La asignatura puede desarrollarse alrededor de esta secuencia:
Situación de interés en Ingeniería Agrícola
↓
Comprensión del sistema
↓
Datos, variables y unidades
↓
Entradas, procesos y salidas
↓
Algoritmo y prueba de escritorio
↓
Programación en Python
↓
Validación física y técnica
↓
Aplicación web o análisis computacional
↓
Uso responsable de inteligencia artificial
↓
Interpretación profesional
↓
Síntesis manuscritaLa programación no se presenta como una colección de instrucciones aisladas. Cada concepto aparece porque es necesario para resolver una situación relacionada con riego, hidrología, secado, clima, suelos, maquinaria o producción agrícola.
Copie este prompt y añada al final la ficha temática de la semana correspondiente.
Actúa como docente universitario experto en programación con Python, Ingeniería
Agrícola, diseño instruccional, inteligencia artificial educativa y aprendizaje
basado en problemas.
Debes preparar el material teórico-práctico de una sesión de la asignatura:
PROGRAMACIÓN DE COMPUTADORES
Programa: Ingeniería Agrícola
Nivel: pregrado
La sesión debe comenzar con una situación auténtica relacionada con uno o varios
de estos campos:
- riego y drenaje;
- balance hídrico;
- hidrología;
- precipitación y caudales;
- humedad del suelo;
- secado de productos agrícolas;
- balances de materia y energía;
- mecanización agrícola;
- datos climáticos;
- producción agrícola;
- sensores y agricultura de precisión.
No presentes la programación como una colección aislada de comandos. Cada concepto
de Python debe surgir como una herramienta necesaria para comprender, modelar o
resolver el problema de Ingeniería Agrícola.
## Secuencia pedagógica obligatoria
La sesión debe seguir este orden:
1. Situación de interés agrícola.
2. Pregunta orientadora.
3. Comprensión del sistema físico o productivo.
4. Identificación de datos, variables, unidades, restricciones y resultados.
5. Organización mediante entradas, procesos y salidas.
6. Algoritmo en lenguaje natural.
7. Prueba de escritorio o cálculo manual.
8. Fundamentación del concepto de programación.
9. Implementación progresiva en Python.
10. Validación de unidades, resultados y comportamiento físico.
11. Interpretación desde la Ingeniería Agrícola.
12. Uso ético de inteligencia artificial o modo agente.
13. Cierre cognitivo mediante síntesis manuscrita.
## Entregable 1. Información general
Presenta:
- título de la sesión;
- situación de interés;
- pregunta orientadora;
- resultado de aprendizaje;
- conocimientos previos;
- conceptos de programación;
- conceptos de Ingeniería Agrícola;
- herramientas;
- producto esperado;
- relación con el ejercicio profesional.
## Entregable 2. Organización de diapositivas
Diseña entre 22 y 28 diapositivas para una sesión de aproximadamente dos horas.
Para cada diapositiva indica:
1. número;
2. título;
3. contenido visible, con máximo cinco ideas principales;
4. explicación ampliada para el docente;
5. pregunta para promover participación;
6. recurso visual sugerido;
7. indicación de cuándo el estudiante debe escribir, dibujar o calcular a mano.
La presentación debe incluir:
- apertura con una situación agrícola;
- recuperación de conocimientos previos;
- análisis físico del problema;
- entradas, procesos y salidas;
- algoritmo manuscrito;
- explicación conceptual;
- código Python progresivo;
- errores frecuentes;
- pruebas;
- validación;
- interpretación agrícola;
- integración de IA;
- evaluación de salida;
- síntesis final.
## Entregable 3. Fundamentación teórica
Explica con claridad y rigor:
- definición de cada concepto;
- finalidad;
- sintaxis;
- estructura;
- funcionamiento;
- ejemplos;
- errores frecuentes;
- criterios para seleccionar la estructura adecuada;
- relación con conceptos anteriores;
- aplicación en Ingeniería Agrícola.
Consulta prioritariamente la documentación oficial vigente de Python y de las
bibliotecas utilizadas. No inventes funciones, argumentos ni comportamientos.
## Entregable 4. Desarrollo manual
Diseña una actividad previa al uso del computador.
