Introducción

La palabra algoritmo surge en el siglo IX y fue planteada por el matemático árabe Al-Khwarizmi (Juarismi o Khorezmi), quien desarrolló gran parte de su carrera alrededor del año 800 d. C., trabajando de modo particular con el álgebra y la astronomía. Su aporte en la resolución de ecuaciones y el tratado sobre números Algoritmi de numero indorum lo sitúa como el referente más antiguo de la palabra algoritmo, y a través de los años esta palabra se ha convertido en uno de los fundamentos de la computación (^{Cátedra Conceptos de Algoritmos, Datos y Programas, UNLP, 2016}; ^{Puig, 2009}).

El algoritmo se puede definir como una secuencia de pasos, procedimientos o acciones que permiten alcanzar un resultado o resolver un problema. En otras palabras, es un conjunto ordenado de reglas para abordar cierta clase de situaciones o problemas y una forma de plantear su solución (^{Cairó, 2005}; ^{Joyanes, 2003}). El algoritmo debe tener como característica final la posibilidad de transcribirlo fácilmente a un lenguaje de programación (^{Pinales y Velázquez, 2014}).

A pesar de los años que han pasado desde el surgimiento de ese concepto, y pese a todos los estudios que se han realizado en el área de la computación, es un hecho que en los primeros cursos universitarios existen problemas y dificultades para los alumnos cuando empiezan a estudiar los fundamentos de la programación (^{Colorado, 2020}; ^{González et al., 2012}).

Además de los resultados y de la opinión de los estudiantes, diversos docentes e investigadores coinciden en lo complejo que resulta enseñar y aprender, así como aplicar la programación y sus fundamentos. Los programadores novatos manifiestan una gran variedad de dificultades y deficiencias debido a la complejidad que conlleva (^{Insuasti, 2016}; ^{Robins et al., 2003}). En tal sentido, Winslow (1996, citado por ^{Robins et al., 2003}) afirma que se requieren al menos 10 años de experiencia para pasar de un nivel de programador novato a uno experto, lo cual indica que cuando un alumno termina su carrera todavía tiene que recorrer un largo camino de aprendizaje para convertirse en un programador experimentado.

Las clases iniciales de programación a las que se enfrentan los estudiantes universitarios deben resultar cautivadoras y atractivas para despertar el interés en las ciencias de la computación. No obstante, la evidencia sugiere que estas clases distan mucho de resultar atractivas para la mayoría de los alumnos, en comparación con otros cursos de ciencias, matemáticas, tecnología e ingeniería (^{Campbell y Atagana, 2022}).

Adicionalmente, adquirir habilidades para la programación es una actividad complicada, pues, en primer lugar, se debe comprender el problema, luego crear un algoritmo que esboce la solución y, por último, traducirlo a un lenguaje de programación. Esta última actividad es un proceso repetitivo de cuatro etapas: la codificación, el proceso de compilación, prueba del código y, si falla, depurarlo (^{López et al., 2011}). Por eso, Soloway y Spohrer (1989, citados por ^{Insuasti, 2016}) afirman que para una persona estas tareas pueden ser muy difíciles.

Por otro lado, en los planes de estudio del área de ciencias de la computación e informática, el interés del currículo en los primeros semestres se concentra en las matemáticas y los cursos introductorios a la programación, los cuales tienen relación con los altos índices de deserción y pérdida académica. Este aspecto es un punto muy importante para considerar debido a que es precisamente en estos cursos donde se desarrollan las competencias básicas para los diferentes programas académicos (^{Rodríguez, 2014}).

Al respecto, ^{Muñoz et al. (2012)} señalan que se han propuesto muchos enfoques, metodologías y herramientas de enseñanza para ayudar a los alumnos en este proceso de aprendizaje; sin embargo, a la fecha no parece existir un camino satisfactorio. De acuerdo con ^{Jiménez-Toledo et al. (2019)}, es importante que el alumno tenga habilidades para resolver problemas, que pueda aplicar y al mismo tiempo crear sus propios modelos cognitivos, lógicos, matemáticos y algorítmicos. Sin embargo, aunque podría parecer que la aplicación de los conceptos básicos de programación es un proceso relativamente simple, diversos autores -incluyendo a los del presente estudio- coinciden en que estos principios básicos con frecuencia resultan complicados para los alumnos, situación considerada como un producto en el que convergen diversos factores. En este sentido, ^{Insuasti (2016)} complementa las ideas anteriores indicando que algunas de las razones por las que muchos estudiantes no alcanzan los resultados esperados pueden ser la dificultad de dominar el lenguaje de programación, los principios básicos del área, los antecedentes de los alumnos y la falta de una buena didáctica por parte del maestro, por mencionar las más importantes.

