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Futuro en código Integrando las ciencias de la computación en el aulaIntegrando las ciencias de la computación en el aula Futuro en códigoFuturo en código: integrando las ciencias de la computación en el aula Este documento ha sido publicado bajo la Presidencia Ejecutiva de Sergio Díaz-Granados Guida y la Vicepresidencia Corporativa de Programación Estratégica de Christian Asinelli. Autor Fundación Sadosky Gerente de Desarrollo Social y Humano Pablo Bartol Directora de Educación Miriam Preckler Coordinación Emilia Vallejo, Marcela Bautista Dirección de Comunicación Estratégica Gestión Editorial Diseño gráfico Good, creatividad para el desarrollo © CAF 2026 Esta y otras publicaciones digitales están disponibles en scioteca.caf.com Las ideas y planteamientos contenidos en este documento son de exclusiva responsabilidad de los autores y no comprometen la posición oficial de CAF. Los términos empleados y la presentación de los datos que en ella aparecen no implican toma alguna de posición por parte de CAF en cuanto al estatuto jurídico de los países, territorios, ciudades o regiones ni respecto de sus autoridades, fronteras o límites. Acceso abierto bajo la licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional (CC-BY-NC-ND 4.0). Para ver una copia de esta licencia, visite https://creativecommons.org/licenses/ by-nc-nd/4.0/ Presentación 6 Marco conceptual 8 Introducción 8 Por qué incluir Ciencias de la Computación en la educación obligatoria 12 Cómo incluir la Inteligencia Artificial en la escuela 14 Herramienta de autodiagnóstico 20 Antecedentes 21 Estructura 26

Marco conceptual 8 Introducción 8 Por qué incluir Ciencias de la Computación en la educación obligatoria 12 Cómo incluir la Inteligencia Artificial en la escuela 14 Herramienta de autodiagnóstico 20 Antecedentes 21 Estructura 26 Dimensiones y niveles de madurez que conforman la hoja de ruta 30 Dimensiones de análisis 31 Planeamiento 33 Población foco 43 Formación docente incial 47 Formación continua 55 Currículo 62 Infraestructura 86 Conclusión 94 Glosario 96 Bibliografía 102

ÍndiceFuturo en código: integrando las ciencias de la computación en el aula

5 6 Presentación La Guía para la inclusión de ciencias de la computación en la escuela permite evaluar el grado de madurez en el diseño e implementación de políticas públicas destinadas a la inclusión de las Ciencias de la Computación (CC) en la educación obligatoria en América Latina y el Caribe. Busca contribuir con un mapeo sobre el tema en la región y situarlo en el contexto mundial de implementación de políticas, planes y programas de enseñanza de la computación en la escuela. La Guía está conformada por tres componentes fundamentales: este informe como marco conceptual, una herramienta digital de autodiagnóstico y un webinar. Marco conceptual Para contribuir a los debates sobre qué, cómo, para qué y para quién enseñar Ciencias de la Computación en las escuelas y alinear el camino hacia el fortalecimiento de políticas públicas que contribuyan a dicho objetivo. Autodiagnóstico Para que los estados nacionales y subnacionales puedan autoevaluarse y conocer el grado de madurez de su

fortalecimiento de políticas públicas que contribuyan a dicho objetivo. Autodiagnóstico Para que los estados nacionales y subnacionales puedan autoevaluarse y conocer el grado de madurez de su política educativa en relación a la inclusión de saberes de Ciencias de la Computación en las aulas. Webinar Para enmarcar la propuesta en el contexto de las acciones desplegadas por CAF para pensar los desafíos de la transformación digital de la educación en la región. Este conjunto ha sido diseñado para abordar la complejidad inherente al tema y resaltar la importancia de pensar la inclusión de las CC en la educación obligatoria de manera integral.Futuro en código: integrando las ciencias de la computación en el aula 7 8 Marco conceptual En los últimos años, dos procesos concurrentes transformaron diversos aspectos de la vida cotidiana, incluyendo la educación: la irrupción de la tecnología computacional en las actividades diarias y la aparición de términos como “inteligencia artificial”, “algoritmos”, “programación”, “robótica” y “pensamiento computacional”. Estos avances están marcando el siglo XXI como una era dominada por la informática, cuya influencia está impactando de manera decisiva en los ámbitos sociales, políticos y económicos. Autores como Schwab (2016) señalan que estos cambios son tan significativos que puede hablarse de una cuarta revolución industrial. Esta revolución no solo ha alterado las estructuras productivas, sino también las relaciones sociales, dado que los vínculos humanos, el desarrollo profesional y el tiempo de esparcimiento se sustentan cada vez más en la tecnología

