Factores influyentes en las actitudes docentes hacia la programación por bloques para el desarrollo del pensamiento computacional en Educación Primaria
DOI:
https://doi.org/10.51698/aloma.2026.44.1.24-32Palabras clave:
Factores influyentes, actitudes, educación primaria, programación visual por bloques, pensamiento computacionalResumen
El pensamiento computacional (PC) se ha consolidado como una competencia clave en Educación Primaria, y la programación visual por bloques (PVB) es una de las principales herramientas pedagógicas para desarrollarla. Este estudio analiza los factores personales, ambientales y conductuales que influyen en la actitud de los docentes de primaria hacia la PVB como estrategia para desarrollar el PC. Se realizó un estudio cuantitativo, transversal y no experimental con una muestra de 492 profesores en España. Para recopilar los datos, se utilizó la escala validada AProPrim para medir las actitudes, y seis preguntas ad hoc para medir los posibles factores predictores, analizados mediante estadística inferencial con el software SPSS. Los resultados muestran una coincidencia parcial con el modelo del determinismo recíproco de Bandura, al poner de manifiesto que la interacción de factores personales y conductuales determinan las actitudes del profesorado hacia la PVB, mientras que no se evidencia una influencia significativa de los factores ambientales considerados en este estudio. Estos hallazgos subrayan la necesidad de diseñar programas formativos que fortalezcan tanto las competencias técnicas como las creencias pedagógicas del profesorado, para promover una integración significativa del PC en primaria.
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Ajzen, I. (2002). Perceived behavioral control, self-efficacy, locus of control, and the theory of planned behavior. Journal of Applied Social Psychology, 32(4), 665–683. https://doi.org/10.1111/j.1559-1816.2002.tb00236.x
Asma, L., van der Molen, J. W., & van Aalderen-Smeets, S. (2011). Primary teachers’ attitudes towards science and technology. En M. J. d. Vries, H. v. Kuelen, S. Peters y J. W. v. d. Molen (Eds.), Professional development for primary teachers in science and technology (pp. 89–105). International Technology Education. https://doi.org/10.1007/978-94-6091-713-4_8
Ato, M., López-García, J. J., & Benavente, A. (2013). Un sistema de clasificación de los diseños de investigación en psicología. Anales de Psicología, 29(3), 1038-1059. https://doi.org/10.6018/analesps.29.3.178511
Bandura, A. (1986). Social foundations of thought & action: A social cognitive theory. Prentice-Hall.
Bocconi, S., Chioccariello, A., Kampylis, P., Dagiené, V., Wastiau, P., Engelhardt, K., Earp, J., Horvath, M., Jasuté, E., Malagoli, C., Masiulionyté-Dangiené, V., & Stupuriené, G. (2022). Reviewing computational thinking in compulsory education: State of play and practices from computing education. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/126955
Carter, S. P., Greenberg, K., & Walker, M. S. (2017). The impact of computer usage on academic performance: Evidence from a randomized trial at the United States Military Academy. Economics of Education Review, 56, 118–132. https://doi.org/10.1016/j.econedurev.2016.12.005
Chen, P., Yang, D., Metwally, A. H. S., Lavonen, J., & Wang, X. (2023). Fostering computational thinking through unplugged activities: A systematic literature review and meta-analysis. International Journal of STEM Education, 10, Article 47. https://doi.org/10.1186/s40594-023-00434-7
Cheng, G. (2018). Exploring factors influencing the acceptance of visual programming environment among boys and girls in primary schools. Computers in Human Behavior, 92, 361–372. https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.11.043
Çoban, E., Korkmaz, Ö, Çakır, R., & Uğur Erdoğmuş, F. (2020). Attitudes of IT teacher candidates towards computer programming and their self-efficacy and opinions regarding to block-based programming. Education and Information Technologies, 25(5), 4097–4114. https://doi.org/10.1007/s10639-020-10164-w
European Commission. (2020). Digital education action plan 2021–2027. https://education.ec.europa.eu/es/focus-topics/digital-education/actions
Ferrando, P. J., & Anguiano-Carrasco, C. (2010). El análisis factorial como técnica de investigación en psicología. Papeles del Psicólogo, 31(1), 18–23. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=77812441003
Gamito, R., Aristizabal, P., Basasoro, M., & León, I. (2022). El desarrollo del pensamiento computacional en educación: valoración basada en una experiencia con Scratch. Innoeduca. International Journal of Technology and Educational Innovation, 8(1), 59–74. https://doi.org/10.24310/innoeduca.2022.v8i1.12093
González-Cervera, A., Martín-Carrasquilla, O., & González-Arechavala, Y. (2026). Actitudes de los docentes de primaria hacia la programación visual por bloques: diferencias por sexo y edad. Educación XX1, 29(1), 177–197. https://doi.org/10.5944/educxx1.42387
Jiang, B., & Li, Z. (2021). Effect of Scratch on computational thinking skills of Chinese primary school students. Journal of Computers in Education, 8(4), 505–525. https://doi.org/10.1007/s40692-021-00190-z
Kiliç, S. (2022). Tendencies towards computational thinking: A content analysis study. Participatory Educational Research, 9(5), 288–304. https://doi.org/10.17275/per.22.115.9.5
Ley Orgánica 3/2018. (2018). De Protección de Datos Personales y garantía de los derechos digitales. 5 de marzo de 2018. Boletín Oficial del Estado 294. https://www.boe.es/eli/es/lo/2018/12/05/3/con
Ley Orgánica 3/2020. Por la que se modifica la Ley Orgánica 2/2006, de 3 de mayo, de Educación. 29 de diciembre de 2020. Boletín Oficial del Estado, 340. https://www.boe.es/eli/es/lo/2020/12/29/3/con
Luri, G. (2022). La escuela no es un parque de atracciones: Una defensa del conocimiento poderoso. Ariel.
