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...

Full description

Autores:: 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

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description	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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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.Submitted by Jhojan Adrian Ochoa Robelto (jaochoar@upn.edu.co) on 2024-06-14T16:46:38Z No. of bitstreams: 3 ANEXOS Estudio de Caso Instrumental sobre el Pensamiento Algorítmico.pdf: 1576615 bytes, checksum: 22b79d947bcfb098574ec7007714cede (MD5) Licencia de uso.pdf: 168101 bytes, checksum: 6354d3e343bd0dd19dc7e3b57402a8c6 (MD5) Estudio de Caso Instrumental sobre el Pensamiento Algorítmico.pdf: 1773358 bytes, checksum: 4833c49bcff6a92f2d75aef75d305886 (MD5)Rejected by Biblioteca UPN (repositoriobiblioteca@pedagogica.edu.co), reason: Cordial saludo. Corregir según indicaciones por teams. on 2024-06-14T23:47:09Z (GMT)Submitted by Jhojan Adrian Ochoa Robelto (jaochoar@upn.edu.co) on 2024-06-15T01:12:21Z No. of bitstreams: 2 estudio de caso instrumental sobre el pensamiento algoritmico.pdf: 2897325 bytes, checksum: c20994c0b103d42f6f6be7c9f4cd89bd (MD5) llicencia de uso.pdf: 168101 bytes, checksum: 6354d3e343bd0dd19dc7e3b57402a8c6 (MD5)Rejected by Biblioteca UPN (repositoriobiblioteca@pedagogica.edu.co), reason: Cordial saludo. Corregir según indicaciones en teams por segunda vez (título y fecha) on 2024-06-15T16:20:35Z (GMT)Submitted by Jhojan Adrian Ochoa Robelto (jaochoar@upn.edu.co) on 2024-06-15T19:38:27Z No. of bitstreams: 2 estudio de caso instrumental sobre el pensamiento algoritmico.pdf: 2897325 bytes, checksum: c20994c0b103d42f6f6be7c9f4cd89bd (MD5) llicencia de uso.pdf: 168101 bytes, checksum: 6354d3e343bd0dd19dc7e3b57402a8c6 (MD5)Approved for entry into archive by Biblioteca UPN (repositoriobiblioteca@pedagogica.edu.co) on 2024-06-15T21:52:01Z (GMT) No. of bitstreams: 2 estudio de caso instrumental sobre el pensamiento algoritmico.pdf: 2897325 bytes, checksum: c20994c0b103d42f6f6be7c9f4cd89bd (MD5) llicencia de uso.pdf: 168101 bytes, checksum: 6354d3e343bd0dd19dc7e3b57402a8c6 (MD5)Approved for entry into archive by Elsy Carolina Martínez (ecmartinezb@pedagogica.edu.co) on 2024-06-24T21:10:38Z (GMT) No. of bitstreams: 2 estudio de caso instrumental sobre el pensamiento algoritmico.pdf: 2897325 bytes, checksum: c20994c0b103d42f6f6be7c9f4cd89bd (MD5) llicencia de uso.pdf: 168101 bytes, checksum: 6354d3e343bd0dd19dc7e3b57402a8c6 (MD5)Made available in DSpace on 2024-06-24T21:10:38Z (GMT). No. of bitstreams: 2 estudio de caso instrumental sobre el pensamiento algoritmico.pdf: 2897325 bytes, checksum: c20994c0b103d42f6f6be7c9f4cd89bd (MD5) llicencia de uso.pdf: 168101 bytes, checksum: 6354d3e343bd0dd19dc7e3b57402a8c6 (MD5) Previous issue date: 2024Centro Integral José María CórdobaLicenciado en ElectrónicaPregradoThe study addresses the underdevelopment of algorithmic thinking skills in 11th-grade students, a critical challenge in current technological education. The main objective is to identify the underlying causes of this low performance and propose strategies to enhance these skills in the academic environment. Methodology A mixed-method approach was employed, combining quantitative and qualitative analyses to assess students' performance in competencies such as logical reasoning and algorithmic understanding. This approach not only measures student performance but also explores the reasons behind the results obtained. Key Findings Performance Categories: Students were classified into four levels of algorithmic thinking based on an assessment of 24 questions. The majority fell into levels 1 and 2, indicating limited understanding and deficient problem-solving skills in algorithms. Feedback Analysis: RStudio was used to generate individualized feedback. This tool helped identify strengths and areas for improvement for each student, facilitating more focused and efficient learning. Conclusions The study concludes that strengthening students' conceptual foundations and algorithmic thinking skills is essential. It recommends: Educational Resource Design: Developing specific activities and instructional materials that promote algorithmic thinking. Teacher Training: Training educators in teaching