Metodología de seguimiento de los estudiantes de Ingeniería Eléctrica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la UNNE para evaluar el grado de avance en el desarrollo del pensamiento computacional y la programación

Abstract

1. Introducción y Contexto El aprendizaje de la programación en las carreras de ingeniería constituye un desafío crítico debido al nivel de abstracción y a las habilidades lógicas requeridas para la resolución algorítmica de problemas. En la materia Informática del primer año de la carrera de Ingeniería Eléctrica (FaCENA - UNNE), los estudiantes ingresantes enfrentan serias dificultades para incorporar el pensamiento computacional (PC), una competencia fundamental que abarca la abstracción, descomposición, reconocimiento de patrones y el diseño algorítmico.

2. Problema de Investigación y Objetivos Frente a las limitaciones de los métodos tradicionales de enseñanza y evaluación sumativa en papel o máquina, surgió la necesidad de investigar si la integración sistemática de recursos en Entornos Virtuales de Aprendizaje (EVEA - Moodle) permite medir y potenciar el progreso del pensamiento computacional.

Objetivo General: Desarrollar e implementar una metodología de seguimiento pedagógico basada en EVEA y rúbricas específicas para evaluar el grado de avance en la adquisición del pensamiento computacional y la programación en estudiantes de Ingeniería Eléctrica de la FaCENA-UNNE.

3. Metodología La investigación adoptó un enfoque cuali-cuantitativo (estudio de caso) articulado en tres etapas secuenciales de intervención mediada por Moodle:

Etapa 1: Diagnóstico Inicial: Evaluación de saberes previos, competencias lógicas y familiaridad con el aula virtual mediante encuestas iniciales y cuestionarios teóricos. Etapa 2: Ejercitación e Integración Pedagógica: Aplicación de actividades formativas (ejercicios prácticos de algoritmia en lenguaje C, cuestionarios interactivos y autoevaluaciones en Moodle) analizadas periódicamente a través de rúbricas diseñadas en función de los pilares del Pensamiento computacional (PC) Etapa 3: Trabajo Colaborativo y Evaluación Final: Implementación de dinámicas grupales mediante herramientas interactivas (muros colaborativos tipo Padlet y foros de debate) para la resolución compartida de problemas y la evaluación del desempeño académico global. Para contrastar los hallazgos, se comparó el rendimiento académico del grupo piloto de Ingeniería Eléctrica frente a un grupo de control (Ingeniería en Agrimensura) no expuesto a la metodología sistemática de seguimiento.

4. Resultados Principales Mejora del Rendimiento Académico: Los estudiantes de Ingeniería Eléctrica expuestos al modelo de seguimiento evidenciaron un rendimiento significativamente superior en la comprensión lógica, la codificación en lenguaje C y la tasa de aprobación respecto al grupo de control. Efectividad de las Rúbricas e Instrumentos EVEA: Las rúbricas aplicadas en Moodle permitieron identificar de manera temprana los cuellos de botella conceptuales (como el uso de estructuras condicionales complejas y la prueba/depuración de algoritmos), posibilitando intervenciones docentes oportunas. Desarrollo Metacognitivo: El uso combinado de cuestionarios en EVEA y muros colaborativos impulsó la autonomía del estudiante, transitando desde la "tentación del atajo superficial" hacia el análisis crítico y la construcción colectiva del conocimiento algorítmico.

5. Conclusiones y Contribución La tesis demuestra que el seguimiento continuo mediado por entornos virtuales es un mecanismo idóneo para diagnosticar y promover el pensamiento computacional en el nivel universitario. La metodología desarrollada proporciona un marco transferible a otras disciplinas tecnológicas e ingenieriles, contribuyendo a la modernización de los procesos de enseñanza y evaluación formativa en las Ciencias de la Computación.