Materia	Carrera	Plan	Año	Periodo
RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS Y ALGORITMOS	ING. INFORM.	026/12- 08/15	2023	1° cuatrimestre

Docente	Función	Cargo	Dedicación
ARAGON, VICTORIA SOLEDAD	Prof. Responsable	P.Adj Exc	40 Hs
CUELLO, CAROLINA YAMILE	Auxiliar de Práctico	A.1ra Simp	10 Hs
GAUNA, DARIO EMILIO	Auxiliar de Práctico	A.2da Simp	10 Hs
PONCE, CECILIA ADRIANA	Auxiliar de Práctico	A.1ra Simp	10 Hs
SORIA, DIEGO LAUTARO	Auxiliar de Práctico	A.2da Simp	10 Hs
SUAREZ PEÑA, VICENTE JOSE	Auxiliar de Práctico	A.2da Simp	10 Hs

La formación de un profesional en Ingeniería en Informática requiere de un proceso inicial que promueva en el estudiante actividades intelectuales que favorezcan el desarrollo del pensamiento computacional y se vincule a la resolución de problemas de diferentes características cuya solución, en principio, pueda ser expresada de una manera flexible, apelando a enfoques metodológicos novedosos, tales como el Aprendizaje Basado en Resolución de Problemas. Al mismo tiempo, surge la necesidad de plantear soluciones siguiendo un enfoque lógico y algorítmico que permitirá dar al estudiante una formación sólida en el área de programación de computadoras que será la base fundamental para profundizar en las materias más avanzadas en el aprendizaje y utilización de lenguajes de programación.

Se pretende enfrentar al estudiante con la problemática de analizar y resolver problemas de carácter general y la transformación de los mismos para posteriormente ser resueltos por una computadora.

Objetivos generales

La asignatura pretende:
- Fomentar el análisis crítico y evaluación de diferentes alternativas.
- Fomentar el espíritu de mejora continua y autoconocimiento.
- Fomentar la expresión escrita.
- Fomentar el trabajo grupal colaborativo.


Objetivos específicos
Se espera que el estudiante sea capaz de:
- Desarrollar una adecuada metodología de trabajo para la resolución de los problemas introduciendo estrategias para resolver problemas, como, por ejemplo, dividir un problema en subproblemas, obtener la solución a través de refinamientos sucesivos, entre otras.
- Generar la capacidad necesaria para saber interpretar claramente los objetivos del problema y poder resolverlo, es decir, identificar las posibles restricciones o condiciones que deben ser consideradas en la resolución del problema.
- Resolver distintos tipos de problemas expresando su solución en forma algorítmica.
- Diseñar un algoritmo en un lenguaje de diseño que modele la resolución del problema.
- Implementar un algoritmo en un lenguaje de programación.
- Elegir un conjunto adecuado y representativo de valores de los datos de entrada para realizar una correcta prueba de un algoritmo realizado.
- Introducir la notación lógica formal con el fin de expresar ideas o razonamientos de forma clara y precisa, fomentando la rigurosidad y formalidad.
- Reforzar y desarrollar competencias generales, como, por ejemplo: comunicación en forma oral y escrita, aprendizaje autónomo, entre otras.
- Promover el uso de buenos hábitos de programación incentivando, desde el principio de la carrera, el ejercicio de la documentación, los comentarios y la indentación de los programas desarrollados.

Contenidos mínimos:
Problemas, modelos y abstracciones. Representación de problemas. Búsqueda de soluciones a problemas: Inferencia, analogía, similitud entre problemas, generalización particularización. Algoritmo: concepto, algoritmos computacionales. Resolución de problemas: métodos de resolución de problemas, descripción utilizando un lenguaje de diseño de algoritmos. Conceptos fundamentales de Lógica Proposicional y Cálculo de Predicados.
Laboratorio: Implementación y corrida de programas cortos en un lenguaje de diseño de algoritmos usando un ambiente de programación básico para dicho lenguaje. Se pretende que los alumnos realicen prácticas iniciales de programación en computadora.

