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Lección 8 de 10 · 7 min

Inclusión y coeducación

Desde los seis años, algunos niños asocian los robots y la programación a los chicos. La forma de presentar la actividad y de organizar el trabajo cuenta.

En 2017, Master y sus colegas entrevistan a 96 niños de seis años en Estados Unidos. Ya asocian la robótica y la programación a los chicos, pero no las matemáticas ni las ciencias. Tras una sesión breve en la que programan un robot, las niñas declaran más interés por la tecnología y más confianza en sí mismas que las niñas de los grupos de control. En estas medidas, la diferencia con los niños desaparece. Los estereotipos, en cambio, no cambian.

En 2016, Sullivan y Bers siguen en Estados Unidos a 45 niños de los primeros cursos durante ocho semanas de robótica. Niñas y niños resuelven igual de bien las tareas de robótica y de programación sencilla. Los niños obtienen mejores resultados en las tareas avanzadas, como los bucles que dependen de un sensor. El metaanálisis de Zhang también señala un efecto mayor en los chicos. Hay que fijarse, por tanto, en quién manipula y quién mira.

  • Roles que rotan a la señal: piloto, navegante, portavoz.
  • Parejas formadas por el docente para toda la secuencia.
  • Retos variados: entregar un mensaje, ayudar a un personaje, medir, contar una historia, no solo carreras.
  • Modelos variados: mostrar a mujeres y hombres que diseñan robots.
  • Varios accesos a la actividad: tarjetas con flechas impresas para quien aún no lee, botones grandes para quien manipula con dificultad, consignas dichas y escritas.

Referencias

  1. Master, Cheryan, Moscatelli, Meltzoff (2017). Programming experience promotes higher STEM motivation among first-grade girls. Journal of Experimental Child Psychology 160, p. 92–106. doi.org/10.1016/j.jecp.2017.03.013
  2. Sullivan, Bers (2016). Girls, Boys, and Bots: Gender Differences in Young Children’s Performance on Robotics and Programming Tasks. Journal of Information Technology Education: Innovations in Practice 15, p. 145–165. doi.org/10.28945/3547
  3. Zhang, Luo, Zhu, Yin (2021). Educational Robots Improve K-12 Students’ Computational Thinking and STEM Attitudes: Systematic Review. Journal of Educational Computing Research 59(7), p. 1450–1481. doi.org/10.1177/0735633121994070
  4. CAST (2024). Universal Design for Learning Guidelines version 3.0. CAST, Lynnfield (MA). udlguidelines.cast.org/