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PENSAMIENTO COMPUTACIONAL UNIDAD 2 Introducción al Pensamiento Computacional  ÍNDICE Unidad 2: Introducción al Pensamiento Computacional..........................................................................2 Tema 1: Enfo...

PENSAMIENTO COMPUTACIONAL UNIDAD 2 Introducción al Pensamiento Computacional  ÍNDICE Unidad 2: Introducción al Pensamiento Computacional..........................................................................2 Tema 1: Enfoque del Pensamiento Computacional..............................................................................2 Objetivo:..........................................................................................................................................2 Introducción:...................................................................................................................................2 1. Información de los subtemas..........................................................................................................3 Subtema 1: Origen y definición del pensamiento computacional..........................................................3 Inicios del pensamiento computacional...........................................................................................3 ¿Qué es el pensamiento computacional?.........................................................................................3 Ejemplos aplicando pensamiento computacional.............................................................................4 Componentes del pensamiento computacional...............................................................................5 1. Descomposición de un problema en fases más pequeñas............................................................5 2. Reconocimiento de patrones repetitivos......................................................................................6 3. Abstracción de información irrelevante al problema propuesto...................................................7 4. Algoritmos escritos presentados para la resolución del problema................................................7 Subtema 2: Procesamiento de la información (Entrada – proceso – salida)...........................................8 Procesamiento de la información.....................................................................................................8 Elementos........................................................................................................................................8 Procesamiento de datos: ENTRADA..................................................................................................9 Procesamiento de datos: PROCESO..................................................................................................9 Procesamiento de datos: SALIDA......................................................................................................9 Ejemplos de procesamiento de la información...............................................................................10 Subtema 3: Lenguajes naturales y formales, lenguajes educativos e industriales................................11 Lenguajes naturales.......................................................................................................................11 Lenguajes formales........................................................................................................................ 12 Lenguajes educativos.....................................................................................................................12 Lenguajes industriales....................................................................................................................13 Subtema 4: Aprendizaje automático e inteligencia artificial...............................................................13 ¿Qué es el aprendizaje automático?..............................................................................................13 Aplicaciones del aprendizaje automático.......................................................................................13 ¿Qué es la Inteligencia artificial (IA)?..............................................................................................14 Ejemplos de la inteligencia artificial...............................................................................................14 Inicios de la Inteligencia artificial (IA).............................................................................................14 Tipos de Inteligencia artificial (IA) según Aron Hindze, profesor U. Estatal de Michigan.................14 2. Preguntas de Comprensión de la Unidad......................................................................................15 3. Material Complementario.............................................................................................................17 4. Bibliografía....................................................................................................................................17 1 Nombre de la Unidad Unidad 2: Introduccion al Pensamiento Computacional Tema 1: Enfoque del Pensamiento Computacional Objetivo: Conocer habilidades de pensamiento lógico y analítico, aplicar el pensamiento computacional en la resolución de problemas, fomentar la creatividad y la innovación. Introducción: El pensamiento computacional busca desarrollar el pensamiento crítico teniendo como base los conceptos claves de la computación: abstracción, algoritmos, programación y simulación. Estas habilidades pueden ser desarrolladas y difundidas a nivel general. Cuando el pensamiento computacional se aplica en situaciones de la vida cotidiana, las personas empiezan a darse cuenta de la utilidad del pensamiento crítico y de los conceptos de la computación en el proceso de resolución de problemas. 