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Programming trains more than codeProgramar entrena más que código · V7

20 slides · 10 min · 2026-08-13 language
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Programming trains more thancodeMade for Marcus Mors, by Hanademi
  1. Programming does not automatically transform the mind, but it can train transferable skills.
  2. The best available synthesis estimated an average cognitive transfer of 0.49.
  3. The educational goal should be to transfer reasoning, not memorize syntax.
Programar entrena más quecódigoMade for Marcus Mors, by Hanademi
  1. Programar no transforma automáticamente la mente, pero sí puede entrenar habilidades transferibles.
  2. La mejor síntesis disponible estimó una transferencia cognitiva promedio de 0,49.
  3. El objetivo educativo debe ser transferir el razonamiento, no memorizar sintaxis.
Learning programming improved other thinking skillsby about half their typical spreadPositive transfer spans creativity, mathematics, metacognition, reasoning and spatial ability; the synthesisdid not test IQ, well-being, personality or adult life outcomes.Made for Marcus Mors, by HanademiSources: Scherer, R., Siddiq, F., y Sánchez Viveros, B. (2019). The cognitive benefits of learning computerprogramming: A meta-analysis of transfer effects. Journal of Educational Psychology.; Study: The CognitiveBenefits of Learning Computer Programming - Faculty of Educational Sciences.UnitEstimated improvement in other skills, standard deviationsEstimated improvement in other skills, standard deviationsNo improvementCreativityMathematicsOverall averageMetacognitionReasoning and spatial ability0.730.570.490.440.37105 studies, 14,674 participants
Positive transfer spans creativity, mathematics, metacognition, reasoning and spatial ability; the synthesis did not test IQ, well-being, personality or adult life outcomes.
Programar mejoró otras habilidadesmentales en cerca de media variación típicaLa transferencia positiva abarca creatividad, matemáticas, metacognición, razonamiento y habilidadespacial; la síntesis no evaluó el cociente intelectual, el bienestar, la personalidad ni los resultados de lavida adulta.Made for Marcus Mors, by HanademiFuentes: Scherer, R., Siddiq, F., y Sánchez Viveros, B. (2019). The cognitive benefits of learning computerprogramming: A meta-analysis of transfer effects. Journal of Educational Psychology.; Study: The CognitiveBenefits of Learning Computer Programming - Faculty of Educational Sciences.UnidadMejora estimada en otras habilidades, desviaciones estándarMejora estimada en otras habilidades, desviaciones estándarSin mejoraCreatividadMatemáticasPromedio generalMetacogniciónRazonamiento y habilidad espacial0,730,570,490,440,37105 estudios, 14.674 participantes
La transferencia positiva abarca creatividad, matemáticas, metacognición, razonamiento y habilidad espacial; la síntesis no evaluó el cociente intelectual, el bienestar, la personalidad ni los resultados de la vida adulta.
Three ideas for reading the evidenceMade for Marcus Mors, by HanademiCognitive transferUsing a skill learned in a different task or context.Hedges' gA standardized measure for comparing effect size.MetacognitionObserving and correcting the way one thinks and learns.
The central idea is transfer. It's not enough to solve the same exercise better after practicing it. The skill must reappear in another task, another subject, or a new situation. Effect measures allow us to estimate how far that learning travels.
Tres ideas para leer la evidenciaMade for Marcus Mors, by HanademiTransferencia cognitivaUsar una habilidad aprendida en una tarea o contexto diferente.g de HedgesMedida estandarizada para comparar el tamaño de un efecto.MetacogniciónObservar y corregir la forma en que uno piensa y aprende.
La idea central es la transferencia. No basta con resolver mejor el mismo ejercicio después de practicarlo. La habilidad debe reaparecer en otra tarea, otra materia o una situación nueva. Las medidas de efecto permiten estimar cuánto viaja ese aprendizaje.
