Pensamiento Computacional y Robótica Educativa en Educación Infantil

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CAPITULO 5 El pensamiento computacional y la robótica educativa como base del desarrollo de las STEM en la EI 1 CAPITULO 5 El pensamiento computacional y la robótica educativa como base del desarrollo de las STEM en la EI CAPITULO 5 El pensamiento computacional y la robótica educativa como base del desarrollo de las STEM en la EI 2 1. INTRODUCCIÓN 1.1. El pensamiento computacional como competencia del siglo XXI La educación STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) ha adquirido un papel central en la formación del pensamiento crítico y la resolución de problemas desde edades tempranas.

En el contexto de la Educación Infantil, la introducción de experiencias STEM promueve la curiosidad, el pensamiento lógico y la creatividad, competencias esenciales para la vida en la sociedad digital contemporánea (Bybee, 2013). Desde una perspectiva constructivista, el aprendizaje STEM no se limita a la transmisión de contenidos, sino que implica la creación activa de conocimiento a través de la experimentación, la observación y el juego (Bers, 2020). El enfoque STEM en la primera infancia se sustenta en el principio de "aprender haciendo", donde los niños desarrollan comprensión conceptual y habilidades cognitivas mediante actividades manipulativas y sensoriales.

De acuerdo con Alonso-García, Hinojo-Lucena y Marín (2021), la integración de las disciplinas STEM en la Educación Infantil fomenta un aprendizaje interdisciplinar, adaptado a las características evolutivas del alumnado y apoyado en el juego como estrategia fundamental. La aplicación temprana de este enfoque favorece la alfabetización científica, el pensamiento crítico y la colaboración, preparando a los niños para una ciudadanía informada y creativa. Asimismo, investigaciones recientes subrayan la necesidad de una formación docente sólida que permita implementar proyectos STEM con propósito pedagógico.

Los docentes deben poseer competencias digitales y didácticas que les permitan diseñar entornos de aprendizaje inclusivos, donde la experimentación y la tecnología estén al servicio del desarrollo integral (Area-Moreira & Sanabria, 2022; González-Calero et al., 2021). El pensamiento computacional (PC) se define como el proceso mental que permite formular problemas y sus soluciones de manera que puedan ser ejecutadas por una computadora, un ser humano o una combinación de ambos (Wing, 2006). Su enseñanza desde la Educación Infantil constituye un eje fundamental para el desarrollo de habilidades analíticas, creativas y de resolución de problemas.

Grover y Pea (2018) sostienen que el PC es una competencia transversal del siglo XXI, equivalente en relevancia a la lectura, la escritura y el cálculo. El pensamiento computacional implica componentes como la descomposición, la abstracción, el reconocimiento de patrones y el diseño algorítmico. Estas capacidades se desarrollan de manera natural mediante el juego simbólico, la secuenciación de actividades y la resolución de desafíos cognitivos adaptados a la infancia (Bers, 2020). De acuerdo con Alonso-García et al.

(2023), la introducción temprana del PC en Educación Infantil favorece la autonomía, la exploración y la creatividad, al tiempo que fortalece la competencia digital docente y del alumnado. El marco DigCompEdu (Redecker, 2017) y las recomendaciones de la Comisión Europea (2023) insisten en que el pensamiento computacional debe ser parte esencial de la alfabetización digital en las primeras etapas educativas. Desde esta perspectiva, el PC no se reduce a aprender a programar, sino a pensar de forma estructurada, anticipar consecuencias y diseñar soluciones colaborativas. 1.2.

La robótica educativa como puente entre la teoría y la acción: de la alfabetización digital al desarrollo del pensamiento lógico y creativo La robótica educativa se ha consolidado como una herramienta didáctica que conecta los principios del pensamiento computacional con la experiencia práctica. En la Educación Infantil, el uso de robots programables como Bee-Bot, Kibo o Cubetto permite a los niños comprender conceptos espaciales, secuenciales y lógicos mediante la manipulación directa y el juego (Strawhacker & Bers, 2019).

Según Cabero-Almenara y Llorente-Cejudo (2020), la robótica contribuye a la adquisición de competencias digitales y al desarrollo de habilidades sociales, comunicativas y emocionales, al fomentar la cooperación, la resolución de problemas y la autoeficacia. Además, favorece el aprendizaje inclusivo, al permitir adaptar las actividades a los distintos ritmos y estilos de aprendizaje del alumnado. CAPITULO 5 El pensamiento computacional y la robótica educativa como base del desarrollo de las STEM en la EI 3 En este sentido, la robótica educativa actúa como un puente entre la teoría y la acción, donde la comprensión conceptual se traduce en experiencias concretas y significativas.

Alonso-García, Fernández-Cerero y Sánchez-Gutiérrez (2022) destacan que los recursos tecnológicos en la etapa infantil deben emplearse con intencionalidad pedagógica, vinculando la exploración tecnológica con objetivos cognitivos y socioemocionales. La alfabetización digital en la Educación Infantil trasciende la mera familiarización con dispositivos tecnológicos. Implica el desarrollo de competencias cognitivas, emocionales y sociales que preparen a los niños para participar activamente en una sociedad mediada por la tecnología.

De acuerdo con la UNESCO (2021), la alfabetización digital en la infancia debe orientarse hacia el bienestar, la creatividad y la inclusión, garantizando un uso ético y responsable de las herramientas tecnológicas. El pensamiento computacional y la robótica educativa representan ejes fundamentales para una alfabetización digital significativa, ya que promueven el aprendizaje activo, el trabajo cooperativo y la creatividad. Como señala Alonso-García et al. (2021), el profesorado debe asumir un rol mediador y reflexivo, capaz de integrar las TIC con propósito educativo y ético, fomentando la autonomía del alumnado y su pensamiento crítico.

En consecuencia, el desarrollo del pensamiento lógico y creativo en la Educación Infantil requiere metodologías activas centradas en el juego, la exploración y la experimentación. Estas estrategias facilitan la transición desde la alfabetización digital inicial hacia una comprensión más profunda de los procesos de resolución de problemas, fortaleciendo la base del aprendizaje STEM. 2. MARCO CONCEPTUAL Y EVOLUCIÓN 2.1.

Orígenes del pensamiento computacional en educación: de Papert (1980) a la IA educativa actual El pensamiento computacional tiene sus raíces en el trabajo pionero de Seymour Papert (1980), quien, desde el MIT Media Lab, desarrolló el lenguaje de programación LOGO como herramienta para promover el aprendizaje constructivo. Papert propuso el paradigma del "aprendizaje construccionista", según el cual los niños aprenden mejor cuando construyen productos tangibles y significativos. Su idea central era que la programación podía convertirse en un medio para explorar conceptos matemáticos, científicos y artísticos.

