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Introducción
El pensamiento computacional es el conjunto de habilidades y procesos mentales que permite a las personas resolver problemas de manera lógica y eficiente utilizando principios de la informática y la programación (Adell Segura et al., 2019; Bers et al., 2022; Buitrago et al., 2022; Wing, 2006), y aunque su principal aplicación se encuentra en el ámbito de la computación, estudios recientes señalan su relevancia en contextos diversos como la medicina y biología, los negocios y las finanzas, los medios de comunicación, la educación, entre otros (George-Reyes, 2023; Hsu et al., 2018; Tadeu & Brigas, 2022; Tikva & Tambouris, 2021; Wing, 2006, 2008).
Seymour Papert, reconocido pionero en la integración de la tecnología y el aprendizaje (Broza et al., 2023; Lodi & Martini, 2021; Papert, 1993), estableció tempranamente la importancia del pensamiento computacional en su obra Mindstorms: Children, Computers, and Powerful Ideas (Papert, 1993). En este texto seminal, Papert destaca el potencial de las computadoras como herramientas fundamentales para fomentar el desarrollo del pensamiento computacional en los niños y las niñas. Según su perspectiva, esta habilidad se torna indispensable en el panorama educativo del siglo XXI, ya que aquellos individuos capaces de pensar de manera sistemática y creativa estarán en una posición ventajosa en un entorno cada vez más digitalizado (Balladares Burgos et al., 2016; Lodi & Martini, 2021; Papert, 1993; Sarmiento-Bolívar, 2022).
A partir de estas premisas, Jeannette Wing emprendió un análisis más profundo y una investigación exhaustiva del concepto de pensamiento computacional a mediados de la primera década del siglo XXI (Wing, 2006, 2008; Zeng et al., 2023). En su estudio, destacó su relevancia y amplió su ámbito de influencia más allá de la informática, postulando la necesidad de comprender que, en la modernidad, el pensamiento computacional adquiere una relevancia fundamental que posibilita el desarrollo de competencias aplicables de manera universal a diversas disciplinas del conocimiento como las matemáticas, la ingeniería, la arquitectura, el arte y diseño, la economía y, especialmente, la educación, el enfoque principal del presente artículo (Lodi & Martini, 2021; Wing, 2006).
A lo descrito se suma que el pensamiento computacional está vinculado a su vez a otras formas de pensamiento, incluido el pensamiento matemático, lógico y crítico (Berson et al., 2023; Kong et al., 2020; Roig-Vila & Moreno-Isac, 2020). Conexión que surge del hecho de que estos diferentes tipos de pensamiento comparten habilidades cognitivas fundamentales, como la identificación de patrones, el pensamiento abstracto y la creación de modelos, habilidades que en conjunto representan el propósito central del pensamiento computacional (Brennan & Resnick, 2012; Roig-Vila & Moreno-Isac, 2020).
En este panorama, se identifican tres dimensiones del pensamiento computacional: 1) los conceptos computacionales, utilizados para comprender y describir cómo funciona la computación; 2) las prácticas computacionales, que son las habilidades y estrategias utilizadas para resolver problemas y crear proyectos computacionales; y 3) las perspectivas computacionales, que se refieren a cómo una persona puede aplicar el pensamiento computacional para comprender y abordar su entorno y su propia identidad (Brennan & Resnick, 2012; Roig-Vila & Moreno-Isac, 2020). Estas dimensiones del pensamiento computacional reafirman que el concepto trasciende la programación y el diseño de programas informáticos, tal como lo afirmaba Jeannette Wing (Lodi & Martini, 2021; Sen et al., 2021; Wing, 2006).
Estas razones hacen que la integración del pensamiento computacional en la educación se convierta en una prioridad a nivel mundial, impulsada por la necesidad de preparar a las nuevas generaciones para los desafíos del siglo XXI (Calderón et al., 2024; Cossío Acosta, 2021; George-Reyes, 2023). Su creciente adopción en los sistemas educativos (Borchardt & Roggi, 2017; Cossío Acosta, 2021; United Nations Educational, Scientific and Cultural (UNESCO), 2019) refleja el reconocimiento de su importancia como habilidad fundamental en la era digital (Broza et al., 2023; Calderón et al., 2024; Jeong et al., 2024).
