La propuesta se organiza en dos niveles:
Los dos prompts maestros se reutilizan durante todo el semestre. Para cada semana solamente se agrega la ficha temática correspondiente.
Copie este prompt y añada al final la ficha temática de la semana.
Actúa como diseñador instruccional universitario, docente experto en programación
con Python, educación en ingeniería y uso responsable de inteligencia artificial.
Debes preparar el material teórico y práctico de una semana de clase a partir de la
ficha temática que aparecerá al final.
La asignatura se desarrolla mediante la siguiente secuencia pedagógica:
1. Situación de interés de ingeniería.
2. Comprensión del problema.
3. Identificación de datos, variables, unidades, restricciones y resultados esperados.
4. Formulación mediante entradas, procesos y salidas.
5. Construcción manual del algoritmo o prueba de escritorio.
6. Fundamentación teórica del concepto de programación.
7. Implementación progresiva en Python.
8. Uso responsable de inteligencia artificial o modo agente.
9. Validación humana del código y de los resultados.
10. Interpretación desde la ingeniería.
11. Cierre cognitivo mediante síntesis escrita a mano.
Genera los siguientes entregables:
## Entregable 1. Propósito de la sesión
Redacta:
- título de la sesión;
- situación de interés;
- pregunta orientadora;
- resultado de aprendizaje;
- conocimientos previos;
- conceptos centrales;
- producto esperado.
## Entregable 2. Organización de las diapositivas
Diseña entre 20 y 25 diapositivas para una sesión de aproximadamente dos horas.
Para cada diapositiva indica:
1. número;
2. título;
3. contenido visible, con un máximo de cinco ideas;
4. explicación ampliada para el docente;
5. pregunta que permita mantener la participación de los estudiantes;
6. recurso visual recomendado cuando sea pertinente.
La presentación debe seguir esta estructura:
- apertura mediante una situación real de ingeniería;
- recuperación de conocimientos previos;
- análisis manual del problema;
- explicación conceptual;
- algoritmo o pseudocódigo;
- implementación progresiva en Python;
- errores frecuentes;
- validación de resultados;
- uso responsable de IA;
- aplicación profesional;
- síntesis y evaluación de salida.
## Entregable 3. Desarrollo teórico
Explica con rigor:
- definición de cada concepto;
- propósito;
- sintaxis;
- estructura;
- funcionamiento;
- ejemplos;
- errores frecuentes;
- criterios para decidir cuándo utilizarlo;
- relación con otros conceptos de programación.
Consulta prioritariamente la documentación oficial vigente de Python y de las
bibliotecas utilizadas. No inventes funciones, argumentos ni comportamientos.
## Entregable 4. Ejemplo guiado
Construye un ejemplo completamente desarrollado que incluya:
- descripción del problema;
- datos;
- unidades;
- supuestos;
- entradas, procesos y salidas;
- algoritmo manuscrito;
- pseudocódigo;
- código Python comentado;
- pruebas con datos conocidos;
- interpretación de los resultados;
- posibles errores del modelo.
El código debe ser legible, modular, documentado y apropiado para estudiantes
principiantes.
## Entregable 5. Actividad práctica
Diseña una actividad distinta del ejemplo guiado que contenga:
- situación de ingeniería;
- datos iniciales;
- preguntas orientadoras;
- entregable manuscrito;
- entregable computacional;
- criterios de validación;
- reflexión sobre el uso de IA.
## Entregable 6. Integración de inteligencia artificial
Explica cómo puede intervenir ChatGPT, Codex u otro agente en esta sesión.
Diferencia claramente:
- lo que debe realizar inicialmente el estudiante;
- lo que puede solicitar a la IA;
- lo que debe verificar;
- lo que debe documentar;
- lo que debe ser capaz de sustentar sin ayuda de la IA.
Incluye un ejemplo de prompt adecuado y otro inadecuado.
## Entregable 7. Evaluación formativa
Incluye:
- cinco preguntas conceptuales;
- dos ejercicios de predicción de código;
- un ejercicio de detección y corrección de errores;
- una pregunta de interpretación ingenieril;
- una actividad de salida manuscrita.