Desde entonces, la evolución del pensamiento computacional ha estado vinculada al avance tecnológico y a la integración de las tecnologías digitales en los procesos educativos. Wing (2006) redefinió el pensamiento computacional como una competencia transversal para todos los ciudadanos, más allá de la informática, enfatizando su potencial para resolver problemas complejos mediante el razonamiento algorítmico y la abstracción. Actualmente, la inteligencia artificial (IA) educativa amplía estas posibilidades al ofrecer entornos de aprendizaje adaptativos que se ajustan a las características de cada estudiante.

Autores contemporáneos como Bers (2020) y Alonso-García, Hinojo-Lucena y Marín (2023) destacan que el pensamiento computacional y la IA educativa comparten un mismo horizonte pedagógico: fomentar la autonomía, la creatividad y la capacidad de análisis de los estudiantes, integrando el uso ético y reflexivo de la tecnología desde las etapas iniciales. El paradigma STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics) ha evolucionado hacia el modelo STEAM, que incorpora las artes como dimensión humanizadora del aprendizaje científico- tecnológico (Yakman & Lee, 2012).

Este enfoque promueve un aprendizaje interdisciplinar, creativo y significativo, donde las disciplinas se integran en torno a proyectos que conectan la teoría con la práctica. En la Educación Infantil, la adaptación del modelo STEAM se centra en el desarrollo del pensamiento crítico, la resolución de problemas y la exploración sensorial. De acuerdo con Alonso-García et al. CAPITULO 5 El pensamiento computacional y la robótica educativa como base del desarrollo de las STEM en la EI 4 (2021), el aprendizaje en la infancia debe basarse en experiencias activas que integren juego, arte, ciencia y tecnología, promoviendo el desarrollo integral del niño.

Los proyectos STEAM en esta etapa se apoyan en metodologías activas, como el aprendizaje basado en proyectos, el aprendizaje cooperativo y la experimentación guiada. Cabero-Almenara (2023) subraya que el enfoque STEAM contribuye a la inclusión educativa, al permitir múltiples vías de expresión y acceso al conocimiento, fomentando la creatividad y la curiosidad científica. Además, conecta con los principios de la Agenda 2030, al preparar a los niños para comprender y afrontar los desafíos del mundo contemporáneo. 2.2.

La robótica educativa en la infancia: evolución, modelos y tendencias actuales La robótica educativa ha pasado de ser un recurso especializado a convertirse en un eje transversal del aprendizaje STEM en la educación infantil. Bers (2020) propone el modelo "Coding as a Playground", en el que la programación y la robótica se conciben como espacios lúdicos de exploración, donde los niños experimentan, fallan, reflexionan y reconstruyen conocimiento de manera activa.

En las últimas décadas, los avances en robótica tangible —como Bee-Bot, Kibo, Cubetto o LEGO WeDo— han democratizado su uso en contextos escolares, permitiendo diseñar actividades accesibles y adaptadas a diferentes niveles de desarrollo (Strawhacker & Bers, 2019). Según Alonso-García, Fernández-Cerero y Sánchez-Gutiérrez (2022), la robótica educativa fomenta la colaboración, la motricidad fina y el pensamiento lógico, promoviendo un aprendizaje global y significativo. Las tendencias actuales apuntan hacia la integración de la robótica con la inteligencia artificial, creando entornos de aprendizaje adaptativos y personalizados (Cabero-Almenara & Llorente-Cejudo, 2020).

Esta evolución permite desarrollar propuestas educativas más inclusivas, sostenibles y emocionalmente sensibles, adecuadas para la formación de ciudadanos críticos y creativos desde la infancia. A nivel internacional, existen diversos modelos de referencia que han orientado la incorporación del pensamiento computacional y la robótica educativa en la educación infantil. El grupo MIT Lifelong Kindergarten, liderado por Mitchel Resnick, promueve la filosofía de las "4 P" (proyectos, pasión, pares y juego), que enfatiza el aprendizaje creativo mediante la colaboración y la experimentación (Resnick, 2017).

Code.org, una iniciativa global sin ánimo de lucro, ha contribuido a democratizar la enseñanza de la programación desde las primeras edades, ofreciendo recursos adaptados a contextos escolares y familiares. LEGO Education, por su parte, combina construcción física y programación digital, facilitando la comprensión de principios de ingeniería y pensamiento lógico a través del juego (LEGO Education, 2021). Asimismo, ScratchJr, desarrollado por el MIT Media Lab, constituye una de las herramientas más influyentes para introducir el pensamiento computacional en la infancia.

Este entorno de programación visual permite a los niños crear historias y juegos interactivos, fomentando la secuenciación, la narrativa y la resolución de problemas de forma intuitiva (Bers & Resnick, 2015). Según Alonso-García et al. (2023), estas iniciativas internacionales han inspirado múltiples programas europeos y latinoamericanos que adaptan la programación y la robótica a contextos socioculturales diversos. CAPITULO 5 El pensamiento computacional y la robótica educativa como base del desarrollo de las STEM en la EI 5 3. FUNDAMENTOS PEDAGÓGICOS DEL PENSAMIENTO COMPUTACIONAL EN EDUCACIÓN INFANTIL 3.1.

Enfoques constructivistas y construccionistas: aprendizaje basado en proyectos y resolución de problemas El pensamiento computacional (PC) en la Educación Infantil se apoya en las bases teóricas del constructivismo y el construccionismo, dos corrientes que conciben el aprendizaje como un proceso activo, creativo y situado. Según Piaget (1970), el conocimiento se construye a través de la interacción entre el sujeto y el entorno, mediante procesos de asimilación y acomodación.

Este planteamiento fue ampliado por Papert (1980), quien propuso el construccionismo como una teoría que une la acción y el pensamiento: los niños aprenden de forma más significativa cuando crean productos tangibles que expresan sus ideas. Papert (1980) diseñó el lenguaje LOGO para permitir a los niños programar y explorar conceptos matemáticos y lógicos a través de la manipulación. Más tarde, su enfoque inspiró entornos digitales como Scratch, creados para fomentar la experimentación, el pensamiento lógico y la creatividad (Resnick, 2017).

Estas herramientas trasladan los principios del aprendizaje activo a la práctica educativa, promoviendo el razonamiento abstracto mediante el juego y la exploración. El pensamiento computacional en la infancia, por tanto, se vincula con metodologías activas como el aprendizaje basado en proyectos (ABP) y la resolución de problemas, donde el alumno asume un rol protagonista en la construcción del conocimiento. Bers (2020) sostiene que este enfoque potencia la autonomía y la creatividad al ofrecer experiencias abiertas, manipulativas y significativas.

