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MODELO DIDÁCTICO PARA EL DESARROLLO DEL PENSAMIENTO
ALGORÍTMICO EN LOS ESTUDIANTES DEL PROGRAMA DE INGENIERÍA DE
SISTEMAS.
Ing. Juan Manuel Rúa Ascar
Director Nacional:
José García González, Ph.D.
Universidad Simón Bolívar
Doctorado en Ciencias de la Educación
Barranquilla – Colombia
2018
Contenido
Introducción .................................................................................................................................................. 3
1. Problema de Investigación .................................................................................................................... 4
2. Objetivos ............................................................................................................................................... 6
2.1. Objetivo general ............................................................................................................................ 6
Proponer un modelo didáctico para el desarrollo del pensamiento algorítmico en los Estudiantes del
Programa de Ingeniería de Sistemas. ........................................................................................................ 6
2.2. Objetivos específicos ..................................................................................................................... 6
3. Contexto de la justificación ................................................................................................................... 7
4. Marco de Referencia ............................................................................................................................. 9
4.1 Marco Teórico ............................................................................................................................... 9
4.2 Estado del arte............................................................................................................................. 14
5. Métodos y Técnicas ............................................................................................................................. 21
5.1 Fundamentación epistemológica, teórica y metodológica del mismo, a partir de la
consideración de la modalidad de investigación cualitativa. .................................................................. 21
5.2 Enfoque metodológico ................................................................................................................ 22
5.3 Diseño de la investigación ........................................................................................................... 22
6.3.1 Ámbito de la investigación. ........................................................................................................ 23
6.3.1.1 Unidades de análisis o estudio. ............................................................................................... 23
6.4. Instrumentos, técnicas y estrategias para la recolección de información. ..................................... 25
7. Conclusiones e implicaciones de la información ................................................................................. 26
8. Propuesta ............................................................................................................................................ 26
Bibliografía................................................................................................................................................... 27
Introducción
En las últimas décadas hemos evidenciado la manera como la tecnología cambia,
tanto en las metodologías como en las herramientas y/o dispositivos de forma acelerada, de tal
manera que los hombres y las mujeres deben estar en constante capacitación o actualización de
conocimientos y habilidades que les permitan tener pertinencia en la sociedad, en el campo
laboral y en cualquier ámbito de la vida personal.
Los constantes cambios exigen que las entidades educativas adapten sus currículos
en pro de satisfacer las necesidades de la sociedad. La ingeniería de Sistemas es una de las
carreras profesionales que actualmente presenta gran demanda por parte de los jóvenes y
personas que se sienten atraídos y motivados por los cambios tecnológicos, ya que esta carrera
proporciona los fundamentos y habilidades en el desarrollo de software, elemento tecnológico
que dota de capacidad a un gran número de dispositivos electrónicos que actualmente se han
convertido en una necesidad para los seres humanos.
El diseño y desarrollo de software requiere de conocimientos lógicos matemáticos,
que son adquiridos en asignaturas como Algoritmia y Programación, esta asignatura se encuentra
en los primeros semestres del plan de estudios, la cual proporciona las bases conceptuales y
prácticas que ayudan al Estudiante a desarrollar las habilidades para favorecer el análisis, diseño
y desarrollo de soluciones que permiten resolver problemas, dicha asignatura es una de las que
presenta mayor índice de perdida y a la vez ocasiona deserción por parte de los Estudiantes.
1. Problema de Investigación
Los avances científicos y las transformaciones de una sociedad en constante
cambio exigen de modelos de enseñanza y aprendizaje innovadores, flexibles y abiertos,
necesarios para las transformaciones educativas y tecnológicas. Las aplicaciones de las nuevas
tecnologías de la información y comunicación al aprendizaje traen consigo nuevas oportunidades
para las instituciones de formación en materia de diseño, desarrollo, entrega y evaluación de los
programas de formación. Por lo que la formación del Ingeniero de Sistemas exige como prioridad
cambios en su concepción, en particular en la relación contenido-exigencias sociales, tiene como
fundamento los avances de la humanidad en los planos tecnológicos, científicos y pedagógicos.
De igual forma, la Didáctica como ciencia, es la encargada de estudiar
profundamente al proceso de Enseñanza aprendizaje (PEA) y determinar, sobre la base de las
características analíticas y sintéticas del mismo, las vías más eficaces y eficientes de su
desarrollo, para alcanzar la formación consecuente en correspondencia con los más altos intereses
de la sociedad y de cada miembro de ella en particular. Alvarez de Zayas, (2016)
En el contexto del Programa de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Simón
Bolívar, se requiere de planteamientos, especialmente en el ámbito de la didáctica. Este aspecto
es el eje de la propuesta de esta investigación, la que está dirigida al análisis del PEA de la
asignatura de Algoritmia y Programación. La presente investigación pretende intervenir en este
proceso y en los temas que se desarrollan en la asignatura de Algoritmia y Programación, dado
que es una de las asignaturas con mayor índice de pérdida por parte de los Estudiantes del
Programa en los primeros semestres, incrementando los índices de pérdida y deserción.
