DESCRIPCIÓN. OBJETIVOS. FACULTAD DE INGENIERÍA DEPARTAMENTO DE TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN y COMUNICACIONES

Transcripción

1 FACULTAD DE INGENIERÍA DEPARTAMENTO DE TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN y COMUNICACIONES CÓDIGO : MATERIA : Pensamiento Algorítmico. PROGRAMA - SEMESTRE : Ingeniería Industrial - 2 PERIODO ACADEMICO : 16-2 INTENSIDAD HORARIA : 5 Horas Semana (3 Teóricas/2 Laboratorio) CRÉDITOS : 3 DESCRIPCIÓN. En su ejercicio profesional, el Ingeniero Industrial se ve enfrentado a resolver problemas y conflictos de todo tipo en las diferentes áreas de la organización, particularmente, en las áreas de Operaciones y Producción. Para hacerlo, debe contar con un conjunto de capacidades y habilidades de pensamiento que le permitan abordar su solución siguiendo un proceso ordenado, metódico y repetible utilizando modelos, técnicas y herramientas que le ayuden a resolver la situación problemática y a tomar una decisión adecuada y objetiva. Por esta razón, se incluye el curso de Pensamiento Algorítmico en su proceso de formación. Este curso, el primero que se imparte a los estudiantes del programa en el bloque de Simulación, busca desarrollar competencias para la solución de problemas en el ámbito de la Ingeniería Industrial considerando el proceso que debe ser seguido; el concepto de sistema, identificando sus componentes y las relaciones que entre ellos se establecen; las técnicas básicas utilizadas para expresar la solución del problema sin ambigüedades; y las herramientas computacionales que permiten expresar la solución del problema como un programa de computador. Igualmente, se espera sentar las bases, conceptuales y prácticas, para que los estudiantes puedan abordar exitosamente los cursos de Investigación de Operaciones, Procesos Estocásticos y Simulación y la utilización de las herramientas computacionales que ellos demandan. OBJETIVOS. -1-

2 GENERAL. Al finalizar el curso, el estudiante estará en capacidad de resolver problemas sencillos en el contexto de la Ingeniería Industrial utilizando el pensamiento algorítmico. TERMINALES. Para alcanzar el objetivo general, los estudiantes deberán lograr los siguientes objetivos terminales: Objetivo 1: IDENTIFICAR un problema, reconociendo las manifestaciones o síntomas que evidencian su existencia. Objetivo 2: ANALIZAR un problema, identificando sus entradas y salidas, las relaciones entre ellas, restricciones y el proceso de transformación de las entradas en salidas. Objetivo 3: DISEÑAR la solución del problema, descomponiéndolo en un conjunto de pasos que serán especificados en un algoritmo, utilizando seudocódigo y diagramas de flujo. Objetivo 4: IMPLEMENTAR la solución del problema utilizando un lenguaje de Objetivo 5: PROBAR la solución del problema utilizando la metodología adecuada. Objetivo 6: CONSTRUIR modelos conceptuales de simulación. De formación en valores y capacidades: Al terminar el curso cada estudiante habrá tenido la oportunidad de reflexionar sobre los siguientes valores y desarrollar las siguientes capacidades: Motivación de autoaprendizaje. Creatividad y rigor analítico. Tolerancia y respeto. Pensamiento holístico-sistémico Pensamiento computacional -2-

3 ESTRATEGIA PEDAGÓGICA DEL CURSO. Para cada una de las unidades temáticas que componen el curso, se proponen las siguientes actividades para lograr los objetivos de aprendizaje propuestos: Antes de la Clase: Los estudiantes deberán realizar una LECTURA y ESTUDIO del material propuesto. Para ello, en la herramienta MOODLE se ha dispuesto del material de estudio básico y de unas lecturas de referencia que le permitirán al estudiante realizar el estudio del tema. Para cada uno de los módulos, el estudiante deberá realizar una reflexión y elaborar un MAPA CONCEPTUAL en el cual plasmen las relaciones entre los conceptos involucrados en la solución de problemas utilizando herramientas computacionales. Este será un instrumento que permitirá al estudiante tanto crear su propio modelo de conocimiento respecto a la solución de problemas en el ámbito de la Ingeniería Industrial como realizar mejores participaciones en las discusiones en clase. Durante la Clase: Con base en este trabajo previo se realizarán cuatro tipos de actividades en el aula: Enfrentarse a la solución de problemas utilizando una herramienta computacional y la metodología propuesta. Solución de dudas. Discusión acerca de los conceptos teóricos y su aplicación práctica. Talleres y ejercicios de aplicación práctica de los conceptos revisados. Después de clase: El estudiante deberá resolver talleres, ejercicios o casos de aplicación práctica encaminados a consolidar el conocimiento relacionado con el tema y la metodología abordados en clase. CONTENIDO El contenido del curso se encuentra organizado alrededor de cuatro ejes temáticos: el proceso de solución de problemas, los conceptos fundamentales, las técnicas básicas y las herramientas computacionales. Con respecto al proceso de solución de problemas. Los objetivos propuestos son: -3-