Se puede concluir, por tanto, que adquirir conocimientos de programación y formar profesionales expertos en esta área presenta diversos retos tanto para los docentes como para los mismos estudiantes, especialmente cuando se enseña con el enfoque tradicional, es decir, a papel y lápiz (^{Malliarakis et al., 2014}). Esta transmisión de conocimientos genera elevados índices de deserción académica en cursos de fundamentos o principios básicos de programación (^{Rodríguez, 2014}). En consecuencia, se ha formulado la siguiente interrogante: ¿cómo disminuir los niveles de deserción y/o abandono en las materias o cursos introductorios a la programación de computadoras?

En atención a las líneas anteriores, la Universidad Autónoma de Yucatán (UADY) cuenta con el programa de Ingeniería de Software (LIS), el cual se empezó a ofertar en la Unidad Multidisciplinaria Tizimín (UMT) a partir del semestre agosto-diciembre de 2016. Como parte del plan de estudios se incluye la materia Algoritmia, cuya competencia radica en diseñar algoritmos para la solución de problemas del área computacional. En este curso el estudiante parte de un problema de la vida real, el cual debe analizar y comprender para luego aplicar sus habilidades con el fin de construir un algoritmo que permita resolver el problema inicial. Este proceso lo ayuda en el desarrollo del pensamiento ordenado y lógico, así como en la adquisición de habilidades para crear formas diversas de solucionar un problema, de forma que luego pueda trasladar su solución en algún lenguaje de programación (^{Gómez et al., 2016}). Esta asignatura no pretende introducir al estudiante al mundo de la programación, sino que estudia aquellos aspectos que anteceden esta tarea.

En las primeras dos ocasiones en las que se enseñó el curso de Algoritmia en el programa de Ingeniería de Software de la UADY-UMT, los índices de aprobación no fueron los esperados. Los porcentajes obtenidos se detallan en la tabla 1.

Teniendo como base lo expuesto en la tabla 1, se puede afirmar que existe una falta de conocimiento de los estudiantes en los temas, lo cual puede ocasionar problemas en cursos posteriores del plan de estudios en los que se requiere un dominio sólido de las habilidades derivadas de las bases de la programación.

A partir de lo anterior, los docentes implicados decidieron implementar en la asignatura de Algoritmia una metodología de enseñanza y aprendizaje desarrollada expresamente para apoyar al alumnado en los procesos introductorios a la programación de computadoras, la cual estuvo mediada por el uso de la herramienta TIC de programación por bloques Scratch, el cual fue considerado por ser amigable e intuitivo para los estudiantes. Sobre este aspecto, ^{Gómez y Martínez (2021)} mencionan que en la programación basada en bloques la validez de las combinaciones que se hagan con estos está representada por los mismos bloques, es decir, todo es en forma visual, de modo que se suprime la representación de la sintaxis de modo explícito, lo cual resulta de suma importancia para la asignatura.

Tomando en consideración lo que se ha planteado, el objetivo del estudio fue analizar con métodos estadísticos si se logra elevar el rendimiento académico de los estudiantes de la materia Algoritmia después de la implementación de la metodología de enseñanza y aprendizaje previamente citada en la LIS de la UADY-UMT.

Método

El contexto de este estudio fue la Unidad Multidisciplinaria Tizimín, ubicada en la ciudad de Tizimín, la cual pertenece a la Universidad Autónoma de Yucatán. Durante los semestres enero-mayo y agosto-diciembre 2022 la matrícula de esta unidad académica fue de 454 alumnos, de acuerdo con datos internos de la institución, distribuidos en las cuatro licenciaturas ofertadas: Contaduría Pública, Enfermería, Educación e Ingeniería de Software.

