Buen día.
Este chat estará dedicado exclusivamente a la preparación semanal de la asignatura:
PROGRAMACIÓN DE COMPUTADORES
Ingeniería Agrícola
Periodo 2026-2
Adjunto:
• Programa de Asignatura (FOR-FO-030)
• Plan Calendario (FOR-FO-018)
• Documento Word del plan de asignatura.
Todo el material que produzcas deberá conservar estrictamente la secuencia del plan de asignatura y del plan calendario.
Este chat será utilizado únicamente para preparar las clases de cada semana.
------------------------------------------------------------
METODOLOGÍA GENERAL DEL CURSO
------------------------------------------------------------
Toda la asignatura debe desarrollarse mediante Aprendizaje Basado en Problemas.
Nunca comiences un tema explicando Python.
Cada sesión debe comenzar con una situación auténtica de Ingeniería Agrícola.
Los problemas deberán relacionarse principalmente con:
• riego y drenaje;
• balance hídrico;
• precipitación;
• hidrología;
• humedad del suelo;
• evapotranspiración;
• secado de productos agrícolas;
• sensores;
• agricultura de precisión;
• mecanización;
• producción agrícola;
• datos climáticos;
• canales;
• caudales;
• balances de agua.
La programación debe aparecer como una herramienta para resolver el problema.
Nunca como un fin en sí misma.
------------------------------------------------------------
REALIDAD DE LAS CLASES
------------------------------------------------------------
Aunque oficialmente la universidad asigna dos horas de laboratorio por sesión, en la práctica solamente dispongo de aproximadamente entre 80 y 90 minutos efectivos.
Generalmente se pierde tiempo debido a:
• apertura tardía de la sala;
• instalación del videobeam;
• conexión del computador;
• acceso a Internet;
• inicio de sesión de los estudiantes.
Por esta razón NO diseñes clases para dos horas completas.
Diseña siempre sesiones que puedan desarrollarse cómodamente en 90 minutos efectivos.
------------------------------------------------------------
MODELO DE RESPUESTA
------------------------------------------------------------
Estoy utilizando el modelo Instantáneo.
Por lo tanto no necesito documentos excesivamente largos.
Prefiero materiales concretos, claros y listos para utilizar en clase.
No escribas un capítulo de libro.
Escribe únicamente el material necesario para preparar la siguiente sesión.
------------------------------------------------------------
ESTRUCTURA DE CADA SEMANA
------------------------------------------------------------
Cuando solicite una semana del curso produce únicamente:
1.
Planeación de la sesión.
(1 página aproximadamente.)
Debe incluir:
• tema;
• objetivos;
• resultado de aprendizaje;
• recursos;
• distribución del tiempo.
------------------------------------------------------------
2.
Situación de interés.
Media página aproximadamente.
Debe ser un problema real de Ingeniería Agrícola.
------------------------------------------------------------
3.
Resumen teórico para el docente.
Entre tres y cinco páginas.
No más.
Debe explicar claramente:
• conceptos;
• fundamentos;
• errores frecuentes;
• aplicaciones.
------------------------------------------------------------
4.
Presentación.
Entre 12 y 15 diapositivas.
Para cada diapositiva incluye:
• título;
• contenido principal;
• notas del docente.
------------------------------------------------------------
5.
Actividad manuscrita.
Duración aproximada:
10 minutos.
Debe realizarse antes de utilizar Python.
Puede incluir:
• entradas;
• procesos;
• salidas;
• algoritmo;
• pseudocódigo;
• prueba de escritorio;
• predicción del resultado.
------------------------------------------------------------
6.
Ejemplo guiado.
Un solo ejemplo.
No varios.
Debe desarrollarse paso a paso.
El código debe ejecutarse correctamente en:
• VSCode;
• Google Colab.
------------------------------------------------------------
7.
Actividad independiente.
Duración aproximada:
20 minutos.
Debe utilizar otra situación agrícola distinta del ejemplo guiado.
------------------------------------------------------------
8.
Preguntas socráticas.
Dos preguntas.
No veinte.
Dos preguntas cuidadosamente diseñadas para conducir al estudiante desde la comprensión del problema hasta la construcción del algoritmo.
------------------------------------------------------------
9.
Resumen manuscrito.
Una sola página.
Este resumen solamente debe generarse después de la interacción socrática.
El estudiante deberá reescribirlo con sus propias palabras.
------------------------------------------------------------
10.
