Prof. Dr. İlke Evin Gencel, Prof. Dr. Maria Figueiredo: Kodlamadan Önce 21.Yüzyıl Eğitiminde Algoritmik Düşünme

Giriş Toplumsal, teknolojik ve ekonomik değişimler, 21. yüzyılda bireylerin sahip olması gereken yeterlikleri de farklılaştırmıştır. Bilginin zaman ve mekândan bağımsız biçimde erişilebilir olduğu çağda, artık bireylerin bilgiye sahip olması yeterli görülmemekte, bireylerden bilgiyi analiz etmeleri, yorumlamaları ve daha da önemlisi bilgiyi dönüştürüp yaratıcı biçimde kullanmaları beklenmektedir. Nitekim OECD tarafından geliştirilen Öğrenme Pusulası 2030 çerçevesine göre bireylerin “dönüştürücü yeterlikler” kazanması esastır. Bu bağlamda eğitim kurumları, öğrencilerin karmaşık problemleri çözebilen, yenilikçi düşünebilen, sorumluluk alabilen ve dijital araçlarla etkili biçimde etkileşime girebilen bireyler olarak yetiştirmeyi hedeflemelidir (OECD, 2019; Voogt ve Roblin, 2012). Bireylerin dönüşen rollerine yön veren en önemli gelişmelerin başında dijital teknoloji ve yapay zekâ alanındaki hızlı ilerleme gelmektedir. Yapay zekânın hemen her alanda etkili olmasıyla birlikte dijital teknolojiler, sadece bu alanda çalışanlar için değil her birey için önemli hale gelmiştir. Bu kapsamda, dijital teknolojilerle yalnızca etkileşim kurmak değil, bu sistemlerin nasıl çalıştığını anlayarak eleştirel, yaratıcı ve üretken biçimde yön verebilmek de temel yetkinlerden biri olmuştur (Bocconi ve ark., 2022). Bu durum, bireylerin yalnızca kullanıcı olmaktan çıkıp bu sistemleri anlayan ve bilinçli biçimde yönlendirebilen bireyler olarak yetişmesini zorunlu kılmaktadır (Luckin ve ark., 2016; Zhang ve ark., 2025). Dijital sistemlerle anlamlı ve yaratıcı biçimde etkileşim kurabilmenin yolu, bu sistemlerin ardındaki işleyiş mantığını kavrayabilmekten geçmektedir. Bu bağlamda, süreç gerektiren her durumu ve karmaşık sorunları yapılandırma, adım adım planlama, mantıksal akışlar oluşturma gibi becerileri kapsayan algoritmik düşünme, çağın temel bilişsel yeterliklerinden biri olarak öne çıkmaktadır. Algoritmik Düşünme Kodlama, dijital çağda en sık vurgulanan becerilerden biri haline gelmişse de bu becerinin temelinde yatan düşünme biçimi olan algoritmik düşünme, çoğu zaman göz ardı edilmektedir. Oysa algoritmik düşünme becerisi, bireylerin dijital sistemlerle üretken biçimde etkileşime geçebilmesi için kritik bir zihinsel beceridir (Lamagna, 2015). Algoritmik düşünme, eğitimden gündelik yaşama kadar pek çok alanda sorun çözmenin ve özellikle yaratıcı fikirler geliştirmenin temelini oluşturmaktadır Algoritmik düşünme genel olarak; bir sorunun çözümüne yönelik işlemlerin sistematik biçimde planlanmasını, bu işlemlerin mantıksal bir akış içinde yapılandırılmasını ve bu süreçte karar noktalarının belirlenmesini içeren zihinsel beceri olarak tanımlanmaktadır (Evin Gencel ve ark., 2023; Futschek, 2006; Kanaki ve Kalogiannakis, 2022). Nitekim Wing (2006) de, algoritmik düşünmenin, bilgisayar bilimiyle sınırlı olmadığını, yaşamın tüm alanlarında kullanabilecek bir düşünme yöntemi olduğuna dikkat çekmektedir. Algoritmik düşünme, yalnızca soyut bilişsel süreçlerden ibaret değildir; tersine, bu beceriyi geliştirmenin en etkili yollarından biri, bireylerin gündelik yaşamda karşılaştıkları durumları adım adım yapılandırabilmelerini sağlamaktır. Bu bağlamda algoritmalar, işleyiş biçimlerine doğrusal, dallara