2 Nombre de la Unidad 1. Informacion de los subtemas Subtema 1: Origen y definición del pensamiento computacional. En términos generales, el pensamiento computacional se puede definir como un proceso en el que las personas aprenden a identificar un problema, definirlo y encontrar una solución a través del pensamiento crítico. El pensamiento computacional permite a las personas alejarse del papel pasivo de consumidores de tecnología y convertirse en analistas y creadores Inicios del pensamiento computacional  El científico de la computación, Seymour Papert, es considerado el pionero del pensamiento computacional porque introdujo la idea de que la programación puede proporcionar a los niños una habilidad fundamental en la resolución de problemas y la creatividad.  Mientras que la teórica informática Jeannette Wing fue una de las primeras especialistas en utilizar el término Pensamiento Computacional al querer describir cómo piensa un científico de computadoras y lo beneficioso que es para todos pensar de esta forma: “El pensamiento computacional implica resolver problemas, diseñar sistemas y comprender el comportamiento humano, haciendo uso de los conceptos fundamentales de la informática” (Wing J., 2006). ¿Qué es el pensamiento computacional? El Pensamiento Computacional busca desarrollar habilidades y estrategias para abordar problemas y situaciones que puedan ser resueltos de manera eficiente y efectiva utilizando conceptos fundamentales de la informática y la ciencia de la computación. La idea central es que todas las personas puedan utilizar habilidades propias del ámbito de la computación para la resolución de problemas en otros ámbitos. Figure 1. Pensamiento computacional. 3 Nombre de la Unidad Ejemplos aplicando pensamiento computacional Supongamos que debemos hacer un informe de satisfacción del cliente en el primer trimestre de 2024. ¿Cuáles serían los pasos a seguir? 2. Establecer el 1. Elaborar las 3. Envío cuetionario número de preguntas del de satisfacción a los participantes de la cuestionario. clientes encuesta. 4. Analizar los 6. Presento el 5. Redacto el resultados informe informe obtenidos Supongamos que debemos hacer un informe sobre animales domésticos en Ecuador. ¿Cuáles serían los pasos a seguir? 2. Determino las 1. Particularizo los 3. Investigo los fuentes de animales temas información 6. Presento el 5. Redacto el 4. Determino el informe informe soporte final Supongamos que debemos crear una aplicación para sumar dos números enteros. ¿Cuáles serían los pasos a seguir? Pedir el primer Pedir el segundo Realizar la suma con número número ambos números Mostrar en pantalla Almacenar el el resultado. resultado 4 Nombre de la Unidad Componentes del pensamiento computacional 4. Algoritmos escritos 3. Abstracción presentados de información para la 2. irrelevante al resolución del Reconocimiento problema problema 1. de patrones propuesto Descomposición repetitivos de un problema en fases más pequeñas 1. Descomposición de un problema en fases más pequeñas  Consiste en dividir un problema complejo en una serie de tareas o etapas más manejables y específicas.  Cada una de estas fases más pequeñas es más fácil de abordar y resolver individualmente, lo que facilita la comprensión y el manejo del problema en su totalidad.  Los beneficios son: Claridad y comprensión, manejabilidad, asignación de recursos, seguimiento y control, identificación temprana de problemas. Figure 2. Descomposición Ejemplo: ¿Quieres ser un ajedrecista experto? Antes de empezar a jugar, necesitas conocer las reglas del ajedrez. No puedes iniciar un juego sin conocer qué acciones puedes realizar en tu turno, ¿no crees?. El asunto es que las reglas del ajedrez pueden dividirse en dos tipos principales: las reglas básicas y las avanzadas. Figure 3. Divide y vencerás 5 Nombre de la Unidad 2. Reconocimiento de patrones repetitivos  Es un proceso mediante el cual se identifican secuencias o estructuras que se repiten de manera regular dentro de un conjunto de datos.  Una vez descompuesto el problema complejo en varios más pequeños, se buscan estándares de características comunes dentro de la situación o ver si no lo hemos hecho antes, de tal manera que encontrar estas semejanzas en los pequeños problemas descompuestos ayuda a resolver el sistema de forma más eficiente. Figure 4. Patrones Ejemplo: Reconocer patrones para continuar secuencia “Bailando bachata existen patrones repetidos de movimiento durante el baile, se desea simplificar la secuencia de instrucciones que se representan en el baile”. Siendo los siguientes los seis pasos básicos: 1. Adelante y atrás en el lugar. 2. Adelante y progresivo posterior. 3. Paso adelante y atrás progresivo. 4. Paso del cuadro. 5. Paso de cuadro diagonal. 