El siguiente es el plan de asignatura diseñado específicamente para el programa de Ingeniería Agroindustrial, integrando los fundamentos de programación con la aplicación técnica en operaciones unitarias y secado solar.

PLAN DE ASIGNATURA: FUNDAMENTOS DE PROGRAMACIÓN

1. INFORMACIÓN GENERAL

  • Programa: Ingeniería Agroindustrial
  • Asignatura: Fundamentos de Programación
  • Semestre: 2026-1
  • Docente: Justo Rafael Fuentes Cuello
  • Institución: Universidad de Sucre
  • Metodología: Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) y Socrático con IA.

2. JUSTIFICACIÓN

En la Ingeniería Agroindustrial, la optimización de procesos y el control de calidad dependen cada vez más del manejo de datos y la automatización. Esta asignatura busca que el futuro ingeniero no sea solo un operario de tecnología, sino un creador de soluciones. Al aprender Python, el estudiante podrá modelar fenómenos termodinámicos, procesar datos de sensores y construir herramientas interactivas para el diseño de equipos, como secadores solares, fundamentales para la conservación de productos agrícolas en nuestra región.

3. OBJETIVO GENERAL

Capacitar al estudiante en el uso del lenguaje Python para resolver problemas de lógica, manipulación de datos y modelado de procesos agroindustriales, culminando en la creación y despliegue de una aplicación web profesional.

4. COMPETENCIAS

  • Lógica de Programación: Capacidad de descomponer problemas complejos en estructuras de Entradas, Proceso y Salidas (E-P-S).
  • Gestión de Datos: Habilidad para analizar grandes volúmenes de información técnica mediante herramientas computacionales.
  • Desarrollo Tecnológico: Dominio del flujo de trabajo profesional desde la codificación local hasta la publicación de software en la nube.
  • Aplicación Disciplinar: Capacidad de automatizar cálculos de balances de masa y energía aplicados a la agroindustria.

5. CONTENIDO PROGRAMÁTICO (16 SEMANAS)

MÓDULO I: Lógica y Fundamentos (Semanas 1-5)

  • Semana 1: Introducción al pensamiento algorítmico y entorno de trabajo en Google Colab.
  • Semana 2: Variables, tipos de datos y operadores aplicados a magnitudes físicas.
  • Semana 3: Estructuras condicionales y lógica de decisión en procesos.
  • Semana 4: Bucles de control y procesos iterativos para registros de datos.
  • Semana 5: Funciones y modularidad: Creación de bibliotecas de fórmulas propias.

MÓDULO II: Desarrollo Web y Despliegue (Semanas 6-8)

  • Semana 6: Introducción a Streamlit: Creación de interfaces gráficas para cálculos técnicos.
  • Semana 7: Entorno profesional local: Configuración de VSCode y control de versiones con Git/GitHub.
  • Semana 8: Despliegue en la nube: Publicación de aplicaciones en Streamlit Community Cloud.

MÓDULO III: Análisis de Datos e Ingeniería de Procesos (Semanas 9-11)

  • Semana 9: Cálculo numérico masivo con NumPy y visualización con Matplotlib.
  • Semana 10: Manipulación de datos tabulares con Pandas: Análisis de calidad y laboratorios.
  • Semana 11: Creación de Dashboards interactivos para monitoreo de procesos agroindustriales.

MÓDULO IV: Especialización en Secado Solar y Proyecto Final (Semanas 12-16)

  • Semana 12 (Ruta Agroindustrial): Algoritmos de humedad. Programación de balances de masa (Base Húmeda vs. Base Seca) y cálculo de agua a remover en productos agrícolas.
  • Semana 13 (Ruta Agroindustrial): Termodinámica del secado. Programación de balances de energía y cálculo de caudal de aire (Convección natural y forzada).
  • Semana 14: Arquitectura del proyecto final: Integración del simulador de secado con la interfaz web.
  • Semana 15: Taller de gráficas dinámicas: Visualización de curvas de secado y reportes automatizados.
  • Semana 16: Sustentación final y entrega de URLs públicas de los simuladores.

6. EVALUACIÓN Y PROYECTO FINAL

Proyecto Integrador: “Simulador Web de Secado Solar” (50% de la nota final)

El estudiante deberá entregar una aplicación web funcional que permita:

  1. Ingresar datos del producto (masa inicial, humedad inicial y final).
  2. Calcular automáticamente la masa de agua a remover y la energía requerida.
  3. Determinar el caudal de aire necesario según condiciones ambientales.
  4. Generar una gráfica teórica del proceso de secado.

Rúbrica de Calificación:

  • Lógica y Funciones (30%): Correcta implementación de las fórmulas termodinámicas en Python.
  • Interfaz de Usuario (20%): Uso de widgets de Streamlit para una experiencia de usuario clara.
  • Visualización (20%): Calidad de los gráficos generados para el análisis técnico.
  • Despliegue y GitHub (10%): Repositorio organizado y enlace público funcional.
  • Sustentación (20%): Capacidad para explicar el funcionamiento del software y su utilidad agroindustrial.

Este plan garantiza que el estudiante de Ingeniería Agroindustrial no solo aprenda a programar, sino que desarrolle una herramienta que podrá utilizar en su vida profesional para el diseño de procesos de conservación.