Distribución de tareas en proyectos estudiantiles de computación

• Autores: María Emilia Echeveste, María Cecilia Martínez
• Localización: Revista Educación y Tecnología, ISSN-e 0719-2495, Nº. 15, 2022, págs. 11-33
• Idioma: español
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• Resumen
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    A una década de la introducción de la programación a las escuelas técnicas de Argentina, poco sabemos sobre cómo se ofrecen estos nuevos saberes en las aulas. Por su relevancia, muchos estudiantes adquieren destrezas y saberes de computación por fuera de la escuela generando jerarquías dentro de los grupos de usuarios y productores de tecnología como las hackers, nerds, hábiles con las tecnologías, etc. Atendiendo a estas particularidades del aprendizaje de los saberes de tecnología nos preguntamos cómo se organiza la enseñanza de la programación en las escuelas técnicas y cómo viven la distribución de saberes escolares estudiantes con diferente género y capitales digitales de origen. A partir de un estudio de casos con aportes del enfoque etnográfico se relevaron tres escuelas técnicas. Las observaciones de clase y entrevistas permitieron reconstruir que se ofrecen situaciones de aprendizaje diferentes según el capital digital de origen y género de los estudiantes.

  • English

    After a decade of introducing a programming curriculum in technical and vocational schools in Argentina, there is scarce knowledge about how schools offer these content knowledge inside the classroom. Due to the discipline 's relevance, many students develop computer science abilities outside of the school. Among computer users and developers,  hierarchies emerge such as the hackers, nerds, computer savvy, etc. Taking into account these learning traits within the computer science discipline, we asked how is computer programming teaching organized in technical and vocational schools and  how do students- with different gender and digital capital- experience the distribution of content knowledge within the classroom. Based on case studies with ethnographic contributions, we collected information from three technical and vocational schools. Classroom observation and teacher and students interviews showed that students with different digital capital and gender received very different learning experiences in the classroom.