Tarea.
Debe requerir aproximadamente veinte minutos de trabajo autónomo.
------------------------------------------------------------
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
------------------------------------------------------------
No conviertas todas las semanas en una clase sobre inteligencia artificial.
Simplemente agrega un pequeño recuadro titulado:
"Uso responsable de IA esta semana"
Incluye únicamente:
• qué puede hacer ChatGPT;
• qué puede hacer Codex;
• qué debe hacer primero el estudiante;
• qué debe verificar antes de aceptar cualquier respuesta.
No más de media página.
------------------------------------------------------------
CÓDIGO
------------------------------------------------------------
Todo el código debe:
• estar completamente comentado;
• seguir buenas prácticas;
• utilizar nombres descriptivos;
• validar entradas;
• incluir ejemplos;
• producir resultados reproducibles.
------------------------------------------------------------
VALIDACIÓN
------------------------------------------------------------
Todo programa debe verificarse mediante:
• un caso normal;
• un caso límite;
• un dato incorrecto;
• comparación con un cálculo manual.
------------------------------------------------------------
OBJETIVO PEDAGÓGICO
------------------------------------------------------------
La prioridad NO es que el estudiante escriba mucho código.
La prioridad es que aprenda a pensar como Ingeniero Agrícola.
Debe ser capaz de:
• comprender el problema;
• identificar entradas, procesos y salidas;
• diseñar el algoritmo;
• validar el resultado;
• interpretar el significado físico;
• explicar el código;
• utilizar responsablemente la inteligencia artificial.
------------------------------------------------------------
FORMA DE TRABAJO
------------------------------------------------------------
Trabajaremos una sola semana por vez.
No avances a la siguiente semana hasta que yo lo solicite.
Al comenzar cada nueva semana conserva coherencia con todas las anteriores para que el curso tenga continuidad.
La primera sesión que desarrollaremos será:
SEMANA 1
Ética en el uso de la Inteligencia Artificial,
reserva cognitiva,
escritura manual,
responsabilidad profesional
e introducción al pensamiento computacional desde la Ingeniería Agrícola.Buen día.
Este chat estará dedicado exclusivamente a la preparación semanal de la asignatura:
ESTADÍSTICA APLICADA CON PYTHON Y R
Ingeniería Agrícola
Periodo 2026-2
Adjunto:
• Programa de Asignatura (FOR-FO-030)
• Plan Calendario (FOR-FO-018)
• Documento Word del plan de asignatura.
Todo el material deberá respetar estrictamente la secuencia del Programa de Asignatura y del Plan Calendario.
Este chat será utilizado únicamente para preparar las clases de cada semana.
------------------------------------------------------------
METODOLOGÍA GENERAL DEL CURSO
------------------------------------------------------------
Toda la asignatura debe desarrollarse mediante Aprendizaje Basado en Problemas (ABP).
Nunca comiences una sesión explicando una fórmula estadística, un comando de Python o una función de R.
Cada sesión debe comenzar con una situación auténtica de Ingeniería Agrícola.
Las situaciones deberán relacionarse principalmente con:
• riego y drenaje;
• balance hídrico;
• precipitación;
• hidrología;
• evapotranspiración;
• humedad del suelo;
• propiedades físicas del suelo;
• producción agrícola;
• rendimiento de cultivos;
• fertilización;
• secado de productos agrícolas;
• sensores agrícolas;
• agricultura de precisión;
• variables climáticas;
• calidad del agua;
• ensayos agrícolas;
• monitoreo ambiental.
La Estadística debe aparecer como la herramienta que permite responder una pregunta técnica o científica.
Nunca como una colección aislada de fórmulas o pruebas.
------------------------------------------------------------
REALIDAD DE LAS CLASES
------------------------------------------------------------
Aunque oficialmente la universidad asigna dos horas de laboratorio por sesión, en la práctica solamente dispongo de aproximadamente entre 80 y 90 minutos efectivos.
Generalmente se pierde tiempo debido a:
• apertura tardía de la sala;
• instalación del videobeam;
• conexión del computador;
• acceso a Internet;
• inicio de sesión de los estudiantes.
Por esta razón NO diseñes sesiones para dos horas completas.
Diseña siempre sesiones que puedan desarrollarse cómodamente en 90 minutos efectivos.
------------------------------------------------------------
MODELO DE RESPUESTA
------------------------------------------------------------
Estoy utilizando el modelo Instantáneo.
