Revista Científica Ciencia y Tecnología Vol 23 No 38 págs 16-29
http://cienciaytecnologia.uteg.edu.ec
16
Pensamiento computacional y enfoque STEAM como estrategia
para fortalecer las competencias en matemáticas
Computational thinking and STEAM methodology as strategy to
strength mathematical skills
Alexandra Garnica Garnica
1
agarnicag@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-8884-574X
Deixy Ximena Ramos Rivadeneira
2
dxramos@unicesmag.edu.co
https://orcid.org/0000-0002-9542-5823
Recibido: 8/01/2023; Aceptado: 11/06/2023
RESUMEN
Este artículo describe la integración del pensamiento computacional y el enfoque
STEAM (Science, Tecnology, Engineer, Art, Math) con la finalidad de fortalecer las
competencias matemáticas que con el paso del tiempo se han debilitado. Teniendo
en cuenta el contexto educativo y numerosas investigaciones se evidenció que los
estudiantes carecen de las habilidades del pensamiento de orden superior. El
estudio se desarrolló en tres fases: diagnóstico de competencias, diseño y
aplicación de estrategias y evaluación de competencias. La investigación se realizó
bajo el paradigma positivista con enfoque cuantitativo y método empírico analítico
mediante un tipo de investigación descriptiva, utilizando un diseño cuasi
experimental con grupo experimental y grupo de control con pre y posprueba con
la siguiente estructura: G1 O1 X O2 y G2 O3 - O4 donde el objeto de estudio
fueron estudiantes de décimo año de educación básica. La recolección de
información se realizó mediante rúbricas semánticas, proyecto STEAM y
evaluaciones formativas. Los datos se analizaron con técnicas paramétricas
mediante la distribución de probabilidad T de Student donde se comprobó que los
resultados obtenidos entre el grupo experimental y el de control fue
estadísticamente significativa, demostrando que este tipo de propuestas
pedagógicas permitieron fortalecer las competencias matemáticas.
Palabras clave: pensamiento computacional, STEAM, fortalecimiento,
estrategia, competencias matemáticas.
1
Magíster. Ingeniería en Ciencias Computacionales. Universidad de Guayaquil. Ecuador.
2
Magíster. Gestión de la Tecnología Educativa. Universidad de Pasto. Colombia.
Garnica, Ramos
Pensamiento computacional y enfoque STEAM como estrategia para fortalecer las competencias en
matemáticas
17
ABSTRACT
This article describes the integration of computational thinking and the STEAM
approach (Science, Technology, Engineer, Art, Math) in order to strengthen
mathematical skills that have weakened over time. Considering the educational
context and numerous investigations, it was evidenced that students lack higher
order thinking skills. The study was carried out in three phases: diagnosis of
competences, design and application of strategies and evaluation of competences.
The research was carried out under the positivist paradigm with a quantitative
approach and an empirical analytical method through a type of descriptive
investigation, using a quasi-experimental design with an experimental group and
a control group with pre and post-test with the following structure: G1 O1 X O2
and G2 O3 - O4 where the object of study were students of the tenth year of basic
education. The collection of information was carried out through semantic rubrics,
the STEAM project and formative evaluations. The data was analyzed with
parametric techniques using the Student's T probability distribution, where it was
verified that the results obtained between the experimental group and the control
group were statistically significant, demonstrating that this type of pedagogical
proposals allowed strengthening mathematical skills.
Keywords: computational thinking, STEAM, strengthening, strategy, math skills.
Introducción
Las tendencias mundiales en la inmersión de las tecnologías en educación se han
orientado a ámbitos más específicos de profundización y aplicación, donde se
activan reformas de alfabetización de competencias digitales (Polanco et al.,
2021). Según Téllez (2019) la educación es un escenario cada vez más complejo
debido al crecimiento de la brecha digital, es por ello, que se debe trabajar sobre
competencias necesarias para dotar ciudadanos capaces de desenvolverse en este
mundo globalizado.
Del mismo modo, un enfoque considera a las competencias como un conjunto de
recursos mentales que logran alcanzar la realización personal, social y su
integración a la sociedad del conocimiento (Vilca, 2019). La enseñanza de las
matemáticas se ha convertido en un proceso educativo mecánico, procedimental
y memorístico, que no ha cambiado con los años, por lo consiguiente, se evidencia
en los estudiantes un rechazo, aburrimiento y desinterés en temas relacionados
en el área. Según Álvarez (2021) “la memorización es empleada para aprender
tareas simples, pero a medida que las tareas se complican la memorización se
vuelve dañina” (p. 11).
