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2024 | Revista Estudios de la Información, 2(1), 4-26.
https://doi.org/10.54167/rei.v2i1.1567
Pensamiento computacional a través de STEAM con Sphero: Un ejercicio con
estudiantes de primero de secundaria
[en] Computational thinking through STEAM with Sphero: An exercise with secondary school
students
Sandra Erika Gutiérrez-Núñez
Universidad Autónoma de Chihuahua, México
Joam Manuel Rincón Zuluaga
Universidad Tecnológica de Ciudad Juárez, México
RESUMEN
ABSTRACT
Este estudio investiga cómo un curso c0n enfoque
STEAM (Science, Technology, Engineering, Arts
and Mathematics) con robots Sphero impacta el
desarrollo del pensamiento computacional (PC) en
preadolescentes de 11 a 13 años de Ciudad Juárez,
Chih., México. La hipótesis principal es que el nivel
de PC de los participantes en esta investigación
mejorará significativamente después de tomar un
taller STEAM con Sphero, con miras a responder:
las condiciones de impacto, la influencia del diseño
instruccional y los aspectos de mayor contribución.
Para el desarrollo del estudio, participaron 67
preadolescentes y se caracteriza por ser un diseño
experimental con evaluaciones de PC antes y
después de la intervención. Los resultados indican
que los participantes no mejoraron
significativamente en PC, ya que no pudieron
resolver los problemas del examen final, con lo
cual, se identificó la necesidad de hacer explícitos
los elementos del PC durante las clases, como
identificación de problemas, abstracción,
descomposición, reconocimiento de patrones,
creación de algoritmos, depuración e iteración. El
estudio concluye que es fundamental introducir
explícitamente estos conceptos en las secuencias
STEAM y asegurar suficiente práctica con cada
concepto de programación, ya que la estructura
tradicional de la clase de programación no prepara
adecuadamente a los estudiantes, contribuyendo a
la deserción escolar.
This study investigates how the STEAM workshop
with Sphero robots impacts the development of
computational thinking (CP) in preadolescents
aged 11 to 13 years from Ciudad Juárez, Chih.,
Mexico. The main hypothesis is that the PC level
of the participants in this research will improve
significantly after taking a STEAM workshop with
Sphero, with a view to answering: the impact
conditions, the influence of the instructional
design and the aspects of greatest contribution.
For the development of the study, 67
preadolescents participated and it is characterized
by an experimental design with PC evaluations
before and after the intervention. The results
indicate that the participants did not improve
significantly in PC, since they could not solve the
problems of the final exam, therefore, the need to
make the elements of PC explicit during classes,
such as problem identification, abstraction,
decomposition, was identified pattern
recognition, algorithm creation, debugging and
iteration. The study concludes that it is essential
to explicitly introduce these concepts into STEAM
sequences and ensure sufficient practice with each
programming concept, since the traditional
structure of the programming class does not
adequately prepare students, contributing to
school dropouts.
PALABRAS CLAVE
KEYWORDS
Robótica educativa, STEAM, pensamiento
computacional, competencias del siglo XXI,
preadolescentes, educación secundaria.
Educational robotics, STEAM, computational
thinking, 21st century skills, preteens, secondary
education.
ARTÍCULO
Aprobado para publicación: 2024/06/21
Publicado: 2024/06/30
Recibido: 2023/05/14
Pensamiento computacional a través de STEAM con Sphero: Un ejercicio con estudiantes
de primero de secundaria
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2024 | Revista Estudios de la Información, 2(1), 4-26.
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Cómo citar (APA 7a edición)
Gutiérrez-Núñez, S. E. y Rincón Zuluaga, J. M. (2024). Pensamiento computacional a través de STEAM
con Sphero: Un ejercicio con estudiantes de primero de secundaria. Revista Estudios de
la Información, 2(1), 4-26. https://doi.org/10.54167/rei.v2i1.1567
Introducción
En la era digital, el pensamiento computacional (PC) se ha convertido en una competencia
esencial, permitiendo a los estudiantes descomponer problemas complejos y desarrollar
soluciones eficaces; mientras que el enfoque educativo STEAM integra disciplinas clave,
promoviendo un enfoque holístico en la educación que prepara a los estudiantes para los desafíos
del siglo XXI. Durante la última década se ha dado un creciente interés en la incorporación del PC
en contextos educativos, entre otras cosas porque se cree que es efectivo para despertar
conciencias científicas y ayudar a la mejora y el crecimiento de los países al solventar las
demandas laborales relacionadas con las TIC (
Bocconi et al., 2016).
El PC tal como se estudia en este artículo, es un pensamiento sistémico transferible,
derivado de procesos metodológicos de la ingeniería y las ciencias computacionales conformado
por una serie de conocimientos, habilidades, rasgos y prácticas para la resolución de problemas,
toma de decisiones y planificación de proyectos en diferentes campos y contextos (Gutiérrez-
Núñez et al. 2024). El interés del sector educativo en el PC puede rastrearse con la famosa
declaración de Wing (2006) en la que señala que este se trata de un conjunto de “habilidades y
destrezas (herramientas mentales) habituales en los profesionales de las ciencias de la
computación, pero que todos los seres humanos deberían poseer y utilizar para resolver
problemas, diseñar sistemas y, sorprendentemente, comprender el comportamiento humano” (p.
33).
Desde entonces, múltiples investigaciones educativas se han esforzado en demostrar el
potencial del PC para sentar las bases de un pensamiento más completo y complejo en los
educandos (Huerta Jiménez y Velázquez Albo, 2021). Así, se espera que el PC ayude a las nuevas
generaciones a desarrollar las competencias que les serán indispensables para su vida adulta, la
cual será caracterizada principalmente por la expansión de la tecnología a todos y cada uno de los
aspectos de la cotidianeidad (Vázquez Acevedo et al., 2024).
La conceptualización de STEAM y de PC antes presentadas recogen acertadamente las
propuestas del pensamiento complejo propuesto por Morin (2007), quien enfatiza la necesidad
de integrar conocimientos de diversas disciplinas para entender fenómenos complejos
promoviendo una visión holística, también el PC se beneficia del enfoque interdisciplinario del
STEAM para resolver problemas. Ambos se centran en la comprensión de las relaciones y
conexiones entre las partes de un sistema, reconociendo que el todo es más que la suma sus partes
y aceptan la incertidumbre y las paradojas como parte inherente de la realidad y buscan
estrategias para gestionarlas, a través de algoritmos probabilísticos, por ejemplo, de heurísticas y
de aprendizaje automático.
Dentro de las competencias del siglo XXI se encuentran la resolución de problemas, la
creatividad, la colaboración, la comunicación, la alfabetización y la ciudadanía digitales (Segura
et al., 2019) y de acuerdo con la Organización de las Naciones Unidas estas competencias deben
cultivarse en los estudiantes desde las etapas más tempranas de la educación formal (Scott, 2015).
Por su parte, el enfoque STEM, es un aprendizaje que integra ciencia, tecnología,
ingeniería y matemáticas para desarrollar la creatividad en la resolución de problemas. Más tarde
se le agregaría la A de artes para incorporar en este enfoque transdisciplinario a todas aquellas
disciplinas que no se desprenden de las ciencias exactas. De acuerdo con
Yakman (2008), el arte
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es una extensión y abarca, además de las bellas artes, el lenguaje y algunas expresiones de las
ciencias sociales o hasta de las artes físicas.
