Integración del pensamiento computacional en la enseñanza de la cinemática

Resumen:

El uso de recursos computacionales juega un papel central en la investigación en todos los campos de la física. Sin embargo, en la enseñanza de la disciplina su integración aún plantea importantes desafíos especialmente en los niveles iniciales. Esta tesis explora la incorporación del Pensamiento Computacional (PC) en la enseñanza de la cinemática, a partir del diseño, implementación y evaluación de una secuencia didáctica desarrollada en un curso de educación media. El enfoque teórico adoptado permitió vincular los procesos de construcción del conocimiento con las prácticas de PC, orientando tanto el diseño de las actividades como el análisis de las producciones de los estudiantes. La secuencia incluyó tareas de elaboración de algoritmos, simulaciones y análisis de datos en Python, articuladas con la enseñanza de los conceptos de posición, velocidad y aceleración.

La evaluación de la secuencia combinó estrategias cualitativas y cuantitativas orientadas a caracterizar el desarrollo de las prácticas de PC y su articulación con los aprendizajes en cinemática. Los resultados mostraron que el trabajo con algoritmos, simulaciones y análisis de datos permitió a los estudiantes vincular expresiones matemáticas, procedimientos de cálculo y representaciones gráficas de un modo más integrado, favoreciendo la comprensión de los conceptos de movimiento. En particular, las actividades que involucraron la descomposición de problemas, la traducción de relaciones físicas a código y la construcción de tablas y gráficos a partir de los resultados del programa promovieron una exploración más profunda de las relaciones entre posición, velocidad y tiempo, que difícilmente emergería en un enfoque tradicional.

En conjunto, los hallazgos indican que la incorporación del PC en la enseñanza de la física es viable y aporta un valor formativo específico, al abrir nuevas vías para pensar los fenómenos de movimiento a través de la programación. Como líneas de continuidad, se plantea fortalecer la integración entre física y programación, diseñar nuevas formas de evaluar los aprendizajes que emergen de esa articulación y desarrollar recursos que faciliten su implementación en el aula.

Abstract:

The use of computational resources plays a central role in research across all fields of physics. However, their integration into the teaching of the discipline still presents significant challenges, especially at the introductory levels. This thesis explores the incorporation of Computational Thinking (CT) into the teaching of kinematics through the design, implementation, and evaluation of an instructional sequence developed in a secondary-level physics course. The theoretical framework adopted made it possible to connect knowledge construction processes with CT practices, guiding both the design of the activities and the analysis of students’ productions. The sequence included tasks involving algorithm development, simulations, and data analysis in Python, articulated with the teaching of the concepts of position, velocity, and acceleration.

The evaluation combined qualitative and quantitative strategies aimed at characterizing the development of CT practices and their relationship with students’ learning in kinematics. The results showed that working with algorithms, simulations, and data analysis enabled students to link mathematical expressions, calculation procedures, and graphical representations in a more integrated way, which favored their understanding of motion concepts. In particular, activities involving problem decomposition, the translation of physical relationships into code, and the construction of tables and graphs from program outputs fostered a deeper exploration of the relationships among position, velocity, and time—an approach unlikely to emerge in traditional instruction.

Overall, the findings indicate that incorporating CT into physics teaching is both feasible and educationally valuable, as it opens new avenues for reasoning about motion phenomena through programming. Future work should strengthen the integration between physics and programming, design new ways to assess the learning outcomes that arise from this connection, and develop resources that support its implementation in the classroom.