Uno de los fracasos hacia la comprensión de las matemáticas es que los
estudiantes no asimilan los temas tratados y su aplicabilidad en la vida diaria
18
Revista Científica Ciencia y Tecnología Vol 23 No 38 págs 16-31
http://cienciaytecnologia.uteg.edu.ec
impidiendo que encuentren sentido en aprender, ocasionando desmotivación
(Alvis et al., 2019). De ahí que la educación de hoy tiene como reto explicar desde
diferentes aristas las nuevas complejidades de la realidad, de donde promueven
el desarrollo integral de los estudiantes desde el currículo escolar empleando
estrategias innovadoras (Celis & González, 2020). Es así como Medina (2018,
p.127) manifiesta que “emplear estrategias creativas mejoran la metodología que
aplica el docente en el aula obteniendo como resultado un aprendizaje
significativo”.
Desde la educación matemática se establecen contenidos que desarrollan algunas
competencias, como es la resolución de problemas, pero teniendo puntos
convergentes con el pensamiento computacional propiciando prácticas
matemáticas eficaces (Alsina & Acosta Inchaustegui, 2018). Es por ello, que la
aplicación del pensamiento computacional a través de la descomposición,
abstracción, análisis y escritura de algoritmos en la solución de un problema
coadyuvarán a fortalecer competencias comunicacionales donde se integren otras
áreas del saber (Motoa, 2019).
Así pues, en el caso de Ecuador, el Currículo Priorizado con énfasis en
competencias comunicacionales, matemáticas, digitales y socioemocionales
(Ministerio de Educación, 2021) otorgado por el Ministerio de Educación menciona
al pensamiento computacional como un elemento fundamental que se trabaja de
manera transversal en las áreas de matemáticas. “El desarrollo del pensamiento
computacional permitirá a los estudiantes controlar la tecnología, puesto que
implica resolver problemas, diseñar sistemas y comprender el comportamiento
humano” (Téllez Ramírez, 2019, p. 25).
Una de las ventajas que se obtiene de aplicar pensamiento computacional en los
procesos de clases es encontrar los puntos que tienen en común con otras áreas
del currículo escolar a través del enfoque STEAM (Science, Technology,
Engineering, Art, Mathematics). Como lo menciona Meza & Duarte (2020) el
enfoque STEAM “fomenta la innovación, valora la aplicación en el mundo real, crea
conocimiento del contenido y brinda oportunidades de aprendizaje práctico
reinventando el aprendizaje” (p. 106).
Es por ello, que este estudio se enfocó en emplear el pensamiento computacional
y la educación STEAM como estrategia educativa para fortalecer las competencias
matemáticas en los estudiantes de educación básica superior y lograr un
aprendizaje significativo.
Fundamentación Teórica
El término competencia matemática se refiere a las capacidades de razonar,
abstraer, analizar, sistematizar y resolver problemas que fortalecen los
estudiantes a lo largo de su vida escolar, de tal manera que no solo lo apliquen
para la construcción de conocimientos, sino que logren usarlo en contextos fuera
del aula (Ministerio de Educación, 2021b).
Garnica, Ramos
Pensamiento computacional y enfoque STEAM como estrategia para fortalecer las competencias en
matemáticas
19
Por ende, el cambio de un paradigma en la enseñanza de las matemáticas implica
que los docentes manejen herramientas tecnológicas y metodologías acordes a las
exigencias del siglo XXI, logrando clases dinámicas instaurando en los estudiantes
mayor interés (Alsina, 2018). Entonces se espera que “el docente ofrezca
oportunidades donde se trabajen problemas en contextos no matemáticos para
adquirir habilidades que les permitan a los estudiantes desenvolverse en
situaciones de la vida” (Alsina, 2020, p. 169).
Al respecto Castillo & Tapay, (2021) menciona que “el estudiante al resolver
problemas matemáticos debe comprender el porqué de las actividades, recrear
visualmente la posible solución y construir sus propios conceptos para
interiorizarlos y aplicarlos en su cotidianeidad” (p.11). El Ministerio de Educación
menciona en el Currículo priorizado con énfasis en competencias (2021) menciona
que es indispensable enfocarse en el desarrollo de las competencias que abarcan
el pensamiento computacional y la ciudadanía digital.
El pensamiento computacional representa una serie de destrezas y conocimientos
del siglo XXI que permite resolver problemas de una forma organizada,
analíticamente y representando los datos a través de modelos y simulaciones
(Marañón & González, 2021). Algunos enfatizan el Pensamiento Computacional,
como “una habilidad fundamental que debe desarrollarse en todas las personas
para generar nuevas formas de razonamiento, creación, expresión y resolución de
problemas” (Martínez et al., 2018, p. 6).