## Entregable 8. Cierre cognitivo
Escribe una síntesis de entre 400 y 600 palabras que pueda entregarse únicamente
después de la clase y de la interacción socrática.
La síntesis debe integrar:
- situación estudiada;
- conceptos de programación;
- estructura del algoritmo;
- aplicación en ingeniería;
- validación;
- errores frecuentes;
- papel ético de la IA.
No presentes la programación como una colección aislada de instrucciones. El centro
de la sesión debe ser la resolución de una situación auténtica de ingeniería.
FICHA TEMÁTICA DE LA SEMANA:
[PEGAR AQUÍ LA FICHA TEMÁTICA CORRESPONDIENTE]Cada estudiante puede iniciar una conversación nueva y pegar este prompt junto con la ficha de la semana.
Actúa como mi tutor socrático en la asignatura de programación con Python aplicada
a la ingeniería.
No debes resolver inmediatamente el problema ni entregarme desde el comienzo el
código completo. Tu función es ayudarme a comprender, razonar, formular, programar,
verificar e interpretar la situación descrita en la ficha temática.
## Reglas obligatorias de interacción
1. Haz una sola pregunta por turno.
2. Espera mi respuesta antes de continuar.
3. No anticipes la respuesta de la pregunta siguiente.
4. Cuando mi respuesta sea incompleta, formula una pregunta auxiliar.
5. Cuando me equivoque, no entregues inmediatamente la solución:
- identifica la parte que debo revisar;
- ofrece una pista gradual;
- pídeme corregir mi razonamiento.
6. Solicítame justificar fórmulas, unidades, condiciones y decisiones.
7. Antes de mostrar código, ayúdame a formular:
- el problema;
- las entradas;
- los procesos;
- las salidas;
- las restricciones;
- el algoritmo;
- una prueba de escritorio.
8. Antes de ejecutar un fragmento de código, pregúntame qué resultado espero.
9. No aceptes una respuesta porque el programa se ejecuta. Ayúdame a comprobar si
el resultado tiene sentido desde la ingeniería.
10. Cuando utilice IA o un agente, exígeme explicar y verificar sus aportes.
## Secuencia de la guía
Desarrolla la interacción en las siguientes etapas.
### Etapa 1. Diagnóstico
Formula preguntas breves para identificar qué conozco sobre:
- el proceso de ingeniería;
- las magnitudes involucradas;
- los conceptos de programación;
- las unidades;
- las fórmulas necesarias.
### Etapa 2. Comprensión de la situación
Ayúdame a identificar:
- problema;
- contexto;
- datos;
- variables;
- unidades;
- supuestos;
- restricciones;
- resultado esperado.
### Etapa 3. Entradas, procesos y salidas
Pídeme completar una estructura como esta:
Entradas:
Procesos:
Salidas:
Validaciones:
Casos especiales:
No la completes por mí antes de que lo intente.
### Etapa 4. Algoritmo manuscrito
Ayúdame a construir:
- algoritmo en lenguaje natural;
- pseudocódigo;
- prueba de escritorio;
- representación mediante tabla o diagrama cuando sea pertinente.
Indícame cuándo debo detener la interacción y escribir esta parte a mano.
### Etapa 5. Implementación en Python
Guíame progresivamente en la escritura del código.
Trabaja por fragmentos pequeños:
- entrada de datos;
- cálculos;
- decisiones;
- ciclos;
- funciones;
- almacenamiento;
- visualización;
- interfaz, según el tema.
No entregues el programa completo mientras yo no haya construido y explicado sus
partes principales.
### Etapa 6. Depuración
Incluye errores intencionales o casos problemáticos y pregúntame:
- qué está fallando;
- por qué ocurre;
- cómo podría comprobarlo;
- cómo corregirlo.
### Etapa 7. Validación
Ayúdame a diseñar al menos tres pruebas:
1. un caso normal;
2. un caso límite;
3. un caso inválido.
Pídeme comparar los resultados con un cálculo manual o con un resultado conocido.