En este contexto, la educación STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) ha emergido como un enfoque prometedor para integrar el pensamiento computacional de manera efectiva al fomentar habilidades esenciales como el pensamiento crítico, la resolución de problemas y la creatividad (Bautista-Vallejo & Hernández-Carrera, 2020; Buitrago et al., 2022; Kärkkäinen & Vincent-Lancrin, 2013; Tovar Rodríguez, 2019); asimismo, STEM no solo proporciona un marco sólido para enseñar pensamiento computacional, sino que también promueve la interdisciplinariedad y la aplicación práctica de los conceptos aprendidos en diversas áreas (Buitrago et al., 2022; Kärkkäinen & Vincent-Lancrin, 2013; Swaid, 2015; Tovar Rodríguez, 2019).
La bibliografía muestra que el estudiantado que desarrolla el pensamiento computacional adquiere la capacidad de descomponer problemas complejos en pasos más pequeños y manejables, identificar patrones y relaciones, y evaluar diversas soluciones (Berson et al., 2023; Calderón et al., 2024; Ou Yang et al., 2023; Sen et al., 2021). De igual forma, fortalece la capacidad de analizar información de manera rigurosa, evaluar la credibilidad de las fuentes, identificar sesgos y construir argumentos sólidos (Berson et al., 2023; Hsu et al., 2018; Sen et al., 2021), al tiempo que estimula la búsqueda de soluciones innovadoras (Brennan & Resnick, 2012; Cossío Acosta, 2021; George-Reyes, 2023), fomenta el trabajo en equipo y la colaboración (Broza et al., 2023; Chen et al., 2017; Hsu et al., 2018), y permite al estudiantado aprovechar la tecnología en diversos campos, desde el diseño de aplicaciones hasta la toma de decisiones basadas en datos (Balladares Burgos et al., 2016; Calderón et al., 2024; Jeong et al., 2024).
En este orden de ideas, y reconociendo que el pensamiento computacional y la educación STEM exige de prácticas de enseñanza adecuadas y pertinentes, el propósito de esta investigación es reconocer las relaciones que se tejen entre el pensamiento computacional en la educación STEM y las prácticas de enseñanza.
Así, en este artículo que constituye una revisión sistemática de la bibliografía, las preguntas orientadoras indagan por: 1) ¿cómo se integra hoy el pensamiento computacional a la educación?, 2) ¿cuáles son las prácticas de enseñanza más utilizadas asociadas al pensamiento computacional?, y 3) cómo se integra el pensamiento computacional con la educación STEM?
Método
En este artículo se llevó a cabo una revisión sistemática de la bibliografía, mediante un proceso estructurado destinado a recuperar, organizar, analizar y sintetizar la evidencia de investigación relacionada con el objeto de estudio de interés a fin de identificar tendencias y divergencias (Creswell, 2013; Galeano Marín, 2012; Porta & Silva, 2003). La revisión sistemática se erige como un valioso enfoque, ya que su propósito radica en ofrecer un resumen exhaustivo y actualizado de la evidencia disponible, lo cual facilita la respuesta a una pregunta de investigación concreta (Creswell, 2013; Porta & Silva, 2003).
La revisión se sustentó en el paradigma interpretativo-hermenéutico, el cual concibe la realidad social como una construcción de significados situada histórica y culturalmente (Vasco, 1985). Desde este enfoque, la revisión sistemática busca comprender los sentidos, enfoques y orientaciones presentes en la producción académica sobre pensamiento computacional, prácticas de enseñanza y educación STEM.