6. Paso triple o Cha Cha. Figure 5. Reconocer patrones para aprender a bailar 6 Nombre de la Unidad 3. Abstracción de información irrelevante al problema propuesto Centrarse en los aspectos esenciales de un problema o situación, mientras se descartan o se ignoran los detalles que no son relevantes para la resolución del problema en cuestión. Es aquí donde se analiza, cuáles son las características generales y comunes a cada una de las partes. Una vez que se cuenta con las características generales, se procede a la creación de un "modelo" del problema, el cual es la idea general del problema que se intenta resolver. Figure 6. Abstracción Ejemplo: En el juego del laberinto, encontrar Tiene un hermoso rostro, haciendo la ruta más corta para llegar a un abstracción de su nariz un poco destino específico, enfocándose en larga. los movimientos básicos necesarios. 4. Algoritmos escritos presentados para la resolución del problema  Se comienza con el desarrollo de las instrucciones paso a paso o plantear las reglas a seguir para resolver cada uno de estos problemas a través de la programación de una computadora, es decir, crear los algoritmos.  Un algoritmo es un conjunto de pasos para resolver un problema que pueden ser creados a través de diagramas de flujos o usando pseudocódigos. Figure 7. Algoritmos 7 Nombre de la Unidad Ejemplo: como se juega en el tablero de Monopolio. Mediante la creación de un comando de secuencias, reglas e instrucciones que los jugadores deberán ir siguiendo por encima del tablero. Figure 8. Algoritmos para jugar Subtema 2: Procesamiento de la información (Entrada – proceso – salida). Procesamiento de la información  En el contexto de la psicología y las ciencias cognitivas, el procesamiento de información se refiere al estudio de cómo los seres humanos perciben, interpretan y utilizan la información que reciben del mundo exterior.  Este enfoque se basa en la idea de que la mente humana funciona de manera similar a una computadora, procesando datos a través de una serie de etapas, como la entrada de información, el procesamiento, el almacenamiento y la salida de información.  En el ámbito de la informática y la tecnología, el procesamiento de información se refiere al conjunto de operaciones que realizan los sistemas informáticos para manipular datos.  Esto puede incluir operaciones como la entrada de datos desde dispositivos de entrada, el procesamiento de esos datos mediante algoritmos y programas de software, el almacenamiento de datos en memoria o dispositivos de almacenamiento, y la salida de resultados procesados a dispositivos de salida, como pantallas o impresoras. Elementos Entrada Proceso Salida La mente humana desarrolla una operación secuencial y sucesiva que inicia con: 8 Nombre de la Unidad  La entrada de la información (input),  El proceso que abarca el almacenamiento y la interpretación que permite producir una respuesta.  La salida de dicha respuesta (output). Figure 9. Elementos para el proceso de información Procesamiento de datos: ENTRADA  Este proceso describe cómo trabajan los sistemas computacionales para producir resultados útiles.  Es todo insumo necesario para el procesamiento de datos.  Los datos son recolectados, capturados o ingresados a través de diferentes fuentes, como dispositivos de entrada, sensores, teclados, micrófonos, cámaras, entre otros. La entrada puede ser en forma de texto, imágenes, sonido, videos, datos numéricos, etc. Procesamiento de datos: PROCESO  Una vez que los datos han sido ingresados, el siguiente paso es procesarlos.  Esto implica la manipulación de los datos para transformarlos en información útil.  El procesamiento puede incluir la organización de los datos, la clasificación, el análisis, la comparación, la búsqueda, la edición y la transformación.  Las entradas pueden variar o simplemente llevar sus valores a otro dato para que sea entregado a otro proceso o como resultado final.  Por ejemplo, un proceso es una operación aritmética, ya sea suma, resta, multiplicación o división. Procesamiento de datos: SALIDA  Son los resultados procesados, se presentan de alguna manera comprensible para el usuario o para otros sistemas que los necesitan. En esencia, se transforma en un formato útil para su consumo o uso.  Los resultados pueden ser en forma de informes, gráficos, tablas, imágenes, videos, mensajes de texto, entre otros.  La salida se presenta en diferentes dispositivos de salida, como pantallas, impresoras, altavoces, entre otros. 9 Nombre de la Unidad Ejemplos de procesamiento de la información Armar una mesa ENTRADA: madera, SALIDA: Mesa PROCESO: Cortar la serrucho, clavos, terminada madera, comenzar a pintura, martillo, armarla, clavarla, persona. lijarla y pintarla Jugar partido de fútbol. ENTRADA: alistar PROCESO: Hacer un SALIDA: Terminar el zapatos y uniforme. calentamiento en la partido de futbol. cancha y jugar Reparar un teléfono. ENTRADA: Teléfono PROCESO: reparar SALIDA: Teléfono dañado teléfono reparado Sumar dos números Proceso: La calculadora procesa los datos ingresados por el usuario. Entrada: El usuario Realiza las operaciones Salida: Finalmente, la ingresa los números y matemáticas calculadora muestra el operaciones que desea correspondientes, ya sea resultado de la operación realizar a través del sumar, restar, multiplicar realizada en la pantalla. El teclado de la calculadora. o dividir. Este proceso de resultado es la salida del Estos datos ingresados cálculo se realiza proceso de la calculadora. son la entrada al proceso. internamente en el procesador de la calculadora. 