Experiences in Learning Problem-Solving through Computational Thinking

Abstract

Computational Thinking (CT) represents a possible alternative for improving students’ academic performance in higher level degree related to Science, Technology, Engineering and Mathematics (STEM). This work describes two different experimental proposals with the aim of introducing computational thinking to the problem solving issue. The first one was an introductory course in the Faculty of Physical, Mathematical and Natural Sciences (FCFMyN) in 2017, for students enrolled in computer science related careers. The other experience was a first attempt to introduce CT to students and teachers belonging to not computer related faculties at the National University of San Luis (UNSL). Both initiatives use CT as a mean of improving the problem solving process based on the four following elementary concepts: Decomposition, Abstraction, Recognition of patterns and Algorithm. The results of the experiences indicate the relevance of including CT in the learning problem solving issue in different fields. The experiences also conclude that a mandatory CT related course is necessary for those careers having computational problems solving and/or programming related subjects during the first year of their curricula. Part of this work was presented at the XXIII Argentine Congress of Computer Science (CACIC).

Effects of Online Problem-Solving Instruction and Identification Attitude Toward Instructional Strategies on Students' Creativity

“…When we face any new concept, it is better to keep an open mind. That way we will realize there is still a lot to be created (Fernández et al, 2018). Labusch et al (2019) said the development of creativity is not only creating positive thoughts but also turning these advantages into something more refined and broader.…”

Pensamiento computacional: habilidades asociadas y recursos didácticos

“…Autores comoArencibia et al (2020),Fernández et al (2018) y Caballero-González yGarcía- Valcárcel (2020) coinciden en sus estudios al considerar a la abstracción como una de las habilidades que se necesitan para desarrollar el pensamiento computacional. Así, la abstracción implica identificar el aspecto más importante sin importar los detalles; esto conlleva administrar lo complejo de la situación problemática(Bordignon e Iglesias, 2020).Descomposición del problema: Autores comoArencibia et al (2020), Fernández et al (2018 y González-González (2021) coinciden al considerar esta habilidad del pensamiento computacional.…”

“…Autores comoArencibia et al (2020),Fernández et al (2018) y Caballero-González yGarcía- Valcárcel (2020) coinciden en sus estudios al considerar a la abstracción como una de las habilidades que se necesitan para desarrollar el pensamiento computacional. Así, la abstracción implica identificar el aspecto más importante sin importar los detalles; esto conlleva administrar lo complejo de la situación problemática(Bordignon e Iglesias, 2020).Descomposición del problema: Autores comoArencibia et al (2020), Fernández et al (2018 y González-González (2021) coinciden al considerar esta habilidad del pensamiento computacional. Ahora bien, esta descomposición implica reconocer las partes en las que se puede dividir una situación para que, a partir de cada una de ellas, se pueda comprender, evaluar y solucionar(Bordignon e Iglesias, 2020).Reconocimiento de patrones: Los autoresArencibia et al (2020), Fernández et al (2018, González-González (2021) y Caballero-González yGarcía-Valcárcel (2020) en sus estudios coinciden en indicar a la habilidad de reconocer patrones como parte del pensamiento computacional.…”

“…Así, la abstracción implica identificar el aspecto más importante sin importar los detalles; esto conlleva administrar lo complejo de la situación problemática(Bordignon e Iglesias, 2020).Descomposición del problema: Autores comoArencibia et al (2020), Fernández et al (2018 y González-González (2021) coinciden al considerar esta habilidad del pensamiento computacional. Ahora bien, esta descomposición implica reconocer las partes en las que se puede dividir una situación para que, a partir de cada una de ellas, se pueda comprender, evaluar y solucionar(Bordignon e Iglesias, 2020).Reconocimiento de patrones: Los autoresArencibia et al (2020), Fernández et al (2018, González-González (2021) y Caballero-González yGarcía-Valcárcel (2020) en sus estudios coinciden en indicar a la habilidad de reconocer patrones como parte del pensamiento computacional. Esta habilidad implica identificar características para llegar a una generalización(Bordignon e Iglesias, 2020).Algoritmo: Los autoresArencibia et al (2020), Fernández et al (2018, González-González (2021) y Caballero-González yGarcía-Valcárcel (…”

“…Ahora bien, esta descomposición implica reconocer las partes en las que se puede dividir una situación para que, a partir de cada una de ellas, se pueda comprender, evaluar y solucionar(Bordignon e Iglesias, 2020).Reconocimiento de patrones: Los autoresArencibia et al (2020), Fernández et al (2018, González-González (2021) y Caballero-González yGarcía-Valcárcel (2020) en sus estudios coinciden en indicar a la habilidad de reconocer patrones como parte del pensamiento computacional. Esta habilidad implica identificar características para llegar a una generalización(Bordignon e Iglesias, 2020).Algoritmo: Los autoresArencibia et al (2020), Fernández et al (2018, González-González (2021) y Caballero-González yGarcía-Valcárcel (…”