La investigación fue experimental, con un enfoque de tipo cuantitativo y longitudinal (^{Hernández et al., 2014}). Esta fue realizada con la participación de estudiantes del primer semestre de la citada licenciatura, los cuales vienen de las preparatorias de Tizimín y sus comisarías, así como de otros estados aledaños, aunque en menor número. El estudio documenta el trabajo que se realizó con tres generaciones de estudiantes, quienes estuvieron matriculados en los periodos escolares agosto-diciembre 2018-2019 y septiembre 2020-febrero 2021. Este último periodo tuvo que ser adecuado debido a la crisis sanitaria del covid-19. El número total de estudiantes regulares inscritos durante estos semestres fue de 66, distribuidos como se muestra en la figura 1.

Fuente: Elaboración propia

Figura 1 Alumnos participantes distribuidos por semestres 

Considerando el tamaño de la población, se decidió no aplicar un método de muestreo, sino que se consideró a todos los estudiantes como parte de la muestra, es decir, participaron todos los estudiantes registrados en la materia Algoritmia del primer semestre de la carrera Ingeniería de Software durante los periodos académicos mencionados.

Resultados

La aplicación de la metodología descrita se realizó con el propósito de que los logros académicos de los estudiantes fueran mejor en la asignatura de Algoritmia. En tal sentido, y como fue descrito en la sección anterior, las actas de examen recuperadas del SICEI fueron el instrumento mediante el cual se pudieron obtener los datos que posteriormente fueron analizados para verificar el logro del objetivo propuesto.

Las actas de calificaciones fueron obtenidas al finalizar los semestres escolares citados y se evaluaron los resultados en aquellos en los que se empleó esta metodología. Además, se retomaron los datos correspondientes a los semestres previos que fueron impartidos de modo tradicional (sin el empleo de metodología alguna) con el fin de hacer el análisis comparativo correspondiente. Lo anterior se detalla en la tabla 6. Esta información fue recabada durante los cinco cursos implicados en el estudio.

Cabe destacar que durante los semestres en los cuales fue impartida la asignatura de Algoritmia siempre el mismo maestro estuvo a cargo de todas las sesiones en los diversos periodos escolares. Asimismo, la planeación didáctica fue desarrollada en el año 2016 y desde ese momento se siguen los mismos temas en cada periodo escolar. Por último, es importante señalar que los estudiantes tienen antecedentes educativos diversos debido a la gran variedad de sistemas de los cuales provienen (siete en total), dato obtenido mediante una encuesta breve realizada al inicio de los cursos.

Los datos recabados fueron evaluados con el propósito de determinar si la metodología empleada era diferenciadora. Para ello, se hizo una división entre aquellos datos recabados en los cursos impartidos de modo tradicional y aquellos en los que fue empleada la herramienta Scratch, lo cual fue concretado en función de tres variables:

Es importante citar que el nivel de dominio queda definido como aquellas características que describen el grado del desarrollo de las competencias de una materia por parte del estudiante, el cual ve reflejado el resultado logrado en una asignatura de dos modos: cuantitativo (0 al 100) y cualitativo (sobresaliente, satisfactorio, suficiente y no acreditado). Esto se registra en el acta de examen (tabla 7) (^{UADY, 2012}).

En cuanto al primer aspecto evaluado, promedio de los cinco semestres (modo tradicional-uso de Scratch), los resultados se pueden ver en la tabla 8. Una columna contiene las medianas de los dos grupos, dado que la mediana juega un papel fundamental en el análisis inferencial de los datos; además, en ella se aprecia un aumento de 9.37 puntos en la calificación promedio y de 8 puntos en la calificación mediana en los grupos donde se utilizó la metodología propuesta.

En cuanto al segundo aspecto, es decir, la evaluación de la cantidad de aprobados y reprobados, la figura 2 refleja los resultados generados de todos los cursos mediante porcentajes. Cabe mencionar que la cantidad de estudiantes evaluados con el método tradicional fue de 24 y al usar la metodología mediada con Scratch participaron 66 alumnos. De modo similar a la evaluación del promedio y mediana, en este segundo aspecto también se generó un aumento a favor de la metodología empleada (21.59 %). En consecuencia, la cantidad de reprobados es menor en los cursos donde se aplicó la metodología en comparación con los que fueron impartidos de modo tradicional.