hablarse de una cuarta revolución industrial. Esta revolución no solo ha alterado las estructuras productivas, sino también las relaciones sociales, dado que los vínculos humanos, el desarrollo profesional y el tiempo de esparcimiento se sustentan cada vez más en la tecnología computacional (Llambí et al., 2023). Durante los últimos 40 años, la adopción y expansión de la tecnología informática han transformado la educación (UNESCO, 2023). El rápido cambio tecnológico representa un desafío significativo para los sistemas educativos, que deben adaptarse de manera continua a los avances, tanto en términos de la adopción para la mejora de los procesos de gestión como para enriquecer los procesos de enseñanza y actualizar los saberes a desarrollar. Si bien esta tecnología ofrece potencial para facilitar el desarrollo y la distribución de contenido educativo, la implementación de sistemas de gestión, de tutorías personalizadas o evaluaciones, su incorporación no es homogénea: varía considerablemente en función de factores como el nivel socioeconómico de las comunidades educativas, la preparación y disposición de los docentes, y las características específicas de cada contexto geográfico (UNESCO, 2023).

IntroducciónFuturo en código: integrando las ciencias de la computación en el aula

9 10 En este sentido, la falta de acceso, equidad e inclusión en los sistemas educativos puede perpetuar o incluso ampliar las desigualdades existentes al excluir a aquellos que carecen de los recursos necesarios o de las competencias digitales requeridas para aprovechar sus beneficios (UNESCO, 2023). Por ejemplo, la suspensión de clases presenciales durante la pandemia evidenció los múltiples desafíos relacionados con la infraestructura tecnológica en América Latina, destacando las

para aprovechar sus beneficios (UNESCO, 2023). Por ejemplo, la suspensión de clases presenciales durante la pandemia evidenció los múltiples desafíos relacionados con la infraestructura tecnológica en América Latina, destacando las desigualdades preexistentes en la región en términos de acceso y recursos para la educación digital. La adopción de nuevas tecnologías para transformar los métodos de enseñanza no debe limitarse a una perspectiva instrumental, sino que requiere un enfoque integral y holístico que considere diversas dimensiones del proceso educativo (Marés et al., 2023). Las brechas en el acceso a dispositivos y a Internet, así como la falta de habilidades digitales, continúan representado obstáculos importantes que limitan las oportunidades de aprendizaje y agravan las disparidades existentes en la región (Katz et al., 2023). En este marco, resulta indispensable generar nuevas condiciones en términos de equipamiento material e infraestructura tecnológica, revisar y transformar los modelos pedagógicos y de gestión, renovar la formación docente y planificar prácticas educativas que maximicen el uso de las tecnologías digitales para el aprendizaje (Katz et al., 2023). La CAF apoya un programa de educación digital con entrega de equipamiento y conectividad en Jujuy Bajo este diagnóstico, y a partir del apoyo técnico brindado por CAF, en la provincia argentina de Jujuy se implementa el programa de Aulas Digitales Móviles (ADM). Implica la distribución de dispositivos digitales y el diseño de trayectos de formación para docentes y directivos, desde el nivel incipiente hasta el nivel superior no universitario, con el fin de promover el uso pedagógico de las tecnologías (Katz et al., 2023).