Según Basogán et al., (2018), la historia del Pensamiento Computacional refleja
la convergencia de múltiples ideas, que después de ser desarrolladas
aisladamente, encontraron un efecto sinérgico cuando se aplicaron al área de la
educación, y en particular a los procesos que implican sistemas complejos para la
creación de métodos novedosos. En cambio, para Pérez (2019) el pensamiento
computacional es la habilidad para resolver problemas considerando los conceptos
informáticos y programación.
Es así como en algunos países europeos y en Japón se han enfocado en el
desarrollo del pensamiento computacional desde edades tempranas, como “una
forma de liderar la revolución digital mundial masificando el uso del computador
en las aulas como una forma de apoyar la enseñanza de otras materias”
(Rodríguez, 2018, p. 14).
Según Cabrera citado por Rodríguez Moreno et al., (2019) menciona que Estonia
en el 2012 fue el primer país europeo que fomentó el uso de la programación y el
pensamiento computacional como un recurso educativo obligatorio en colegios
para que enseñen a niños a partir de los 6 años programación a través de su
proyecto ProgeTiger, el cual tiene dos componentes: dar a todas las escuelas la
oportunidad de formar su propio club de programación o que integren la
programación informática en el plan de estudios. Actualmente, la mejora que
mencionado país había experimentado en los resultados educativos se debía en
gran medida al uso de la programación como recurso educativo en matemáticas y
otras asignaturas.
20
Revista Científica Ciencia y Tecnología Vol 23 No 38 págs 16-31
http://cienciaytecnologia.uteg.edu.ec
De la misma forma el Programa Internacional de Evaluación de los Alumnos - PISA
(2021), se centrará en la evaluación de la competencia matemática como materia
principal y medirá también el pensamiento computacional del alumnado como
parte de su práctica de resolución de problemas.
Según el reporte del Instituto Nacional de Evaluación Educativa y el OCDE
(Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico) (INEVAL, 2018)
Ecuador participó por primera vez en las pruebas PISA- D (Programa para la
Evaluación Internacional de Estudiantes para el desarrollo) cuyo objetivo es medir
la capacidad de resolver problemas matemáticos, en donde el 70,9% de los
estudiantes no alcanzaron en Matemáticas el nivel 2, categorizado como el nivel
de desempeño básico. El desempeño promedio de Ecuador fue de 377 sobre 1.000.
Conviene destacar que en base a los resultados de las pruebas PISA- D la inclusión
del pensamiento computacional se vuelve prioritario puesto que conlleva a los
alumnos a construir la solución basados en su propia reflexión integrando el
enfoque STEAM (Molina et al., 2020).
En una educación basada en STEAM, los estudiantes aprenden a trabajar en equipo
resolviendo problemas reales de forma creativa, aumentando el pensamiento
crítico, su autoestima y la experimentación permitiendo retener los conceptos
aprendidos (Asinc & Alvarado, 2019). Del mismo modo, García & García (2020)
realizaron una investigación analizando la metodología STEAM como estrategia de
aprendizaje fomentando competencias transversales como el aprendizaje
colaborativo a través del razonamiento basado en casos reales. Por otro lado,
Conde et al., (2021) mencionan que la educación STEAM fomenta la innovación,
valora la aplicación en el mundo real, crea conocimiento del contenido y brinda
oportunidades de aprendizaje práctico para los estudiantes.
Metodología
La investigación se desarrolló bajo el paradigma positivista, puesto que se
sustentó en la comprobación de la hipótesis por medios estadísticos, desde un
enfoque cuantitativo y un método de investigación descriptiva. Sobre la
investigación cuantitativa Hernández Sampieri & Mendoza Torres (2018) afirman:
“Los datos se encuentran en forma de números (cantidades) y, por tanto, su
recolección se fundamenta en la medición. Esta recolección se lleva a cabo
utilizando procedimientos estandarizados y aceptados por una comunidad
científica” (p.45). Así mismo, la definición sobre la investigación descriptiva como
lo indica Hernández (2018) en este método se describe las características de la
población centrándose en brindar información acerca del qué y cómo relativo al
problema de investigación.
En esta investigación se consideró como fundamentación teórica los resultados de
la prueba PISA-D que se aplica a estudiantes de 15 años, la cual permite obtener
un perfil de las competencias matemáticas en discentes que están por concluir el
nivel de educación básica. Es por ello, que la población para este estudio
correspondió a los 5 paralelos de décimo año (10mo A, 10mo B, 10mo C, 10mo D
y 10mo E) de educación general básica de la Unidad Educativa Abdón Calderón
Garnica, Ramos
Pensamiento computacional y enfoque STEAM como estrategia para fortalecer las competencias en
matemáticas
21
matriculados en la jornada matutina. Además, teniendo en cuenta que la
investigación planteó un diseño de investigación cuasi experimental, se realizó un
muestreo por conveniencia tomando una muestra de 2 paralelos: grupo
experimental (G1) y grupo de control (G2).