Fuente: Elaboración propia

Figura 2 Evaluación de la cantidad de aprobados y reprobados 

En la tabla 9 se exponen los resultados del último aspecto evaluado (nivel de dominio), donde también se aprecia un incremento a favor después de la aplicación de la metodología mediada con Scratch (24.62 %).

Como se observa, la metodología implementada con Scratch logró incrementar el desempeño de los participantes; sin embargo, esto no fue suficiente para el estudio, ya que con el fin de verificar que los resultados encontrados eran estadísticamente significativos, se implementaron otras pruebas con el uso del software RStudio. En los siguientes párrafos se detallan los estadísticos empleados.

En cuanto al primer aspecto examinado, se verificó si la mediana de los alumnos cuando emplean la metodología propuesta tenía una diferencia estadísticamente significativa comparada con el empleo del método tradicional. Así, se cambió el promedio por la mediana como consecuencia de que los datos resultaron con una distribución no normal. La tabla 10 presenta la hipótesis planteada, así como la evolución de los resultados.

Asimismo, se averiguó si los datos recabados tenían un comportamiento normal (análisis de residuales); sin embargo, al aplicar la prueba de Shapiro-Wilk en cada uno de los tres años en que se realizó la intervención, las pruebas demostraron que los datos no presentaron un comportamiento normal (fila 1, tabla 10). Partiendo de los resultados obtenidos, se recurrió a la prueba no paramétrica Mann-Whitney.

La fila 2 de la tabla 10 presenta un resultado más detallado de la aplicación de esta prueba Mann-Whitney, donde se observa que hasta el tercer año se pudo rechazar H01, por lo que se concluye que la diferencia respecto a las medianas es estadísticamente diferente y mejora cuando se emplea la metodología con Scratch en comparación con la forma tradicional, con un nivel de significancia del 5 %. Estos resultados continuaron siendo mejores con el correr de las intervenciones, como se aprecia en la tabla, donde se observa que el p-valor se fue haciendo cada vez más pequeño desde el año 2018 al 2021.

En concordancia con lo anterior, la medida de tamaño del efecto empleada también fue siendo mejor, aunque solo se está reflejando un efecto moderado. Por tanto, se sugiere el uso del coeficiente empleado cuando la prueba de Mann-Whitney ya indicó una diferencia significativa (^{Agresti, 2018}; ^{Lehmann, 2006}).

En segundo lugar, se procedió a analizar con respecto a la cantidad de alumnos que había aprobado y reprobado. La tabla 11 presenta la hipótesis planteada y la evolución de los resultados.

Se implementó la prueba no paramétrica Xi cuadrada con los datos ya presentados en la figura 2 para ejecutarla. Esta prueba también sumó a favor de la propuesta, ya que en el tercer año (como se observa en la tabla 11, última columna) se procedió a rechazar H02 en función del p-valor encontrado y al alfa empleado. En consecuencia, la cantidad de aprobados y reprobados dependen del método, lo que favorece el uso de la herramienta Scratch en lugar del modo tradicional.

Estos resultados continuaron siendo mejores con el correr de las intervenciones, como se puede apreciar en la tabla 11, donde el p-valor se fue haciendo cada vez más pequeño del año 2018 al 2021. Asimismo, las medidas de fuerza de dependencia (phi, V de Cramer y el coeficiente de contingencia) fueron mejores, aunque estas solo reflejan un resultado moderado (^{Agresti, 2018}; ^{Lehmann, 2006}).

Por último, se evaluaron los resultados alcanzados por los estudiantes de acuerdo con el nivel de dominio. Los niveles considerados de interés en esta investigación fueron satisfactorio y sobresaliente. La tabla 12 presenta la hipótesis planteada y la evolución de los resultados.

