Resolución de Problemas de Matemáticas y Pensamiento Computacional PDF

Resolver problemas es una de las principales formas de aprender matemáticas. Relacionado con la resolución de problemas se encuentra el pensamiento computacional, el cual incluye el análisis de datos, la organización lógica de los mismos, la búsqueda de soluciones en secuencias de pasos ordenados y...

Resolver problemas es una de las principales formas de aprender matemáticas. Relacionado con la resolución de problemas se encuentra el pensamiento computacional, el cual incluye el análisis de datos, la organización lógica de los mismos, la búsqueda de soluciones en secuencias de pasos ordenados y la obtención de soluciones con instrucciones que puedan ser ejecutadas por una herramienta tecnológica programable, una persona o una combinación de ambas, lo cual amplía la capacidad de resolver problemas y promueve el uso eficiente de recursos digitales. A diario usamos algoritmos, secuencia finita y ordenada de acciones o pasos, para realizar una tarea o resolver un problema. En el ámbito escolar y, concretamente, en el aula de matemáticas, estamos acostumbrados desde muy pequeños a usar algoritmos (para sumar, restar, multiplicar, dividir, factorizar números, obtener el máximo común divisor o el mínimo común múltiplo de dos o más números...) como pasos intermedios para resolver problemas. En nuestro ámbito personal o social, cepillarnos los dientes, sacar dinero de un cajero automático o elaborar un plato a partir de una receta de cocina son ejemplos de algoritmos. Las redes sociales y los portales de compra online funcionan gracias a la interacción de multitud de algoritmos. Inteligencia artificial (IA) ha sido elegida como palabra del año 2022 en España, y aún dará mucho que hablar en este 2023 y en los próximos años. Los estudiantes ya usáis algunas de las IA más famosas para uso educativo. El sustento principal de la IA son los algoritmos, luego, por este motivo, parte de nuestros esfuerzos deberían centrarse en saber interpretarlos, modificarlos y crearlos para poder entender cómo se obtienen los resultados que nos ofrecen las máquinas y poder evaluarlos de una manera crítica. Motivados por este nuevo, complejo y desafiante escenario, creemos fundamental crear una red de Círculos Matemáticos Computacionales (CMC), comenzando por nuestros propios centros educativos, con la finalidad de contribuir a modelizar situaciones del mundo real o del ámbito propio de las matemáticas, potenciando y ayudando a cualquier miembro de nuestra comunidad educativa y a las personas de nuestro entorno social (presencial o en red) a abordar la resolución de problemas desde la óptica del pensamiento computacional. A medida que la tecnología desempeña un papel cada vez más relevante en nuestras vidas, ya no a largo plazo, sino a medio o corto plazo, la enseñanza y el aprendizaje de las matemáticas, encaminada a la alfabetización matemática de toda la ciudadanía, debería también englobar la relación recíproca y sinérgica entre el pensamiento matemático y el pensamiento computacional. Wing (2006) definió este último como «la manera en que piensan los científicos de las ciencias de la computación» y visto como «un proceso de pensamiento que supone formular problemas y diseñar sus soluciones de una manera que puedan ser ejecutadas por un ordenador, un humano o una combinación de ambos»(Wing, 2011). Las funciones que cumple el pensamiento computacional en las matemáticas incluyen la manera en que determinados saberes matemáticos específicos interactúan con conceptos computacionales concretos y sobre cómo el razonamiento matemático complementa el pensamiento computacional. El pensamiento computacional es, en esencia, un enfoque de resolución de problemas que puede ser utilizado por todo el mundo, en una amplia variedad de áreas de contenido y contextos. De manera resumida, podemos presentarlo como un enfoque en el que se descomponen los problemas en partes diferenciadas, se buscan similitudes/analogías con otros, se identifica la información relevante y las oportunidades de simplificación, y se diseña/crea un plan para su solución. Este amplio marco de resolución de problemas incluye cuatro elementos: descomposición, reconocimiento de patrones, abstracción y algoritmos. Según el ISTE, «el pensamiento computacional no es más que un proceso de resolución de problemas» que incluye las siguientes características:  Formular problemas de forma que se permita el uso de un ordenador y otras herramientas para ayudar a resolverlos.  