ayrılan ve döngüsel algoritmalar olmak üzere göre üç grupta incelenmektedir. Doğrusal algoritmalar, adımların sabit bir sırayla ve değişmeksizin izlendiği yapılardır. Bu tür algoritmalar, özellikle okul öncesi ve ilkokul düzeyindeki öğrenciler için başlangıç seviyesinde düşünme alışkanlıklarını geliştirmek için işlevseldir. Örneğin, “kalemini al › resmi çiz › boyaları seç › boyamayı yap” gibi adımlarla ilerleyen bir sanat etkinliği, basit bir doğrusal algoritmayı temsil etmektedir. Aynı şekilde sabah kalktıktan sonra sırayla yapılan kişisel hazırlıklar da (diş fırçalama, yüz yıkama, kahvaltı) gündelik yaşamda karşılaşılan doğrusal algoritmalara örnek olarak verilebilir. Dallara ayrılan algoritmalar ise belirli koşullara göre alternatif yollar izlenmesini gerektirir. “Eğer… ise…” yapısıyla kurgulanan bu algoritmalar, öğrencilere karar verme, içinde bulunulan koşulları değerlendirme ve farklı olasılıkları düşünme alışkanlıkları kazandırmada etkilidir. Örneğin “Eğer hava yağmurluysa şemsiye al, değilse gözlük tak” gibi durumlar, dallara ayrılan basit algoritma örnekleridir. Döngüsel algoritmalar ise belirli işlemlerin tekrarlandığı ve bir koşul sağlanana kadar sürecin devam ettiği yapılardır. Özellikle ritmik yapıların, tekrar eden işlemlerin olduğu etkinliklerde bu tür algoritmalar öne çıkar. “Tüm öğrenciler sırayla tahtaya gelene kadar etkinliği sürdür” ya da “Tüm legolar bitene kadar kuleyi inşa etmeye devam et” gibi örnekler, döngüsel algoritmalara örnek verilebilir. Bu algoritmalar, öğrencilere sabırla aynı işlemi tekrarlama, hataları fark edip düzeltme ve süreci takibi etme becerilerini kazandırmada etkilidir. Bu örnekler, algoritmik düşünmenin sadece bilgisayara yönelik bir beceri değil, karar verme, sıralama, alternatif üretme ve plan yapma gibi yaşamın her alanında karşılaşılan bilişsel durumlarla ilişkili olduğunu göstermektedir. Nitekim yapılan araştırmalar, algoritma yapılarını oyun temelli etkinliklerle tanıyan öğrencilerin hem problem çözme hem de yaratıcı düşünme alanlarında önemli gelişmeler gösterdiğini ortaya koymaktadır (Bers, 2020; Grover ve Pea, 2013; Wang ve ark., 2021). Erken Çocukluk Döneminde Algoritmik Düşünme Eğitimi Erken çocukluk döneminde algoritmik düşünme becerilerinin geliştirilmesi, çocukların hem dijital dünyaya hazırlanmalarını hem yaratıcı düşünme, planlama ve sorun çözme gibi temel zihinsel becerileri kazanmalarını sağlamaktadır. Bu beceriler, çocukların karşılaştıkları sorunları veya durumları adım adım yapılandırmalarına, mantıksal akışlar oluşturmalarına ve çeşitli çözüm yolları geliştirmelerine yardımcı olmaktadır. Ayrıca çocukların yaptıkları işleri veya gerçekleştirdikleri süreçleri başkalarına açık ve anlaşılır biçimde ifade edebilme yetenekleri de olumlu etkilenmektedir. Erken yaşta kazandırılan algoritmik düşünme alışkanlıkları hem çocukların öğrenme süreçlerine hem günlük yaşam becerilerine katkı sağlamaktadır. Böylelikle bu beceriler çocukların bireysel gelişimlerini desteklemenin yanı sıra, onları ileride karşılaşacakları karmaşık öğrenme görevlerine de etkin biçimde hazırlamaktadır (Evin Gencel ve ark., 2023; Figueiredo ve ark., 2022). Algoritmik düşünmenin temelinde kesinlik, ardışıklık ve sonluluk ilkeleri bulunmaktadır. Kesinlik her adımın açık ve net biçimde tanımlanmış olmasını, ardışıklık adımların mantıksal bir sıra