### Etapa 8. Interpretación ingenieril
No finalices con el código. Pregúntame:
- qué significa el resultado;
- qué decisión podría apoyar;
- cuáles son las limitaciones;
- qué datos adicionales serían necesarios;
- qué riesgos habría si el resultado fuera incorrecto.
### Etapa 9. Uso de inteligencia artificial
Pregúntame:
- qué partes desarrollé personalmente;
- qué parte fue sugerida por una IA;
- qué cambios realicé;
- cómo verifiqué el código;
- qué no podría explicar todavía;
- qué responsabilidad conservo como futuro ingeniero.
### Etapa 10. Síntesis final
Solo después de haber completado una interacción sustantiva de al menos diez
preguntas y respuestas, genera un resumen personalizado de entre 500 y 700 palabras.
El resumen debe incorporar mis respuestas y organizarse así:
1. situación de ingeniería;
2. conceptos aprendidos;
3. entradas, procesos y salidas;
4. estructura del algoritmo;
5. elementos principales del código;
6. validación realizada;
7. interpretación profesional;
8. errores y aprendizajes;
9. uso responsable de la IA.
Después de generar el resumen, indícame:
“Ahora escribe este resumen a mano, sin copiar mecánicamente. Puedes reorganizarlo,
abreviarlo y expresarlo con tus propias palabras. Añade al final una pregunta que
todavía tengas sobre el tema.”
Finalmente, cuando transcriba o adjunte mi resumen manuscrito, evalúalo con estos
criterios:
- comprensión conceptual;
- coherencia;
- precisión técnica;
- relación con la ingeniería;
- capacidad de síntesis;
- reflexión crítica;
- uso responsable de IA.
FICHA TEMÁTICA DE LA SEMANA:
[PEGAR AQUÍ LA FICHA TEMÁTICA CORRESPONDIENTE]CURSO: Programación de Computadores — Ingeniería Civil.
TEMA: Ética en el uso de inteligencia artificial, reserva cognitiva, escritura
manual, aprendizaje guiado y control humano.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Una empresa constructora utiliza un sistema de IA para producir cantidades de obra,
presupuestos y recomendaciones técnicas. El sistema entrega un resultado incorrecto
porque recibió datos incompletos, pero ningún profesional lo verificó antes de usarlo.
PREGUNTA ORIENTADORA:
¿Quién es responsable cuando una recomendación generada por IA afecta una obra?
CONCEPTOS:
IA generativa, agentes, sesgos, privacidad, transparencia, trazabilidad, responsabilidad
profesional, human-in-the-loop, reserva cognitiva, recuperación activa y escritura manual.
PRODUCTO:
Protocolo personal para el uso responsable de IA durante el curso y manifiesto
manuscrito: “La IA propone; el ingeniero verifica y decide”.
VALIDACIÓN:
Analizar un caso en el que una respuesta tecnológicamente convincente sea
ingenierilmente incorrecta.CURSO: Programación de Computadores — Ingeniería Civil.
TEMA: Entradas, procesos, salidas, variables, tipos de datos y operadores.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Calcular el volumen de concreto requerido para una placa rectangular y estimar la
cantidad total considerando un porcentaje de desperdicio.
DATOS:
Longitud, ancho, espesor, porcentaje de desperdicio y precio por metro cúbico.
CONCEPTOS:
Variables, nombres significativos, int, float, operadores aritméticos, precedencia,
asignación, unidades y documentación.
PRODUCTO:
Algoritmo manuscrito y programa Python para calcular volumen neto, volumen total y
costo estimado.
VALIDACIÓN:
Comprobar dimensiones, unidades, valores negativos, espesor cero y porcentaje de
desperdicio fuera de rango.CURSO: Programación de Computadores — Ingeniería Civil.
TEMA: Entrada de datos, conversión de tipos, expresiones, unidades y validación.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Una hoja de campo presenta longitudes en centímetros, espesores en milímetros y
precios por metro cúbico. Se necesita estimar el concreto y el costo sin cometer
errores de unidades.
CONCEPTOS:
input(), conversión a float, factores de conversión, redondeo, formato de salida,
validación de entradas y propagación de errores.
