Reunión de Proyectos en Pensamiento Computacional

29 y 30 de septiembre 2025
Medellín, Colombia


Evento sujeto de apoyo financiero


Ponentes


Guillermo de Hoyos


Título
El Pensamiento Computacional como herramienta para luchar contra la simplificación del pensamiento humano ante los Grandes Modelos de Lenguaje

Con el advenimiento y popularización de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM – Large Language Models), herramientas capaces de establecer diálogos en lenguaje humano, y que parecieran contener un pensamiento enciclopédico, los seres humanos nos vemos expuestos a una situación sin precedentes, en la que podemos realizar consultas sobre prácticamente cualquier tema, y obtener respuestas a éstas, realizando un mínimo esfuerzo mental. Esto puede tener resultados funestos en cuanto a nuestra capacidad de analizar y comprender la justa dimensión de los problemas que debemos abordar cotidianamente, llevándonos a situaciones en las cuales nos resignamos a depender cada vez más de estas tecnologías, facilitándonos la vida, pero al mismo tiempo, mermando potencialmente nuestras capacidades intelectuales.
El ejercicio del Pensamiento Computacional en todas sus dimensiones puede vislumbrarse como una herramienta para luchar contra este riesgo, razón por la cual debe establecerse una metodología que, sin dejar de hacer uso de las ventajas tecnológicas de las herramientas de vanguardia, mantener y mejorar nuestra capacidad de pensar. De esta manera, en este mini-taller se comentará sobre las características principales de los LLM, sus ventajas y desventajas, y los recursos propios del Pensamiento Computacional que nos permitirán hacer uso de ellos de manera eficiente, y sin perder terreno en cuanto a nuestra intelectualidad.

Universidad Veracruzana



Karina Figueroa


Universidad Michoacana

Biographical sketch

Realizó sus estudios de doctorado en Ciencias de la Computación en la Universidad de Chile, en la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas. Actualmente es profesora e investigadora de tiempo completo de la Facultad de ciencias físico-matemáticas de la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo en México y pertenece al Sistema Nacional de Investigadores nivel 1 en México.

Es editora en Jefe de la revista de divulgación Komputer Sapiens de temas relacionados con Inteligencia Artificial, la cual es financiada por la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial y reconocida por CONAHCyT; Además, colaboradora con la empresa Amphora Health (ciencia de datos en bases de datos médicas); Es parte activa de distintas organizaciones como: Miembro de la Academia Mexicana de Computación (y de la sección de Educación); de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial, y de la Red de Inteligencia Computacional Aplicada. Ha dirigido diversas tesis de licenciatura y maestría; además de ser entrenadora de diversos equipos para concursos de programación nacionales y hackatones. Fue delegada de la Olimpiada de informática en el estado de Michoacán por 5 años.



Marcela Quiroz


Biographical sketch

Dra. Marcela Quiroz Castellanos

Marcela Quiroz es Doctora en Ciencias de la Computación por el Instituto Tecnológico de Tijuana y Maestra en Ciencias de la Computación por el Instituto Tecnológico de Cd. Madero. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, de la Sociedad Mexicana de Ciencia de la Computación, así como de los consejos directivos de la Academia Mexicana de Computación y de la Federación Mexicana de Robótica. Es miembro fundador del grupo de divulgación Código IA. Actualmente es coordinadora del Doctorado en Inteligencia Artificial e investigadora titular en el Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial de la Universidad Veracruzana, donde desarrolla investigación en el área de Aprendizaje Computacional y Optimización Inteligente.

Universidad Veracruzana





Alejandra Magana


Purdue University

Computational Cognitive Apprenticeship for Scaffolding Individual and Team-based Modeling and Simulation Practices

Modern engineering workplaces now use computational practices to aid in analyzing and designing products, processes, and systems. In light of the integration of these practices in the corporate workplace, educators continue to identify the breadth and depth of computation, data science, and modeling and simulation skills needed by the 21st Century’s Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) workforce. This research agenda establishes an integrated, evidence-based program of research and education centered on how people develop model-based reasoning through authentic computational practices. Through a series of design- based research studies, our goal is to understand (i) How faculty can support student model- based reasoning using computational tools? and (ii) How students can develop modeling and simulation adaptive expertise.

This presentation (1) situates the different learning challenges undergraduate engineering students experience when engaging in modeling and simulation practices; (2) identifies the different forms of reasoning used when students engage in these practices as they perform problem-solving; and (3) characterizes students’ development of modeling and simulation expertise in terms of cognitive and metacognitive knowledge. In doing so, the ultimate goal of this research program is to identify pedagogies and learning strategies that can result in students’ computational adaptive expertise. Lessons learned from these studies have resulted in a computational cognitive apprenticeship model that can be used as a guideline to support learners, individually and in teams, in using computation meaningfully for their learning and overcoming challenges when engaged in this complex practice. 

Biography
Dr. Alejandra J. Magana is the W.C. Furnas Professor in Enterprise Excellence in the Department of Computer and Information Technology and Professor at the School of Engineering Education at Purdue University. She holds a B.E. in Information Systems and an M.S. in Technology, both from Tec de Monterrey, an M.S. in Educational Technology, and a Ph.D. in Engineering Education, both from Purdue University. Her research program investigates how model-based cognition in Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) can be better supported by means of educational and expert technological tools and practices such as computational and data science and modeling and simulation practices. In 2015 Dr. Magana received the National Science Foundation’s Faculty Early Career Development (CAREER) Award to investigate modeling and simulation practices in undergraduate engineering education. The research findings from this work have been translated into educational practice and guidance with her book Teaching and Learning in STEM With Computation, Modeling, and Simulation Practices: A Guide for Practitioners and Researchers. In 2016 she was conferred the status of Purdue Faculty Scholar for being on an accelerated path
toward academic distinction; in 2022, she was inducted into the Purdue University Teaching Academy, recognizing her excellence in teaching; and in 2024, she was conferred the grade of Fellow Member for the American Society for Engineering Education (ASEE). Dr. Magana serves as Deputy Editor for the Journal of Engineering Education, Associate Editor for the Computer Applications in Engineering Education journal, and Co-Director for the Education Department for IEEE Computer Graphics and Applications.



Contacto

Cualquier duda o comentario puede ser enviado al comité organizador del programa mediante la dirección de correo electrónico info@sipeco.org.