No necesito documentos extremadamente largos.
Prefiero materiales claros, concretos y listos para utilizar inmediatamente en clase.
No escribas un capítulo de libro.
Escribe solamente el material necesario para preparar la siguiente sesión.
------------------------------------------------------------
ESTRUCTURA DE CADA SEMANA
------------------------------------------------------------
Cuando solicite una semana produce únicamente:
1.
Planeación de la sesión.
(Una página aproximadamente.)
Debe incluir:
• tema;
• objetivos;
• resultado de aprendizaje;
• recursos;
• distribución del tiempo.
------------------------------------------------------------
2.
Situación de interés.
Media página.
Debe ser una situación real de Ingeniería Agrícola.
La pregunta estadística debe surgir naturalmente de esa situación.
------------------------------------------------------------
3.
Resumen teórico para el docente.
Entre tres y cinco páginas.
Debe explicar claramente:
• fundamento estadístico;
• cuándo utilizar el procedimiento;
• cuándo NO utilizarlo;
• interpretación;
• errores frecuentes;
• aplicaciones agrícolas.
------------------------------------------------------------
4.
Presentación.
Entre 12 y 15 diapositivas.
Para cada diapositiva incluye:
• título;
• contenido principal;
• notas para el docente.
------------------------------------------------------------
5.
Actividad manuscrita.
Duración aproximada:
10 minutos.
Debe realizarse antes de utilizar Python o R.
Puede incluir:
• identificación de la población;
• muestra;
• variables;
• unidades;
• clasificación de variables;
• bosquejo de gráficos;
• interpretación preliminar;
• predicción de resultados.
------------------------------------------------------------
6.
Ejemplo guiado.
Un solo ejemplo.
No varios.
Debe desarrollarse paso a paso.
El análisis debe realizarse primero en Python y posteriormente en R (o viceversa, según convenga), comparando los resultados cuando sea pertinente.
El código debe ejecutarse correctamente en:
• VSCode;
• Google Colab;
• Positron (cuando corresponda).
------------------------------------------------------------
7.
Actividad independiente.
Duración aproximada:
20 minutos.
Debe utilizar una situación agrícola diferente del ejemplo guiado.
------------------------------------------------------------
8.
Preguntas socráticas.
Dos preguntas.
No veinte.
Dos preguntas cuidadosamente diseñadas para conducir al estudiante desde la comprensión del problema hasta la interpretación estadística de los resultados.
------------------------------------------------------------
9.
Resumen manuscrito.
Una sola página.
Debe generarse únicamente después de la interacción socrática.
El estudiante deberá reescribirlo con sus propias palabras.
------------------------------------------------------------
10.
Tarea.
Debe requerir aproximadamente veinte minutos de trabajo autónomo.
------------------------------------------------------------
PYTHON Y R
------------------------------------------------------------
Siempre que sea posible desarrolla el mismo análisis utilizando ambos lenguajes.
Prioriza bibliotecas consolidadas y bien documentadas.
Python:
• pandas
• NumPy
• Matplotlib
• SciPy
• statsmodels
• scikit-learn
• AutoTS (cuando corresponda)
R:
• tidyverse
• ggplot2
• car
• fitdistrplus
• forecast
• fable
• tsibble
• ggstatsplot
• agricolae (cuando sea pertinente)
Consulta siempre la documentación oficial vigente antes de utilizar funciones específicas.
------------------------------------------------------------
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
------------------------------------------------------------
No conviertas cada semana en una clase sobre inteligencia artificial.
Incluye únicamente un pequeño recuadro titulado:
"Uso responsable de IA esta semana"
Debe contener:
• cómo puede ayudar ChatGPT;
• cómo puede ayudar Codex;
• cómo puede ayudar un agente;
• qué debe hacer primero el estudiante;
• qué debe verificar antes de aceptar cualquier análisis.
No más de media página.
------------------------------------------------------------
ANÁLISIS ESTADÍSTICO
------------------------------------------------------------
Nunca permitas concluir únicamente porque un programa produjo un valor p.
Siempre exige interpretar:
• el contexto agrícola;
• la calidad de los datos;
• los supuestos del método;
• la magnitud del efecto;
• la importancia práctica;
• las limitaciones del análisis.
La interpretación debe tener prioridad sobre la ejecución del software.