La transformación del proceso educativo en la época actual que requiere un alto nivel de
tecnología hace del enfoque STEAM una de las claves del progreso y la innovación en el desarrollo
de la competencia humana (Pratama y Widjajanti, 2024). De acuerdo con estos autores, los
estudiantes estarán preparados para afrontar la evolución industrial del siglo XXI si desarrollan
habilidades comunicativas y de colaboración, pensamiento crítico y habilidades creativas e
innovadoras. El papel de la tecnología en la educación es importante porque se incluye como parte
del plan de estudios, como un sistema de entrega de instrucción, como herramienta de instrucción
y como herramienta para mejorar el proceso de aprendizaje (Raja y Nagasubramani, 2018) y la
inclusión de la robótica en el salón de clases puede ayudar en el desarrollo de habilidades STEAM
y favorecer la creatividad del estudiantado (Scaradozzi et al., 2020).
Este estudio adopta un diseño experimental, implementando evaluaciones de PC antes y
después de la intervención para medir el impacto del programa de habilidades STEAM para
identificar cambios en sus habilidades de PC, dado que se plantea la hipótesis de que los niños
que participen en el taller STEAM con robots Sphero mostrarán una mejora significativa en sus
habilidades de PC en comparación con su estado previo al taller.
Antecedentes
La investigación educativa que se ha desarrollado en torno al PC ha permitido llegar a dos
conclusiones definitivas. La primera señala que el STEAM facilita la integración del PC en el
currículo escolar debido a su interdisciplinariedad que promueve la vinculación entre los
contenidos científicos, tecnológicos, ingenieriles, artísticos y matemáticos (Raposo-Rivas, et al.,
2022). Además, al ser el trabajo por proyectos la base del enfoque educativo STEAM, éste favorece
en gran medida la colaboración entre los diferentes miembros de un equipo para resolver un
problema dado (
Pratama y Widjajanti, 2024).
Las competencias asociadas al aprendizaje STEAM son: la autonomía y emprendimiento,
colaboración, comunicación, conocimiento y uso de la tecnología, creatividad e innovación,
diseño y fabricación de productos, pensamiento crítico y resolución de problemas (
Sánchez
Ludeña, 2019). La segunda conclusión importante en torno al desarrollo del PC reconoce a la
programación como el medio idóneo para el desarrollo de las estructuras mentales que surgen en
el programador como producto del uso de computadoras para resolver problemas de distinta
índole (García Rodríguez, 2022).
Autores como González et al. (2018) y González-Fernández (2021) advierten que no basta
con incluir la programación para desarrollar el PC, sino que dependerá en gran medida de las
actividades que proponga el docente en torno a la programación para que este se desarrolle o no.
En este sentido, la robótica ha probado ser un excelente aliado para que los niños en diferentes
rangos de edad puedan adquirir habilidades de programación y de PC (Sánchez Tendero et al.,
2019), siempre que los docentes cuenten con las habilidades y conocimientos para enseñar a los
niños (Camargo Pérez y Munar Landino, 2021). Por otra parte, Barrera Lombana (2015), resalta
el hecho de que al incluir la robótica y el PC en el currículo no se pretende que todos los estudiantes
sean programadores profesionales, sino darles herramientas para que adquieran conocimientos
más complejos y significativos despertando así el interés y la motivación por su propio proceso de
enseñanza-aprendizaje a la par que mejoran sus habilidades de resolución de problemas en
equipo.
La robótica presenta la ventaja de brindar retroalimentación inmediata a los niños y
jóvenes acerca de los resultados del código que acaban de escribir (
Encalada Cuenca et al., 2024),
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lo que les permite valorar sus creaciones, identificar los errores y corregirlos, que son prácticas
muy importantes del PC y que no deberían estar limitadas a una sola asignatura dentro currículo,
ya que esta división del conocimiento es contradictoria con el desarrollo de competencias y
alfabetizaciones de corte transversal (Valverde Berrocoso et al., 2015).
Dependiendo de la edad de los niños y jóvenes, se elige el tipo de robot que se usará en la
práctica, considerando su desarrollo cognitivo y las prestaciones del robot. En niños de kínder,
los robots que se usan generalmente son los Bee Bots o los Blue Bots; para los niños de primaria
alta y secundaria baja se utiliza Sphero y para los jóvenes de preparatoria se utilizan kits de Lego
Mindstorms. Los niños de 11 a 13 años se encuentran en el estadio de operaciones formales, de
acuerdo con la teoría psicogenética de Piaget, en la cual el pensamiento se caracteriza por ser más
abstracto y lógico (Gutiérrez Borda 2021). Los niños de esta edad se encuentran en una etapa
crucial de desarrollo cognitivo y emocional, donde la introducción de conceptos avanzados puede
moldear significativamente su capacidad de pensamiento crítico y resolución de problemas
(
Faroh, 2007). Esta franja de edad es, por tanto, ideal para la implementación de estrategias
educativas que fomenten el PC.
El fin último al buscar la integración curricular del PC a través del STEAM es provocar
aprendizajes significativos en los estudiantes, de manera interdisciplinar y holística, para tratar
de desarrollar habilidades de resolución de problemas en equipo (
Pratama y Widjajanti, 2024),
lo que ha demostrado que el uso de robots en el aula puede mejorar significativamente las
habilidades computacionales y de resolución de problemas.
Modelos pedagógicos asociados a la robótica educativa
La integración del PC, el enfoque STEAM y la robótica educativa sientan las bases de la
filosofía Maker (
Halverson y Sheridan, 2014), la cual tiene su origen en el aprendizaje activo, el
constructivismo y el construccionismo derivados de los aportes de Piaget (1977), Papert (1980),
Vygotsky (1984) y Dewey (1929). De acuerdo con Anderson (2012) la aplicación del movimiento
Maker, versión operativa del construccionismo en la educación, debe de realizarse bajo el
paradigma de aprender creando conocimiento a través del acto de construir, y debe realizarse en
espacios en los que se unen las personas interesadas en la producción creativa e innovadora de
todo tipo de artefactos digitales para compartir ideas y creaciones.
Mientras Piaget destaca el rol del aprendiz y cómo este adquiere un papel activo y
dinámico con su espíritu crítico y constructivo, Vygotsky destaca la interacción entre estímulos y
respuestas y describe que el aprendizaje real es consecuencia de la interacción social y la
reconstrucción interna del sujeto, en lo que él enunció como zona de desarrollo próximo (
Huerta
Gaytán, 2021). Es así como en las últimas décadas del siglo XX, el proceso de aprendizaje centrado
en el estudiante tomó un énfasis especial que dio origen al construccionismo de Papert (1980)
como una evolución natural del constructivismo con una perspectiva colectiva y social.