4 DESCRIBIR las fases del proceso de solución de solución de problemas. ANALIZAR un problema dado en el contexto de la Ingeniería Industrial. DISEÑAR la solución del problema por medio de un algoritmo representándolo en seudocódigo o con un flujograma. IMPLEMENTAR la solución del problema utilizando un lenguaje de PROBAR la solución del problema mediante pruebas de escritorio Con respecto a los conceptos fundamentales. Los objetivos propuestos son: IDENTIFICAR el conjunto de elementos presentes en el dominio del problema y las interacciones entre ellos. En otras palabras identificar los componentes de un sistema. MODELAR la interacción entre los elementos del problema, identificando los componentes que permanecen constantes y aquellos que experimentan variaciones (determinando además, su rango de variación, es decir los valores que puede tomar). DEFINIR el estado del sistema ESTABLECER la forma como cambia un sistema de un estado a otro, identificando las operaciones que deben ejecutarse para cambiar los valores de las variables (concepto de ALGORITMO). UTILIZAR estructuras (secuenciales, condicionales, y de iteración) para expresar la secuencia ordenada de acciones que permiten al sistema cambiar de un estado a otro. EXPLICAR los fundamentos de una simulación y describir la estructura de un simulador. Con respecto a las técnicas básicas. Los objetivos propuestos son: EXPRESAR la solución del problema utilizando seudocódigo. EXPRESAR la solución del problema utilizando flujogramas. -4-

5 Con respecto a las herramientas computacionales. Los objetivos propuestos son: CONVERTIR la solución de un problema, expresada forma de seudocódigo/flujograma, en un programa utilizando un lenguaje de PROGRAMAR un modelo de simulación en un lenguaje de UTILIZAR Promodel para programar un modelo de simulación. ANALIZAR y comparar modelos de simulación. ESTRATEGIA DE EVALUACIÓN DEL CURSO. Las capacidades de los alumnos evaluadas en este curso, incluyen: Capacidad para IDENTIFICAR y FORMULAR problemas sencillos en el contexto de la Ingeniería Industrial. Capacidad para MODELAR la interacción entre los elementos del problema, DEFINIR el estado del sistema y ESTABLECER la forma como cambia de un estado a otro. Capacidad para EXPRESAR la solución del problema utilizando seudocódigo y flujogramas. Capacidad para EXPRESAR la solución del problema en un lenguaje de Capacidad para PROBAR la solución del problema de acuerdo con las especificaciones de éste. Las actividades de evaluación del curso, tienen en cuenta: Exámenes Parciales: se realizarán dos exámenes parciales y un examen final. Evaluaciones en Sala: se realizarán dos evaluaciones en sala. Trabajos: se llevarán a cabo diferentes trabajos cortos. -5-

6 Talleres: se realizarán un total de diez talleres durante las sesiones prácticas del curso. Proyecto Final del Curso. Con el objetivo de desarrollar y consolidar competencias de escritura, en los trabajos escritos se tendrá en cuenta la gramática y la puntuación. El cálculo de la nota definitiva del curso sigue el siguiente algoritmo: promedioindividual= 1/5*(notaParcial1+notaParcial2+notaParcial3+ promedioevaluacionessala+promediotrabajosindividuales) SI (promedioindividual < 3.0) ENTONCES notadefinitiva=promedioindividual SINO notadefinitiva=0,10*notaparcial1+0,15*notaparcial2+0,25*notaparcial3+ 0,15*promedioEvaluacionesSala+ 0,10*promedioTrabajos Individuales+ 0,10*promedioTrabajosGrupales+ 0,15*notaProyectoFinal FIN SI MATERIAL DEL CURSO El material del curso se encuentra disponible en la plataforma MOODLE, en el enlace: PROYECTO DE CURSO El estudiante debe resolver un problema dado del campo de la logística mediante la programación de una simulación. Para ello, deben analizar el problema utilizando la metodología apropiada, diseñar una solución e implementarla en un entorno de Además, debe realizar las pruebas que aseguren su correcto funcionamiento. BIBLIOGRAFIA Blanco, L. E. & Fajardo, I. D. (2003). Simulación con Promodel: casos de producción y logística. Segunda edición. Bogotá: Escuela Colombiana de Ingeniería. -6-

7 Brennan, K., Balch, K. & Chung, M. (2015). Guía de Informática Creativa con Scratch. Recuperado el 10 de Julio de 2015, de Eduteka: Code (2013). Every student in every school should have the opportunity to learn computer science. Recuperado el 12 de Noviembre de 2013, de Futschek, G. (2006). Algorithmic Thinking: The Key for Understanding Computer Science. ISSEP 2006, García, E., García, H. & Cárdenas, L. E. (2006). Simulación y análisis de sistemas con Promodel. México: Pearson. ISTE. (2011). Operational definition for computational thinking for K-12 education. Recuperado el 12 de Septiembre de 2013, de ISTE: Jiménez, J. L. (2009). Aplicación de Promodel en problemas de producción y logística para su implementación en el laboratorio de simulación en la Universidad Pontificia Bolivariana de Bucaramanga. Tesis de Grado, Ingeniería Industrial. Joyanes, L. (2001). Fundamentos de programación, algoritmos y estructura de datos (2da ed.). México: Mc Graw Hill. Kelton, D., Sadowski, R, & Sturrock, J. (2008). Simulación con software Arena. Cuarta edición. México: McGraw-Hill Interamericana Editores. López, J. C. (2009). Algoritmos y programación, guía para docentes (Segunda ed.). Cali: Eduteka. López, J. C. (2013). Guía de referencia de Scratch 2.0. Recuperado el 10 de Julio de 2015, de Eduteka: Malan, D. (2007). Scratch para los futuros científicos de la computación. Recuperado el 10 de Julio de 2015, de Eduteka: 1 Polya, G. (1957). How to solve it (segunda ed.). Princeton: Princeton University Press. Resnick, M. et al. (2009). Programming for All. Communications of the ACM, Sarria, G. & Mora, M. (2012). Introducción a la Texto en preparación para su publicación. Wing, J. (2006). Computational Thinking. Communications of the ACM 49 (3),