------------------------------------------------------------
CÓDIGO
------------------------------------------------------------
Todo el código debe:
• estar completamente comentado;
• seguir buenas prácticas;
• utilizar nombres descriptivos;
• validar los datos;
• incluir ejemplos reproducibles;
• generar gráficos claros;
• producir resultados reproducibles.
------------------------------------------------------------
VALIDACIÓN
------------------------------------------------------------
Todo análisis debe verificarse mediante:
• inspección gráfica;
• comprobación de supuestos;
• revisión de valores atípicos;
• comparación con cálculos manuales cuando sea posible;
• interpretación técnica.
No afirmes que un análisis es correcto únicamente porque el software no genera errores.
------------------------------------------------------------
OBJETIVO PEDAGÓGICO
------------------------------------------------------------
La prioridad NO es que el estudiante aprenda comandos.
La prioridad es que aprenda a pensar como Ingeniero Agrícola utilizando herramientas estadísticas.
Debe ser capaz de:
• comprender el problema;
• identificar las variables;
• seleccionar el método adecuado;
• verificar supuestos;
• interpretar resultados;
• reconocer limitaciones;
• comunicar conclusiones;
• utilizar responsablemente la inteligencia artificial.
------------------------------------------------------------
FORMA DE TRABAJO
------------------------------------------------------------
Trabajaremos una sola semana por vez.
No avances a la siguiente semana hasta que yo lo solicite.
Cada nueva semana debe mantener continuidad con las anteriores.
Conserva coherencia en:
• ejemplos;
• datasets;
• proyectos;
• estilo de enseñanza;
• nivel de dificultad.
------------------------------------------------------------
PRIMERA SEMANA
------------------------------------------------------------
La primera sesión será:
Ética en el análisis de datos,
Inteligencia Artificial,
Reserva Cognitiva,
Escritura Manual,
Integridad Científica
y pensamiento estadístico aplicado a la Ingeniería Agrícola.
Para esta primera semana prepara únicamente:
1. Planeación de la sesión.
2. Situación de interés.
3. Resumen teórico para el docente.
4. Presentación (12–15 diapositivas).
5. Actividad manuscrita.
6. Ejemplo guiado.
7. Actividad independiente.
8. Dos preguntas socráticas.
9. Resumen manuscrito.
10. Tarea.Buen día.
Este chat estará dedicado exclusivamente a la preparación semanal de la asignatura:
DISEÑO EXPERIMENTAL
Ingeniería Agrícola
Periodo 2026-2
Adjunto:
• Programa de Asignatura (FOR-FO-030)
• Plan Calendario (FOR-FO-018)
• Documento Word del plan de asignatura.
Todo el material deberá respetar estrictamente la secuencia del Programa de Asignatura y del Plan Calendario.
Este chat será utilizado únicamente para preparar las clases de cada semana.
------------------------------------------------------------
METODOLOGÍA GENERAL DEL CURSO
------------------------------------------------------------
Toda la asignatura debe desarrollarse mediante Aprendizaje Basado en Problemas (ABP).
Nunca comiences una sesión explicando un diseño experimental, una tabla ANOVA o un comando de R.
Cada sesión debe comenzar con una situación auténtica de Ingeniería Agrícola.
Las situaciones deberán relacionarse principalmente con:
• riego;
• drenaje;
• fertilización;
• interacción riego × fertilización;
• variedades de cultivo;
• densidad de siembra;
• humedad del suelo;
• textura del suelo;
• mecanización agrícola;
• profundidad de labranza;
• velocidad de operación;
• secado de productos agrícolas;
• agricultura de precisión;
• sensores;
• eficiencia del uso del agua;
• rendimiento de cultivos;
• calidad de productos agrícolas.
El Diseño Experimental debe aparecer como la herramienta necesaria para responder una pregunta científica.
Nunca como una colección de tablas ANOVA.
------------------------------------------------------------
REALIDAD DE LAS CLASES
------------------------------------------------------------
Aunque oficialmente la universidad asigna dos horas de laboratorio por sesión, en la práctica solamente dispongo de aproximadamente entre 80 y 90 minutos efectivos.
Generalmente se pierde tiempo debido a:
• apertura tardía de la sala;
• instalación del videobeam;
• conexión del computador;
• acceso a Internet;
• inicio de sesión de los estudiantes.
Por esta razón NO diseñes sesiones para dos horas completas.
Diseña siempre sesiones que puedan desarrollarse cómodamente en 90 minutos efectivos.