En este estudio se empleó el método empírico analítico bajo un enfoque
cuantitativo empleando técnicas estadísticas para verificar la hipótesis que a
través de la implementación de una estrategia pedagógica basada en pensamiento
computacional y enfoque STEAM se fortalecerá las competencias matemáticas. El
diseño cuasi experimental de investigación que se aplicó fue G1 O1 X O2 y G2 O3
- O4, el cual contempló dos grupos de discentes: un grupo experimental (G1)
conformado por 25 estudiantes de Décimo año de educación básica matriculados
en el periodo lectivo 2022, a los cuales se les aplicó el tratamiento experimental
(X) que consistió en una estrategia basada en pensamiento computacional y
STEAM, para luego aplicarles una posprueba (O2). La aplicación de esta estrategia
tuvo una duración de dos meses.
En el tratamiento experimental X se contempló las áreas de Science, Technology
& Engineering, Mathematics y Art puesto que está basado en el enfoque STEAM,
sin embargo, para determinar la incidencia del tratamiento se consideró solo el
área de matemáticas para demostrar el fortalecimiento de sus competencias cuyos
bloques curriculares fueron: números reales, funciones lineales, sistemas de
ecuaciones lineales, funciones y ecuaciones cuadráticas.
Así mismo, se contó con un grupo de control (G2) conformado por estudiantes de
Décimo de la misma Institución correspondiente a otro paralelo, a los cuales se
les aplicó una preprueba O3, pero no el tratamiento experimental X, para luego
aplicar una posprueba O4. La investigación cuantitativa analizó el comportamiento
de las variables dependientes para obtener un alcance explicativo y los datos
obtenidos se analizaron con la técnica de análisis paramétrico a través de las
pruebas t de Student relacionadas.
En la figura 1 se presenta la secuencia de construcción de la estrategia basada
en pensamiento computacional y enfoque STEAM, que se describe a
continuación:
22
Revista Científica Ciencia y Tecnología Vol 23 No 38 págs 16-31
http://cienciaytecnologia.uteg.edu.ec
Fase 1: Conocimientos previos
En la fase 1 se realizó la preprueba O1 al grupo experimental y la preprueba O3
al grupo de control para verificar las competencias matemáticas, las cuales
ayudaron a determinar la estrategia relacionadas a fortalecer las competencias
matemáticas.
Fase 2: Preparación y Socialización de propuesta
El objetivo de esta fase fue que los estudiantes comprendieran el objetivo del
proyecto y el proceso de ejecución. Para aquello, se socializó el tratamiento
experimental X que consistió en emplear tres instrumentos, los cuales se derivan
de PISA 2022 Mathematics Framework (OECD, 2018) para reflejar los fenómenos
matemáticos que subyacen a clases de problemas, estructura general de las
matemáticas y las principales líneas de los currículos. Dichos instrumentos son los
siguientes: Proyecto STEAM y estructura de desglose de trabajo (EDT), Test de
trabajo colaborativo y Evaluación formativa.
Fase 3: Proyecto STEAM y estructura de desglose de trabajo (EDT)
Consistió en elaborar un proyecto STEAM llamado “Naturistas 2.0” cuyo objetivo
era indagar y explicar por medio de modelos matemáticos el funcionamiento de la
ecolocalización y su aplicabilidad en el entorno involucrando las dimensiones del
pensamiento computacional. Este proyecto fue ejecutado por el grupo
experimental G1 y contempló las áreas de Science, Technology & Engineering,
Mathematics y Art. En Science realizaron una investigación sobre animales que
emplean la ecolocalización; en Technology & Engineering diseñaron un prototipo
de ecolocalización utilizando elementos electrónicos y programación en Arduino;
en Mathematics descubrieron las ecuaciones lineales y cuadráticas para
determinar la distancia que viaja el sonido y cómo se aplica la ecolocalización; en
Art elaboraron una infografía con toda la información recolectada, los hallazgos
matemáticos y formas de emplear la ecolocalización en nuestra sociedad.
Para desarrollar el proyecto STEAM se elaboró una estructura de desglose de
trabajo a través de las etapas del proceso creativo que son: reconocer e Idear,
definir y planificar, ejecutar/colaborar, testear/evaluar, y presentar, las cuales
fueron basadas en las dimensiones del pensamiento computacional, la cual se
aprecia en la figura 2.