Programming improved other thinking skillsby about half their typical spreadAverage cognitive transfer estimated by 2 meta-analyses, in standard deviations.Made for Marcus Mors, by HanademiSources: Scherer, R., Siddiq, F., y Sánchez Viveros, B. (2019). The cognitive benefits of learning computer programming: A meta-analysis of transfer effects. Journal of EducationalPsychology.; Liao, Y. C., y Bright, G. W. (1991). Effects of computer programming on cognitive outcomes: A meta-analysis. Journal of Educational Computing Research.Sources use different measurement bases; read the comparison directionally, not as one exact scale.Unitstandard deviations0.30.40.50.60.419910.520190.5
The promise doesn't need exaggeration to be compelling. Two separate meta-analyses estimated average effects of 0.41 and 0.49. That points to a moderate cognitive dividend, not an automatic transformation. For students, the useful question is how to convert that practice into skills that travel beyond code.
Programar mejoró otras habilidadesmentales en cerca de media variación típicaTransferencia cognitiva promedio estimada por 2 metaanálisis, en desviaciones estándar.Made for Marcus Mors, by HanademiFuentes: Scherer, R., Siddiq, F., y Sánchez Viveros, B. (2019). The cognitive benefits of learning computer programming: A meta-analysis of transfer effects. Journal of EducationalPsychology.; Liao, Y. C., y Bright, G. W. (1991). Effects of computer programming on cognitive outcomes: A meta-analysis. Journal of Educational Computing Research.Las fuentes usan bases de medición distintas; lea la comparación como tendencia, no como una escala exacta.Unidaddesviaciones estándar0,30,40,50,60,419910,520190,5
La promesa no necesita exagerarse para ser interesante. Dos metaanálisis separados estimaron efectos promedio de 0,41 y 0,49. Eso apunta a un dividendo cognitivo moderado, no a una transformación automática. Para estudiantes, la pregunta útil es cómo convertir esa práctica en habilidades que viajen fuera del código.
Programming boosted creativity 149% as much as itsaverage boost across thinking skillsDivide each 2019 transfer effect by the average effect of 0.49 and multiply by 100.Made for Marcus Mors, by HanademiSources: Scherer, R., Siddiq, F., y Sánchez Viveros, B. (2019). The cognitive benefits of learning computerprogramming: A meta-analysis of transfer effects. Journal of Educational Psychology.; Study: The CognitiveBenefits of Learning Computer Programming - Faculty of Educational Sciences.UnitIndex of cognitive transfer, average effect = 100Creativity149Mathematics116Average effect100Metacognition90Reasoning and spatial ability76
Creativity and mathematics exceeded the average effect, while metacognition, reasoning and spatial ability fell below it.
Programar mejoró la creatividad un 149% de sumejora promedio en habilidades mentalesDividir cada efecto de transferencia de 2019 por el efecto promedio de 0,49 y multiplicar por 100.Made for Marcus Mors, by HanademiFuentes: Scherer, R., Siddiq, F., y Sánchez Viveros, B. (2019). The cognitive benefits of learning computerprogramming: A meta-analysis of transfer effects. Journal of Educational Psychology.; Study: The CognitiveBenefits of Learning Computer Programming - Faculty of Educational Sciences.UnidadÍndice de transferencia cognitiva, efecto promedio = 100Creatividad149Matemáticas116Efecto promedio100Metacognición90Razonamiento y habilidad espacial76
Creatividad y matemáticas superaron el efecto promedio, mientras que metacognición, razonamiento y habilidad espacial quedaron por debajo.
Code is the starting pointSource code displayed in a programming editor on a laptop.Sources: Study: The Cognitive Benefits of Learning Computer Programming - Faculty of Educational Sciences.
Transfer begins in the practiced domain and is judged by what carries beyond it.
El código es el punto de partidaCódigo fuente mostrado en un editor de programación en una computadora portátil.Fuentes: Study: The Cognitive Benefits of Learning Computer Programming - Faculty of Educational Sciences.
La transferencia comienza en el ámbito practicado y se evalúa por lo que llega más allá.
The 539 effects come from 105studies, not 539 experiments.This distinction prevents inflating the apparent volume of evidence and helps interpret theaverage with caution.Sources: Scherer, R., Siddiq, F., y Sánchez Viveros, B. (2019). The cognitive benefits of learning computer programming: A meta-analysis of transfereffects. Journal of Educational Psychology.