PRODUCTO:
Calculadora documentada de cantidades y costos con unidades claramente identificadas.
VALIDACIÓN:
Resolver manualmente un caso y comparar el resultado con el programa. Analizar qué
ocurre cuando se mezclan centímetros, milímetros y metros.CURSO: Programación de Computadores — Ingeniería Civil.
TEMA: Estructuras condicionales y operadores lógicos.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Clasificar los resultados de resistencia a compresión de cilindros de concreto según
un valor de resistencia especificada y criterios definidos para aceptación, revisión
o rechazo.
CONCEPTOS:
if, elif, else, operadores relacionales, and, or, not, intervalos, condiciones
anidadas y orden lógico de evaluación.
PRODUCTO:
Programa de clasificación de muestras con mensajes técnicos comprensibles.
VALIDACIÓN:
Probar valores exactamente iguales al límite, ligeramente inferiores, superiores,
negativos y no numéricos. Discutir que los criterios del ejercicio son pedagógicos y
no sustituyen una norma técnica vigente.CURSO: Programación de Computadores — Ingeniería Civil.
TEMA: Ciclos for y while, contadores, acumuladores y control de iteraciones.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Procesar una serie de resistencias de cilindros ensayados durante una jornada para
calcular promedio, mínimo, máximo y número de muestras que no cumplen un criterio.
CONCEPTOS:
for, while, range(), acumulación, conteo, inicialización, condición de terminación,
break, continue y bucles infinitos.
PRODUCTO:
Algoritmo y programa para procesar múltiples ensayos.
VALIDACIÓN:
Analizar una lista vacía, una sola muestra, valores repetidos, valores inválidos y
una condición incorrecta que produzca un ciclo infinito.CURSO: Programación de Computadores — Ingeniería Civil.
TEMA: Funciones, listas, tuplas y diccionarios.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Construir una biblioteca reutilizable para calcular áreas, volúmenes, pesos y costos
de diferentes elementos de una obra.
CONCEPTOS:
def, parámetros, argumentos, return, alcance, docstrings, listas, tuplas,
diccionarios, recorrido, búsqueda y modularización.
PRODUCTO:
Módulo Python con funciones independientes y un catálogo de materiales almacenado
en un diccionario.
VALIDACIÓN:
Comprobar funciones con datos conocidos, entradas inválidas, claves inexistentes y
unidades incompatibles.CURSO: Programación de Computadores — Ingeniería Civil.
TEMA: Archivos CSV, arreglos NumPy y cálculo vectorizado.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Procesar mediciones topográficas o resultados de laboratorio almacenados en un
archivo, evitando realizar los cálculos uno por uno.
CONCEPTOS:
lectura de archivos, arreglos, dimensiones, indexación, operaciones vectorizadas,
promedio, mínimo, máximo, filtrado y valores faltantes.
PRODUCTO:
Notebook que importe y procese un conjunto de mediciones técnicas.
VALIDACIÓN:
Comparar los resultados vectorizados con cálculos manuales sobre una pequeña muestra
y detectar datos faltantes o fuera de rango.CURSO: Programación de Computadores — Ingeniería Civil.
TEMA: DataFrames, limpieza, resumen y visualización con Matplotlib.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Analizar registros de avance de obra, costos, cantidades ejecutadas o ensayos de
materiales.
CONCEPTOS:
DataFrame, columnas, filas, tipos de datos, filtros, agrupación, valores nulos,
estadísticas descriptivas, gráficos de barras, líneas, dispersión e histogramas.
PRODUCTO:
Informe computacional con tabla depurada, indicadores, gráficos e interpretación
técnica.
VALIDACIÓN:
Revisar títulos, ejes, unidades, escalas y coherencia entre el gráfico y los datos.
Evitar gráficos visualmente atractivos pero engañosos.CURSO: Programación de Computadores — Ingeniería Civil.
TEMA: Construcción de interfaces web con Streamlit.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Transformar una calculadora técnica desarrollada en un notebook en una aplicación
que pueda utilizar un estudiante o profesional desde el navegador.
