Introducción
En marzo del 2023 inició la implementación de la reforma adoptada por la ANEP denominada
Transformación Educativa.
La reforma incluye una “transformación curricular integral” que propone, entre otras cosas, el aprendizaje por competencias. Las mismas se definen como el desarrollo de “un conjunto de capacidades y actitudes para que [los estudiantes] sepan resolver las situaciones complejas de la vida y el trabajo” en dos áreas de dominio; pensamiento y comunicación, por un lado y relacionamiento y acción, por el otro (MCN, 2022). Dentro del dominio “pensamiento y comunicación” se introduce el pensamiento computacional “no sólo como competencia aislada asociada a las ciencias de la computación, sino también transversalmente, como forma de aportar a generar comprensiones de la realidad interdisciplinaria” y también “se introduce la programación como aspecto central, dado que ésta integra el uso de un nuevo lenguaje para aplicar conceptos de lógica en la resolución de situaciones que requieren procesar información con determinadas características” (ANEP, 2022).
La situación en Uruguay unos años después de la encuesta es otra, ya que el área computacional dejó de operar como complemento voluntario y pasó a ser una competencia transversal obligatoria. Para ello se tomaron conceptos construidos desde las investigaciones y políticas internacionales, principalmente europeas (ver, pensamiento computacional en MCN, 2022), sin considerar las bases científicas y experiencia comprobada que acompañan su implementación. Es decir, la base científica del conocimiento, producto de investigaciones relevantes y experiencia comprobada que se toma como base para el trabajo educativo y la implementación de las políticas públicas (Hirschkorn y Geelan, 2008; Wyse, et al., 2021). Estos dos componentes, evidencias científicas y experiencia comprobada, puestos en una relación dialéctica, son los que sostienen los procesos de implementación a mediano y largo plazo. La sistematización del conocimiento docente (dominio de área) se convierte en experiencia comprobada cuando se vincula al conocimiento científico en procesos de análisis crítico y sistemático de la práctica (Skolverket, 2020). La experiencia comprobada es tan valiosa como el conocimiento con base científica. Para que la experiencia docente pase a considerarse comprobada, “la enseñanza o las actividades deben ser problematizadas y probadas de forma estructurada” y ser comunicada y compartida para ser evaluada por los criterios relevantes a la práctica (Skolverket, 2020, p. 28). Aquí el proceso es fundamental, las formas de trabajo o enfoque para el desarrollo y su base científica son la base de lo que hacemos (Skolverket, 2020).
Entendemos que si Uruguay busca recorrer el camino del currículum por competencias transversales desde los modelos internacionales, es necesario atender la falta de base científica y procedimientos para sistematizar las experiencias docentes. Esto es verdadero para cualquier política educativa, sin embargo, lo vemos especialmente cuando nos referimos a la introducción de la computación en la educación que ha sido, y continúa siendo (en su versión actual de pensamiento computacional), un gran desafío para los sistemas educativos (Denning y Tedre, 2016; Cabezas, 2021).
Compartimos la idea de los evaluadores del JRC sobre la necesidad de poner énfasis en el apoyo a los docentes y el desarrollo profesional basado en evidencias sólidas y experiencia comprobada (Manilla et al., 2014; Berry et al., 2013). Resultan esenciales los espacios de colaboración e investigación que permitan examinar las dificultades y oportunidades que se plantean en la práctica y en actividades específicas (Barr y Stephenson, 2011; Kale, et al., 2018).
Sin el esfuerzo por superar la brecha investigación-práctica (problema conocido como la brecha (gap) entre las evidencias y la práctica, o la “crisis de la investigación educativa”) corremos el riesgo de, por un lado, dejar al cuerpo docente desactualizados de las aplicaciones prácticas de las áreas de conocimiento y sin posibilidades de estructurar la experiencia del área de dominio y, por el otro, tomar decisiones sobre modelos, estrategias, contenidos y métodos sin evidencias ni justificación (Hirschkorn & Geelan, 2008; Rycroft‐Smith, 2022).
En el marco de la actual reforma educativa actual, el proyecto busca contribuir a las propuestas de investigación colaborativa, para lo cual se propone un modelo centrado en la práctica educativa para la investigación y el diseño interdisciplinario de secuencias didácticas basadas en los conocimientos y experiencia comprobada del área de matemáticas-computación (Hartell, et al., 2021; Bråting y Kilhamn, 2020).