de dispositivos digitales y el diseño de trayectos de formación para docentes y directivos, desde el nivel incipiente hasta el nivel superior no universitario, con el fin de promover el uso pedagógico de las tecnologías (Katz et al., 2023). En el marco de la transformación digital educativa y la innovación, la inteligencia artificial (IA) aparece cada vez más como una solución computacional para optimizar acciones, procesos de decisión, asistir los procesos de gestión y enseñanza o inclusive el aprendizaje de manera personalizada. El desafío de poder incorporar esta tecnología al servicio de la mejora de los sistemas educativos es particularmente desafiante en los países de la región, dado el requerimiento de recursos 1. https://innovacionpublicacondatos. fundacionsadosky.org.ar/ humanos calificados para el desarrollo de los sistemas y su buen uso, la necesidad de equipamiento e infraestructura tecnológica de calidad y con altos niveles de seguridad, la disponibilidad de set de datos adecuados y actualizados tanto para el diseño como el entrenamiento, y luego la puesta en funcionamiento real de dichas herramientas. Para contribuir a la difícil determinación de cuándo usar inteligencia artificial para mejorar una política pública, se han desarrollados hojas de ruta, como la titulada Cómo innovar con Ciencia de Datos en el sector público1 (Sadosky, 2022) en la cual se enmarca el ámbito de acción y se analizan los distintos pasos en el proceso de innovación pública guiado por el pensamiento de diseño, además de que se explicitan y diferencian las distintas tecnologías de datos existentes con sus particularidades y los riesgos de distinto alcance. Se plantea cuándo la ciencia de datos y la inteligencia artificial pueden entrar en juego en el proceso de innovación pública

de que se explicitan y diferencian las distintas tecnologías de datos existentes con sus particularidades y los riesgos de distinto alcance. Se plantea cuándo la ciencia de datos y la inteligencia artificial pueden entrar en juego en el proceso de innovación pública y cuáles alternativas se presentan a lo largo de este proceso. También se muestran ejemplos de proyectos locales para cada uno de los tramos del recorrido y por último se analizan cuáles son los aspectos más importantes del proceso de diseño a la luz de la problemática del uso de datos y se presentan una lista de preguntas “infaltables” a tener en cuenta a la hora de usar ciencia de datos e inteligencia artificial. Este análisis dispara un conjunto de preguntas críticas presentadas en forma de checklist que sirven de guía práctica para los tomadores de decisión.Futuro en código: integrando las ciencias de la computación en el aula 11 12 El desarrollo de un sistema de alerta temprana con uso de inteligencia artificial a partir del apoyo de CAF en Mendoza A partir del sistema de Gestión Educativa Mendoza (GEM), se pudo, en la provincia argentina de Mendoza, implementar un sistema de alerta temprana (Berniell et al., 2023). Este sistema utiliza métodos de aprendizaje automático y aprovecha los datos disponibles en los sistemas de información educativa para abordar de manera más eficaz el riesgo de abandono escolar, permitiendo una detección temprana y mejorando la precisión de las predicciones. Los modelos utilizados en Mendoza generan un único resumen con toda la información relevante, facilitando la priorización de los casos a atender y permitiendo escalar las intervenciones a todos los niveles educativos. A partir de las alertas generadas, se generan reportes dirigidos a los equipos de dirección y supervisión, que

toda la información relevante, facilitando la priorización de los casos a atender y permitiendo escalar las intervenciones a todos los niveles educativos. A partir de las alertas generadas, se generan reportes dirigidos a los equipos de dirección y supervisión, que incluyen información sobre la distribución del riesgo de abandono por escuela, curso y división, así como la identificación de las causas subyacentes y el registro de las intervenciones definidas. En este tipo de implementaciones uno de los desafíos radica en la estabilidad de los modelos frente a los cambios en la generación de datos y la calidad de la información que alimenta el sistema, pudiendo afectar la precisión y efectividad de las predicciones y las intervenciones (Berniell et al., 2023). Por qué incluir ciencias de la computación en la educación obligatoria La falta de una formación profunda en los saberes fundamentales de la informática sigue limitando la capacidad de los individuos para apropiarse, modificar y adaptar estas tecnologías en función de sus necesidades locales. La concepción de la computadora como una “caja negra” ha llevado a que la selección y el uso de tecnologías dependan de recomendaciones de expertos o del mercado. Las ciencias de la computación engloban una serie de conocimientos esenciales, como la programación, la algoritmia y otros principios fundamentales relacionados con la automatización, el modelado de datos y el procesamiento de grandes volúmenes de información. Estos conocimientos no solo son clave para el desarrollo de nuevas tecnologías, sino también para permitir una mayor autonomía en el uso y la adaptación de las herramientas digitales en beneficio de la sociedad (Schwab, 2016). Ciencias de la Computación es el nombre que recibe la disciplina que estudia las bases