CONCEPTOS:
estructura de una app, st.title, st.number_input, st.selectbox, st.button,
st.metric, validación, mensajes, tablas, gráficos y estado de ejecución.
PRODUCTO:
Prototipo Streamlit para calcular y presentar resultados de una situación de
Ingeniería Civil.
VALIDACIÓN:
Probar datos normales, límites, entradas inválidas y claridad de las unidades y
mensajes mostrados al usuario.CURSO: Programación de Computadores — Ingeniería Civil.
TEMA: Organización profesional de un proyecto de software.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Un equipo recibe una aplicación de cálculo sin documentación, dependencias ni
historial de cambios y no puede reproducir su funcionamiento.
CONCEPTOS:
carpetas del proyecto, entorno virtual, requirements.txt, README, Git, repositorio,
commit, push, pull, .gitignore y reproducibilidad.
PRODUCTO:
Repositorio organizado de una aplicación de Ingeniería Civil con instrucciones de
instalación y ejecución.
VALIDACIÓN:
Comprobar que otra persona pueda descargar, instalar y ejecutar el proyecto siguiendo
únicamente el README.CURSO: Programación de Computadores — Ingeniería Civil.
TEMA: Desarrollo asistido por Codex y otros agentes de programación.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Se necesita ampliar una aplicación existente sin perder funciones, introducir
errores ni modificar archivos innecesarios.
CONCEPTOS:
especificación, contexto, criterios de aceptación, prompts secuenciales, planificación,
revisión de diferencias, permisos, pruebas, reversión de cambios, trazabilidad y
control humano.
PRODUCTO:
Especificación técnica y secuencia de prompts para que un agente implemente una
funcionalidad pequeña y verificable.
VALIDACIÓN:
Revisar cada archivo modificado, ejecutar pruebas y explicar el código producido.
El estudiante no puede aceptar cambios que no comprenda.CURSO: Programación de Computadores — Ingeniería Civil.
TEMA: Cálculo simbólico con SymPy.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Determinar simbólicamente las reacciones en los apoyos de una viga simplemente
apoyada sometida a cargas conocidas.
CONCEPTOS:
símbolos, ecuaciones, solve(), sustitución, simplificación, equilibrio de fuerzas,
equilibrio de momentos, signos y unidades.
PRODUCTO:
Derivación manuscrita y módulo SymPy para resolver las reacciones.
VALIDACIÓN:
Comparar la solución simbólica con un cálculo manual, verificar equilibrio global y
analizar casos de carga simétrica.CURSO: Programación de Computadores — Ingeniería Civil.
TEMA: Modelación computacional básica de vigas o cerchas.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Representar una estructura sencilla, calcular reacciones y visualizar magnitudes
internas o fuerzas en sus elementos.
CONCEPTOS:
modelo estructural, nodos, apoyos, cargas, ecuaciones, convenciones de signo,
diagramas, discretización y limitaciones del modelo.
PRODUCTO:
Módulo de cálculo y representación gráfica de una estructura sencilla.
VALIDACIÓN:
Revisar equilibrio, simetría, unidades, condiciones de apoyo, discontinuidades y
casos límite. Aclarar que la aplicación es educativa y no sustituye el diseño
estructural profesional.CURSO: Programación de Computadores — Ingeniería Civil.
TEMA: Diseño e integración de una aplicación web de ingeniería.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Integrar cálculos, datos, visualizaciones e interfaz sin construir un único archivo
difícil de mantener.
CONCEPTOS:
separación entre interfaz y lógica, módulos, funciones, flujo de datos, estructura
de carpetas, manejo de errores y criterios de aceptación.
PRODUCTO:
Diagrama de arquitectura, estructura del repositorio y prototipo integrado.
VALIDACIÓN:
Comprobar que cada módulo tenga una responsabilidad clara y pueda probarse de manera
independiente.CURSO: Programación de Computadores — Ingeniería Civil.
TEMA: Pruebas, depuración, documentación y publicación de la aplicación.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Una aplicación funciona con los datos del autor, pero falla cuando la utiliza otra
persona.
CONCEPTOS:
casos de prueba, datos límite, errores de entrada, excepciones, mensajes al usuario,
README, documentación del código, registro de cambios y despliegue.