The amount of evidence matters, but it must be counted correctly. The synthesis gathered 539 estimates drawn from 105 studies. A single study could contribute multiple effects. The base is broad, though its observations are not completely independent.
Los 539 efectos proceden de 105 estudios,no de 539 experimentos.La distinción evita inflar el volumen aparente de evidencia y ayuda a interpretar elpromedio con prudencia.Fuentes: Scherer, R., Siddiq, F., y Sánchez Viveros, B. (2019). The cognitive benefits of learning computer programming: A meta-analysis of transfereffects. Journal of Educational Psychology.
La cantidad de evidencia importa, pero hay que contarla bien. La síntesis reunió 539 estimaciones extraídas de 105 estudios. Una misma investigación podía aportar varios efectos. La base es amplia, aunque sus observaciones no son completamente independientes.
Programming improved creativity andmathematics skillsEstimated effects by domain, Hedges' g. Subgroups are less certain than the overall average.Made for Marcus Mors, by HanademiSources: Scherer, R., Siddiq, F., y Sánchez Viveros, B. (2019). The cognitive benefits of learning computer programming: A meta-analysisof transfer effects. Journal of Educational Psychology.UnitHedges' g0.7Creativity0.6Mathematics0.5Overall average0.4Metacognition0.4Reasoning and spatial ability
Not all capacities respond the same way. Creativity reaches an estimate of 0.73 and mathematics 0.57, both above the average of 0.49. Metacognition comes in at 0.44 and reasoning with spatial ability at 0.37. Programming appears to train an uneven set of capacities, not a single general faculty.
Programar mejoró la creatividad y lashabilidades matemáticasEfectos estimados por dominio, g de Hedges. Los subgrupos son más inciertos que el promedio general.Made for Marcus Mors, by HanademiFuentes: Scherer, R., Siddiq, F., y Sánchez Viveros, B. (2019). The cognitive benefits of learning computer programming: A meta-analysisof transfer effects. Journal of Educational Psychology.Unidadg de Hedges0,7Creatividad0,6Matemáticas0,5Promedio general0,4Metacognición0,4Razonamiento y espacio
No todas las capacidades responden igual. Creatividad alcanza una estimación de 0,73 y matemáticas 0,57, ambas por encima del promedio de 0,49. Metacognición queda en 0,44 y razonamiento con habilidad espacial en 0,37. Programar parece entrenar un conjunto desigual de capacidades, no una sola facultad general.
Improving a practiced task does not ensuregeneral cognitive improvement.Evidence supports concrete skills more clearly than general and lasting benefits.Sources: Sala, G., y Gobet, F. (2019). Cognitive training does not enhance general cognition. Trends in Cognitive Sciences.
Practice produces progress, but progress can remain locked within the task. Reviews of cognitive training warn that mastering an exercise does not guarantee better performance on different problems. That limit also matters when teaching programming. The desired outcome must be practiced outside the code editor.
Mejorar una tarea practicada no asegurauna mejora cognitiva general.La evidencia respalda habilidades concretas con mayor claridad que beneficios generalesy permanentes.Fuentes: Sala, G., y Gobet, F. (2019). Cognitive training does not enhance general cognition. Trends in Cognitive Sciences.
La práctica produce progreso, pero el progreso puede quedarse encerrado en la tarea. Las revisiones de entrenamiento cognitivo advierten que dominar un ejercicio no garantiza rendir mejor en problemas distintos. Ese límite también importa al enseñar programación. El resultado deseado debe practicarse fuera del editor de código.
Digital activity is not transferA hand operating a mouse beside a computer keyboard.Sources: 56% of EU people have basic digital skills - News articles - Eurostat. ec.europa.eu.
Computer use can indicate access or activity, but it does not by itself demonstrate transferable learning.
La actividad digital no es transferenciaUna mano maneja un ratón junto a un teclado de computadora.Fuentes: 56% of EU people have basic digital skills - News articles - Eurostat. ec.europa.eu.
El uso de computadoras puede indicar acceso o actividad, pero no demuestra por sí solo un aprendizaje transferible.