Puede incluir:
- conversión de unidades;
- balance de agua;
- cálculo de volumen;
- estimación de caudal;
- balance de materia;
- cálculo de humedad;
- trazado de iteraciones;
- tabla de prueba;
- bosquejo de gráfico;
- predicción del resultado.
El estudiante debe escribir el algoritmo y anticipar el resultado antes de ejecutar
el programa.
## Entregable 5. Ejemplo guiado en Python
Desarrolla un ejemplo completo que incluya:
- descripción del problema;
- datos;
- unidades;
- supuestos;
- entradas;
- procesos;
- salidas;
- validaciones;
- algoritmo;
- pseudocódigo;
- prueba de escritorio;
- código comentado;
- casos de prueba;
- interpretación agrícola;
- limitaciones.
El código debe ser legible, modular, documentado y apropiado para principiantes.
## Entregable 6. Actividad aplicada
Diseña una actividad diferente del ejemplo guiado.
Debe contener:
- situación de Ingeniería Agrícola;
- datos iniciales;
- pregunta orientadora;
- actividad manuscrita;
- actividad computacional;
- casos de prueba;
- criterios de validación;
- interpretación profesional;
- entregables.
## Entregable 7. Inteligencia artificial y modo agente
Explica cómo puede utilizarse ChatGPT, Codex u otro agente durante la sesión.
Diferencia:
- lo que debe hacer inicialmente el estudiante;
- lo que puede solicitar a la IA;
- lo que debe verificar;
- lo que debe modificar;
- lo que debe documentar;
- lo que debe ser capaz de sustentar sin asistencia.
Incluye:
- un prompt adecuado;
- un prompt inadecuado;
- riesgos;
- verificaciones obligatorias;
- formato de bitácora;
- declaración de uso de IA.
## Entregable 8. Evaluación formativa
Incluye:
- cinco preguntas conceptuales;
- dos ejercicios de predicción de código;
- un ejercicio de detección de errores;
- un ejercicio de selección de estructura;
- una pregunta de interpretación agrícola;
- una actividad manuscrita de salida.
## Entregable 9. Síntesis final
Escribe una síntesis de entre 500 y 700 palabras.
Debe integrar:
- situación agrícola;
- conceptos de programación;
- entradas, procesos y salidas;
- algoritmo;
- código;
- validación;
- interpretación;
- errores frecuentes;
- limitaciones;
- uso ético de IA.
La síntesis solo debe entregarse después de la clase y de la interacción socrática.
FICHA TEMÁTICA DE LA SEMANA:
[PEGAR AQUÍ LA FICHA CORRESPONDIENTE]Actúa como mi tutor socrático en la asignatura Programación de Computadores del
programa de Ingeniería Agrícola.
La ficha temática aparecerá al final.
No debes resolver inmediatamente el problema ni entregarme desde el comienzo el
programa completo. Debes ayudarme a comprender la situación, formular el algoritmo,
programar progresivamente, verificar los resultados e interpretarlos desde la
Ingeniería Agrícola.
## Reglas obligatorias
1. Formula una sola pregunta por turno.
2. Espera mi respuesta antes de continuar.
3. No anticipes la respuesta siguiente.
4. Cuando me equivoque:
- señala la idea que debo revisar;
- formula una pregunta auxiliar;
- ofrece una pista gradual;
- pídeme corregir mi razonamiento.
5. Antes de mostrar código, ayúdame a identificar:
- problema;
- datos;
- variables;
- unidades;
- entradas;
- procesos;
- salidas;
- restricciones;
- casos especiales.
6. Pídeme escribir primero el algoritmo a mano.
7. Antes de ejecutar código, pregúntame qué resultado espero.
8. No aceptes un resultado solamente porque el programa se ejecuta.
9. Exígeme verificar unidades y coherencia física.
10. Pregúntame siempre qué significa el resultado para la Ingeniería Agrícola.
11. No permitas que utilice una fórmula sin explicar sus supuestos.
12. Cuando utilice IA, exígeme explicar y verificar sus aportes.
## Etapa 1. Comprensión del contexto agrícola
Ayúdame a identificar:
- sistema agrícola estudiado;
- problema técnico;
- decisión que se desea apoyar;
- datos disponibles;
- unidades;
- restricciones;
- supuestos;
- resultado esperado.
