"Mentes Universitarias en Acción: Potenciando el Pensamiento Computacional en la Educación Superior"

El desarrollo del pensamiento computacional en el ámbito universitario es fundamental para enfrentar los retos de una sociedad guiada por la tecnología. Esta entrada presenta diversas herramientas tecnológicas diseñadas para potenciar habilidades como el análisis lógico, la descomposición de problemas, la abstracción y la creación de algoritmos. Se incluyen plataformas como Python,  MATLAB, entornos de simulación interactiva y cuadernos computacionales como Jupyter Notebooks, que permiten combinar código, visualizaciones y explicaciones en un solo espacio de trabajo.

Además, la programación básica, que abarca la comprensión de conceptos fundamentales y la capacidad de escribir código sencillo, no solo capacita a los estudiantes para abordar desafíos tecnológicos, sino que también potencia su capacidad analítica y resolutiva. En la educación superior, se espera que los estudiantes adquieran habilidades que les permitan sobresalir en sus respectivas disciplinas, y la programación ofrece un medio poderoso para lograrlo. Asimismo, en el ámbito de la investigación, la programación puede ser una herramienta invaluable para automatizar procesos, analizar datos de manera eficiente y crear modelos computacionales que contribuyan a resolver problemas complejos (Miranda; Lenoyr, 2022; Ramírez et al., 2018).

En conjunto, estas herramientas tecnológicas fortalecen la formación académica, estimulan la creatividad y consolidan una base sólida para el desarrollo de competencias profesionales e investigativas en los estudiantes universitarios.

Pyhton: 

Python es un lenguaje de programación de alto nivel y gran versatilidad que ha ganado amplia aceptación en entornos académicos. Su sintaxis sencilla, facilidad de aprendizaje y sólida comunidad de desarrolladores lo convierten en una herramienta accesible para estudiantes de diversas disciplinas.

Se utiliza en múltiples campos, como el análisis de datos, la inteligencia artificial, la automatización de procesos, la programación científica y el desarrollo de aplicaciones. Gracias a su capacidad para resolver problemas reales de forma clara y estructurada, Python fomenta habilidades clave del pensamiento computacional, como la lógica, la abstracción, la descomposición y el diseño de algoritmos.

Por estas razones, es una elección relevante en la educación superior tanto para la formación técnica como para el fortalecimiento de competencias analíticas e investigativas.

MATLAB:

MATLAB es una herramienta tecnológica y lenguaje de programación especializado en el cálculo numérico, la visualización de datos y la simulación de sistemas. Diseñado inicialmente para el ámbito de la ingeniería y las ciencias aplicadas, permite realizar operaciones matemáticas complejas, modelar fenómenos físicos y desarrollar algoritmos de forma eficiente.

A pesar de ser una herramienta comercial, MATLAB sigue siendo ampliamente utilizado en campos como la ingeniería, las matemáticas y las ciencias físicas dentro de entornos académicos. Muchas instituciones educativas proporcionan acceso a MATLAB para estudiantes y docentes, reconociendo su utilidad en la formación técnica y científica.

Su uso fomenta el pensamiento computacional al incentivar la resolución de problemas a través del análisis, la experimentación y la creación de modelos computacionales, habilidades fundamentales para enfrentar retos tecnológicos y científicos en la educación superior.

JUPYTER NOTEBOOKS:

Jupyter Notebooks son entornos de programación interactivos que se han vuelto populares tanto en la enseñanza como en la investigación. Permiten a los estudiantes combinar código, texto explicativo y visualizaciones en un solo documento, lo que facilita la comprensión de procesos computacionales y la comunicación de resultados de manera clara y estructurada.

Esta herramienta es especialmente útil en el análisis de datos, el aprendizaje automático, la programación científica y el desarrollo de proyectos académicos, ya que promueve una forma de trabajo ordenada, reproducible y centrada en la exploración.

Al integrar código con contenido teórico y resultados visuales, los Jupyter Notebooks fortalecen el pensamiento computacional al fomentar la lógica, la documentación del proceso de resolución y la reflexión sobre los procedimientos utilizados, aspectos clave en la formación universitaria y en la práctica investigativa.

REFERENCIAS:

https://downloads.editoracientifica.com.br/articles/231014597.pdf