GLOBAL CENTER FOR EQUITABLE CS EDUCATION
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¡Bienvenido al Centro Global para la Educación Equitativa en Ciencias de la Computación!

Nuestra Misión

La misión del Centro es entender cómo la educación en ciencias de la computación puede ser equitativa y accesible para todos, desde la primera infancia hasta la edad adulta, mientras se abordan estrategias para reducir las brechas en las areas STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas).

Nuestra visión apunta a que profesores y alumnos de todos los contextos tengan acceso a prácticas y recursos basados en evidencia para participar activamente en un mundo computacional. Para esto, realizamos las siguientes actividades de la mano de aliados alrededor del mundo: 

Investigación

Investigar para comprender cómo se aprenden las Ciencias de la Computación en diversos contextos.

Aprendizaje

Ofrecer oportunidades de formación docente e investigar prácticas eficaces de aprendizaje para la integración de las Ciencias de la Computación en el aula.

Herramientas

Desarrollar y proporcionar herramientas computacionales de bajo costo y accesibles para todos.

Nuestros proyectos

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Pensamiento computacional en la primera infancia

Programa de desarrollo profesional docente para ayudar a educadores de primera infancia a integrar conceptos y prácticas del pensamiento computacional en sus aulas.
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Experiencias de computación equitativas

Una experiencia de aprendizaje profesional en línea diseñada para que educadores de K-8, o cualquier persona que trabaje con jóvenes, aprendan acerca de las estrategias pedagógicas relacionadas a las ciencias de la computación y la enseñanza equitativa.
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Roversa

Robot educativo modificable y multilingüe que introduce a los jóvenes estudiantes al pensamiento computacional, en diferentes etapas.

¿Cómo participar?

¿Quieres participar o aprender más sobre el Centro Global para la Educación Equitativa en Ciencias de la Computación? Contáctanos a continuación.
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Research, professional learning workshops, and tool development has been generously funded in part by
an ITEST grant from the National Science Foundation and
a Global Programs of Distinction grant from UVA.

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