Cita en APA:

Navas-López, E. A. (2024). Confirmatory factor analysis of a rubric for assessing algorithmic thinking on undergraduate students. Cuadernos de Investigación Educativa, 15(2). https://doi.org/10.18861/cied.2024.15.2.3797

Algorithmic thinking is a key element for individuals to be aligned with the computer era. Its study is important not only in the context of computer science but also in mathematics education and all STEAM contexts. However, despite its importance, a lack of research treating it as an independent construct and validating its operational definitions or rubrics to assess its development in university students through confirmatory factor analysis has been discovered. The aim of this paper is to conduct a construct validation through confirmatory factor analysis of a rubric for the algorithmic thinking construct, specifically to measure its level of development in university students. Confirmatory factor analysis is performed on a series of models based on an operational definition and a rubric previously presented in the literature. The psychometric properties of these models are evaluated, with most of them being discarded. Further research is still needed to expand and consolidate a useful operational definition and the corresponding rubric to assess algorithmic thinking in university students. However, the confirmatory factor analysis confirms the construct validity of the rubric, as it exhibits very good psychometric properties and leads to an operational definition of algorithmic thinking composed of four components: Problem analysis, algorithm construction, input case identification, and algorithm representation.

El pensamiento algorítmico es un elemento clave para ser un individuo alineado con la era de la computación. Su estudio es importante no sólo en el contexto de las ciencias de la computación, sino también en la didáctica de la matemática y en todos los contextos STEAM. Pero a pesar de su importancia, se ha descubierto una carencia de investigaciones que lo traten como un constructo independiente y que validen sus definiciones operacionales o rúbricas para evaluar su desarrollo en estudiantes universitarios mediante análisis factorial confirmatorio. El objetivo de este artículo es realizar una validación de constructo por medio de análisis factorial confirmatorio de una rúbrica para el constructo pensamiento algorítmico, específicamente para medir su nivel de desarrollo en estudiantes universitarios. Se realiza un análisis factorial confirmatorio sobre una serie de modelos basados en una definición operacional y una rúbrica previamente presentadas en la literatura. Se evalúan las propiedades psicométricas de estos modelos, descartándose la mayoría de ellos. Aún se necesita más investigación para ampliar y consolidar una definición operacional útil, y la rúbrica correspondiente, para evaluar el pensamiento algorítmico en estudiantes universitarios. Sin embargo, el análisis factorial confirmatorio llevado a cabo confirma la validez de constructo de la rúbrica, ya que esta presenta muy buenas propiedades psicométricas, y conduce a una definición operacional de pensamiento algorítmico compuesta por cuatro componentes: Análisis del problema, construcción del algoritmo, identificación de los casos de entrada, y representación del algoritmo.

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Navas-López, E. A. (2024). Relaciones entre la matemática, el pensamiento algorítmico y el pensamiento computacional. IE Revista de Investigación Educativa de la REDIECH, 15, e1929. https://doi.org/10.33010/ie_rie_rediech.v15i0.1929

En un mundo cada vez más influenciado por las herramientas computacionales disponibles, y la aceleración en el desarrollo de estas, es necesario también incrementar la investigación epistemológica sobre las interacciones entre la matemática y las ciencias de la computación. Por ello, se considera relevante estudiar las relaciones entre la habilidad de algoritmizar, el pensamiento matemático, el pensamiento algorítmico y el pensamiento computacional. Sin embargo, múltiples definiciones de pensamiento computacional no incorporan explícitamente al pensamiento algorítmico ni enfatizan su dimensión matemática. La proposición que se plantea en este ensayo científico es que existen relaciones, a veces implícitas, muy importantes entre los conceptos de algoritmización, pensamiento matemático, pensamiento algorítmico y pensamiento computacional. Y el objetivo es identificar las relaciones entre esos conceptos, y con ello fortalecer la literatura científica que busca abordarlos de forma integrada. Se concluye que el pensamiento algorítmico es una parte fundamental del pensamiento computacional, pero también es un tipo de pensamiento matemático; que la habilidad de algoritmizar es básica en la matemática y es fundamental en el pensamiento algorítmico y en el computacional; y que el pensamiento computacional brinda importantes ayudas en la exploración y descubrimiento de la matemática.

In a world increasingly influenced by the available computational tools, and the acceleration in their development, it is also necessary to increase epistemological research on the interactions between mathematics and computer science. Therefore, it is considered relevant to study the relationships between the ability to algorithmize, mathematical thinking, algorithmic thinking and computational thinking. However, multiple definitions of computational thinking do not explicitly incorporate algorithmic thinking or emphasize its mathematical dimension. The proposition raised in this scientific essay is that there are very important relationships, sometimes implicit, between the concepts of algorithmization, mathematical thinking, algorithmic thinking and computational thinking. And the aim is to identify the relationships between these concepts, and thereby strengthen the scientific literature that seeks to address them in an integrated manner. It is concluded that algorithmic thinking is a fundamental part of computational thinking, but it is also a type of mathematical thinking; that the ability to algorithmize is basic in mathematics and is fundamental in algorithmic and computational thinking; and that computational thinking provides important aids in exploring and discovering mathematics.