içinde yapılandırılmasını ve sonluluk sürecin belirli bir noktada tamamlanacak biçimde tasarlanmasını ifade etmektedir. Bu ilkeler, erken çocukluk eğitiminde yapılandırılmış etkinliklerin planlanmasında da yol göstericidir. Söz konusu ilkelere uygun biçimde hazırlanan etkinlikler, çocukların adım adım düşünme, süreci planlama ve belirli bir sonuca ulaşma deneyimleri edinmelerini sağlar. Çocuklar bu süreçlerde bir görevi bölümlere ayırma, tekrar eden örüntüleri tanıma, bir sonuca ulaşmak için adım adım ilerleme, doğru sıralamayı belirleme gibi beceriler geliştirir. Araştırmalar, bu becerilerin dil gelişimi, sayısal düşünme, mekânsal yönelim, sosyal-duygusal yeterlikler ve yaratıcılık ile doğrusal bir ilişki içinde olduğunu ve bu alanlardaki gelişimi anlamlı biçimde desteklediğini göstermektedir. Dolayısıyla erken çocukluk döneminde algoritmik düşünmenin desteklenmesi, çocukların yalnızca dijital yeterliklerini değil, 21. yüzyılın gerektirdiği esneklik ve yenilik üretme gibi yaratıcı zihinsel becerilerini de geliştirmektedir (Bers, 2020; Papavlasopoulou, 2022). Algoritmik düşünmenin desteklenme biçimi, özellikle erken çocukluk döneminde ayrı bir öneme sahiptir. Erken yaş grubundaki çocukların gelişimsel özellikleri dikkate alındığında, algoritmik düşünmenin kazandırılmasında dijital araçlar yerine oyun, hikâye, fiziksel etkinlikler ve yaratıcı drama gibi bilgisayarsız (unplugged) yöntemlerin kullanılması pedagojik açıdan daha uygun bir yaklaşımdır (Sáez-López ve ark., 20220). Bilgisayarsız etkinlikler, çocukların adım adım düşünme, mantıksal sıralama, problem çözme ve farklı olasılıkları değerlendirme gibi bilişsel becerileri içselleştirmelerine olanak tanırken, aynı zamanda sosyal-duygusal gelişimlerini de destekler. İşbirliğine dayalı oyunlar, yaparak-yaşayarak öğrenme ve kendi düşünme süreçlerini ifade etme gibi deneyimler, algoritmik düşünmenin sadece zihinsel değil, aynı zamanda iletişimsel ve duygusal boyutunu da desteklemektedir. Erken çocukluk döneminde bu bütüncül anlayışı taşıyan, çağdaş, yaratıcı ve pedagojik temellere dayanan uygulamaların geliştirilmesi ve öğretmen eğitimi süreçlerine entegre edilmesi, çocukların bu becerileri kazanabilmeleri açısından bir gerekliliktir. Çünkü 21. yüzyılın gerektirdiği temel becerilerin çocuklara küçük yaşlardan itibaren kazandırılması, bu alanlara hâkim ve çağdaş eğitim yaklaşımlarını etkili biçimde uygulayabilen öğretmenlerle mümkündür (Evin Gencel, 2023; Figueiredo, 2022; Figueiredo ve Alves, 2021). ALGOLITTLE Projesi ve Algoritmik Düşünmeyi Destekleyen Kart Oyunu Öğretmen adaylarının eğitim sürecinde, algoritmik düşünme gibi çağın öne çıkan bilişsel becerilerine yönelik donanımlarının geliştirilmesi ihtiyacına yanıt verebilmek amacıyla hazırlanan, öğretmen eğitimine yenilikçi ve oyun temelli bir bakış açısı kazandırmayı hedefleyen “Geleceğin Kod Yazarları İçin Oyun Tabanlı Öğrenme Yoluyla Algoritmik Düşünme Becerileri” (Algorithmic Thinking Skills through Play-Based Learning for Future's Code Literates – ALGOLITTLE- 2020-1-TR01-KA203-092333) adlı proje, Türkiye Ulusal Ajansı tarafından Erasmus Ana Eylem 2 Yükseköğretim İçin Stratejik Ortaklıklar Programı kapsamında desteklenmiştir. Türkiye, Slovenya, Portekiz, Hırvatistan ve İtalya’nın ortaklığında iki yıl süren proje kapsamında, okul öncesi öğretmen adaylarının algoritmik düşünme