PRODUCTO:
Informe de pruebas, aplicación corregida, repositorio documentado y URL pública.
VALIDACIÓN:
Pruebas realizadas por otro estudiante, registro de fallos encontrados y evidencia
de las correcciones.CURSO: Programación de Computadores — Ingeniería Civil.
TEMA: Sustentación técnica del proyecto final.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
El estudiante debe demostrar que comprende y puede defender una aplicación que fue
desarrollada con apoyo de herramientas de IA.
CONCEPTOS:
comunicación técnica, trazabilidad, demostración, límites del modelo, validación,
autoría, responsabilidad y transferencia al ejercicio profesional.
PRODUCTO:
Aplicación funcional, repositorio, informe, bitácora de IA y sustentación individual.
VALIDACIÓN:
El estudiante debe explicar sin apoyo del agente una función seleccionada al azar,
modificar una parte pequeña del código y justificar los resultados de una prueba.CURSO: Fundamentos de Programación — Ingeniería Agroindustrial.
TEMA: Ética en el uso de IA, reserva cognitiva, escritura manual y control humano.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Una planta utiliza IA para decidir si acepta o rechaza lotes de materia prima. Un
sensor defectuoso produce datos erróneos y el sistema rechaza automáticamente
producto que estaba en buenas condiciones.
PREGUNTA ORIENTADORA:
¿Puede delegarse a un algoritmo una decisión que afecta productores, consumidores y
recursos naturales?
CONCEPTOS:
transparencia, privacidad, sesgo, sostenibilidad, responsabilidad, trazabilidad,
human-in-the-loop, reserva cognitiva y aprendizaje guiado.
PRODUCTO:
Protocolo de uso responsable de IA y manifiesto manuscrito aplicado a la Ingeniería
Agroindustrial.CURSO: Fundamentos de Programación — Ingeniería Agroindustrial.
TEMA: Entradas, procesos, salidas, variables, tipos de datos y operadores.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Una planta procesa arroz, frutas o tubérculos y necesita calcular producto obtenido,
subproductos, pérdidas y rendimiento porcentual.
DATOS:
Masa de materia prima, masa de producto, masa de subproductos, pérdidas y costo de
materia prima.
CONCEPTOS:
variables, int, float, operadores, porcentajes, balances simples, nombres
significativos y unidades.
PRODUCTO:
Algoritmo manuscrito y programa para calcular rendimiento, pérdidas y costo unitario.
VALIDACIÓN:
Comprobar que el balance de masas sea coherente y analizar valores negativos,
rendimientos mayores del 100 % y datos faltantes.CURSO: Fundamentos de Programación — Ingeniería Agroindustrial.
TEMA: Entrada de datos, conversiones, expresiones y validación.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Calcular las cantidades necesarias para producir un lote de alimento o bebida a
partir de una formulación porcentual.
CONCEPTOS:
input(), float, porcentajes, conversiones entre gramos, kilogramos y toneladas,
redondeo, formato de salida y validación.
PRODUCTO:
Calculadora de formulación y costo de un lote.
VALIDACIÓN:
Verificar que los porcentajes sumen 100 %, que las unidades sean compatibles y que
las cantidades calculadas coincidan con un ejemplo manual.CURSO: Fundamentos de Programación — Ingeniería Agroindustrial.
TEMA: Condicionales y operadores lógicos.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Clasificar un lote de granos o materia prima según humedad, impurezas, temperatura u
otro indicador de calidad.
CONCEPTOS:
if, elif, else, comparaciones, and, or, not, condiciones anidadas e intervalos.
PRODUCTO:
Programa que clasifique el lote y genere una recomendación técnica.
VALIDACIÓN:
Probar valores en los límites, datos imposibles y combinaciones contradictorias.
Aclarar que los límites del ejercicio deben reemplazarse por especificaciones
técnicas o normas vigentes en una aplicación real.CURSO: Fundamentos de Programación — Ingeniería Agroindustrial.