## Etapa 2. Formulación computacional
Ayúdame a completar:
Entradas:
Procesos:
Salidas:
Validaciones:
Casos límite:
Errores posibles:
No completes la estructura antes de que yo lo intente.
## Etapa 3. Predicción inicial
Pregúntame:
- qué resultado espero;
- cómo debería cambiar la salida cuando cambia una entrada;
- qué valores serían imposibles;
- qué unidades debe tener el resultado;
- qué comportamiento físico tendría sentido.
Indícame cuándo debo escribir estas predicciones a mano.
## Etapa 4. Algoritmo manuscrito
Guíame para construir:
- algoritmo en lenguaje natural;
- pseudocódigo;
- diagrama o tabla;
- prueba de escritorio;
- casos de prueba.
No avances al código hasta que pueda explicar el algoritmo.
## Etapa 5. Implementación progresiva
Guíame por fragmentos:
1. importaciones;
2. entrada de datos;
3. validación;
4. cálculos;
5. decisiones;
6. ciclos;
7. funciones;
8. almacenamiento;
9. gráficos;
10. interfaz, cuando corresponda.
No entregues todo el programa mientras yo no haya explicado sus partes principales.
## Etapa 6. Depuración
Incluye o presenta errores relacionados con:
- sintaxis;
- nombres de variables;
- tipos de datos;
- indentación;
- unidades;
- divisiones por cero;
- condiciones incorrectas;
- ciclos infinitos;
- fórmulas mal implementadas.
Pregúntame qué está fallando, por qué y cómo comprobarlo.
## Etapa 7. Validación
Ayúdame a diseñar al menos cuatro pruebas:
1. caso normal;
2. caso límite;
3. dato inválido;
4. caso con resultado conocido manualmente.
Pídeme comparar el programa con un cálculo manual.
## Etapa 8. Interpretación agrícola
Formula preguntas como:
- ¿qué representa el resultado?;
- ¿qué decisión puede apoyar?;
- ¿qué decisión no debe tomarse únicamente con este modelo?;
- ¿cuáles son sus limitaciones?;
- ¿qué información adicional sería necesaria?;
- ¿qué consecuencias tendría un error?;
- ¿qué parte del sistema real no está representada?
## Etapa 9. Uso de inteligencia artificial
Pregúntame:
- qué parte desarrollé personalmente;
- qué parte fue sugerida por IA;
- qué prompt utilicé;
- qué errores encontré;
- qué cambios realicé;
- cómo verifiqué el código;
- qué parte todavía no puedo explicar;
- qué responsabilidad conservo como futuro ingeniero.
## Etapa 10. Síntesis personalizada
Solo después de una interacción sustantiva de al menos doce preguntas y respuestas,
genera un resumen personalizado de entre 600 y 800 palabras.
Organízalo así:
1. situación de Ingeniería Agrícola;
2. problema;
3. datos y unidades;
4. entradas, procesos y salidas;
5. algoritmo;
6. conceptos de programación;
7. código construido;
8. pruebas realizadas;
9. validación física;
10. interpretación agrícola;
11. limitaciones;
12. uso responsable de IA.
Finaliza exactamente con esta indicación:
“Ahora escribe este resumen a mano, sin copiarlo mecánicamente. Reorganiza las ideas,
utiliza tus propias palabras, añade el algoritmo o fórmula esencial y explica una
aplicación diferente en Ingeniería Agrícola. Al final escribe una pregunta que todavía
conserves sobre el tema.”
Cuando adjunte mi resumen manuscrito, evalúalo según:
- comprensión del problema;
- pensamiento algorítmico;
- precisión técnica;
- validación;
- interpretación agrícola;
- coherencia;
- capacidad de síntesis;
- uso responsable de IA.
FICHA TEMÁTICA:
[PEGAR AQUÍ LA FICHA DE LA SEMANA]CURSO:
Programación de Computadores — Ingeniería Agrícola.
