
Reunión de Proyectos en Pensamiento Computacional
29 y 30 de septiembre 2025
Medellín, Colombia
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

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.
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

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.