mayor autonomía en el uso y la adaptación de las herramientas digitales en beneficio de la sociedad (Schwab, 2016). Ciencias de la Computación es el nombre que recibe la disciplina que estudia las bases y los fundamentos sobre los que se articula la creación y la utilización de las tecnologías computacionales. Se ocupa de los saberes necesarios para formular soluciones efectivas y sistemáticas a diversos tipos de problemas computacionales. Entre ellos y sin ser exhaustivos, retomando a Schapachnik y Bonello (2022), podemos mencionar la algoritmia; la programación; las estructuras de datos y las bases de datos; las arquitecturas de computadoras; las redes de computadoras; la teoría de la computación y la inteligencia artificial. Ha habido diversas definiciones de la disciplina de ciencias de la computación. Al igual que con la matemática, existe una tensión entre definirla como la ciencia de los lenguajes y los teoremas (Lu y Fletcher, 2009) o la ciencia de la resolución de problemas de cómputo (Barr y Stephenson, 2011; Isbell, 2010). Estas diferentes concepciones de la disciplina siempre tienen derivaciones en el modo en que se piensa su enseñanza. Definida como conjunto de lenguajes y teoremas, la enseñanza de la computación se ha centrado en la escritura (y en muchas ocasiones copia) de algoritmos en lenguajes computacionales sin referencia a situaciones problemáticas (Lu y Fletcher, 2009; ZapataRos, 2018). Por el contrario, en cuanto disciplina que desarrolla modelos automatizables y

de algoritmos en lenguajes computacionales sin referencia a situaciones problemáticas (Lu y Fletcher, 2009; ZapataRos, 2018). Por el contrario, en cuanto disciplina que desarrolla modelos automatizables y programables para abordar problemas de cómputo, la enseñanza se ha focalizado en desafíos y situaciones que pueden ser analizadas y abordadas a partir de conceptos de las CC (Barr y Stephenson, 2011, Isbell, 2010). En este documento, la definición de los saberes necesarios se encuadra en la perspectiva de las CC como la ciencia de la resolución de problemas de cómputo.Futuro en código: integrando las ciencias de la computación en el aula 13 14 El conocimiento sobre las CC que la sociedad requiere va mucho más allá de la simple habilidad para utilizar dispositivos y artefactos computacionales. Comprender la tecnología computacional implica que sea un objeto de estudio en sí mismo, permitiendo a la ciudadanía apropiarse de ella, valorarla, entenderla, transformarla para solucionar problemas y generar nuevas soluciones. Esto requiere una aproximación educativa que la vincule con otros saberes y disciplinas y le permita comprender el mundo contemporáneo y su transformación. Abordar esta disciplina en la escuela debe promover que los estudiantes superen sus creencias intuitivas, construyan una red conceptual rica y coherente (dimensión del contenido), comprendan los métodos para construir y validar conocimiento (dimensión de los métodos), reconozcan los propósitos e intereses que guían la disciplina (dimensión de los propósitos), y se familiaricen con el sistema de símbolos