Garnica, Ramos
Pensamiento computacional y enfoque STEAM como estrategia para fortalecer las competencias en
matemáticas
23
Figura 2: Estructura de desglose de
trabajo
Fuente: Elaboración propia
Durante la elaboración de los proyectos se entregó al grupo experimental G1
herramientas que permitieron dar seguimiento al progreso de su trabajo
analizando su estructura de desglose de trabajo y estas fueron: Listado de
Requisitos, Planificaciones por cada área, Organigrama de desglose de trabajo,
Entregables, roles y responsabilidades en el grupo y manejo de riesgos.
En la figura 3 se presenta el modelo para fortalecer competencias matemáticas a
partir de pensamiento computacional y enfoque STEAM, en la cual se basó el
proyecto experimental.
24
Revista Científica Ciencia y Tecnología Vol 23 No 38 págs 16-31
http://cienciaytecnologia.uteg.edu.ec
En la tabla 1 se muestra una guía didáctica para fortalecer el proyecto STEAM
basados en la dimensión del pensamiento computacional su relación con el proceso
creativo y la estructura de desglose de trabajo EDT.
Figura 3: Modelo para adquirir competencias matemáticas a partir de
pensamiento computacional y enfoque STEAM
Fuente: Elaboración propia
Tabla 1: Guía didáctica para fortalecer las competencias matemáticas a
partir del pensamiento computacional y STEAM
Objetivo: Indagar y explicar por medio de modelos matemáticos el funcionamiento
de la ecolocalización y su aplicabilidad en el entorno involucrando las dimensiones
del pensamiento computacional.
Proyecto STEAM “Naturista 2.0”
Proyecto Science: Elabora un informe sobre animales que emplean la
ecolocalización.
Proyecto Technology & Engineering: Diseña un prototipo de ecolocalización
utilizando elementos
electrónicos y programación en Arduino
Proyecto Mathematics: Establece la distancia que viaja el sonido y representa de
manera gráfica cómo se aplica la ecolocalización a través de ecuaciones lineales y
cuadráticas.
Proyecto Art: Crea y presenta una infografía con toda la información recolectada,
los hallazgos matemáticos y formas de emplear la ecolocalización en nuestra
sociedad.
Dimensión del
pensamiento
computaciona
l
Proceso
creativo
STEAM
Estructura de
desglose de
trabajo (EDT)
Secuencias y
nociones
algorítmicas
Reconoce
r e idear
Listado de
requisitos
Pensamiento
lógico
Abstracción y
descomposición
Definir y
planificar
Planificaciones
por cada pre
prueba.
Garnica, Ramos
Pensamiento computacional y enfoque STEAM como estrategia para fortalecer las competencias en
matemáticas
25
Organigrama de
desglose de
trabajo
Paralelismo y
sincronización
mediante
eventos
Ejecutar y
colaborar
Entregables
Roles y
responsabilidade
s en el grupo
Detección de
errores
Testear y
evaluar
Manejo de
riesgos
Representación
de la
información
Presentar
Fuente: Elaboración propia
Fase 4: Test de trabajo colaborativo
Según Álvarez (2020, p. 53) una autoevaluación favorece una mayor implicación
del estudiante y genera conciencia del propio aprendizaje. Este instrumento se
empleó con el grupo experimental G1 una vez culminado el desarrollo del proyecto
STEAM para que se evalúen a través de una rúbrica para mejorar su trabajo en
equipo recibiendo una retroalimentación de sus resultados por parte del docente
al finalizar el proceso.
Fase 5: Evaluación de competencias matemáticas
Para medir y comparar las competencias matemáticas obtenidos por el grupo
experimental G1, después de la aplicación de la estrategia, se aplicó la posprueba
O2 el cual estuvo diseñado de acuerdo a las destrezas de numeración, operaciones
básicas, conversiones simples de medidas y los grupos temáticos Números,
función lineal y álgebra dados por Instituto Nacional de Evaluación Educativa para
el proyecto Ser Estudiante (INEVAL, 2020) que monitorea la calidad de aprendizaje
como componente del Sistema Nacional de Educación. Así mismo, se aplicó la
posprueba O4 al grupo de control G2 el cual mantuvo el mismo diseño que la
posprueba del grupo experimental.
Resultados y discusión
La investigación se llevó con dos grupos: experimental G1 y control G2. Cada
grupo estuvo conformado por 25 estudiantes de 10mo año de educación general
básica de la jornada matutina de Unidad educativa bilingüe particular Abdón
Calderón.
En la fase 3 de desarrollo de proyecto STEAM “Naturista 2.0” se empleó una rúbrica
que se aprecia en la tabla 2, el cual estuvo sujeto a diferentes indicadores de
evaluación, el cual permitió medir los trabajos realizados en Science, Technology&,
Engineering, Art, Mathematics.