Organizar y analizar lógicamente la información.  Representar la información a través de abstracciones como los modelos y las simulaciones.  Automatizar soluciones haciendo uso del pensamiento algorítmico (estableciendo una serie de pasos ordenados para llegar a la solución).  Identificar, analizar e implementar posibles soluciones con el objetivo de lograr la combinación más efectiva y eficiente de pasos y recursos.  Generalizar y transferir este proceso de resolución de problemas para ser capaz de resolver una gran variedad de familias de problemas. Las habilidades de pensamiento computacional incluyen el reconocimiento de patrones, el diseño y uso de abstracciones, la descomposición de patrones, determinar qué herramientas de cálculo pueden ser empleadas para analizar o solucionar problemas y definir algoritmos como parte de una solución detallada. ¿A qué denominamos Círculo Matemático Computacional (CMC)? Un Círculo Matemático (CM) está liderado por entusiastas y amantes las matemáticas y buscan transmitir en las diferentes reuniones, sesiones y encuentros que celebran, la verdadera esencia de hacer matemáticas, incentivando la formulación de preguntas y conjeturas, y promoviendo la discusión y comunicación del conocimiento, en un ambiente no competitivo, amigable y de respeto. En ellas, los participantes experimentan el quehacer de un matemático, a un nivel apropiado para su conocimiento. Te animo a visualizar el siguiente vídeo para que conozcas más sobre los CM. Partiendo de esta idea, debido a que el pensamiento computacional y la comprensión de los algoritmos es un tema de candente actualidad, de vital importancia en pleno siglo XXI, con la presente SdA se pretende extrapolar la idea de Círculo Matemático, sumando resolución de problemas y pensamiento computacional. A esta suma es a lo que hemos denominado Círculo Matemático Computacional (CMC), pretendiendo ayudar a cualquier persona de la comunidad educativa o de nuestro entorno más cercano, en la resolución de problemas de distinta índole. Al-Juarismi, un sabio con mucha lógica Ya hemos visto la importancia de los algoritmos en todo lo relativo al pensamiento computacional y a la resolución de problemas. Su existencia se la debemos a Abu Abdallah Muḥammad ibn Mūsā al-Jwārizmī, conocido en español como Al-Juarismi, quien vivió aproximadamente entre los años 780 y 850. El tratado escrito por Al-Juarismi en el 825 sobre el sistema numérico indio-árabe fue traducido en el siglo XII con el nombre «Algoritmi de numero Indorum», que significa «Algoritmi sobre los números de los indios»; «Algoritmi» fue la latinización del traductor del nombre Al-Juarismi. En él nos dio esas recetas que, debido a esa traducción de su nombre, terminaron llamándose algoritmos. Además de ello, Al-Juarismi hizo posible que el álgebra existiera como un área de las matemáticas por derecho propio, y que se convirtiera en un hilo unificador de casi todas las demás áreas. Ada Lovelace, la primera programadora de la historia ¿Te has preguntado alguna vez quién ha sido la primera persona en ser considerada programador? Es decir, ¿quién ha sido la primera persona capaz de escribir algoritmos para que puedan ser interpretados y ejecutados por una máquina? Pues en un mundo dominado por tecnología, donde la presencia femenina, a pesar de los esfuerzos realizados y los avances conseguidos en las últimas décadas, sigue siendo muy escasa, el primer programador de la historia fue una mujer. Concretamente, la matemática británica Ada Lovelace (1815-1852). Ella es reconocida como la primera programadora informática. Su obra maestra es un trabajo académico sobre un ordenador denominado «motor analítico», que nunca llegó a construirse. Pero su visionario trabajo, desde la conceptualización de una máquina voladora, a los 12 años, hasta la escritura del primer algoritmo destinado a ser procesado por una máquina, sigue siendo muy reconocido hoy en día.