Cada vez que los estudiantes codifican un robot para completar un desafío, realizar la tarea es solo una parte de lo que están aprendiendo. Dentro de ese desafío se encuentran objetivos de aprendizaje más amplios en torno a conceptos de codificación, o planificación de rutas o colaboración, etc. Sin embargo, cuando llega el momento de ayudar a los estudiantes a depurar o solucionar un proyecto, con demasiada frecuencia nuestro impulso es "apagar los incendios", por así decirlo, y dar soluciones u ofrecer comandos que "arreglen" el proyecto para nuestros estudiantes. Si bien esto puede hacer que los estudiantes completen la tarea, no necesariamente los ayuda a aprender los objetivos más grandes del desafío, ni es sostenible para nosotros como maestros. Y cuando llega el momento de evaluar el aprendizaje de los estudiantes, conocer el resultado final del proyecto no necesariamente da una imagen precisa de la comprensión de los estudiantes. 

Una de las mejores maneras de saber si un estudiante ha captado un concepto en particular es preguntarle al respecto. Eso también puede aplicarse al proceso de depuración. Construir conversaciones en nuestro proceso de depuración puede ayudar a los estudiantes a reducir la velocidad, pensar en sus proyectos, participar en discusiones de codificación significativas y aprender más que solo cómo llevar al robot del punto A al punto B. Esto no solo nos brinda valiosos comentarios formativos, sino que también hace que el proceso esté más centrado en el estudiante, colocando la explicación y la agencia del estudiante en el centro de la depuración. 

Identificar la intención

Antes de que podamos comenzar cualquier tipo de depuración, necesitamos saber una cosa importante: ¿qué se supone que debe hacer este proyecto? La depuración o solución de problemas se produce cuando el robot hace algo diferente de lo que se planeó o predijo que sucedería. Como maestros, a menudo conocemos la tarea, sin embargo, la belleza de la informática es que hay múltiples formas de resolver un problema. Entonces, ¿cómo está abordando la tarea este grupo en particular? Hacer que los estudiantes articulen su plan ofrece información valiosa sobre su comprensión del desafío en su conjunto. ¿Entienden lo que se supone que deben hacer a un alto nivel y luego, tienen una estrategia para resolver el desafío que tiene sentido? 

Facilitar las conversaciones de codificación

Estas preguntas e indicaciones iniciales pueden ayudarte a ti y a tus estudiantes a reducir la velocidad y pensar realmente en lo que están tratando de hacer con su robot. Dependiendo de los objetivos de aprendizaje de los estudiantes, los tipos de conversaciones que tengas variarán. Para los programadores novatos, puede centrarse más en cosas como la secuenciación y la descomposición: ¿entienden los estudiantes los pasos necesarios para completar la tarea y el orden en que el robot debe ejecutar esos comportamientos? Para los estudiantes más avanzados, es posible que desee centrarse más en la resolución de problemas o la iteración: ¿saben los estudiantes cómo saber si sus iteraciones son efectivas?

Ejemplos de indicaciones del artículo Facilitar las conversaciones de codificación

A lo largo del proceso de depuración, este tipo de conversaciones son una herramienta importante para ayudarte a comprender dónde se encuentran los estudiantes en su proceso de aprendizaje, así como en su proceso de codificación. Este artículo (parte del cual se muestra aquí) tiene algunas indicaciones y preguntas excelentes que puede usar para facilitar las conversaciones de codificación con sus alumnos, en función de sus objetivos de aprendizaje. 

Puede publicar las indicaciones de ese artículo en su aula, para que los estudiantes y los maestros puedan hacer referencia a ellas. Podemos modelar estas conversaciones para establecer las expectativas de los estudiantes, pero es importante que los estudiantes tengan estas mismas conversaciones de codificación entre ellos para ayudar a desarrollar sus habilidades de codificación colaborativa. Con el tiempo, la voz del maestro como el "líder" de la conversación frente a los estudiantes que los guían por sí mismos puede cambiar, dando voz a la idea del aprendizaje centrado en el estudiante de una manera audible y genuina.

Conversaciones continuas durante la depuración

Estas conversaciones pueden continuar mientras trabajas en la depuración del proyecto. Una vez que haya establecido que los estudiantes entienden el objetivo y cuál es su plan para resolver el problema, tiene un lugar para comenzar, ya que compara el código con el comportamiento observado del robot para ver dónde y cómo surgen los problemas. Esta es la parte por la que a menudo nos apresuramos, pero que realmente podemos beneficiarnos de reducir la velocidad y hablar con nuestros estudiantes.