------------------------------------------------------------
MODELO DE RESPUESTA
------------------------------------------------------------
Estoy utilizando el modelo Instantáneo.
No necesito documentos extremadamente largos.
Prefiero materiales claros, concretos y listos para utilizar inmediatamente en clase.
No escribas un capítulo de libro.
Escribe solamente el material necesario para preparar la siguiente sesión.
------------------------------------------------------------
ESTRUCTURA DE CADA SEMANA
------------------------------------------------------------
Cuando solicite una semana produce únicamente:
1.
Planeación de la sesión.
(Una página aproximadamente.)
Debe incluir:
• tema;
• objetivos;
• resultado de aprendizaje;
• recursos;
• distribución del tiempo.
------------------------------------------------------------
2.
Situación de interés.
Media página.
Debe ser un problema real de Ingeniería Agrícola.
La necesidad del diseño experimental debe surgir naturalmente.
------------------------------------------------------------
3.
Resumen teórico para el docente.
Entre tres y cinco páginas.
Debe explicar claramente:
• fundamentos;
• cuándo utilizar el diseño;
• cuándo NO utilizarlo;
• interpretación;
• errores frecuentes;
• aplicaciones agrícolas.
------------------------------------------------------------
4.
Presentación.
Entre 12 y 15 diapositivas.
Para cada diapositiva incluye:
• título;
• contenido principal;
• notas para el docente.
------------------------------------------------------------
5.
Actividad manuscrita.
Duración aproximada:
10 minutos.
Debe realizarse antes de utilizar R o Python.
Puede incluir:
• planteamiento del problema;
• pregunta experimental;
• hipótesis;
• factores;
• niveles;
• tratamientos;
• variable respuesta;
• unidades experimentales;
• croquis del experimento;
• predicción del resultado.
------------------------------------------------------------
6.
Ejemplo guiado.
Un solo ejemplo.
No varios.
Debe desarrollarse paso a paso.
Siempre que sea pertinente:
• análisis en R;
• análisis equivalente en Python;
• comparación de resultados.
El código debe ejecutarse correctamente en:
• Positron;
• RStudio;
• Google Colab;
• VSCode.
------------------------------------------------------------
7.
Actividad independiente.
Duración aproximada:
20 minutos.
Debe utilizar una situación agrícola diferente del ejemplo guiado.
------------------------------------------------------------
8.
Preguntas socráticas.
Dos preguntas.
No veinte.
Dos preguntas cuidadosamente diseñadas para conducir al estudiante desde el problema agrícola hasta la interpretación del experimento.
------------------------------------------------------------
9.
Resumen manuscrito.
Una sola página.
Debe generarse únicamente después de la interacción socrática.
El estudiante deberá reescribirlo con sus propias palabras.
------------------------------------------------------------
10.
Tarea.
Debe requerir aproximadamente veinte minutos de trabajo autónomo.
------------------------------------------------------------
R Y PYTHON
------------------------------------------------------------
Siempre que sea posible desarrolla el mismo análisis utilizando ambos lenguajes.
En R utiliza prioritariamente:
• agricolae
• ggplot2
• ggstatsplot
• emmeans
• car
• rstatix
• rsm
• tidyverse
En Python utiliza prioritariamente:
• pandas
• NumPy
• statsmodels
• SciPy
• seaborn
• Matplotlib
• pyDOE3
Consulta siempre la documentación oficial vigente.
------------------------------------------------------------
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
------------------------------------------------------------
No conviertas cada semana en una clase sobre inteligencia artificial.
Incluye únicamente un pequeño recuadro titulado:
"Uso responsable de IA esta semana"
Debe contener:
• cómo puede ayudar ChatGPT;
• cómo puede ayudar Codex;
• cómo puede ayudar un agente;
• qué debe hacer primero el estudiante;
• qué debe verificar antes de aceptar cualquier análisis.
No más de media página.
------------------------------------------------------------
DISEÑO EXPERIMENTAL
------------------------------------------------------------
Nunca permitas que el estudiante:
• escoja un diseño porque el software lo sugirió;
• interprete únicamente el valor p;
• olvide verificar los supuestos;
• ignore la magnitud del efecto;
• confunda significancia estadística con importancia agronómica;
• olvide la aleatorización;
• olvide la réplica;
• ignore la unidad experimental.
Siempre exige justificar:
• la pregunta experimental;
• el diseño seleccionado;
• los tratamientos;
• el tamaño de muestra;
• el modelo estadístico;
• la interpretación agronómica.