Desde esta perspectiva, la robótica y la programación se convierten en instrumentos pedagógicos que promueven la curiosidad, el razonamiento y la cooperación entre iguales. Asimismo, Alonso-García y Hinojo-Lucena (2021) destacan que las actividades de pensamiento computacional deben responder a principios pedagógicos de accesibilidad e inclusión, garantizando que todos los niños, independientemente de sus capacidades o contexto, puedan participar en experiencias de exploración tecnológica y lúdica.

El pensamiento computacional, según Wing (2006), constituye una competencia transversal del siglo XXI que implica resolver problemas y formular soluciones mediante procesos mentales inspirados en la informática. Sus componentes fundamentales son la descomposición, la abstracción, el reconocimiento de patrones y el diseño de algoritmos. En la descomposición, los niños aprenden a dividir un problema complejo en partes más simples. La abstracción les ayuda a identificar los elementos esenciales de una situación y a ignorar los detalles irrelevantes.

El reconocimiento de patrones fomenta la observación de regularidades, mientras que el diseño de algoritmos se traduce en la creación de secuencias ordenadas de pasos para alcanzar un objetivo (Grover & Pea, 2018). En la Educación Infantil, estos procesos se desarrollan mediante experiencias sensoriales, simbólicas y lúdicas. Actividades como ordenar imágenes para contar historias, planificar rutas para robots de suelo (Bee-Bot o Kibo), o clasificar objetos por atributos, permiten que los niños comprendan las nociones de causa, efecto y secuencia (Bers, 2020).

El objetivo no es enseñar programación formal, sino fomentar una manera de pensar estructurada y creativa, en la que los alumnos aprenden a analizar, planificar y resolver. Según Alonso-García et al. (2022), el pensamiento computacional constituye una herramienta de alfabetización cognitiva que impulsa la capacidad crítica y la resolución de problemas en entornos cotidianos. CAPITULO 5 El pensamiento computacional y la robótica educativa como base del desarrollo de las STEM en la EI 6 3.2.

Estrategias de mediación docente en la infancia y evaluación del pensamiento computacional La mediación docente es un elemento clave para garantizar que la enseñanza del pensamiento computacional se realice de forma significativa, inclusiva y emocionalmente positiva. Inspirado en la teoría sociocultural de Vygotsky (1978), el docente actúa como guía del aprendizaje, ofreciendo andamiajes que facilitan la exploración y la construcción del conocimiento. Cabero-Almenara y Llorente-Cejudo (2020) establecen tres dimensiones esenciales de la mediación educativa: la cognitiva, la socioemocional y la ética.

En la primera, el profesorado orienta al alumnado en la planificación y la resolución de problemas. En la segunda, promueve la empatía, la colaboración y la autorregulación emocional. En la tercera, enseña el uso responsable de la tecnología y fomenta valores de equidad y respeto. Resnick (2017) propone el modelo de las "4P": projects, passion, peers and play (proyectos, pasión, pares y juego), destacando que los niños aprenden mejor cuando trabajan en proyectos motivadores, colaboran con otros y disfrutan del proceso. Este modelo se alinea con la idea de que el docente debe diseñar ambientes de aprendizaje que estimulen la creatividad y permitan experimentar sin temor al error.

Alonso-García, Fernández-Cerero y Sánchez-Gutiérrez (2022) subrayan que la mediación pedagógica en la era digital exige acompañamiento emocional y formación docente continua. La introducción del pensamiento computacional debe integrarse en contextos afectivos, donde el vínculo educativo y el juego actúen como motores del aprendizaje. La evaluación del pensamiento computacional en la Educación Infantil presenta retos significativos debido a la naturaleza exploratoria y creativa del aprendizaje.

Grover y Pea (2018) sostienen que la evaluación debe centrarse en los procesos más que en los resultados, valorando la capacidad de los niños para formular hipótesis, planificar estrategias y reflexionar sobre sus decisiones. La observación sistemática, los portafolios, las rúbricas cualitativas y los diarios de aprendizaje son instrumentos eficaces para registrar evidencias del progreso cognitivo y emocional (Bers, 2020). En los contextos no formales e informales, como talleres familiares o museos de ciencia, las experiencias con robótica y programación pueden evaluarse mediante la documentación visual, el diálogo reflexivo y la autoevaluación guiada.

UNESCO (2021) recomienda una evaluación inclusiva que contemple la diversidad y promueva la autorregulación. Por su parte, Alonso-García et al. (2023) plantean que la evaluación del pensamiento computacional debe incorporar dimensiones éticas y socioemocionales, de modo que se valoren la cooperación, la perseverancia y la creatividad tanto como las destrezas técnicas. La evaluación, en consecuencia, se convierte en un proceso continuo de mejora y acompañamiento, donde el error se interpreta como parte esencial del aprendizaje.

Este enfoque refuerza la idea de que la enseñanza del pensamiento computacional en la infancia es una oportunidad para construir conocimiento de manera reflexiva, colaborativa y significativa. 4. LA ROBÓTICA EDUCATIVA EN LA INFANCIA: RECURSOS Y METODOLOGÍAS 4.1. Tipos de robots educativos La robótica educativa se ha consolidado como un recurso pedagógico de alto valor para la enseñanza en la etapa infantil, al promover la curiosidad, la creatividad y el razonamiento lógico desde edades tempranas.

Su principal aportación consiste en integrar el juego, la exploración y la resolución de problemas mediante herramientas tangibles y visuales que estimulan la comprensión de conceptos abstractos (Bers, 2020). CAPITULO 5 El pensamiento computacional y la robótica educativa como base del desarrollo de las STEM en la EI 7 El aprendizaje mediante robots facilita el desarrollo de habilidades cognitivas y sociales al implicar al niño en actividades activas de observación, manipulación y diseño.

Según Alonso-García y Hinojo- Lucena (2021), la robótica en Educación Infantil proporciona un entorno experiencial que estimula el aprendizaje autónomo y la construcción del conocimiento desde la experimentación. Entre los dispositivos más utilizados en la Educación Infantil destacan Bee-Bot, Kibo, Cubetto, Ozobot y LEGO Education WeDo. Bee-Bot es un robot con comandos direccionales sencillos que facilita la enseñanza de secuencias y la orientación espacial. Kibo, desarrollado por Marina Bers en la Universidad de Tufts, combina piezas electrónicas programables y sensores de movimiento, sin necesidad de pantallas, lo que lo hace idóneo para contextos infantiles (Bers, 2020).

