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Software

Si puedes aprender un nuevo idioma también puedes aprender a codificar, según estudio

Por Rosselyn BarroyetaMar 2, 20204 minutos de lectura
FOTO: Learning Tree International
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Los programadores o desarrolladores de software se caracterizan porque deben hacer todo lo que esté dentro de sus capacidades para resolver problemas o lo que es lo mismo ofrecer soluciones de software a través de un lenguaje de programación. Algunos afirman que no todos están capacitados para cumplir con los retos que se presenten en una profesión donde tienen que asumir un rol según el software o la tarea que le corresponda desarrollar.

Es decir, los que crean soluciones médicas basadas inteligencia artificial no solo deben conocer de esta tecnología, sino también deben adoptar conocimientos de medicina, por mencionar algunos.  Asimismo, muchos aseguran que para esta profesión es mucho más importante un conocimiento robusto en aritmética, puesto que te permite obtener mayor agilidad para resolver problemas, sin embargo, un estudio reciente revela una capacidad que podría romper brechas a nivel social, puesto que la capacidad de aprender un nuevo idioma podría ser mucho más influyente.

Un nuevo estudio científico podría cambiar la forma de ver a los desarrolladores o programadores de software, así como reducir la brecha de personas principalmente mujeres que buscan aprender un nuevo lenguaje de programación en un entorno que actualmente es dominado por hombres.

Aprender gramática vs saber matemáticas

Investigadores de la Universidad de Washington realizaron un estudio que revela que la capacidad natural del ser humano para aprender nuevos idiomas es un factor que predice la capacidad para aprender a programar, de hecho aún más que las matemáticas o aritmética.

Según los estudios, no es tan importante tener un alto conocimiento en matemáticas para ser excelente en la codificación, esto es debido a que codificar se trata básicamente de entender otro lenguaje, pues implica no sólo aprender el vocabulario (comandos o funciones, palabras reservadas) y la gramática utilizada (sintáxis, en el argot de programación), sino también de emplear ambos para transmitir alguna información.

“Muchas barreras para la programación desde cursos de pre-requisitos, hasta estereotipos de cómo es 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 en nuestros datos”, comentó el investigador principal, Chantel Prat, profesor de Psicología en la Universidad de Washington y en el Institute for Learning & Brain Sciences.

Las capacidades de personas entre 15 y 35 años fueron evaluadas

Para el estudio, los científicos reunieron a más de tres docenas de personas entre 15 y 35 años de edad sin ningún conocimiento de codificación, en el que examinaron sus habilidades neurocognitivas, mientras estos aprendían Python, que se trata de un lenguaje común de la programación.

De acuerdo con los especialistas, Python fue escogido para la prueba debido a su semejanza con las estructuras inglesas como la sangría de párrafos y el uso de palabras en vez de símbolos para las funciones.

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

Estos participantes ejecutaron varias lecciones y respondieron cuestionarios en línea en Python, antes de la prueba, estos fueron sometidos a una electroencefalografía de cinco minutos, que registró la actividad eléctrica de sus cerebros mientras se relajaban con los ojos cerrados, Prat afirma que esto puede predecir hasta el 60% de la variabilidad en la velocidad con la que alguien puede aprender un segundo idioma como el francés.

Los investigadores encontraron que los puntajes de la prueba de aptitud del lenguaje fueron los predictores más fuertes de la tasa de aprendizaje de los participantes en Python.

Entre las pruebas presentadas se encontraban  una dedicada a la aritmética; uno que mide la aptitud del lenguaje, mientras que otros evaluaron la atención, la resolución de problemas y la memoria. Lo sorprendete de los resultados es que aquellos que aprendieron Python más rápido y con mayor precisión, tendieron a tener una combinación de habilidades fuertes de resolución de problemas y aprender lenguajes de programación.

Scientific Reports, una revista de acceso abierto del Nature Publishing Group, publicó los resultado del estudio.

codificar Estadísticas estudio Idiomas Lenguajes de Programación

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