# Reconociendo Patrones de Pensamiento Computacional
## Idea Central:
Utilizar el diseño de videojuegos como herramienta para enseñar pensamiento computacional y facilitar la transferencia de estos conocimientos a otros dominios, como la creación de simulaciones científicas.
## Conceptos Clave:
* **Patrones de Pensamiento Computacional (CTP):** Patrones abstractos de programación aprendidos durante el diseño de juegos que se pueden aplicar en otros contextos.
    * **Ejemplos:**
        * Generación
        * Absorción
        * Colisión
        * Transporte
        * Difusión
        * Ascenso de Colinas
        * Difusión Colaborativa (implícito)
* **Transferencia de Conocimiento:** La capacidad de aplicar los CTP aprendidos en el diseño de juegos a la creación de simulaciones científicas.
* **Herramientas de Evaluación:**
    * **Cuestionario de Patrones de Pensamiento Computacional:** Evalúa la capacidad de reconocer CTP en diferentes contextos.
    * **Gráfico de Patrones de Pensamiento Computacional:** Analiza el código para identificar los CTP utilizados.
## Metodología:
* **Summer Institute:** Taller de dos semanas para profesores de secundaria y estudiantes universitarios.
* **Diseño de Juegos:** Los participantes programaron juegos como Frogger, Sims, Space Invaders y Pacman.
* **Simulaciones Científicas:** Los participantes crearon simulaciones científicas.
* **Cuestionario:** Se administró un cuestionario para evaluar la comprensión de los CTP.
## Resultados:
* Los participantes demostraron la capacidad de reconocer y aplicar CTP en diferentes contextos.
* El cuestionario y el gráfico de patrones demostraron ser herramientas útiles para evaluar el pensamiento computacional.
## Conclusiones:
* El diseño de juegos es una herramienta efectiva para enseñar pensamiento computacional.
* Los CTP facilitan la transferencia de conocimiento a otros dominios.
* Se necesitan más investigaciones para identificar patrones adicionales y mejorar las herramientas de evaluación.
## Implicaciones del Pensamiento Computacional (implícitas):
* Abstracción
* Descomposición
* Pensamiento Algorítmico
* Reconocimiento de Patrones
* Automatización
* Depuración
* Generalización
* Simulación
* Evaluación
* Diseño de Sistemas
* Paralelismo/Concurrencia
* Representación de Datos
* Abstracción de Control
* Modularidad