Programa:


Unidad 1: Resolución de Problemas
Estrategia de resolución. Búsqueda de soluciones a problemas: inferencia, analogía, similitud entre problemas, detección de patrones, particularización y generalización. Abstracción de los Problemas. Modelización. Representación y estructuración de los problemas. Problemas de tipo computacional. Etapas de la Resolución de Problemas. El proceso de resolución. Descomposición en Acciones Básicas. Técnica del Refinamiento Sucesivo. Concepto de algoritmo. Ambiente de un algoritmo. Datos de entrada y salida. Transformación del ambiente.

Unidad 2: Introducción al Cálculo Proposicional y al Cálculo de Predicados
Proposiciones. Variables proposicionales. Funtores de verdad (a) Conectivos: Conjunción-Disyunción, Condicional, Bicondicional. (b) No-conectivos: Negación. Interpretación y Resolución de problemas lógicos. Funciones proposicionales. Cuantificadores. Alfabeto. Vocabulario. Lenguaje: fórmulas atómicas y fórmulas bien formadas. Variables Libres. Interpretación.

Unidad 3: Lenguaje de Diseño de Algoritmos – Tipos de Datos, Operaciones, Expresiones y Entrada y Salida de Datos
Objetos del ambiente: constantes y variables. Tipos de datos primitivos. Expresiones. Operadores aritméticos, lógicos y relacionales. Precedencia y orden de evaluación. Funciones primitivas. Operación de asignación. Estructura general de un programa. Declaración de variables. Operaciones de entrada y salida de datos. Buenas prácticas de programación.

Unidad 4: Lenguaje de Diseño de Algoritmos – Estructuras de Control
Estructura de control secuencial: Concepto. Estructura de control condicional: Simple y Múltiple. Elección entre dos alternativas. Elección entre varias alternativas. Estructuras de control repetitiva: Conceptos. Estructuras con número de iteraciones predeterminado y no predeterminado. Pautas para seleccionar la estructura repetitiva más adecuada. Ciclos infinitos. Anidamiento de estructuras de control. Ejecución de un programa a través de tablas de ejecución. Utilización de diagramas de flujo para visualizar los posibles flujos de ejecución de un algoritmo.

Unidad 5: Lenguaje de Diseño de Algoritmos – Estructuras de Datos
Definición de estructura de datos. Tipo de datos estructurados versus tipos de datos simples. Arreglos lineales. Índice y componentes. Operaciones sobre arreglos lineales: asignación, recuperación y recorrido.

Unidad 6: Lenguaje de Diseño de Algoritmos – Subalgoritmos
Definición de subalgoritmos. Ambiente de un subalgoritmo. Funciones y procedimientos. Parámetros actuales y formales. Tipo de pasaje de parámetros. Invocación de subalgoritmos.

Metodología de trabajo

Los contenidos de la materia se dictarán durante las 15 semanas que dura el cuatrimestre. Para trabajar cada unidad, las clases teóricas se dictarán de forma presencial. Las diapositivas de clase, el material digital y los apuntes teóricos correspondientes se encontrarán en el reposito de la materia. Para cada unidad se presentan actividades, que permiten, tras su desarrollo y junto a las clases teóricas, alcanzar las pretensiones planteadas por los objetivos antes mencionados. Además, para algunas unidad, se designarán una o más de esas actividades, de carácter integrador, las cuales deben ser entregadas por cada estudiante en las clases presenciales para realizar evaluaciones formativas.


Práctico Nº 1: Resolución de Problemas
Objetivos: Lograr que el estudiante sea capaz de:
- Interpretar claramente los objetivos del problema y poder resolverlo, es decir, identificar las posibles restricciones o condiciones que deben ser consideradas en la resolución.
- Aplicar una adecuada metodología de trabajo para la resolución de los problemas introduciendo diferentes estrategias para resolverlos.
- Crear modelos y abstracciones de problemas de la vida cotidiana. Dado un problema identificar los datos de entrada y los datos de salida como así también las restricciones del mismo.
- Descomponer problemas complejos en tareas más sencillas con el objeto de resolver el problema (refinamientos sucesivos).
El práctico abarca ejercicios que plantean diferentes problemas presentes en el mundo real, los cuales deben ser resueltos aplicando la metodología propuesta de resolución de problemas: analizar el problema, diseñar una solución, ejecutar el plan, mirar hacia atrás.

