional: es un aprendizaje social y dialógico; 6) contextualizado: las actividades de aprendizaje se contextualizan en tareas significativas del mundo real o simulado, por ejemplo mediante un entorno de aprendizaje basado en problemas; 7) reflexivo: los estudiantes reflexionan sobre lo aprendido y los procesos y decisiones implicadas. El profesor, por su parte, es el promotor de actividades y guía al alumno para que éste explore y resuelva los problemas. Así, el estudiante construye su propio aprendizaje, aprende a pensar y razonar, y reflexiona sobre propio proceso de aprendizaje [80].

De esta forma, el aprendizaje constructivista se basa en la construcción del conocimiento cuando se conectan nuevas experiencias con las ideas preexistentes [79]. De manera sencilla, el enfoque constructivista evoca la idea de aprender haciendo mientras los estudiantes trabajan en un proyecto concreto, experimentando y descubriendo por ellos mismos. Es un aprendizaje en el que el alumno construye su propio conocimiento mientras interactúa con el entorno [81]. El aprendizaje resulta más eficiente desde este enfoque que desde estrategias más tradicionales [82]. Además, esta estrategia impacta directamente en el rendimiento académico, la motivación, el desarrollo personal, la autoevaluación y las habilidades comunicativas del estudiante; y mejora la disposición del estudiante frente al aprendizaje de la informática y por lo tanto, del PC [83]. Además, las TIC proporcionan herramientas para el desarrollo de actividades de colaboración y cooperación en la enseñanza, facilitando la interacción de los estudiantes desde una perspectiva constructivista vinculada, de manera inexorable, a la teoría socio-constructivista de Vygotsky [12].

En respuesta a las innovaciones tecnológicas y pedagógicas que se han ido produciendo, han surgido también marcos operativos de aprendizaje como el marco de aprendizaje constructivista de Papert [47] en el que se destaca la interacción social de los estudiantes, la cognición y el pensamiento de alto nivel y, por lo tanto, el desarrollo del PC. Otro marco operativo destacado y ampliamente utilizado para el diseño de entornos de aprendizaje constructivistas es la teoría de la actividad de Jonassen [14], en donde se analizan las necesidades, tareas y resultados esperados cuando se diseñan estos entornos.

El constructivismo también puede ser una base para formar metodologías de enseñanza como las metodologías activas, que inciden en la autoconstrucción del conocimiento por parte de los estudiantes y en la responsabilidad de los estudiantes por su propio aprendizaje. Las metodologías activas están recibiendo un creciente interés como enseñanza instruccional centrada en el alumno mediante actividades dirigidas por un profesor, en las que el estudiante afronta problemas y se esfuerza para encontrar las soluciones, como por ejemplo actividades de resolución de problemas, tareas de escritura, discusión en grupo, o actividades de reflexión [84]. Los componentes comunes a estas metodologías activas se pueden resumir de la siguiente forma [85]:

Basadas en el constructivismo, durante la última década se han ensayado diferentes estrategias de aprendizaje como metodologías activas de enseñanza para ayudar a los estudiantes a aprender a programar y así mejorar desarrollar el PC [61]. Las investigaciones más recientes destacan, tanto por su efecto positivo en el aprendizaje como por ser las más empleadas para el desarrollo del PC, las siguientes estrategias: el aprendizaje basado en problemas, el aprendizaje colaborativo, el aprendizaje basado en proyectos y el aprendizaje basado en juegos [4]. Se muestra en la Tabla 4 la definición de cada una de estas estrategias.

Destacamos en este punto el aprendizaje colaborativo, ya que suele ser una estrategia transversal al resto y resulta fundamental para desarrollar las perspectivas computacionales del PC según el marco 3D de PC de Brennan y Resnick [46]. Dillenbourg [86] establece cuatro condiciones para establecer un contexto colaborativo activo en el que es probable que se activen los mecanismos de aprendizaje: establecer las condiciones iniciales, especificar el tipo de colaboración con un escenario basado en roles, estructurar y guiar las interacciones productivas mediante reglas de interacción, y supervisar y regular las interacciones. El aprendizaje colaborativo fomenta las habilidades de pensamiento crítico de forma mucho más eficaz que los entornos individuales [85]. Esto da lugar a mayores niveles de rendimiento académico y mayor productividad, así como a una mayor salud psicológica, competencia social y autoestima que el aprendizaje individual [87]. Además, los equipos cooperativos alcanzan niveles de pensamiento más altos y retienen la información durante más tiempo que los alumnos que trabajan individualmente [88], [89].

En esta tesis se va a plantear el aprendizaje del PC mediante la estrategia de aprendizaje basado en problemas como enfoque principal; la estrategia basada en juegos como vehículo de andamiaje para guiar y facilitar el proceso de resolución a través de la mecánica del juego; y la estrategia colaborativa como instrumento transversal para mejorar el proceso de aprendizaje. Es importante no confundir la estrategia de aprendizaje basado en juegos (Game Based learning o GBL) con la gamificación. Esta última aplica los sistemas de puntuación-recompensa-objetivo propios de los juegos a la metodología del aula, mientras que la metodología GBL consiste en la utilización directa de juegos como vehículos y herramientas de apoyo al aprendizaje, la asimilación o la evaluación de conocimientos.

Mediante la metodología GBL se trabaja la alfabetización digital y el desarrollo del PC. Algunas de sus ventajas son la motivación del alumno, ya que resulta divertido y dinamizador; el desarrollo del pensamiento crítico, la autosuficiencia y la resolución de problemas, ya que durante el juego el estudiante debe reflexionar y tomar decisiones adecuadas, depurar errores y reponerse frente a las derrotas; el aprendizaje activo, experimentando mediante la prueba y error, estableciendo conexiones entre los conocimientos previos y los nuevos, y tomando decisiones para mejorar; el alumno regula su propio aprendizaje, como propugna el constructivismo, ya que se ofrece una retroalimentación instantánea, el estudiante es consciente de su nivel de conocimientos y habilidades, y puede guiar su propio aprendizaje; el docente puede ser consciente en tiempo real de las fortalezas y debilidades de sus alumnos, pudiendo intervenir en consecuencia en fases iniciales, guiando y adaptando el aprendizaje; se potencia la creatividad y la imaginación, ya que existe una componente de improvisación y capacidad de imaginar soluciones a los retos, con lo que el estudiante puede ampliar su mente y percepción del mundo; y puede beneficiarse del aprendizaje colaborativo si el juego permite jugadores simultáneos que cooperen para un fin común.

Con el objetivo de relacionar las estrategias de aprendizaje con el marco de referencia educativo para el desarrollo del PC (apartado 2.1.3), se ha realizado un análisis de la literatura. Se ha detectado que la mayoría de las investigaciones y actuaciones para el desarrollo del PC en el aula, se centran en la dimensión conceptos computacionales del marco 3D de PC de Brennan y Resnick [46], [61], [93] y, solamente en algunas investigaciones muy recientes, sobre el aprendizaje y la evaluación de las dimensiones prácticas computacionales y perspectivas computacionales [93]-[97]. Esto nos lleva a la necesidad de más investigación y de prestar especial atención a estas dos últimas dimensiones, especialmente más allá del entorno de Scratch [98] en el cual se ubican la mayor parte de los casos de estudio en las investigaciones, ya que el PC es un conjunto interdisciplinario de habilidades y es necesario que existan métodos operativos de aprendizaje y evaluación del PC a través de diversas estrategias de aprendizaje [61], [96]. Las prácticas y perspectivas computacionales son incluso más pertinentes en las etapas de Educación Infantil y Educación Primaria, ya que como se ha visto, es importante desarrollar el PC (por ejemplo, aprendiendo a programar) desde etapas tempranas, para dotar a los estudiantes de habilidades de resolución de problemas que puedan transferir posteriormente a dominios no relacionados con la programación [41], y estas dos últimas dimensiones del marco 3D son las que nos permiten trabajar esta componente del PC que, en nuestra descomposición propuesta (apartado 2.1.2), hemos llamado generalización. A este respecto, en el capítulo 3 de esta tesis se han establecido hipótesis sobre la posible relación del aprendizaje que se obtiene de las estrategias de aprendizaje más relevantes con las dimensiones del marco 3D.