Esto implica, que los Profesores se planteen un reto para diseñar estrategias que
desarrollen el pensamiento crítico de sus estudiantes, en pro de disminuir la pérdida de la
asignatura de Algoritmia, la deserción y potenciar el crecimiento de la población de aspirantes a
ingresar a estudiar la carrera de Ingeniería de Sistemas.
Ilustración 1. Análisis de Rendimiento de la Asignatura Algoritmia, SIIA de USB.
Por tal motivo esta investigación pretende responder la siguiente pregunta:
¿De qué manera se puede desarrollar el pensamiento algorítmico, en aras de favorecer el proceso
de enseñanza aprendizaje para potenciar la habilidad de diseñar Algoritmos por parte de los
Estudiantes de Ingeniería de Sistemas?
2. Objetivos
A continuación se presenta el objetivo general y los objetivos específicos que se
desean alcanzar con el presente estudio.
2.1. Objetivo general
Proponer un modelo didáctico para el desarrollo del pensamiento algorítmico en los Estudiantes
del Programa de Ingeniería de Sistemas.
2.2. Objetivos específicos
Identificar los fundamentos teóricos y epistemológicos que guían la práctica docente,
en cuanto al Proceso de Enseñanza Aprendizaje de la Algoritmia.
Caracterizar el Proceso de Enseñanza Aprendizaje que promueva el desarrollo del
Pensamiento algorítmico.
Modelar una estrategia de Enseñanza Aprendizaje basada en el uso de pensamiento
crítico, que potencie el desarrollo de diseños algorítmicos.
3. Contexto de la justificación
La asignatura de Algoritmia y Programación, incorpora los soportes teóricos y
prácticos esenciales para la formación del ingeniero de Sistemas, en aras de adquirir y desarrollar
las habilidades lógicas que permiten la solución de problemas por medio del análisis, diseño y
desarrollo de modelos algorítmicos, Impagliazzo, y otros (2017); por lo que se hace
imprescindible replantear las didácticas empleadas hasta ahora para compartir el conocimiento y
las experiencias por parte de los Profesores y Estudiantes.
La asignatura de Algoritmia y Programación, es uno de los temas del plan de
estudio que se les dificulta aprender a los Estudiantes que cursan los primeros semestres de la
carrera de Ingeniería de Sistemas, por lo que, una de las posibles razones es que en ella
convergen muchas áreas de conocimiento las cuales son a nivel disciplinar e interdisciplinar
exigiendo a los Estudiantes la construcción de un conocimiento complejo, que le permita ofrecer
soluciones a situaciones de la vida real o ambientes simulados, esto evidencia la integralidad de
elementos propios del pensamiento complejo, de igual forma la integración del PEA con el
contexto social, con los procesos productivos y de servicios y con las raíces culturales del
referido contexto, conforman un proceso complejo. Alvarez de Zayas, (2016)
Para efectos de justificar la pertinencia del tema de estudio y tener un referente de
la problemática, se realizó un análisis de resultados obtenidos por los Estudiantes del Programa
de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Simón Bolívar durante los periodos 2013-1 al 2017-
1, en él se logra apreciar un significativo número de bajos resultados por periodos de la
asignatura de Algoritmia y Programación en los primeros semestre de formación, lo que refleja
que los Estudiantes presentan una muy baja capacidad para analizar de manera crítica los
problemas planteados en clase y en las evaluaciones.
Adicionalmente, podemos observar que en la última década, aumenta el número de
metodologías, técnicas y herramientas didácticas que buscan mejorar las habilidades de los
Estudiantes que estudian la carrera de Ingeniería de Sistemas con respecto a las capacidades de
analizar, razonar, reflexionar de forma crítica ante los problemas profesionales que se les plantee
como preparación y construcción de un conocimiento práctico por medio de la experiencia, sin
embargo los resultados obtenidos por los Estudiantes no muestran las suficientes mejorías por lo
que motiva intervenir el Proceso de Enseñanza Aprendizaje de la Algoritmia, esto busca
adicionalmente invitar a los docentes a realizar un análisis sistémico de su ejercicio práctico, con
el fin de mejorarlo, se trata de una reflexión en torno al saber enseñado Grisales Franco &
Gonzalez Agudelo, (2009).
Las agremiaciones como ACM (Association for Computing Machinery) e IEEE (Institute of
Electrical and Electronics Engineers) son asociaciones mundiales de ingenieros dedicadas a la
estandarización y el desarrollo en áreas técnicas, establecen unas unidades de saberes que
conforman el cuerpo de conocimiento para un ingeniero de Sistemas o afines dentro de esas
unidades establece las referentes a los Algoritmos:
Computing Algorithms History and overview Analysis and design of application-specific algorithms
Relevant tools, standards and/or engineering constraints
Parallel algorithms and multi-threading
Basic algorithmic analysis Algorithmic complexity
Algorithmic strategies Scheduling algorithms
Classic algorithms for common tasks Basic computability theory Tabla 1. Knowledge Areas and Knowledge Units, ACM and IEEE
4. Marco de Referencia
4.1 Marco Teórico
La palabra Didáctica tiene origen en el griego didáktiké, que significa “el que
enseña” y concierne a la instrucción; didasko que significa “enseño” a esta se le ha considerado
parte principal de la Pedagogía que permite dar reglas para la enseñanza, fue por esto que en un
principio se interpretó como “el arte o la ciencia de enseñar o instruir”. Carvajal, (2009)
Recordemos que la acción educativa requiere de una teoría y de una práctica. La
teoría la proporciona la pedagogía que es la ciencia de la educación y la práctica es decir, el cómo
hacerlo, lo proporciona la didáctica.
De acuerdo con Imideo G Nérici, la palabra didáctica fue empleada por primera
vez, con el sentido de enseñar, en 1629, por Ratke, en su libro Principales Aforismos Didácticos.
El término, sin embargo, fue consagrado por Juan Amos Comenio, en su obra Didáctica Magna,
publicada en 1657.
Así, pues, didáctica significó, principalmente, arte de enseñar. Y como arte, la
didáctica dependía mucho de la habilidad para enseñar, de la intuición del maestro. Más tarde la
didáctica pasó a ser conceptualizada como ciencia y arte de enseñar, prestándose, por
consiguiente, a investigaciones referentes a cómo enseñar mejor.
La didáctica general, está destinada al estudio de todos los principios y técnicas
válidas para la enseñanza de cualquier materia o disciplina. Estudia el problema de la enseñanza
de modo general, sin las especificaciones que varían de una disciplina a otra. Procura ver la
enseñanza como un todo, estudiándola en sus condiciones más generales, con el fin de iniciar
procedimientos aplicables en todas las disciplinas y que den mayor eficiencia a lo que se enseña.
Torres Maldonado & Argentina Girón, (2009), establece que la didáctica está
constituida por la metodología abordada mediante una serie de procedimientos, técnicas y demás
recursos, por medio de los cuales se da el proceso de enseñanza- aprendizaje. Dado que la
didáctica hace referencia a los procedimientos y técnicas de enseñar aplicables en todas las
disciplinas o en materias específicas, se le ha diferenciado en didáctica general y didáctica
específica o especial.
Las didácticas en los procesos de enseñanza aprendizaje tienen su razón de ser
desde los primeros filósofos y educadores en la historia; para lo cual han implementado diversos
métodos que le permitan garantizar el proceso de enseñanza aprendizaje.
Desde las épocas de Comenio y de otros grandes educadores de la antigüedad
como Sócrates, Platón, Aristóteles, Rousseau, Pestalozzi y de algunos más recientes como
Montessori, Decroly, Dewey, Vigostky, Piaget, Freinet, entre otros, todos ellos han jugado un
papel muy importante en el mejoramiento de la educación con sus aportes metodológicos,
técnicas y didácticas. Torres Maldonado & Argentina Girón, (2009)
Sócrates con su método llamado Mayéutica, Este método o técnica que consiste en
realizar preguntas a una persona hasta que ésta descubra conceptos que estaban latentes u ocultos
en su mente. El cuestionario es desarrollado por un maestro que debe encargarse, con sus
preguntas, de guiar a su discípulo hacia el conocimiento no conceptualizado. Pérez Porto &
Merino, (2014)
La dialéctica era para Platón el método filosófico supremo, el modo de las
ciencias, y había de ser el estadio final de la educación formal. El diálogo permite contraponer
argumentaciones aparentemente opuestas y frecuentemente complementarias, para posibilitar un
ascenso a la verdad mediante la explicación de tales argumentaciones. CardenasPaulett, Pasco
Urzua, SanchezVelazquez, Espinoza Medina, &YañezGonzalez, (2011) Aristóteles, crea el
Empirismo, es decir que fundamenta el conocimiento humano en la experiencia. Larroyo, (2009)
El método del pedagogo suizo Johan Pestalozzi, el cual cambio la metodología
tradicional y se regía por el método inductivo en la enseñanza de preescolares, su filosofía a la
hora de enseñar consistía en la búsqueda de la perfección, no solo física sino mental la cual se
lograba a través de la acumulación de conocimientos integrales, su filosofía también impulsaba
fuertemente de desarrollar las capacidades humanas de cada uno de los diferentes seres humanos
y así llegar a la perfección, logrando así ser un ser moral y social. Guzman Gordon, (2012)
El método de enseñanza consistía en 4 partes:
1. La enseñanza de los números
2. La enseñanza de la forma y orientación espacial
3. La enseñanza del lenguaje
4. La enseñanza de la moral
El método Montessori consistía en desarrollar la autonomía de los niños que
“encontraban” dentro de la Casa el material indispensable para ejercitar todos los sentidos con los
objetos apropiados a sus aficiones y a sus proporciones físicas, así como las posibilidades de
aplicar a su trabajo personal y de acuerdo a su libre elección la solución de problemas prácticos
interesantes a través del variado material disponible. Hernández Bustos, (2011)
Para Vygotsky, el contexto social influye en el aprendizaje más que las actitudes y
las creencias; tiene una profunda influencia en cómo se piensa y en lo que se piensa. El contexto
forma parte del proceso de desarrollo y, en tanto tal, moldea los procesos cognitivos. El contexto
social debe ser considerado en diversos niveles:
1.- El nivel interactivo inmediato, constituido por el (los) individuos con quien (es)
el niño interactúa en esos momentos.
2.- El nivel estructural, constituido por las estructuras sociales que influyen en el
niño, tales como la familia y la escuela.
3.- El nivel cultural o social general, constituido por la sociedad en general, como
el lenguaje, el sistema numérico y la tecnología”.MartínezNarváez, (2008)
Para Piaget el progreso cognitivo está regido por un proceso de equilibro. En este
punto conviene hacer referencia a dos de los procesos que son tal vez los más conocidos en la
teoría de Piaget:
• Asimilación
• Acomodación
Estos dos procesos se refiere no solo a como conocemos el mundo en un momento
dado, sino también a cómo cambia nuestro conocimiento sobre él. En relación con estos dos
aspectos: el acto de conocer y el cambio en el conocimiento. Soto, Talavera, & Del Vall, (1981)
Estos son algunos de los filósofos, psicólogos y/o pedagogos que han aportado al
continuo mejoramiento de la educación ya que se fundamentan en que el ámbito social y cultural
está en un constante cambio teniendo en cuenta las necesidades y tendencias de los hombres en
las diferentes etapas de la vida.
Educadores de la Antigüedad
Comenio: Didáctica magna, buscaba por medio de ella un método general para enseñar.
Sócrates: Método llamado Mayéutica.
Platón: El diálogo permite contraponer argumentaciones aparentemente opuestas y frecuentemente
complementarias, para posibilitar un ascenso a la verdad.
Aristóteles: Empirismo, es decir que fundamenta el conocimiento humano en la experiencia.
Rousseau: La naturaleza es buena y que el niño debe aprender por sí mismo en ella, quiere que el niño
aprenda a hacer las cosas, que tenga motivos para hacerlas por sí mismo.
Pestalozzi: Método inductivo en la enseñanza de preescolares, su filosofía a la hora de enseñar
consistía en la búsqueda de la perfección, no solo física sino mental la cual se lograba a
través de la acumulación de conocimientos integrales
Educadores Contemporáneos o recientes.
Montessori: Desarrollar la autonomía de los niños que “encontraban” dentro de la Casa el material
indispensable para ejercitar todos los sentidos con los objetos apropiados a sus aficiones y a
sus proporciones físicas
Decroly: Cuyo objetivo primordial es la INDIVIDUALIZACIÓN de la enseñanza.
Su método pedagógico propone ir siempre de lo simple a lo complejo, además que en lo
que se enseña es necesario que siempre exista RELACIÓN.
Dewey: El pensamiento que no conduce a mejorar la eficacia en la acción y aprender más acerca de
nosotros mismos y del mundo en el que vivimos es algo que se queda sólo en pensamiento,
de la misma forma en que la habilidad desarrollada sin pensar se desconecta de los
propósitos para los cuales será utilizada.
Vigostky: El contexto social influye en el aprendizaje más que las actitudes y las creencias; tiene una
profunda influencia en cómo se piensa y en lo que se piensa. El contexto forma parte del
proceso de desarrollo y, en tanto tal, moldea los procesos cognitivos.
Piaget: Propone una educación donde se pretenda que el niño forme un desarrollo pleno de la
personalidad humana La explicación que él da de personalidad está basada en la autonomía,
reciprocidad, respeto y compromiso.
Es forjar individuos capaces de autonomía intelectual y moral.
Freinet: La Función esencial es que los niños y niñas piensen haciendo y hagan pensando, uniendo
el pensamiento y la acción.
Carlos Álvarez de Z.: Fundamenta el carácter de ciencia de la Pedagogía y su rama más sistémica, la Didáctica,
mediante una lógica científica, fundamentado en un paradigma dialéctico.
Tabla 2. Algunos Educadores. Diseño J.Rúa
La didáctica a través de los tiempos se ha convertido en el conjunto de acciones
metodológicas y técnicas que implementa el Docente con la finalidad de favorecer al proceso de
enseñanza aprendizaje, en el que el alumno logra recibir, analizar, relacionar y construir su propio
conocimiento con respecto a un tema de formación general o disciplinar.