Only 8 education systems measured students’computer and information skills internationallyComputational thinking averages in ICILS 2018, points. The international option had limited coverage.Made for Marcus Mors, by HanademiSources: Fraillon, J., Ainley, J., Schulz, W., Friedman, T., y Duckworth, D. (2020). Preparing for life in a digital world: IEA ICILS2018 international report. IEA.Unitpoints ICILS536South Korea460Luxembourg
Computational thinking can be measured, and results are not uniform. ICILS recorded 536 points in South Korea and 460 in Luxembourg. The gap of 76 points is visible, but only 8 systems participated in this option. The measurement opens a door; it does not yet offer a global map.
Solo 8 sistemas educativos compararoninternacionalmente las habilidades digitales de susestudiantesPromedios de pensamiento computacional en ICILS 2018, puntos. La opción internacional tuvo coberturalimitada.Made for Marcus Mors, by HanademiFuentes: Fraillon, J., Ainley, J., Schulz, W., Friedman, T., y Duckworth, D. (2020). Preparing for life in a digital world: IEA ICILS2018 international report. IEA.Unidadpuntos ICILS536Corea del Sur460Luxemburgo
El pensamiento computacional puede medirse, y los resultados no son uniformes. ICILS registró 536 puntos en Corea del Sur y 460 en Luxemburgo. La brecha de 76 puntos es visible, pero solo 8 sistemas participaron en esta opción. La medición abre una puerta, no ofrece todavía un mapa mundial.
A study with 49 students found nosignificant general improvement.The result belongs to a small sample and a specific intervention. It should not begeneralized to all programming courses.Sources: Kalelioğlu, F., y Gülbahar, Y. (2014). The effects of teaching programming via Scratch on problem solving skills. Informatics in Education.
One concrete result challenges the easy promise. After learning Scratch, 49 fifth-graders did not improve significantly on a general problem-solving test. The study is small, so it does not close the question. It does show that teaching code and achieving transfer are not the same thing.
Un estudio con 49 estudiantes no encontróuna mejora general significativa.El resultado pertenece a una muestra pequeña y a una intervención específica. No debegeneralizarse a todos los cursos de programación.Fuentes: Kalelioğlu, F., y Gülbahar, Y. (2014). The effects of teaching programming via Scratch on problem solving skills. Informatics in Education.
Un resultado concreto pone freno a la promesa fácil. Después de aprender Scratch, 49 estudiantes de quinto grado no mejoraron significativamente en una prueba general de resolución de problemas. El estudio es pequeño, por lo que no cierra la pregunta. Sí demuestra que enseñar código y obtener transferencia no son la misma cosa.
The brain evidence on programming comesfrom 36 peopleParticipants in 2 neuroimaging experiments on Python and ScratchJr comprehension.Made for Marcus Mors, by HanademiSources: Ivanova, A. A., et al. (2020). Comprehension of computer code relies primarily on domain-general executive brain regions.eLife, 9, e58906.UnitparticipantsPython15ScratchJr21Total36
Neuroimaging offers an interesting clue, but still small. One experiment studied Python in 15 adults and another ScratchJr in 21 people. Code comprehension relied mainly on control networks and difficult tasks, while the language network responded weakly. That describes brain activity during the task, not a change produced by learning programming.
La pista cerebral sobre programarproviene de 36 personasParticipantes en 2 experimentos de neuroimagen sobre comprensión de Python y ScratchJr.Made for Marcus Mors, by HanademiFuentes: Ivanova, A. A., et al. (2020). Comprehension of computer code relies primarily on domain-general executive brain regions.eLife, 9, e58906.UnidadparticipantesPython15ScratchJr21Total36
La neuroimagen ofrece una pista interesante, pero todavía pequeña. Un experimento estudió Python en 15 adultos y otro ScratchJr en 21 personas. La comprensión de código recurrió principalmente a redes de control y tareas difíciles, mientras la red del lenguaje respondió débilmente. Eso describe la actividad cerebral durante la tarea, no un cambio producido por aprender programación.