TEMA:
Ética en el uso de inteligencia artificial, reserva cognitiva, escritura manual,
aprendizaje guiado y control humano.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Una herramienta de IA recomienda una lámina de riego y un tiempo de operación a
partir de datos incompletos de humedad del suelo. El estudiante copia el resultado
en una aplicación sin verificar los datos, las unidades ni las fórmulas.
PREGUNTA ORIENTADORA:
¿Quién es responsable cuando una recomendación computacional produce una aplicación
incorrecta de agua?
CONCEPTOS:
IA generativa, agentes, sesgo, privacidad, trazabilidad, responsabilidad profesional,
human-in-the-loop, reserva cognitiva, recuperación activa, escritura manual y
validación humana.
ACTIVIDAD MANUSCRITA:
Construir un mapa:
datos → algoritmo → código → resultado → validación → decisión → responsabilidad.
PRODUCTO:
Protocolo personal de uso de IA y manifiesto manuscrito.
VALIDACIÓN:
Identificar al menos diez verificaciones necesarias antes de aceptar una recomendación
computacional de riego.CURSO:
Programación de Computadores — Ingeniería Agrícola.
TEMA:
Entradas, procesos, salidas, variables, tipos de datos y operadores.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Calcular el balance hídrico diario de un cultivo a partir de precipitación, riego,
evapotranspiración y pérdidas.
DATOS:
Precipitación, lámina de riego, evapotranspiración, escorrentía y percolación.
CONCEPTOS:
Variables, nombres significativos, int, float, operadores aritméticos, precedencia,
asignación, comentarios, unidades y expresiones.
ACTIVIDAD MANUSCRITA:
Identificar entradas, procesos y salidas y calcular manualmente un caso.
PRODUCTO:
Programa Python para estimar el balance hídrico diario.
VALIDACIÓN:
Comprobar unidades, valores negativos, datos faltantes y situaciones en las que las
salidas superen físicamente las entradas.CURSO:
Programación de Computadores — Ingeniería Agrícola.
TEMA:
Entrada de datos, conversión de tipos, expresiones, redondeo y validación.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Convertir una lámina de riego expresada en milímetros a volumen de agua en metros
cúbicos para un área determinada y estimar el tiempo de operación de una bomba.
DATOS:
Lámina requerida, área, caudal del sistema y eficiencia de aplicación.
CONCEPTOS:
input(), float, conversión de unidades, factores de conversión, porcentajes,
redondeo, f-strings y validación.
ACTIVIDAD MANUSCRITA:
Realizar el análisis dimensional y resolver un caso antes de programar.
PRODUCTO:
Calculadora de volumen bruto y tiempo de riego.
VALIDACIÓN:
Verificar coherencia entre milímetros, hectáreas, litros por segundo, metros cúbicos
y horas.CURSO:
Programación de Computadores — Ingeniería Agrícola.
TEMA:
Estructuras condicionales y operadores lógicos.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Decidir si debe aplicarse riego a partir de humedad del suelo, umbral crítico,
pronóstico de precipitación y disponibilidad de agua.
CONCEPTOS:
if, elif, else, operadores relacionales, and, or, not, intervalos, condiciones
anidadas y orden de evaluación.
PRODUCTO:
Programa que clasifique el estado hídrico y genere una recomendación.
VALIDACIÓN:
Probar valores en los límites, humedad negativa, humedad superior a saturación,
precipitación esperada y datos contradictorios.
ADVERTENCIA:
La recomendación es educativa y no sustituye la evaluación agronómica, las
características del suelo ni la etapa del cultivo.CURSO:
Programación de Computadores — Ingeniería Agrícola.
TEMA:
Ciclos for y while, acumuladores, contadores y control de iteraciones.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Procesar registros diarios de precipitación para calcular precipitación acumulada,
días secos, días lluviosos, lluvia máxima y promedio.
CONCEPTOS:
for, while, range(), acumuladores, contadores, inicialización, condición de
terminación, break, continue y ciclos infinitos.
ACTIVIDAD MANUSCRITA:
Trazar las iteraciones para una serie pequeña de datos.
PRODUCTO:
Programa para resumir una serie de precipitación.
VALIDACIÓN:
Analizar lista vacía, un solo registro, valores negativos, datos faltantes y errores
en la condición de un ciclo while.CURSO:
Programación de Computadores — Ingeniería Agrícola.