Como se ha visto, la programación se utiliza con frecuencia para desarrollar el PC, ya que, como se ha visto, se desarrollan muchas de las componentes que se identifican con el PC. Programar requiere analizar el problema y descomponerlo en otros más sencillos y resolverlo mediante pasos ordenados, para ello se requiere análisis, abstracción, descomposición, algoritmia, y habilidad para la depuración de errores. Uno de los

objetivos docentes a nivel internacional es enseñar programación de forma efectiva y atractiva a estudiantes de Educación Infantil y primaria, utilizando metodologías activas basadas en el constructivismo y empleando estrategias de aprendizaje adecuadas. Existen numerosas experiencias en esta dirección en las cuales se utilizan diferentes contextos y entornos de aprendizaje. Uno de los principales problemas que surgen en etapas tempranas es que las habilidades de lectura y escritura de estos estudiantes pueden no estar aun suficientemente establecidas como para poder apoyar el aprendizaje con textos escritos y, sin embargo, el desarrollo de esta competencia debe comenzar muy pronto, de forma similar al aprendizaje de una lengua no materna [99], [100].

El software educativo y las aplicaciones multimedia pueden ayudar a mejorar el aprendizaje de la programación y el desarrollo del PC en estas etapas [101], al igual que otros entornos e instrumentos como los robots programables, juegos, videojuegos, realidad virtual, realidad aumentada, o comics. Silva et al. (2021) [102], proponen una taxonomía de entornos para el desarrollo del PC en etapas tempranas diferenciando entre basados en bloques; robots; combinación de bloques con robots; y prototipos. Como subcategorías diferencian entre tangible (se puede manipular físicamente) o web (no-tangible). Además, también indican que las palabras que más aparecen en la literatura sobre entornos para el desarrollo del PC son: computacional, pensamiento, programar, robótica, enseñanza, y codificar. En nuestro caso (Tabla 5), se ha diferenciado entre entornos que utilizan: robótica (la programación del robot puede realizarse de forma tangible o mediante una aplicación); aplicaciones que normalmente se basan en juegos (debe usarse ordenador o tablet); aplicación en la que es necesaria una parte tangible; y tangible, aunque este último caso no se recoge completamente en la tabla porque se considera otra categoría completa (PC desenchufado). Esta tabla se encuentra ordenada por el rango de edad recomendado, de etapas más tempranas a niños más mayores.

La evaluación, tanto cuantitativa como cualitativa, del progreso de los estudiantes es indispensable para la introducción del PC en el currículo [31]. Aunque, de nuevo, hay una falta de consenso sobre qué estrategias son las más adecuadas para evaluar el PC en edades tempranas, ni existe acuerdo en qué debe evaluarse. Esto dificulta poder medir de la eficacia de las intervenciones para el aprendizaje del PC de forma fiable y válida [1], [5]. Tang et al. [134] identifican cuatro formas posibles de evaluar el PC: test tradicional, portafolio (proyecto), cuestionario y entrevista.

La mayoría de los estudios e investigaciones emplean cuestionarios y entrevistas para evaluar el PC, por ejemplo, Atmatzidou y Demetriadis en 2016 [55] o Denner en 2014 [135]. Cetin [136] en 2016 utilizó cuestionarios para medir la comprensión conceptual de los profesores en formación sobre los constructos de programación, así como sus actitudes hacia la informática. Jun et al. [137] en 2014 utilizaron cuestionarios y entrevistas para medir la alfabetización computacional en estudiantes de Educación Primaria.

Los instrumentos para la evaluación del PC de tipo portafolio o proyecto, dependen de actividades o entornos concretos de aprendizaje, es decir, se basan en el análisis de un proyecto o actividad realizada por los alumnos en un entorno concreto de aprendizaje. El marco 3D de Brennan y Resnick [46] surge al aplicar este tipo de evaluación, ya que se basa en el análisis de proyectos creados con Scratch, aunque también incluyen evaluación cualitativa por medio de observación directa y entrevistas para evaluar las prácticas y perspectivas de los alumnos mientras interactúan con el entorno. Hay muchas otras iniciativas de evaluación de tipo portafolio (gran parte utilizan proyectos de Scratch), por ejemplo, las siguientes:

Además de instrumentos de evaluación de tipo portafolio, es importante que haya instrumentos de tipo test tradicional, independientes de entornos de programación concretos para utilizarlos de forma autónoma y así poder evaluar a los estudiantes sin depender de la utilización de un entorno en particular, así como para evaluar el efecto en el aprendizaje de futuros nuevos instrumentos. No obstante, existen pocos instrumentos en este sentido y no suelen incluir datos relativas a fiabilidad y validez de la evaluación realizada. En este particular, el Test for Measuring Basic Programming Abilities de Mühling et al. [140] y el Commutative Assessment de Weintrop y Wilensky [58] son ambos instrumentos validados bajo un enfoque psicométrico pero dirigidos a estudiantes de educación secundaria y universidad. Korkmaz, Çakir, y Özden [141] en 2017 desarrollaron una escala compuesta por 29 preguntas que evalúa cinco áreas de PC según una descomposición del PC propia de estos autores (creatividad, cooperación, pensamiento algorítmico, pensamiento crítico y resolución de problemas). El test mostró una buena fiabilidad y un buen índice de ajuste de los datos y evidencias de que los ítems medían constructos específicos.

El Computational Thinking Test (CTt) de Román-González et al. [44], destaca como instrumento para la evaluación del PC, ya que se aportan evidencias de fiabilidad y validez de criterio, bajo un enfoque psicométrico [142], [143]. Es consistente con las pruebas de Mühling [140] y de Weintrop [58] y está alineado con los estándares internacionales para pruebas psicológicas y educativas [144]. El CTt incluye 28 preguntas y se tarda 45 minutos de media en completar. Además, muestra correlaciones significativas con otras pruebas estandarizadas sobre habilidades mentales y de resolución de problemas. Aunque el CTt está dirigido a alumnos de entre 10 y 16 años, puede ser una base firme para desarrollar nuevos instrumentos de evaluación en etapas más tempranas.

Al comienzo de este trabajo de investigación, en el año 2019, no existían instrumentos de tipo test tradicional, independientes de entornos concretos, para evaluar el PC a lo largo de todos los cursos de Educación Primaria. Por ejemplo, el test de Chen et al. está dirigido a estudiantes de último ciclo de Educación Primaria [145], pero había una carencia clara de instrumentos orientados a niños más pequeños. Sin embargo, es manifiesta la necesidad de una evaluación fiable y válida del PC en todos los contextos educativos para que los investigadores puedan determinar si sus intervenciones son eficaces o no, por lo que nuestros esfuerzos en esta investigación han ido orientados hacia esta dirección mediante el desarrollo del Beginners Computational Thinking Test (BCTt), publicado en 2020 [8], cuyo diseño y validación se describe en el Capítulo 4, así como el competence Computational Thinking test (cCTt) como adaptación para los niños más mayores, para los que el CTt fue una base consolidada y firme. Posteriormente a la publicación del BCTt ha habido otros intentos a destacar de instrumentos de tipo test tradicional para evaluar el PC en etapas tempranas, como por ejemplo el TechCheck CT unplugged [146]; o el Computational Thinking Assessment of Chinese Elementary School Students [147], también validado en cuanto a la fiabilidad y validez de constructo.

Una limitación de la evaluación por medio de test tradicional es que no abarca todas las dimensiones del PC del marco 3D. Según Grover y Pea [148], es necesario contar con sistemas de evaluación, para evaluar un aprendizaje más profundo combinando diferentes medidas de datos [142], por lo que es necesario combinar otros tipos de evaluación con el test tradicional.

La evaluación del PC también puede ser dinámica y así reflejar las capacidades y la progresión de los alumnos a lo largo del tiempo. Una forma de evaluar este aspecto es mediante analíticas de aprendizaje en juegos o Game Learning Analytics (GLA). La disciplina GLA es una extensión de analíticas de aprendizaje [149] pero adaptadas a entornos educativos basados en juegos. Con la técnica de GLA se recogen los datos de juego sin que el estudiante perciba que le están evaluando. Estos datos se analizan en tiempo real o después de jugar para proporcionar retroalimentación, y también después de que se hayan recogido suficientes datos durante varios partidas para que el análisis pueda arrojar conocimientos adicionales como la progresión de los estudiantes a lo largo de las partidas. Además, los datos de las interacciones del juego contienen información valiosa sobre cómo los jugadores interactuaron con el juego, el progreso, las habilidades, la persistencia, los problemas encontrados o la comprensión de los conceptos [16], [17]. Existen casos de éxito de GLA para la evaluación en juegos educativos [16], [119], [150], por ejemplo, CMX que es un MMORPG educativo dirigido a la educación secundaria para la enseñanza de la programación [151], [152]. Del mismo modo, existen varios marcos y estándares para el correcto análisis de los datos recogidos por los juegos [16], [17], [119], [152]-[154]. Para alcanzar nuestro objetivo de analizar el PC en todas sus dimensiones, planteamos también el uso de GLA en nuestro sistema de evaluación.