10 Nombre de la Unidad Comprar online Proceso: El sitio web procesa la solicitud Salida: Se completa del cliente, muestra la página del la verificación, el Entrada: El cliente producto con detalles como el precio, la sitio web muestra visita el sitio web de descripción, el cliente puede agregar el una confirmación de una tienda en línea y producto al carrito de compras a medida la transacción al navega por los que agrega productos al carrito, el sitio cliente, indicando productos web almacena temporalmente esta que el pedido ha disponibles. Cuando información en una base de datos. sido procesado encuentra un Cuando el cliente ha terminado de correctamente. artículo que le agregar productos al carrito, procede al Además, se envía un interesa, hace clic en proceso de pago, se realiza la correo electrónico él para ver más transmisión y verificación de la de confirmación al detalles. información necesaria para realizar la cliente con los transacción. detalles de la orden. Subtema 3: Lenguajes naturales y formales, lenguajes educativos e industriales. Lenguajes naturales  El lenguaje natural son los idiomas que las personas utilizan para comunicarse en su vida diaria. Estos idiomas se han desarrollado y evolucionado a lo largo del tiempo.  En el ámbito de la informática y la inteligencia artificial, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) es un área de estudio que se centra en desarrollar sistemas informáticos capaces de comprender, interpretar y generar lenguajes naturales de manera similar a como lo hacen los seres humanos.  Para entenderlo mejor, podemos asociarlo a los Chats Bots, que son canales interactivos donde el humano habla con un robot para saber sobre algo o alguien. Ejemplos comunes del procesamiento del lenguaje natural y su impacto en la comunicación Filtros de correo electrónico Resultados de búsqueda Los motores de búsqueda usan el PLN para - Los filtros de spam mostrar resultados relevantes en función de - La clasificación del correo electrónico de Gmail comportamientos de búsqueda similares o de la (principales, sociales o promocionales) intención de los usuarios Ejemplos comunes del procesamiento del lenguaje natural Texto predictivo: Traducción de idiomas Las funciones como el corrector automático, el Con el PLN, los traductores en línea pueden autocompletado y el texto predictivo son las hacer traducciones más precisas y ofrecer más comunes en los smartphones resultados gramaticalmente correctos. 11 Nombre de la Unidad Lenguajes formales  Son sistemas de símbolos y reglas gramaticales definidos de manera precisa. A diferencia de los lenguajes naturales, que evolucionan orgánicamente dentro de las comunidades humanas, los lenguajes formales se crean con un propósito específico y se utilizan en contextos como la lógica, las matemáticas, la informática y la teoría de la computación  Un ejemplo de lenguaje formal es el lenguaje matemático que usa símbolos y reglas específicas para expresar conceptos de manera rigurosa, clara y precisa.  Entre los ejemplos de lenguajes de programación encontramos XML, SQL y PHP que tienen relación con el funcionamiento adecuado de un sitio web. Ejemplos de lenguajes formales Informática Lógica Matemática INSERT INTO arreglo ∽ (r ∧ p) → q A⊆B ⇔ A∪B=B VALUES ('Adela',1,350) Lenguajes educativos  Son lenguajes diseñados para enseñar conceptos en educación, facilitando la comprensión y el aprendizaje de manera estructurada.  Estos lenguajes están diseñados para enseñar conceptos de programación a estudiantes, especialmente a aquellos que son nuevos en la programación. Ejemplos populares incluyen Scratch.  Scratch utiliza bloques de código que se pueden arrastrar y soltar para crear programas.  Scratch también utiliza una interfaz gráfica de usuario que hace que sea fácil para los principiantes visualizar lo que están programando. Ejemplo: Scratch Juego que usa la programación para que el alumno desarrolle habilidades mentales creando historias interactivas, juegos y animaciones sin apenas tener conocimientos sobre código. Figure 10. Logo de Scratch 12 Nombre de la Unidad Lenguajes industriales  Son lenguajes utilizados en el desarrollo de aplicaciones y sistemas en la industria.  Suelen ser más complejos que los lenguajes educativos y se utilizan para desarrollar aplicaciones en áreas como la banca, la salud, el transporte y la manufactura.  C++ es un lenguaje formal que utiliza una sintaxis y semántica específicas para expresar algoritmos y procesos computacionales. Se utiliza para desarrollar aplicaciones de software que se ejecutan en una variedad de sistemas operativos, desde sistemas de escritorio hasta sistemas embebidos. Ejemplo El cambio de los tiempos en el sector industrial ha provocado que las empresas automaticen sus procesos para lograr mayor productividad. Un ejemplo es el uso de brazo mecánico, totalmente programable, es casi el de un brazo humano y puede llevar a cabo la carga de objetos pesados y operativas que necesitan alta precisión, de manera automática. Figure 11. Brazo automatizado Subtema 4: Aprendizaje automático e inteligencia artificial. ¿Qué es el aprendizaje automático?  Machine Learning o aprendizaje automático, es una rama de la inteligencia artificial (IA), que permite a las computadoras aprender de datos y mejorar su rendimiento en tareas específicas sin una programación explícita, facilitando una amplia gama de aplicaciones prácticas.  Este campo tiene una amplia gama de aplicaciones prácticas, incluyendo reconocimiento de voz, detección de fraudes, diagnóstico médico, recomendación de productos, conducción autónoma y mucho más.  