Del error al aprendizaje: Dojo, una plataforma para mejorar la enseñanza de la programación
Palabras clave:
enseñanza de programación, retroalimentación automatizada herramientas educativas, aula virtualResumen
La enseñanza de la programación enfrenta desafíos pedagógicos particulares, como la necesidad de retroalimentación constante, la práctica sostenida y la comprensión progresiva de errores. En contextos educativos heterogéneos numerosos, los métodos tradicionales de corrección manual resultan insuficientes y poco escalables.
Este artículo presenta Dojo, una plataforma virtual de código abierto diseñada para acompañar la enseñanza de la programación. Este sistema integra mecanismos de retroalimentación automatizada mediante herramientas profesionales de análisis de código, que permiten detectar errores funcionales y de estilo en la solución de los estudiantes. Dojo no solo identifica problemas, sino que genera explicaciones contextualizadas y proporciona recursos de aprendizaje específicos, permitiendo a los estudiantes recibir correcciones precisas de manera temprana. Un repositorio pedagógico especializado complementa estos análisis técnicos, traduciendo los mensajes de error a un lenguaje accesible. Desde el punto de vista didáctico, la visualización directa de errores y su corrección contribuyen a la autorregulación del aprendizaje, facilitando la adquisición progresiva de habilidades de depuración y mejora del código, fomentando una interpretación constructiva del error.
Los resultados preliminares obtenidos con la implementación de la plataforma han sido alentadores, mostrando beneficios en términos de agilidad en las devoluciones, dando mayor autonomía a los estudiantes y potenciando el rol docente, permitiéndole enfocarse en aspectos conceptuales avanzados.
Su arquitectura modular permite futuras expansiones, consolidando su potencial como recurso educativo transformador, convirtiendo el error en una oportunidad de aprendizaje. Dojo representa un puente entre la formación académica y las prácticas profesionales, ofreciendo un modelo escalable para la enseñanza de programación.
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Derechos de autor 2025 Lucas Videla, Renata Guatelli, Verónica Aubín

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