El “pensamiento algorítmico” es la capacidad/aptitud que tenemos para realizar el
proceso de abstracción, modelización del problema, deducciones lógicas y síntesis de la solución
que conduzca a escribir el algoritmo correcto. Cátedra Conceptos de Algoritmos, (2016)
Si lo que quiere es un egresado que se enfrente a la vida y resuelva los problemas
presentes en la misma, el objetivo que se persigue es prepáralo para la vida mediante el dominio
de la habilidad, de un sistema de procedimientos y operaciones. La lógica del proceso consiste
en formarlo en el dominio de la habilidad . Alvarez de Zayas, (2016)
4.2 Estado del arte
La didáctica está constituida por la metodología abordada mediante una serie de
procedimientos, técnicas y demás recursos, por medio de los cuales se da el proceso de
enseñanza- aprendizaje. Dado que la didáctica hace referencia a los procedimientos y técnicas de
enseñar aplicables en todas las disciplinas o en materias específicas, se le ha clasificado como
Didáctica general y una Subcategoría en Didáctica específica o especial. Torres Maldonado &
Argentina Girón, (2009)
Para evidenciar el estado actual de las didácticas en los entornos de educación en
las Ciencias de la Computación, se presentarán algunos trabajos en los que se pretende mejorar el
proceso educativo en las aulas de clases en los diferentes niveles académicos en los cuales se
busca la formación en habilidades para la solución de problemas por medio de los Diseños
Algorítmicos, aspecto que fortalece a un más el deseo de establecer una didáctica alternativa que
contribuya al aprendizaje y/o adquisición de habilidades para tal fin, el estado de avances de las
didácticas para la enseñanza de Diseños Algorítmicos es relativamente amplia, pero cada una de
ellas aborda diferentes estilos de aprendizaje. Kolb, (1984)
El método de enseñanza de algoritmos centrada en dos dimensiones, Este
documento presenta un método de enseñanza de algoritmos para lograr el aprendizaje
significativo en estudiantes que toman cursos introductorios a las ciencias computacionales. El
trabajo se centra en dos dimensiones importantes del aprendizaje, por un lado la capacidad de
abstracción y por otro la capacidad de resolución de problemas. Para poder desarrollar ambas
dimensiones, se hace uso del paradigma de enseñanza constructivista y de la heurística de
resolución de problemas matemáticos de Polya. La didáctica propone un esquema de aprendizaje,
así como un prototipo de software para apoyar la metodología propuesta. Nieva Garcia&
Arellano Pimentel, (2009)
La ingeniera Silvia Lanza en su proyecto creó un Ambiente de Aprendizaje con un
editor interactivo de algoritmos, un constructor automático de trazas y un traductor de algoritmos
a programas en lenguaje Pascal. Se presentan en este trabajo, los resultados obtenidos en una
experiencia de campo diseñada para comprobar la efectividad de la aplicación del entorno de
programación mencionado. Moroni & Señas, Primeras Jornadas de Educación en Informática y
TICS en Argentina., (2005)
En el trabajo realizado por Ricardo Pérez Calderón (2008), se plantea una
propuesta sobre la enseñanza reforzada con el uso de una herramienta, es decir, el cómo
desarrollar algoritmos a través de una metodología de diseño, para que estos puedan ser llevados
en la creación de un programa en al menos en uno de los 4 grandes paradigmas de la
programación. Se creó un ambiente de aprendizaje con un editor interactivo de algoritmos, un
constructor automático de trazas y un traductor de programas en lenguaje Pascal, un simulador al
que se le ingresan las instrucciones y este las codifica en el lenguaje, facilitando el proceso de
programación.
Code.org es una organización que trata de llevar lo fácil de la programación a todo
el mundo a cualquier persona y así lo promueven y tratan de llevar una hora de código para todos.
Se fundamenta en enseñar a programar por medio de juegos, está dirigido para ayudar a niños y
jóvenes. Hernández, (2014)
Algoritmos y Programación, guía para Docentes. En la mayoría de conjuntos de
habilidades propuestos figuran las habilidades de pensamiento de orden superior entre las que se
incluye la destreza para solucionar problemas; por esta razón, se requiere seleccionar estrategias
efectivas para ayudar a que los estudiantes las desarrollen. Para atender esta necesidad, la
programación de computadores constituye una buena alternativa, siempre y cuando se la enfoque
al logro de esta destreza y no a la formación de programadores. Es importante insistir en esta
orientación debido a que las metodologías utilizadas en Educación Básica para llevar a cabo
cursos de Algoritmos y Programación, son heredadas de la educación superior y muchos de los
docentes que las utilizan se dedican principalmente a enseñar los vericuetos de lenguajes de
programación profesionales tales como Java, C++, Visual Basic, etc. Hablar hoy de aprender a
diseñar y construir aplicaciones (programas) complejas, implica una labor titánica que en la
mayoría de los casos está fuera del alcance de la Educación Básica ya que demanda
necesariamente enfoques de programación como el orientado a objetos al que apuntan la mayoría
de tendencias en Ingeniería de Sistemas. Esta guía busca la formación de estudiantes de
educación básica para generar en ellos la habilidad de solucionar problemas por medio de los
algoritmos. López García, (2009)
Lógica Algorítmica para la resolución de Problemas de Programación
Computacional: Una propuesta didáctica. El carácter eminentemente social, cultural y
tecnológico del proceso de resolución de problemas de programación computacional, junto a la
complejidad y dificultades detectadas en su enseñanza, han contribuido a despertar la
preocupación por el estudio de los procesos de comunicación, transmisión y comprensión de la
Programación y a interesar a una amplia comunidad científica en correspondencia con el
creciente desarrollo que ésta alcanza en la actualidad. Razón por la cual este trabajo tiene como
objetivo que se develen, desde el punto de vista didáctico, los ejes integradores de una lógica
algorítmica que sea contentiva de la solución a la contradicción que se revela en el proceso
formativo entre la modelación matemática y su sistematización algorítmica, para potenciar un
desempeño eficiente de los profesionales de la Ciencia de la Computación y de la Ingeniería
Informática.
