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Guía de conceptos pensamiento computacional

  • 1. More reference docs, lesson plans, and demonstrations can be found on Google’s Exploring Computational Thinking website (g.co/exploringCT) Except as otherwise noted, the content of this reference doc is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License, and code samples are licensed under the Apache 2.0 License. Traducido al español por codemas.org Pensamiento computacional Guía de conceptos En esta guía encontrará once términos y definiciones de conceptos del pensamiento computacional. Estos conceptos se pueden incorporar en los planes de lecciones existentes, proyectos y demostraciones con el fin de infundir el pensamiento computacional en cualquier materia disciplinaria. Concepto Definición Tips de enseñanza Abstracción (Abstraction) Es identificar y extraer información relevante para definir ideas principales.  Mostrar cómo un planificador diario utiliza la abstracción para representar a la semana en términos de días y horas, que nos ayuda a organizar nuestro tiempo  Encontrar la idea principal (tesis) de un cuento o un artículo para ayudar a los estudiantes a entender la información importante Diseño de algoritmos (algorithm design) es la creación de una serie ordenada de instrucciones para la solución de problemas similares, o para hacer una tarea  Dar el ejemplo de matemáticas, cuando hacemos suma y restas de fracciones con diferentes denominadores, seguimos un algoritmo.  Dar el ejemplo de cuando un chef escribe una receta de un plato, que es la creación de un algoritmo que otros puedan seguir para replicar el plato Automatización (automation) Es hacer que los ordenadores o máquinas hagan tareas repetitivas  Mostrar cómo la automatización puede ser utilizada para realizar tareas que requieran mucho tiempo para completar de forma manual, tales como la identificación de los patrones de migración de un grupo demográfico específico basado en los datos del censo
  • 2. More reference docs, lesson plans, and demonstrations can be found on Google’s Exploring Computational Thinking website (g.co/exploringCT) Except as otherwise noted, the content of this reference doc is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License, and code samples are licensed under the Apache 2.0 License. Traducido al español por codemas.org Recopilación de datos (Data collection) Es reunir información  Haga que los estudiantes participen en el proceso de recolección de datos haciendo que reúnan las fechas de cumpleaños de sus compañeros y lo registren en una hoja de cálculo. Análisis de datos (Data Analysis) es dar sentido a los datos mediante la búsqueda de patrones o el desarrollo de conocimientos  Pide a los alumnos que formulen sus propias preguntas que se pueden responder con la recolección de datos; trabajar a través de los datos en conjunto para responder a ellas  El uso de conjuntos de datos con los datos personales, anónima como la altura, el tamaño del zapato, color favorito, etc. muestran cómo el análisis de los datos se puede utilizar para resaltar la información que sea significativa y relevante para sus estudiantes Representación de datos (Data representation) Es representar y organizar datos en gráficos, tablas apropiadas, palabras o imágenes  Tomar datos de forma manual en la pizarra o en un proyector para que sus estudiantes puedan ver el proceso de cómo se desarrolla la organización  Pregunte a sus estudiantes qué representación visual es mejor para un determinado conjunto de datos y trabajar a través de algunas visualizaciones menos relevantes primero. Discutir en clase por qué los datos deben ser representados de una manera u otra. Descomposición (Decomposition) Es dividir datos, procesos, o problemas en partes más pequeñas manejables.  En matemáticas, podemos descomponer un número como 256.37 en : 2*102+5*101+6*100+3*10-1+7*10-2  En ciencias descomponemos la velocidad de un proyectil en sus componentes a lo largo de los ejes X y el eje Y Paralelización (parallelization) es el proceso simultáneo de las tareas más pequeñas de una tarea más amplia para llegar de manera más eficiente un objetivo común  Un ejemplo de paralelización en la informática es cuando una sola tarea (como el análisis de una secuencia de ADN ) se divide en tareas más pequeñas y al mismo tiempo se analiza por equipos diferentes para que el análisis se pueda procesar de manera más eficiente
  • 3. More reference docs, lesson plans, and demonstrations can be found on Google’s Exploring Computational Thinking website (g.co/exploringCT) Except as otherwise noted, the content of this reference doc is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License, and code samples are licensed under the Apache 2.0 License. Traducido al español por codemas.org  Definir un objetivo en común desde el principio, y pedir a los estudiantes trabajar en grupos. Asignar diferentes tareas a cada grupo para trabajar hacia el objetivo común. Patrones – generalización Pattern Generalization Es crear modelos, reglas, principios, o teorías de patrones observados para probar resultados predecibles  En matemáticas, escribimos fórmulas generalizadas en términos de variables en lugar de números de manera que podamos utilizarlos para resolver problemas que implican valores diferentes. -La pendiente de cualquier línea recta se puede describir como una función de y = mx + b  En la ciencia , utilizamos las teorías para describir el mecanismo generalizado por el cual se producen los fenómenos naturales Reconocimiento de patrones Pattern recognition Es la observación de patrones , tendencias y regularidades en los datos  Pida a sus estudiantes que identifiquen tendencias en los ciclos de precios que puedan sugerir cuando deberían comprados y vendidos. Simulación Simulation Es desarrollar un modelo para imitar los procesos del mundo real.  Pida a sus estudiantes ilustrar el movimiento de un sistema solar mediante el modelado de la trayectoria curvada por la gravedad con un objeto alrededor de un punto en el espacio.