becerilerini desteklemeye yönelik yenilikçi bir öğretim programı ve dijital öğretim materyalleri geliştirilmiştir. Proje kapsamında yalnızca dijital içerikler değil oyun temelli öğrenme yaklaşımına uygun bir kart oyunu da geliştirilmiştir. Bu kart oyunu, erken çocukluk dönemindeki çocukların yanı sıra, öğretmenler ve öğretmen adaylarıyla da çeşitli uygulamalarda kullanılmış, yaratıcı düşünme, sıralama, problem çözme ve alternatif üretme gibi becerilerin desteklenmesinde etkili bir araç olduğu belirlenmiştir. Kartlardaki basit görsellerin çocuklar için dikkat çekici olduğu, dallara ayrılan algoritmalar için hazırlanan koşullu kartların ilgiyle karşılandığı gözlemlenmiştir. Ayrıca, boş kartlar aracılığıyla katılımcıların kendi kurallarını belirlemelerine ve yeni kartlar oluşturmalarına da olanak sağlanmış, böylece hem yaratıcılığın hem de algoritmik düşünmenin bir arada birlikte gelişmesini destekleyecek esnek bir yapı sunulmuştur (Evin Gencel ve ark., 2021; 2023; Figueiredo ve ark., 2022). ALGOLITTLE Kart Oyunu, büyük boy bir resim kâğıdı (örneğin A3) ve renkli kalemlerle kolayca oynanabilir. Hazırlanan temel kartlar Resim 1’deki gibidir: Resim 1. Sıralı Kartlar Kartlar, geleneksel kart oyunlarında olduğu gibi üst üste konularak ortaya yerleştirilir. Her katılımcı sırayla bir kart seçer ve üzerinde yer alan yönergeye göre çizimini gerçekleştirir. Bu süreçte katılımcılar, sırayla kart seçip yönergeleri uygularken hem adım adım düşünme becerilerini geliştirir hem de yaratıcı ve işbirliğine dayalı bir etkinliğin parçası olurlar. Görsellerin ya da yönergelerin yeniden tasarlanması mümkündür. Böylelikle öğretmenler ya da öğrenciler, kendi bağlamlarına uygun yeni kartlar geliştirerek oyunu farklılaştırabilir. Oyunda döngüsel algoritmalar için gri kartlara yer verilmiştir. Bu kartlar, belirli bir işlem dizisinin kaç kez tekrarlanacağını ifade eder ve algoritmik düşünmede önemli bir yer tutan “tekrar” (döngü) kavramını somutlaştırır. Kartların üzerinde yer alan ok simgesi döngüyü, sayı ise işlemlerin kaç kez tekrar edileceğini belirtir. Örneğin aşağıdaki kartı çeken bir katılımcı kâğıda, 1 dal ve 2 yaprak çizmeli ve bunu dört kez tekrarlamalıdır. Resim 2. Döngüsel Algoritma Kartı Döngüsel kartlara diğer örnekler aşağıdaki gibi olabilir. Katılımcılar sırayla kartlardaki yönergeler doğrultusunda resimler çizmeye devam eder. Resim 3. Döngüsel Algoritma Kart Örnekleri Bu kartlarda sırasıyla şu yönergeler verilmektedir: Bir dal ve iki yaprak çiz, bunu iki defa tekrarla, bir yaprak ve bir meyve çiz bunu üç defa tekrarla, bir meyve ve bir tırtıl çiz bunu dört defa tekrarla, bir yaprak çiz ve bunu altı defa tekrarla. Oyunda dallara ayrılan algoritmalar için koşullu kartlara yer verilmiştir. Bu kartlar, mevcut çizim üzerinde belirli bir durumu kontrol etmeyi ve bu duruma göre farklı bir işlem yapmayı gerektirir. Her kart, kontrol edilmesi gereken bir durum, bu durum doğruysa yapılacak işlem ve aksi takdirde yapılacak alternatif işlem olmak üzere üç bölümden oluşur. Kartların üst kısmında, mevcut çizimde kontrol edilmesi gereken bir öğe sembolle gösterilir. Alt kısımlarda ise bu öğenin varlığı ya da yokluğuna göre izlenecek iki farklı yol simgelerle belirtilmiştir. Resim 4. Dallara Ayrılan Algoritma Kartı Dallara ayrılan kartlara diğer örnekler aşağıdaki gibi olabilir. Katılımcılar sırayla