Juegos de mesa Mabula - Juego táctico de canicas en madera

Mabula - Black versus white: táctica, tiempo y belleza

Mabula es un juego elegante y táctico para 2 jugadores cuyo objetivo es conectar tantas de tus canicas como sea posible. Desde las posiciones de inicio en el borde, los jugadores van introduciendo sus bolas de vidrio hacia el centro del tablero; la clave es que las bolas nuevas empujan a las ya presentes, lo que puede romper agrupaciones o crear otras nuevas. Una vez una bola queda en posición definitiva, ya no se mueve por sí sola: cada pieza en la línea de inicio cuenta. El momento de introducir cada bola es, por tanto, decisivo en la lucha por las mejores posiciones.

Las reglas se aprenden rápido, pero las partidas, cortas e intensas (~15 min), resultan profundas y llenas de giros tácticos. Disfruta de movimientos refinados con piezas de calidad: 24 canicas de vidrio (ø 16 mm) y un tablero de madera trabajado.

Componentes: 24 canicas de vidrio (ø 16 mm) y 1 tablero de madera.
Jugadores: 2.
Edad recomendada: a partir de 9 años.
Duración: aprox. 15 minutos.

Premio: Ganador Lernspiel des Jahres 2022 (categoría 10+), reconocimiento a la calidad del diseño y la experiencia de juego.

Mabula - por qué es útil para el pensamiento computacional y actividades sugeridas

Mabula es un juego táctico ideal para trabajar pensamiento computacional en el aula porque obliga a los jugadores a representar el estado del sistema, prever las consecuencias de una acción y crear reglas o estrategias que puedan compararse y mejorarse. La mecánica de introducir bolitas que empujan otras crea reacciones en cadena que favorecen la simulación mental, la planificación y la evaluación de hipótesis, competencias clave del razonamiento algorítmico.

Por qué funciona:

• Representación del estado: el tablero y la posición de las canicas constituyen un estado que cambia tras cada movimiento; trabajar con este estado ayuda a comprender cómo modelar información.
• Predicción y simulación: cada inserción provoca desplazamientos en cadena; los alumnos practican a anticipar resultados y validar predicciones.
• Descomposición y planificación: decidir cuándo y dónde introducir una canica implica descomponer el objetivo en pasos y planificar secuencias.
• Heurísticas y optimización: se pueden diseñar y comparar reglas (heurísticas) para elegir movimientos y medir su eficacia.
• Depuración: al analizar jugadas perdedoras se identifican errores y se aplican correcciones (debugging de estrategias).

Actividades prácticas para el aula (ideas):

1. Modelado del tablero: Representar el tablero como una matriz en una hoja y anotar cómo cambia tras insertar una canica. Objetivo: practicar la representación del estado y la actualización de datos.
2. Predice y comprueba: Por parejas, un alumno anuncia la posición donde insertará una canica y el otro escribe la predicción del resultado a 2–3 pasos; luego se ejecuta y se compara la predicción con el resultado real.
3. Diseña una heurística: Grupos pequeños crean una regla para elegir inserciones (p. ej. «prioriza crear la mayor conexión», «bloquea el posible movimiento del rival»). Juegan rondas de prueba y registran resultados para comparar eficacia.
4. Pseudocódigo y explicación: Pedid a lxs alumnes que escriban en pseudocódigo una rutina que simule la inserción y actualice el tablero. Esto conecta la lógica del juego con la descripción algorítmica.
5. Mini-proyecto digital: En una o dos sesiones, programad una versión simplificada en Scratch o en un lenguaje visual que simule el empuje de las canicas, introduciendo variables y condicionales.
6. Debate y depuración: Después de una partida, seleccionad jugadas clave que llevaron a perder y pedid a lxs alumnes que propongan y prueben «correcciones» a la estrategia.

Ejemplo de pseudocódigo simplificado:

procedimiento insertar_bola(col):
  pos = posicion_inicial(col)
  mientras pos_no_es_final y casilla_siguiente_ocupada(pos):
    pos = pos + 1  // la nueva bola empuja hacia adelante
  colocar_bola_en(pos)
  actualizar_estado_tablero()

En resumen, Mabula ofrece un contexto manipulativo y motivador para enseñar conceptos abstractos del pensamiento computacional (estado, simulación, reglas y depuración) sin necesidad de programar desde el primer momento. Es especialmente útil para sesiones prácticas, cortas y centradas en la formulación y evaluación de estrategias.