Contexto: En el aprendizaje de la programación de computadores, la implementación de estrategias pedagógicas como el Aula Invertida (AI) y el Aprendizaje Colaborativo (AC) apoyan al estudiante a mejorar relaciones personales, habilidades en programación y fortalece el desarrollo del autoaprendizaje fuera del aula de clases. En este sentido, se hace relevante conocer las diferentes herramientas e implementaciones disponibles para apoyar el proceso formativo del estudiante.  Metodología: Este artículo presenta una revisión sistemática de un corpus que contiene información de diferentes fuentes de datos desde el año 2013 hasta el 2020. Incluye las preguntas de investigación, selección de fuentes y el método para analizar la información. Resultados: Por un lado, se identificó la línea del tiempo y el estado actual del AI y el AC, enfatizando en cómo estas estrategias apoyan el aprendizaje de la programación a través de tecnologías, métodos educativos y herramientas de software. Por otro lado, se identificó cuál es el apoyo de la Inteligencia Artificial en el aprendizaje de la programación a través de diferentes aplicaciones y técnicas computacionales que integran el AI y el AC. Conclusiones: Desde la aparición de las herramientas virtuales, la implementación de Inteligencia Artificial se ha convertido en una necesidad básica para la educación virtual, potenciando la forma de entender y aprender, adaptándose a las necesidades específicas del estudiante. Así, conocer e identificar las nuevas herramientas y estrategias basadas en inteligencia artificial permitirán a los docentes hacer una completa gestión y tomar decisiones oportunas que beneficien el proceso formativo del estudiante. 

Objetivo: El enfoque de aprendizaje colaborativo asistido por computadora (CSCL) integra la inteligencia artificial (IA) para mejorar el proceso de aprendizaje a través de la colaboración y las tecnologías de la información y la comunicación (TICs). En este sentido, se podrían diseñar estrategias innovadoras y efectivas para el aprendizaje de la programación de computadoras. Este artículo presenta un estudio sistemático de mapeo de los años 2009 a 2021, el cual muestra cómo la integración del CSCL y la IA apoya el proceso de aprendizaje en cursos de programación. Metodología: Este estudio se realizó mediante una revisión de datos proveniente de distintas fuentes bibliográficas como Scopus, Web of Science (WoS), ScienceDirect y repositorios de la plataforma GitHub. El trabajo emplea un enfoque metodológico cuantitativo, en el cual los resultados se representan a través de mapas tecnológicos que muestran los siguientes aspectos: i) los lenguajes de programación utilizados para el desarrollo de software de CSCL e IA; ii) la tecnología de software CSCL y la evolución de la IA; y iii) las clasificaciones, los temas de investigación, las técnicas de inteligencia artificial y las estrategias de CSCL de la ACM. Resultados: Los resultados de esta investigación ayudan a entender los beneficios y retos de usar el enfoque de CSCL e IA para el aprendizaje de la programación de computadoras, identificando algunas estrategias y herramientas para mejorar el proceso en cursos de programación (e.g., La implementación de estrategias del enfoque CSCL utilizadas para formar grupos, de otras para evaluar y de otras para brindar retroalimentación); así como para monitorear el proceso y medir los resultados de los estudiantes utilizando jueces virtuales para la evaluación automática del código, identificación de perfiles, análisis de código, simulación de profesores, actividades de aprendizaje activo y entornos interactivos, entre otros. Sin embargo, aún hay preguntas investigación por resolver para cada proceso. Conclusiones: Este trabajo discute la integración del CSCL y la IA para mejorar el aprendizaje en cursos de programación y cómo esta apoya el proceso educativo de los estudiantes. Ningún modelo integra el enfoque CSCL con técnicas de IA, lo cual permite implementar actividades de aprendizaje y, al mismo tiempo, observar y analizar la evolución del sistema y de la manera en que sus usuarios (estudiantes) mejoran sus habilidades de aprendizaje con respecto a la programación. Adicionalmente, las diferentes herramientas encontradas en este artículo podrían ser exploradas por profesores e instituciones, o podrían desarrollarse nuevas tecnologías a partir de ellas.

Contexto y Objetivo: El curso de Introducción a la Programación CS1, es uno de los cursos de programación de computadores, con mayores índices de mortalidad académica, esto se ve reflejado en las bajas calificaciones de los estudiantes. Lo que podría indicar que el método de aprendizaje actual no permite que el estudiante desarrolle las habilidades en la programación y mejore su rendimiento académico. En este sentido, en este artículo se propone una estrategia para estimular el desarrollo de las habilidades en programación y la mejora de la calificación académica de los estudiantes del curso CS1, a través de una actividad colaborativa soportada por una herramienta de evaluación automática de código fuente. Metodología: Se integró la colaboración y la evaluación automática de código fuente para una actividad de programación que permitió responder las siguientes cuestiones: ¿cuánto tiempo en promedio, se reduce la solución de una tarea de programación mediante una estrategia colaborativa apoyada por una herramienta de evaluación automática de código?, y ¿cuánto se incrementa en la calificación promedio de una tarea de programación utilizando una estrategia colaborativa apoyada por una herramienta de evaluación automática de código? Resultados: Los experimentos de este trabajo, demuestran que el uso de la colaboración y la evaluación de código fuente automático, mejora las calificaciones en un 50% y afianzan las habilidades de programación, permitiendo intercambiar conocimientos para resolver una tarea de programación en menor tiempo. Conclusiones: El desarrollo de estrategias que integran la colaboración y la evaluación automática de código impactan positivamente en el proceso de aprendizaje de programación, mejorando significativamente las calificaciones del estudiante, además de habilidades interpersonales que incentivan a mejorar los cursos de programación.