Se utilizó en este apartado la prueba no paramétrica de Xi cuadrada con la información presentada en la figura 2 para ejecutarla. De modo similar a los dos conceptos evaluados con anterioridad, los resultados de esta prueba también fueron favorables para la propuesta, ya que con la evidencia presentada en el tercer año se pudo rechazar H03. Por tanto, se concluye que el empleo de la metodología Scratch marcó una diferencia estadísticamente significativa respecto del modo original. Este indicador también mejoró con el correr de las intervenciones, como se aprecia en la tabla 12, donde el p-valor se fue haciendo cada vez más pequeño del año 2018 al 2021. Además, las medidas de fuerza de dependencia (phi, V de Cramer y el coeficiente de contingencia) fueron mejores. Sin embargo, aunque estas solo reflejan que existe alguna relación entre las variables, no es relevante, pues se tiene un resultado moderado (^{Agresti, 2018}; ^{Lehmann, 2006}).

Según la tendencia mostrada, se anticipa que el p-valor continúe siendo menor en los siguientes cursos que se impartan en relación con los indicadores evaluados.

Además de las pruebas anteriores, también se verificó que las calificaciones obtenidas mediante la aplicación de la metodología tienen una mediana de 88 puntos, y en cuanto al nivel de dominio se ubica en el satisfactorio. La tabla 13 presenta la hipótesis planteada y la evolución de los resultados.

Primero se verificó si los datos tenían una distribución normal (fila 1, tabla 13). Para eso, se utilizó la prueba de Shapiro-Wilk en las calificaciones obtenidas luego de la metodología empleada. En todos los casos se rechazó H0, pues los datos no tienen un comportamiento normal.

Partiendo de los resultados obtenidos de la no normalidad, se empleó la prueba no paramétrica de signos de Wilcoxon para probar la hipótesis planteada (fila 2, tabla 13). Según el p-valor y el alfa empleada, se rechaza H04, es decir, se afirma que la mediana de calificaciones cuando se emplea la metodología con la herramienta Scratch supera los 80 puntos. Esto es ideal para los objetivos del proceso investigativo.

La prueba de Wilcoxon se usó también con los datos encontrados en la intervención. La primera ocasión (2018) no se contó con evidencia suficiente para rechazar H04; sin embargo, sí se logró desde el segundo año de la intervención (2019) en adelante (fila 2, tabla 13). Cabe mencionar que aun cuando se calcula el tamaño de efecto, hay que tener cuidado con la interpretación cuando la prueba no paramétrica no indica una diferencia significativa (^{Agresti, 2018}; ^{Lehmann, 2006}). Por último, en cuanto a los resultados de 2020-2021, el efecto de tamaño es moderado, ya que muestra una mediana de aprovechamiento moderadamente mayor de 80 puntos.

Discusión

La metodología que se ha descrito en este trabajo permite constatar la utilidad que tiene el uso de tecnologías como Scratch para lograr aprendizajes significativos en estudiantes de los primeros cursos de programación de computadoras, lo cual, a su vez, facilita la mejora del desempeño académico de los participantes, particularmente en el caso analizado de la LIS en la UADY-UMT.

Investigadores y docentes del área de programación de computadoras coinciden en las dificultades que enfrentan los alumnos de nuevo ingreso de carreras de ingeniería para poder superar con éxito las problemáticas a las que se enfrentan y desarrollar habilidades y aprendizajes complejos requeridos, especialmente aquellos relacionados con la algoritmia y la programación. Sin embargo, gran parte del éxito de la carrera profesional tiene que ver con el adecuado dominio del contenido de estos cursos que se estudian al inicio de la formación. Por tal motivo, en la revisión de la literatura se ha constatado que diferentes autores han planteado una diversidad de abordajes en el proceso de enseñanza, estrategias y metodologías, que se han estado empleando como herramientas de apoyo para el aprendiz en su proceso introductorio a la programación. El estudio que se expone en este documento abona en ese sentido, pues brinda una metodología novedosa que ha sido implementada con éxito en el contexto previamente descrito.

