Egresado en Ciencias de la Computación de FAMAF premiado como Joven Sobresaliente del Año

Marcos Gómez, egresado de la FAMAF, fue premiado como uno de los/as “Diez Jóvenes Sobresalientes del Año” por la Bolsa de Comercio de Córdoba.

Marcos es doctor en Ciencias de la Computación de FAMAF-UNC. Mientras realizaba la Licenciatura en Ciencias de la Computación, fue reconocido por Google como docente destacado a nivel mundial por el programa Google Trailblazer, y recibió una beca estudiantil TIC del Ministerio Nacional de Ciencias y Tecnología.

A través de su doctorado, sobre la enseñanza de la programación en nivel inicial, primario, secundario y para formación docente, fue invitado por la Universidad de Rutgers de Estados Unidos para presentar su trabajo final.

Tiene numerosas publicaciones en conferencias líderes del área como la Conferencia Anual de ACM sobre Innovación y Tecnología en Educación Informática (ITICSE) y la Conferencia Internacional del Grupo de Interés Especial en Educación de la ACM (SIGCSE). Esto le permitió presentar sus investigaciones en diferentes países del mundo y estar a cargo de la organización de las Jornadas Argentinas de Didáctica de las Ciencias de la Computación (JADiCC), las cuales contaron con el primer Simposio de Experiencias Latinoamericanas.

Su trabajo de investigación estudia cómo diversos factores del área de adquisición de lenguaje influencian la enseñanza de la programación. Y se enfoca en tres aspectos. Primero, la enseñanza de programación desde el punto de vista de la expresividad del lenguaje diseñando un entorno de enseñanza de programación que incluye lenguajes con diferente nivel de expresividad y realizamos un estudio en nivel inicial y primario. Segundo, el impacto de distintos tipos de interactividad formativa automática asociada a distintos tipos de errores que ocurren durante el proceso de enseñanza de un lenguaje de programación. Al igual que los lenguajes naturales, los lenguajes de programación no se aprenden de modo espontáneo sino que se adquieren y evolucionan a través de la interacción. Tercero, una comparación de diferentes métodos basados en técnicas de procesamiento de lenguaje natural y de aprendizaje automático para evaluar el nivel de fluidez de un estudiante durante el proceso de adquirir un lenguaje de programación. Ello permite clasificar la gran variabilidad y creatividad de errores producidos por principiantes de una manera que no es posible con las técnicas formales de detección de errores en programación.

Ver aquí el video de presentación: