Análisis preliminares de los resultados del desafío BEBRAS 2020 en Uruguay

• Koleszar, Victor ^[2] ; Clavijo, Daiana ^[2] ; Pereiro, Emiliano ^[2] ; Urruticoechea, Alar ^[1]
  1. [1] Universidad Católica del Uruguay

     Universidad Católica del Uruguay

     Uruguay

     
  2. [2] Departamento de Pensamiento Computacional, Plan Ceibal, Uruguay
• Localización: International Journal of Developmental and Educational Psychology: INFAD. Revista de Psicología, ISSN 0214-9877, Vol. 1, Nº. 2, 2021 (Ejemplar dedicado a: LEARNING IN A POSITIVE MOOD: OVERCOMING COVID), págs. 17-24
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Preliminary analysis of the 2020 BREBAS challenge results in Uruguay
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  • español

    La tecnología está presente en la mayoría de actividades humanas, tanto en los ámbitos sociales, laborales, como en los educativos. En el ámbito educativo concretamente ha empezado a agarrar fuerza el Pensamiento Computacional, concepto que se cree debería convertirse en una nueva competencia a desarrollar en el aula. En este sentido, Plan Ceibal trabaja desde 2017 para acercar a las aulas el Pensamiento Computacional, impulsando así aprendizajes propios de la ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas y en 2020 participó por primera vez en el Desafío Bebras, el objetivo del desafío es difundir y promover el Pensamiento Computacional en las escuelas y mide las dimensiones propias del Pensamiento Computacional (encontrar patrones, secuenciar algoritmos, abstracción y evaluación). El objetivo general de esta investigación es describir los resultados del Desafío internacional Bebras 2020 obtenidos en la edición de Uruguay, de este objetivo general se desprenden los siguientes objetivos específicos: analizar las puntuaciones por dimensión. Examinar las relaciones entre las dimensiones evaluadas en el Desafío Bebras. Y, Estudiar la diferencia en las puntuaciones pornivel sociocultural, sexo y lugar de procedencia (urbano/rural). Para alcanzar los objetivos, se utilizaron las respuestas de 2759 estudiantes del desafío Bebras Uruguay 2020, realizando análisis descriptivos, bivariantes y multivariantes. Como principales resultados se obtuvo que: a) Existen dimensiones fáciles (Patrones) y difíciles (Evaluación). b) Las mayores diferencias de desempeño se dan por quintil sociocultural, teniendo el quintil 5 las mayores puntuaciones y el quintil 1 las menores. c) Si bien hay diferencias por sexo y por localidad estás no muestran un tamaño de efecto grande.  Estos resultados apoyan la idea de que los niños poseen un desempeño mejor que las niñas en algunas tareas específicas del PC y ahondan en la necesidad de seguir investigando en la evaluación del Pensamiento Computacional para obtener instrumentos de medida confiables.

  • English

    Technology is present in most human activities, both in the social, labor and educational fields. In the educational field, Computational Thinking has started to gain strength, a concept that should become a new competence to be developed in the classroom. In this sense, Plan Ceibal has been working since 2017 to bring Computational Thinking to the classrooms, thus boosting learning proper to science, technology, engineering and mathematics and in 2020 participated for the first time in the Bebras Challenge, the objective of the challenge is to disseminate and promote Computational Thinking in schools and measures the dimensions proper to Computational Thinking (finding patterns, sequencing algorithms, abstraction and evaluation). Taking this into account the general objective of this research is to describe the results of the Bebras 2020 International Challenge obtained in the Uruguay edition, from this general objective the following specific objectives are derived: to analyze the scores by dimension. To examine the relationships between the dimensions evaluated in the Bebras Challenge. And, to study the difference in scores by sociocultural level, gender and place of origin (urban/rural). To achieve the objectives, 2,759 student responses to the Bebras Uruguay 2020 challenge were used, performing descriptive, bivariate and multivariate analyses. The main results showed that: a) There are easy (Patterns) and difficult (Evaluation) dimensions. b) The greatest differences in performance are found by sociocultural quintiles, with quintile 5 having the highest scores and quintile 1 having the lowest. c) Although there are differences by sex and location, these do not show a large effect size. These results support the idea that boys perform better than girls on some specific Computational Thinking tasks and further support the need for further research in the assessment of Computational Thinking to obtain reliable measurement instruments.