La importancia de mejorar el enfoque empleado en la enseñanza y aprendizaje en cursos introductorios a la programación es evidente, de ahí que existan reportes de investigación como el encontrado en ^{Jiménez-Toledo et al. (2019)}, quienes recopilaron, sintetizaron y categorizaron un gran número de experiencias con estos cursos en la educación superior. En este tipo de resultados se sustenta la presente investigación, la cual busca apoyar en estos procesos.

Como argumenta ^{Insuasti (2016)}, una de las razones de los resultados poco alentadores en este tipo de cursos puede ser lo complejo de aprender las estructuras y las reglas de sintaxis y semántica de los lenguajes. Por eso, para atender este tipo de situaciones se decidió incluir la herramienta Scratch en la metodología implementada, ya que al no emplear una sintaxis textual específica, puede disminuir la complejidad para su aprendizaje. De hecho, Scratch es una herramienta que se enfoca al ensamblado de bloques, lo cual resulta relevante en la asignatura de Algoritmia, ya que en ella no se pretende enseñar a programar al educando, sino estudiar los fundamentos y estructuras básicas de la programación.

Como explican ^{Malliarakis et al. (2014)}, el aprendizaje tradicional de cursos de fundamentos de computación implica muchos retos, lo cual aumenta considerablemente los índices de deserción (^{Rodríguez, 2014}). En la literatura revisada, diversos autores como Rizvi et al. (2011), ^{Muñoz et al. (2012)}, ^{Hernández (2013)}, ^{Muñoz et al. (2017)}, ^{Hidalgo et al. (2021)} y ^{Bedoya (2021)} dan cuenta de los elevados índices de deserción en este tipo de materias introductorias a la programación en carreras relacionadas con las ciencias de la computación.

Este era un problema que se tenía en la UMT en los primeros cursos en los que se enseñó la materia de Algoritmia, de ahí que se haya decidido implementar una metodología de aprendizaje mediada por Scratch. En tal sentido, los resultados han llegado a ser satisfactorios después de varias aplicaciones y ajustes.

Por otro lado, se coincide con lo que mencionan ^{Jiménez-Toledo et al. (2019)}, quienes clasifican a la herramienta Scratch dentro de la categoría de juegos educativos centrados en la enseñanza de unidades múltiples de aprendizaje. Si bien es cierto que esta fue utilizada inicialmente en Algoritmia para crear pequeñas aplicaciones relacionadas con problemas cotidianos, posteriormente los alumnos fueron avanzando en su dominio hasta llegar a la creación de juegos completos que incluyeron cada una de las estructuras analizadas en la materia. Además, como aporte complementario a su proceso de creación, también anexaron a sus juegos elementos de la cultura maya, lo cual es de gran importancia en el contexto específico del estado de Yucatán, donde se realizó el proceso investigativo.

Considerando lo anterior, se puede afirmar que el lenguaje de programación Scratch es una TIC adecuada para estas actividades educativas, pues también se pudo apreciar la motivación de los estudiantes durante las actividades de laboratorio. Además, se promovió el trabajo colaborativo entre equipos, así como la estimulación del pensamiento algorítmico y la creatividad. En definitiva, los proyectos generados superaron las expectativas del docente de la asignatura debido a la diversidad de elementos incluidos en los videojuegos creados, como son los personajes, elementos de ambientación, fondos de acompañamiento y sonidos.

Los resultados obtenidos coinciden con el empleo de Scratch que otros docentes han hecho para brindar apoyo a sus estudiantes en cursos introductorios a la programación, entre los cuales se puede mencionar a Rizvi et al. (2011) y ^{Muñoz et al. (2015}, ²⁰¹⁷⁾.

Finalmente, con la información obtenida al concluir los experimentos se ha podido constatar que los resultados recabados han ido mejorando progresivamente a lo largo de las tres intervenciones. Esto demuestra que el enfoque empleado marca una diferencia significativa.

Sin embargo, a pesar de lo encontrado hasta ahora durante el proceso investigativo, así como en la revisión de la literatura, se vuelve relevante mencionar las limitaciones encontradas. La herramienta Scratch, por ejemplo, tiene un obstáculo al momento de comunicar ideas, pues los bloques que emplea están previamente configurados con formas que no pueden ser modificadas. Además, estos ocupan espacio tanto horizontal como vertical, lo que restringe la flexibilidad de las posibles combinaciones.

