SAEI

El Simposio Argentino de Educación en Informática (SAEI) pretende ser un espacio de encuentro, reflexión y análisis en torno a los diversos marcos teóricos y metodológicos vinculados a la enseñanza y el aprendizaje de la Informática o las Ciencias de la Computación, compartiendo y difundiendo experiencias pedagógicas innovadoras llevadas a cabo tanto en contextos formales como no formales.
De esta manera, se busca: (a) enriquecer la socialización colectiva y la generación de nuevos aportes educativos en este campo de conocimiento; (b) favorecer la integración de propuestas innovadoras de la enseñanza; (c) fortalecer la conformación de una red que permita consolidar equipos docentes; (d) propender a la actualización de contenidos y (e) habilitar el debate sobre los enfoques y las metodologías de enseñanza adecuadas en las temáticas propias de las Ciencias de la Computación o la Informática.

Temas de interés
Los tópicos sugeridos, aunque no excluyentes, son los siguientes:

1.- Propuestas teórico problematizadoras acerca de la enseñanza y aprendizaje de las Ciencias de la Computación o la Informática, en torno a:

• Cuestiones históricas: su inserción en distintas épocas, cambios de paradigma, la situación actual a la luz de la historia.
• Reflexiones filosóficas: debates epistemológicos, cuestiones éticas.
• Problemas didácticos: abordajes teóricos, propuestas curriculares, cuestiones metodológicas, formas de evaluación.
• Aspectos sociales, de género, medioambientales y económicos.
• Problemáticas y estrategias de abordaje de la accesibilidad.

2.- Desarrollos metodológicos prácticos acerca de la enseñanza y aprendizaje de las Ciencias de la Computación o la Informática, en torno a:

• Carreras de Informática o Ciencias de la Computación: análisis de los diseños curriculares; cursos introductorios; primer lenguaje de programación; experiencias formativas con enfoques epistemológicos y éticos; situación de ingresantes y egresados; desgranamiento y deserción en las diferentes etapas de las carreras; estrategias didácticas; entre otros.
• Enseñanza de la Informática en otras carreras de nivel superior: enfoques interdisciplinarios.
• Carreras de profesorados en Informática.
• La enseñanza de la Informática o Ciencias de la Computación en los niveles inicial, primario y secundario: diseños curriculares; formación docente en la disciplina; postítulos y/o especializaciones y/o diplomaturas; articulación en los espacios curriculares; metodologías de enseñanza.
• Espacios de educación alternativa: talleres vocacionales, espacios de extensión universitaria, entornos spacemaker, espacios FabLab, videojuegos, realidad virtual inmersiva, ferias de tecnología informática, jornadas STEM, clubes de ciencias y otros espacios.

3.-Inteligencia Artificial [IA] (aprendizaje automático, redes neuronales, procesamiento del lenguaje natural) en la educación en Ciencias de la Computación o Informática:

• Alfabetización en IA en los distintos niveles educativos: impacto del uso de IA en los procesos de enseñanza y aprendizaje en el aula; generación de código y programas mediante las IA en las prácticas áulica; desarrollo de habilidades para interactuar con herramientas de IA de manera crítica y reflexiva; integración de proyectos prácticos que involucren IA para fomentar la creatividad y la resolución de problemas; uso de plataformas y recursos educativos basados en IA para mejorar la comprensión de conceptos complejos; evaluación del impacto de la alfabetización en IA en la motivación y el rendimiento académico de los estudiantes, etc.
• Implementación de herramientas de IA para la enseñanza y el aprendizaje personalizado.
• Uso de la IA para mejorar la inclusión y el acceso a la educación en el aula.
• IA como herramienta de apoyo docente: formación docente en el uso y aplicación de tecnologías de IA, utilización de IA para la creación de exámenes, corrección automatizada y retroalimentación personalizada; consideraciones éticas sobre la privacidad de los datos de los estudiantes y los sesgos que pudieran producirse en los entrenamientos.
• Uso de la IA para la predicción de resultados académicos: modelos predictivos para identificar necesidades de intervención temprana sobre las dificultades de aprendizaje; análisis de datos educativos mediante IA para la mejora de la toma de decisiones institucionales, etc.

Invitamos a las personas que investiguen en el área educativa, docentes de todos los niveles, profesionales y especialistas a compartir sus aportes al conocimientos en el área de educación en Informática o Ciencias de la Computación. Se recibirán contribuciones en los formatos de artículos completos (full papers) y artículos breves (short papers). Recordamos que las temáticas señaladas son sugerencias y no son excluyentes de otras temáticas, investigaciones, análisis de casos, o experiencias relevantes dentro de este ámbito de interés.

Chairs del Simposio
Claudia Queiruga (LINTI-UNLP) Argentina
Natalia Colussi (FCEIA-UNR) Argentina

Comité de programa (Preliminar)
Abatte, Stella Maris (UNLP)
Amieva, Rita (UNRC)
Banchoff Tzancoff, Claudia (LINTI-UNLP)
Bavera, Francisco (UNRC-UNVIME)
Bourdetta, Viviana (UADER)
da Rosa Zipitria, Sylvia (UdelaR) Uruguay
Daniele, Marcela Elena (UNRC)
Felice, Laura (INTIA-UNCPBA)
Forestello, Rosanna (UNC)
Galardi, Hernán (UNR)
Gimson, Loraine (UNSa)
Gómez, Soledad (LINTI-UNLP)
Kimura, Isabel (LINTI-UNLP)
Leonardi, María Carmen (INTIA-UNCPBA)
Mac Gaul, Marcia Ivonne (UNSa)
Martin, Sofía (LINTI-UNLP)
Martínez, Cecilia (UNC)
Martínez López, Pablo (UNQ)
Mauco, Maria Virginia (INTIA-UNCPBA)
Menchón, Rodrigo Ezequiel (UNR)
Monjelat, Natalia (IRICE-CONICET-UNR)
Navone, Hugo Daniel (UNR)
Neil, Carlos (UAI)
Pairetti, César Ignacio (UNR-SU)
Perrén, Gabriel Ignacio (IALP-CONICET)
Ramos, Silvia (UBA)
Rodríguez, Guillermo Luján (UNR-UTN)
Rodríguez, Jorge (UNCOMA)
Santos, Alejandra (UNLa)
Schiavoni, María Alejandra (UNLP)
Viale, Pamela (UNR)

Fechas importantes
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Envío de trabajos
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Tipos de Trabajo y Formatos
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Revisión, publicación e indexación
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Premios a mejores artículos
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