Cubetto introduce la programación tangible mediante bloques de colores que representan instrucciones, mientras que Ozobot utiliza sensores ópticos que responden a patrones de color. Por su parte, LEGO Education WeDo combina construcción física con programación en entornos digitales, permitiendo que los niños comprendan principios básicos de ingeniería y tecnología (Alonso-García et al., 2022). El uso de estos robots en el aula fomenta el aprendizaje interdisciplinar, conectando la tecnología con la matemática, la comunicación y el arte. A través de la manipulación directa, los niños interiorizan conceptos espaciales, numéricos y secuenciales que favorecen el pensamiento lógico.

Además, la robótica despierta la curiosidad científica y promueve la cooperación, ya que la mayoría de las actividades se realizan en pequeños grupos, donde la planificación conjunta y la negociación de ideas son esenciales para alcanzar los objetivos. 4.2. Diseño de secuencias didácticas con robótica: aprendizaje lúdico, inclusivo y experiencial El diseño de actividades con robótica en Educación Infantil debe partir de una intencionalidad pedagógica clara, vinculada al desarrollo de competencias cognitivas, emocionales y sociales. La robótica no es un fin en sí misma, sino un medio para favorecer aprendizajes significativos basados en la experimentación y el juego. Según Alonso-García et al.

(2022), la robótica educativa debe integrarse en metodologías activas como el aprendizaje basado en proyectos (ABP) o el aprendizaje-servicio, donde los niños sean protagonistas de su proceso educativo y construyan soluciones creativas a problemas concretos. Una secuencia didáctica con robótica puede estructurarse en tres fases: exploración, creación y reflexión. En la fase de exploración, los niños manipulan los robots libremente para familiarizarse con sus componentes, comprendiendo su funcionamiento de manera intuitiva. En la fase de creación, planifican y ejecutan un proyecto, como programar un robot para recorrer un laberinto o representar un cuento.

Finalmente, la fase de reflexión invita a analizar los aciertos y errores, reforzando la autorregulación y la metacognición (Resnick, 2017). Cabero-Almenara y Llorente-Cejudo (2020) destacan que la robótica debe concebirse desde una perspectiva inclusiva, garantizando la participación de todos los alumnos, independientemente de su nivel cognitivo o socioemocional. Las actividades se pueden adaptar fácilmente mediante tareas colaborativas o diferentes niveles de dificultad. En este sentido, la robótica se convierte en una herramienta de aprendizaje universal que potencia la diversidad, la cooperación y la autoeficacia.

Asimismo, la planificación docente debe contemplar la transversalidad curricular: las actividades con robots pueden integrarse en proyectos de lengua (creación de historias programadas), matemáticas (conteo de pasos o direcciones), o arte (decoración y dramatización). Este enfoque interdisciplinar enriquece la experiencia educativa y la conecta con los intereses naturales del niño. CAPITULO 5 El pensamiento computacional y la robótica educativa como base del desarrollo de las STEM en la EI 8 4.3.

Robótica y desarrollo cognitivo, emocional y creativo La robótica educativa no solo potencia el pensamiento lógico y la resolución de problemas, sino que también contribuye de manera decisiva al desarrollo cognitivo, emocional y creativo. Según Bers (2020), la robótica promueve la perseverancia y la autoestima, al permitir que los niños observen los resultados tangibles de sus ideas. La posibilidad de construir y programar objetos les brinda un sentido de competencia y autonomía, lo que incrementa su motivación intrínseca. En el ámbito cognitivo, el trabajo con robots exige planificación, memoria, atención y razonamiento espacial.

Los niños deben anticipar acciones, analizar resultados y corregir errores, habilidades que fortalecen su pensamiento analítico. En el plano emocional, las actividades fomentan la empatía y la colaboración, ya que las tareas suelen realizarse en grupo y requieren comunicación constante. Resnick (2017) subraya que la robótica encarna la filosofía de las "4P": projects, passion, peers and play (proyectos, pasión, pares y juego), en la que los niños aprenden mejor cuando trabajan en proyectos que les apasionan, colaboran con otros y disfrutan del proceso lúdico. Este enfoque promueve la creatividad y la imaginación, transformando el aula en un espacio de exploración artística y tecnológica.

Alonso-García, Fernández-Cerero y Sánchez-Gutiérrez (2022) sostienen que la robótica educativa favorece una alfabetización digital humanista, en la que el desarrollo tecnológico se equilibra con la formación ética y emocional. Esta visión es especialmente relevante en la infancia, cuando el aprendizaje debe basarse en la sensibilidad, la cooperación y la curiosidad. Finalmente, la robótica contribuye a la consecución del Objetivo de Desarrollo Sostenible 4 (ODS 4), al promover una educación inclusiva y de calidad que garantice oportunidades equitativas de aprendizaje (Comisión Europea, 2023). 4.4.

Integración de robótica y arte: el enfoque STEAM El modelo STEAM (Science, Technology, Engineering, Arts, and Mathematics) amplía la educación STEM al incorporar el arte como elemento de creatividad y expresión personal (Yakman & Lee, 2012). Este enfoque resulta especialmente relevante en la Educación Infantil, donde la exploración y el juego son las principales formas de aprender. La integración de la robótica y las artes plásticas o escénicas fomenta la imaginación y el pensamiento divergente. Por ejemplo, los alumnos pueden programar robots para realizar coreografías musicales, dramatizar cuentos o crear obras colectivas interactivas.

Estas experiencias permiten vincular la tecnología con la emoción y la estética, haciendo del aprendizaje un proceso integral. Cabero-Almenara (2023) señala que la robótica, al combinarse con la educación artística, potencia la inclusión y ofrece múltiples formas de representación. Las actividades STEAM, además, fortalecen el pensamiento crítico y la resolución de problemas desde una perspectiva interdisciplinar, en la que el arte actúa como puente entre la lógica y la sensibilidad. Por otro lado, Alonso-García y Hinojo-Lucena (2021) subrayan que el enfoque STEAM refuerza la creatividad infantil al permitir que los niños pasen de consumidores de tecnología a creadores de conocimiento.

La robótica, en este contexto, no solo enseña programación, sino que impulsa la capacidad de imaginar, diseñar y materializar ideas propias. En suma, la robótica educativa en la infancia constituye un recurso poderoso para el desarrollo integral, ya que integra ciencia, tecnología, arte y valores humanos en un entorno de aprendizaje activo, lúdico e inclusivo. Su implementación, guiada por docentes capacitados, representa un paso esencial hacia una educación infantil más equitativa, innovadora y orientada al futuro. CAPITULO 5 El pensamiento computacional y la robótica educativa como base del desarrollo de las STEM en la EI 9 5.

