MÓDULO DE FORMACIÓN 1. Conceptos Fundamentales
• Comprensión y reconocimiento de distintos tipos de datos (ISTE 3B, 5B)
• Datos estructurados y no estructurados
• Diferentes tipos de datos como texto, numéricos, datos/tiempo, imagen y audio
• Codificación de datos (asciio, binario, mapeo de caracteres)
• Reconocimiento y aplicación el razonamiento lógico (ISTE 3A, 5B)
• Operadores booleanos y lógicos
• El razonamiento inductivo
• La ambigüedad en un problema de razonamiento lógico
• Razonamiento deductivo
• Identificación del pensamiento algorítmico (ISTE 5A, 5D)
• La finalidad del pensamiento algorítmico
• La finalidad de la abstracción y la construcción de modelos
• La finalidad y las capacidades de la automatización
MÓDULO DE FORMACIÓN 2. Identificar y recoger datos
Conocimientos / Capacidades cognitivas y prácticas
• Evaluación de las necesidades de datos y los datos disponibles (ISTE 3B, 5B, 5C)
• Los datos necesarios para resolver un problema
• La relevancia de los conjuntos de datos existentes
• La brecha entre los datos existentes y las necesidades de datos
• Identificación de la calidad de los datos (ISTE 3B, 5B)
• Validez
• Fiabilidad
• Limpieza de datos en conjuntos de datos
• Recopilacióin de los datos necesarios para resolver un problema (ISTE 1D, 2B, 3B, 3C, 5B) y los datos relevantes utilizando las fuentes de datos existentes
• Incluyendo la selección de herramientas adecuadas para recopilar, analizar y procesar datos
• Incluyendo la recuperación de información de una fuente de datos, tales como una lista, una tabla, una infografía, etc.
• Elección de un método para crear conjuntos de datos originales, como una observación o una encuesta
• Métodos de validación de entrada
• Las dimensiones legales y éticas de la recogida de datos
MÓDULO DE FORMACIÓN 3. Aplicación de la abstracción
Conocimientos / Capacidades cognitivas y prácticas
• Identificación de patrones y aplicar la abstracción a los datos (ISTE 5A, 5B, 5C)
• Patrones de datos
• Los datos según modelos como tablas, gráficos y gráficos
• Los datos según criterios relevantes
• Semejanzas, diferencias y subconjuntos en un conjunto de datos
• Predicciones de patrones
• Reconocimiento, creación e interpretación de modelos abstractos
(ISTE 5C, 5D)
• Representación abstracta. modelo, variable, función o procedimiento
• Modelo abstracto. comprender sistemas complejos y facilitar la resolución de problemas
• Diagrama de flujo de proceso
MÓDULO DE FORMACIÓN 4. Especificación de una solución
Conocimientos / Capacidades cognitivas y prácticas
• Definición y descomposición de un problema (ISTE 4B, 5A, 5C)
• Enunciado del problema adecuado a partir de la información proporcionada
• El alcance y las limitaciones de un problema
• Toma de decisiones, colaboradores y público objetivo
• Componentes de la descomposición
• Identificación de los requisitos (ISTE 4A, 4B, 6A)
• Diseño iterativo o incremental
• Requisitos previos para una solución
• Posibles resultados de una solución
• Las herramientas adecuadas para desarrollar una solución, como diagramas de flujo, hojas de cálculo, pseudocódigo, encuestas
MÓDULO DE FORMACIÓN 5. Presentación y mejora de una solución
Conocimientos / Capacidades cognitivas y prácticas
• Utilización de una secuencia de pasos en algoritmos (ISTE 5B, 5D)
• Secuencia de pasos
• El resultado de una secuencia de pasos
• Pasos en procedimientos y funciones reutilizables
• Automatización de tareas repetitivas mediante la iteración (ISTE 5D)
• La iteración
• Bucles imbricados
• Resultado de un algoritmo que utiliza la iteración
• Algoritmo que utilice la iteración
• Utilización de enunciados de selección en algoritmos (ISTE 5D)
• Enunciados de selección
• La nidificación en las declaraciones de selección
• El resultado de un algoritmo que utiliza enunciados de selección
• Un algoritmo que utilice sentencias de selección
• Utilización de variables en algoritmos (ISTE 5D)
• Variables
• Resultado de un algoritmo que utiliza variables
• Algoritmo que utilice variables
• Producción de un artefacto computacional para presentar una solución a un público objetivo (ISTE 6A, 6C, 6D)
• Medio eficaz para comunicar una solución a un público objetivo
• Incluye vídeo, diagrama de flujo, pdf, prototipo html, gráfico, infografía, diagrama, gráfico
• Artefacto computacional original para comunicar una solución a un público objetivo
• Colaboración entre artefactos computacionales (ISTE 1C, 7B)
• Diseño para un artefacto computacional
• Comentarios sobre un diseño para un artefacto computacional
• Retroalimentación colaborativa en un artefacto computacional
• Realización de un diseño iterativo en una solución automatizada (ISTE 1D, 4C, 5C, 5D)
• Prototipo para evaluar la efectividad de una solución automatizada
• Eficiencia de múltiples soluciones posibles
• Solución automatizada
• Pruebas iterativas para mejorar una solución automatizada