del contenido), comprendan los métodos para construir y validar conocimiento (dimensión de los métodos), reconozcan los propósitos e intereses que guían la disciplina (dimensión de los propósitos), y se familiaricen con el sistema de símbolos propio de las CC (dimensión de las formas de comunicación). Este enfoque integral, orientado a una comprensión profunda, es esencial para que los estudiantes puedan no solo interactuar con la tecnología, sino también ser actores críticos y éticos en su desarrollo y uso (Boix Mansilla y Gardner, 2005). El abordaje de saberes de CC en las aulas debe permitir a las y los estudiantes una comprensión crítica sobre su producción, sus impactos sociales y políticos, y sus riesgos y potencialidades. En este sentido, se busca preparar a las nuevas generaciones para un futuro en el que la tecnología desempeñará un papel cada vez más central en las actividades laborales y sociales, garantizando su participación activa y responsable en el desarrollo tecnológico global. Es y será el mundo de la IA. Al igual que las computadoras, internet, los programas y las aplicaciones, forma parte del mundo contemporáneo. Puede considerarse que la gran diferencia con los otros artefactos computacionales es la velocidad y la facilidad con la que empezó a estar presente en diferentes aspectos de la cotidianidad, en aplicaciones de usuario como los filtros de imagen para aplicaciones de redes sociales, y en plataformas en línea para la generación de texto o imágenes. Esta es la primera generación de niños y adolescentes para la que las computadoras se encuentran tan presentes en su hogar (…) Muchas veces nos sorprendemos con la facilidad con que los niños utilizan los programas. Desde los medios escuchamos, leemos que se refieren a los niños y adolescentes como “nativos

tan presentes en su hogar (…) Muchas veces nos sorprendemos con la facilidad con que los niños utilizan los programas. Desde los medios escuchamos, leemos que se refieren a los niños y adolescentes como “nativos digitales”. Para poner en tensión esta idea de “nativos digitales” me gustaría reflexionar a partir de las siguientes preguntas: ¿Tienen estos niños en la escuela la oportunidad de reflexionar acerca de quién, cómo y por qué son creados estos programas? Y, ¿si en realidad les es fácil utilizar estas aplicaciones porque fueron diseñadas y pensadas para ellos? Y al no entender cómo realmente funcionan estos programas y aplicaciones, ¿los hace ciudadanos que pueden elegir libremente los programas o aplicaciones que utilizan? Y, por lo tanto, ¿qué significa ser nativo digital? ¿Significa no necesitar aprender computación en la escuela como algunos implican? ¿O significa ser el consumidor digital para el cual las empresas desarrollan los programas? (Gómez, 2020). Cómo incluir la inteligencia artificial en la escuela Los programas y las aplicaciones de uso masivo que refiere Gómez (2020) incluyen la aplicación de la IA y, por lo tanto, se vuelve necesario pensar la enseñanza en las escuelas para comprender su funcionamiento. El enfoque que se preocupa por comprender los modos de construcción y funcionamiento de esta tecnología, complementa el enfoque de la incorporación de la IA en las tareas escolares, atendiendo a que la IA no promueva la delegación de funciones cognitivas en las máquinas, atentando así contra el desarrollo del pensamiento (Benasayag, 2024).

incorporación de la IA en las tareas escolares, atendiendo a que la IA no promueva la delegación de funciones cognitivas en las máquinas, atentando así contra el desarrollo del pensamiento (Benasayag, 2024). Sin dudas, al igual que otras tecnologías (como fue en su momento la computadora o el uso de internet), la IA comienza a formar parte de las herramientas que utilizan tanto docentes como estudiantes. Ante este escenario, consideramos fundamental que la escuela sea el lugar en el cual las y los estudiantes descubran cómo funciona la IA y a partir de este conocimiento tengan elementos para decidir cuándo y para qué usarla. Algunas de estas preguntas se parecen a las que suscitó la popularización de la ofimática en la década de 1990 y la consecuente incorporación en el sistema educativo de la informática con una concepción utilitaria. Según Cecilia Martínez, doctora en Política Educativa de la Universidad Nacional de Córdoba: “Con la introducción de la PC y Microsoft Windows se empieza a enseñar en la escuela el uso de los programas utilitarios (procesadores de texto y planillas de cálculo, principalmente), eliminando la referencia a la programación. Es escaso y casi nulo en esta etapa el desarrollo de software específicamente educativo (tal como lo fue Logo en su momento), o software para abordar la computación como objeto de estudio. Sino que en la enseñanza de la computación predominan los paquetes de oficina” (Martínez, 2022).Futuro en código: integrando las ciencias de la computación en el aula 15 16 La decisión de enfocar la enseñanza en el uso desplazó los contenidos de la programación y las CC en las escuelas, y resultó en