EL ROL DEL PROFESORADO EN ENTORNOS DIGITALES En la sociedad digital contemporánea, el profesorado desempeña un papel esencial en la mediación entre tecnología, conocimiento y aprendizaje. El concepto de competencia digital docente ha evolucionado desde un enfoque centrado en el manejo técnico de herramientas hacia un modelo integral que abarca la gestión pedagógica, la reflexión ética y la innovación educativa (Cabero- Almenara & Llorente-Cejudo, 2020). El docente de Educación Infantil debe ser capaz de diseñar entornos de aprendizaje mediados por tecnología, donde la robótica y el pensamiento computacional se integren de manera natural y significativa.

Según Alonso-García (2021), el desarrollo de la competencia digital implica comprender la tecnología como un medio para construir conocimiento, no como un fin en sí mismo. Esta visión demanda pasar del uso instrumental a la creación pedagógica. Además, la pandemia de COVID-19 aceleró la digitalización educativa y puso de manifiesto la necesidad de fortalecer las capacidades del profesorado para afrontar entornos híbridos de enseñanza- aprendizaje (Cabero-Almenara, 2023). En este contexto, la competencia digital docente se considera una competencia clave para la innovación, que debe cultivarse de forma continua y reflexiva.

La incorporación de metodologías STEM en la Educación Infantil exige una formación docente integral que abarque no solo conocimientos técnicos, sino también competencias pedagógicas, comunicativas y éticas. Area-Moreira y Sanabria (2022) señalan que la competencia digital docente se articula en torno a cinco dimensiones: información y alfabetización digital, comunicación y colaboración, creación de contenido digital, seguridad y resolución de problemas. En el contexto infantil, estas competencias se adaptan a las necesidades del alumnado y a las características del entorno escolar. Alonso-García et al.

(2023) subrayan que el profesorado debe conocer los fundamentos del pensamiento computacional y la robótica educativa para integrarlos con un enfoque lúdico, constructivista e inclusivo. Así, la competencia digital se convierte en un instrumento que impulsa el aprendizaje activo, la autonomía y la participación. La formación docente para la era digital requiere superar los modelos tradicionales centrados en la transmisión de contenidos. Wenger (1998) introduce el concepto de comunidades de práctica, espacios colaborativos donde los profesionales comparten experiencias, reflexionan sobre su práctica y generan conocimiento colectivo.

Este modelo se adapta de manera óptima al desarrollo de la competencia digital, ya que promueve la construcción social del aprendizaje. En el ámbito universitario y de la formación inicial del profesorado, estas comunidades permiten el intercambio de recursos, la co-creación de materiales didácticos y la evaluación conjunta de experiencias innovadoras. Alonso-García et al. (2022) enfatizan que la formación docente debe ser situada, contextual y continua, integrando la reflexión pedagógica con la experimentación práctica.

Además, la investigación-acción se presenta como una metodología eficaz para el desarrollo profesional, ya que permite al docente analizar su práctica, introducir mejoras y valorar el impacto de la tecnología en los aprendizajes (Cabero-Almenara & Llorente-Cejudo, 2020). El marco DigCompEdu (Redecker, 2017) desarrollado por la Comisión Europea se ha convertido en una referencia internacional para la evaluación de la competencia digital docente. Este modelo define seis áreas de competencia: compromiso profesional, recursos digitales, enseñanza y aprendizaje, evaluación, empoderamiento del alumnado y desarrollo de la competencia digital de los estudiantes.

En el caso de la Educación Infantil, estas áreas deben interpretarse desde una perspectiva lúdica y experiencial. La evaluación no debe limitarse al dominio técnico, sino que debe contemplar la capacidad del docente para integrar la tecnología en actividades creativas, colaborativas y emocionalmente significativas (Comisión Europea, 2023). Alonso-García et al. (2021) proponen adaptar el marco DigCompEdu a los contextos de la primera infancia, destacando la importancia de la empatía, la comunicación y la capacidad de diseñar experiencias inclusivas.

La autoevaluación y la reflexión compartida constituyen estrategias efectivas CAPITULO 5 El pensamiento computacional y la robótica educativa como base del desarrollo de las STEM en la EI 10 para que los docentes identifiquen sus fortalezas y áreas de mejora, fomentando una cultura de aprendizaje continuo. 6. INNOVACIÓN E INVESTIGACIÓN APLICADA 6.1. Proyectos internacionales de innovación con pensamiento computacional en la infancia La innovación educativa en la etapa infantil se ha convertido en un eje estratégico de las políticas europeas de digitalización y alfabetización científica.

El pensamiento computacional y la robótica educativa constituyen instrumentos esenciales para fomentar una educación activa, crítica y creativa desde los primeros años de escolarización. Entre los proyectos internacionales más relevantes destaca la EU Code Week, una iniciativa de la Comisión Europea que promueve el aprendizaje del pensamiento computacional y la programación de forma lúdica y accesible. Su objetivo es democratizar el conocimiento digital y fomentar la participación de los centros educativos mediante talleres y actividades colaborativas en más de 80 países (Comisión Europea, 2023).

Otro referente es Scientix, la comunidad europea para la educación STEM, impulsada por European Schoolnet. Este proyecto reúne docentes, investigadores y responsables de políticas educativas en torno a buenas prácticas y recursos de innovación científica. En sus publicaciones se reconoce la importancia de introducir las STEM desde la Educación Infantil, vinculando la experimentación, el juego y la resolución de problemas (Scientix, 2022). Asimismo, LEGO Education ha desarrollado programas internacionales como LEGO Education Academy o LEGO WeDo 2.0, que facilitan la integración de la ingeniería y la programación en contextos de aprendizaje basados en el juego.

Estos proyectos han sido adoptados por numerosos sistemas educativos europeos como herramientas para potenciar la creatividad y el trabajo cooperativo (LEGO Education, 2021). Por su parte, Code.org, una organización sin ánimo de lucro con alcance global, impulsa la enseñanza de la programación desde edades tempranas mediante recursos adaptados y gratuitos. Sus materiales han sido traducidos a más de 60 idiomas y utilizados por millones de docentes, consolidándose como un modelo de aprendizaje inclusivo y equitativo (Code.org, 2022). 6.2.