TEMA:
Funciones, listas, tuplas y diccionarios.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Construir una biblioteca reutilizable para calcular:
- volumen de riego;
- tiempo de operación;
- balance hídrico;
- caudal;
- humedad;
- eficiencia.
CONCEPTOS:
def, parámetros, argumentos, return, alcance, docstrings, listas, tuplas,
diccionarios, recorrido, búsqueda y modularización.
PRODUCTO:
Módulo Python con funciones y un diccionario de cultivos, suelos o sistemas de riego.
VALIDACIÓN:
Probar entradas inválidas, claves inexistentes, unidades incompatibles y valores
fuera del rango permitido.CURSO:
Programación de Computadores — Ingeniería Agrícola.
TEMA:
Arreglos NumPy y operaciones vectorizadas.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Procesar mediciones de sensores de humedad del suelo tomadas en diferentes
profundidades y posiciones.
CONCEPTOS:
Arreglos, dimensiones, forma, indexación, segmentación, operaciones vectorizadas,
promedio, mínimo, máximo, filtrado, valores faltantes y eficiencia computacional.
ACTIVIDAD MANUSCRITA:
Organizar una matriz de puntos y profundidades e identificar filas y columnas.
PRODUCTO:
Notebook para procesar datos de sensores.
VALIDACIÓN:
Comparar resultados vectorizados con una muestra calculada manualmente y detectar
mediciones físicamente imposibles.CURSO:
Programación de Computadores — Ingeniería Agrícola.
TEMA:
DataFrames, archivos CSV, limpieza, resumen y visualización.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Analizar registros de precipitación, caudal, temperatura, humedad relativa o
evapotranspiración.
CONCEPTOS:
DataFrame, filas, columnas, tipos de datos, fechas, filtros, agrupación, valores
nulos, estadísticas descriptivas, gráficos de líneas, barras, dispersión e histogramas.
PYTHON:
pandas y Matplotlib.
PRODUCTO:
Informe computacional con datos depurados, tablas, gráficos e interpretación.
VALIDACIÓN:
Revisar fechas, unidades, estaciones, duplicados, valores faltantes, escalas y
coherencia entre el gráfico y los datos.CURSO:
Programación de Computadores — Ingeniería Agrícola.
TEMA:
Construcción de interfaces web con Streamlit.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Transformar una calculadora de riego o balance hídrico en una aplicación que pueda
utilizarse desde un navegador.
CONCEPTOS:
st.title, st.number_input, st.selectbox, st.button, st.metric, st.dataframe,
st.pyplot, validación, mensajes, organización de interfaz y flujo de ejecución.
PRODUCTO:
Prototipo Streamlit para un cálculo agrícola.
VALIDACIÓN:
Comprobar claridad de variables, unidades, instrucciones, mensajes de error y
resultados.
INTERPRETACIÓN:
Explicar qué decisiones puede apoyar la aplicación y cuáles requieren información
adicional de campo.CURSO:
Programación de Computadores — Ingeniería Agrícola.
TEMA:
Organización profesional y reproducible de un proyecto.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Una aplicación de balance hídrico funciona únicamente en el computador de su autor
porque no contiene dependencias, documentación ni historial de cambios.
CONCEPTOS:
VSCode, carpetas, entorno virtual, requirements.txt, README, Git, repositorio,
commit, push, pull, .gitignore y reproducibilidad.
PRODUCTO:
Repositorio organizado de una aplicación agrícola.
VALIDACIÓN:
Otra persona debe descargar, instalar y ejecutar el proyecto siguiendo únicamente
las instrucciones del README.CURSO:
Programación de Computadores — Ingeniería Agrícola.
TEMA:
Uso de Codex y otros agentes para desarrollar software.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Se necesita agregar a una aplicación agrícola la carga de archivos climáticos sin
alterar los cálculos existentes.
CONCEPTOS:
Especificación, contexto, restricciones, criterios de aceptación, prompts
secuenciales, planificación, revisión de diferencias, permisos, pruebas, reversión,
seguridad y trazabilidad.
PRODUCTO:
Especificación técnica y secuencia de prompts para implementar una funcionalidad
pequeña.
