Estudio de caso instrumental sobre el pensamiento algorítmico en estudiantes de grado 11 : análisis y recomendaciones para su fomento en el Centro Integral José María Córdoba.
El estudio aborda el bajo desarrollo de habilidades de pensamiento algorítmico en estudiantes de grado 11, un desafío crítico en la educación tecnológica actual. El objetivo principal es identificar las causas subyacentes de este bajo rendimiento y proponer estrategias para mejorar dichas habilidade...
- Autores:
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Ochoa Robelto, Jhojan Adrian
Junco Chaparro, Diego Nicolas
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Pedagógica Nacional
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UPN
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.pedagogica.edu.co:20.500.12209/19791
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12209/19791
- Palabra clave:
- Pensamiento algorítmico
Estudio de caso
Programación
Educación tecnológica
Rachs
Teoría de la respuesta del ítem
RStudio
Evaluación educativa
Algorithmic thinking
Case study
Programming
Technological education
Rachs
Item response theory
Educational evaluation
- Rights
- openAccess
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Summary: | El estudio aborda el bajo desarrollo de habilidades de pensamiento algorítmico en estudiantes de grado 11, un desafío crítico en la educación tecnológica actual. El objetivo principal es identificar las causas subyacentes de este bajo rendimiento y proponer estrategias para mejorar dichas habilidades en el entorno académico. Metodología Se emplea una metodología mixta, combinando análisis cuantitativos y cualitativos para evaluar el rendimiento de los estudiantes en competencias como el razonamiento lógico y la comprensión algorítmica. Esta aproximación permite no solo medir el desempeño estudiantil, sino también explorar las razones detrás de los resultados obtenidos. Resultados Principales Categorías de Rendimiento: Los estudiantes fueron clasificados en cuatro niveles de pensamiento algorítmico basados en una evaluación de 24 preguntas. La mayoría se ubicó en los niveles 1 y 2, indicando una comprensión limitada y habilidades deficientes en la resolución de problemas algorítmicos. Análisis de Retroalimentación: Se utilizó RStudio para generar retroalimentación individualizada. Esta herramienta ayudó a identificar las fortalezas y áreas de mejora para cada estudiante, facilitando un aprendizaje más enfocado y eficiente. Conclusiones El estudio concluye que es esencial fortalecer la base conceptual y las habilidades de pensamiento algorítmico de los estudiantes. Se recomienda: Diseño de Recursos Educativos: Desarrollar actividades y materiales didácticos específicos que promuevan el pensamiento algorítmico. Capacitación Docente: Formar a los educadores en metodologías de enseñanza que integren el desarrollo de estas habilidades. Evaluación Continua: Implementar evaluaciones periódicas para monitorear y apoyar el progreso de los estudiantes. Recomendaciones Las recomendaciones prácticas incluyen la adaptación del currículo para fomentar el pensamiento algorítmico y la utilización de herramientas tecnológicas, como RStudio, para proporcionar retroalimentación precisa y contextualizada. Estas medidas buscan no solo mejorar el rendimiento académico, sino también preparar a los estudiantes con habilidades esenciales para el siglo XXI. |
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