Se ha vuelto cada vez más importante en la era moderna debido a la gran cantidad de datos disponibles y a los avances en algoritmos y tecnologías de computación que permiten su aplicación a problemas complejos del mundo real. Aplicaciones del aprendizaje automático Probablemente lo utilizamos decenas de veces al día sin darnos cuenta:  Reconocimiento de voz: Algoritmos de aprendizaje automático convierten habla humana en texto; ejemplos incluyen Siri, Google Assistant y Amazon Alexa, comprendiendo comandos de voz. 13 Nombre de la Unidad  Filtrado de spam: Algoritmos de aprendizaje automático identifican y filtran correos no deseados en servicios de correo, aprendiendo patrones para determinar si es spam.  Plataformas como Amazon, Netflix y Spotify utilizan aprendizaje automático para analizar historiales de navegación y preferencias, recomendando contenido relevante a los usuarios.  El contenido que ves en las redes sociales  Todas utilizan inteligencia artificial y aprendizaje automático para decidir cuáles son las notificaciones que más te interesan. ¿Qué es la Inteligencia artificial (IA)?  Se la considera una disciplina de la Informática que tiene por objetivo elaborar máquinas y sistemas que puedan imitar capacidades y tareas que requieren inteligencia humana.  Desarrolla sistemas y tecnologías capaces de realizar tareas que demandan inteligencia humana, como razonamiento, aprendizaje y reconocimiento, mejorando diversos procesos y aplicaciones. Ejemplos de la inteligencia artificial Sistemas de atención al cliente, los chats artificiales se emplean para atender a los clientes en consultas sencillas, guiándolos fácilmente y ahorrando así tiempo y complicaciones para la empresa y el consumidor. Inicios de la Inteligencia artificial (IA)  En 1936, el matemático británico Alan Turing publicó su concepto de máquina universal que describía el algoritmo informático y una computadora.  En 1950 formalizó el inicio de la IA con una prueba que define si una máquina es o no inteligente: El Test de Turing.  En 1956, el término IA fue acuñado por los expertos informáticos John McCarthy, Newell Simon y Marvin Minsky, durante una conferencia en Darmouth, Estados Unidos.  Minsky, considerado uno de los padres de la IA, la definió como: “La ciencia de hacer que las máquinas hagan cosas que requerirían inteligencia si las hubiera hecho un humano”. Tipos de Inteligencia artificial (IA) según Aron Hindze, profesor U. Estatal de Michigan Máquinas reactivas Memoria limitada Teoría de la mente Autoconciencia Se basan en decisiones Son capaces de mirar al Sistemas o máquinas cuya Aún no existe. Se trataría de sobre el presente. No pasado de forma limitada. IA les permite entender una IA capaz de tienen memoria y no Almacenan información que cómo funciona su entorno. reconocerse como una pueden mirar al pasado añaden a su programación Capaces de aprender en entidad independiente, que para aprender de para crear nuevos patrones base a comportamientos y puede tomar decisiones. experiencias. de comportamiento y deducir cuáles gustos, Sería el primer paso en lo Ejemplo: Deep Blue, respuesta. necesidades, deseos o hasta que ha denominado la ordenador que ganó al cómo esperamos ser singularidad de la Ejemplo: vehículos ajedrez al campeón tratados. Aún no existe. tecnológica. autónomos o ChatGPT. Kasparov. 14 Nombre de la Unidad 2. Preguntas de Comprension de la Unidad 1. ¿Pregunta de comprensión Nro. 1? Imagina que estás organizando una mudanza y debes llevar contigo varios objetos, algunos de los cuales son frágiles. Para hacerlo de manera eficiente y segura, ¿cómo podrías aplicar el concepto de abstracción en este contexto? a) Ignorar por completo los objetos frágiles y transportarlos sin precauciones. b) Enfocarte en el peso de los objetos y cargarlos sin preocuparte por su fragilidad. c) Transportar todos los objetos sin diferenciar entre frágiles y no frágiles. d) Identificar y priorizar los objetos frágiles, tomando medidas especiales para protegerlos durante la mudanza. Respuesta argumentativa: con base al concepto de abstracción, centrarse en los aspectos esenciales de un problema o situación, mientras se descartan o se ignoran los detalles que no son relevantes para la resolución del problema en cuestión. Identificar y priorizar objetos frágiles, tomando medidas especiales para protegerlos, demuestra la aplicación del concepto de abstracción ¿Pregunta de comprensión Nro. 2? ¿Cuáles de los siguientes ejemplos corresponde al uso de la inteligencia artificial y/o aprendizaje automático? Seleccione una opción. a) Tecnología con geolocalización como un reloj inteligente, que tenga preestablecidas etiquetas definidas por el usuario como estados (estudio, vacaciones, deportes, etc.), al estar en el estado “vacaciones”, este podría recomendarme sitios cercanos a mi ubicación actual para conocer, comer, etc. b) Dispositivo que permite medir el nivel de profundidad de una represa para cerrar o abrir automáticamente la compuerta usando sensores c) Interactuar adecuadamente con los clientes, para dar un buen servicio. d) Tomar una decisión ética o moral, ya que la IA puede adaptarse a situaciones imprevistas Respuesta argumentativa: El aprendizaje automatizado es una ciencia que busca hacer que las computadoras aprendan sin ser programadas explícitamente. Gracias al aprendizaje automático y la IA, el reloj inteligente sugiere con base a patrones de búsquedas y registros previos de un tiquete de avión, itinerario de viaje, páginas de búsqueda, localización actual sugiere actividades y lugares a visitar acordes a preferencias del usuario (historial de búsquedas y registro de actividades) ¿Pregunta de comprensión Nro. 3? ¿Cuál de las siguientes actividades representa un proceso de salida de la información en el contexto descrito? a) Comparar datos para identificar tendencias. b) Imprimir un informe analítico. c) Editar datos para corregir errores de entrada. d) Organizar los datos en una base de datos. 