15 16 La decisión de enfocar la enseñanza en el uso desplazó los contenidos de la programación y las CC en las escuelas, y resultó en la formación de usuarios que no tenían el conocimiento necesario para comprender críticamente cómo funcionaban los dispositivos computacionales que aprendían a utilizar. Esto mismo puede suceder actualmente al instruir sobre el uso de aplicaciones de IA en las escuelas. Enseñar solo a usar las aplicaciones o los sistemas de IA generativa sería reproducir la visión utilitarista de los 90. En ese sentido, sería oportuno reflexionar sobre cómo se incluyen las nuevas herramientas en la escuela para evitar replicar esa visión. Las últimas décadas vieron grandes avances en torno a la enseñanza de las CC en las escuelas, como parte de la formación crítica de las y los estudiantes. Resulta importante no perder estos avances por la aplicación de herramientas puntuales de IA. Las personas que egresan tendrán que trabajar y ejercer su ciudadanía en ambientes con IA, por tanto, deben entender sus límites y posibilidades; los sesgos, los errores, y también las aplicaciones al servicio del bien común. La escuela es responsable de transmitir saberes rigurosos, estudiados, validados y permitir el desarrollo del pensamiento. Entonces, a la escuela le cabe a veces no usar la IA, simplemente porque no le interesa tanto el producto como el proceso. Es necesario incorporar la IA en las escuelas y hacerlo desde una perspectiva crítica y ética (tanto para usarla como para crearla) y esto no es posible sin comprender cómo funcionan y han sido desarrolladas las aplicaciones y los dispositivos basados en IA. Esto requiere de saberes específicos relacionados con los datos, el aprendizaje automático y las técnicas de IA, que no pueden

y esto no es posible sin comprender cómo funcionan y han sido desarrolladas las aplicaciones y los dispositivos basados en IA. Esto requiere de saberes específicos relacionados con los datos, el aprendizaje automático y las técnicas de IA, que no pueden ser abordados sin una comprensión profunda de cómo están construidas y programadas las computadoras. Más aún, comprender estos nuevos fenómenos que surgen a partir del despliegue de la IA (por ejemplo, cómo los datos pueden ser recolectados sin aviso desde el otro lado del mundo o cómo pueden procesarse en paralelo miles de millones de ellos) involucra saberes del amplio espectro que conforman las CC. Para poder pensar en cómo funciona la IA es necesario incorporarla como objeto de estudio dentro de las CC en las escuelas. Enseñar solo a usar las aplicaciones o los sistemas de IA generativa sería reproducir la visión utilitarista de los 90. Con una preocupación similar, la UNESCO realizó en 2022 un relevamiento de currículos de IA que estuvieran aprobados e implementados a nivel nacional o regional (UNESCO, 2023). Además de reconocer la importancia de incorporar la IA al currículo de la escolaridad obligatoria, resalta la necesidad de hacerlo desde un enfoque que ahonde en los fundamentos de su construcción y funcionamiento para habilitar debates éticos significativos. Así lo expresa una de las conclusiones: Las metas y resultados de aprendizaje de los currículos de IA deben concentrarse en los principales valores y habilidades necesarios para el trabajo y la vida en la era de la IA. Existe un consenso general sobre la importancia de los currículos de IA y en su función de garantizar que los estudiantes adquieran las habilidades necesarias para el trabajo y la vida en la era de la IA.