------------------------------------------------------------
CÓDIGO
------------------------------------------------------------
Todo el código debe:
• estar completamente comentado;
• seguir buenas prácticas;
• producir resultados reproducibles;
• generar gráficos claros;
• permitir verificar supuestos.
------------------------------------------------------------
VALIDACIÓN
------------------------------------------------------------
Todo análisis debe verificarse mediante:
• inspección gráfica;
• residuos;
• normalidad;
• homogeneidad;
• independencia;
• comparación con cálculos manuales cuando sea posible;
• interpretación agronómica.
No afirmes que un análisis es correcto únicamente porque el software produjo una tabla ANOVA.
------------------------------------------------------------
OBJETIVO PEDAGÓGICO
------------------------------------------------------------
La prioridad NO es aprender R o Python.
La prioridad es aprender a pensar como investigador en Ingeniería Agrícola.
El estudiante debe ser capaz de:
• formular una pregunta experimental;
• identificar factores;
• definir niveles;
• establecer tratamientos;
• reconocer la unidad experimental;
• justificar el diseño;
• interpretar resultados;
• reconocer limitaciones;
• comunicar conclusiones;
• utilizar responsablemente la inteligencia artificial.
------------------------------------------------------------
FORMA DE TRABAJO
------------------------------------------------------------
Trabajaremos una sola semana por vez.
No avances a la siguiente semana hasta que yo lo solicite.
Cada nueva semana debe mantener continuidad con las anteriores.
Conserva coherencia en:
• ejemplos;
• experimentos;
• datasets;
• proyectos;
• estilo de enseñanza;
• nivel de dificultad.
------------------------------------------------------------
PRIMERA SEMANA
------------------------------------------------------------
La primera sesión será:
Ética en la investigación,
Inteligencia Artificial,
Reserva Cognitiva,
Escritura Manual,
Integridad Científica,
Reproducibilidad
y pensamiento experimental aplicado a la Ingeniería Agrícola.
Para esta primera semana prepara únicamente:
1. Planeación de la sesión.
2. Situación de interés.
3. Resumen teórico para el docente.
4. Presentación (12–15 diapositivas).
5. Actividad manuscrita.
6. Ejemplo guiado.
7. Actividad independiente.
8. Dos preguntas socráticas.
9. Resumen manuscrito.
10. Tarea.Creo que este curso puede diferenciarse claramente de muchos cursos tradicionales de Diseño Experimental si mantiene una estructura permanente durante todo el semestre:
Pregunta científica → Diseño del experimento → Recolección de datos → Análisis en R → Verificación en Python → Interpretación agronómica → Decisión técnica.
Esta secuencia tiene varias ventajas:
En conjunto con los otros cursos, se forma una progresión muy coherente:
Esta integración convierte las tres asignaturas en un núcleo formativo coherente para el desarrollo del pensamiento computacional, estadístico y científico del futuro ingeniero.
Buen día.
Este chat estará dedicado exclusivamente a la preparación semanal de la asignatura:
PROGRAMACIÓN DE COMPUTADORES
Ingeniería Civil
Periodo 2026-2
Adjunto:
• Programa de Asignatura (FOR-FO-030)
• Plan Calendario (FOR-FO-018)
• Documento Word del plan de asignatura.
Todo el material deberá respetar estrictamente la secuencia del Programa de Asignatura y del Plan Calendario.
Este chat será utilizado únicamente para preparar las clases de cada semana.
------------------------------------------------------------
METODOLOGÍA GENERAL DEL CURSO
------------------------------------------------------------
Toda la asignatura debe desarrollarse mediante Aprendizaje Basado en Problemas (ABP).
Nunca comiences una sesión enseñando Python.
Cada sesión debe comenzar con una situación auténtica de Ingeniería Civil.
Las situaciones deberán relacionarse principalmente con:
• cantidades de obra;
• presupuestos;
• costos de construcción;
• concreto;
• acero;
• resistencia de materiales;
• equilibrio de fuerzas;
• vigas;
• cerchas;
• hidráulica;
• hidrología;
• ecuación de Manning;
• canales abiertos;
• topografía;
• geotecnia;
• tránsito;
• transporte;
• pavimentos;
• movimiento de tierras;
• avance de obra;
• programación de proyectos;
• seguridad y sostenibilidad.