En esta tesis se trabaja para abarcar todas las dimensiones del marco 3D mediante diferentes enfoques de evaluación, creando así un sistema de evaluación. Así, se plantea una hipótesis de impacto de los diferentes enfoques de evaluación según el marco 3D (véase el Capítulo 3).

En este punto, el grado de cumplimiento de los objetivos generales de la tesis es el que se muestra en la Tabla 9. En el siguiente capítulo, se extraerán conclusiones a partir de esta investigación teórica y, a partir de ellas, se establecerán las hipótesis generales de la tesis.

Dado que no existe una definición consensuada del PC, se ha realizado una revisión de la literatura y, basándonos en los puntos en común de las definiciones existentes (apartado 2.1), en esta tesis se propone la siguiente definición:

El pensamiento computacional es una habilidad cognitiva que permite resolver problemas utilizando estrategias computacionales.

De igual forma, en esta tesis, se propone la siguiente descomposición del PC en seis factores y sus definiciones: 1) abstracción (proceso de obtener algo simple desde algo complejo, obviando los detalles); 2) análisis de datos (buscar, seleccionar, organizar y analizar lógicamente los datos); 3) descomposición de problemas (descomponer problemas en otros más pequeños que pueden resolverse con mayor facilidad; 4) algoritmia (identificar instrucciones específicas y explícitas que, paso a paso, llevan a cabo un proceso); 5) depuración de errores (identificar y corregir los errores en la solución aportada); y 6) generalización (transferir un proceso de resolución de problemas a una variedad grande de problemas).

Además, se propone también la identificación de disposiciones y predisposiciones para el aprendizaje del PC, tal y como se plantea en la literatura [41], [53]. Esta identificación tendrá especial relevancia en el marco de la tesis, ya que se analizarán estos aspectos motivacionales y de persistencia ante los retos en el Capítulo 7.

En cuanto al marco de referencia educativo, se ha seleccionado uno de los marcos de PC más citados en la literatura y más utilizados empíricamente, que es el marco 3D de Brennan y Resnick (2012) [46]. Este marco clasifica el PC según tres dimensiones: 1) conceptos computacionales (conceptos que utilizan los programadores); 2) prácticas computacionales (prácticas de resolución de problemas que se necesitan/producen en el proceso de programación); y 3) perspectivas computacionales (perspectivas que se forman los diseñadores sobre sí mismos y el mundo que les rodea). Este marco es adecuado para considerar el PC en entornos que utilizan la programación informática y en Educación Primaria [61], por lo que parece adecuado como punto de partida en esta tesis.

A continuación, se describen las hipótesis generales que se plantean tras la investigación teórica y que constituyen la base para la investigación empírica realizada. A continuación, se especifican las hipótesis empíricas (HE) planteadas y las experiencias realizadas en relación a cada una de ellas.

HE1 – sobre la evaluación del PC en Educación Primaria.

Es posible evaluar el PC en la etapa de Educación Primaria mediante un test tradicional independiente de un entorno concreto.

Como se ha evidenciado en el estado del arte, pese a que evaluar del progreso de los estudiantes es indispensable para la introducción del PC en el currículo [31], hay una falta de consenso sobre qué estrategias son las más adecuadas para esta evaluación y, además, existen pocos instrumentos en este sentido y no suelen incluir datos relativos a su fiabilidad y validez. Sin embargo, es manifiesta la necesidad de una evaluación fiable y válida del PC en todos los contextos educativos para que los investigadores puedan determinar si sus intervenciones son eficaces o no.

Al comienzo de este trabajo de investigación, en el año 2019, no existía ningún instrumento de tipo test tradicional, independiente de entornos concretos, para evaluar el PC en Educación Primaria, por lo que los esfuerzos en esta investigación se han orientado hacia esta dirección mediante el desarrollo del test de PC para principiantes: Beginners Computational Thinking test (BCTt), publicado en 2020 [8], y que se detalla en el Capítulo 4, para el que el Computational Thinking Test (CTt) [44] ha sido una base consolidada y firme.

El BCTt ha tenido gran repercusión internacional y, junto a otros equipos de investigación de países como Suiza, Portugal o Países Bajos, se están realizando esfuerzos para determinar los límites de edad para la aplicación del test o desarrollando nuevas versiones para adaptarse a estudiantes de diferentes edad y poblaciones. De esta forma, en función de los resultados de fiabilidad del BCTt para los ciclos superiores de Educación Primaria, y gracias a la colaboración internacional, se ha desarrollado y validado el competence Computational Thinking test (cCTt) para así, junto con el BCTt y el CTt, cubrir todos los rangos de edad correspondientes a esta etapa educativa.

Por otro lado, se plantea poder utilizar el BCTt en también en la etapa de Educación Infantil, por lo que en el Capítulo 5 se describe una experiencia en la que trata de obtener el límite inferior de edad en la que se puede administrar el test, validando su fiabilidad en niños de 4 y 5 años.

HE2 – sobre la relación de estrategias de aprendizaje con marco 3D.

Mediante diferentes estrategias de aprendizaje, pueden abarcarse las tres dimensiones del PC, de forma que la relación entre el marco 3D y las estrategias de aprendizaje es como se muestra en la Figura 10.

Del estado del arte, se ha detectado que la mayoría de las investigaciones y actuaciones para el desarrollo del PC en el aula, se centran en la dimensión conceptos computacionales del marco 3D de PC de Brennan y Resnick [46], [61], [93] y, solamente en algunas investigaciones muy recientes, sobre el aprendizaje y la evaluación de las dimensiones prácticas computacionales y perspectivas computacionales [93]-[97]. Esto nos lleva a la necesidad de más investigación y de prestar especial atención a estas dos últimas dimensiones, especialmente más allá del entorno de Scratch [98] en el cual se ubican la mayor parte de los casos de estudio en las investigaciones. Además, el PC es un conjunto interdisciplinario de habilidades y es necesario que existan métodos operativos de aprendizaje a través de diversas estrategias [61], [96].

Además, para dotar a los estudiantes de habilidades de resolución de problemas que puedan transferir posteriormente a dominios no relacionados con la programación [41], es necesario desarrollar el PC desde etapas tempranas y es especialmente importante desarrollar las prácticas y perspectivas computacionales. Estas dos últimas dimensiones del marco 3D son las que nos permiten trabajar la componente de esencial del PC que, en la descomposición propuesta en esta tesis, se ha descrito como la generalización.

En el marco teórico de esta tesis se exploraron las estrategias de aprendizaje basado en problemas, aprendizaje colaborativo y aprendizaje basado en juegos como las estrategias de aprendizaje más utilizadas y con más impacto en el aprendizaje del PC. En esta tesis se va a tratar de relacionar el posible impacto de cada una de estas estrategias de aprendizaje en cada dimensión del marco 3D del PC. En la Figura 10 se muestra nuestra hipótesis sobre dicha relación: las dimensiones computacionales se sitúan en los vértices del triángulo, de modo que cuanto más cerca de un vértice aparezca la estrategia, mayor será la probabilidad de que esta dimensión se vea afectada por la estrategia.

A diferencia de la estrategia de aprendizaje basada en problemas, en la estrategia de aprendizaje basada en juegos el alumno no recibe necesariamente una definición previa de los conceptos o contenidos a tratar, sino que guía su propio aprendizaje libremente, motivado por la sensación de logro (véase la Tabla 4), por lo que nuestra hipótesis es que la adquisición de conceptos podría no ser completa. Por el contrario, en el aprendizaje basado en juegos, las prácticas computacionales podrían verse especialmente potenciadas, ya que dominarlas es esencial para progresar en los retos o niveles que se proponen [61].