En esta dirección se fundamenta una nueva propuesta didáctica consistente en una
lógica algorítmica, en la que se precisan y explican aquellos procesos esenciales que deben de
llevarse a cabo en la resolución de problemas de programación computacional. Desde la
fundamentación teórica realizada, se concluye que estos procesos constituyen momentos
didácticos necesarios para resolver coherentemente la contradicción antes señalada. Salgado
Castillo, Alonso Berenguer, Gorina Sánchez, & Tardo Fernández, (2013)
Los autores Alejandro González, María Madoz, Beatriz Depetris entre otros han
creado una propuesta de trabajo colaborativo al que llamarón: Estrategias para la enseñanza de
Algorítmica y Programación, El objetivo de este trabajo es compartir las estrategias que dieron
buen resultado para salvar algunas de las dificultades que encontraron en el proceso de
aprendizaje de los alumnos ingresantes para los conceptos básicos de algorítmica y programación
de la Facultad de Ingeniería – UNPSJB. Algorítmica y Programación es una materia de vital
importancia en la formación del alumno, el éxito o fracaso en ella influye decisivamente en las
restantes, ya que no quedan casi posibilidades de seguir avanzando en la carrera si no se logran
las competencias requeridas. Por lo tanto es imperativo buscar las mejores estrategias que ayuden
a efectivizar el proceso de enseñanza aprendizaje y la calidad de los resultados. En este sentido, a
lo largo de muchos años venimos observando, investigando, proponiendo y probando estrategias
que den mejor resultado para la enseñanza-aprendizaje de la programación. Estas estrategias
abarcan desde la forma didáctica de impartir los conocimientos hasta la distribución de las horas
de clase. Rosanigo&Paur, (2006)
Enseñar Programación en las Ingenierías Informáticas, La adquisición de un estilo
correcto de programación es una tarea fundamental en las ingenierías informáticas, y en general
en cualquier titulación de ciencias o ingeniería. En este proyecto nos proponemos la utilización
de un programa de ordenador, no para programar, sino para aprender a programar. Se trata de
aprovechar las ventajas que nos ofrece el ordenador como recurso didáctico. La utilización de
dicho programa en las clases prácticas de la asignatura nos permitirá reforzar los conceptos
teóricos, al mismo tiempo que analizar interactivamente los algoritmos diseñados. Satorre
Cuerda, Llorens Largo, &Puchol García, (2015)
Lozano Guzmán y del Vivar han implementado actividades para enseñar a los
estudiantes de primer semestre de preparatoria cómo programar utilizando el lenguaje de ALICE,
La implementación del programa Alice se realizó en el nivel de enseñanza media – primer
semestre durante el periodo Agosto – Diciembre 2008, en él participaron todos los alumnos de
los programas bilingüe y bicultural. El motivo para que se introdujera este programa dentro de los
planes de estudio fue que los alumnos de nivel Preparatoria, dentro de la comunidad del ITESM
Campus Guadalajara, mostraban cada vez menos interés en estudiar las carreras de sistemas
computacionales, siendo esta área la de más índice de empleos en los últimos años. Una de las
razones clásicas es que los alumnos no están dispuestos a sufrir con las matemáticas y los
razonamientos, mientras otras carreras que también son atractivas, muestran más facilidad y
trabajos aceptables. Lozano Guzman& Del Vivar Plasencia, (2008)
Alternativas para la enseñanza de pseudocódigo y diagrama de flujo, En este
trabajo, se busca mejorar el proceso de enseñanza aprendizaje de la materia Fundamentos de
Informática de la carrera Tecnicatura Industrial de la Facultad de Tecnología y Ciencias
Aplicadas, en el que se trata de encontrar nuevas formas en las que los alumnos pueden
desarrollar sus habilidades de solución de problemas a través del desarrollo de pseudocódigo y
diagramas de flujo.