Una forma de construir estas conversaciones en la depuración es ralentizar físicamente la ejecución del proyecto, para que usted y sus estudiantes tengan tiempo de hacer predicciones sobre lo que el robot va a hacer en cada paso del proyecto. Hay varias maneras de hacerlo: 

• Use comandos de velocidad para ralentizar el accionamiento del robot y gire la velocidad al 10 o 20%, para que se mueva más lentamente a través del proyecto y le permita hablar sobre lo que sucederá a continuación y por qué. 
• Utilice la función Step en 123, GO o VR para controlar la ejecución del proyecto ejecutando un bloque a la vez. Antes de ejecutar un bloque, puede hacer que los estudiantes predigan qué hará el robot y por qué, luego pase por ese bloque para ver si el comportamiento real del robot coincide con la predicción. 
• Ejecute pequeñas secciones de un proyecto a la vez para identificar más claramente dónde está la desconexión. Puede habilitar o deshabilitar comandos, o si codifica con bloques, separar bloques de la pila, para ejecutar solo aquellos conectados al {When started} bloque. 

A medida que avanza más lentamente en el proyecto, puede hacer preguntas para ayudar a los estudiantes a aplicar su aprendizaje para hacer predicciones sobre el comportamiento del robot a lo largo del proyecto. Preguntas como: 

• ¿Qué crees que va a hacer el robot cuando se ejecute este bloque/comando? ¿Por qué? 
• ¿Qué tan lejos se va a mover el robot? ¿Cómo lo sabes? 
• ¿Hacia dónde va a girar el robot? ¿Por qué? 
• ¿Qué retroalimentación del sensor está utilizando el proyecto aquí? ¿Cómo se utiliza?

Con este proceso de conversación, usted y sus estudiantes tienen la oportunidad de ver dónde está la desconexión desde una perspectiva de aprendizaje. Esto le ayuda no solo a modelar prácticas efectivas de resolución de problemas, sino también a ayudar a los estudiantes a comprender su código a un nivel conceptual, preparándolos para aplicar ese aprendizaje a futuros proyectos y desafíos. 

Desarrollar la comprensión con las conversaciones de depuración

Otra forma de llegar al objetivo de la comprensión conceptual es utilizar las herramientas de depuración como punto de partida para las conversaciones que ayudan a hacer que los conceptos abstractos sean visibles y más fáciles de entender. Por ejemplo, la función Monitor en 123, GO y VR, o la impresión de valores en la pantalla Brain o en la consola de impresión para IQ, EXP o V5, brindan a los estudiantes una forma de ver los datos del sensor a medida que un proyecto se ejecuta en tiempo real.

En el proyecto anterior, la tarea es navegar a través del laberinto de discos de color, utilizando el sensor ocular. El Monitor muestra los datos del sensor para cada uno de los bloques del indicador booleano en el proyecto. Como herramienta de enseñanza conversacional, este proyecto se puede ejecutar para los estudiantes, mientras se habla sobre los datos de los sensores que se informan y el flujo del proyecto en función de esos datos. 

Hay algunas adaptaciones hechas al proyecto para ayudar a enfatizar los datos del sensor mientras se ejecuta el proyecto. La velocidad del robot se ralentiza y se añaden los bloques [Stop driving] y [Wait] para permitir que los datos del monitor se muestren durante más tiempo, de modo que los estudiantes tengan tiempo para predecir el comportamiento del robot y/o los datos del sensor que se informarán a medida que se ejecute el proyecto. 

Este es un ejemplo de cómo se pueden construir proyectos para mostrar intencionalmente un objetivo de aprendizaje más amplio, como comprender el flujo del proyecto con la retroalimentación de los sensores, en lugar de simplemente llegar al final del laberinto más rápido. 

En última instancia, nuestro objetivo no es solo que todos los estudiantes naveguen por el laberinto con éxito, sino que entiendan cómo y por qué un proyecto tuvo éxito. Reducir la velocidad de nuestro proceso de depuración, incorporar conversaciones en nuestra práctica y construir proyectos para mostrar conceptos de manera intencional puede ayudarnos a sentar las bases para que los estudiantes entiendan los conceptos de informática y tengan la motivación para ampliar y desarrollar ese aprendizaje a lo largo del tiempo. 

A dónde ir desde aquí…

• Háganos saber cómo incorpora estas estrategias en su trabajo con los estudiantes, compartiendo sus historias en la comunidad de PD+, o programe una sesión individual para hablar sobre cómo aplicar esto en su entorno. 
• ¿Busca los próximos pasos para solucionar problemas con los sensores? Echa un vistazo a estos artículos para 123, GO , IQ (1ª generación o 2ª generación), EXP, V5 o VR.
• ¿Quieres aprender más sobre la enseñanza con VEXcode, y VEXcode VR en particular? Echa un vistazo a la clase magistral VEX "Aprovechar al máximo la enseñanza con VEXcode VR".