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Computational thinking (CT) is an important 21st-century skill. This paper aims at more useful CT assessment. Available evaluation instruments are reviewed; two generally accepted CT evaluation tools are selected for a comprehensive CT assessment: the CTt, a performance test, and the CTS, a self-assessment instrument. The sample comprises 202 high school students from German-speaking Switzerland. Concerning the CTt, Rasch-scalability is demonstrated. Utilizing the approach of the PISA studies, proficiency levels are formed that comprise tasks with specific characteristics that students are systematically able to master. This could help teachers to offer individual support to their students. In terms of the CTS, the original version is refined using confirmatory factor and measurement-invariance analysis. A latent profile analysis yielded four profiles, two of which are of particular interest. One profile comprises students with, on the one hand, moderate to high creative thinking ability, cooperativity, and critical thinking skills and, on the other hand, low algorithmic thinking ability. The second remarkable profile consists of students with particularly low cooperativity. Based on these strength and weakness profiles, teachers could offer support tailored to student needs.

Título, resumen y palabras clave también en inglés Resumen basado en el de la publicación Disponible versión en inglés Se realiza una revisión sistemática de la literatura para conocer el estado de la investigación sobre el talento STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas), las variables personales y situacionales que inciden durante la educación obligatoria, la identificación de las metodologías para la promoción del talento STEM y los hitos/estadios que marcan el progreso del aprendizaje. Para ello, se elabora un protocolo a partir de las directrices de la declaración PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) y de la colaboración Campbell. Tras su aplicación se obtienen un total de 225 estudios, de los que finalmente se incluyen 108 tras la revisión de los criterios de elegibilidad y se realiza un análisis descriptivo. Los resultados arrojan un interés creciente en la investigación del talento STEM. Se encuentran un conjunto de variables disposicionales (cognitivas, psicosociales y demográficas) y contextuales (en la educación formal, no formal y en otros escenarios) que interaccionan entre ellas para favorecer o dificultar el curso de la trayectoria. Las metodologías hands-on como el estudio independiente/autónomo, el aprendizaje basado en proyectos, la indagación, la colaboración entre iguales y la resolución de problemas, son las más implementadas para favorecer el talento STEM. En cuanto a los hitos y estadios, existe un vacío en la investigación por lo que se sugieren algunas orientaciones para la educación del talento STEM basadas en la interacción entre las características personales. ESP

Este artículo presenta una investigación que ha medido el impacto causal de la intervención realizada en el marco del proyecto Escuela de Pensamiento Computacional, que el Ministerio de Educación y Formación Profesional de España inició en el curso académico 2018-2019. En concreto, se estudia si es posible mejorar el desarrollo de la competencia matemática a través de actividades de programación en 5º de Educación Primaria. El diseño de la investigación está basado en las lecciones aprendidas del proyecto ScratchMaths desarrollado por la University College London en Reino Unido. Se han usado dos grupos de estudiantes no equivalentes, grupo experimental y grupo de control, sin asignación aleatoria, con medición pre-test y post-test sobre la variable competencia matemática. Para ello, se ha contado con la participación de más de 3.700 estudiantes. Los resultados muestran que el alumnado del grupo experimental desarrolló en mayor medida esta competencia que el alumnado del grupo de control, apreciándose un impacto significativo y positivo. Con un tamaño del efecto de la intervención d=0,449 puede afirmarse que el proyecto logró el efecto pretendido sobre la competencia matemática. La generalización de experiencias de pensamiento computacional en el currículum podrá garantizar la mejora de la calidad de los procesos educativos This article presents an investigation that has measured the causal impact of the intervention carried out within the framework of the School of Computational Thinking project, launched by the Ministry of Education and Vocational Training of Spain in the 2018-2019 academic year. Specifically, it studies whether it is possible to improve the development of mathematical competence through programming activities in 5th grade of Primary Education. The research design are based on the lessons learned from the ScratchMaths project developed by University College London in the United Kingdom. Two groups of non-equivalent students have been used, the experimental group and the control group, without random assignment, with pre-test and post-test measurement on the mathematical competence variable. More than 3,700 students participated in the investigation. The results show that the students in the experimental group developed this competence to a greater extent than the students in the control group, with a significant and positive impact. Being the intervention effect size d=0.449, it can be stated that the project achieved the intended effect on mathematical competence. The generalization of computational thinking experiences in the curriculum can guarantee the improvement of the quality of the educational processes.