Por otro lado, se sabe que los entornos que usan bloques no dejan ver errores de sintaxis. Sin embargo, inevitablemente el alumno deberá de enfrentarlos, ya que surgirán cuando comience a utilizar otro tipo de lenguajes (^{Gómez y Martínez, 2021}). En particular, se observó que no todas las estructuras que se incluyen en la planeación didáctica se pueden representar en Scratch, lo cual es un gran obstáculo. Asimismo, es relevante señalar que a la fecha solo se cuenta con opiniones de los estudiantes respecto de la percepción que tienen de esta herramienta, lo cual queda pendiente para ser investigado.

Conclusiones

Actualmente, es evidente el esfuerzo de los maestros, investigadores, así como de grupos de investigación que procuran mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje de alumnos que se encuentran en los primeros cursos de programación, ya que un buen desempeño redundará en el éxito de las siguientes asignaturas que deban cursar.

En el caso específico del curso de Algoritmia descrito en la presente investigación, este se impartió en la UMT entre los años 2016 y 2017 a través del modo tradicional. Luego, con la información recabada durante este periodo y con el apoyo de la literatura encontrada, surgió una propuesta metodológica que incluyó el uso de la herramienta Scratch, la cual ha venido mejorando al término de cada intervención. Actualmente, continúa en funcionamiento y brinda apoyo al estudiante, lo que favorece su rendimiento académico en la asignatura.

En este sentido, se procedió a realizar un análisis de los resultados de las actas de calificaciones finales de los cursos impartidos con papel y lápiz, así como de aquellos en los que fue empleada la metodología mediada por Scratch. Para esto, fueron considerados tres aspectos: el promedio del aprovechamiento académico, el índice de aprobación y el nivel de dominio en lo que respecta a las habilidades del estudiante.

En el primer aspecto evaluado, la mediana de aprovechamiento académico resultó ser mejor utilizando la herramienta tecnológica Scratch en comparación de aquellos cursos impartidos de modo tradicional. En cuanto al índice de aprobación, se obtuvo que el resultado tiene una dependencia respecto al método que se emplea (con o sin el uso de Scratch), pues se consiguió un avance notable cuando se usó la herramienta tecnológica. Por último, se evaluaron los resultados considerando el nivel de dominio, y se halló que estos dependen del método implementado, con un incremento en el porcentaje de estudiantes con nivel satisfactorio o sobresaliente cuando se usó Scratch.

Finalmente, como una ventaja en la aplicación de esta metodología se procedió a hacer el análisis de la mediana general de aquellos cursos en los que se empleó la herramienta Scratch. El resultado fue satisfactorio de acuerdo con lo establecido por los lineamientos de la UADY, lo cual es conveniente dentro del contexto de este proceso investigativo.

Futuras líneas de investigación

Actualmente, se sigue trabajando en el apoyo a los estudiantes de nuevo ingreso en la materia de Algoritmia desde dos enfoques. Por un lado, atendiendo los resultados encontrados, se sigue empleando Scratch; sin embargo, partiendo del hecho de que puede haber otro tipo de herramientas que brinden una mejor opción al estudiantado no solo para aprobar Algoritmia, sino para ayudarlo en las materias relacionadas de los siguientes semestres, se decidió implementar otro software semejante, el cual también es un lenguaje de programación visual basado en el manejo de bloques, denominado Blockly. La diferencia de este se halla es que genera código en otros lenguajes, como JavaScript, Python, PHP, etc., los cuales son relevantes en la licenciatura en Ingeniería de Software, y pueden darle al alumno un panorama más amplio de lo que sigue. Hasta la fecha, se ha trabajado durante un semestre con Blockly, por lo que se espera hacer evaluaciones y generar resultados después de dos intervenciones más. El objetivo, en un futuro próximo, es verificar con cuál de las dos herramientas se pueden lograr mejores resultados.

Por otro lado, se ha empezado un estudio para averiguar el nivel de pensamiento computacional con el que llegan los estudiantes a la UMT, especialmente en el contenido de algoritmos, con el objetivo de que esta información pueda servir de apoyo en el proceso de las clases.