15 Nombre de la Unidad Respuesta argumentativa: La impresión de un informe analítico es un ejemplo de proceso de salida de la información. Después de procesar y transformar los datos, la creación de un informe impreso es la presentación final de la información procesada en una forma utilizable. ¿Pregunta de comprensión Nro. 4? ¿Cuál es el tipo de lenguaje que se utiliza para desarrollar aplicaciones en áreas como la banca, la salud, el transporte y la manufactura? a) Lenguajes Formales b) Lenguajes Naturales c) Lenguajes industriales d) Lenguajes Educativos Respuesta argumentativa: Los lenguajes industriales se utilizan para desarrollar aplicaciones en áreas como la banca, la salud, el transporte y la manufactura. ¿Pregunta de comprensión Nro. 5? ¿Para aprender a tocar una canción en un instrumento musical, como la guitarra, necesitas tener conocimiento básico del instrumento, tengo que dividir el proceso de aprendizaje de una canción en pasos más manejables tales como: Conocimiento básico del instrumento Notas y acordes Ritmo y tiempo Letra y melodía ¿Qué componente de pensamiento computacional estoy aplicando? a) Reconocimiento de patrones b) Abstracción c) Algoritmos d) Descomposición Respuesta argumentativa: Descomposición, Si dividimos un problema en partes más pequeñas seguramente resolviendo cada parte llegaremos a la solución final. Por lo cual divide y vencerás (nombre de un algoritmo específico) consiste en la separación de un sistema o problema complejo en partes más pequeñas para que así sean más fáciles de solucionar. 16 Nombre de la Unidad 3. Material Complementario Videos de apoyo: Clase magistral Video asincrónico Bibliografía de apoyo: - NOSICH, GERALD M.. (2003). APRENDER A PENSAR PENSAMIENTO ANALÍTICO PARA ESTUDIANTES. MADRID: PRENTICE HALL, (1 Ejemplar disponible en Biblioteca) - 1. 1. Polanco Padrón, N. D., Ferrer Planchart, S. C., & Fernández Reina, M. (2021). Aproximación a una definición de pensamiento computacional. RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia. 2. BORDIGNON, F. R. A., & IGLESIAS, A. A. (2020). INTRODUCCIÓN AL PENSAMIENTO COMPUTACIONAL. UNIVERSIDAD PEDAGÓGICA NACIONAL Y EDUCARSE. Links de apoyo: ¿Qué es el pensamiento computacional? https://www.youtube.com/watch?v=TvbRJtfRZiM Teoría del procesamiento de la información https://www.youtube.com/watch?v=hXGjI8G_RZ4 ¿Qué es y cómo funciona la inteligencia artificial? https://www.youtube.com/watch?v=_tA5cinv0U8 4. Bibliografía » JOYANES AGUILAR LUIS. (2003). FUNDAMENTOS DE PROGRAMACIÓN. MEXICO: MC GRAW HILL. » NOSICH, GERALD M.. (2003). APRENDER A PENSAR PENSAMIENTO ANALÍTICO PARA ESTUDIANTES. MADRID: PRENTICE HALL. » FORERO MARTHA. (2003). DESARROLLO DE LAS INTELIGENCIAS HABILIDADES DEL PENSAMIENTO, INTELIGENCIAS MULTIPLES Y APRENDIZAJES. : REZZA EDITORES. » HIDALGO MATOS MENIGNO. (1994). LA COMPUTACIÓN EN LA EDUCACIÓN. : INADEP. » 2022, COMPETENCIAS DIGITALES,PENSAMIENTO CRÍTICO E INNOVACIÓN: MAPEO SISTEMÁTICO, https://uctunexpo.autanabooks.com/index.php/uct/article/view/615 » Polanco Padrón, N. D., Ferrer Planchart, S. C., & Fernández Reina, M. (2021). Aproximación a una definición de pensamiento computacional. RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia. » BORDIGNON, F. R. A., & IGLESIAS, A. A. (2020). INTRODUCCIÓN AL PENSAMIENTO COMPUTACIONAL. UNIVERSIDAD PEDAGÓGICA NACIONAL Y EDUCARSE. » Torrijos Díaz A. M. (1995). GIMENO SACRISTÁN, J.; PÉREZ GÓMEZ, A. I. (1993). Comprender y transformar la enseñanza. Revista Complutense de Educación, 6(1), 236. https://revistas.ucm.es/index.php/RCED/article/view/RCED9595120236B 17  ÍNDICE UNIDAD 2: INTRODUCCIÓN AL PENSAMIENTO COMPUTACIONAL......................................................... 2 TEMA 2: EL PENSAMIENTO LÓGICO Y ANALÍTICO.................................................................................................. 2 Objetivo:.............................................................................................................................................. 2 Introducción:........................................................................................................................................ 2 1. INFORMACIÓN DE LOS SUBTEMAS................................................................................................ 3 SUBTEMA 1: PROPORCIONALIDADES................................................................................................................. 3 Proporcionalidad directa..................................................................................................................... 3 Proporcionalidad inversa..................................................................................................................... 4 SUBTEMA 2: IMAGINACIÓN ESPACIAL................................................................................................................ 