Mexicano obtiene acreditación europea con modelo de pensamiento computacional 

Hablar de pensamiento computacional suele provocar la misma imagen: estudiantes frente a una computadora escribiendo código durante horas. Daniel Gómez, ingeniero en sistemas con MBA por la Ibero y estudios de educación continua en Stanford, cree que ahí empieza uno de los problemas. 

Con esta idea consiguió crear un programa acreditado por el marco de  Doctrina Qualitas, que demuestra calidad educativa en toda Europa.

Gómez lleva tiempo trabajando en una metodología que busca fortalecer el aprendizaje de habilidades STEM sin depender desde el inicio de pantallas o dispositivos. 

Su propuesta, llamada F3, llamó la atención del investigador de la Universidad de Berkeley, José R. Lizárraga, con quien actualmente desarrolla investigación sobre este modelo educativo. 

El planteamiento busca que las personas comprendan conceptos tecnológicos a partir de experiencias físicas y cotidianas antes de trasladarlos al entorno digital, promoviendo además una relación más responsable con la tecnología desde edades tempranas.

“La tecnología es necesaria sí o sí”, explica Gómez. “Pero las habilidades no se desarrollan sobre un dispositivo. Primero tienes que desarrollar la habilidad y después aplicarla con tecnología”.

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La tecnología no sustituye el pensamiento 

Aunque parte del programa comenzó orientado a niños, Gómez asegura que el problema también atraviesa a estudiantes universitarios y profesionistas jóvenes. Particularmente ahora, cuando muchas herramientas de inteligencia artificial resuelven procesos completos sin que el usuario entienda realmente qué sucede detrás.

Para Gómez, la discusión no es estar “a favor” o “en contra” de la tecnología. Lo preocupante es usar herramientas cada vez más complejas mientras disminuyen habilidades básicas de análisis, comprensión y resolución de problemas: “Tenemos una generación que está perdiendo habilidades cognitivas”, sostiene. 

Durante la entrevista menciona diversos estudios que reportan estancamiento cognitivo y problemas asociados al uso excesivo de pantallas, ansiedad y consumo compulsivo de contenido digital, una realidad que se está considerando incluso un problema de salud pública.

Su propuesta intenta moverse en un punto intermedio. Ni rechazo total de la tecnología ni dependencia absoluta de ella.

Aprender datos sin computadora

Parte de la metodología F3 (siglas de Foundational Future Framework) consiste en enseñar conceptos tecnológicos mediante situaciones reales y objetos físicos.

Por ejemplo, antes de hablar de bases de datos, algoritmos o big data, los estudiantes trabajan problemas concretos, como clasificar árboles, organizar información, detectar patrones o interpretar datos en contextos cotidianos, como puede ser el supermercado o en la casa.

“Tenemos que entender primero cómo resolvemos problemas reales y después trasladarlo a tecnología”, explica Gómez.

En talleres con universitarios, la metodología se ha utilizado incluso para enseñar conceptos de gestión de datos a personas sin formación técnica. 

El especialista pone como ejemplo la Fórmula 1: analizar cómo los equipos recopilan información, hacen predicciones o interpretan métricas antes de introducir términos como data lakes o limpieza de datos.

“Cuando tienes el concepto entendido de manera física, es mucho más fácil trasladarlo a un entorno abstracto como una base de datos o a un entorno digital”, comenta.

El programa ya ha tenido pilotos en México, Estados Unidos, Colombia y Argentina. También fue presentado recientemente en eventos de innovación educativa y tecnología en Estados Unidos como el Data Detective Fest en el Kid Museum, junto a compañías como Google, Microsoft y Boston Dynamics.

El problema no es ChatGPT o alguna otra IA

Gómez insiste en que la inteligencia artificial volvió todavía más urgente desarrollar pensamiento crítico y habilidades ejecutivas.

“Mucha gente piensa que inteligencia artificial es únicamente ChatGPT”, señala. Pero utilizar bien estas herramientas implica algo más difícil, como identificar problemas, estructurar soluciones y describirlas con claridad.

Ahí entra también el famoso prompt engineering. Para Gómez, pedirle algo útil a una IA no depende de memorizar comandos. Se trata  de tener claridad mental, que sigue siendo la herramienta más importante incluso para poder iniciar con el uso de la IA.

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“Entre mejor acotado tengas el problema y puedas describirlo de manera más óptima, mejor va a funcionar el algoritmo”, explica.

Paradójicamente, en medio del boom tecnológico, su apuesta termina regresando a algo bastante viejo: aprender haciendo cosas con las manos, discutir problemas reales y entender primero el mundo antes de intentar automatizarlo.

Autor: Juan Pablo Aguilar

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