El proyecto comenzó en 2024 a desarrollarse en dos años, con financiación de la Comisión Sectorial de Investigación Científica de UDELAR. . El grupo de investigadores que presentó y desarrolló el proyecto es el siguiente:
- Federico Gómez (responsable)
- Sylvia da Rosa (co-responsable)
- Manuela Cabezas (experta en didácticas específicas)
- Marcos Viera (experto en lenguajes de programación funcionales, y creador de MateFun)
- Alexia Aurrecochea (asistente)
Participaron profesores de matemática de enseñanza media y tiene como contraparte a SEMUR (Sociedad de Educación Matemática Uruguaya).
Objetivos
El objetivo general es construir un modelo sostenible de “investigación cercana a la práctica” (close-to-practice-research) para la investigación de la reciente introducción de la computación al currículum (experiencias didácticas interdisciplinarias), el diseño didáctico (secuencias didácticas) basado en los conocimientos y experiencia comprobada del área (matemática y computación).
Los objetivos específicos se enumeran a continuación:
- Identificar la experiencia comprobada de la introducción de las competencias computacionales en el currículum, en Uruguay y otros países que desarrollan el modelo transversal (interdisciplinario) en aulas de matemáticas.
- Diseñar secuencias didácticas específicas desde el diálogo entre las áreas de conocimiento (docente y científico).
- Verificar la percepción de docentes de matemáticas de Uruguay sobre el potencial y los desafíos vinculados a la aplicación práctica de las secuencias didácticas diseñadas.
Participantes
Participan del proyecto los siguientes profesores de matemática de enseñanza secundaria
- Alejo Colombo
- Enrique Mathias Vázquez
- Micaella Galli
- Natalia Curbelo
- Giovanna Liz Eguía
Participan por SEMUR:
- Teresa Pérez
- Nora Ravaiolli
Resultados
Los principales resultados del proyecto son : (en construcción)
Referencias
- SEMUR (n.d.) Sociedad de Educación Matemática Uruguaya, https://semur.edu.uy/sitio
- ANEP (2022) Progresiones de Aprendizaje – Transformación Curricular Integral.
- MCN (2022) https://www.anep.edu.uy/sites/default/files/images/Archivos/publicaciones/Marco-Curricular-Nacional-2022/MCN%202%20Agosto%202022%20v13.pdf
- Hirschkorn, M., & Geelan, D. (2008). Bridging the research-practice gap: research translation and/or research transformation. Alberta Journal of Educational Research, 54(1).
- Wyse, D., Brown, C. Oliver, S. & Poblete, P. (2021). People and practice: defining education as an academic discipline.
- British Educational Research Journal, DOI: 10.1002/berj.3762
- Skolverket (2020). Att ställa frågor och söka svar. Samarbete för vetenskaplig grund och beprövad erfarenhet.
- Denning, P. y Tedre, M. (2016). The long quest for computational thinking. Proceedings of the 16th Koli Calling Conference on Computing Education Research, 120–129.
- Cabezas (2021) Pensamiento computacional, educación STEM y la educación informática: cuestiones pendientes. Revista sudamericana de educación, universidad y sociedad, 9(1), 45-59, 2021.
- Mannila, L., Dagiene, V., Demo, B., Grgurina, N., Mirolo, C. et al., (2014). Computational thinking in K9 education. In A. Clear R. Lister (Eds.), Proceedings of working group reports of the 2014 on Innovation & Technology in Computer Science Education Conference (pp. 129). ACM.
- Barr, V. y Stephenson, C. (2011). Bringing computational thinking to k-12: what is involved and what is the role of the computer science education community? ACM Inroads, 2(1), 48–54.
- Berry, G., Dowek, G., Abiteboul, S., Archambault, J., Balagué, C. Baron, G. y Viéille, T. (2013). L’enseignement de l’informatique en France, il est urgent de ne plus attendre. (Rapport de l’Académie des Sciences).
- Kale, U., Akcaoglu, M., Cullen, T., Goh, D., Devine, L., Calvert, N., & Grise, K. (2018). Computational what? Relating computational thinking to teaching. TechTrends, 62, 574-584.
- Bråting K. Kilhamn, C. (2020). Exploring the intersection of algebraic and computational thinking. Mathematical Thinking and Learning (published online). doi: 10.108010986065.2020.1779012
- Hartell, E., Brugge, R., Boberg, A., Kozma, C., & Pears, A. (2021). K-ULF: Creating Research Synergy in the Interface Between School and the Academy.In PATT38 The 38th Pupil’s Attitudes Towards Technology Conference. 27–30 April, 2021 (pp. 27-28). PATT Organizing Committee.