Coherente con este posicionamiento epistemológico, se adoptó un enfoque cualitativo de alcance exploratorio, que permitió interpretar los discursos presentes en los estudios revisados. Se empleó el análisis del discurso como método hermenéutico para identificar significados, categorías emergentes y relaciones conceptuales en los textos académicos (Porta & Silva, 2003). El análisis del discurso se operacionalizó mediante un proceso sistemático de lectura comprensiva, codificación y categorización temática de los documentos seleccionados. Este proceso incluyó: la lectura analítica inicial, orientada a identificar el objeto de estudio, enfoque teórico y contexto de cada investigación; la codificación abierta, mediante la identificación de unidades de sentido relacionadas con pensamiento computacional, prácticas pedagógicas y enfoques STEM; la agrupación categorial, que permitió organizar los códigos en categorías analíticas emergentes y subcategorías; y una síntesis interpretativa, orientada a reconocer tendencias, tensiones y vacíos en la literatura revisada.
De manera particular, el análisis documental se apoyó mediante una matriz resumen analítico de investigación (RAI), que permitió sistematizar la información relevante, centrada en investigaciones empíricas relacionadas con el pensamiento computacional, las prácticas de enseñanza y la educación STEM, es decir artículos académicos, documentos normativos y públicos, así como experiencias que dan cuenta de la importancia del pensamiento computacional en el ámbito educativo. La matriz RAI incluyó las siguientes etapas: (1) registro y organización de los documentos seleccionados; (2) extracción de información clave, incluyendo objetivos, metodología, población, herramientas utilizadas, resultados y conclusiones; (3) codificación y categorización; (4) síntesis comparativa, que permitió reconocer tendencias, divergencias y vacíos investigativos.
Para fortalecer la credibilidad y transparencia del proceso analítico, se aplicaron criterios de rigor propios de la investigación cualitativa (Creswell, 2013), como la triangulación de fuentes, el contraste entre estudios con distintos enfoques metodológicos, la aplicación sistemática de los criterios de selección y del protocolo de análisis mediante la matriz RAI.
Unidades de información
Se seleccionaron 50 estudios empíricos publicados en el periodo comprendido entre el 2014 y el 2023. El análisis de información en este período de tiempo permitió tener una visión actualizada de la realidad de interés para la identificación de nuevas corrientes, modelos y direcciones en la investigación. (Tabla A1)
Procedimiento
Para llevar a cabo este estudio de revisión sistemática, se utilizaron diversas fuentes de información, incluidas bases de datos de acceso abierto y bases de datos académicas de acceso restringido con el uso de palabras clave de búsqueda en español e inglés como se muestra en la Tabla 1. Las bases de datos de acceso abierto, como Google Scholar, Dialnet, Redalyc y Scielo, permitieron encontrar artículos, libros, y tesis de investigación que coincidían con las palabras clave establecidas para el estudio, tanto en español como en inglés. Las bases de datos académicas de acceso restringido, como SCOPUS, y ScienceDirect proporcionaron acceso a artículos adicionales que no estaban disponibles en las bases de datos de acceso abierto.
Tabla 1: Palabras clave de búsqueda para el rastreo de investigaciones en las bases de datos
Nota: Elaboración propia.
De este proceso de selección de palabras clave, surgieron ocho cadenas de búsqueda, cuatro en español y cuatro en inglés, relacionadas de la siguiente manera:
Pensamiento computacional.
Pensamiento computacional AND educación AND Latinoamérica AND Colombia.
Pensamiento computacional AND Enseñanza AND Resolución de Problemas.
Pensamiento computacional AND STEM AND Programación AND Gamificación.
A continuación, se muestran las cadenas de búsqueda con palabras clase en inglés:
Computational thinking.
Computational thinking AND education AND Latin America AND Colombia.
Computational Thinking AND Teaching AND Problem Solving.
Computational thinking AND STEM AND Programming AND Gamification.
Durante la etapa de búsqueda de datos, se utilizaron criterios de inclusión y exclusión en consonancia con el objetivo de este estudio, el grupo demográfico específico y el nivel educativo como se observa en la Tabla 2:
Tabla 2: Criterios de inclusión y exclusión en la selección de los documentos de análisis para la revisión de la bibliografía
Nota: Elaboración propia.