Buenas prácticas de robótica educativa en contextos inclusivos En el contexto español, diferentes comunidades autónomas han impulsado programas de innovación educativa centrados en la robótica y el pensamiento computacional. El Instituto Nacional de Tecnologías Educativas y de Formación del Profesorado (INTEF) promueve desde 2018 el Marco de Competencia Digital Docente y proyectos como Escuelas Conectadas, orientados a la integración de la tecnología en el aula infantil. En Andalucía, el Programa PRODIG fomenta la innovación pedagógica a través de la robótica y el pensamiento computacional, fortaleciendo la competencia digital del profesorado y del alumnado (Junta de Andalucía, 2022).

En la Universidad de Granada (UGR), Alonso-García, Hinojo-Lucena y Marín (2021) destacan la importancia de implementar proyectos de robótica educativa que favorezcan la inclusión y la igualdad de oportunidades, utilizando recursos adaptados a la diversidad funcional y cognitiva. A nivel metodológico, Bers (2020) propone el modelo Coding as a Playground, basado en la creación de entornos donde los niños aprenden a través del juego, la exploración y el diseño de proyectos personales. Este enfoque se adapta perfectamente a contextos inclusivos, ya que respeta los diferentes ritmos de aprendizaje y promueve la colaboración.

La evidencia empírica muestra que la CAPITULO 5 El pensamiento computacional y la robótica educativa como base del desarrollo de las STEM en la EI 11 robótica educativa mejora la autoestima, la motivación y la interacción social del alumnado con necesidades específicas de apoyo educativo (Strawhacker & Bers, 2019). 6.3. Investigación-acción docente y uso de la analítica del aprendizaje La innovación educativa requiere de una base científica que permita evaluar su impacto. En este sentido, la investigación-acción docente constituye una herramienta esencial para reflexionar sobre la práctica, identificar necesidades y transformar la realidad educativa.

Según Alonso-García, Fernández- Cerero y Sánchez-Gutiérrez (2022), el profesorado investigador debe ser capaz de diseñar, aplicar y evaluar estrategias tecnológicas que promuevan la equidad y la inclusión en el aula. En los últimos años, la analítica del aprendizaje (Learning Analytics) ha emergido como una disciplina clave para la mejora pedagógica. Permite recopilar y analizar datos sobre el comportamiento del alumnado con el fin de personalizar la enseñanza y optimizar los procesos de aprendizaje (Siemens & Long, 2011).

Estas herramientas, cuando se aplican con criterios éticos y pedagógicos, facilitan la identificación de patrones, la detección temprana de dificultades y la toma de decisiones basada en evidencias. En el ámbito de la Educación Infantil, el uso de Learning Analytics se combina con metodologías activas y proyectos de robótica para observar la evolución del pensamiento computacional y la creatividad infantil. Cabero-Almenara (2023) advierte, no obstante, que estas tecnologías deben utilizarse con responsabilidad, priorizando la protección de datos y la formación ética del profesorado. 6.4.

Ética, equidad y sostenibilidad en la educación digital infantil La innovación educativa no puede desligarse de la ética y la sostenibilidad. La UNESCO (2021) señala que el uso de tecnologías digitales en la infancia debe orientarse hacia el bienestar, la creatividad y la equidad, evitando las brechas de acceso y género. La ética digital, por tanto, se convierte en un componente transversal de la competencia docente, implicando responsabilidad, empatía y respeto por la privacidad del alumnado. En este sentido, Alonso-García et al. (2023) insisten en que la formación docente debe incorporar la reflexión ética como pilar de la innovación educativa.

Los docentes deben comprender el impacto social de la tecnología y promover una ciudadanía digital crítica y solidaria. Además, la sostenibilidad tecnológica implica diseñar proyectos que aprovechen los recursos digitales de forma responsable, minimizando su huella ambiental y social (Comisión Europea, 2023). Finalmente, la innovación educativa en Educación Infantil debe concebirse como un proceso integral que combina ciencia, tecnología y humanismo. Proyectos como Scientix o EU Code Week demuestran que la cooperación internacional, el intercambio de conocimiento y la investigación aplicada son las vías más eficaces para construir una educación digital inclusiva y sostenible. 7.

DISEÑO DE ACTIVIDADES PRÁCTICAS Y RECURSOS 7.1. Talleres de pensamiento computacional sin pantallas (unplugged) El pensamiento computacional no requiere necesariamente del uso de dispositivos digitales. Las actividades unplugged (sin pantallas) constituyen un enfoque didáctico especialmente apropiado para la Educación Infantil, ya que favorecen la manipulación, la experimentación y la comprensión simbólica del entorno (Bell, Alexander, Freeman & Grimley, 2009). Estas actividades permiten trabajar los componentes del pensamiento computacional —como la secuenciación, la descomposición o el reconocimiento de patrones— a través del juego físico y colaborativo.

CAPITULO 5 El pensamiento computacional y la robótica educativa como base del desarrollo de las STEM en la EI 12 Ejemplos comunes son los juegos de rutas o laberintos donde los niños siguen instrucciones paso a paso ("avanza dos pasos", "gira a la izquierda"), representando secuencias de comandos. Otros ejercicios implican ordenar imágenes o tarjetas para construir historias, simulando algoritmos simples. Alonso-García, Hinojo-Lucena y Marín (2021) destacan que estas experiencias estimulan la planificación, la coordinación motriz y la comprensión espacial, al tiempo que fortalecen la comunicación oral y la cooperación.

Desde una perspectiva pedagógica, las actividades unplugged fomentan el pensamiento lógico y la resolución de problemas en contextos lúdicos, accesibles e inclusivos. Bers (2020) subraya que el pensamiento computacional en edades tempranas debe concebirse como una práctica cultural y creativa antes que técnica, de modo que el aprendizaje sea significativo y contextualizado. 7.2. Actividades integradas con robótica y narración digital La combinación de robótica educativa y narración digital constituye una estrategia innovadora para promover la alfabetización tecnológica y expresiva en la infancia.

Este enfoque, conocido como storycoding, permite a los niños crear historias interactivas mediante la programación de robots o aplicaciones digitales (Bers & Resnick, 2015). Por ejemplo, los estudiantes pueden programar un Bee-Bot o un Kibo para representar escenas de un cuento tradicional, o utilizar plataformas como ScratchJr para animar historias inventadas. Según Alonso-García, Fernández-Cerero y Sánchez-Gutiérrez (2022), estas actividades favorecen el desarrollo simultáneo de competencias lingüísticas, cognitivas y tecnológicas, al integrar narrativa, arte y pensamiento lógico.