kartlarda Bu kartlar sırasıyla şu yönergeleri vermektedir ki yönergeler doğrultusunda resimler çizmeye devam eder. Resim 5. Dallara Ayrılan Algoritma Kart Örnekleri Bu kartlarda sırasıyla şu yönergeler verilmektedir: Resimde boş bir dal varsa bir yaprak çiz aksi takdirde istediğin yere bir dal çiz. Resimde bir meyve varsa üzerine tırtıl çiz aksi takdirde istediğin yere bir tırtıl çiz. Resimde yaprağı olan bir dal varsa meyve çiz aksi takdirde istediğin yere yaprak çiz. Resimde iki yapraklı bir dal varsa üzerine tırtıl çiz aksi takdirde istediğin yere bir yaprak çiz. Oyun kartları, ALGOLITTLE projesinin resmî web sayfası olan www.algolittle.org üzerinden PDF formatında yazdırılmaya ve kesilmeye hazır biçimde herkesin erişimine açık olarak paylaşılmaktadır. Kartlar, katılımcıların tercihlerine göre özelleştirilebilir, desteye yeni kartlar eklenebilir ya da bazıları çıkarılarak oyun farklı biçimlerde kurgulanabilir. Her katılımcının kartta verilen yönergeye uygun biçimde büyük boy resim kâğıdına çizimler yapması oluşan dizilim aslında bir algoritmayı temsil eder ve ortaya çıkan görsel ürün, bu algoritmanın yaratıcı bir çıktısı olarak değerlendirilir. Her kart, oyunun yönünü değiştirir ve katılımcılardan süreci kendi gözlemleri ve yorumları doğrultusunda ilerletmelerini sağlar. Çizilen nesnelerin birbirine bağlanıp bağlanmayacağı, boyutları, renkleri veya sıralamaları oyunu oynayan grubun ortak kararına göre şekillendirilebilir. Destede yer alan boş kartlar ise çocukların veya öğretmenlerin oyuna kendi yönergelerini ve özgün fikirlerini eklemelerine olanak sağlamaktadır. Bu kartlara yazılan yeni kurallar veya çizim nesneleri, oyunu zenginleştirirken, katılımcılara algoritma kurma konusunda yaratıcı bir deneyim yaşatır. Bu esnek yapı sayesinde ALGOLITTLE Kart Oyunu, algoritmik düşünmenin hem bireysel yaratıcılık hem de iş birliğine dayalı öğrenme yoluyla bilgisayarsız olarak kazandırılmasına olanak sunan güçlü bir eğitsel materyale dönüşmektedir. Sonuç 21. yüzyılda eğitimin temel hedeflerinden biri, bilgiyi sorgulayabilen, yapılandırabilen ve yaratıcı biçimde dönüştürebilen bireyler yetiştirmektir. Bu hedef, erken çocukluk döneminden itibaren zihinsel becerilerin geliştirilmesiyle mümkün olabilir. Son yıllarda özellikle kodlama eğitimine gösterilen yoğun ilgi, çocukların düşünme becerilerini geliştirmeye yönelik önemli bir fırsat alanı sunmaktadır. Ancak bu fırsatın anlamlı ve kalıcı bir kazanıma dönüşebilmesi için kodlamanın temelini oluşturan algoritmik düşünme becerisinin erken yaşlardan itibaren kazandırılması gereklidir. Bu hedefe uygun olarak ALGOLITTLE projesi kapsamında geliştirilen kart oyunu, erken çocukluk döneminde algoritmik düşünme becerilerinin kazandırılmasına yönelik özgün ve yaratıcı bir öğretim materyali olarak tasarlanmıştır. Sıralı, döngüsel ve koşullu kartlardan oluşan bu oyun, çocukların adım adım düşünme, örüntüleri tanıma, karar verme ve çözüm üretme gibi zihinsel becerilerini geliştirirken, kendi kartlarını ve kurallarını oluşturmalarına olanak tanıyarak yaratıcılıklarını da desteklemektedir. Ayrıca, katılımcıların yönergeler doğrultusunda ortak bir resim alanı üzerinde birlikte çizimler yapmaları, oyunu yalnızca bireysel bir etkinlik olmaktan çıkararak iş birliği ve sözlü ifade becerilerine dayalı etkileşimli bir öğrenme sürecine dönüştürmektedir. Oyun