A los documentos encontrados se les aplicaron los criterios de inclusión y exclusión (#90), y fueron objeto de lectura para determinar su pertinencia. Las referencias bibliográficas también se revisaron para identificar posibles documentos académicos que sirvieran en la revisión sistemática de la literatura. El ejercicio de comparación constante se hizo desde la matriz RAI sobre 50 documentos académicos, lo que permitió la identificación de tendencias y divergencias. Ver Figura 1
Resultados
De los 50 documentos objeto de tratamiento y análisis, los cuales se consignan en el anexo 1, 23 están en español y 27 en inglés. La Figura 2 muestra que, de los documentos seleccionados, la mayoría de estos corresponden al periodo comprendido entre el 2019 y el 2023.
Nota: Elaboración propia.
Figura 2: Documentos de investigación objeto de la revisión publicados por año
Ahora bien, en la base Google Scholar, los constructos Pensamiento computacional AND STEM AND Programación AND Gamificación generaron 661 resultados para el periodo 2014 y 2023, y 595 resultados para el periodo 2019 y 2023, lo que permite concluir un incremento significativo sobre este tema en América Latina. Igual sucede en la literatura en inglés (Computational thinking AND STEM AND Programming AND Gamification): 7 890 resultados en el rango comprendido entre el 2014 y el 2023, y 6 250 productos publicados en los últimos cinco años (2019-2023). Entonces, se puede observar que el campo de investigación del pensamiento computacional ha experimentado un crecimiento continuo en los últimos años, particularmente, en Estados Unidos, España, Taiwan, México y Turquía, según las unidades de análisis seleccionadas para esta revisión y como se muestra en la Figura 3.
Actividades académicas transversales, adecuaciones curriculares, formulación de asignaturas y formación docente: Formas de integración del pensamiento computacional a la educación hoy
La revisión sistemática de bibliografía revela que las prácticas de enseñanza orientadas al desarrollo de estas habilidades han ganado importancia en los últimos años. Las estrategias más comunes utilizadas para integrar el pensamiento computacional en el campo educativo incluyen actividades de programación informática, resolución de problemas académicos o del entorno, descomposición de problemas, abstracción y generalización (García-Peñalvo & Mendes, 2018; Lye & Koh, 2014; Shute et al., 2017). Además, se identificó que la integración efectiva del pensamiento computacional en el currículo de diferentes asignaturas como matemáticas, ciencias y tecnología, constituyen una plataforma para su posterior transversalidad con otras áreas (García-Peñalvo & Mendes, 2018).
Estos hallazgos indican que el pensamiento computacional no se limita a ser una habilidad aislada, sino que puede ser parte integral del aprendizaje en múltiples áreas y disciplinas (Brennan & Resnick, 2012; Chen et al., 2017; Hsu et al., 2018; Tucker-Raymond et al., 2021). Esto sugiere que el pensamiento computacional puede ser enseñado y desarrollado de manera efectiva a través de diversas estrategias y prácticas pedagógicas, lo que implica la necesidad de un enfoque interdisciplinario y una integración curricular (Lye & Koh, 2014; Rodríguez Benito & Durán Gómez, 2020; Motoa Sabala, 2019).
En Colombia la implementación del pensamiento computacional en la educación ha estado en proceso y se han realizado varias iniciativas desde el Ministerio de Educación Nacional para promover su enseñanza (Buitrago et al., 2022; Motoa Sabala, 2019; Sarmiento-Bolívar, 2022). Estas iniciativas incluyen la creación de programas de formación docente en pensamiento computacional, el desarrollo de materiales educativos y recursos digitales, y la implementación de proyectos piloto en algunas instituciones educativas. Estos esfuerzos buscan promover el desarrollo del pensamiento computacional en el estudiantado desde temprana edad, brindándoles oportunidades para adquirir habilidades y competencias relacionadas con el pensamiento computacional (Buitrago et al., 2022; Mono Castañeda, 2023).