methodologies that integrate the development of these skills. Continuous Assessment: Implementing periodic assessments to monitor and support student progress. Recommendations Practical recommendations include adapting the curriculum to foster algorithmic thinking and utilizing technological tools like RStudio to provide accurate and contextualized feedback. These measures aim not only to improve academic performance but also to prepare students with essential skills for the 21st century.Producción de conocimiento didactio y evaluación con tecnología educativaapplication/pdfspaUniversidad Pedagógica NacionalLicenciatura en ElectrónicaFacultad de Ciencia y Tecnologíahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalPensamiento algorítmicoEstudio de casoProgramaciónEducación tecnológicaRachsTeoría de la respuesta del ítemRStudioEvaluación educativaAlgorithmic thinkingCase studyProgrammingTechnological educationRachsItem response theoryEducational evaluationEstudio 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.Instrumental Case Study on Algorithmic Thinking in 11th Grade Students : Analysis and Recommendations for its Promotion at the José María Córdoba Integral Center.info:eu-repo/semantics/bachelorThesisTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisBonilla, K., Julián, M., Rubio Rodríguez, G., Yanneth, C., & Cordero, R. (2014). UTILIZACIÓN DEL SOFTWARE SCRATCH (S4A) Y HARDWARE ARDUINO COMO MEDIADORES EN PROCESOS EDUCATIVOS PARA PROMOVER EL PENSAMIENTO ALGORÍTMICO.Carballo, J., Marín Vila, M., Luis Carballo, J., Coloma-Carmona, A., & Hernández, M. (2018). Academic outcomes and cognitive performance in problematic Internet users.Coronado, C. E. (2019). Lo masculino: aproximaciones identitarias en colectividad.Delgado, G. P. (2003). Análisis de un test mediante el modelo de Rasch.Echeverri-Álvarez, J. C. (2021). Coloquio interinstitucional de doctorados en educación.Elizabeth, V., & Chaves, J. (2016). Los estudios de casos como enfoque metodológico Case studies as a methodological approach Artículo de Revisión.Enrique Yacuzzi. (2005). EL ESTUDIO DE CASO COMO METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN: TEORÍA, MECANISMOS CAUSALES, VALIDACIÓN 1.Esther, T., Johana, S., & Peña, T. (2018). DESARROLLANDO PENSAMIENTO COMBINATORIO Y PENSAMIENTO ALGORÍTMICO EN EL AULA DE CLASEGRUPO BANCO ECONÓMICO MUNDIAL. (2019). NATURALEZA CAMBIANTE DEL TRABAJO.Guatemala., M. d. (2021). Manual de calificación Rasch en R y RStudio. Obtenido de https://www.mineduc.gob.gt/digeduca/documents/cuadernillosTecnicos/Manual_de_calificaci%C3%B3n_Rasch_en_R_y_RStudio.pdfGuillermo, B. K. (2014). Utilización del software scratch (s4a) y hardware Arduino como mediadores en procesos educativos para promover el pensamiento algorítmico.Haladyna Thomas M., & Michael C. Rodriguez. (2013). DEVELOPING AND VALIDATING TEST ITEMS.Haladyna, T. (1989). A taxonomy of multiple-choice item-writing rulesHaladyna, T., Haladyna, R., & Soto, C. (2005). PREPARACIÓN DE PREGUNTAS DE OPCIONES MÚLTIPLES PARA MEDIR EL APRENDIZAJE DE LOS ESTUDIANTES.Hambleton, R. K. (1991). Fundamentals of item response theory. Sage Publications.Javier García Orozco, M. G. (2016). DESARROLLO DEL PENSAMIENTO ALGORÍTMICO CON EL APOYO DE OBJETOS DE APRENDIZAJE GENERATIVOS.Javier Gutiérrez Bohórquez, L. (2017). EVAP-ENTORNO BLENDED-LEARNING PARA LA ENSEÑANZA PROGRAMACIÓN COMPUTACIONAL ORIENTADA AL FORTALECIMIENTO DEL PENSAMIENTO ALGORÍTMICO.JUAN CARLOS LÓPEZ GARCÍA. (2014). ACTIVIDADES DE AULA CON SCRATCH QUE FAVORECEN EL USO DEL PENSAMIENTO ALGORÍTMICO. CALI.Magda Ramirez, & Centro Integral jose Maria Cordoba. (2023). CENTRO INTEGRAL JOSE MARIA CORDOBA.Mauricio Molina Monguí Luis Leonardo Orjuela Preciado, A. (2018). DIAGRAMAS NASSI-SHNEIDERMAN Y DIAGRAMAS DE FLUJO COMO TÉCNICAS PARA EL DESARROLLO DEL PENSAMIENTO ALGORÍTMICO.Robert Yin., (2009) Investigación sobre estudio de casos: Diseño y metodos..Vol. 5 SAGE publications.Vidal, C. L. (2015). Experiencias Prácticas con el Uso del Lenguaje de Programación Scratch para Desarrollar el Pensamiento Algorítmico de Estudiantes en Chile. Formación universitaria, 8(4), 23-32.MEN. (2016). Plan decenal de educacion. 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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.

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