Por otro lado, la hipótesis es que las prácticas y perspectivas computacionales se pueden ver reforzadas si se utilizan una estrategia colaborativa. Esta estrategia se utiliza a menudo en los estudios que implican experiencias de programación y puede mejorar tanto las prácticas como las dimensiones de las perspectivas computacionales, debido a que los estudiantes revisan y piensan sobre su experiencia de programación, mejorando así su propio proceso de aprendizaje [61]. En un entorno colaborativo enfocado a aprender programación, los estudiantes no sólo reflexionan sobre el funcionamiento de su programa, sino que también revisan y piensan en los programas que han creado sus compañeros. El debate y discusión, en voz alta, de todas las soluciones de programación aportadas, propias y ajenas, puede mejorar estas dos dimensiones del PC, especialmente las perspectivas computacionales [15], [60], [61].

Posteriormente, mediante la experiencia en colegios descrita en el Capítulo 6, en el que se utilizarán las tres estrategias de aprendizaje simultáneamente, se comprobará esta hipótesis.

HE3 – sobre la estrategia basada en juegos para el aprendizaje del PC

Los entornos que utilizan la estrategia basada en juegos (GBL) potencian el aprendizaje de habilidades de PC en Educación Primaria en contextos escolares, sobre en los niños más pequeños y si se aplica una componente colaborativa.

Solamente un 20% de las experiencias que incorporan GBL en la literatura se orientan a la etapa de Educación Infantil y primaria, pese a que esta estrategia suele arrojar resultados muy positivos en el aprendizaje en un 85% de los casos [11]. La hipótesis planteada es que la enseñanza de habilidades de PC y su evaluación es posible y fiable en estas etapas escolares utilizando GBL.

Esta hipótesis se comprueba en el Capítulo 6, mediante la validación a través experiencias en colegios de un videojuego educativo, desarrollado específicamente en el marco de la tesis, para la enseñanza de la programación y desarrollo del PC.

HE4 – sobre la relación entre las estrategias de evaluación y el marco 3D.

Es posible abarcar las tres dimensiones del marco 3D del PC mediante diferentes estrategias de evaluación tal y como se muestra en la Figura 11.

Una limitación de la evaluación por medio de test tradicional es que no abarca todas las dimensiones del PC del marco 3D. Según Grover y Pea [148], es necesario contar con sistema de evaluación, para evaluar un aprendizaje más profundo combinando diferentes medidas de datos [142], además del test tradicional.

Por otro lado, la evaluación del PC también puede ser dinámica y así reflejar las capacidades y la progresión de los alumnos a lo largo del tiempo. Este aspecto es evaluable mediante analíticas de aprendizaje en juegos o Game Learning Analytics (GLA). Para alcanzar el objetivo de analizar el PC en todas sus dimensiones, en esta tesis se plantea el uso de GLA como parte del sistema de evaluación propuesto. La hipótesis de impacto de las diferentes estrategias de evaluación según el marco 3D se muestra en la Figura 11, en la que las dimensiones computacionales se sitúan en los vértices del triángulo, de modo que cuanto más cerca se represente la estrategia de evaluación de un vértice, mayor será la probabilidad de que esta dimensión se vea afectada por la estrategia.

En los capítulos 6 y 7, mediante la combinación de diferentes estrategias de evaluación, se explorará esta hipótesis.

HE5 – sobre el análisis de las predisposiciones y disposiciones del PC con GLA.

Los entornos de aprendizaje basados en juegos voluntarios pueden aportar información sobre disposiciones y predisposiciones para el aprendizaje del PC según las características del individuo en cuanto a edad y género.

La estrategia GBL se utiliza con éxito en entornos escolares, formalmente controlados y dirigidos, en tiempo y forma. La hipótesis que se plantea es que, mediante entornos GBL voluntarios, fuera del contexto escolar, y utilizando GLA, es posible la identificación de disposiciones y predisposiciones [41], [53] para el aprendizaje del PC, como por ejemplo intereses, motivación, persistencia ante los retos o comportamiento ante las recompensas. Esta identificación tendrá especial relevancia en el marco de la tesis y se detallará en el Capítulo 7.

A continuación, se enumeran las experiencias que se plantean tras la investigación teórica y que constituyen la base de la investigación empírica realizada. Estas experiencias se relacionan directamente con los objetivos generales de la tesis y con las hipótesis previamente descritas. En los capítulos siguientes, se detallarán los objetivos específicos de cada una de las experiencias.

E1 – Desarrollo y validación de prueba independiente para la evaluación del PC en Educación Primaria: Beginners Computational Thinking test (BCTt).

En base a la HE1, se plantea el desarrollo de un test de PC que abarque la etapa de Educación Primaria y su validación en cuanto a fiabilidad, realizando para ello un procedimiento de validación de contenido a través de un panel de expertos y, después, una experiencia de aplicación en alumnos de Educación Primaria para comprobar su fiabilidad.

Además, según los resultados, se plantean otras experiencias, a través de colaboraciones internacionales, para el desarrollo y validación de una adaptación del test para los niños más mayores: competence Computational Thinking test (cCTt), de forma que, al finalizar todos los desarrollos y validaciones, se disponga de instrumentos fiables de evaluación que cubran la etapa completa de Educación Primaria.

E2 – Estimación de la validez del BCTt en alumnos de Educación Infantil.

Una vez desarrollado el test y sus adaptaciones en la experiencia anterior, cubriendo toda la etapa de Educación Primaria, se plantea, nuevamente a través de colaboraciones internacionales, el estudio de los límites inferiores de aplicación en cuanto a la edad de los niños. Se plantea la validación del BCTt mediante una experiencia en alumnos de Educación Infantil para concretar este límite inferior.

E3 – Validación y análisis del entorno educativo basado en el juego BAC, en modos individual y colaborativo y análisis de habilidades de PC en Educación Primaria.

En base a las hipótesis HE2, HE3 y HE4, se plantea el desarrollo de un videojuego que se basa en GBL e incluye GLA, como herramienta para el aprendizaje y la evaluación del PC en alumnos de Educación Primaria, así como su validación a través de experiencias en distintos colegios.

E4 – Análisis de motivación intrínseca, intereses, persistencia y comportamiento frente a recompensas en el aprendizaje de la programación en etapas tempranas utilizando el entorno BAC.

En base a las hipótesis HG4 y HG5, se plantea el despliegue masivo de BAC para que los usuarios puedan jugar voluntariamente y, de esta forma, analizar con GLA la progresión del aprendizaje a lo largo del tiempo, así como predisposiciones y disposiciones del PC relacionadas con la motivación intrínseca, como intereses, persistencia ante los retos, y comportamiento ante las recompensas.

En la Tabla 10 se muestra la relación entre las experiencias, los objetivos generales y las hipótesis base para la investigación empírica. Los objetivos generales mostrados están incluidos en el objetivo principal OP: Avanzar en el conocimiento sobre el PC, sobre todo en su componente operacional, es decir, en cuanto a métodos de enseñanza y de evaluación eficaces, sobre todo a etapas tempranas. Las experiencias, también persiguen transversalmente el objetivo común OC: Diseño y validación de instrumentos de evaluación del PC que cubran un amplio rango de edades y poblaciones. En la tabla también se indica en qué capítulo se describe cada experiencia.

En este punto, el grado de cumplimiento de los objetivos es el que se muestra en la Tabla 11.

Given that there is no agreed definition of CT, a review of the literature has been carried out and, based on the commonalities of the existing definitions (section 2.1), the following definition is proposed in this thesis:

Computational thinking is a cognitive ability that enables problem solving using computational strategies.

Similarly, in this thesis, the following decomposition of CT into 6 components is suggested: 1) abstraction (process of obtaining something simple from something complex, obviating details); 2) data analysis (searching, selecting, organising and logically analysing data); 3) problem decomposition (decomposing problems into smaller ones that can be solved more easily; 4) algorithms (identifying specific and explicit instructions that, step by step, implement a process); 5) error debugging (identifying and correcting mistakes in a given solution); and 6) generalisation (transferring a problem-solving strategy to a large variety of problems).

In addition, the identification of dispositions and predispositions for learning CT, as proposed in the literature [41], [53]., is also addressed. This identification will be of particular relevance in the framework of the thesis, as these motivational aspects and persistence in the face of challenges will be analysed in Chapter 7.

Regarding the educational frame of reference, one of the most cited in the literature and most empirically used CT frameworks has been selected, which is Brennan and Resnick's (2012) 3D framework [46]. This framework classifies CT along three dimensions (see Table 3): 1) computational concepts (concepts that programmers use); 2) computational practices (problem-solving practices that are needed/produced in the programming process); and 3) computational perspectives (perspectives that designers form about themselves and the world around them). This framework is suitable for considering CT in environments that use computer programming and in Primary Education [61], so it seems appropriate as a starting point in this thesis.