Massó, X. (2021). El fin de la educación: La escuela que dejó de ser. Akal.
Nordlöf, C., Höst, G. E., & Hallström, J. (2017). Swedish technology teachers’ attitudes to their subject and its teaching. Research in Science & Technological Education, 35(2), 195–214. https://doi.org/10.1080/02635143.2017.1295368
Organisation of Economic Co-operation and Development (2015). Students, computers and learning: Making the connection. PISA, OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/9789264239555-en
Oliveira, A., & Oliveira, D. (2023). Perceptions of future basic education teachers about the potential of programming in the educational context. Educational Media International, 60(3-4), 183–195. https://doi.org/10.1080/09523987.2023.2324598
Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura [UNESCO]. (2024). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO.
Ortiz-Revilla, J., Ruiz-Martín, Á, & Greca, I. M. (2023). Conceptions and attitudes of pre-school and primary school teachers towards STEAM education in Spain. Education Sciences, 13, Article 377. https://doi.org/10.3390/educsci13040377
Ortuño M. G., & Serrano, J. L. (2024). Implementación y formación del profesorado de educación primaria en pensamiento computacional: Una revisión sistemática. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 255–287. https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37572
Pérez-Marín, D., Hijón-Neira, R., Bacelo, A., & Pizarro, C. (2020). Can computational thinking be improved by using a methodology based on metaphors and scratch to teach computer programming to children? Computers in Human Behavior, 105, Article 105849. https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.12.027
Ramey-Gassert, L., Shroyer, M. G., & Staver, J. R. (1996). A qualitative study of factors influencing science teaching self-efficacy of elementary level teachers. Science Education, 80(3), 283–315. https://bit.ly/45w0VPC
Real Decreto 157/2022. Por el que se establecen la ordenación y las enseñanzas mínimas de la Educación Primaria. 1 de marzo de 2020. Boletín Oficial del Estado, 52. https://www.boe.es/eli/es/rd/2022/03/01/157/con
Rich, P. J., Larsen, R. A., & Mason, S. L. (2020). Measuring teacher beliefs about coding and computational thinking. Journal of Research on Technology in Education, 53(3), 296–316. https://doi.org/10.1080/15391523.2020.1771232
Román-González, M., Pérez-González, J., & Jiménez-Fernández, C. (2017). Which cognitive abilities underlie computational thinking? Criterion validity of the computational thinking test. Computers in human behavior, 72, 678–691. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.08.047
Rowston, K., Bower, M., & Woodcock, S. (2022). The impact of prior occupations and initial teacher education on post-graduate pre-service teachers’ conceptualization and realization of technology integration. International Journal of Technology and Design Education, 32(5), 2631–2669. https://doi.org/10.1007/s10798-021-09710-5
Smylie, M. A. (1988). The enhancement function of staff development: Organizational and psychological antecedents to individual teacher change. American Educational Research Journal, 25(1), 1–30. https://doi.org/10.3102/00028312025001001
Sun, L., & Liu, J. (2024). Different programming approaches on primary students’ computational thinking: A multifactorial chain mediation effect. Educational technology research and development, 72(2), 557–584. https://doi.org/10.1007/s11423-023-10312-2
Sun, L., & Zhou, D. (2023). K-12 teachers' programming attitudes among different disciplines: Analysis of influential factors. Journal of Computer Assisted Learning, 40(2), 375–930. https://doi.org/10.1111/jcal.12895
Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2018). Using multivariate statistics (7th ed.). Pearson.
Tsai, C. (2019). Improving students' understanding of basic programming concepts through visual programming language: The role of self-efficacy. Computers in Human Behavior, 95, 224–232. https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.11.038
Tsai, M., Wang, C., & Hsu, P. (2018). Developing the computer programming self-efficacy scale for computer literacy education. Journal of Educational Computing Research, 56(8), 1–16. https://doi.org/10.1177/0735633117746747
Tsortanidou, X., Daradoumis, T., & Barberá-Gregori, E. (2023). Unplugged computational thinking at K-6 education: Evidence from a multiple-case study in Spain. Education 3-13, 51(6), 948–965. https://doi.org/10.1080/03004279.2022.2029924
van Aalderen-Smeets, S., & Walma van der Molen, J. (2013). Measuring primary teachers' attitudes toward teaching science: Development of the dimensions of attitude toward science (DAS) instrument. International journal of science education, 35(4), 577–600. https://doi.org/10.1080/09500693.2012.755576
Wijnen, F., Walma Van Der Molen, J., & Voogt, J. (2024). Measuring primary school teachers’ attitudes towards new technology use: Development and validation of the TANT questionnaire. SN Social Sciences, 4, Article 32. https://doi.org/10.1007/s43545-024-00836-6
Wilson, M. L. (2021). The impact of technology integration courses on preservice teacher attitudes and beliefs: A meta-analysis of teacher education research from 2007–2017. Journal of Research on Technology in Education, 55(2), 252–280. https://doi.org/10.1080/15391523.2021.1950085
Zapata-Cáceres, M., Marcelino, P., El-Hamamsy, L., & Martín-Barroso, E. (2024). A Bebras Computational Thinking (ABC-Thinking) program for primary school: Evaluation using the competent computational thinking test. Education and Information Technologies, 29, 14969–14998. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12441-w
Zhou, X., Shu, L., Xu, Z., & Padrón, Y. (2023). The effect of professional development on in-service STEM teachers’ self-efficacy: A meta-analysis of experimental studies. International Journal of STEM Education, 10(1), 1–20. https://doi.org/10.1186/s40594-023-00422-x
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