La narración digital fomenta la creatividad y la empatía, ya que permite a los niños representar emociones y situaciones mediante personajes programados. Además, ofrece oportunidades inclusivas para el aprendizaje, al adaptarse a distintos estilos y ritmos (Cabero-Almenara & Llorente-Cejudo, 2020). Este tipo de actividades reflejan el espíritu del enfoque STEAM, donde la tecnología y las artes convergen en proyectos interdisciplinarios significativos. 7.3.

Creación de mini proyectos STEM para el aula infantil Los mini proyectos STEM son una metodología idónea para integrar ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas en la Educación Infantil a través del aprendizaje basado en proyectos (ABP). Estos proyectos, de corta duración y carácter experiencial, permiten que los niños formulen preguntas, exploren fenómenos y construyan soluciones tangibles (Bybee, 2013). Un ejemplo podría ser el diseño de un puente con materiales reciclados, la construcción de un circuito eléctrico simple o la programación de un robot para transportar objetos ligeros. Estas experiencias estimulan la curiosidad, la observación y el razonamiento científico.

Alonso-García et al. (2023) señalan que los proyectos STEM en la infancia deben partir de la exploración sensorial y del juego simbólico, integrando los intereses y experiencias previas de los alumnos. El docente desempeña un papel fundamental como mediador y diseñador de entornos de aprendizaje flexibles, donde se promueva la colaboración, la experimentación y el error como parte del proceso formativo (Resnick, 2017). Además, los mini proyectos fomentan la responsabilidad ambiental y la creatividad sostenible, al incorporar materiales reutilizables y conceptos de reciclaje en el aula (UNESCO, 2021).

La evaluación en el contexto STEM infantil debe centrarse en los procesos de aprendizaje más que en los productos finales. Grover y Pea (2018) recomiendan utilizar métodos de evaluación cualitativos y formativos, como la observación directa, los portafolios y los diarios de aprendizaje, que permiten documentar la evolución del pensamiento y la creatividad de los niños. CAPITULO 5 El pensamiento computacional y la robótica educativa como base del desarrollo de las STEM en la EI 13 En la etapa infantil, la autoevaluación se introduce de forma lúdica y simbólica, mediante escalas visuales, pictogramas o conversaciones guiadas sobre cómo se sintieron al realizar las actividades.

Según Alonso-García et al. (2021), estas estrategias fortalecen la autonomía y la metacognición, ayudando al alumnado a identificar sus avances y desafíos. Cabero-Almenara (2023) añade que la competencia digital docente es crucial para diseñar instrumentos de evaluación inclusivos, que contemplen la diversidad y promuevan la reflexión ética sobre el uso de la tecnología. De esta manera, la evaluación se convierte en un espacio de crecimiento y no de exclusión, reforzando los valores de equidad y cooperación que sustentan la educación STEM. 8. PROYECCIÓN Y FUTURO DE LAS STEM EN EDUCACIÓN INFANTIL 8.1.

De la Web 4.0 a la 7.0: el papel de la IA en la educación STEM El desarrollo de las tecnologías digitales ha transformado la enseñanza de las ciencias, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas (STEM) desde una perspectiva evolutiva que abarca desde la Web 4.0 hasta la 7.0. La Web 4.0, caracterizada por la conectividad inteligente y el Internet de las Cosas (IoT), introdujo sistemas capaces de anticipar las necesidades del usuario y ofrecer experiencias de aprendizaje personalizadas (Berners-Lee et al., 2020). En este contexto, la inteligencia artificial (IA) se consolidó como una herramienta fundamental para el diseño de entornos educativos adaptativos y predictivos.

La Web 5.0, o web sensorial y emocional, avanza hacia la integración de la IA con la afectividad humana. Los algoritmos son capaces de analizar expresiones faciales, tono de voz o gestos, ofreciendo respuestas empáticas y adaptadas a las emociones del estudiante (Boden, 2021). En la Web 6.0, emerge la fusión entre lo físico y lo digital, con tecnologías inmersivas como la realidad aumentada (RA), la realidad virtual (RV) y los metaversos educativos, que permiten experiencias de aprendizaje multisensoriales y colaborativas (Cabero-Almenara & Barroso-Osuna, 2021).

Finalmente, la Web 7.0, apoyada en la computación cuántica y la IA consciente, abre la posibilidad de entornos de aprendizaje autorregulados, donde las máquinas no solo procesan datos, sino que comprenden contextos éticos y culturales complejos (Alonso-García, Hinojo-Lucena & Marín, 2023). Para la Educación Infantil, esta evolución tecnológica implica un desafío y una oportunidad. La IA puede facilitar la personalización del aprendizaje, la detección temprana de dificultades y el fortalecimiento de las competencias STEM mediante juegos y simulaciones inteligentes.

Sin embargo, su integración debe realizarse de manera crítica y ética, preservando el papel del docente como mediador humano insustituible. 8.1. Aprendizaje adaptativo y entornos de co-aprendizaje humano-IA El aprendizaje adaptativo se fundamenta en la capacidad de los sistemas tecnológicos para ajustar los contenidos, ritmos y niveles de dificultad a las características individuales del estudiante. En la Educación Infantil, esta adaptabilidad se traduce en experiencias personalizadas que respetan los diferentes estilos de aprendizaje y las etapas de desarrollo cognitivo (Bers, 2020).

Los entornos de co-aprendizaje humano-IA combinan la inteligencia emocional y pedagógica del docente con la analítica de datos de los algoritmos, generando experiencias de enseñanza más eficientes y motivadoras (Luckin, 2018). Estas plataformas, dotadas de learning analytics y machine learning, permiten observar cómo aprenden los niños, identificar patrones de progreso y ofrecer retroalimentación inmediata. En España, proyectos como IA en Educación 2030 y Aula del Futuro (INTEF, 2022) están experimentando con herramientas adaptativas en contextos reales.

Estas iniciativas promueven una visión humanista de la inteligencia artificial, donde la tecnología se concibe como apoyo al docente y CAPITULO 5 El pensamiento computacional y la robótica educativa como base del desarrollo de las STEM en la EI 14 no como sustituto. Alonso-García et al. (2022) subrayan que la IA debe entenderse como un recurso para la equidad, la inclusión y la innovación, garantizando siempre la centralidad del aprendizaje significativo. 8.2. La ética del pensamiento computacional y recomendaciones para políticas educativas La expansión de la inteligencia artificial en la educación conlleva importantes retos éticos.

La UNESCO (2021) enfatiza la necesidad de una alfabetización digital ética, que combine el pensamiento computacional con la conciencia social y la empatía digital. Los niños deben aprender a entender el funcionamiento de los algoritmos, pero también sus implicaciones morales y sociales. La ética del pensamiento computacional implica formar ciudadanos capaces de tomar decisiones responsables en un entorno digital. Bers (2020) sostiene que el pensamiento computacional no debe reducirse a la programación, sino ampliarse hacia el pensamiento crítico, la creatividad y la responsabilidad tecnológica.