De esta manera los estudiantes adquieren los contenidos curriculares de las distintas
disciplinas al verlos materializados en proyectos que requieren un diseño, una investigación, una
construcción, diferentes controles de mecanismos, por mencionar los más sobresalientes
(Sánchez Tendero et al., 2019) lo que finalmente permite que desarrollen el tipo de pensamiento
sistémico, estructurado, lógico y formal que comprendemos como PC. Sin embargo, es importante
señalar que la robótica no es capaz de modificar el aprendizaje de los estudiantes por sí misma,
sino que requiere de un modelo pedagógico efectivo, un ambiente de aprendizaje adecuado y de
la guía del docente para lograr los objetivos de una enseñanza exitosa (Cebrián de la Serna et al.,
2021).
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Los robots Sphero poseen gran versatilidad y capacidad de programación, dado que
ofrecen una plataforma interactiva que facilita el aprendizaje práctico. A través de actividades
lúdicas y educativas, los robots Sphero permiten a los estudiantes explorar conceptos de
programación y robótica, integrándose perfectamente en la metodología de trabajo con enfoque
STEAM; sin embargo, hay una escasez de estudios centrados en el uso específico de robots Sphero
a través del STEAM para desarrollar el PC en estudiantes de 11 a 13 años.
Objetivos de estudio y preguntas de investigación
El objetivo principal de este estudio es evaluar el impacto de la metodología STEAM
utilizando robots Sphero en el desarrollo del PC en niños de 11 a 13 años. Los subobjetivos incluyen
la evaluación de un diseño instruccional STEAM a partir de la plataforma del robot Sphero,
mediante la aplicación de una prueba de PC antes y otra después de realizar el curso de PC a través
del STEAM con robots Sphero.
Las preguntas que se plantearon para este ejercicio son:
a) ¿Cuál es el impacto de la metodología STEAM utilizando robots Sphero en el desarrollo
del pensamiento computacional (PC) en niños de 11 a 13 años?
b) ¿Cómo influye el diseño instruccional STEAM basado en la plataforma del robot Sphero
en el desarrollo de las habilidades de PC en estudiantes de secundaria baja?
c) ¿Qué aspectos del enfoque STEAM contribuyen más significativamente al desarrollo del
pensamiento computacional en los estudiantes?
Los resultados de este estudio proporcionarán valiosa información para educadores y
diseñadores de currículos sobre la efectividad del enfoque STEAM para el desarrollo de los
elementos del PC. Además, contribuirán al conocimiento sobre cómo promover el PC en los
estudiantes primer grado de secundaria, sentando las bases para futuras investigaciones y
aplicaciones prácticas.
Metodología
Aplicación del curso STEAM
El Centro de Inteligencia Artificial del estado de Chihuahua (IA.Center), en conjunto con
el Instituto Promotor para la Educación del estado de Chihuahua (IPE), realizaron en el 2022 un
programa piloto de habilidades STEAM para niños de secundaria de escuelas públicas ubicadas
en Ciudad Juárez, con un nivel de dificultad básico.
El diseño instruccional del programa fue tomado del plan de estudios de un curso básico
de habilidades STEAM mediante la plataforma de Sphero llamado Computer Science Foundation
Course 1 by Sphero. El IA.Center adquirió y adaptó las 24 lecciones STEAM con Sphero para ser
enseñadas a cuatro grupos de 20 participantes cada uno. Las clases del programa piloto se
ejecutaron una vez por semana para cada grupo con un total de 24 semanas de curso. El programa
piloto tuvo lugar entre febrero y julio del 2022.
Se respetó la estructura del curso de habilidades STEAM de la plataforma de Sphero. Cada
una de las 24 lecciones tuvo una intensidad de dos horas con la siguiente estructura: (1) 5-10
minutos de exploración de la lección; (2) 25-30 minutos para la construcción de habilidades y
desarrollo del reto; (3) 5-15 minutos para reflexionar y compartir resultados; y (4) 60 minutos
para retos extendidos.
El curso de nivel básico de Sphero se divide en tres temas: (1) "A" en STEAM; (2) formas
y números; y (3) naturaleza. Cada tema sigue la misma progresión de aprendizaje, llevando a los
estudiantes del tablero Canva (dibujo), a los bloques básicos y por último a los bloques
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intermedios, en cada una de las 8 lecciones de las tres temáticas. El formato de enseñanza
propuesto por Sphero es de tipo ascensor, en el que los estudiantes suben y bajan de nivel de
complejidad al pasar de las lecciones de un tema a las lecciones de otro tema.
Participantes
Los cursos de habilidades STEAM mediante la plataforma de Sphero nivel básico se
impartieron a estudiantes de primero grado de secundaria, provenientes de dos instituciones:
Adolfo López Mateos y Club de Leones, las cuales se seleccionaron por su anterior participación
en este tipo de cursos y su apertura para que los niños asistan al Centro de Inteligencia Artificial
en días y horas escolares. Es importante señalar que el Instituto Promotor de la Educación (IPE)
se encarga de coordinar dicho traslado. En total fueron 80 estudiantes atendidos en este
programa de los cuales 33 eran niñas y 47 niños. Los participantes fueron distribuidos en 4 grupos
de 20 miembros cada uno, como se mencionó antes. La selección de los participantes dependió
de la autorización de sus padres para el ingresar al programa.
Resultados de investigación
Evaluación del curso de habilidades STEAM y Pensamiento Computacional
Antes de iniciar el curso STEAM mediante la plataforma de Sphero nivel básico, se
administró una prueba de 14 preguntas sobre PC a los 80 participantes. Al finalizar las 24 semanas
del curso, se aplicó la misma prueba. Este enfoque permitió medir y comparar los conocimientos
de los estudiantes antes y después del curso. Los resultados de ambas pruebas fueron analizados
estadísticamente para evaluar la efectividad del programa en el desarrollo de habilidades de PC,
determinando así si el curso de habilidades STEAM con Sphero es suficiente para ejercitar los
elementos clave de este.
La prueba de pensamiento computacional fue adaptada y dosificada por los autores de este
trabajo a partir de lo propuesto por
Román-González (2015). La adaptación se realizó en virtud
de que algunos reactivos de la prueba original presentan una dificultad muy alta para los jóvenes
participantes en este estudio dado que algunos conceptos de programación que evalúa la prueba
de PC de 28 reactivos no se estudian con tanta profundidad en la guía de Sphero nivel básico. En
la Tabla 1 se muestra la prueba de pensamiento computacional aplicada antes y después del curso
STEAM y el aspecto a evaluar del PC.