The following is a description of the general hypotheses that emerged from the theoretical research and that form the basis for the empirical research carried out. The empirical hypotheses (HE) and the studies carried out in relation to each of them are as specified below.

HE1 – on the assessment of CT in Primary Education.

It is possible to assess CT in primary education using a traditional test independent of a specific environment.

As has been shown in the state of the art, although assessment of student progress is essential for the introduction of CT in the curriculum [31], there is a lack of consensus on which strategies are the most appropriate for this assessment and, moreover, there are few such instruments and they do not usually include data on their reliability and validity. However, there is a clear need for reliable and valid assessment of CT in all educational contexts so that researchers can determine whether their interventions are effective.

At the beginning of this research work in 2019, there was no traditional, setting-independent test-type instrument for assessing CT in Primary Education, so efforts in this research have been directed in this direction by developing the Beginners CT test: Beginners Computational Thinking test (BCTt), published in 2020 [8], and detailed in Chapter 4, for which the Computational Thinking Test (CTt) [44] has been a consolidated and firm basis.

The BCTt has had considerable international impact and, together with other research teams in countries such as Switzerland, Portugal and the Netherlands, efforts are being made to determine the age limits for the application of the test or to develop new versions to adapt it to students of different ages and populations. In this way, based on the reliability results of the BCTt for upper stages of Primary Education, and thanks to international collaboration, the competence Computational Thinking test (cCTt) has been developed and validated to cover, together with the BCTt and the CTt, all the age ranges corresponding to this educational stage.

On the other hand, the BCTt can also be used in the Infant Education stage, so Chapter 5 describes a study in which the aim is to obtain the lower age limit at which the test can be administered, validating its reliability in children of 4 and 5 years of age.

HE2 – on the relationship of learning strategies to the 3D frame.

Through different learning strategies, the three dimensions of CT can be covered, so that the relationship between the 3D framework and the learning strategies is as shown in Figure 10. Expected impact of the learning strategy on the key dimensions of the CT 3D framework.

From the state of the art, it has been noticed that most of the research and actions for the development of CT in the classroom, focus on the computational concepts dimension of Brennan and Resnick's CT 3D framework [46], [61], [93] and, only in some very recent research, on the learning and assessment of computational practices and computational perspectives dimensions [93]-[97]. This leads us to the need for more research and special attention to the latter two dimensions, especially out of the Scratch environment [98] in which most of the case studies in the research are conducted. Moreover, CT is an interdisciplinary set of skills and there is a need for operational methods of learning through a combination of various strategies [61], [96].

Furthermore, to equip students with problem-solving skills that they can later transfer to non-programming domains [41], it is necessary to develop CT from early stages and it is especially important to develop computational practices and perspectives. These last two dimensions of the 3D framework are the ones that allow us to work on the essential component of the CT which, in the decomposition proposed in this thesis, has been described as generalisation.

In the theoretical framework of this thesis, problem-based learning, collaborative learning, and game-based learning strategies were identified as the most commonly used learning strategies with the greatest impact on CT learning. In this thesis we are going to try to link the possible impact of each of these learning strategies on each dimension of the CT 3D framework. Figure 10 shows our hypothesis about this relationship: the computational dimensions are located at the vertices of the triangle, so

that the closer to a vertex the strategy appears, the higher the probability that this dimension will be affected by the strategy.

Unlike the problem-based learning strategy, in the game-based learning strategy the learner does not necessarily receive a prior definition of the concepts or content to be covered, but guides his or her own learning freely, motivated by a sense of achievement (see Table 4), so the hypothesis is that the acquisition of concepts may not be complete. On the contrary, in game-based learning, computational practices could be particularly enhanced, since mastering them is essential to progress in the challenges or levels proposed [61].

On the other hand, we hypothesise that computational practices and perspectives can be enhanced by using a collaborative strategy. This strategy is often used in studies involving programming experiences and can enhance both the practices and computational perspectives dimensions, since students review and think about their programming experience, thus enhancing their own learning process [61]. In a collaborative environment focused on learning programming, students not only reflect on how their program works, but also review and think about the programs their peers have created. Debate and discussion, aloud, of their own and others' programming solutions, can enhance both dimensions of CT, especially computational perspectives [15], [60], [61].

Subsequently, through the case study in schools described in Chapter 6, in which all three learning strategies are used simultaneously, this hypothesis will be tested.

HE3 – on the game-based strategy for learning CT

Environments using the Game-Based Learning approach (GBL) enhance the learning of CT skills in Primary Education in school settings, especially in younger children and if a collaborative component is applied.

Just 20% of the studies that incorporate GBL in the literature are aimed at the pre-school and primary school stages, even though this strategy tends to yield very positive learning results in 85% of cases [11]. The hypothesis posed is that the teaching of CT skills and their assessment is possible and reliable at these school stages using GBL

This hypothesis is confirmed in Chapter 6, by validating through studies in schools an educational video game, developed specifically within the framework of the thesis, for the teaching of programming and CT development.

HE4 – on the relationship between assessment strategies and the 3D framework

It is possible to cover the three dimensions of the CT 3D framework through different assessment strategies as shown in Figure 11. Expected impact of the assessment strategy on the key dimensions of the CT 3D framework.

A limitation of traditional test-based assessment is that it does not cover all dimensions of the CT of the 3D framework. According to Grover and Pea [148], a system of assessments is needed to assess deeper learning by combining different data measures [142], in addition to the traditional test.

Moreover, the assessment of CT can also be dynamic, reflecting learners' abilities and progression over time. This aspect can be evaluated by means of Game Learning Analytics (GLA). In order to achieve the aim of analysing CT in all its dimensions, this thesis proposes the use of GLA as part of the proposed system of assessments. The impact hypothesis of the different assessment strategies according to the 3D framework is shown in Figure 11, in which the computational dimensions are placed at the vertices of the triangle, so that the closer the assessment strategy is represented to a vertex, the higher the probability that this dimension will be affected by the strategy.

In chapters 6 and 7, by combining different assessment strategies, this hypothesis will be explored.

HE5 – sobre el análisis de las predisposiciones y disposiciones del PC con GLA

Los entornos de aprendizaje basados en juegos voluntarios pueden aportar información sobre disposiciones y predisposiciones para el aprendizaje del PC según las características del individuo en cuanto a edad y género.

The GBL strategy is successfully used in school settings, formally controlled and directed, in time and form. It is hypothesised that through voluntary GBL settings, outside the school context, and using GLA, it is possible to identify dispositions and predispositions [41], [53] for CT learning, such as interests, motivation, persistence in the face of challenges or behaviour towards rewards. This analysis will be of relevance in the framework of the thesis and will be detailed in Chapter 7.

Following the theoretical research, a series of case studies were carried out that are directly related to the general aims of the thesis and to the hypotheses previously described. In the following chapters, the specific aims of each of the case studies will be detailed.

E1 – Development and validation of a stand-alone test for the assessment of CT in Primary Education: Beginners Computational Thinking test (BCTt).

Based on HE1, we propose the development of a CT test that covers the Primary Education stage and its validation in terms of reliability, carrying out a content validation procedure through a panel of experts and, later, an administration on Primary Education students to check its reliability.

In addition, depending on the results, other case studies are planned, through international collaborations, for the development and validation of an adaptation of the test for older children: competence Computational Thinking test (cCTt), so that, when all the developments and validations are completed, reliable assessment instruments covering the entire Primary Education stage would be available.

E2 – Estimation of the validity of the BCTt in Infant Education students.

Once the test and its adaptations have been developed in the previous study, covering the entire Primary Education stage, research on the lower limits of application of the tests in terms of the age of the children is planned, once again through international collaborations. Validation of the BCTt is proposed by means of a case study with pre-school students in order to determine this lower limit.

E3 – Validation and analysis of the educational environment based on the BAC game, in individual and collaborative modes and analysis of CT skills in Primary Education.

Based on hypotheses HE2, HE3 and HE4, we propose the development of a video game based on GBL and including GLA, as a tool for learning and assessment of CT in Primary Education students, as well as its validation through case studies in different schools.

E4 – Analysis of intrinsic motivation, interests, persistence, and behavior in response to rewards, in learning programming in early stages using the BAC environment.