Scores for digital conditions ended near 4.4in Finland and the NetherlandsEurostat digital skills indicator, 2015-2019. The source does not specify the unit and does not measureprogramming learning.Made for Marcus Mors, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Individuals' level of digital skills (2015-2019) [ISOC_SK_DSKL_I]. Eurostat.Unitindicator value4562015201620172019FinlandNetherlandsFinland ended at 4.43.Netherlands ended at 4.36.
Finland declined from 5.71 to 4.43 between 2015 and 2019. Netherlands fell more sharply and then rebounded from 4.03 to 4.36. Both ended near 4.4. Digital context can converge without revealing what drove the change.
Las condiciones digitales puntuaron cercade 4,4 en Finlandia y Países BajosIndicador de habilidades digitales de Eurostat, 2015-2019. El banco no especifica la unidad y no mideaprendizaje de programación.Made for Marcus Mors, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Individuals' level of digital skills (2015-2019) [ISOC_SK_DSKL_I]. Eurostat.Unidadvalor del indicador4562015201620172019FinlandiaPaísesBajosFinlandia terminó en 4,43.Países Bajos terminó en 4,36.
Finlandia descendió de 5,71 a 4,43 entre 2015 y 2019. Países Bajos cayó con más fuerza y luego repuntó de 4,03 a 4,36. Ambos terminaron cerca de 4,4. El contexto digital puede converger sin revelar qué produjo el cambio.
After 8 hours, planning and inhibitionimproved, but working memory did not.The trial was small and its figures were not re-verified against a live source duringconstruction. The result should be read as a signal, not as a general conclusion.Sources: Arfé, B., Vardanega, T., y Ronconi, L. (2020). The effects of coding on children's planning and inhibition skills. Computers & Education, 148,103807.
A trial with 76 first-graders offers a specific signal. After roughly 8 hours of programming, planning and inhibition improved. Working memory showed no comparable improvement. Executive functions did not advance as a single block.
Tras 8 horas, mejoraron planificación einhibición, pero no memoria de trabajo.El ensayo fue pequeño y sus cifras no se verificaron nuevamente contra una fuente envivo durante la construcción. El resultado debe leerse como una señal, no como unaconclusión general.Fuentes: Arfé, B., Vardanega, T., y Ronconi, L. (2020). The effects of coding on children's planning and inhibition skills. Computers & Education, 148,103807.
Un ensayo con 76 niños de primer grado ofrece una señal específica. Tras cerca de 8 horas de programación, mejoraron planificación e inhibición. La memoria de trabajo no mostró una mejora comparable. Las funciones ejecutivas no avanzaron como un solo bloque.
More school programming access does notprove broader thinking gainsEstimated expansion of school computer science and participation in AP Computer Science Principles in theUnited States.Made for Marcus Mors, by HanademiSources: Code.org Advocacy Coalition, Computer Science Teachers Association, y ECEP Alliance. (2024). 2024 State ofcomputer science education.; College Board. (2023). AP Program participation and performance data 2023: Computer SciencePrinciples.Unittwo access measuresSchools with basic computer science35%60%20172024AP CS Principles exams50K150K20172023
The United States rapidly expanded access to school computer science. The estimated share of public secondary schools offering introductory courses rose from 35% to 60%, and AP Computer Science Principles exam entries tripled. About 35 states also required school offerings by 2024. None of these figures alone measure quality or cognitive transfer.
Más acceso escolar a programación nodemuestra mejoras mentales más ampliasExpansión estimada de la informática escolar y participación en AP Computer Science Principles en EstadosUnidos.Made for Marcus Mors, by HanademiFuentes: Code.org Advocacy Coalition, Computer Science Teachers Association, y ECEP Alliance. (2024). 2024 State ofcomputer science education.; College Board. (2023). AP Program participation and performance data 2023: ComputerScience Principles.Unidaddos medidas de accesoEscuelas con informática básica35 %60 %20172024Exámenes de AP CS Principles50K150K20172023
Estados Unidos expandió con rapidez el acceso a informática escolar. La proporción estimada de escuelas públicas de secundaria con cursos básicos pasó de 35% a 60%, y los exámenes de AP Computer Science Principles se triplicaron. Cerca de 35 estados también exigían oferta escolar para 2024. Ninguna de esas cifras mide por sí sola la calidad ni la transferencia cognitiva.