Tabla 1. Prueba de pensamiento computacional para el curso STEAM
Concepto computacional estudian
Existencia de
anidamiento
Tarea requerida
Dirección
Bucles (Loops)
Condicionales (conditionals)
Repetir
veces
Repetir
hasta
Condicional
simple (if)
Condicional
compuesto
(if/else)
Mientras
que (while)
Sí
No
No
No
No
No
No
Secuenciación
Sí
No
No
No
No
No
No
Completamiento
Sí
No
No
No
No
No
No
Depuración
Sí
No
No
No
No
No
No
Secuenciación
Sí
No
Sí
Sí
No
No
Sí
Secuenciación
Sí
No
Sí
Sí
No
No
Sí
Secuenciación
Sí
Sí
Sí
Sí
No
No
Sí
Completamiento
Sí
No
Sí
Sí
No
No
Sí
Depuración
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Concepto computacional estudian
Existencia de
anidamiento
Tarea requerida
Dirección
Bucles (Loops)
Condicionales (conditionals)
Repetir
veces
Repetir
hasta
Condicional
simple (if)
Condicional
compuesto
(if/else)
Mientras
que (while)
Sí
No
Sí
No
Sí
No
Sí
Secuenciación
Sí
No
Sí
No
Sí
No
Sí
Secuenciación
Sí
No
Sí
No
Sí
No
Sí
Depuración
Sí
Sí
No
No
No
Sí
Sí
Secuenciación
Sí
Sí
No
No
No
Sí
Sí
Secuenciación
Sí
No
No
Sí
No
Sí
Sí
Completamiento
Modelo de pensamiento computacional aplicado
El curso de habilidades STEAM se realizó utilizando la plataforma tecnológica de Sphero
dado que permite utilizar un tablero de dibujo, bloques de código y líneas de código para el
desarrollo de las lecciones. Los diseños instruccionales de Sphero están alineados a las guías de la
Computer Science Foundation (CSF). En este nivel básico se utilizan las herramientas de tablero
de dibujo (programación del Sphero mediante dibujos en un tablero Canva) y bloques de
programación básicos e intermedios (condicionales simples, ciclos de repetición simples, bloques
de sonido, bloques de dibujos, colores y movimiento básico).
El nivel básico del curso de Sphero responde a las normas de aprendizaje de la Computer
Science Teachers Association (CSTA) y el K-12 Computer Science Standard. En particular, se
responde a los componentes de: P1. Promover una cultura informática inclusiva, P2. Colaborar en
torno a la informática, P3. Reconociendo y definiendo problemas computacionales, P5. Creando
artefactos computacionales, P6. Prueba y refinamiento de artefactos computacionales, P7.
Comunicación acerca de la computación. En cuanto al diseño instruccional propuesto para las
lecciones se Sphero, se tiene que cada lección cuenta con una planeación de cinco etapas mostrada
en la Tabla 2.
Tabla 2. Diseño instruccional de las clases de Sphero
Componente
Descripción
Lecciones
1. Exploración
Estos pasos invitan a los
estudiantes a explorar
conceptos disciplinares y
establecer la conexión con el
entorno de programación de
Sphero.
"A" en STEAM 1: Pictionary
"A" en STEAM 2: Art Bot
"A" en STEAM 3: gran poesía
"A" en STEAM 4: Mi amigo, Hue
"A" en STEAM 5: ¡Luces! ¡Cámara! ¡Acción!
"A" en STEAM 6: Sphero Spirograph
"A" en STEAM 7: Coreografía de danza
"A" en STEAM 8: revolución del baile
Formas y números 1: Sphero se pone en forma
Formas y números 2: mancha la forma
Formas y números 3: mi número favorito es...
Formas y números 4: conecta los números
Formas y números 5: dados animados
Formas y números 6: baile cuadrado
Formas y números 7: Patinaje artístico
Formas y números 8: Adivina mi número
Naturaleza 1: La tortuga y la liebre
Naturaleza 2: Polinización
Naturaleza 3: Viaje al centro de la tierra
2. Desarrollo de
habilidades
Estos pasos guían a los
estudiantes a través de
progresiones de aprendizaje
estructuradas sobre nuevos
conceptos de programación.
3. Desafío
Estos pasos les piden a los
estudiantes que apliquen
creativamente nuevas
habilidades y conceptos para
superar obstáculos y crear
artefactos que demuestren
los objetivos de aprendizaje
de la lección.
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Componente
Descripción
Lecciones
4. Compartir
Estos pasos proporcionan
instrucciones para compartir
el trabajo con grupos
pequeños o toda la clase
Naturaleza 4: Mimetismo
Naturaleza 5: banco de peces
Naturaleza 6: Ciclos del sueño
Naturaleza 7: lo que necesita una semilla
Naturaleza 8: ¿día o noche?
5. Reflexión
Estos pasos les piden a los
estudiantes que revisen,
sinteticen y procesen el
aprendizaje principal de la
lección para que puedan
aplicarla a nuevas
situaciones
6. Desafío
extendido
Estos pasos ofrecen
sugerencias abiertas para
ampliar el aprendizaje en
una lección. Estos desafíos a
menudo requerirán un
segundo período de
aprendizaje.
Para evaluar si el curso de habilidades STEAM mediante la plataforma de Sphero es
suficiente para ejercitar los componentes básicos del PC como lo proponen los autores de este
artículo, se comparan, hasta donde los enfoques lo permiten, los elementos del diseño
instruccional del curso de Sphero versus los elementos del PC. En la Tabla 3 se muestra el
elemento del PC propuesto por los autores, el bloque de planeación según la guía de Sphero y su
aplicación práctica en las clases.
Tabla 3. Aplicación de los componentes del pensamiento computacional en el curso de Sphero
Elemento del pensamiento
computacional
Componente
instruccional
Aplicación del componente de pensamiento
computacional
Estadios: Identificación del
problema, abstracción,
descomposición, reconocimiento
de patrones.
1. Exploración
2. Desarrollo de
habilidades
La aplicación del elemento de pensamiento
computacional se materializa en los componentes 1 y 2
debido a que en estas secciones se estudia un problema
en concreto, se descompone en las actividades
mínimas que se deben realizar y se identifican
patrones para implementar soluciones.
Conceptos de programación:
eventos, condicionales, bucles,
etc.
3. Desafío
La aplicación de conceptos de programación se
materializa en el componente 3 debido a que en esta
sección se estudian todos los bloques funcionales
requeridos en la lección y explica y pone en práctica los
conceptos elementales, como lo son los bloques
condicionales, ciclos de repetición, interrupciones,
variables, funciones, entre otros.
Practicas: creación de algoritmos,
depuración, iteración.
4. Compartir
5. Reflexión
6. Desafío
extendido
Las prácticas de pensamiento computacional se
materializan en los componentes 4, 5 y 6 debido a que
en esta sección los estudiantes crean los algoritmos
que requieren para el reto planteado en la lección,
deben ejecutar dicho algoritmo e ir depurando e
iterando hasta lograr el objetivo de la lección
En el anexo 1 se muestra un ejemplo de una lección de nivel básico de Sphero llamada
“Coreografía de danza” para intentar identificar los componentes del PC en el diseño instruccional
de Sphero. La lección corresponde al número 7 del bloque temático de “A” en STEAM.
La prueba inicial fue aplicada a 80 niños, sin embargo, de esos 80 sólo 67 presentaron la
prueba final porque algunos niños abandonaron el curso en algún momento. De modo que solo
se contabilizaron los datos completos para el análisis estadístico. En el anexo 2 se encuentra la
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tabla de los resultados de la prueba de PC antes y después del curso de habilidades STEAM con
Sphero nivel básico.
Prueba de hipótesis de Wilcoxon
Se realizó una prueba de hipótesis unilateral a la derecha (mayor que) para saber si los
estudiantes respondieron un mayor número de preguntas correctas en la prueba de PC después
del curso de habilidades STEAM con Sphero, que antes de tomar el curso, con un nivel de
significancia del 5%. La hipótesis nula y alternativa son las siguientes:
𝐻
0
: Los estudiantes obtienen estadísticamente el mismo número de preguntas correctas
en una prueba de PC antes y después de tomar el curso de habilidades STEAM con Sphero.