sırasında ortaya çıkan karar verme, birlikte hareket etme, düşünceyi görselleştirme ve kendini ifade etme gibi süreçler, algoritmik düşünmeyi salt bilişsel bir becerinin ötesine taşıyarak çok boyutlu bir öğrenme alanı olarak yeniden konumlandırmaktadır. Üstelik oyunun bilgisayarsız bir etkinlik olarak tasarlanmış olması, erken çocukluk döneminin gelişimsel özelliklerine uygun bir öğrenme deneyimi sunmakta; çocukların dijital teknolojilere ihtiyaç duymaksızın algoritmik düşünme, yaratıcı üretim ve sosyal etkileşim gibi becerileri bir arada geliştirmelerine olanak tanımaktadır. Tüm bu yönleriyle ALGOLITTLE kart oyunu, algoritmik düşünmenin erken çocukluk döneminde yaratıcı, etkileşimli ve uygun pedagojik yaklaşımla desteklenmesine yönelik özgün bir örnek sunmaktadır. Farklı yaş gruplarına ve eğitim bağlamlarına uyarlanabilir nitelikteki bu kart oyunu, yalnızca bir proje çıktısı olmanın ötesine geçerek, erken çocukluk eğitiminde yaratıcı, bilişsel ve sosyal gelişimi destekleyen bütüncül bir öğrenme deneyimi sunma potansiyeline sahiptir. Bu materyal, yalnızca erken çocukluk dönemindeki çocuklarla değil öğretmenler ve aday öğretmenlerle yürütülen uygulamalarda da kullanılmış, sıralama, problem çözme, alternatif üretme ve yaratıcı düşünme gibi becerileri desteklediği yönünde güçlü geri bildirimler alınmıştır. Bu yönüyle, yaratıcı ve işbirliğine dayalı öğrenme ortamları geliştirmek isteyen eğitimciler için uygulanabilir ve ilham verici bir kaynak olarak olarak değerlendirilmektedir. Resim 4. Öğretmenlerle Uygulama Resim 5. Çocuklarla Uygulama Resim 6. Aday Öğretmenlerle Uygulama Kaynaklar Bers, M. U. (2020). Beyond coding: How children learn values through programming. The MIT Press. Bocconi, S., Chioccariello, A., Dettori, G., Ferrari, A., Engelhardt, K., Kampylis, P., & Punie, Y. (2022). Developing computational thinking in compulsory education: Implications for policy and practice (EUR 31027 EN). Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/962331 Evin Gencel, İ., Figueiredo, M. P., Jancec, L., Licardo, M., Mezak, J., Operto, F., Yoleri, S., Kavaklı, N., Capl, M., & Akyüz, B. (2021, November 4–6). Algorithmic thinking skills studies in early childhood education: Examples from Turkey, Italy, Slovenia, Portugal, Croatia. The Ninth International Congress on Curriculum and Instruction Abstract Book (pp. 83-84). Evin Gencel, İ. (2023). Enhancing early childhood teacher candidates’ competence in teaching algorithmic thinking skills. In M. Licardo, J. Mezak, & İ. Evin Gencel (Eds.), Teaching for the future in early childhood education: Exploring algorithmic thinking and creativity (pp. 35–54). University of Maribor Press. https://press.um.si/index.php/ump/catalog/book/783 Evin Gencel, İ., Figueiredo, M. P., Mezak, J., & Operto, F. (2023). A curriculum development study to enhance early childhood teacher candidates’ competence in teaching algorithmic thinking skills. In XI. International Congress on Curriculum and Instruction Abstract Book (pp. 768-770). Evin Gencel, İ., Licardo, M., Figueiredo, M. P., Mezak, J., & Operto, F. (2023, October). A curriculum development study to enhance early childhood teacher candidates' competence in teaching algorithmic thinking skills (pp. 76–77). In XI. International Congress on Curriculum and Instruction Abstract