Una Caracterización del Desarrollo del Pensamiento Algorítmico de los Estudiantes de las carreras de Licenciatura en Matemática y Licenciatura en Estadística de la sede central de la Universidad de El Salvador en el período 2018-2020
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2021-12-13
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Esta investigación correlacional de enfoque de métodos mixtos, cuantitativo y cualitativo, constituye un acercamiento a la caracterización transversal del desarrollo del Pensamiento Algorítmico en los estudiantes de las carreras de Licenciatura en Matemática y Licenciatura en Estadística de la sede central de la Universidad de El Salvador, en el período de 2018 a 2020.
La parte cuantitativa consiste de aplicar un instrumento de medición del nivel de desarrollo del Pensamiento Algorítmico a cuatro grupos de alumnos (80 alumnos en total) de las carreras mencionadas, a medida que los educandos de estas carreras van aumentando su nivel académico de acuerdo al pensum, específicamente a través de las asignaturas que requieren y están relacionadas con la programación de computadoras.
Se encontró una correlación moderada entre este avanze en el nivel académico y el nivel de desarrollo del Pensamiento Algorítmico. Así mismo no se encontró una correlación significativa entre el nivel de desarrollo del Pensamiento Algorítmico y las notas globales de los estudiantes, ni su edad, ni su género.
La parte cualitativa comprende un estudio profundo de los procesos cognitivos que realiza un grupo de educandos de esas mismas carreras (14 alumnos en total) durante la resolución de problemas matemáticos cuya solución es un algoritmo. Se encontró que los alumnos desarrollan el Pensamiento Algorítmico muy lentamente y con muchos obstáculos, especialmente en el proceso de analizar los problemas.
También se encontró mucha variación en el desarrollo de este tipo de pensamiento entre los alumnos. Unos lo han desarrollado aceptablemente y otros lo han desarrollado muy poco.
Los productos teóricos de este trabajo son: (a) el desarrollo de una definición operacional propia de Pensamiento Algorítmico, (b) su correspondiente rúbrica de evaluación genérica, (c) una rúbrica específica, y (d) un nuevo diseño ampliado de los gráficos tipo Schoenfeld.
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Keywords
Pensamiento algorítmico, algoritmización, pensamiento computacional, diagramas de schoenfeld, formación de matemáticos