𝐻
1
: Los estudiantes obtienen estadísticamente un número mayor de preguntas correctas
en la prueba de PC después de tomar el curso de habilidades STEAM con Sphero.
La prueba de Wilcoxon es una prueba no paramétrica utilizada para muestras relacionadas
cuando no se cumplen los supuestos de la estadística paramétrica. Es adecuada para comparar
dos grupos relacionados (un mismo grupo en dos condiciones) y se aplica cuando la variable de
resultado es ordinal o cuantitativa, pero no se cumple otro supuesto paramétrico, como la
normalidad. A diferencia de las pruebas paramétricas que comparan medias, la prueba de
Wilcoxon compara medianas, trabajando con el principio de ordenamiento. Se utiliza
principalmente en situaciones donde las muestras son pequeñas o no distribuyen normalmente.
En el anexo 3 se muestra el código de Python utilizado para realizar la prueba de hipótesis
de Wilcoxon (SciPy, 2024), entre las dos columnas de los resultados de las respuestas correctas
de la prueba de PC antes y después de haber tomado el curso de habilidades STEAM con la
plataforma Sphero. En el Código 1 se muestra el resultado de correr el programa en Python del
algoritmo de la prueba de hipótesis de Wilcoxon con los datos mostrados en el anexo 1. Se puede
observar en el resultado de la prueba que la hipótesis de Wilcoxon no se puede rechazar la
hipótesis nula, así, no se puede presumir que el curso de habilidades STEAM ayuda a aumentar
el número de respuestas correctas en las pruebas de PC.
Código 1. Resultados de la prueba de hipótesis de Wilcoxon en Python
Prueba de normalidad para respuestas antes del curso:
Estadístico W: 0.9501393437385559
Valor p: 0.009249907918274403
Prueba de normalidad para respuestas después del curso:
Estadístico W: 0.9536346197128296
Valor p: 0.013981513679027557
Las respuestas antes del curso NO siguen una distribución normal (p <= 0.05).
Las respuestas después del curso NO siguen una distribución normal (p <= 0.05).
No todas las columnas pasaron la prueba de normalidad. No es apropiado realizar
la prueba t de Student.
En su lugar, se realizará la prueba de Wilcoxon para muestras relacionadas.
Prueba de Wilcoxon (una cola, alternativa 'greater'):
Estadístico: 445.5
Valor p: 0.9993480167328705
No hay una diferencia estadísticamente significativa a favor de más respuestas
correctas después del curso según la prueba de Wilcoxon (p >= 0.05).
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Análisis de las preguntas aplicadas
Aunado a la prueba de hipótesis de Wilcoxon en la que no se pudo evidenciar que hay un
impacto positivo del curso con respecto al número de preguntas correctas obtenidas por los
estudiantes en la prueba final de PC, la media de las respuestas correctas es un dato importante
para analizar pues este no alcanza un valor mayor a las siete respuestas correctas (término
promedio de respuestas correctas esperadas). Las respuestas obtenidas en las pruebas aplicadas
antes y después del curso de habilidades STEAM con Sphero nivel básico se clasificaron en cuatro
categorías. En la Tabla 4 se muestra el resultado en porcentaje de las cuatro categorías reportadas
en el anexo 1.
Tabla 4. Análisis de las categorías de las preguntas antes y después del curso STEAM
No logra contestar bien la pregunta en la
prueba ni antes y ni después del curso
STEAM
392 preguntas
41.79%
Logra contestar bien la pregunta en la
prueba antes y después del curso STEAM
250 preguntas
26.65%
No logra contestar bien la pregunta en la
prueba después del curso STEAM, pero la
había contestado bien antes de comenzar
el curso
120 preguntas
12.79%
Logra contestar bien la pregunta en la
prueba después del curso STEAM, pero la
había contestado mal antes de comenzar el
curso
176 preguntas
18.76%
En la Tabla 5 aplicada pueden atribuirse a la ejercitación de alguno de los aspectos del PC
en el curso de habilidades STEAM con la plataforma Sphero. El 26.65% de las respuestas correctas
de la prueba corresponde a personas que presumiblemente ya había tomado algún curso y/o tenía
preparación con plataformas o contenido que trabaja los elementos del pensamiento
computacional. El 12.79% de las respuestas de las pruebas la tuvieron presumiblemente personas
que no comprenden los conceptos del PC en su totalidad ni antes, ni después del curso STEAM.
Finalmente, el porcentaje más grande de respuestas de 41.79% se atribuyen a personas que ni
antes, ni después del curso de habilidades STEAM con Sphero, lograron responder correctamente
las preguntas de la prueba, lo que a su vez puede indicar que el curso STEAM no trabaja
presumiblemente todos los elementos del PC.
En el anexo 2 se puede ver que las ocho preguntas denominadas P7, P13, P14, P8 P6, P4,
P9, P11, en ese orden, son las que tienen el mayor número de errores al ser respondidas por los
participantes tanto antes como después del curso STEAM, y son las que corresponden a la
categoría naranja. Esto implica que más del 57% de las preguntas hechas en la prueba
presumiblemente no son trabajadas a profundidad por el curso de habilidades STEAM con
Sphero.
Si se contrasta el hecho anterior con la Tabla 1 se puede decir que las tareas requeridas de
secuenciación, completamiento y depuración en anidamiento de las preguntas realizadas son las
que menos se ejercitan en el curso de habilidades STEAM con Sphero. En particular, se observa
que los conceptos de PC que se deben estudiar con mayor preponderancia en el curso de
habilidades STEAM son: repetir hasta y mientras que de forma anidada y/o que incluyan
condicionales dentro de la instrucción.
Por su parte, las preguntas que se responden muy bien, incluso antes del curso STEAM,
son las preguntas P1, P2, P3, P5 y P12, que se encuentran en la categoría de color amarillo. Al
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revisar la Tabla, se aprecia que las preguntas con actividades de secuenciación, completamiento y
depuración sin anidamiento, que se evalúan en dichas preguntas, son los elementos del PC que
menos dificultad presentan para los participantes del curso. Particularmente, los condicionales
simples y un ciclo de repetición sin aniñamiento son los más sencillos de comprender.
En las preguntas P3, P5, P6, P7, P8, P10 y P12 se observó, presumiblemente, que son las
que contienen los elementos del PC mejor trabajado por el curso de habilidades STEAM mediante
la plataforma de Sphero. Al revisar la Tabla 1 se observa que las actividades de secuenciación,
completamiento y depuración con un anidamiento simple son los elementos de PC que más
ejercita el cuso STEAM con la metodología propuesta por Sphero. En particular el anidamiento
de los condicionales simples con bucles de repetir hasta son los trabajados y comprendidos por
parte de los participantes.
Conclusiones
Los cursos disponibles actualmente tanto de programación como de robótica para niños y
jóvenes carecen de metodologías probadas para desarrollar el PC, lo que debe ser el objetivo
principal de dichos cursos. Como ya se explicó antes, la proliferación de estos cursos se debe al
potencial que posee el PC para el desarrollo de habilidades de pensamiento de orden superior y
de resolución de problemas, sin embargo, la mayoría de ellos no procura el desarrollo de estas
habilidades per se, sino que se concentran en mostrar a los niños y jóvenes cómo usar los bloques
de programación y luego los dejan explorar por sí mismos.