26
Revista Científica Ciencia y Tecnología Vol 23 No 38 págs 16-31
http://cienciaytecnologia.uteg.edu.ec
Tabla 2: Rúbrica del proyecto STEAM
Aspectos a evaluar
Nivel de
desempeño
Indicadores de evaluación
Muy
superior
(4)
Superior
(3)
Medio (2)
Bajo (1)
Componentes y destrezas
S
Comprenden el funcionamiento de la ecolocalización en
animales y su aplicabilidad en el entorno humano
contrastando información procedente de dos o más fuentes,
de forma planificada y con el debido acompañamiento,
evaluando su fiabilidad.
T
Emplean el pensamiento lógico, el pensamiento algorítmico
(lógica booleana, bucles, procesamiento de información), la
descomposición, la abstracción, la depuración, la validación
de soluciones y el reconocimiento de patrones al momento
de crear la programación de los sensores ultrasónicos.
E
Emplean el pensamiento lógico, analítico y creativo al
momento de crear un prototipo electrónico con materiales
como: sensores ultrasónicos, led, buzzer, Arduino, jumper,
resistencias.
A
Generan presentaciones artísticas como forma de
expresión, representación y comunicación de emociones,
vivencias e ideas en distintas situaciones evidenciando el
trabajo realizado con la ecolocalización.
M
Interpretan situaciones de la vida cotidiana, proporcionando
una representación matemática de las mismas mediante
conceptos y herramientas para determinar ecuaciones de la
recta y sus pares ordenados a través de la medición de la
distancia.
Fuente: Elaboración propia
Una vez concluida la presentación de los proyectos se aplicó el test de trabajo
colaborativo al grupo experimental compuesto por 25 estudiantes en total; cada
miembro del grupo valoró el trabajo interno y se muestran sus resultados de
manera individual en la tabla 3.
Tabla 3: Resultados de rúbrica de trabajo colaborativo
RÚBRICA DEL TRABAJO EN EQUIPO
Categorí
a
4
Excelente
3
Satisfactor
io
2
Mejorable
1
insuficient
e
Garnica, Ramos
Pensamiento computacional y enfoque STEAM como estrategia para fortalecer las competencias en
matemáticas
27
Participa
ción y
colabora
ción
Todos los
miembros del
equipo han
participado
activamente.
La mayor
parte de los
miembros
del equipo
han
participado
activamente
.
La mitad de
los
miembros
del equipo
han
participado
activamente
.
Solo un
miembro del
equipo ha
participado
activamente
.
Distribuc
ión de
las
actividad
es
Las
actividades
de cada mini
proyecto se
han repartido
de manera
equitativa
entre los
miembros del
equipo.
La mayor
parte de las
actividades
de cada
mini
proyecto se
han
repartido de
manera
equitativa
entre los
miembros
del equipo.
Solo la
mitad de las
actividades
de cada
mini
proyecto se
han
repartido de
manera
equitativa
entre los
miembros
del equipo.
Existió un
mal reparto
de las
actividades
de cada mini
proyecto
entre los
miembros
del equipo.
Interacci
ón entre
los
miembro
s del
equipo
Durante la
realización de
todas las
actividades
han
expresado
sus opiniones
y han sido
respetadas al
punto de
llegar a un
consenso.
Durante la
realización
de la mayor
parte de las
actividades
han
expresado
sus
opiniones y
han sido
respetadas
al punto de
llegar a un
consenso
Durante la
realización
de las
actividades,
solo la
mitad de los
miembros
del equipo
han
expresado
sus
opiniones al
punto de
llegar a un
consenso.
Durante la
realización
de las
actividades,
solo una
persona
expresa sus
opiniones.
No existió
dialogo
imponiendo
sus ideas.
Funcione
s y
responsa
bilidades
Todos los
miembros del
equipo han
ejercido muy
bien sus
funciones.
La mayor
parte de los
miembros
del equipo
han ejercido
muy bien
sus
funciones.
Solo la
mitad de los
miembros
del equipo
han ejercido
muy bien
sus
funciones.
Solo un
miembro del
equipo
ejerció muy
bien sus
funciones.
Fuente: Elaboración propia
La posprueba O2 y O4 estuvo conformada por preguntas de base estructurada
relacionadas con la lógica y conjuntos, conjuntos numéricos, sistemas de
28
Revista Científica Ciencia y Tecnología Vol 23 No 38 págs 16-31
http://cienciaytecnologia.uteg.edu.ec
ecuaciones lineales y funciones donde se fortalece las competencias matemáticas.
El resultado de las pospruebas del grupo experimental y del grupo de control
fueron comparados y se muestran en un breve análisis en la tabla 4.