el trabajo y la vida en la era de la IA. Existe un consenso general sobre la importancia de los currículos de IA y en su función de garantizar que los estudiantes adquieran las habilidades necesarias para el trabajo y la vida en la era de la IA. Sin embargo, el desarrollo de estos currículos se ha emprendido con diferentes metas y áreas de interés que abarcan desde la mera exposición a la IA hasta la experiencia en su desarrollo (...) El tiempo asignado a la comprensión de las Técnicas de IA, al aprendizaje de Tecnologías de IA específicas de cada dominio y al Desarrollo de la IA es limitado e insuficiente como para promover la creatividad y las habilidades necesarias que permitan crear herramientas innovadoras en la materia. Además, sin un conocimiento suficiente de técnicas y herramientas de IA, el debate aislado sobre la ética no es suficiente para brindar a los estudiantes una comprensión profunda y la capacidad de aplicar los principios a lo largo del ciclo vital de la IA

(UNESCO, 2023).

Hoy se presenta un desafío mayor al de otras épocas. Es necesario fortalecer la mirada del usuario crítico desde el conocimiento de cómo funcionan estas nuevas soluciones computacionales, para que puedan ser creadores críticos de tecnología. Es por eso que no toda introducción de la IA en el aula es provechosa. No es valioso privilegiar la habilidad de consultar sistemas de IA sin una mirada crítica que indague cómo funcionan, cómo se desarrollan, a quiénes benefician, cómo modifican el contexto social, educativo y productivo. Es necesario promover la reflexión sobre sus riesgos, limitaciones y potencialidades.Futuro en código: integrando las ciencias de la computación en el aula 17 18 CAF apoya un programa de enseñanza de CC en Argentina

y productivo. Es necesario promover la reflexión sobre sus riesgos, limitaciones y potencialidades.Futuro en código: integrando las ciencias de la computación en el aula 17 18 CAF apoya un programa de enseñanza de CC en Argentina desde 2015 En 2015, la Iniciativa Program.AR, implementada por la Fundación Sadosky, se incorporó al programa para el desarrollo de la infraestructura destinada a promover la capacidad emprendedora del CAF, con el objetivo de promover la inclusión de las CC en las escuelas. Desde una perspectiva integral, las líneas de acción desplegadas por Program.AR han sido la sensibilización, la formación docente, el desarrollo de material didáctico y plataformas para la enseñanza de la programación, el asesoramiento técnico a gobiernos y organizaciones públicas y privadas, y la producción de conocimiento. Para abordar contenidos de IA en las escuelas se necesita contar con una secuenciación de contenidos, materiales didácticos y formación docente. Como parte de sus acciones la Iniciativa ha desarrollado una propuesta curricular que incluye saberes vinculados a la inteligencia artificial. Áreas Ejes Prácticas Prácticas computacionales • Identidad digital • Estrategias para un uso seguro de internet • Computación y sociedad • Organización y arquitectura de computadoras • Sistemas operativos • Redes e internet • Recolección y modelado de datos • Ciencia de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático • Soluciones a problemas computacionales • Representación de información en la resolución de problemas computacionales • Lenguajes de programación Ciudadanía y Computación Infraestructura tecnológica Datos e Inteligencia Artificial Programación Organización de los contenidos

computacionales • Representación de información en la resolución de problemas computacionales • Lenguajes de programación Ciudadanía y Computación Infraestructura tecnológica Datos e Inteligencia Artificial Programación Organización de los contenidos de Ciencias de la Computación por áreas y ejes en la propuesta curricular de la Iniciativa Program.ar. La propuesta curricular promueve una construcción secuenciada y organizada en espiral de incorporación de saberes. Algunos contenidos finalizan su recorrido luego de su abordaje en dos ciclos, otros, por su complejidad, se inician recién en el ciclo básico del nivel secundario o, incluso, solo se abordan en el último ciclo de la educación secundaria. En el área Datos e Inteligencia Artificial se abordan los contenidos de IA. Esta área está presente en toda la escolaridad, pero es hacia el final donde toma más presencia y se esperan los aprendizajes más profundos. Mientras que los saberes de los primeros ciclos apuntan a la identificación de aplicaciones de la IA y a empezar a construir algunas nociones generales, es en el nivel secundario don