Este documento presenta once conceptos clave del pensamiento computacional, incluyendo la abstracción, el diseño de algoritmos, y la automatización. Para cada concepto, se proporciona una definición breve y sugerencias para enseñar el concepto a través de ejemplos en diferentes materias académicas. El documento también incluye información sobre recursos adicionales relacionados con el pensamiento computacional que se pueden encontrar en un sitio web de Google.

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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

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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

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 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.