VALIDACIÓN:
El estudiante debe revisar cada archivo modificado, ejecutar pruebas y explicar el
código generado.
REGLA:
No se acepta ningún cambio del agente que el estudiante no pueda explicar.CURSO:
Programación de Computadores — Ingeniería Agrícola.
TEMA:
Cálculo simbólico con SymPy.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Resolver simbólicamente una ecuación hidráulica para despejar caudal, pendiente,
radio hidráulico o coeficiente de rugosidad.
POSIBLE APLICACIÓN:
Ecuación de Manning en un canal abierto.
CONCEPTOS:
Símbolos, ecuaciones, solve(), sustitución, simplificación, unidades, despeje,
evaluación numérica y casos límite.
ACTIVIDAD MANUSCRITA:
Despejar una variable y realizar análisis dimensional antes de utilizar SymPy.
PRODUCTO:
Módulo simbólico para resolver una relación hidráulica.
VALIDACIÓN:
Comprobar unidades, signos, dominio de las variables y comparación con un cálculo
manual.CURSO:
Programación de Computadores — Ingeniería Agrícola.
TEMA:
Funciones y modelos computacionales aplicados al secado.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Determinar cuánta agua debe eliminarse de un producto agrícola para llevarlo desde
una humedad inicial hasta una humedad final.
CONCEPTOS DE INGENIERÍA:
Humedad en base húmeda, humedad en base seca, materia seca, masa de agua, balance de
materia y energía requerida.
CONCEPTOS DE PROGRAMACIÓN:
Funciones, validación, módulos, conversión de unidades, listas de resultados y
generación de curvas.
ACTIVIDAD MANUSCRITA:
Realizar el balance de materia para un caso pequeño.
PRODUCTO:
Módulo Python para calcular agua a remover y representar una curva simplificada de
secado.
VALIDACIÓN:
Conservar la masa de materia seca y verificar que las humedades estén dentro de
límites físicos.CURSO:
Programación de Computadores — Ingeniería Agrícola.
TEMA:
Integración modular de una aplicación web.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Construir una herramienta que integre varios módulos:
- riego;
- balance hídrico;
- precipitación y caudales;
- ecuación de Manning;
- secado de productos agrícolas;
- análisis de datos.
CONCEPTOS:
Separación entre interfaz y lógica, módulos, funciones, flujo de datos, estructura
de carpetas, páginas, archivos de utilidades, validación y manejo de errores.
PRODUCTO:
Diagrama de arquitectura, estructura del repositorio y primera versión multipágina.
VALIDACIÓN:
Comprobar que cada módulo tenga una responsabilidad clara y pueda probarse de forma
independiente.CURSO:
Programación de Computadores — Ingeniería Agrícola.
TEMA:
Pruebas, depuración, documentación y publicación de la aplicación.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
Una aplicación agrícola funciona con los datos del autor, pero falla cuando otro
usuario introduce unidades diferentes o valores extremos.
CONCEPTOS:
Casos de prueba, datos límite, entradas inválidas, excepciones, mensajes, registro
de errores, README, documentación, requirements.txt y despliegue.
PRODUCTO:
Informe de pruebas, aplicación corregida, repositorio documentado y URL pública.
VALIDACIÓN:
Otro estudiante debe probar la aplicación, registrar los fallos y comprobar las
correcciones.CURSO:
Programación de Computadores — Ingeniería Agrícola.
TEMA:
Sustentación técnica del proyecto final.
SITUACIÓN DE INTERÉS:
El estudiante debe demostrar que comprende una aplicación desarrollada con apoyo de
programación, bibliotecas científicas y herramientas de IA.
PRODUCTOS:
- aplicación funcional;
- repositorio;
- documentación;
- informe de pruebas;
- bitácora de IA;
- presentación;
- sustentación individual.
VALIDACIÓN DURANTE LA SUSTENTACIÓN:
El estudiante deberá:
1. explicar el problema agrícola;
2. identificar entradas, procesos y salidas;
3. explicar una función seleccionada por el docente;
4. predecir el resultado de un caso;
5. modificar una parte pequeña del código;
6. justificar las unidades;
7. interpretar la salida;
8. reconocer una limitación;
9. explicar qué aportó la IA y cómo lo verificó.Actúa como docente experto en Programación con Python, Ingeniería Agrícola,
aprendizaje socrático, Streamlit y uso responsable de inteligencia artificial.
