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manual para profesor de informática

8.º grado, 1.er trimestre (8 lecciones)

Temas:

  1. Revise los conceptos básicos para trabajar con el sistema operativo y los tipos de archivos.
  2. Algoritmos avanzados: clasificación de datos, búsqueda, trabajo con grandes conjuntos de datos.
  3. Programación: Uso en profundidad de funciones, parámetros, recursividad y modularidad (Python, JavaScript).

Lección 1: Revisar los conceptos básicos del sistema operativo y los tipos de archivos

Objetivo:
Actualizar conocimientos sobre el trabajo con el sistema operativo, tipos de archivos y su organización.

Plan de lección:

  1. Repetición del trabajo con el sistema operativo (10 min).
    • Organización del sistema de archivos: directorios, creación, copia, movimiento de archivos.
  2. Tipos de archivos (10 min).
    • Tipos principales: texto, gráficos, audio, vídeo, archivos ejecutables. Sus características y finalidad.
  3. Trabajo práctico (20 min).
    • Administrar archivos y carpetas en el sistema operativo, convertir archivos de un formato a otro.

Tarea:
Organice su sistema de archivos para materiales educativos, dividiéndolos por tipo y propósito.


Lección 2: Algoritmos avanzados: clasificación de datos

Objetivo:
Estudiar algoritmos de clasificación de datos y su aplicación en problemas de la vida real.

Plan de lección:

  1. Introducción a la clasificación de datos (10 min).
    • Qué es la clasificación, los principales tipos de clasificación: clasificación por burbujas, clasificación rápida, clasificación por combinación.
  2. Aplicación de clasificación (10 min).
    • Cómo funcionan los tipos, su tiempo de ejecución, ejemplos de uso (incluso en la vida real).
  3. Trabajo práctico (20 min).
    • Escribir un programa para ordenar matrices de datos (en Python o JavaScript).

Tarea:
Desarrollar un programa para ordenar un conjunto arbitrario de datos.


Lección 3: Algoritmos de búsqueda de datos

Objetivo:
Introducir algoritmos básicos de recuperación de datos, su aplicación y eficacia.

Plan de lección:

  1. Algoritmos de búsqueda (10 min).
    • Búsqueda lineal y binaria: diferencias, ventajas y desventajas.
  2. Aplicando la búsqueda (10 min).
    • Cómo se utilizan los algoritmos de búsqueda en la vida cotidiana (búsqueda en Internet, bases de datos, etc.).
  3. Trabajo práctico (20 min).
    • Implementación de un programa para buscar un elemento en un arreglo utilizando diferentes algoritmos.

Tarea:
Implementar un algoritmo de búsqueda binaria para una matriz ordenada.


Lección 4: Trabajar con grandes conjuntos de datos

Objetivo:
enseñar cómo trabajar eficazmente con grandes cantidades de datos utilizando algoritmos optimizados.

Plan de lección:

  1. Problemas de trabajar con big data (10 min).
    • Características del procesamiento de grandes conjuntos de datos, complejidad de los algoritmos.
  2. Optimización del procesamiento de datos (10 min).
    • Aplicación de métodos efectivos para trabajar con grandes volúmenes de datos (partición de datos, almacenamiento en búfer).
  3. Trabajo práctico (20 min).
    • Escribir un programa para procesar una gran cantidad de datos (por ejemplo, procesar una lista de estudiantes o productos).

Tarea:
Implementar un programa que procese big data utilizando algoritmos optimizados.


Lección 5: Programación más profunda: funciones y parámetros

Objetivo:
Estudiar el uso de funciones y parámetros en programación para crear programas modulares.

Plan de lección:

  1. Funciones en programación (10 min).
    • Qué son las funciones, por qué se necesitan, cómo se crean y utilizan.
  2. Parámetros y valores de retorno (10 min).
    • Usar parámetros y devolver valores para universalizar funciones.
  3. Trabajo práctico (20 min).
    • Crear un programa con varias funciones que acepte parámetros y devuelva resultados.

Tarea:
Desarrollar un programa con al menos tres funciones que utilicen parámetros para varios cálculos.


Lección 6: Recursión en Programación

Propósito:
Introducir el principio de recursividad y su aplicación en la resolución de problemas complejos.

Plan de lección:

  1. Principio de recursividad (10 min).
    • Qué es la recursividad, cuándo y por qué se utiliza.
  2. Ejemplos de algoritmos recursivos (10 min).
    • Factorial, secuencia numérica de Fibonacci y otros problemas resueltos mediante recursividad.
  3. Trabajo práctico (20 min).
    • Implementación de un algoritmo recursivo para resolver un problema (por ejemplo, encontrar un factorial).

Tarea:
crear un programa con una función recursiva para resolver otro problema (por ejemplo, una secuencia numérica).


Lección 7: Modularidad en la programación

Objetivo:
Enseñar cómo dividir programas en módulos para aumentar la eficiencia y la facilidad de desarrollo.

Plan de lección:

  1. El principio de modularidad (10 min).
    • ¿Qué son los módulos en programación y por qué utilizarlos?
  2. División del programa en módulos (10 min).
    • Ejemplos de programas, bibliotecas y funciones modulares.
  3. Trabajo práctico (20 min).
    • Desarrollo de un programa utilizando varios módulos (por ejemplo, un módulo separado para operaciones matemáticas, trabajo con archivos, etc.).

Tarea:
cree un programa que consta de varios módulos, cada uno de los cuales realiza su propia tarea.


Lección 8: Consolidación de conocimientos y trabajo final

Objetivo:
Resumir los temas tratados y comprobar el nivel de dominio del material mediante una tarea práctica.

Plan de lección:

  1. Discusión del material tratado (10 min).
    • Breve reseña de temas, discusión de dificultades y logros.
  2. Tarea final (20 min).
    • Desarrollar un programa que involucre el uso de funciones, parámetros, recursividad y módulos (por ejemplo, ordenar y buscar datos y mostrar los resultados en la pantalla).
  3. Discusión de resultados y retroalimentación (10 min).
    • Análisis del trabajo realizado, discusión de resultados.

Tarea:
Preparar una presentación sobre el proyecto completado, explicando los algoritmos y principios de programación utilizados.


Estas lecciones ayudarán a los estudiantes a profundizar sus conocimientos de programación, dominar la ciencia de datos y prepararse para proyectos más complejos en el futuro.