The use of Artificial Intelligence (AI) offers new and thriving opportunities, but introduces also new risks and ethical issues that should be dealt with. We argue that the introduction of AI contents at schools through practical, hands-on, projects is the way to go to educate conscientious and critical citizens of the future, to awaken vocations among youth people, as well as to foster students’ computational thinking skills. However, most existing programming platforms for education lack some of the required educational features to develop a complete understanding of AI. In this paper we present LearningML, a new platform aimed at learning supervised Machine Learning (ML), one of the most successful AI techniques that is in the basis of almost every current AI application. This work describes the main functionalities of the tool and discusses some decisions taken during its design. For its conception, we have taken into account lessons learned from the research literature on introducing AI in school and from the analysis of other educational tools built with the aim to allow learners to use ML. We offer as well some promising results obtained after a preliminary testing pilot workshop. Finally, the next steps in the development of LearningML are presented, focused on the face and instructional validation of the tool. El uso de Inteligencia Artificial (IA) ofrece nuevas y prósperas oportunidades, pero también introduce nuevos riesgos y cuestiones éticas que deben abordarse. Sostenemos que la introducción de contenidos de inteligencia artificial en las escuelas a través de proyectos prácticos es el camino a seguir para educar ciudadanos conscientes y críticos, para despertar vocaciones entre los jóvenes, y para fomentar las habilidades de pensamiento computacional de los estudiantes. Sin embargo, la mayoría de las plataformas educativas de programación existentes carecen de algunas características necesarias para desarrollar proyectos completos de IA y, en consecuencia, se requieren nuevas herramientas. En este artículo presentamos LearningML, una nueva plataforma dirigida al Aprendizaje Automático (ML) supervisado, una de las técnicas de IA más exitosas que se encuentra en la base de casi todas las aplicaciones actuales de IA. Este trabajo describe las principales funcionalidades de la herramienta y discute algunas decisiones tomadas durante su diseño, para el que hemos tenido en cuenta las lecciones aprendidas al revisar trabajos anteriores realizados para introducir la IA en la escuela y el análisis de otras soluciones destinada al aprendizaje de ML. Analizamos, además, los prometedores resultados que hemos obtenido en la realización de un taller preliminar para probar la eficacia de la herramienta. Por último, presentamos los próximos pasos en el desarrollo de LearningML, que se centran en la validación, tanto aparente como instruccional, de la herramienta

Even though countries from all over the world are modifying their national educational curriculum in order to include computational thinking skills, there is not an agreement in the definition of this ability. This is partly caused by the myriad of definitions that has been proposed by the scholar community. In fact, there are multiple examples in educational scenarios in which coding and even robotics are considered as synonymous of computational thinking. This paper presents a text network analysis of the main definitions of this skill that have been found in the literature, aiming to offer insights on the common characteristics they share and on their relationship with computer programming. As a result, a new definition of computational thinking is proposed, which emerge from the analysed data. A pesar de que países de todo el mundo están modificando su plan de estudios nacional para incluir habilidades de pensamiento computacional, no hay un acuerdo en la definición de esta capacidad. Esto se debe en parte a la gran cantidad de definiciones propuestas por la comunidad académica. De hecho, hay múltiples ejemplos en escenarios educativos en los que la programación e incluso la robótica se consideran sinónimos del pensamiento computacional. Este artículo presenta un análisis de la red de texto de las principales definiciones de esta habilidad que se han encontrado en la literatura, con el objetivo de ofrecer información sobre las características comunes que comparten y sobre su relación con la programación informática. Como resultado, se propone una nueva definición de pensamiento computacional que emerge de los datos analizados.