Gamificación, robótica, programación y resolución de problemas: escenarios de enseñanza que se emplean para el desarrollo del pensamiento computacional
Respecto de las prácticas de enseñanza y estrategias de aula más utilizadas en el marco del pensamiento computacional (ver Tabla 3), se encontró que las más comunes están orientadas al trabajo cooperativo para la programación informática. Los estudios informan del uso de lenguajes de programación basados en bloques como Scratch y lenguajes de programación orientados a objetos como C++ y Python, que se utilizaron en la resolución de problemas a través del diseño, la gamificación, y la robótica (Ángel-Díaz et al., 2020; Berson et al., 2023; Chen et al., 2017). Estas actividades no solo buscaban promover el pensamiento computacional, sino también habilidades de razonamiento crítico y analítico como se muestra en la Tabla 3 (Kong et al., 2020; Shute et al., 2017; Zhao & Shute, 2019).
Además, se halló que la resolución de problemas algorítmicos era otra estrategia de enseñanza clave en el desarrollo del pensamiento computacional (Berson et al., 2023; Broza et al., 2023; García Rodríguez, 2022; Kong et al., 2020; Ou Yang et al., 2023; Zampieri & Javaroni, 2020). Se presentaban al estudiantado problemas complejos que requerían descomponer en pasos más pequeños y desarrollar algoritmos para solucionarlos (Brennan & Resnick, 2012; Cossío Acosta, 2021; García Rodríguez, 2022), permitiendo fortalecer habilidades de análisis, abstracción y generalización, así como a mejorar su capacidad para plantear soluciones sistemáticas y eficientes (Balladares Burgos et al., 2016; Lye & Koh, 2014; Wing, 2008).
Así mismo, los resultados hallados sugieren que la integración del pensamiento computacional en el currículo de diferentes asignaturas, como matemáticas, ciencias y tecnología, es una práctica efectiva para desarrollar estas habilidades en el estudiantado (García Rodríguez, 2022; Kong & Wang, 2021; Roig-Vila & Moreno-Isac, 2020). De la misma manera, se encontró que la enseñanza del pensamiento computacional a través de la programación y la resolución de problemas algorítmicos ayudaba al estudiantado a comprender conceptos matemáticos y científicos de manera más profunda (Shute et al., 2017; Zhao & Shute, 2019).
Pensamiento computacional y educación STEM: Tejidos de una relación bidireccional dinámica y compleja
Los estudios realizados a lo largo del mundo demuestran que el pensamiento computacional es una habilidad fundamental en la educación STEM que va más allá de la programación y la informática (Buitrago et al., 2022; Kong & Wang, 2021; Kong et al., 2020; Tikva & Tambouris, 2021), y que enseñarlo requiere enfoques interdisciplinarios y estrategias pedagógicas diversas, como la programación informática y la resolución de problemas algorítmicos (Borchardt & Roggi, 2017; Swaid, 2015).
La revisión permitió evidenciar que las habilidades propias del pensamiento computacional se integran la educación STEM de manera implícita en las prácticas y estrategias mencionadas para desarrollar este enfoque educativo (Bautista-Vallejo & Hernández-Carrera, 2020; Sen et al., 2021; Swaid, 2015), y que esta articulación fomenta el razonamiento crítico y analítico al desafiar al estudiantado a pensar de manera lógica, buscar soluciones creativas y aplicar la abstracción en la resolución de problemas (Bautista-Vallejo & Hernández-Carrera, 2020; Borchardt & Roggi, 2017; Swaid, 2015).
El pensamiento computacional es una habilidad fundamental en la educación STEM, que se puede desarrollar mediante actividades de programación informática y resolución de problemas, y que las habilidades de razonamiento asociadas se pueden promover a través de la enseñanza del pensamiento computacional en diferentes asignaturas (Balladares Burgos et al., 2016; Villalustre-Martínez, 2024).
A nivel mundial se promueve la educación STEM como una estrategia para mejorar las habilidades y competencias del estudiantado en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (Borchardt & Roggi, 2017; García Rodríguez, 2022; Swaid, 2015; Tovar Rodríguez, 2019) y, para ello, se desarrolla el pensamiento computacional desde temprana edad, a través de prácticas de enseñanza que incorporan actividades de programación informática, el fomento de la resolución de problemas algorítmicos y la integración del pensamiento computacional en diferentes asignaturas del currículo (Bautista-Vallejo & Hernández-Carrera, 2020; Borchardt & Roggi, 2017; Pereiro et al., 2022).
