No es necesario ser un experto en matemáticas para ser un codificador maestro, encuentra un estudio

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A menudo se supone que para convertirse en un buen codificador, uno necesita tener un cerebro matemático, pero esa teoría ahora ha sido desmentida. Una nueva investigación de la Universidad de Washington (UW) sugiere que, en cambio, las habilidades de aprendizaje de idiomas son el predictor más fuerte de la capacidad de programación.  

"La importancia de la aritmética puede ser sobreestimada en los entornos educativos modernos de programación", escribieron los autores en un describiendo su investigación.

Entonces, aquellos que no se consideran a sí mismos como "personas matemáticas" pueden descansar tranquilos, sabiendo que ellos también tienen una oportunidad de tener éxito en la programación de computadoras, uno de los crecimiento más rápido profesiones con un salario muy competitivo. 

Cuando se desglosa, aprender un lenguaje de programación es muy parecido a aprender francés, inglés, chino o cualquier otro idioma. Requiere la capacidad de comprender todo su vocabulario y gramática para que los mensajes puedan comunicarse de manera más efectiva. 

Sin embargo, muchos todavía perciben la codificación como algo estrechamente relacionado con las matemáticas y la ingeniería. En los campus universitarios, por ejemplo, antes de que los estudiantes puedan tomar cursos de informática, a menudo tienen que haber aprobado cursos de prerrequisitos en matemáticas, ingeniería o un campo estrechamente relacionado, explicaron los investigadores en su artículo. 

Y de acuerdo a investigación pasada sin relación con este estudio, tales percepciones de codificación fortalecen los estereotipos de que es un campo masculino. Quizás es por eso que las mujeres solo ganan 18.7 por ciento de todos los títulos de licenciatura en ciencias de la computación otorgados en los Estados Unidos. 

"Muchas barreras a la programación, desde cursos de prerrequisitos hasta estereotipos de cómo se ve un buen programador, se centran en la idea de que la programación depende en gran medida de las habilidades matemáticas, y esa idea no nace (sic) en nuestros datos". Chantel Prat, autor principal del estudio y profesor asociado de psicología en la Universidad de Washington y en el Instituto de Ciencias del Aprendizaje y el Cerebro, dijo en un comunicado de prensa

“Aprender a programar es difícil”, agregó, “pero es cada vez más importante para obtener puestos calificados en la fuerza laboral. Falta información crítica sobre lo que se necesita para ser bueno en la programación en un campo que ha sido notoriamente lento para cerrar la brecha de género ”.

El estudio

Para realizar su estudio, los investigadores reclutaron y examinaron las habilidades neurocognitivas de 42 adultos, de entre 18 y 35 años, mientras aprendían el lenguaje de programación Python por primera vez. Ninguno de ellos tenía experiencia previa en programación. 

Los investigadores eligieron Python, explicó Prat en el comunicado, porque se asemeja a las estructuras utilizadas en el idioma inglés, como las sangrías de párrafo, y utiliza muchas palabras reales en lugar de símbolos para las funciones. 

Antes de aprender a codificar, los participantes tomaron dos tipos de evaluaciones. El primero fue un escáner cerebral que midió la actividad eléctrica de sus cerebros mientras descansaban. Según el comunicado, la investigación previa de Prat sugiere que esta métrica de escaneo cerebral puede predecir hasta el 60 por ciento de la variabilidad en la velocidad en la que una persona puede aprender un segundo idioma. 

Para la segunda evaluación, los participantes tuvieron que tomar ocho pruebas separadas. Independientemente, estas pruebas midieron la capacidad de cada participante para comprender y trabajar con números, aptitud para aprender idiomas, atención, habilidades para resolver problemas y memoria. 

Entonces llegó el momento de aprender Python. Para hacerlo, se les pidió a los participantes que completaran 10 sesiones de aprendizaje en línea de 45 minutos. Cada sesión enseñó a los participantes un nuevo concepto de codificación y terminó con una prueba que tuvieron que pasar para seguir adelante. Si se atascaban, había un botón de ayuda que les daría una pista. 

Usando una pantalla espejo compartida, los investigadores pudieron seguir y evaluar la velocidad a la que los participantes finalizaron cada lección, sus puntajes en las pruebas y la cantidad de veces que pidieron ayuda a la computadora. 

Al completar las sesiones, los participantes tomaron dos pruebas finales de opción múltiple que evaluaron su comprensión del propósito de las funciones y la estructura de la codificación, dos conceptos destinados a reflejar el "vocabulario" y la "gramática" de Python, según el comunicado. 

Los investigadores concluyeron que la capacidad de una persona para aprender un nuevo idioma es el predictor más fuerte de si aprender Python sería algo natural para ellos. La capacidad de una persona para comprender y trabajar con números, por otro lado, no hizo mucha diferencia.

En otras palabras, tener un cerebro matemático o no no determina si uno será un codificador talentoso. Pero la aptitud para aprender idiomas es muy buena. 

"Este es el primer estudio que vincula los predictores neuronales y cognitivos de la aptitud del lenguaje natural con las diferencias individuales en el aprendizaje de lenguajes de programación", dijo Prat en el comunicado. "Pudimos explicar más del 70 por ciento de la variabilidad en la rapidez con que diferentes personas aprenden a programar en Python, y solo una pequeña fracción de esa cantidad estaba relacionada con la aritmética".

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