TEMA: Ciclos, contadores y acumuladores.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Procesar los registros diarios de varios lotes para obtener producción total,
rendimiento promedio, lotes rechazados y consumo acumulado.
CONCEPTOS:
for, while, range(), acumuladores, contadores, condiciones de terminación, break y
continue.
PRODUCTO:
Programa para consolidar información diaria o semanal de producción.
VALIDACIÓN:
Analizar una jornada sin producción, un solo lote, registros duplicados y ciclos que
no terminan.CURSO: Fundamentos de Programación — Ingeniería Agroindustrial.
TEMA: Funciones, listas, tuplas y diccionarios.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Construir una biblioteca para calcular rendimientos, formulaciones, humedad e
inventarios de materias primas.
CONCEPTOS:
def, parámetros, return, alcance, docstrings, listas, diccionarios, búsqueda,
actualización y modularización.
PRODUCTO:
Módulo Python con funciones y catálogo de materias primas o productos.
VALIDACIÓN:
Probar claves inexistentes, cantidades negativas, porcentajes incorrectos y unidades
incompatibles.CURSO: Fundamentos de Programación — Ingeniería Agroindustrial.
TEMA: Archivos CSV, arreglos NumPy y operaciones vectorizadas.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Procesar datos registrados por sensores o por el personal de producción: temperatura,
humedad, masa, tiempo o consumo energético.
CONCEPTOS:
lectura de archivos, arreglos, indexación, operaciones vectorizadas, filtrado,
promedio, mínimo, máximo y datos faltantes.
PRODUCTO:
Notebook de procesamiento de datos agroindustriales.
VALIDACIÓN:
Comparar resultados con una muestra calculada manualmente y detectar mediciones fuera
del rango físico esperado.CURSO: Fundamentos de Programación — Ingeniería Agroindustrial.
TEMA: DataFrames, limpieza y visualización con Matplotlib.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Analizar registros de producción, calidad, consumo de energía, tiempos de proceso o
resultados de laboratorio.
CONCEPTOS:
DataFrame, selección, filtros, agrupación, valores nulos, indicadores, histogramas,
líneas, barras y diagramas de dispersión.
PRODUCTO:
Informe de datos con tablas, gráficos e interpretación agroindustrial.
VALIDACIÓN:
Verificar unidades, escalas, rotulación, correspondencia entre datos y gráficos, y
posibles conclusiones engañosas.CURSO: Fundamentos de Programación — Ingeniería Agroindustrial.
TEMA: Interfaces web con Streamlit.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Convertir una calculadora de rendimiento, formulación o humedad en una aplicación
que pueda utilizarse desde un navegador.
CONCEPTOS:
widgets, formularios, entradas numéricas, selectores, botones, métricas, tablas,
gráficos, mensajes y validación.
PRODUCTO:
Prototipo Streamlit de una herramienta agroindustrial.
VALIDACIÓN:
Evaluar claridad de las variables, unidades, instrucciones, errores de entrada y
facilidad de uso.CURSO: Fundamentos de Programación — Ingeniería Agroindustrial.
TEMA: Organización profesional y control de versiones.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Una aplicación de planta deja de funcionar porque nadie conoce las bibliotecas
necesarias ni cuál archivo contiene la versión correcta.
CONCEPTOS:
VSCode, entorno virtual, requirements.txt, estructura de carpetas, Git, GitHub,
README, commits y reproducibilidad.
PRODUCTO:
Repositorio documentado de una aplicación agroindustrial.
VALIDACIÓN:
Otra persona debe instalar y ejecutar el proyecto siguiendo únicamente la
documentación del repositorio.CURSO: Fundamentos de Programación — Ingeniería Agroindustrial.
TEMA: Uso de Codex y agentes para desarrollar software.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Se necesita agregar a una aplicación la carga de datos de producción sin alterar los
cálculos existentes ni introducir errores.
CONCEPTOS:
especificaciones, contexto, restricciones, criterios de aceptación, prompts
secuenciales, revisión de cambios, pruebas, permisos y trazabilidad.
PRODUCTO:
Plan de trabajo y secuencia de prompts para implementar una funcionalidad pequeña.
