Gafotas, Cegatos y sus Aparatos - Podcast

Episodio 32. Aprender a pensar: robótica y pensamiento algorítmico en la educación de niños ciegos.

En este episodio abordamos cómo enseñar robótica, programación y pensamiento algorítmico a niños ciegos y con discapacidad visual, desde primaria hasta secundaria, un ámbito todavía poco trabajado en la educación inclusiva.

A partir de una experiencia real en el aula, analizamos las carencias actuales de formación, recursos y materiales, y reflexionamos sobre qué enfoques permiten una enseñanza verdaderamente accesible. Para ello contamos con Carlos Mallo, profesor de tecnología en el Centro de Recursos Educativos de la ONCE en Madrid y miembro del grupo ACCEDO de accesibilidad educativa, y José Enrique Fernández del Campo, docente con una amplia trayectoria en educación y adaptación de materiales.

El episodio repasa la evolución reciente de la enseñanza tecnológica, el impacto de programas como Código Escuela 4.0 y las barreras que presentan muchas herramientas educativas diseñadas desde una lógica exclusivamente visual, como Scratch.

Frente a ello, se destaca el valor del pensamiento algorítmico desenchufado y de la programación textual como vías accesibles para trabajar lógica, secuencias, toma de decisiones y depuración de errores desde edades tempranas.

También se analizan placas educativas como Arduino, micro:bit y Echidna, subrayando micro:bit y Python como una opción actualmente viable para alumnado ciego. El mensaje central es claro: el objetivo no es formar programadores, sino enseñar a pensar, fomentando competencias clave transferibles a la escuela, la vida cotidiana y el futuro profesional.

Intervienen:

Carlos Mallo.

José Enrique Fernández del Campo

 Arturo Fernández

Ricardo Abad.

Enlaces  a Sitios referenciados en el episodio:

Grupo ACCEDO - Accesibilidad educativa.

Código Escuela 4.0.
STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics).
Scratch.
PSeInt (pseudocódigo en español).
micro:bit.
Escornabot (robótica educativa de código abierto).

Créditos:

suno.ai.