 Hola, mi nombre es Omar Fernández y os damos la bienvenida a este vídeo de ideas clave de la unidad 2 del curso pensamiento computacional educativo del INTEF. En esta unidad vamos a desarrollar las fases del pensamiento computacional, es decir, detallaremos los pasos que pueden guiar nuestro camino a la hora de resolver problemas de cualquier área. Comenzaremos por la descomposición. Es probable que a la hora de enfrentarnos a un reto nos pueda parecer demasiado complicado resolverlo de una vez, lo que se persigue con esta descomposición es dividir ese gran problema en varios, con menor dificultad. Por una parte conseguiremos que ese hándicap de enfrentarnos a una dificultad global se minimice y por otras se abren las puertas para que repartamos entre diferentes personas cada una de las subtareas. Divide y vencerás es un pilar fundamental en el pensamiento computacional. A la hora de intentar resolver un problema, buscamos el proceso más adecuado y productivo, por este motivo resulta interesante la búsqueda de patrones. Una vez que hemos descompuesto el problema inicial, puede suceder que algunas de las partes se repitan o se parezcan entre sí, es decir, los denominados patrones. También puede ocurrir que nos recuerde algún proceso similar que hemos resuelto con anterioridad. Si somos capaces de detectar alguna de estas partes comunes, nos resultará más sencillo afrontar estos subproblemas. Al aprovechar estas soluciones parciales, es probable que la solución global se alcance de una manera más rápida. Es el turno de la extracción, es decir, separar o ignorar aquellos detalles en los que se diferencian los patrones para centrarse en la parte que tienen en común. De esta manera podemos conseguir que una solución parcial pueda utilizarse para resolver varios de los subproblemas. Imaginemos el proceso de una fábrica de lápices de colores. El proceso de fabricación será específico para cada uno de los tipos en función del color, calidad, tamaño, etcétera. Pero si nos centramos en aquellas partes del proceso que sean similares para todos, conseguiremos economizar tiempo y recursos. Por ejemplo, las fases para la elaboración de las minas de colores será similar en cualquier lápiz. Si las extraemos de la combinación de los pigmentos a utilizar para conseguirlo uno a uno u otro color. Y por último, los algoritmos que se podrían definir como el conjunto de instrucciones o pasos entendibles, ordenados, finitos que se describen en la resolución de un problema o proceso. Esta secuenciación de tareas a realizar permite transmitir y comunicar cómo se pretende resolver el problema. De manera que cuando se visualice el algoritmo se habrá interpretarlo y conocer los pasos que se van a seguir durante todo el proceso. Veamos un ejemplo. Imaginarmos que queremos construir un puzzle de un cuadro muy famoso dividido en 5.000 piezas. ¿Qué es lo primero que nos pide esta situación? Sabemos que vamos a necesitar paciencia y trabajo, pero sobre todo una buena estrategia. Comenzaremos descomponiendo el problema. No es aconsejable buscar pieza a pieza. Una opción puede ser agruparlas en diferentes montones. Es la hora de buscar patrones. En nuestro reto, el proceso que se repite será la clasificación de las piezas en diferentes montones. La extracción nos permite separarlas por posición en el contorno o por el color más visible en cada una de ellas, sin prestar atención al resto de características de la pieza. Una vez hechas esa clasificación, podremos fijarnos en las particularidades de cada una de ellas y comenzar a montar nuestro puzzle. El algoritmo nos guiará en el proceso de construcción del puzzle. Una vez desarrolladas las fases, surge la siguiente cuestión. ¿Es el pensamiento computacional específico para asignaturas o temas técnicos? La respuesta es rotundamente negativa. Este proceso nos capacita para afrontar retos con independencia de la dificultad de los mismos y del área a la que pertenezcan. Podremos crear algoritmos que nos guíen y así poder repartir el trabajo. Todo se realiza de manera similar, tanto si la temática a trabajar es técnica como si no. A pesar de que el ejemplo anterior no hemos hecho referencia a la computación, es decir, se puede usar el pensamiento computacional para resolver cualquier reto y de cualquier asignatura. Cuando utilizamos el pensamiento computacional, es interesante que analicemos la manera de sacar el máximo partido posible a los ordenadores. Debemos comprender que la computación está a nuestra disposición a la hora de resolver problemas. Nos permite efectuar multitud de cálculos y nos da acceso a operaciones y automatizaciones que hasta hace pocas décadas eran impensables. Gracias a estas máquinas podemos resolver muchas dificultades que nos rodean. La programación y la informática están creando numerosos movimientos y agrupaciones que trabajan el aprendizaje de servicio, poniendo toda la capacidad de innovación a disposición de la sociedad. Mientras utilizamos el pensamiento computacional, estamos trabajando el aprendizaje significativo. Cuando analizamos, investigamos o nos equivocamos, estamos continuamente enlazando los conocimientos previos con los nuevos. Estamos poniendo en práctica el aprendizaje constructivista. A su vez, también estamos desarrollando nuestra autonomía en el aprendizaje. De esta manera, mejoraremos nuestra preparación a la hora de tomar decisiones, tanto a nivel educativo como en lo personal y laboral. Los movimientos que promueven el uso del pensamiento computacional se extienden por todo el planeta y, aunque puede parecer bastante reciente, su inclusión en las aulas se remonta a principios del siglo XXI. Estas comunidades conectadas en la red persiguen que este paradigma de aprendizaje, esta manera de pensar, de trabajar y de abordar el conocimiento de la tecnología sean tema transversal en las aulas. Hemos desarrollado las fases del pensamiento computacional y comentado sus ventajas, pero aún nos queda mucho por descubrir. ¿Te apetece continuar en esta aventura con nosotros? Un saludo y muchas gracias.