Discusión
La revisión sistemática permitió identificar un cuerpo sustancial de estudios que respaldan la relevancia del pensamiento computacional en el ámbito de la educación STEM y en las prácticas de enseñanza asociadas. Existe un consenso en la literatura en comprender el pensamiento computacional como un enfoque para abordar problemas, diseñar sistemas y comprender el comportamiento humano (Brennan & Resnick, 2012; Villalustre-Martínez, 2024). Este enfoque se fundamenta en conceptos y procesos propios de la ciencia de la computación (Lodi & Martini, 2021; Wing, 2008) y, pese a su amplitud, se proyecta hacia aplicaciones integrales en diversas áreas del conocimiento (Brennan & Resnick, 2012; Cossío Acosta, 2021; Wing, 2006). Su impacto resulta particularmente significativo en las disciplinas STEM, donde se integran habilidades relacionadas con la programación, los algoritmos, la lógica y el pensamiento analítico (Bautista-Vallejo & Hernández-Carrera, 2020; Swaid, 2015).
Más allá del razonamiento lógico y analítico, el pensamiento computacional favorece el desarrollo de la creatividad, la resolución efectiva de problemas y la toma de decisiones informadas (Ángel-Díaz et al., 2020; Roig-Vila & Moreno-Isac, 2020; Sarmiento-Bolívar, 2022). Los individuos que desarrollan estas habilidades pueden descomponer problemas complejos en componentes manejables y generar soluciones innovadoras (Sen et al., 2021; Tikva & Tambouris, 2021), lo que amplía su aplicabilidad desde situaciones cotidianas hasta desafíos científicos y tecnológicos complejos.
Otro hallazgo relevante es la importancia de iniciar la formación en pensamiento computacional desde edades tempranas (Lodi & Martini, 2021; Papert, 1993; Zeng et al., 2023), dado que facilita la adquisición de habilidades necesarias para enfrentar los retos tecnológicos contemporáneos. En este sentido, la literatura reporta diversas estrategias de implementación en las instituciones educativas, tales como el desarrollo de proyectos prácticos, la integración curricular, la creación de entornos colaborativos y el uso de herramientas tecnológicas.
En relación con las prácticas de enseñanza, se identifican estrategias como el aprendizaje basado en problemas, el trabajo colaborativo, el uso de lenguajes de programación y la integración de proyectos interdisciplinarios. Estas estrategias promueven la participación activa del estudiantado y fortalecen el pensamiento crítico, competencias esenciales para la resolución de problemas en contextos reales (Haneda et al., 2024; Tadeu & Brigas, 2022).
Conclusiones
La evidencia sistematizada confirma que el pensamiento computacional constituye una herramienta pedagógica clave para fortalecer el razonamiento lógico y analítico, la creatividad, la resolución de problemas y la toma de decisiones en el ámbito educativo. Su integración en la educación STEM no solo responde a las demandas de una sociedad digitalizada, sino que contribuye a la formación de individuos capaces de comprender y transformar su entorno mediante el uso crítico de la tecnología.
Asimismo, los hallazgos subrayan la necesidad de promover su enseñanza desde edades tempranas y de implementar estrategias pedagógicas activas y colaborativas que favorezcan su desarrollo. La incorporación del pensamiento computacional en los currículos escolares y universitarios emerge, por tanto, como una condición fundamental para preparar al estudiantado frente a los desafíos científicos, tecnológicos y sociales del siglo XXI.
Finalmente, la bibliografía revisada permite concluir que el pensamiento computacional trasciende su dimensión técnica y se configura como una competencia transversal esencial para la formación integral de una ciudadanía crítica, creativa y capaz de participar de manera significativa en una sociedad cada vez más mediada por la tecnología.
Apéndice A.