Girls’ 2018 test scores challenge linkingprogramming participation to abilityApproximate score differences between eighth-grade groups in technology and engineering, United States.Made for Marcus Mors, by HanademiSources: National Center for Education Statistics. (2020). The Nation's Report Card: Technology and Engineering Literacy, 2018.U.S. Department of Education.Unitpoints of differenceFemale and male students5White and Hispanic29Asian and Black37
The gaps do not follow a single direction. Female students averaged close to 5 points higher than male students, while some racial and ethnic differences exceeded 20 points. The largest available comparison was close to 37 points. Lower participation does not automatically equal lower ability.
Las puntuaciones de chicas en 2018 cuestionanvincular participación en programación con capacidadDiferencias aproximadas de puntuación entre grupos de octavo grado en tecnología e ingeniería, EstadosUnidos.Made for Marcus Mors, by HanademiFuentes: National Center for Education Statistics. (2020). The Nation's Report Card: Technology and Engineering Literacy, 2018.U.S. Department of Education.Unidadpuntos de diferenciaAlumnas y alumnos5Blancos e hispanos29Asiáticos y negros37
Las brechas no siguen una sola dirección. Las alumnas promediaron cerca de 5 puntos más que los alumnos, mientras algunas diferencias raciales y étnicas superaron 20 puntos. La mayor comparación disponible fue cercana a 37 puntos. Participar menos no equivale automáticamente a tener menor capacidad.
Scores for digital conditions ended at 1.40in Germany and 0.27 in the NetherlandsEurostat digital skills indicator from 2021 onwards. The source does not specify the unit and does notisolate programming instruction.Made for Marcus Mors, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Individuals' level of digital skills (from 2021 onwards) [ISOC_SK_DSKL_I21]. Eurostat.Unitindicator value0.00.51.01.5202120232025GermanyNetherlandsGermany declined to 1.27 in 2023.Netherlands reached 0.27 in2025.
Germany fell from 1.62 to 1.27 and then rose to 1.40. Netherlands advanced from 0.13 to 0.21 and then to 0.27. The movements diverged even under a shared definition. They remain digital context, not evidence of the cognitive dividend of programming.
Las condiciones digitales puntuaron 1,40 enAlemania y 0,27 en Países BajosIndicador de habilidades digitales de Eurostat desde 2021. El banco no especifica la unidad y no aísla elaprendizaje de programación.Made for Marcus Mors, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Individuals' level of digital skills (from 2021 onwards) [ISOC_SK_DSKL_I21]. Eurostat.Unidadvalor del indicador0,00,51,01,5202120232025AlemaniaPaísesBajosAlemania bajó a 1,27 en 2023.Países Bajos llegó a 0,27 en2025.
Alemania bajó de 1,62 a 1,27 y después subió a 1,40. Países Bajos avanzó de 0,13 a 0,21 y luego a 0,27. Los movimientos fueron distintos incluso bajo una definición compartida. Siguen siendo contexto digital, no evidencia del dividendo cognitivo de programar.
Guided discovery outperformsunguided learning.The conclusion derives from general educational research and does not by itself measurea specific programming course.Sources: Alfieri, L., Brooks, P. J., Aldrich, N. J., y Tenenbaum, H. R. (2011). Does discovery-based instruction enhance learning? Journal of EducationalPsychology.
Transfer does not happen by accident. An educational meta-analysis found better results with guided discovery than with unguided discovery. For students, programming must include questions, explanations, and feedback. The goal is learning to correct reasoning, not just code.
El descubrimiento con orientación supera alaprendizaje sin apoyo.La conclusión procede de investigación educativa general y no mide por sí sola un cursoespecífico de programación.Fuentes: Alfieri, L., Brooks, P. J., Aldrich, N. J., y Tenenbaum, H. R. (2011). Does discovery-based instruction enhance learning? Journal of EducationalPsychology.
