Propuesta Actividad Individual de Lectura Actividad en Equipo de Escritura Espacio para Exposición Comentarios y Reflexiones Compartir Experiencias Propuesta 1 Lectura de un artículo sobre el impacto de la tecnología en la escritura académica. Creación de un breve ensayo en equipo sobre el futuro de la escritura. Presentación de los ensayos en grupos. Discusión guiada sobre el uso de referencias APA. Reflexión grupal sobre desafíos y aprendizajes. Propuesta 2 Análisis de fragmentos de libros que aborden la evolución de la escritura en las humanidades. Redacción colaborativa de un manifiesto sobre el futuro de la escritura. Cada equipo presenta su manifiesto. Crítica constructiva entre equipos sobre el uso de APA. Compartir anécdotas relacionadas con el proceso de redacción. Propuesta 3 Lectura de un ensayo sobre la escritura inclusiva en las humanidades. Producción de una carta abierta sobre la importancia de la escritura en la sociedad actual. Lectura de las cartas abiertas en plenaria. Reflexión sobre las referencias usadas en las cartas. Discusión sobre la experiencia de trabajo en equipo y escritura.

Estructura de la Sesión (2 horas):

• Introducción (10 minutos): Presentación del tema y objetivos de la sesión.

• Actividad Individual de Lectura (30 minutos): Los estudiantes leen el material asignado.

• Actividad en Equipo de Escritura (40 minutos): Formación de equipos para redactar. Se les proporciona un modelo de referencia (APA) para su uso.

• Espacio para Exposición (20 minutos): Cada grupo presenta su texto.

• Comentarios y Reflexiones (15 minutos): Discusión sobre el uso de referencias y la escritura.

• Compartir Experiencias (5 minutos): Reflexiones finales de los estudiantes sobre las actividades.

Este plan no solo se centra en el contenido sino también en las habilidades prácticas necesarias para una escritura académica efectiva. ¿Te gustaría ajustarlo en algún aspecto o necesitas agregar algo más?

📌 Planificación de la Clase por Zoom

Tema: Algoritmos de ordenamiento y complejidad algorítmica
Duración estimada: 2 horas
Nivel: Licenciatura – Ciencias Computacionales

1. Objetivos de la Clase

• Comprender qué son los algoritmos de ordenamiento y por qué son fundamentales en ciencias computacionales.

• Diferenciar entre algoritmos internos y externos de ordenamiento.

• Implementar los principales algoritmos de ordenamiento en Python sin usar funciones externas.

• Analizar la complejidad algorítmica en términos de número de comparaciones y movimientos.

• Representar gráficamente el rendimiento de cada algoritmo con diferentes tamaños de entrada.

• Fomentar la experimentación interactiva (los alumnos introducen los datos).

2. Secuencia Didáctica

A. Introducción (15 min)

1. Pregunta generadora: “¿Qué significa ordenar datos? ¿Dónde lo usamos en la vida real?”

2. Ejemplos cotidianos (ordenar calificaciones, nombres en lista, búsqueda binaria requiere datos ordenados).

3. Clasificación de los algoritmos de ordenamiento:

   • Internos (se ejecutan en memoria principal; ej. Bubble Sort, Insertion Sort, QuickSort).

   • Externos (se aplican a datos masivos en disco; ej. Merge externo, Polifase).

B. Desarrollo (70 min)

1. Algoritmos internos a explicar con código interactivo en Python

• Bubble Sort

• Insertion Sort

• Selection Sort

• QuickSort

• MergeSort

Cada implementación incluirá:

• Entrada de datos por teclado.

• Conteo de comparaciones y movimientos.

• Impresión paso a paso para visualizar el proceso.

2. Representación gráfica

• Usar matplotlib para graficar el número de comparaciones y movimientos según el tamaño de la lista (n).

• Comparar casos: Mejor, Peor y Promedio.

C. Cierre (20 min)

• Discusión de resultados de pruebas en vivo.

• Comparación de la complejidad teórica vs. resultados empíricos.

• Reflexión sobre cuándo elegir cada algoritmo.

• Conclusión y experiencia de aprendizaje.

3. Código Base (Python – Ejemplo Bubble Sort)

import matplotlib.pyplot as plt

# Entrada de datos
n = int(input("Ingrese el número de elementos: "))
arr = []
for i in range(n):
    valor = int(input(f"Ingrese el elemento {i+1}: "))
    arr.append(valor)

# Bubble Sort
comparaciones = 0
movimientos = 0

for i in range(n-1):
    for j in range(n-1-i):
        comparaciones += 1
        if arr[j] > arr[j+1]:
            arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
            movimientos += 1
    print(f"Iteración {i+1}: {arr}")

print("\nArreglo ordenado:", arr)
print("Comparaciones:", comparaciones)
print("Movimientos:", movimientos)

# Representación gráfica simple
plt.bar(["Comparaciones", "Movimientos"], [comparaciones, movimientos])
plt.title("Complejidad Bubble Sort")
plt.show()

De forma similar se generarán:
✅ Selection Sort
✅ Insertion Sort
✅ QuickSort
✅ MergeSort

Cada uno con:

• Interactividad (entrada manual).

• Conteo de comparaciones y movimientos.

• Representación gráfica.

4. Reporte en PDF

El reporte contendrá:

• Portada

• Introducción teórica: conceptos de ordenamiento, clasificación interna y externa.

• Código fuente explicado de cada algoritmo.

• Gráficas de comparaciones y movimientos.

• Conclusión y experiencia de aprendizaje: reflexionar sobre eficiencia, aplicabilidad y diferencia entre teoría vs práctica.