INTRODUCCION AL DISEÑO EDUCATIVO Andrea Paola Leal Rivero. La Academia al servicio de la Vida

Transcripción

1 Andrea Paola Leal Rivero La Academia al servicio de la Vida

2 INTRODUCCION El diseño de Software juega un papel importante en el desarrollo de software lo cual permite producir varios modelos del sistema o producto de que se va a construir el mismo que forman una especie de plan de la solución de la aplicación. Estos modelos puede evaluarse en relación con su calidad y mejorarse antes de generar código, de realizar pruebas y de que los usuarios finales se vean involucrados a gran escala. El diseño es el sitio en el que se establece la calidad del software.

3 EVOLUCION Y CONCEPTO La evolución del diseño de software, como parte del proceso de desarrollo de software, es un proceso continuo que se ha ido produciendo durante las últimas tres décadas. Los primeros trabajos sobre diseño se centraron sobre los criterios para el desarrollo de programas modulares y los métodos para mejorar la arquitectura del software de una manera descendente. Los aspectos procedimentales de la definición del diseño evolucionaron hacia una filosofía denominada programación estructurada y Posteriores trabajos propusieron métodos para la traducción del flujo de datos o de la estructura de los datos.

4 EVOLUCION Y CONCEPTO Proceso de aplicar distintas técnicas y principios con el propósito de definir un dispositivo, proceso o sistema con los suficientes detalles como para permitir su realización física. Taylor Proceso iterativo de tomar un modelo lógico de un sistema junto con un conjunto de objetivos fuertemente establecidos para este sistema y producir las especificaciones de un sistema físico que satisfaga estos objetivos

5 CARACTERISTICAS Un mecanismo para la traducción de la representación del campo de información en una representación de diseño. Una notación para representar los componentes funcionales y sus interfaces. Heurísticas para el refinamiento y la partición. Criterios para la valoración de la calidad.

6 LA HEURÍSTICA COMO METODOLOGÍA CIENTÍFICA METODOLOGÍA CIENTÍFICA la heurística es aplicable a cualquier ciencia e incluye la elaboración de medios auxiliares, principios, reglas, estrategias y programas que faciliten la búsqueda de vías de solución a problemas; o sea, para resolver tareas de cualquier tipo para las que no se cuente con un procedimiento algorítmico de solución. Según Horst Muler Los procedimientos heurísticos son formas de trabajo y de pensamiento que apoyan la realización consciente de actividades mentales exigentes. Los procedimientos heurísticos como método científico pueden dividirse en principios, reglas y estrategias.

7 SISTEMAS HEURÍSTICOS: Principios heurísticos constituyen sugerencias para encontrar directamente la idea de solución; posibilita determinar, por tanto, a la vez, los medios y la vía de solución. Dentro de estos principios se destacan la analogía y la reducción modelización Reglas heurísticas actúan como impulsos generales dentro del proceso de búsqueda y ayudan a encontrar, especialmente, los medios para resolver los problemas. Las reglas heurísticas que más se emplean son: Separar lo dado de lo buscado. Confeccionar figuras de análisis: esquemas, tablas, mapas, etc. Representar magnitudes dadas y buscadas con variables. Determinar si se tienen fórmulas adecuadas. Utilizar números estructuras más simples en lugar de datos. Reformular el problema.

8 SISTEMAS HEURÍSTICOS Estrategias heurísticas se comportan como recursos organizativos del proceso de resolución, que contribuyen especialmente a determinar la vía de solución del problema abordado. Existen dos estrategias: El trabajo hacia adelante: se parte de lo dado para realizar las reflexiones que han de conducir a la solución del problema: hipótesis El trabajo hacia atrás: se examina primeramente lo que se busca y, apoyándose en los conocimientos que se tienen, se analizan posibles resultados intermedios de lo que se puede deducir lo buscado, hasta llegar a los dados.

9 TIPOS DE ALGORITMOS HEURÍSTICOS En una primera clasificación podemos decir que los algoritmos heurísticos pueden ser simples o complejos. Los algoritmos simples tienden a tener reglas de terminación bien definidas, y se detienen en un óptimo local, mientras que los algoritmos más complejos pueden no tener reglas de terminación estándar, y buscan soluciones mejores hasta alcanzar un punto de parada arbitrario. Dentro de los algoritmos heurísticos complejos podemos hacer una segunda clasificación, esta vez orientada a la funcionalidad de los mismos. En primer lugar podemos encontrarnos con algoritmos que fueron diseñados para dar solución a problemas de búsqueda de óptimos o clasificación y por otro lado tenemos los algoritmos que tratan de deducir conocimiento a partir de un conjunto de axiomas, estos últimos conocidos como sistemas basados en el conocimiento.

10 TIPOS DE ALGORITMOS HEURÍSTICOS Entre los algoritmos de búsqueda de óptimos se encuentran Los siguientes métodos: Búsqueda Tabú Temple Simulado Algoritmos Genéticos Redes Neuronales Los sistemas basados en el conocimiento definen un área muy concreta dentro de la inteligencia artificial, conocida como Ingeniería del conocimiento. Los sistemas desarrollados en este campo siguen un patrón heurístico similar al razonamiento humano.

11 MEDIOS DE EXPRESIÓN DE UN ALGORITMO Los algoritmos pueden ser expresados de muchas maneras, incluyendo al lenguaje natural, pseudocódigo, diagramas de flujo y lenguajes de programación entre otros. Las descripciones en lenguaje natural tienden a ser ambiguas y extensas. El usar pseudocódigo y diagramas de flujo evita muchas ambigüedades del lenguaje natural. Dichas expresiones son formas más estructuradas para representar algoritmos; no obstante, se mantienen independientes de un lenguaje de programación específico. La descripción de un algoritmo usualmente se hace en tres niveles: Descripción de alto nivel. Se establece el problema, se selecciona un modelo matemático y se explica el algoritmo de manera verbal, posiblemente con ilustraciones y omitiendo detalles. Descripción formal. Se usa pseudocódigo para describir la secuencia de pasos que encuentran la solución. Implementación. Se muestra el algoritmo expresado en un lenguaje de programación específico o algún objeto capaz de llevar a cabo instrucciones.

12 EJEMPLO DE UN ALGORITMO

13 OBJETIVOS DEL DISEÑO entregar las funciones requeridas por el usuario Satisfaga una especificación funcional dada. Rendimiento : cuán rápido permitirá el diseño realizar el trabajo dado un recurso particular de hardware. Es decir que contemple las limitaciones del medio donde será implementado el sistema, y alcance los requerimientos de performance y uso de recursos. Control : protección contra errores humanos, máquinas defectuosas, o daños intencionales. Cambiabilidad : facilidad con la cual el diseño permite modificar el sistema.

14 FACTORES un sistema con muchos controles tenderá a degradar su rendimiento, un sistema diseñado para un alto rendimiento solo podrá ser cambiado con dificultad. Satisfacer criterios de diseño sobre la forma interna y externa del producto obtenido. Satisfacer restricciones sobre el proceso de diseño en sí mismo, tales como su tiempo o costo, o las herramientas disponibles para hacer el diseño.

15 BIBLIOGRAFIA sofware&oe=utf-8&aq=t&rls=org.mozilla:es- ES:official&client=firefox-a&um=1&ie=UTF- 8&hl=es&tbm=isch&source=og&sa=N&tab=wi&ei=51tmUM 7cJIXm8QTJn4HADQ&biw=1280&bih=654&sei=6VtmUOjGE Kq00AHz4YDQDw