Por más de una década se ha venido insistiendo en la necesidad de una definición unificada
y operativa de lo que es el PC y de un currículo que indique puntualmente en qué orden se debe
introducir cada concepto de programación, en qué profundidad según la edad del estudiantado, y
cómo se deben introducir y complejizar las prácticas de PC inherentes al hecho concreto de
programar. Muchos de los cursos de PC que se ofertan actualmente enseñan a los niños y jóvenes
a utilizar plataformas de programación en bloque y los menús que poseen, pero no prestan
atención a los procesos de pensamiento que deben desarrollarse a la par para la resolución de los
retos que plantea la programación.
Si bien la programación desarrolla el PC, no es posible afirmar que este se desarrolla en
los jóvenes solo por interactuar con las computadoras y los robots. Las dinámicas de clase, las
actividades, los retos y la guía del docente juegan un papel determinante en la adquisición de la
metacognición de los procesos mentales que se ponen en juego al programar, y el PC es
esencialmente la metacognición de los procesos subyacentes al hecho de programar.
Es decir, para que el PC pueda ser transferible de una plataforma a otra y/o de un lenguaje
de programación a otro, o de un contexto computacional a otro ámbito de la vida real, o de un
campo profesional a otro, debe tener sus bases en la metacognición, la cual solo se desarrolla en
los estudiantes con la práctica repetitiva del conjunto de elementos que se identifican como PC.
Los usuarios terminan familiarizándose con las plataformas de programación que
manejan los diferentes cursos, pero no con el proceso subyacente a la programación misma ni a
la resolución de problemas. Se observa gran cantidad de cursos que se apegan a distintos
estándares, desde el DigComp en Europa hasta el currículum de la CSF en Estados Unidos, ambos
para el desarrollo de competencias digitales, pero no para PC como tal, y esta constituye la primera
falla en el diseño de esos cursos. Lo mismo ocurre con muchas de las intervenciones que buscan
desarrollar el PC en las escuelas, dado que o bien, se apegan a alguno de estos marcos de
referencia, o no clarifican a qué marco se están apegando para el diseño de las actividades de PC,
ni de qué manera lo evaluaron.
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En este trabajo se reporta la experiencia que se tuvo con jóvenes de secundaria que
llevaron el curso básico de Sphero. Las secuencias STEAM que proponen las guías de Sphero se
apegan a los estándares de la CSF, y plantean una serie de ejercicios para que los estudiantes
practiquen la integración de bloques con objetivos específicos a través de la interacción con el
robot, pero en ningún momento se hace explícita ni la práctica ni el elemento de PC que se está
trabajando, o que se aplica para resolver el reto planteado.
En este estudio, los preadolescentes participantes no desarrollaron el PC, pues no fueron
capaces de resolver los planteamientos que se les hicieron en el examen. Esto se debe a que si
bien, el curso de Sphero tiene el potencial de desarrollar el PC en los estudiantes, esto no se logra
porque es necesario hacer explícito en la clase cual es el problema o reto que hay que resolver
(identificación del problema), cómo se debe estudiar el reto en virtud de la información que se
posee o de la que falta (abstracción), identificar las partes más pequeñas en que puede
descomponerse el reto (descomposición), recuperación de información sobre eventos similares y
sus soluciones para ver cuales pueden aplicarse al problema actual (reconocimiento de patrones)
y planteamiento de posibles soluciones (creación de algoritmos). Además de las prácticas de
depuración e iteración.
Todos estos elementos se ponen en práctica durante las sesiones de Sphero, sin embargo,
los participantes no los reconocen y por lo tanto no son capaces de utilizarlos a voluntad para
resolver diferentes tipos de retos o problemas. Al aplicarles el examen final de PC se hizo evidente
que los jóvenes no desarrollaron PC. Por lo tanto, es necesario introducir de manera explícita en
las secuencias STEAM los elementos del PC que se desea desarrollar; así como asegurar una buena
cantidad de práctica a los estudiantes con cada concepto de programación, porque si bien, estos
deben estudiarse de manera progresiva en cuanto a complejidad, el proceso mental de prepararse
para dar una respuesta computacional a un problema debe estudiarse en todas las sesiones con la
misma rigurosidad.
Para esto, el docente debe procurar a los estudiantes un modelamiento claro del objetivo
o producto final de la clase, debe nombrar explícitamente a qué concepto de programación está
apelando o está utilizando, debe aplicar el protocolo de pensamiento en voz alta para compartir
su razonamiento de resolución de problemas con los estudiantes, debe hacer uso de diagramas de
flujo que representen los pasos o etapas necesarias para resolver el problema y por último, debe
permitir que el estudiante comparta su propio proceso de razonamiento con la finalidad de
identificar lagunas.
De igual modo, es fundamental la ejercitación constante y la práctica suficiente con cada
nuevo concepto computacional estudiarse, pues la estructura tradicional de una clase de
programación consiste en la presentación de una función, variable, o cualquier otro concepto de
programación, seguido de una demostración por parte del docente sobre cómo aplicarlo y en
seguida se solicita al estudiante que resuelva un problema para el que no ha sido preparado ni
entrenado. A esto se debe en gran parte la deserción de estudiantes de estas carreras. Por lo tanto,
son necesarias más lecciones con ejercicios básicos, hasta que el estudiante se sienta cómodo con
este concepto y sienta la confianza de reconocerlo y aplicarlo en distintas situaciones.
La frecuencia y duración de las clases impactan fuertemente el desarrollo del PC debido a
la ejercitación constante del alumnado. Si bien es cierto que el PC se integra muy bien en el
STEAM, no se puede obviar el tiempo que se le debe dedicar en particular al desarrollo del PC.
Éste debe poseer su propio espacio curricular en la escuela, tales como Español o Matemáticas,
aunque al igual que estos dos, su impacto y aplicación sea transversal al resto de las disciplinas.
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Anexo 1. Ejemplo de una secuencia STEAM con Sphero
Elemento del
pensamiento
computacional
Componente
instruccional
Ejemplo de una lección de nivel intermedio
Identificación
del problema:
abstracción,
descomposición,
reconocimiento
de patrones.
Conceptos de
programación:
eventos,
condicionales,
bucles, etc.
Practicas:
creación de
algoritmos,
depuración,
iteración
1. Exploración
2. Desarrollo
de
habilidades
3. Desafío
4. Compartir
5. Reflexión
6. Desafío
extendido
Lección 7: Coreografía de danza
En esta lección, utiliza el Bucle X Veces y Bloques de Bucle Hasta
para que tu robot Sphero haga la coreografía de cierta canción.
Dibuja las Tarjetas de Coreografía para dictar el orden del baile, y
ajústalo para coincidir con la música durante la exploración
abierta. Finalmente, termina esta lección con tiempo de diseño
abierto para agregar saltos y Bloques de Habla a tu rutina de baile.
Tu robot Sphero puede bailar a lo largo de cualquier melodía, pero
¿Qué dibujarás de las Tarjetas de Coreografía? Pon tus
movimientos de baile en los Controles de Bucle para que coincida
con la música.
Objetivos de aprendizaje
Ajustar mi código para coincidir con la música.