En la ciencia de la computación y en la programación, los algoritmos son más
importantes que los lenguajes de programación o las computadoras. Un lenguaje de programación
busca expresar un algoritmo y una computadora es un procesador que permite ejecutarlo. Es por
ello que para enseñar a programar es necesario modificar los hábitos de enseñanza de la sintaxis
de un lenguaje particular, para enseñar a resolver problemas de una forma sistematizada y
enfocada al diseño, mediante el empleo de pseudocódigo o diagramas de flujo. Luego traducir un
pseudocódigo o diagrama de flujo a un lenguaje de programación es una tarea sencilla, que no
genera mayores problemas. Del Prado & Lamas, (2014)
Estrategias para la enseñanza de la programación, La complejidad de los
programas que se desarrollan actualmente produce la necesidad de iniciar a los alumnos en un
camino que los conduzca a utilizar efectivas técnicas de programación. Es importante para ello
poner énfasis en el diseño previo. Como se ha comprobado, una estrategia valedera es comenzar a
enseñar programación utilizando los algoritmos como recursos esquemáticos para plasmar el
modelo de la resolución de un problema. Esto genera una primera etapa de la programación que
resulta un tanto tediosa para los alumnos que están ávidos de utilizar la computadora. Si bien no
aparecen dificultades graves con el aprendizaje de esta técnica, se puede comprobar que no
resulta una tarea trivial obtener un algoritmo semánticamente correcto. El hecho de reescribir los
algoritmos hasta ponerlos a punto es operativamente complicado cuando se trabaja con lápiz y
papel. Además, comprobar la corrección del algoritmo presenta inconvenientes importantes. Es
difícil, mental o gráficamente, representar las acciones del algoritmo en ejecución de manera
totalmente objetiva, sin dejarse llevar por la subjetividad, fundamentalmente cuando el que lo
hace es el propio autor del algoritmo. Por otra parte, se ha comprobado que el uso del método
global para el aprendizaje del lenguaje de programación, ahorra tiempo y esfuerzo. Con el
propósito de trabajar especialmente sobre los aspectos mencionados se creó un Ambiente de
Aprendizaje con un editor interactivo de algoritmos, un constructor automático de trazas y un
traductor de algoritmos a programas en lenguaje Pascal. Moroni & Señas, Estrategias para la
enseñanza de la programación, (2005)
Gonzalo Martín Rodríguez ofrece una metodología a la que él considera adecuada
para la enseñanza de los cursos iniciales de programación de computadoras, debe incorporar
varios factores desde la pertinencia de la temática ofertada: objetivos de aprendizaje y pre-
conceptos del estudiante, hasta el contexto de los programas académicos para los que se oferta el
curso. En este ejercicio se identifican claramente dos tipos de perfiles: • Cursos introductorios
orientados hacía el especialista. • Cursos introductorios considerando grupos interdisciplinares.
Cualquiera que sea el perfil de los grupos de influencia, se deben considerar factores que en
general, no resultan evidentes para el orientador, de tal manera que cualquier propuesta involucra
un serio trabajo interdisciplinario de pedagogos, especialistas, orientadores y evaluadores, que
exige además, armonía con la filosofía institucional. Algunos de los trabajos más exitosos en
estos campos involucran un compromiso e inmersión de los actores: docentes, estudiantes y
directivos. Rodríguez Carrillo, (2014)
El anterior estado del arte, evidencia que, para la formación de profesionales en la
Ingeniería de Sistemas no existe una metodología o didáctica que se pueda considerar efectiva
para desarrollar la capacidad analítica a los Estudiantes en formación, con respecto al diseño y
construcción de modelos algorítmicos, lo que reafirma la constante necesidad de buscar las
mejores prácticas pedagógicas que permitan lograr el objetivo del presente estudio, como es
garantizar la formación de Ingenieros de Sistemas.
5. Métodos y Técnicas
La elaboración del presente proyecto busca como fin realizar una investigación
que permita identificar los fundamentos teóricos y epistemológicos asociados con el Proceso de
Enseñanza Aprendizaje, realizando un recorrido por diferentes modelos didácticos más relevantes
a lo largo de la Historia de la Pedagogía, para caracterizar un conjunto de acciones metodológicas
y técnicas que implemente el Docente con la finalidad de favorecer el Pensamiento Algorítmico
que potencie el desarrollo de diseños Algorítmicos, a su vez conduzca a lograr los objetivos
trazados en esta investigación.
5.1 Fundamentación epistemológica, teórica y metodológica del mismo, a partir de la
consideración de la modalidad de investigación cualitativa.
Está investigación fundamenta su metodología en la praxis de recolección de
información de tipo descriptivo y de observaciones para descubrir de manera discursiva las
categorías conceptuales que evidencien su carácter metodológico.
5.2 Enfoque metodológico
El enfoque investigativo del presente trabajo es de tipo cualitativo, enmarcado en
el paradigma histórico hermenéutico ya que se caracteriza por el planteamiento que permite,
observar los acontecimientos, acciones, valores, etc.; orientado a la exploración y el
entendimiento de los fenómenos en estudio, sin alejarse del pensamiento complejo en el que los
componentes y actores que conforman el proceso didáctico se encuentran religados en gran
manera, es de aclarar que se presentarán en algunos casos estudios estadísticos producto de la
implementación de instrumentos, técnicas y estrategias para la recolección de información que
permitan reforzar las apreciaciones y/o afirmaciones que durante el desarrollo de la investigación
se planteen. El método Fenomenológico, Llama a resolver todos los problemas filosóficos
apelando a la experiencia intuitiva o evidente.
El proceso de construcción de los diseños algorítmicos se fundamenta en la lectura
de enunciados en los que el Estudiante debe comprender, interpretar y aplicar sus conocimientos
en la solución de problemas, adicionalmente se apoya en el dialogo y la disertación en aras de
identificar los requerimientos en los problemas planteados.