Tabla 4: Prueba T de Student
Grupo experimental
G
1
Grupo de
control
G
2
Media
8,864
7,3476
Varianza
1,02375833
2,875944
Observaciones
25
25
Diferencia hipotética de las medias
0
Grados de libertad
39
Estadístico t
3,83944147
P(T<=t) una cola
0,00022059
Valor crítico de t (una cola)
1,68487512
P(T<=t) dos colas
0,00044118
Valor crítico de t (dos colas)
2,02269092
Fuente: Elaboración propia
Los análisis estadísticos expresados en la tabla 4 se observan los resultados
obtenidos por las pospruebas y se aplicó una técnica de análisis paramétrico
mediante la distribución de probabilidad T de Student en la cual se puede
determinar que la media total de las pospruebas tiene un ligero cambio. Para
efecto de este trabajo se determinó que el nivel de significancia es el 5%
obteniendo como resultado del grupo experimental G1 el valor estadístico T
(3,83944147) mayor tanto al valor crítico de T de una cola (1,6848512) como el
valor crítico para dos colas (2,02269092) y el valor de p (para una y dos colas) es
menor al 5%. Por lo que se determina que la diferencia de los resultados entre el
grupo experimental y grupo de control es estadísticamente significativa para
T=5%. Al analizar los resultados cuantitativos, además de tener una leve mejora
en las calificaciones, se ha visto una buena aceptación de la estrategia entre los
estudiantes.
Conclusiones
En este sentido, se da lugar a la aceptación de la hipótesis planteada en el trabajo
de investigación: Existe una diferencia estadísticamente significativa en el
desarrollo de competencias matemáticas en los estudiantes de Décimo año de
educación básica después de ser fortalecidas por medio de estrategias
relacionadas con el pensamiento computacional y enfoque STEAM.
Garnica, Ramos
Pensamiento computacional y enfoque STEAM como estrategia para fortalecer las competencias en
matemáticas
29
La evaluación del rendimiento de los estudiantes permitió afirmar que se obtienen
buenos resultados cuando se conoce las principales dificultades que atraviesan los
discentes de esa manera se puede determinar las principales competencias
matemáticas que se desean fortalecer en concordancias con las competencias del
siglo XXI para establecer estrategias atractivas e innovadoras.
Segmentar el desarrollo del proyecto STEAM en una estructura de desglose de
trabajo a través de las etapas del proceso creativo como reconocer e Idear, definir
y planificar, ejecutar/colaborar, testear/evaluar, y presentar, en conjunto con las
dimensiones del pensamiento computacional lograron que los estudiantes
obtengan una perspectiva funcional de su trabajo y que el alcance del proyecto
sea coherente.
La implementación de la estrategia basada en pensamiento computacional y
STEAM permitió que los estudiantes se enfocaran en la comprensión de la
resolución de problemas matemáticos y su aplicabilidad de funciones lineales y
álgebra en diferentes áreas del saber cómo son ciencia, tecnología, ingeniería y
arte.
El análisis paramétrico realizado demuestra que existe una ligera diferencia entre
los registros de evaluación obtenidos, es por ello, que la prueba experimental
propuesta frente a metodologías y estrategias tradicionales logró alcanzar
fortalecer competencias como la descomposición, abstracción, análisis y resolución
de problemas relacionadas con las competencias matemáticas y el pensamiento
computacional.
Después de esta experiencia, es necesario contemplar la inclusión de estrategias
basadas en pensamiento computacional y STEAM en el currículo escolar desde
edades tempranas para fortalecer competencias en diferentes áreas.
Referencias bibliográficas
A. Conde, M., Rodríguez-Sedano, F., Fernández-Llamas, C., & García-Peñalvo, F.
(2021). Evaluation of the application of robotics and physical devices to
facilitate STEAM integration and Computational Thinking Development. 335-
340. https://doi.org/10.26754/cinaic.2021.0065
Alsina, Á. (2018). INVESTIGACIÓN La evaluación de la competencia matemática:
ideas clave y recursos para el aula (Vol. 98).
Alsina, Á. (2020). Conexiones matemáticas a través de actividades STEAM en
Educación Infantil.
http://www.fisem.org/www/index.phphttps://union.fespm.es/index.php/UNIO
N
Alsina, Á., & Acosta Inchaustegui, Y. (2018). Iniciación al álgebra en Educación
Infantil a través del pensamiento computacional: una experiencia sobre
30
Revista Científica Ciencia y Tecnología Vol 23 No 38 págs 16-31
http://cienciaytecnologia.uteg.edu.ec
patrones con robots educativos programables.
www.fisem.org/web/unionhttp://www.revistaunion.org
Álvarez, A. (2021). ¿Por qué los estudiantes de Educación Básica Superior no
aprueban la prueba PISA-D? Why do not junior high students pass the PISA-D
test? https://orcid.org/0000-0002-5137-1843
Álvarez, J. (2020). The power of anticipation in assessment: mock exams and
rubrics in Higher Education.
