El documento explica los principios fundamentales del pensamiento computacional, que incluyen la descomposición de problemas complejos en partes más pequeñas, el reconocimiento de patrones entre las partes, la abstracción para centrarse en detalles relevantes e ignorar detalles irrelevantes, y la escritura de algoritmos como instrucciones paso a paso para resolver cada parte.

1. P E N S A M I E N T O
C O M P U T A C I O N A L

2. ¿QUÉ ES PENSAMIENTO
COMPUTACIONAL?
Pensamiento computacional como un concepto puede sonar intimidante. Pero todos los días,
en todos los aspectos de nuestras vidas, llevamos a cabo pensamiento computacional. Pensar
en las siguientes acciones y decisiones que van en ellos:
• Quieres hacerte una taza de té o café.
• Usted quiere comprar un coche.
• Desea cambiar de carrera.
• Que desea mover a otra ciudad.
• Usted quiere comprar una casa.
• Quiere escribir un libro.
• Quiere crear una aplicación.

3. ¿QUÉ ES PENSAMIENTO
COMPUTACIONAL?
El proceso de planificación y consecución de estos objetivos
implica pensamiento computacional de algún tipo.
Planificación consiste en descomponer los problemas en partes
manejables y subiendo con conjuntos de soluciones que nos
permiten llegar a la meta que tenemos en mente.

4. LOS PRINCIPIOS DEL PENSAMIENTO
COMPUTACIONAL
Existen cuatro principios:
1. Descomposición
2. Abstracción
3. Reconocimiento de Patrones
4. Escritura del Algoritmo

5. 1. DESCOMPOSICIÓN
Se trata de la ruptura un sistema o problema complejo en partes más pequeñas, más
fácilmente solucionadas. Estos pequeños problemas son solucionado uno tras otro hasta
que se resuelva el problema más complejo.
"Si un problema no se descompone, es mucho más difícil de
resolver. Ocuparse de muchas etapas diferentes a la vez es
mucho más difícil que romper un problema en una serie de
pequeños problemas y la resolución de cada uno, en un
tiempo."– BBC Bitesize

6. 2. RECONOCIMIENTO
Una vez que ha descompuesto el problema complejo en
problemas más pequeños, el siguiente paso es mirar las
similitudes que comparten.
Los patrones son características comunes que se presentan en
cada problema individual. ¿Qué semejanzas observas?
Encontrar estas similitudes en pequeños problemas
descompuestos puede ayudarnos a resolver problemas
complejos de manera más eficiente.

7. 3. ABSTRACCIÓN
"Abstracción" se refiere a centrarse en la información
importante, ignorando detalles irrelevantes. Para llegar a una
solución debemos ignorar las características innecesarias a fin
de centrarse en aquellos que hacemos.
¿Cuál es la información importante que tenemos que
centrarnos en? En la abstracción se trata principalmente de
características generales que son comunes a cada elemento, en
vez de detalles específicos.

8. 3. ABSTRACCIÓN
Una vez que las características generales, se puede crear un "modelo" del
problema; un modelo es la idea general del problema que intentamos
resolver.
"Si nosotros no abstracto podemos terminamos con la
solución equivocada al problema que intentamos
resolver." – BBC Bitesize
Una vez que tenemos un modelo, podemos diseñar un algoritmo.

9. 4. ALGORITMO ESCRITO
Has roto el gran problema en problemas más pequeños,
fácilmente manejables. Ha identificado las similitudes entre
estos problemas. Ha centrado en los detalles pertinentes y dejó
atrás cualquier cosa irrelevante.
Ahora es el momento para desarrollar instrucciones paso a
paso para resolver cada uno de los problemas más pequeños, o
las reglas a seguir para resolver el problema. Estos pasos o
reglas se utilizan para programar una computadora para ayudar
a resolver un problema complejo de la mejor manera. También
se llaman "algoritmos".

10. 4. ALGORITMO ESCRITO
Definición: Un algoritmo es un plan, un conjunto de instrucciones paso a
paso para resolver un problema.
"Algoritmos no siempre implican hazañas complicadas
de la programación; en el corazón, que son
de pasos para avanzar hacia una meta. "– John Villasenor
Escribir un algoritmo requiere una planificación extensa para que
correctamente. La solución que el ordenador ofrece es tan buena como
algoritmo escriba. Si el algoritmo no es bueno, entonces la solución no
será buena tampoco.

11. USO DE DIAGRAMAS DE FLUJO
Diagramas de flujo ofrecen una manera perfecta para representar algoritmos.
"Un diagrama de flujo es un tipo de diagrama que
representa un algoritmo, flujo de trabajo o proceso,
mostrando los pasos como cajas de diversos tipos y su
orden conectándolos con flechas. Esta representación
esquemática ilustra un modelo de solución para
un problema dado."– Wikipedia

12. USO DE DIAGRAMAS DE FLUJO
Diagramas de flujo ofrecen una manera perfecta para representar algoritmos.
"Un diagrama de flujo es un tipo de diagrama que
representa un algoritmo, flujo de trabajo o proceso,
mostrando los pasos como cajas de diversos tipos y su
orden conectándolos con flechas. Esta representación
esquemática ilustra un modelo de solución para
un problema dado."– Wikipedia

13. USO DE DIAGRAMAS DE FLUJO
Diagramas de flujo son una manera
fácil de trama de algoritmos,
especialmente si necesitan resultados
diferentes en el camino de salida.
Utiliza convenciones de estilo
estándar. Diagramas de flujo de flujo
de arriba a abajo y de izquierda a
derecha.