Decir la diferencia entre Bucle X Veces y Bloque de Bucle
Hasta.
Experimentar con diferentes Bloques de Luces, Sonidos y
Movimientos.
Utilizar un Comparador en un Bloque de Control.
Normas de aprendizaje
Computer Science Teachers Association (CSTA) K-12 Computer
Science Standards, Revised 2018.
P2. Colaborando acerca de la computación.
P5. Creando artefactos computacionales.
Contenido: Arte.
Actividad de estudiantes: No detengas la música
Escucha la canción que vas a coreografiar. Piensa en el ritmo y
como programarás tu robot Sphero para que la baile.
¿Así que, crees que puedes bailar? Tal vez puedas, pero ¿puedes
programar un robot Sphero para que se mueva con algo de música
con coreografías complejas?
Escuchemos una canción juntos como clase, ¡esto es lo que
estamos coreografiando! Mientras escucha, piensa en el ritmo.
¡Escucha la música!
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Elemento del
pensamiento
computacional
Componente
instruccional
Ejemplo de una lección de nivel intermedio
Actividad de estudiantes: Comparadores y sensores
Construye un comparador usando el sensor de tiempo
transcurrido. Ponlo dentro de un bloque de bucle hasta para
programar tu robot Sphero y que baile hasta que la canción acabe.
¿Cómo podemos decirle a nuestro robot Sphero que haga estos
movimientos hasta que termine la canción? ¡Todo está en el
tiempo!
En la última lección, Espirógrafo, usaste el bloque de bucle
infinito. En este programa, usarás un bucle hasta bloquear. Puedes
programar un robot Sphero para que repita hasta que haya pasado
una cierta cantidad de tiempo, ¡la duración de tu canción!
Un bloque de bucle hasta-solo ejecutará los bloques internos hasta
que se cumpla una condición específica. Esta condición, algo que
debe ser cierto para continuar, la establece un comparador. Los
comparadores comparan dos valores: uno recopilado de los
sensores (el reloj de un robot) con un valor establecido por el
programador, tú.
Construirás un comparador utilizando el sensor de tiempo
transcurrido.
Realiza lo siguiente:
1. Pregúntale a tu profesor cuánto dura en segundos nuestra
canción de baile.
2. Desde el menú Controles, arrastra el bucle hasta el bloque
verdadero en tu lienzo.
3. Desde el menú Comparadores, arrastra el bloque de
comparadores al campo hexagonal del bucle hasta el bloque.
4. Desde el menú Sensores, arrastra el sensor de tiempo
transcurrido a la burbuja izquierda del bloque de comparadores.
5. Cambia el centro a mayor o igual que (> =). Esto le dice al robot
Sphero que se detenga en esa cantidad de segundos o más.
6. Cambia la burbuja de comparación de la derecha a la cantidad
de segundos que desea pasar antes de que el robot Sphero se
detenga.
7. Arrastra los bloques de coreografía para que el bucle hasta que el
bloque contenga todas las demás coreografías.
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Elemento del
pensamiento
computacional
Componente
instruccional
Ejemplo de una lección de nivel intermedio
8. Inicia el robot Sphero.
9. Prueba y depura tu código.
Recuerda: El sensor de tiempo transcurrido mide el tiempo en
segundos desde que se inicia el programa.
Comprendiendo lo aprendido
Selecciona la respuesta correcta
¿Cuál no es verdad? “Basado en la biblioteca de sensores, Podrías
usar un comparador para decirle a tu robot Sphero que haga un
bucle hasta...
__ “…Viajó más que una distancia dada”.
__ “… Sintió que la temperatura era menor que una cantidad
dada”.
__ “… Sintió que su rumbo fue de 0°”.
__ “… Sintió que la luminosidad era menor que una cantidad
dada”.
Actividad de estudiantes: Competencia de baile
Explora los bloques de habla y como usar el motor en bruto y
bloques de retraso para hacer que tu rutina sobresalga. ¿Qué ideas
tienes para mejorar el programa de dados?
Consejo del profesor
Es casi la hora del baile ... si otros grupos no están listos,
¡perfecciona tu programa hasta que esté listo para ganar! Durante
la competencia, buscarás otro robot Sphero cuyo programa se
destaque para ti, así que presta atención.
Realiza lo siguiente:
1.
C
uando todos los grupos estén listos, inicia la música y su
s
p
rogramas al mismo tiempo.
2. ¡Observa el baile!
3. Mant
én un registro de un robot Sphero cuya rutina te gust
aría
d
estacar.
Reflexión grupal:
¿De quién es la rutina de baile que merece una victoria (ad
emás
de la tuya, por supuesto)?
¿Cómo crees que los programadores utilizan el sensor de tiempo
transcurrido en el mundo que nos rodea?
¿Crees que algún "código" funciona con temporizadores en tu
escuela?
Escribe una respuesta corta. En 2-3 oraciones, explica qué rutina
de baile de robot merece una victoria y por qué.
______________________________________________
Pensamiento computacional a través de STEAM con Sphero: Un ejercicio con estudiantes de primero de secundaria
21
e-ISSN: 2992-8184
2024 | Revista Estudios de la Información, 2(1), 4-26.
https://doi.org/10.54167/rei.v2i1.1567
Anexo 2. Tabla de resultados de la prueba de pensamiento computacional al programa de STEAM con
Sphero
SEXO
Preguntas
Análisis entre prueba inicial y final
Movimiento
Mezcla de ciclos de repetición y condicionales
Pretest
Postest
Diferencia
No
logra
contest
ar
nunca
bien
Contes
ta bien
antes y
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Contest
a bien
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inicio,
mal al
final
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2024 | Revista Estudios de la Información, 2(1), 4-26
https://doi.org/10.54167/rei.v2i1.1567
SEXO
Preguntas
Análisis entre prueba inicial y final
Movimiento
Mezcla de ciclos de repetición y condicionales
Pretest
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No
logra
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2024 | Revista Estudios de la Información, 2(1), 4-26.
https://doi.org/10.54167/rei.v2i1.1567
SEXO
Preguntas
Análisis entre prueba inicial y final
Movimiento
Mezcla de ciclos de repetición y condicionales
Pretest
Postest
Diferencia
No
logra
contest
ar
nunca
bien
Contes
ta bien
antes y
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9
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3
Pensamiento computacional a través de STEAM con Sphero: Un ejercicio con estudiantes de primero de secundaria
24
e-ISSN: 2992-8184
2024 | Revista Estudios de la Información, 2(1), 4-26.
https://doi.org/10.54167/rei.v2i1.1567
SEXO
Preguntas
Análisis entre prueba inicial y final
Movimiento
Mezcla de ciclos de repetición y condicionales
Pretest
Postest
Diferencia
No
logra
contest
ar
nunca
bien
Contes
ta bien
antes y
despué
s
Contest
a bien
al
inicio,
mal al
final
Contest
a mal
inicio,
bien al
final
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-
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0
0
0
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0
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5
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1
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1
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1.96
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4
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0
7
3.77
2.61
1.75
1.94
Notas para interpretar la tabla:
1. AN, DN: A es la prueba que se aplica antes de comenzar el curso y D es la prueba que se aplica después de terminar el curso. El N es el número de la pregunta, por ejemplo, A1, D1
son la prueba aplicada antes y después del curso STEAM con Sphero para la pregunta 1.