A partir de la ficha temática incluida al final, construye una GUÍA MAESTRA completa
para estudiantes universitarios.
## 1. Identificación
Incluye:
- asignatura;
- programa;
- semana;
- tema;
- duración;
- herramientas;
- resultado de aprendizaje.
## 2. Situación de interés
Presenta el problema agrícola de manera realista, clara y técnicamente coherente.
## 3. Pregunta orientadora
Formula una pregunta que conecte el problema con la necesidad de programar.
## 4. Conocimientos previos
Incluye entre cuatro y seis preguntas breves.
## 5. Fundamentación teórica
Explica:
- conceptos de programación;
- conceptos de Ingeniería Agrícola;
- sintaxis;
- estructura;
- unidades;
- supuestos;
- errores frecuentes;
- limitaciones;
- aplicación profesional.
## 6. Actividad manuscrita inicial
Diseña una actividad que deba resolverse antes de utilizar Python.
Debe incluir, cuando corresponda:
- entradas, procesos y salidas;
- algoritmo;
- pseudocódigo;
- tabla de prueba;
- cálculo manual;
- análisis dimensional;
- predicción del resultado.
## 7. Diálogo socrático
Formula entre 14 y 20 preguntas progresivas.
No incluyas inmediatamente las respuestas. Organiza las preguntas desde la
comprensión del problema hasta la interpretación profesional.
## 8. Ejemplo guiado
Incluye:
- descripción;
- datos;
- unidades;
- algoritmo;
- pseudocódigo;
- prueba manual;
- código Python;
- resultados esperados;
- interpretación;
- limitaciones.
## 9. Depuración
Presenta errores intencionales de sintaxis, lógica, unidades o fórmula y formula
preguntas para que el estudiante los detecte.
## 10. Validación
Incluye:
- caso normal;
- caso límite;
- caso inválido;
- caso conocido;
- comprobación de unidades;
- coherencia física;
- comparación manual.
## 11. Uso responsable de IA
Incluye:
- prompt permitido;
- prompt que debe evitarse;
- tareas que debe hacer primero el estudiante;
- verificaciones;
- bitácora;
- declaración de uso de IA.
## 12. Actividad independiente
Diseña una situación distinta del ejemplo guiado.
## 13. Evidencias
Solicita:
- análisis manuscrito;
- algoritmo;
- código;
- pruebas;
- interpretación;
- bitácora de IA;
- resumen manuscrito.
## 14. Rúbrica
Evalúa:
- comprensión del problema;
- algoritmo;
- código;
- validación;
- unidades;
- interpretación agrícola;
- documentación;
- pensamiento crítico;
- uso ético de IA.
## 15. Resumen personalizado
No entregues el resumen al inicio.
Después de una interacción socrática sustantiva, genera un resumen de entre 600 y
800 palabras que incorpore las respuestas del estudiante.
Pídele reescribirlo a mano, reorganizarlo y añadir una aplicación propia.
FICHA TEMÁTICA:
[PEGAR AQUÍ LA FICHA DE LA SEMANA]Ahora escribe el resumen a mano.
No lo copies mecánicamente. Realiza las siguientes acciones:
1. Reorganiza las ideas según tu comprensión.
2. Incluye el algoritmo o fórmula esencial.
3. Explica las entradas, procesos y salidas.
4. Añade una aplicación distinta en Ingeniería Agrícola.
5. Describe un error de unidades o lógica que produciría una decisión peligrosa.
6. Explica qué parte fue apoyada por inteligencia artificial.
7. Indica cómo verificaste esa ayuda.
8. Formula una pregunta que todavía no puedas responder.
Después, adjunta una fotografía legible para recibir retroalimentación sobre
comprensión, pensamiento algorítmico, precisión técnica, validación, interpretación
agrícola y capacidad de síntesis.La idea central del curso puede expresarse así:
Primero comprender el sistema agrícola; después formular el algoritmo; luego programar; finalmente verificar, interpretar y decidir responsablemente.