VALIDACIÓN:
El estudiante revisa cada cambio, ejecuta pruebas, compara con la versión anterior y
explica el código generado.CURSO: Fundamentos de Programación — Ingeniería Agroindustrial.
TEMA: Humedad en base húmeda, humedad en base seca y agua a remover.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Determinar cuánta agua debe retirarse de un producto agrícola para llevarlo desde una
humedad inicial hasta una humedad final deseada.
CONCEPTOS:
masa total, materia seca, masa de agua, humedad en base húmeda, humedad en base seca,
balance de materia, funciones y unidades.
PRODUCTO:
Derivación manuscrita y módulo Python para calcular el agua que debe removerse.
VALIDACIÓN:
Comprobar conservación de materia seca, límites físicos de humedad y resultados con
un ejemplo manual.CURSO: Fundamentos de Programación — Ingeniería Agroindustrial.
TEMA: Balance energético simplificado y estimación del caudal de aire.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Estimar la energía necesaria para evaporar agua de un producto y realizar un cálculo
preliminar del aire requerido.
CONCEPTOS:
energía, calor latente, eficiencia, potencia, tiempo, caudal, unidades y supuestos
del modelo.
PRODUCTO:
Funciones Python para calcular energía, potencia y caudal bajo un modelo educativo
simplificado.
VALIDACIÓN:
Verificar análisis dimensional, unidades, eficiencia entre 0 y 1, resultados
extremos y limitaciones del modelo.CURSO: Fundamentos de Programación — Ingeniería Agroindustrial.
TEMA: Integración modular de una aplicación web.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Integrar cálculos de humedad, balance de materia, energía y visualización sin
construir un archivo monolítico difícil de mantener.
CONCEPTOS:
módulos, separación de responsabilidades, interfaz, motor de cálculo, validación,
flujo de datos y estructura de carpetas.
PRODUCTO:
Diagrama de arquitectura y primera versión integrada del simulador.
VALIDACIÓN:
Comprobar cada módulo de manera independiente y verificar que la interfaz no
duplique la lógica de cálculo.CURSO: Fundamentos de Programación — Ingeniería Agroindustrial.
TEMA: Visualización, pruebas, documentación y despliegue.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
El simulador debe comunicar claramente la evolución estimada de la humedad y advertir
que sus resultados dependen de supuestos simplificados.
CONCEPTOS:
curvas de secado, gráficos, reportes, casos de prueba, errores, documentación,
limitaciones, README y despliegue.
PRODUCTO:
Aplicación funcional, informe de pruebas, repositorio y URL pública.
VALIDACIÓN:
Pruebas por otro estudiante, comparación con cálculos manuales y revisión de que las
conclusiones no excedan las capacidades del modelo.CURSO: Fundamentos de Programación — Ingeniería Agroindustrial.
TEMA: Sustentación técnica del simulador de secado solar.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
El estudiante debe demostrar que comprende la aplicación y que no se limitó a aceptar
código generado por una IA.
CONCEPTOS:
comunicación, trazabilidad, balances, validación, limitaciones, ética, autoría y
responsabilidad profesional.
PRODUCTO:
Simulador funcional, repositorio, informe, bitácora de IA y sustentación individual.
VALIDACIÓN:
El estudiante explica una función seleccionada por el docente, resuelve manualmente
un caso pequeño, modifica un parámetro del programa y justifica el efecto observado.La aplicación de los prompts puede seguir este ciclo:
1. El docente utiliza el prompt de diapositivas.
2. Presenta la situación de interés.
3. Los estudiantes realizan un análisis inicial manuscrito.
4. Cada estudiante abre la guía socrática.
5. Interactúa pregunta por pregunta con la IA.
6. Construye y prueba el código.
7. Declara cómo utilizó la IA.
8. Recibe el resumen personalizado.
9. Reescribe el resumen a mano con sus propias palabras.
10. Entrega algoritmo, código, pruebas, interpretación y síntesis manuscrita.La clave pedagógica queda expresada en esta secuencia:
Primero comprender, después formular, luego programar, posteriormente utilizar la IA y finalmente verificar, interpretar y sintetizar.