5.3 Diseño de la investigación
El diseño metodológico se realizará en cuatro fases, las cuales estarán
acompañadas de sus correspondientes tareas que permitirán guiar la consecución del objetivo de
estudio.
Fase 1. Fundamentar teóricamente el análisis algorítmico en el proceso de
enseñanza aprendizaje del Ingeniero de Sistemas, esta fase permitirá identificar los fundamentos
conceptuales, teóricos y epistemológicos que proporcionen el cimiento cognitivo a la
investigación.
Fase 2. Identificar las didácticas que con frecuencia implementan los Profesores
para el desarrollo de los temas algorítmicos, en esta etapa se realizarán encuestas, entrevistas y se
observarán los diferentes métodos didácticos que con frecuencia implementan los profesores para
el desarrollo de la clase de Algoritmia.
Fase 3. Definir una estructura de categorías para la solución de situaciones
profesionales, en esta fase se espera identificar las acciones metodológicas y técnicas que
implemente el Docente con la finalidad de promover el Pensamiento Crítico que potencie el
desarrollo de diseños Algorítmicos.
Fase 4. Elaborar un conjunto de tareas que concreten en la práctica la estructura
del modelo didáctico propuesto, que permita proporcionar los pasos o secuencia que describa la
solución de un problema.
6.3.1 Ámbito de la investigación.
Esta investigación lleva su curso en la ciudad de Barranquilla, departamento del
Atlántico, tomando como muestra de estudio a los Estudiantes del Programa de Ingeniería de
Sistemas de la Universidad Simón Bolívar.
6.3.1.1 Unidades de análisis o estudio.
Estudiantes del Programa de Ingeniería de Sistemas.
Profesores del Programa.
6.3.1.1.1 Universo.
Los jóvenes matriculados en los semestres 1º y 2º del Programa de Ingeniería de
Sistemas de la Universidad Simón Bolívar de la ciudad de Barranquilla, un aproximado de 150
Estudiantes.
6.3.1.1.2 Población
La población la conforman un aproximado de 150 jóvenes matriculados que
cumplan con los requisitos de matrícula en 1º y 2º semestre de Ingeniería de Sistemas.
6.3.2.2. Tamaño de la muestra
El cálculo del tamaño de la muestra es uno de los aspectos a concretar en las fases
previas de la investigación y determina el grado de credibilidad que concederemos a los
resultados obtenidos.
Una fórmula muy extendida que orienta sobre el cálculo del tamaño de la muestra
para datos globales es la siguiente:
N: es el tamaño de la población o universo (número total de posibles encuestados).
k: es una constante que depende del nivel de confianza que asignemos. El nivel de confianza
indica la probabilidad de que los resultados de nuestra investigación sean ciertos: un 95,5 % de
confianza es lo mismo que decir que nos podemos equivocar con una probabilidad del 4,5%.
Los valores k más utilizados y sus niveles de confianza son:
La extensión del uso de Internet y la comodidad que proporciona, tanto para el encuestador como
para el encuestado, hacen que este método sea muy atractivo.
K 1,15 1,28 1,44 1,65 1,96 2 2,58
Nivel de confianza 75% 80% 85% 90% 95% 95,5% 99%
e: es el error muestral deseado. El error muestral es la diferencia que puede haber entre el
resultado que obtenemos preguntando a una muestra de la población y el que obtendríamos si
preguntáramos al total de ella.
Reemplazando en la ecuación:
n=150 tamaño de la muestra.
6.4. Instrumentos, técnicas y estrategias para la recolección de información.
La presente investigación implementara en el proceso de recolección de
información instrumentos como:
El Cuestionario
La Entrevista
El Análisis de Contenido
La Observación
De los cuales se espera permitan acercarse a los fenómenos y extraer de ellos
información en aras de evidenciar, identificar, esclarecer o visibilizar aspectos relacionados con
el tema de estudio, de tal manera que lleven a la toma de decisiones o determinar criterios,
posturas que favorezcan el modelo didáctico propuesto.
7. Conclusiones e implicaciones de la información
Desde el surgimiento y avances en los conocimientos de las Ciencias de la
Computación, se ha venido implementando métodos didácticos que permitan la adquisición de
los conocimientos y habilidades para el desarrollo de solución de problemas por medio del
Computador y la construcción de programas donde la fundamentación, para estas competencias
en el Diseño Algorítmico; permitiendo motivar la presente investigación que busca contribuir con
un modelo didáctico en beneficio de los procesos de enseñanza aprendizaje de la Algoritmia en la
Ingeniería de Sistemas, por esta razón es importante resaltar que para la transformación del
saberes sabio en saber enseñado.
8. Propuesta
Se propone esquematizar un modelo didáctico que favorezca el proceso de
enseñanza aprendizaje, en aras de estructurar el pensamiento algorítmico de los Estudiantes para
diseñar modelos algorítmicos en la carrera de Ingeniería de Sistemas.
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