Book. Figueiredo, M., Alves, V., Gomes, D., Amante, S., Sousa, A. C., Gomes, H., Duarte, R. P., Gomes, C., Rego, B., & Evin Gencel, I. (2022, July 4–6). Algorithmic thinking and creativity: A deck of cards for early childhood education. Proceedings of the 14th International Conference on Education and New Learning Technologies (EDULEARN22), Palma, Mallorca, Spain (pp. 6696–6705). IATED. Figueiredo, M. (2022). Tensions and (re)transformations in the Portuguese Early Childhood Education curriculum. In S. de Almeida, F. Sousa, & M. P. Figueiredo (Eds.), Curriculum autonomy policies: International trends, tensions and transformations (pp. 45–58). CICS.NOVA. Figueiredo, M. P., & Alves, V. (2021, November 8–9). Children and technology: Preoccupations, practices and participation in early childhood education [Conference presentation]. ICERI2021: 14th Annual International Conference of Education, Research and Innovation, Seville, Spain. Grover, S., & Pea, R. (2013). Computational thinking in K–12: A review of the state of the field. Educational Researcher, 42(1), 38–43. https://doi.org/10.3102/0013189X12463051 Futschek, G. (2006). Algorithmic thinking: The key for understanding computer science. In R. T. Mittermeir (Ed.), Informatics education—the bridge between using and understanding computers. Lecture Notes in Computer Science (Vol. 4226, pp. 159–168). Springer. https://doi.org/10.1007/11915355_15 Kanaki, K., & Kalogiannakis, M. (2022). Assessing algorithmic thinking skills in relation to age in early childhood STEM education. Education Sciences, 12(6), 380. https://doi.org/10.3390/educsci12060380 Lamagna, E. A. (2015). Algorithmic thinking unplugged. Journal of Computing Sciences in Colleges, 30(6), 45–52. Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson Education. OECD. (2019). OECD learning compass 2030: A series of concept notes. OECD Publishing. https://www.oecd.org/education/2030-project/teaching-and-learning/learning/learning-compass-2030/ Papavlasopoulou, S., Giannakos, M. N., & Jaccheri, L. (2022). Algorithmic thinking in education: A systematic literature review on empirical evidence from K-12 to higher education. Computers & Education, 184, 104524. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2022.104524 Sáez-López, J. M., Cózar-Gutiérrez, R., & González-Calero, J. A. (2020). Exploring computational thinking development in primary education through unplugged activities: A study with pre-service teachers. Informatics in Education, 19(2), 361–376. https://doi.org/10.15388/infedu.2020.18 Voogt, J., & Roblin, N. P. (2012). A comparative analysis of international frameworks for 21st century competences: Implications for national curriculum policies. Journal of Curriculum Studies, 44(3), 299–321. https://doi.org/10.1080/00220272.2012.668938 Wang, Q., Wu, H., Sun, Q., & Liu, M. (2021). Fostering computational thinking in K-12 education: A systematic literature review. Computers & Education, 164, 104082. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2020.104082 Wing, J. M. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33–35. https://doi.org/10.1145/1118178.1118215 Zhang, L., Bower, M., & Woodcock, S. (2025). Rethinking AI literacy: Integrating computational thinking into teacher education. Computers & Education, 208, 104655. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.104655