Based on hypotheses HG4 and HG5, we propose the massive deployment of BAC so that users can play voluntarily and, in this way, analyse with GLA the progression of learning over time, as well as predispositions and dispositions of the CT related to intrinsic motivation, such as interests, persistence in the face of challenges, and behavior in response to rewards.

Table 10 shows the relationship between the case studies, the general aims, and the base hypotheses for the empirical research. The general aims shown are included in the main aim OP: To advance knowledge about CT, especially in its operational component, i.e., in terms of effective teaching and assessment methods, especially at early stages. The studies also pursue transversally the common aim OC: Design and validation of CT assessment instruments covering a wide range of ages and populations. The table also indicates in which chapter each case study is described.

At this point, the degree of achievement of the aims is as shown in Table 11.

Como se ha descrito anteriormente, junto con el aprendizaje, la evaluación del PC es una parte indispensable a tener en cuenta para introducir el PC en el currículo escolar, ya que la evaluación de los estudiantes con fines pedagógicos es esencial [31]. Desafortunadamente, aunque hay múltiples investigadores que describen experiencias de integración del pensamiento computacional en el currículo, los esfuerzos que implican la evaluación formal del pensamiento computacional se han centrado principalmente en la educación secundaria, el bachillerato y la universidad [113]. Además, los instrumentos de evaluación propuestos por las investigaciones recientes se basan principalmente en el análisis de proyectos realizados por los estudiantes en entornos de programación específicos. De esta forma, no existían, en el comienzo de este trabajo de investigación, instrumentos de tipo test tradicional, independientes de entornos concretos, para evaluar el PC a lo largo de todos los cursos de Educación Primaria. Sin embargo, es manifiesta la necesidad de una evaluación fiable y válida del PC en todos los contextos educativos para poder mejorar el currículo escolar, para que los investigadores puedan determinar si sus intervenciones son eficaces o no, y para poder desarrollar cada vez mejores instrumentos de aprendizaje y evaluación del PC.

En este sentido, se ha diseñado y validado el BCTt, dirigido a etapas tempranas y publicado en 2020 [7], [8]. Se parte la hipótesis base HE1: es posible evaluar el PC en la etapa de Educación Primaria mediante un test tradicional independiente de un entorno concreto. A continuación, se enumeran los objetivos generales asociados a esta experiencia:

En el apartado 2.5, se describieron algunos de los intentos e instrumentos de evaluación del PC, de entre los que destaca el Computational Thinking Test (CTt) [44] como un instrumento autónomo, independiente de cualquier entorno de programación, para la evaluación del PC. El CTt está diseñado bajo un enfoque psicométrico y aporta evidencia sobre su fiabilidad y contenido [155], validez de criterio [142] y predictiva [143]; es consistente con el Test for Measuring Basic Programming Abilities [140] y con el Commutative Assessment [58]; y está alineado con los estándares internacionales para pruebas psicológicas y educativas [144]. En términos del marco 3D, el CTt de Román et al. se centra en los conceptos computacionales, parcialmente en las prácticas computacionales e ignora las perspectivas computacionales [44].

El objetivo específico de esta experiencia es el diseño y validación en cuanto a fiabilidad de un instrumento independiente de un entorno concreto dirigido a alumnos de Educación Primaria. Para la consecución de este objetivo y, aunque el CTt está dirigido a estudiantes de entre 10 y 16 años, se ha tomado como una base consolidada y firme para el BCTt, dirigido a niños de Educación Primaria, desarrollado y validado en esta experiencia. Como la población objetivo del BCTt es más joven que la del CTt, el test se ha adaptado tanto en su forma como en su contenido. Además, el diseño del BCTt incluye varias innovaciones de fondo que pretenden ser mejoras sustanciales con respecto a otros test tradicionales. En este capítulo se presentan las pautas que se han seguido para el diseño del BCTt como instrumento de evaluación autónomo, independiente de cualquier entorno de programación; su proceso de validación de contenidos mediante el procedimiento de juicio de expertos y la administración a alumnos de Educación Primaria. Los análisis estadísticos preliminares muestran la prometedora consistencia del BCTt para evaluar el PC en Educación Primaria.

Por otro lado, y dado que los resultados de la experiencia, presentados en el apartado 4.3, indican que existe un efecto techo en los alumnos más mayores, también se ha desarrollado y validado una versión del test para estos alumnos: Competence Computational Thinking Test (cCTt), en una colaboración con la Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)¹ en Suiza, y un análisis comparativo del BCTt y en cCTt en colaboración la EPFL y la ONG Tree Tree 2, en Portugal².

Se diseñó una primera versión del BCTt dirigida a alumnos de Educación Primaria. Basándose en el CTt, el test se adaptó tanto en su forma como en su contenido a los alumnos de entre 5 y 12 años, por lo que se realizaron varios cambios sustanciales. A continuación, el BCTt se sometió a una prueba piloto en pequeñas submuestras y fue evaluada por expertos en la materia. A partir de estos resultados preliminares, se introdujeron cambios para obtener una segunda versión mejorada que se administró a 299 estudiantes de tres colegios en España. Los resultados obtenidos se analizaron estadísticamente. En la Figura 12 se muestra el procedimiento de validación.

El BCTt v.2 se administró a alumnos de Educación Primaria para analizar empíricamente la adecuación del diseño, realizar un análisis estadístico de los ítems y comprobar su fiabilidad.

Los expertos consideraron el diseño del BCTt como adecuado para la evaluación del PC en alumnos de Educación Primaria, tanto en la forma como en el contenido, y con mejoras relevantes con respecto al CTt como las transiciones entre casillas. Además, los expertos opinaron que los ítems del test parecían estar ordenados en dificultad creciente y relevancia. Estas consideraciones se confirmaron en el análisis estadístico de cuando se administró el test a alumnos de Educación Primaria.

Las transiciones entre casillas se muestran como una mejora relevante en los trazados de los laberintos para los alumnos más jóvenes (primer ciclo de Educación Primaria), dando lugar a puntuaciones superiores muy significativas en comparación con los alumnos que realizaron la variación del test sin transiciones. Sin embargo, los alumnos de 4º y 6º curso no se benefician de la inclusión de transiciones ni se vieron afectados negativamente por ellas. Esto nos lleva a la conclusión de que las transiciones son una mejora que se puede incluir en este tipo de problemas que funciona un andamiaje importante para los alumnos más jóvenes sin afectar negativamente a los mayores.

La media global de toda la muestra y las puntuaciones del BCTt de las submuestras sugieren que el test podría estar dirigido a las primeras etapas educativas de primaria, ya que se muestran medias elevadas en las submuestras del segundo y tercer ciclo, y no se muestran diferencias significativas entre las medias de las puntuaciones totales en los alumnos de mayor edad. Así, el BCTt parece estar dirigida a los cursos 1º a 4º y especialmente a los cursos 1º y 2º, ya que está equilibrada en cuanto a la dificultad de sus ítems. Sin embargo, existen diferencias significativas entre los cursos en las medias de las puntuaciones de las submuestras de todos los ciclos de Educación Primaria a partir de la pregunta 12, lo que nos lleva a concluir que la prueba podría estar dirigida a todas las etapas de primaria, pero la primera parte de la prueba podría incluir ítems demasiado fáciles para los alumnos de mayor edad, al contrario de lo que se esperaba según la opinión de los expertos, por lo que incluir más ítems con una dificultad mayor para los alumnos de tercer ciclo podría ser una mejora a considerar para una futura versión del test.

El BCTt demostró una alta fiabilidad en toda la muestra con un Alfa de Cronbach = 0,824, sin embargo, se obtuvo un coeficiente mayor en los alumnos más jóvenes que en los mayores. Como era de esperar, el test es más fiable en 1º y 2º curso que en los superiores, ya que el nivel de dificultad se ajusta mejor a los cursos inferiores. Así, el BCTt, al igual que el CTt es un instrumento autónomo, independiente de cualquier entorno, que se ha revelado fiable para la evaluación del PC en Educación Primaria y puede ser administrado como pre-test y post-test en las investigaciones que lo requieran.

A partir de esta investigación se puede concluir que el BCTt puede ser utilizado en alumnos de Educación Primaria, particularmente en los primeros cursos (5 a 7 años), ya que los resultados de los alumnos de mayor edad (8 a 12 años) revelan que el BCTt podría ser demasiado fácil para los alumnos de los cursos más altos, aunque puede ser utilizado centrándose sólo en los ítems más complejos del test. Por lo tanto, el BCTt puede considerarse una extensión fiable del CTt de Román et al. para estudiantes más jóvenes, ya que el CTt está dirigida a estudiantes de 10 a 16 años.