La transferencia no aparece por accidente. Un metaanálisis educativo encontró mejores resultados con descubrimiento orientado que con descubrimiento sin apoyo. Para estudiantes, programar debe incluir preguntas, explicaciones y retroalimentación. El objetivo es aprender a corregir el razonamiento, no solo el código.
Learning can be sharedTwo women talking while looking at a laptop.Sources: The CS Teacher Landscape in 2020. csteachers.org.
Conversation around a computer gives the guidance argument a human setting without replacing evidence.
El aprendizaje puede ser compartidoDos mujeres conversan mientras observan una computadora portátil.Fuentes: The CS Teacher Landscape in 2020. csteachers.org.
La conversación frente a una computadora da un contexto humano al argumento sobre la guía sin sustituir la evidencia.
In summaryMade for Marcus Mors, by HanademiSources: Scherer, R., Siddiq, F., y Sánchez Viveros, B. (2019). The cognitive benefits of learning computer programming: A meta-analysis of transfer effects. Journal of Educational Psychology.; Kalelioğlu, F., yGülbahar, Y. (2014). The effects of teaching programming via Scratch on problem solving skills. Informatics in Education.; Ivanova, A. A., et al. (2020). Comprehension of computer code relies primarily ondomain-general executive brain regions. eLife, 9, e58906.; The Cognitive Benefits of Learning Computer... : Journal of Educational Psychology.; Liao, Y. C., y Bright, G. W. (1991). Effects of computer programming on…Una síntesis de 105 estudios, 539 efectos y 14.674 participantes estimó una transferencia cognitiva promedio de 0,49 desviaciones estándar.Un estudio con 49 estudiantes de quinto grado no encontró una mejora significativa en resolución general de problemasdespués de aprender Scratch.Un estudio de neuroimagen examinó comprensión de Python en 15 adultos y de ScratchJr en otros 21.Los 105 estudios aportaron 539 efectos, pero múltiples estimaciones procedían de una misma investigación y noequivalen a 539 experimentos independientes.Una síntesis anterior de 65 estudios estimó un efecto cognitivo promedio de 0,41, aunque se basó en lenguajes y diseñoseducativos hoy anticuados.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
En resumenMade for Marcus Mors, by HanademiFuentes: Scherer, R., Siddiq, F., y Sánchez Viveros, B. (2019). The cognitive benefits of learning computer programming: A meta-analysis of transfer effects. Journal of Educational Psychology.; Kalelioğlu, F., yGülbahar, Y. (2014). The effects of teaching programming via Scratch on problem solving skills. Informatics in Education.; Ivanova, A. A., et al. (2020). Comprehension of computer code relies primarily ondomain-general executive brain regions. eLife, 9, e58906.; The Cognitive Benefits of Learning Computer... : Journal of Educational Psychology.; Liao, Y. C., y Bright, G. W. (1991). Effects of computer programming on…Una síntesis de 105 estudios, 539 efectos y 14.674 participantes estimó una transferencia cognitiva promedio de 0,49 desviaciones estándar.Un estudio con 49 estudiantes de quinto grado no encontró una mejora significativa en resolución general de problemasdespués de aprender Scratch.Un estudio de neuroimagen examinó comprensión de Python en 15 adultos y de ScratchJr en otros 21.Los 105 estudios aportaron 539 efectos, pero múltiples estimaciones procedían de una misma investigación y noequivalen a 539 experimentos independientes.Una síntesis anterior de 65 estudios estimó un efecto cognitivo promedio de 0,41, aunque se basó en lenguajes y diseñoseducativos hoy anticuados.
El valor de la investigación no está solo en cada fuente, sino en lo que apareció al combinar sus evidencias.

The research behind this deck

Positive transfer spans creativity, mathematics, metacognition, reasoning and spatial ability; the synthesis did not test IQ, well-being, personality or adult life outcomes. The value lies in taking what you've learned to new problems.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

La transferencia positiva abarca creatividad, matemáticas, metacognición, razonamiento y habilidad espacial; la síntesis no evaluó el cociente intelectual, el bienestar, la personalidad ni los resultados de la vida adulta. El valor está en llevar lo aprendido a problemas nuevos.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English

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