Pensamiento computacional a través de STEAM con Sphero: Un ejercicio con estudiantes de primero de secundaria
25
e-ISSN: 2992-8184
2024 | Revista Estudios de la Información, 2(1), 4-26.
https://doi.org/10.54167/rei.v2i1.1567
SEXO
Preguntas
Análisis entre prueba inicial y final
Movimiento
Mezcla de ciclos de repetición y condicionales
Pretest
Postest
Diferencia
No
logra
contest
ar
nunca
bien
Contes
ta bien
antes y
despué
s
Contest
a bien
al
inicio,
mal al
final
Contest
a mal
inicio,
bien al
final
P1
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2. Género: Se pone H para un niño participante y M para una niña participante.
3. Diferencia: es la diferencia entre el número de preguntas contestadas bien al final del curso con respecto a las preguntas contestadas bien al inicio del curso. Un número positivo
implica que tuvo más respuestas correctas al finalizar el curso, mientras que un número negativo implica que tuvo menor cantidad de respuestas correctas al finalizar el curso con
respecto a sus respuestas iniciales.
4. Colores: El color (1) naranja significa que un estudiante NUNCA pudo contestar bien la pregunta, el (2) color amarillo significa que el estudiantes contestó SIEMPRE bien la pregunta
(antes y después del curso), el color (3) rojo significa que el estudiante contestó la pregunta BIEN ANTES del curso, pero luego de finalizar el curso, la misma pregunta la contestó
mal; y finalmente el color (4) verde significa que el estudiante contestó bien la pregunta al finalizar el curso, cuando al inicio no pudo hacerlo.
5. Número de personas: Hay 67 personas que contestaron ambas pruebas. De los participantes 28 fueron niñas y 39 niños, como se muestra en la zona morada de la tabla.
6. Conteo de estados por pregunta: Al final de la tabla que tiene la zona de colores, se muestra el resultado de los 4 estados por cada pregunta, es decir, el comportamiento que
tuvieron las respuestas en cuatro categorías. Categoría naranja: la pregunta fue respondida más en ambas pruebas (antes y después de la intervención); categoría amarilla: la
pregunta se respondió bien en ambas pruebas (antes y después); categoría roja: la pregunta fue respondida bien en la primera prueba y mal en la segunda prueba; y la categoría
verde: la pregunta fue respondida mal en la primera prueba y bien en la segunda prueba, es decir, muestra progreso del estudiante. Por ejemplo, la pregunta 1 tuvo cero (0)
respuestas naranjas, sesenta y tres (63) respuestas amarillas, una (1) respuesta roja y tres (3) respuestas verdes.
7. Estadísticos descriptivos: En la zona gris de la tabla se muestra el resumen de las preguntas por color. Se calcula en el siguiente orden los siguientes estadísticos descriptivos: (1)
suma total, (2) promedio, (3) desviación estándar y (4) varianza. Por ejemplo, para la prueba anterior al curso, se contaron 370 respuestas buenas de los participantes, con un
promedio de 5.52 de respuestas buenas, una desviación estándar de 1.82 preguntas y una varianza de 3.26.
Pensamiento computacional a través de STEAM con Sphero: Un ejercicio con estudiantes
de primero de secundaria
26
e-ISSN: 2992-8184
2024 | Revista Estudios de la Información, 2(1), 4-26.
https://doi.org/10.54167/rei.v2i1.1567
Anexo 3. Código en Python para realizar la prueba de hipótesis de Wilcoxon
import numpy as np
import scipy.stats as stats
import pandas as pd
# Datos extraídos de las columnas del anexo 1
pretest = [
5, 5, 8, 4, 9, 8, 5, 5, 5, 7, 4, 7, 3, 10, 3, 6, 4, 3, 8, 5, 7, 7, 4, 10, 3, 4, 8, 2, 7, 7,
8, 5, 6, 3, 7, 5, 6, 3, 8, 6, 5, 3, 3, 5, 5, 5, 5, 5, 8, 6, 5, 5, 7, 6, 6, 6, 4, 6, 5, 6, 3, 6,
3, 5, 5, 4, 8
]
postest = [
6, 8, 6, 5, 10, 5, 9, 5, 8, 6, 5, 5, 2, 11, 7, 3, 2, 5, 7, 7, 10, 8, 7, 9, 6, 9, 7, 4, 5, 7,
7, 9, 7, 7, 3, 8, 5, 5, 8, 5, 6, 5, 5, 7, 6, 7, 6, 4, 8, 5, 5, 8, 6, 8, 9, 11, 8, 5, 5, 6, 5, 6,
5, 5, 6, 5, 7
]
# Paso 2: Prueba de normalidad (Shapiro-Wilk)
stat_antes, p_antes = stats.shapiro(pretest)
stat_despues, p_despues = stats.shapiro(postest)
print("Prueba de normalidad para respuestas antes del curso:")
print("Estadístico W:", stat_antes)
print("Valor p:", p_antes)
print("\nPrueba de normalidad para respuestas después del curso:")
print("Estadístico W:", stat_despues)
print("Valor p:", p_despues)
# Evaluación de normalidad
alpha = 0.05
if p_antes > alpha:
print("Las respuestas antes del curso siguen una distribución normal (p > 0.05).")
else:
print("Las respuestas antes del curso NO siguen una distribución normal (p <= 0.05).")
if p_despues > alpha:
print("Las respuestas después del curso siguen una distribución normal (p > 0.05).")
else:
print("Las respuestas después del curso NO siguen una distribución normal (p <= 0.05).")
# Evaluación de si se puede proceder con la prueba t de Student
if p_antes > alpha and p_despues > alpha:
print("\nAmbas columnas pasaron la prueba de normalidad. Procedemos con la prueba t de
Student.")
# Paso 3: Prueba t de Student
t_stat, p_value = stats.ttest_rel(pretest, postest)
print("\nPrueba t de Student:")
print("Estadístico t:", t_stat)
print("Valor p:", p_value)
# Conclusión
if p_value < 0.05:
print("\nHay una diferencia estadísticamente significativa entre las medias antes y
después del curso (p < 0.05).")
else:
print("\nNo hay una diferencia estadísticamente significativa entre las medias antes y
después del curso (p >= 0.05).")
else:
print("\nNo todas las columnas pasaron la prueba de normalidad. No es apropiado realizar la
prueba t de Student.")
print("En su lugar, se realizará la prueba de Wilcoxon para muestras relacionadas.")
# Paso 3: Prueba de Wilcoxon de una cola
wilcoxon_stat, wilcoxon_p = stats.wilcoxon(pretest, postest, alternative='less')
print("\nPrueba de Wilcoxon (una cola, alternativa 'less'):")
print("Estadístico:", wilcoxon_stat)
print("Valor p:", wilcoxon_p)
# Conclusión
if wilcoxon_p < 0.05:
print("\nHay una diferencia estadísticamente significativa a favor de más respuestas
correctas después del curso según la prueba de Wilcoxon (p < 0.05).")
else:
print("\nNo hay una diferencia estadísticamente significativa a favor de más respuestas
correctas después del curso según la prueba de Wilcoxon (p >= 0.05).")