Una de las limitaciones del BCTt es que, en relación con el marco 3D, se centra en los conceptos computacionales, sólo parcialmente en las prácticas computacionales e ignora las perspectivas computacionales. Por este motivo, se recomienda su uso en paralelo con otros instrumentos de evaluación para cubrir sus limitaciones, 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. Este aspecto se tiene en cuenta en experiencias posteriores y se contempla en capítulos posteriores de esta tesis.

Por otra parte, es necesario establecer el límite inferior de edad en el que el BCTt puede ser administrado. En este sentido, se ha realizado una experiencia, en colaboración con la Fontys University of Applied Science y la Zuyd University of Applied Science, ambas de Países Bajos, que se describe en el Capítulo 5 y concluye en que el BCTt muestra una fiabilidad muy alta en alumnos de 4 años (α de Cronbach = 0,802) y 5 años (α de Cronbach = 0,889).

En cuanto al límite superior de edad para la administración del BCTt, a través de la experiencia realizada se demuestra que el BCTt tiene muy buena fiabilidad para la evaluación del PC en niños hasta los 8 años, pero en niños a partir de esta edad se produce un efecto techo. En este sentido, y dado que el CTt está dirigido al rango de edad de los 10 a los 16 años, se plantea el desarrollo y validación de una adaptación del BCTt que muestre una muy buena fiabilidad en el rango de edad en el que ésta decrece.

Por este motivo, se ha desarrollado y validado una versión del test que ha demostrado ser muy fiable en el rango de los 7 a los 9 años: Competence Computational Thinking Test (cCTt), en una colaboración con la Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) en Suiza, en la que se realizó un estudio a principios de 2021 con 37 expertos y 1519 alumnos de estos cursos en centros escolares suizos. Después, se realizó un análisis comparativo del BCTt y en cCTt en colaboración la EPFL y la ONG Tree Tree 2, en Portugal, para concretar cuándo debe administrarse uno u otro test. Estas experiencias se resumen en el siguiente apartado.

De esta forma, se pretende avanzar en el objetivo OC: Diseño y validación de instrumentos de evaluación del PC que cubran un amplio rango de edades y poblaciones.

Dado que las primeras preguntas del BCTt resultaron demasiado fáciles para los alumnos a partir de 8 años, y se observó un efecto techo, es necesaria una nueva adaptación del test para estos cursos, incluyendo preguntas más difíciles.

Para ello se realizó el desarrollo y validación del cCTt a través de una experiencia en colegios, en una colaboración liderada por los siguientes equipos de la EPFL en Suiza: MOBOTS Group of the BIOROB Laboratory; LEARN – Center for Learning Sciences; y Computer Human Interaction in Learning and Instruction (CHILI).

Las publicaciones relativas a estas experiencias son las siguientes:

Los límites superiores de administración del BCTt han quedado suficientemente definidos mediante las experiencias descritas en este capítulo, incluso, dada la pérdida de fiabilidad para los alumnos más mayores, ha sido necesario complementar el BCTt con otra herramienta de evaluación más compleja dirigida a estos alumnos (el cCTt). Sin embargo, el límite inferior de edad para la administración del BCTt no queda aún establecido, por lo que, en el siguiente capítulo, se describe la experiencia realizada con este fin en alumnos de Educación Infantil.

A raíz de la publicación del BCTt, éste ha generado gran impacto internacional, con lo que se ha traducido a numerosos idiomas y se han realizado (y actualmente se están llevando a cabo) varias experiencias en diferentes poblaciones y países (como Portugal, Bélgica o Singapur) y planteado líneas de actuación futuras, las cuales se encuentran en diferentes fases de desarrollo (véase el apartado 8.2). En el anexo A se pueden encontrar las versiones completas del BCTt, así como el protocolo de actuación.

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:

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:

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

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.

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.

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.

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

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.

Las publicación relativa a esta experiencia es la siguiente:

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.

Una vez validado los instrumento independiente del entorno, BCTt y cCTt, descritos en capítulos anteriores, de evaluación del PC en Educación Primaria, es posible la validación de otras estrategias de aprendizaje y evaluación dependientes de entornos concretos, ya que puede comprobarse si ha habido o no aprendizaje utilizando estos instrumentos como herramienta de pre-test y post-test y, de la misma forma, puede compararse los resultados de la evaluación del entorno con la evaluación a través del test.

Como se vio en el estado del arte de esta tesis (ver capítulo 2), los entornos que utilizan la estrategia basada en juegos (GBL) potencian el PC, pero ¿hasta qué punto? El hecho de que los alumnos de 4 y 5 años no hayan sido capaces de alcanzar algunos de los conceptos computacionales propuestos en la experiencia anterior con entornos robóticos (ver capítulo 5), no demuestra que éstos sean inalcanzables o no evaluables con otro tipo de estrategias de aprendizaje o enfoques de evaluación.

En este capítulo se diseña, desarrolla y valida mediante una experiencia en colegios de Educación Primaria, un entorno de aprendizaje y evaluación del PC basado en GBL y mediante analíticas de aprendizaje en juegos o Game Learning Analytics (GLA) como enfoque prometedor para evaluar el desarrollo del PC.

El diseño del entorno BAC se fundamenta en el marco teórico del capítulo 2. En este apartado se contextualizarán las teorías, estrategias y técnicas generales al entorno basado en juegos desarrollado. Además, se describen las premisas básicas en las que se fundamenta el diseño.

Dado que numerosos estudios indican que las habilidades relacionadas con el PC deben enseñarse a edades tempranas para fomentar el desarrollo cognitivo de los alumnos (apartado 2.2), el entorno se dirige a la etapa de Educación Primaria. Asimismo, como se ha analizado en el capítulo 2, el PC se puede desarrollar eficazmente a través del aprendizaje de la programación [4], [61], sobre todo a través de bloques visuales (apartado 2.4) que, además, si son integrados en entornos de juego mejoran la creatividad y las habilidades de resolución de problemas de los estudiantes [5]. Estos entornos de programación visuales pueden mejorar las habilidades y estrategias de programación de los principiantes, así como fomentar un mayor compromiso con las tareas de programación. Además, pueden ayudar a los estudiantes en la modelización, la simulación y la resolución de problemas, que son clave en el desarrollo del PC [61].

Por lo tanto, merece la pena integrar elementos de juego en entornos visuales y explorar su influencia en la experiencia del alumno y su motivación para resolver problemas computacionales. Los entornos de programación basados en el juego, como BAC, pueden potenciar todas las dimensiones del marco 3D y mejorar especialmente las prácticas computacionales (Figura 10).

En cuanto a las estrategias de aprendizaje adecuadas para la enseñanza del PC en Educación Primaria, basándonos en nuestra hipótesis HE2, en este diseño de entorno combinamos tres de las cuatro estrategias más aplicadas y representadas en la literatura para este aprendizaje [4], esperando que mediante esta combinación se abarquen todas las dimensiones del marco 3D. La estrategia basada en proyectos se ha descartado, ya que los estudiantes necesitan estar comprometidos cognitivamente con la materia durante un largo periodo de tiempo [92], lo que excede el alcance de esta investigación. En el entorno BAC, la estrategia basada en problemas ha sido el principal enfoque adoptado; la estrategia basada en el juego se ha aplicado como vehículo de andamiaje para guiar y facilitar el proceso de resolución a través de la mecánica del juego; y la estrategia colaborativa se ha seleccionado como instrumento transversal para mejorar el proceso de aprendizaje.

Según Qian y Clark, la eficacia de un entorno de aprendizaje basado en juegos depende de que los diseños de los juegos se basen en teorías de aprendizaje establecidas y en elementos de diseño de juegos que hayan demostrado tener éxito [11]. Además, los resultados positivos de la estrategia de aprendizaje basado en juegos predominan en los estudios teóricos sobre el aprendizaje [170], ya que "el diseño de juegos educativos es un proceso interdisciplinar que requiere una profunda comprensión de la teoría del diseño de juegos, conocimientos sobre el tema académico y fundamentos en las teorías del aprendizaje pertinentes" [171]. Por estos motivos, se ha realizado una investigación teórica en el capítulo 2. De dicha investigación resaltamos, para el diseño del entorno basado en juegos, el constructivismo social de Vygotsky [12] y la teoría del desarrollo cognitivo de Piaget [13], ya que el constructivismo en educación postula un proceso de aprendizaje dinámico, colaborativo e interactivo mediante el cual el conocimiento es creado activamente por el propio alumno. Así, la teoría sociocultural del aprendizaje, que sostiene que el aprendizaje tiene lugar en entornos sociales, activos y situados [11], [12], es uno de los principales fundamentos teóricos utilizados por los investigadores del aprendizaje basado en juegos [23], [172], [173].