La empatía digital se configura como una competencia clave para el siglo XXI, que busca humanizar la interacción con las máquinas y promover la sensibilidad ante la diversidad. Alonso-García et al. (2023) plantean que la educación STEM debe incorporar la dimensión emocional de la tecnología, promoviendo la colaboración, el respeto y la sostenibilidad digital desde la primera infancia. El futuro de las STEM en la Educación Infantil exige políticas educativas que integren de manera coherente la innovación tecnológica con la equidad y la sostenibilidad.

Las administraciones deben invertir en infraestructura digital, pero también en la formación docente universitaria, para asegurar que los profesionales comprendan tanto los aspectos técnicos como los pedagógicos y éticos de la IA (Cabero-Almenara & Llorente-Cejudo, 2020). En el ámbito universitario, se recomienda implementar planes de estudio que incluyan asignaturas sobre pensamiento computacional, robótica y ética digital. Las universidades, como la UGR, ya avanzan en la creación de laboratorios de innovación educativa que combinan investigación aplicada y prácticas docentes (Alonso-García et al., 2021).

Asimismo, es necesario fortalecer las redes internacionales de cooperación, como Scientix y EU Code Week, que facilitan la transferencia de conocimiento y recursos. La Comisión Europea (2023) sugiere promover marcos comunes de competencia digital docente, como el DigCompEdu, adaptado a las etapas iniciales de aprendizaje. Finalmente, la sostenibilidad del futuro educativo dependerá de la capacidad de las instituciones para equilibrar la tecnología con los valores humanistas. Como señala Resnick (2017), "la tecnología debe servir para ampliar la imaginación humana, no para reemplazarla".

En este sentido, la innovación educativa en la infancia debe orientarse a formar ciudadanos críticos, creativos y empáticos, preparados para convivir en un mundo cada vez más interconectado y digital. CAPITULO 5 El pensamiento computacional y la robótica educativa como base del desarrollo de las STEM en la EI 15 9. REFERENCIAS Aghaei, S., Nematbakhsh, M. A., & Farsani, H. K. (2012). Evolution of the World Wide Web: From Web 1.0 to Web 5.0. International Journal of Web & Semantic Technology, 3(1), 1–10. https://doi.org/10.5121/ijwest.2012.3101 Alonso-García, S., & Hinojo-Lucena, F. J. (2021). Recursos didácticos y tecnológicos aplicados a la educación infantil: teoría y práctica.

Wolters Kluwer. Alonso-García, S., Fernández-Cerero, J., & Sánchez-Gutiérrez, I. (2022). Formación digital del profesorado universitario para atender a estudiantes con discapacidad. Revista de Innovación Educativa y Tecnología, 12(2), 45–59. Alonso-García, S., Hinojo-Lucena, F. J., & Marín, J. A. (2023). Pensamiento computacional y robótica educativa en la formación docente inicial. Revista Internacional de Innovación Educativa, 14(1), 22–38. Dialnet. Alonso-García, S., Hinojo-Lucena, F. J., (2021). Recursos didácticos y tecnológicos aplicados a la educación infantil (EI): Teoría y práctica. Wolters Kluwer. Area-Moreira, M., & Sanabria, A. L. (2022).

Tecnología educativa y transformación digital del aula. Revista de Educación Mediática y TIC, 11(2), 45–63. Area-Moreira, M., & Sanabria, A. L. (2022). Tecnología educativa y transformación digital del aula. Revista de Educación Mediática y TIC, 11(2), 45–63. Bell, T., Alexander, J., Freeman, I., & Grimley, M. (2009). Computer science unplugged: School students doing real computing without computers. The New Zealand Journal of Applied Computing and Information Technology, 13(1), 20–29. Berners-Lee, T., Fischetti, M., & Dertouzos, M. (2020). Weaving the Web: The original design and ultimate destiny of the World Wide Web. HarperCollins. Bers, M. U. (2020).

Coding as a playground: Programming and computational thinking in the early childhood classroom (2nd ed.). Routledge. Bers, M. U., & Resnick, M. (2015). The official ScratchJr book. No Starch Press. Boden, M. A. (2021). AI: Its nature and future. Oxford University Press. Bybee, R. W. (2013). The case for STEM education: Challenges and opportunities. NSTA Press. Cabero-Almenara, J. (2023). Digital Teaching Competence According to the DigCompEdu Framework: A Comparative Study. New Approaches in Educational Research, 12(2), 201–220. Cabero-Almenara, J., & Llorente-Cejudo, C. (2020). COVID-19: Transformación digital y competencia digital docente. Campus Virtuales, 9(2), 25–34. Comisión Europea.

(2023). European Framework for the Digital Competence of Educators (DigCompEdu). Publications Office of the European Union. González-Calero, J. A., Cózar, R., & López-Carrillo, J. A. (2021). Aprendizaje STEM en Educación Infantil: implicaciones didácticas y tecnológicas. Revista Española de Pedagogía, 79(280), 401–418. Grover, S., & Pea, R. (2018). Computational thinking: A competency whose time has come. Computer Science Education, 28(2), 70–99. CAPITULO 5 El pensamiento computacional y la robótica educativa como base del desarrollo de las STEM en la EI 16 LEGO Education. (2021). Learning through play: Inspiring the builders of tomorrow. LEGO Group. Luckin, R. (2018).

Machine learning and human intelligence: The future of education for the 21st century. UCL Institute of Education Press. Papert, S. (1980). Mindstorms: Children, computers, and powerful ideas. Basic Books. Piaget, J. (1970). Psychology and pedagogy. Penguin Books. Redecker, C. (2017). European Framework for the Digital Competence of Educators (DigCompEdu). Publications Office of the European Union. Scientix. (2022). STEM education for the future of Europe. European Schoolnet. Siemens, G., & Long, P. (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. EDUCAUSE Review, 46(5), 30–40. Strawhacker, A., & Bers, M. U. (2019).

What they learn when they learn coding: Investigating cognitive domains and computer programming knowledge in young children. Educational Technology Research and Development, 67(3), 541–575. UNESCO. (2021). Reimagining our futures together: A new social contract for education. UNESCO Publishing. Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Harvard University Press. Wenger, E. (1998). Communities of practice: Learning, meaning, and identity. Cambridge University Press. Wing, J. M. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33–35. Yakman, G., & Lee, H. (2012). Exploring the theoretical nature of STEAM education.

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