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La conoscenza non è una merce (commodity) che può essere trasmessa, codificata, mantenuta e ri-applicata, ma un'esperienza personale da costruire. Allo stesso modo, il mondo non è là fuori in attesa di essere scoperto, ma viene progressivamente costruito e trasformato attraverso l'esperienza personale del bambino o dello scienziato. [...]  In apparenza, sia Piaget che Papert definiscono l'intelligenza come un adattamento, o come la capacità di mantenersi in equilibrio tra stabilità e cambiamento, chiusura e apertura, continuità e diversità o, con le parole di Piaget, tra assimilazione e accomodamento. Ed entrambi vedono le teorie psicologiche come tentativi di modellare in che modo le persone gestiscono  questi equilibri difficoltosi. Se si approfondisce, però, la differenza è che l'interesse di Piaget era principalmente nella costruzione della stabilità interna (la conservation et la reorganisation des acquis), mentre Papert è più interessato alle dinamiche del cambiamento (la decouverte de nouveaute).

Piaget distingueva tra "pensiero concreto" e "pensiero formale". Il pensiero concreto è già presente quando il bambino entra nel 6° anno di età e si consolida negli anni successivi. Il pensiero formale non si sviluppa fino a quando il bambino non ha un'età almeno doppia, vale a dire circa 12 anni, e alcuni ricercatori sostengono che molte persone non raggiungono mai una piena capacità di pensiero formale. Io non accetto completamente la distinzione di Piaget,  ma sono certo che essa sia abbastanza vicina alla realtà da permetterci di maturare l'idea che le conseguenze dello sviluppo intellettuale di una innovazione possano essere qualitativamente maggiori degli effetti cumulati di migliaia di altre innovazioni. Più semplicemente, la mia congettura è che il computer può concretizzare (e personalizzare) il pensiero formale. In quest'ottica esso non è solo un altro potente strumento formativo. Esso è unico nell'assicurarci i mezzi per perseguire ciò che Piaget e molti altri vedono come un ostacolo da superare nel passaggio dalla pubertà al pensiero adulto. Io credo che esso ci permetta di spostare il limite tra concreto e formale. La conoscenza che era accessibile solo attraverso processi formali può adesso essere approcciata concretamente. E ciò che è magico è il fatto che questa conoscenza include quegli elementi di cui ognuno necessita per diventare un pensatore formale. [...] Io credo che certi usi di una potente tecnologia computazionale, insieme a idee computazionali possano offrire ai bambini nuove possibilità di apprendimento, di pensiero, e una crescita sia emotiva sia cognitiva.

Il pensiero computazionale è stato rivitalizzato nel 2006 dalla ricercatrice informatica (computer scientist ) Jeannette M. Wing che, nell'articolo "Computational Thinking" (ved. bibliografia), ha sostenuto che esso affronta l'enigma dell'intelligenza delle macchine chiedendosi cosa le macchine fanno meglio dell'uomo e cosa l'uomo fa meglio delle macchine. La Wing sostiene che il pensiero computazionale non sia semplicemente un'attività procedurale di programmazione (Coding), ma sia un'abilità concettuale di base che, insieme a leggere, scrivere e far di conto, dovrebbe essere insegnata a tutti i bambini. Secondo la Wing, le principali caratteristiche del pensiero computazionale sono (p. 35):

• Concettualizzare, non programmare: l'informatica non è programmare un computer. Pensare come uno scienziato informatico significa di più che essere in grado di programmare un computer. Esso richiede un pensiero a livelli multipli di astrazione;
  
  
• Fondamentale, non abilità di routine: un'abilità fondamentale è qualcosa che ogni persona deve conoscere per funzionare nella società moderna. Meccanico significa routinario. Ironicamente, fino a quando la scienza informatica non risolverà la grande sfida dell'Intelligenza Artificiale di creare dei computer che pensano come gli umani, il pensiero sarà routinario;
  
  
• Il modo in cui gli umani, non i computer, pensano: il pensiero computazionale è un modo in cui gli umani risolvono problemi; non significa cercare di fare in modo che gli esseri umani pensino come i computer; i computer sono noiosi e monotoni; gli umani intelligenti e fantasiosi. Noi umani rendiamo i computer eccitanti. Dotati di dispositivi di calcolo, usiamo la nostra intelligenza per affrontare problemi che non avremmo osato intraprendere prima dell'Era dei computer e costruiamo sistemi con funzionalità limitate solo dalla nostra immaginazione;
  
  
• Complementi matematici e pensiero ingegneristico: l'informatica intrinsecamente attinge al pensiero matematico, dato che, come tutte le scienze, i suoi fondamenti formali poggiano sulla matematica. L'informatica attinge dal pensiero ingegneristico, dato che costruiamo sistemi che interagiscono con il mondo reale. I vincoli dei sottostanti dispositivi di calcolo, forzano gli informatici a pensare computazionalmente, non solo matematicamente. Essere liberi di costruire mondi virtuali ci abilita a progettare sistemi che vadano al di là del mondo fisico;
  
  
• Idee, non artefatti: non è solo il software e i prodotti hardware da noi prodotti che saranno fisicamente presenti ovunque e influenzeranno la nostra vita tutto il tempo, saranno i concetti computazionali con cui affrontiamo e risolviamo i problemi, gestiamo le nostre vite quotidiane, comunichiamo e interagiamo con altre persone;
  
  
• Per tutti, ovunque: il pensiero computazionale sarà realtà quando sarà così integrato con gli sforzi umani da scomparire, come una filosofia esplicita;

Il pedagogista David Barr (vedi bibliografia) descrive le principali differenze tra pensiero computazionale e pensiero critico (p. 23):

• Seymour Papert (1980), Computer and computer culture (PDF) [10161 citazioni] - Capitolo 1 tratto dal libro Mindstorms
• Seymour Papert, Idit Harel (2002), Situating Constructionism (PDF) [2000 citazioni]
• Enrico Pasini, Filippo Viola (1994), Teoria Unificata dell'apprendimento -Intervista a Seymour Papert - Nexus
• Edith Ackermann (2001), Piaget’s Constructivism, Papert’s Constructionism:What’s the difference? (PDF) [298 citazioni]
• Jeannette M. Wing (2006), Computational Thinking (PDF) [2219 citazioni]
• Jeannette M. Wing (2011), Computational Thinking: What and Why? (PDF) [410 citazioni]
  
• (2016), Pensiero Computazionale - Una guida per insegnanti (PDF) - CNR
• Stuart Wray (2012), Not a Tool, but a Philosophy of Knowledge (PDF)
  
• Bill Kules (2016), Computational Thinking is Critical Thinking: Connecting to University Discourse, Goals, and Learning Outcomes (PDF)
• Aaron Sloman (1978), THE COMPUTER REVOLUTION IN PHILOSOPHY: Philosophy Science and Models of Mind (PDF) [445 citazioni]
• David Barr, John Harrison, Leslie Conery (2011), Computational Thinking: A Digital Age Skill for Everyone (PDF) [54 citazioni]
  
• (2013), Problem Solving Grand Slam: 7 Steps to Master (PDF) - Ashesi
• Jeannette M. Wing (2016), Computational thinking, 10 years later
• Piero Dominici (2016), Il grande equivoco. Ripensare l’educazione (#digitale) per la Società Ipercomplessa - Nòva Articolo che ripercorre molti temi dell'intreccio tra tecnologie, società ed educazione digitale con una ricchissima bibliografia

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Pagina aggiornata il 4 marzo 2021