La programación debe aparecer como una herramienta para resolver un problema de Ingeniería Civil.
Nunca como un fin en sí misma.
------------------------------------------------------------
REALIDAD DE LAS CLASES
------------------------------------------------------------
Aunque oficialmente la universidad asigna dos horas de laboratorio por sesión, en la práctica solamente dispongo de aproximadamente entre 80 y 90 minutos efectivos.
Generalmente se pierde tiempo debido a:
• apertura tardía de la sala;
• instalación del videobeam;
• conexión del computador;
• acceso a Internet;
• inicio de sesión de los estudiantes.
Por esta razón NO diseñes sesiones para dos horas completas.
Diseña siempre sesiones que puedan desarrollarse cómodamente en 90 minutos efectivos.
------------------------------------------------------------
MODELO DE RESPUESTA
------------------------------------------------------------
Estoy utilizando el modelo Instantáneo.
No necesito documentos extremadamente largos.
Prefiero materiales claros, concretos y listos para utilizar inmediatamente en clase.
No escribas un capítulo de libro.
Escribe solamente el material necesario para preparar la siguiente sesión.
------------------------------------------------------------
ESTRUCTURA DE CADA SEMANA
------------------------------------------------------------
Cuando solicite una semana produce únicamente:
1.
Planeación de la sesión.
(Una página aproximadamente.)
Debe incluir:
• tema;
• objetivos;
• resultado de aprendizaje;
• recursos;
• distribución del tiempo.
------------------------------------------------------------
2.
Situación de interés.
Media página.
Debe ser una situación real de Ingeniería Civil.
El estudiante debe comprender inmediatamente por qué necesita programar para resolver el problema.
------------------------------------------------------------
3.
Resumen teórico para el docente.
Entre tres y cinco páginas.
Debe explicar claramente:
• fundamentos conceptuales;
• aplicaciones;
• errores frecuentes;
• interpretación;
• aplicaciones en Ingeniería Civil.
------------------------------------------------------------
4.
Presentación.
Entre 12 y 15 diapositivas.
Para cada diapositiva incluye:
• título;
• contenido principal;
• notas para el docente.
------------------------------------------------------------
5.
Actividad manuscrita.
Duración aproximada:
10 minutos.
Debe realizarse antes de utilizar Python.
Puede incluir:
• identificación de entradas;
• procesos;
• salidas;
• algoritmo;
• pseudocódigo;
• prueba de escritorio;
• estimación del resultado;
• análisis dimensional;
• interpretación física.
------------------------------------------------------------
6.
Ejemplo guiado.
Un solo ejemplo.
No varios.
Debe desarrollarse paso a paso.
El código debe ejecutarse correctamente en:
• VSCode;
• Google Colab.
Cuando sea pertinente podrán utilizarse:
• Streamlit;
• SymPy;
• NumPy;
• pandas;
• Matplotlib.
------------------------------------------------------------
7.
Actividad independiente.
Duración aproximada:
20 minutos.
Debe utilizar otra situación de Ingeniería Civil diferente del ejemplo guiado.
------------------------------------------------------------
8.
Preguntas socráticas.
Dos preguntas.
No veinte.
Dos preguntas cuidadosamente diseñadas para conducir al estudiante desde la comprensión del problema hasta la construcción del algoritmo y la interpretación del resultado.
------------------------------------------------------------
9.
Resumen manuscrito.
Una sola página.
Debe generarse únicamente después de la interacción socrática.
El estudiante deberá reescribirlo con sus propias palabras.
------------------------------------------------------------
10.
Tarea.
Debe requerir aproximadamente veinte minutos de trabajo autónomo.
------------------------------------------------------------
PYTHON
------------------------------------------------------------
Todo el código debe ser reproducible y utilizar prioritariamente herramientas oficiales.
Podrán utilizarse, según el tema:
• Python estándar;
• math;
• NumPy;
• pandas;
• Matplotlib;
• SymPy;
• Streamlit;
• Git;
• GitHub;
• VSCode.
Cuando se utilicen bibliotecas consulta siempre la documentación oficial vigente.
------------------------------------------------------------
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
------------------------------------------------------------
No conviertas cada semana en una clase sobre inteligencia artificial.
Incluye únicamente un pequeño recuadro titulado:
"Uso responsable de IA esta semana"
Debe contener:
• cómo puede ayudar ChatGPT;
• cómo puede ayudar Codex;
• cómo puede ayudar un agente;
• qué debe hacer primero el estudiante;
• qué debe verificar antes de aceptar cualquier código.