Alvis, J., Aldana, E., & Caicedo, S. (2019). Los ambientes de aprendizaje reales
como estrategia pedagógica para el desarrollo de competencias matemáticas
en estudiantes de básica secundaria. Revista de Investigación, Desarrollo e
Innovación, 10(1), 135-147.
https://doi.org/10.19053/20278306.v10.n1.2019.10018
Asinc, E., & Alvarado, S. (2019). STEAM COMO ENFOQUE INTERDISCIPLINARIO E
INCLUSIVO PARA DESARROLLAR LAS POTENCIALIDADES Y COMPETENCIAS
ACTUALES.
Celis, D., & González, R. (2020). Contribution of the Steam Methodology in the
curricular processes. https://orcid.org/0000-0001-
García, R., & García, C. (2020). STEAM methodology and its use in Mathematics
for high school students in times of pandemic Covid-19. 6(2), 163-180.
https://doi.org/10.23857/dc.v6i3.1212
Hernández Sampieri, R., & Mendoza Torres, C. P. (2018). Metodologa de la
investigacin : las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta.
INEVAL. (2018). CIE_ResumenEjecutivoPISA18_20181123.
https://www.educacionyfp.gob.es/dam/jcr:03be5461-2c86-4663-a052-
c224c3f8b617/pisa2018-oe-resumenejecutivo.pdf
INEVAL. (2020). Ser Estudiante - Décimo EGB.
López Simó, V., Couso Lagarón, D., & Simarro Rodríguez, C. (2020). Educación
STEM en y para el mundo digital: El papel de las herramientas digitales en el
desempeño de prácticas científicas, ingenieriles y matemáticas. Revista de
Educación a Distancia (RED), 20(62). https://doi.org/10.6018/red.410011
Marañón, Ó., & González, H. (2021). Una revisión narrativa sobre el pensamiento
computacional en Educación Secundaria Obligatoria. Contextos Educativos.
Revista de Educación, 27, 169-182. https://doi.org/10.18172/con.4644
Martínez, S., Ramos, L., Maya, N., & Parra, L. (2018). Guía Metodológica para
medir las TIC en Educación.
Medina, M. (2018). ESTRATEGIAS METODOLÓGICAS PARA EL DESARROLLO
DEL PENSAMIENTO LÓGICO-MATEMÁTICO.
Meza, H., & Duarte, E. (2020). La metodología STEAM en el desarrollo de
competencias y la resolución de problemas. En ll Congreso Internacional de
Educación: UNA nueva mirada en la mediación pedagógica (pp. 106-123).
Ministerio de Educación. (2021a). CURRÍCULO PRIORIZADO CON ÉNFASIS EN
COMPETENCIAS COMUNICACIONALES, MATEMÁTICAS, DIGITALES Y
SOCIOEMOCIONALES. www.educacion.gob.ec
Ministerio de Educación. (2021b). Guía metodológica de competencias
Matemáticas. www.educacion.gob.ec
Molina, Á., Adamuz, N., & Bracho, R. (2020). La resolución de problemas basada
en el método de Polya usando el pensamiento computacional y Scratch con
Garnica, Ramos
Pensamiento computacional y enfoque STEAM como estrategia para fortalecer las competencias en
matemáticas
31
estudiantes de Educación Secundaria. Aula Abierta, 49(1), 55-64.
https://doi.org/10.17811/RIFIE.49.1.2020.83-90
Pérez, H. O., Álvarez, A., & Guevara, C. R. (2019). Dominio de habilidades del
pensamiento computacional en los estudiantes del Instituto Tecnológico
Superior Sucre de Quito - Ecuador. Revista Interuniversitaria de Investigación
en Tecnología Educativa. https://doi.org/10.6018/riite.394221
Rodríguez, A. (2018). Desarrollo Del Pensamiento Computacional Con LEGO
Mindstorm Dirigido A Estudiantes.
Rodríguez Moreno, J., Molina Jaén, M. D., & Martínez Labella, M. J. (2019). Análisis
de la importancia de la programación didáctica en la gestión docente del aula y
del proceso educativo.
Téllez Ramírez, M. (2019). Pensamiento Computacional en el siglo XXI.
Vilca, C. (2019). RESOLUTION OF PROBLEMS AS A STRATEGY IN THE
DEVELOPMENT OF MATHEMATICAL COMPETENCES IN SECONDARY STUDENTS.
8(2), 1028-1036. https://doi.org/10.26788/riepg.2019.2.123