5 Conteo de figuras: Método Visual-Directo........................................................................................... 5 Requiere de agudeza visual y sobre todo práctico............................................................................... 5 Conteo de triángulos............................................................................................................................ 6 Conteo de figuras: Método por inducción............................................................................................ 7 SUBTEMA 3: SERIES GRÁFICAS......................................................................................................................... 8 Secuencias Horizontales Gráfica.......................................................................................................... 8 Conjuntos Gráficos............................................................................................................................. 10 Matrices Graficas............................................................................................................................... 10 2. PREGUNTAS DE COMPRENSIÓN DE LA UNIDAD........................................................................... 12 3. MATERIAL COMPLEMENTARIO.................................................................................................... 15 4. BIBLIOGRAFÍA.............................................................................................................................. 15 1 Unidad 2: Introduccion al Pensamiento Computacional Tema 2: El pensamiento lógico y analítico Objetivo: Desarrollar una mentalidad lógica y analítica que permita abordar problemas y desafíos de manera eficiente, identificar patrones y relaciones, evaluar opciones y tomar decisiones informadas Introducción: El pensamiento lógico y analítico es la habilidad de analizar, evaluar y resolver problemas de manera sistemática y racional. Nos permite razonar lógicamente, identificar patrones y tomar decisiones informadas basadas en la evidencia recopilada. Es esencial en diversas áreas de la vida y nos ayuda a enfrentar desafíos de manera efectiva. 1. Informacion de los subtemas Subtema 1: Proporcionalidades Proporcionalidad directa Para que dos magnitudes mantengan una relación de proporcionalidad directa tienen que estar relacionadas de tal forma que si duplicamos una, la otra se tiene que duplicar, si la triplicamos la otra también y si la reducimos a la mitad la otra también se tiene que reducir. Se puede entender que si aumentamos la cantidad de una, la otra tiene que aumentar también proporcionalmente. Ejemplo: La siguiente tabla representa la relación entre la compra de una funda de azúcar y el precio de esta Ejercicio: En una fábrica, 8 máquinas producen 120 piezas. ¿Cuántas piezas producirán 25 máquinas? Ejercicio: Si 1 kg de naranjas cuestan $1,25. ¿Cuánto costaran 5 kg? Solución: Los 5 kilos costarán $6,25 Proporcionalidad inversa Es lo opuesto a la proporcionalidad directa pues implica que, si una variable se incrementa, la otra disminuirá y viceversa. Ejemplo: Para construir una piscina en 20 días se requiere de 4 obreros. Entonces se puede inferir que para demorar 10 días se requieren 8 obreros, y para demorar 5 días se requieren 16 obreros, y así sucesivamente. Ejercicio: Doce operarios hacen un trabajo en 6 días. ¿En cuánto lo harán 8 operarios? ¿Y 3 operarios? Ejercicio: En una granja, 20 patos tardan 10 días en comer el alimento que hay guardado. ¿Cuánto tiempo tardarán 40 patos en terminar el alimento? Solución: Se tardarán 5 días Subtema 2: Imaginación espacial. Conteo de figuras: Método Visual-Directo Requiere de agudeza visual y sobre todo práctico. Ejercicio: Hallar el número total de cubos simples en la figura Ejercicio: La presente figura muestra una sucesión de cubos. ¿Cuántas caras del cubo 4 están en contacto con los demás cubos? Solución: El cubo 4 está debajo del cubo 2, además tiene dos caras que no están en contacto con los cubos 6 y 1; como todo cubo tiene 6 caras, entonces el cubo 4 tiene cuatro caras que están en contacto con cubos 2, 3, 5 y 7. Ejercicio: La presente figura muestra una sucesión de cubos. ¿Cuántas caras del cubo 5 están en contacto con los demás cubos? Solución: Se observa el cubo 5 está debajo del cubo 1, además tiene tres caras que están en contacto con los cubos 4, 1 y 6 Conteo de triángulos ¿Cuántos triángulos hay en la siguiente figura? El proceso de conteo de triángulos tiene como objetivo principal desarrollar la capacidad visual. Y esto es determinando la máxima cantidad de figuras que nos plantean como datos que puede ser, como en esta ocasión, triángulos. Este método lo usaremos cuando la figura que nos pidan encontrar sea sencilla de contabilizar. Vamos a seguir el siguiente procedimiento: Colocamos letras o números a los espacios en blanco que se generan dentro de la figura principal. Contamos todas las figuras simples, es decir todas las formadas con una letra o número. Ahora realizamos lo mismo, pero juntando 2 letras, luego las formadas por 3 y así sucesivamente. Al final sumaremos los resultados parciales obteniendo así el total que nos pedían hallar. Ejercicio: Hallar el número total de triángulos en la figura: En la figura se observa triángulos formados por: Un número: 1,3,4 = 3 triángulos. Dos números: 12, 34, 13, 24 = 4 triángulos. Cuatro números: 1234 = 1 triángulo. Total de triángulos = 3 + 4 + 1 = 8 Conteo de figuras: Método por inducción Lo aplicaremos cuando observemos casos particulares, aquí podremos establecer una formula o expresión matemática que nos permita resolver el problema dado. Hallar el número total de triángulos en la figura 𝑛(𝑛 + 1) 𝑇= 2 7(7 + 1) 𝑇= 2 7(8) 𝑇= 2 𝑻 = 𝟐𝟖 Hallar el número total de triángulos en la figura 𝑛(𝑛 + 1) 𝑇=.