No más de media página.
------------------------------------------------------------
PROGRAMACIÓN
------------------------------------------------------------
Nunca permitas que el estudiante:
• copie código sin comprenderlo;
• utilice IA para evitar diseñar el algoritmo;
• acepte un resultado porque "el programa corre";
• ignore las unidades;
• olvide validar los datos de entrada;
• deje de interpretar el significado físico del resultado.
Siempre exige:
• comprender el problema;
• identificar entradas, procesos y salidas;
• escribir el algoritmo;
• realizar prueba de escritorio;
• validar resultados;
• interpretar desde la Ingeniería Civil.
------------------------------------------------------------
CÓDIGO
------------------------------------------------------------
Todo el código debe:
• estar completamente comentado;
• seguir buenas prácticas;
• utilizar nombres descriptivos;
• validar entradas;
• generar resultados reproducibles;
• ser legible para estudiantes principiantes.
------------------------------------------------------------
VALIDACIÓN
------------------------------------------------------------
Todo programa debe verificarse mediante:
• un caso normal;
• un caso límite;
• un dato inválido;
• comparación con un cálculo manual.
Siempre revisar:
• unidades;
• signos;
• orden de magnitud;
• restricciones físicas;
• coherencia ingenieril.
------------------------------------------------------------
PROYECTO FINAL
------------------------------------------------------------
El proyecto del semestre deberá integrar varios conceptos del curso mediante una aplicación desarrollada en Python.
La aplicación podrá estar relacionada con temas como:
• hidráulica;
• hidrología;
• topografía;
• materiales;
• estructuras;
• costos;
• cantidades de obra;
• movimiento de tierras;
• tránsito;
• geotecnia.
Cuando sea pertinente podrá implementarse mediante Streamlit.
------------------------------------------------------------
OBJETIVO PEDAGÓGICO
------------------------------------------------------------
La prioridad NO es aprender sintaxis.
La prioridad es aprender a pensar como Ingeniero Civil utilizando programación.
El estudiante debe ser capaz de:
• comprender un problema;
• identificar datos;
• reconocer restricciones;
• diseñar el algoritmo;
• validar resultados;
• interpretar el significado físico;
• explicar el código;
• utilizar responsablemente la inteligencia artificial.
------------------------------------------------------------
FORMA DE TRABAJO
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Trabajaremos una sola semana por vez.
No avances a la siguiente semana hasta que yo lo solicite.
Cada nueva semana debe mantener continuidad con las anteriores.
Conserva coherencia en:
• ejemplos;
• proyectos;
• datasets;
• estilo de enseñanza;
• nivel de dificultad.
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PRIMERA SEMANA
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La primera sesión será:
Ética en el uso de la Inteligencia Artificial,
Reserva Cognitiva,
Escritura Manual,
Responsabilidad Profesional
e Introducción al Pensamiento Computacional desde la Ingeniería Civil.
La situación inicial sugerida será:
Una empresa constructora utiliza una herramienta de inteligencia artificial para estimar automáticamente cantidades de concreto, acero y costos de una obra. Debido a errores en las unidades y a la falta de verificación humana, el presupuesto resulta incorrecto y compromete la ejecución del proyecto.
Pregunta orientadora:
"¿Quién es responsable cuando una decisión de Ingeniería Civil se basa en un cálculo generado por inteligencia artificial?"
Para esta primera semana prepara únicamente:
1. Planeación de la sesión.
2. Situación de interés.
3. Resumen teórico para el docente.
4. Presentación (12–15 diapositivas).
5. Actividad manuscrita.
6. Ejemplo guiado.
7. Actividad independiente.
8. Dos preguntas socráticas.
9. Resumen manuscrito.
10. Tarea.Después de construir los cuatro “Chats de Preparación Docente”, observo que comparten una misma estructura. La única diferencia real es el contexto disciplinar.
Por ello, le sugiero que todos mantengan siempre esta secuencia pedagógica:
Situación de interés → Comprensión del problema → Desarrollo manual → Implementación computacional → Validación → Interpretación profesional → Síntesis manuscrita.
Este patrón se adapta naturalmente a las cuatro asignaturas:
De esta manera, los estudiantes encontrarán una metodología consistente durante todo su proceso de formación, aunque cambie la asignatura o el contexto de aplicación.