Resumen basado en la introducción del texto Se ha definido la codigoalfabetización como el conjunto de procesos de enseñanza-aprendizaje de la lectoescritura con los lenguajes informáticos de programación (‘coding’); y al pensamiento computacional como el proceso cognitivo de resolución de problemas subyacente. Se plantea si es posible introducir la codigoalfabetización en el sistema educativo español, específicamente en las etapas de Educación Primaria y Secundaria. Se acometen tres estudios empíricos concatenados. En primer lugar, se realiza un estudio descriptivo mediante encuestas acerca del evento ‘La Hora del Código’ en España a lo largo de sus dos primeras ediciones, 2013 y 2014, sobre una muestra total de 23 profesores y 1.662 estudiantes, procedentes de 29 centros educativos ubicados por todo el territorio nacional. En segundo lugar, se lleva a cabo un estudio instrumental de diseño, construcción y validación del ‘Test de Pensamiento Computacional’ (TPC), destinado fundamentalmente a población escolar española de primer ciclo de la ESO. El TPC es aplicado sobre una muestra total de 1.251 estudiantes de 24 centros educativos distintos. Durante la validación del TPC, se aplican otras medidas psicológicas estandarizadas como la batería PMA, los tests RP30 y FI-R, y el cuestionario de personalidad BFQ-NA, así como emergentes medidas alternativas del pensamiento computacional: Tareas Bebras y Dr. Scratch. En tercer lugar, se lleva a cabo una evaluación de programas de codigoalfabetización y desarrollo del pensamiento computacional: a) evaluación del curso ‘K-8 Intro to Computer Science’ de Code.org mediante un diseño cuasi-experimental (N=526 sujetos de la ESO); b) evaluación del curso ‘K-5 Computer Science Fundamentals (Course 2)’ de Code.org mediante un diseño pre-experimental (N=51 sujetos de tercer ciclo de Primaria); y c) estudio de casos múltiples sobre dos sujetos de alta capacidad computacional de 1º ESO en el contexto del curso ‘Computer Programming’ de Khan Academy. Globalmente, se concluye la posibilidad (adecuación y viabilidad) y deseabilidad (relevancia) de introducir la codigoalfabetización en nuestro sistema educativo, si bien se trata de una adecuación restringida al emergente constructo del pensamiento computacional. Existen riesgos de que la viabilidad se vea descompensada en términos de género, a favor del colectivo masculino y asoma la amenaza de que la relevancia quede reducida a aspectos utilitarios y sociodeterministas. MECD ESP

Una de las barreras de entrada de la programación informática en las escuelas es la falta de herramientas que ayuden al profesorado en la evaluación de los proyectos del alumnado. Con el objetivo de resolver esta situación, este artículo presenta Dr. Scratch, una aplicación web que permite a educadores y alumnos analizar automáticamente proyectos Scratch, el lenguaje de programación más utilizado globalmente en educación primaria y secundaria, para comprobar si se han programado correctamente, aprender de sus errores y recibir retroalimentación para mejorar su código y desarrollar el Pensamiento Computacional (PC). Uno de los objetivos de Dr. Scratch, además de ayudar al docente en las tareas de evaluación, es ser un estímulo para animar a los aprendices a seguir mejorando sus habilidades de programación. Para comprobar la efectividad de la herramienta en este sentido, se organizaron talleres en 8 colegios con alumnos de entre 10 y 14 años en los que los estudiantes analizaron uno de sus proyectos Scratch con Dr. Scratch, leyeron la información del informe de resultados e intentaron mejorar sus proyectos usando los consejos ofrecidos por la herramienta. Al finalizar el taller los alumnos mejoraron su puntuación de PC así como sus habilidades como programadores. One of the barriers to entry of computer programming in schools is the lack of tools that support educators in the assessment of student projects. In order to amend this situation this paper presents Dr. Scratch, a web application that allows teachers and students to automatically analyze projects coded in Scratch, the most used programming language in primary and secondary education worldwide, to check if they have been properly programmed, learn from their mistakes and get feedback to improve their code and develop their Computational Thinking (CT) skills. One of the goals of Dr. Scratch, besides supporting teachers in the evaluation tasks, is to act as a stimulus to encourage students to keep on improving their programming skills. Aiming to check its effectiveness regarding this objective, workshops with students in the range from 10 to 14 years were run in 8 schools, in which over 100 learners analyzed one of their Scratch projects with Dr. Scratch, read the information displayed as feedback by Dr. Scratch, and tried to improve their projects using the guidelines and tips offered by the tool. Our results show that at the end of the workshop, students increased their CT score and, consequently, improved their coding skills.

Número monográfico sobre "Pensamiento computacional" Resumen basado en el de la publicación Texto completo en español y en inglés Se presenta Dr. Scratch, una aplicación web que permite a educadores y alumnos analizar automáticamente proyectos Scratch, el lenguaje de programación más utilizado globalmente en educación primaria y secundaria, para comprobar si se han programado correctamente, aprender de sus errores y recibir retroalimentación para mejorar su código y desarrollar el Pensamiento Computacional (PC). Uno de los objetivos de Dr. Scratch, además de ayudar al docente en las tareas de evaluación, es ser un estímulo para animar a los aprendices a seguir mejorando sus habilidades de programación. Para comprobar la efectividad de la herramienta en este sentido, se organizaron talleres en 8 colegios con alumnos de entre 10 y 14 años en los que los estudiantes analizaron uno de sus proyectos Scratch con Dr. Scratch, leyeron la información del informe de resultados e intentaron mejorar sus proyectos usando los consejos ofrecidos por la herramienta. Al finalizar el taller los alumnos mejoraron su puntuación de PC así como sus habilidades como programadores. ESP