El marco de aprendizaje constructivista de Papert es también relevante para entornos de aprendizaje basados en juegos, ya que ayuda a los alumnos a potenciar la interacción social, la cognición, el pensamiento de alto nivel y el PC [47], además, en consonancia con este marco, en los entornos de juegos virtuales los estudiantes resuelven los retos de aprendizaje mediante la interacción y la colaboración [4]. Por otra parte, la Teoría de la Actividad [14], proporciona un marco adecuado para analizar las necesidades, las tareas y los resultados a la hora de diseñar entornos de aprendizaje constructivistas, ya que sus supuestos son consonantes con los del constructivismo, el aprendizaje situado, el razonamiento basado en casos, la cognición social y la cognición cotidiana. Además, la Teoría de la Actividad ha sido ampliamente utilizada para proporcionar un marco operativo claro para el diseño de este tipo de entornos. Finalmente, la teoría del flujo es clave para fomentar la motivación en los juegos y el aprendizaje, ya que la actividad del jugador está impulsada por el placer y no por recompensas externas [11], [121], [174].

En cuanto al aprendizaje colaborativo, éste fomenta las habilidades de pensamiento crítico de forma mucho más eficaz que los entornos individuales [85]. Esto se traduce en mayores niveles de logro y mayor productividad, así como en relaciones más afectuosas, solidarias y comprometidas. Así, mediante este tipo de aprendizaje, se promueve una mayor salud psicológica, competencia social y autoestima que a través del aprendizaje individual [87]. Además, los equipos cooperativos alcanzan niveles de pensamiento más altos y retienen la información durante más tiempo que los alumnos que trabajan individualmente [88], [89].

En cuanto al aprendizaje de la programación de forma colaborativa, es destacable la importancia de los entornos de colaboración entre iguales para lograr experiencias de aprendizaje de programación significativas [167]. La reflexión es una estrategia que se utiliza a menudo en los estudios sobre experiencias de programación. Está relacionada con la mejora de las dimensiones de las prácticas computacionales y de las perspectivas computacionales, ya que los estudiantes revisan y piensan sobre su experiencia de programación, mejorando así su propio proceso de aprendizaje [61]. En un entorno colaborativo, los estudiantes no sólo reflexionan sobre su experiencia de programación, sino que también revisan y piensan sobre el rendimiento de la programación de sus compañeros. Además, pensar en voz alta, así como responder y aclarar las preocupaciones de los compañeros, también puede mejorar estas dos dimensiones del marco 3D de PC, especialmente las perspectivas computacionales [15], [60], [61]. Hainey et al. presentan una revisión bibliográfica sistemática de la investigación sobre el aprendizaje basado en juegos, y concluyen que son necesario más estudios que comparen el juego individual y el colaborativo para identificar sus beneficios pedagógicos en la etapa de Educación Primaria [175]. El entorno BAC se ha diseñado para que se pueda cambiar entre el modo de juego individual y el colaborativo con el objetivo de poder comparar estas dos estrategias de aprendizaje.

Con las estrategias de aprendizaje basadas en problemas, la adquisición de conceptos se produce a través de escenarios definidos, guiados y presentados por los profesores. Sin embargo, en una estrategia de aprendizaje basada en juegos el alumno no recibe necesariamente una definición previa de los conceptos, sino que guía su propio aprendizaje libremente, motivado por la sensación de logro (Figura 10), por lo que la adquisición de conceptos puede no ser completa. Por el contrario, nuestra hipótesis es que, en un entorno de aprendizaje basado en el juego en el que el alumno debe superar retos, el dominio de las prácticas es esencial para progresar en el juego [61]. Por ejemplo, puede que los alumnos no sepan que están utilizando secuencias, porque no ha habido una explicación previa, pero si han sido capaces de completar un nivel en el que tienen que averiguar cuál es la secuencia óptima entre diferentes alternativas, queda patente que la práctica computacional de probar y depurar ha sido dominada. Además, nuestra hipótesis es que las prácticas y, sobre todo, las perspectivas computacionales se ven reforzadas por si el aprendizaje es colaborativo, dado que la negociación social del significado de los conceptos a aprender es una parte importante de los entornos colaborativos de resolución de problemas [176], [177].

Por último, en cuanto al despliegue, las tabletas digitales parecen ser dispositivos adecuados para los entornos de aprendizaje en edades tempranas ya que no requieren de dispositivos externos como el ratón o el teclado y el usuario manipula directamente los objetos. La integración de múltiples funciones dentro de un dispositivo y las interfaces táctiles son facetas clave que hacen que las tabletas sean adecuadas como herramientas de aprendizaje en las escuelas [178]. La colaboración entre compañeros mejora, dado que las tabletas digitales proporcionan una interacción más natural y directa con el contenido [179], [180] Además, Lin et al. concluyen que el uso de las tabletas potencia los resultados del aprendizaje, especialmente en los casos de grupos numerosos, ya que se produce una mayor colaboración entre compañeros y resultados de mayor calidad [181].

El entorno BAC se basa en las estrategias y teorías de aprendizaje discutidas anteriormente, toma como referencia el marco 3D del PC, y está en línea con la propuesta de Lye y Koh [61] de crear un entorno de aprendizaje de resolución de problemas basado en el construccionismo para apoyar todas las dimensiones computacionales del marco 3D.

Como se ha visto en el marco teórico de esta tesis, el PC es una asignatura importante en los planes de estudio nacionales de muchos países y su inclusión en la educación ha avanzado mucho en la última década, empezando ya en Educación Infantil en algunos países, como Australia o Japón [65]. Se está formando a los niños en PC, de forma que desarrollen el pensamiento independiente y la resolución de problemas y luego puedan aplicar estas habilidades a diferentes disciplinas o a la vida cotidiana. Sin embargo, siguen existiendo algunas dudas sobre la mejor manera de enseñar PC, cuándo comenzar dicha instrucción o qué enseñar [62], y son especialmente escasas las investigaciones sobre las prácticas computacionales en los primeros cursos [63]. Es importante, por tanto, adaptar el marco de referencia educativo a edades tempranas.

Para la categorización de las dimensiones del PC, nos referiremos al marco 3D [46] escogido para todas las experiencias en esta tesis, ya que su contexto es similar al del presente estudio. Sin embargo, como el entorno BAC está dirigido a alumnos más jóvenes que los del estudio de Brennan y Resnick y el entorno no es Scratch, el marco 3D se ha adaptado a un nivel de principiante y al entorno BAC según la Tabla 27.

Aunque existen datos sobre el aprendizaje progresivo de conceptos cuando los alumnos interactúan con Scratch o ScratchJr en diferentes grupos de edad [93], los conceptos computacionales seleccionados como adecuados para un nivel principiante, son aquellos que se ha demostrado que pueden ser alcanzados inicialmente por estudiantes de primaria [93], [95], [96], [182], y, por tanto, pueden ser evaluados por el BCTt [8]. Por ejemplo, aunque los eventos sencillos parecen alcanzables para los alumnos de primaria en un contexto de ScratchJr, el verdadero reto es dominar los eventos complejos que los alumnos de esta edad no demuestran [93]. Las prácticas y perspectivas computacionales seleccionadas son las que están relacionadas con los conceptos abordados [96]. Por ejemplo, aunque se sabe que abstraer es difícil para los estudiantes de Educación Primaria, esta práctica podría observarse mientras los estudiantes interactúan con el entorno BAC y con sus compañeros en el modo colaborativo [46], [96]. Sin embargo, la reutilización y la remezcla no se han incluido en este nivel principiante ya que BAC no es un entorno de creación de juegos, como lo es Scratch, por lo que no existe la opción de reutilización de código.

El desarrollo del entorno BAC incluye el videojuego compatible con múltiples plataformas, una API REST para la conexión con la base de datos relacional y módulos complementarios para el filtrado, la visualización y análisis de datos con GLA.