𝑚 2 8(8 + 1) 𝑇=. (5) 2 72(5) 𝑇= 2 𝑻 = 𝟏𝟖𝟎 Hallar el número total de triángulos en la figura 𝑚 ∗ 𝑛(𝑚 + 𝑛) 𝑇= 2 5 ∗ 6(5 + 6) 𝑇= 2 30(11) 𝑇= 2 𝑻 = 𝟏𝟔𝟓 Subtema 3: Series gráficas. Conjunto de gráficas que se rigen por un patrón de ordenamiento lógico o ley de formación, este patrón se debe repetir al menos una vez para así deducir que sigue o continúa. Figure 1. Conteo de figuras Podemos considerar los siguientes criterios: Giros (totales o parciales). Simetría (reflejo). Avance de los elementos: de 1 en 1 o de 2 en 2 o formando alguna sucesión numérica. Cambio de color (negro a blanco). Variación en forma intercalada (par, impar). Cambio de tamaño. Cantidad de regiones. Variación de número de lados, etc. Secuencias Horizontales Gráfica Ejercicio: Identifique la imagen que completa la serie. Ejercicio: Cual es la figura que sigue en la secuencia Ejercicio: ¿Qué imagen reemplaza a la incógnita? Conjuntos Gráficos Ejercicio: Determina la figura que no guarda relación con las demás Ejercicio: Determina la figura que no guarda relación con las demás Ejercicio: Determina la figura que no guarda relación con las demás Matrices Graficas Ejercicio: Observe la imagen y resuelva la incógnita Ejercicio: Observe la imagen y resuelva la incógnita Ejercicio: Observe la imagen y resuelva la incógnita 2. Preguntas de Comprension de la Unidad 1. ¿Pregunta de comprensión Nro. 1? Método visual directo. El proceso de conteo de triángulos tiene como objetivo principal: a) Descomposición, la abstracción, el reconocimiento de patrones y la escritura de algoritmos b) Desarrollar patrones c) Desarrollar la capacidad visual d) Desarrollar algoritmos Respuesta argumentativa: Con base al tema de conteo de triángulos, Método visual directo. El proceso de conteo de triángulos tiene como objetivo principal: Desarrollar la capacidad visual 2. ¿Pregunta de comprensión Nro. 2? ¿Cuántos triángulos hay en la siguiente figura? a) 30 triángulos b) 65 triángulos c) 60 triángulos d) 63 triángulos Respuesta argumentativa: resolución método inducción 3. ¿Pregunta de comprensión Nro. 3? Resuelva el siguiente ejercicio de proporcionalidad, Una vaca da 4 litros de leche cada 10 horas, ¿Qué cantidad de leche dará una vaca en dos semanas? a) 134,4 litros b) 67,2 litros c) 60 litros d) 124,4 litros Respuesta argumentativa: 4. ¿Pregunta de comprensión Nro. 4? Resuelva el siguiente ejercicio de proporcionalidad. ¿Calcular el valor de a en las siguientes proporciones? a/4 = ½ a) 2 b) 4 c) a d) 1 Respuesta argumentativa: 5. ¿Pregunta de comprensión Nro. 5? La presente figura muestra una sucesión de cubos. ¿Cuántas caras del cubo 6 están en contacto con los demás cubos? a) caras del cubo. b) caras del cubo. c) 2 caras del cubo. d) 1 caras del cubo. Respuesta argumentativa: Con base a la presentación correspondiente a la unidad 1, tema 2, Subtema: 1.- Imaginación espacial. Se observa el cubo 6 tiene dos de las caras que están en contacto con los cubos 5 y 7. 3. Material Complementario Videos de apoyo: Clase magistral Video asincrónico Bibliografía de apoyo: - NOSICH, GERALD M.. (2003). APRENDER A PENSAR PENSAMIENTO ANALÍTICO PARA ESTUDIANTES. MADRID: PRENTICE HALL, (1 Ejemplar disponible en Biblioteca) - 1. 1. Suárez Moya, W. A., León Corredor, O. L. (2016). La visualización espacial en niños y en niñas. Revista Horizontes Pedagógicos Vol. 18(2) 110-119. 2. Yu-Takeuchi. (1980) Sucesiones y Series Tomo I y II, México: Editorial Limusa. Links de apoyo: Conteo de triángulos con fórmulas ejercicios resueltos https://www.youtube.com/watch?v=8hhf5KYgnwc Razonamiento Matemático: Imaginación Espacial y Series Gráficas https://www.youtube.com/watch?v=VdYH-ncqyuk Problemas de proporcionalidad directa e inversa https://www.youtube.com/watch?v=qsZs4ZvUS-M 4. Bibliografía » Contreras, R. y Eguia, J. (2016): Gamificación en aulas universitarias. Bellaterra : Institut de la Comunicació, Universitat Autònoma de Barcelona. » Díaz, S. (2009). Plataformas Educativas, Un Entorno para Profesores y Alumnos. Revista Digital para Profesionales de la Enseñanza, 1-7. » Díaz, J., Carbonel, G. & Picho, D. (2021). Los Sistemas de Gestión de Aprendizaje en la Educación Virtual. Revista Arbitrada del Centro de Investigación y Estudios Gerenciales, 87-95. » Equipo Editorial, Etecé (2022, 31 de Agosto). Dispositivos de almacenamiento. Ejemplos. https://www.ejemplos.co/20-ejemplos-de-dispositivos-de- almacenamiento/ » Innovative Learning Solutions. (2017, 21 de febrero). 10 ventajas de una plataforma educativa. Obtenido de Plataformas CAE : https://www.cae.net/es/ventajas-plataforma-educativa/ » Joyanes, Luis. (2003). Fundamentos de programación. México. Editorial Mc Graw Hill. » Martínez, E.; López, D.; Escamilla, D. & Álvarez, L. (2017). La importancia de las plataformas educativas virtuales como herramienta de apoyo a la educación tradicional. Revista de Tecnología y Educación. 2017. 1-1:16-24 » Equipo editorial, Etecé. (2023, November 19). Computadora - Concepto, tipos, componentes y generaciones. Concepto. https://concepto.de/computadora/#ixzz8WjXZDb6W