Práctico Nº 2: Introducción la Lógica Proposicional y Lógica de Predicados
Objetivos:
- Introducir al estudiante en el mundo de la Lógica proposicional a partir de su primer componente, el sintáctico.
- Lograr que el estudiante sea capaz de identificar las limitaciones de la Lógica Proposicional, identificar el alfabeto, términos y predicados de la lógica de predicados y la utilización de cuantificadores para construir fórmulas bien formadas que especifiquen las restricciones del problema.
El práctico resulta de la combinación de: ejercicios de interpretación de texto y su posterior especificación en forma
simbólica, en lenguaje de lógica proposicional y lógica de predicados.

Práctico Nº 3: Introducción al Lenguaje de Diseño de Algoritmos - Tipos de Datos, Operaciones, Expresiones y Entrada y Salida de Datos
Objetivos: Lograr que estudiante sea capaz de escribir expresiones del Lenguaje de Diseño, traducir enunciados en lenguaje natural a expresiones aritméticas, lógicas y relacionales y comprender la interacción con el usuario (Entrada/Salida).
La práctica involucra actividad en el aula que consistirá en: codificar en Lenguaje de Diseño ejercicios puntuales de prácticos
anteriores, desarrollar algoritmos de problemas nuevos para reforzar la metodología de trabajo planteada en el práctico de
Resolución de Problemas.

Práctico Nº 4: al Lenguaje de Diseño – Estructuras de Control
Objetivos Lograr que el estudiante sea capaz de comprender el funcionamiento de la estructura de control condicional simple y múltiple, y realizar pruebas para comprobar el funcionamiento de un algoritmo. Lograr que el estudiante sea capaz de comprender el funcionamiento de estructuras de control repetitivo, identificar los casos especiales en cada estructura (Para-Hasta, Mientras-Hacer, Repetir-HastaQue), e identificar cuándo es adecuado la utilización de cada estructura. Así mismo se espera que el estudiante sea capaz de realizar diagramas de flujo para visualizar los diferentes caminos de ejecución de un algoritmo.
La práctica involucra actividad en el aula que consistirá en: codificar en Lenguaje de Diseño ejercicios puntuales de prácticos anteriores, desarrollar algoritmos de problemas nuevos para reforzar la metodología de trabajo planteada en el práctico de Resolución de Problemas.

Práctico Nº 5: Lenguaje de Diseño – Estructuras de Datos
Objetivos: Lograr que estudiante sea capaz de comprender y aplicar los conceptos relacionados con la estructura de datos arreglo lineal.
La práctica involucra actividad en el aula que consistirá en: codificar en Lenguaje de Diseño ejercicios puntuales extendidos de prácticos anteriores, desarrollar algoritmos de problemas nuevos para reforzar la metodología de trabajo planteada en el práctico de Resolución de Problemas.

Práctico Nº 6: Desarrollo e Implementación de Algoritmos. Conceptualización de Modularización. Implementación en el intérprete PSeInt.
Objetivos: Lograr que el estudiante sea capaz de comprender y aplicar los conceptos relacionados con la modularización de procesos.
La práctica áulica consistirá en desarrollar nuevos algoritmos de problemas y su codificación en Lenguaje de Diseño. Para la resolución de los ejercicios se deberá aplicar la metodología de trabajo planteada a partir del Resolución de Problemas y la realización de los diagramas de flujos respectivos.


PLAN DE TRABAJOS PRÁCTICOS DE LABORATORIO

El objetivo general de los prácticos de laboratorio es diseñar e implementar algoritmos que resuelvan un problema. Cada trabajo práctico del 4 al 6 estará acompañado de un práctico de laboratorio que consistirá en el uso del intérprete PSeInt para probar en una computadora un algoritmo diseñado en el práctico de aula.

Los prácticos de laboratorio comprenden dos tipos de formación práctica:

- Actividades de análisis y diseño: El estudiante debe trabajar las etapas de análisis del problema y planificación de una solución (algoritmo).
- Actividades de formación experimental: El estudiante debe programar y probar el algoritmo diseñado.

Toda consulta teórica-práctica podrá realizarse en los horarios asignados para las clases presenciales.

Régimen de Promoción

Los estudiantes deben:

- Asistir al 80% de las clases prácticas.
- Aprobar todas las actividades prácticas y/o de laboratorio, realizando las entregas en la fecha pautada.
- Aprobar un proyecto integrador grupal junto con su informe y defensa oral, o su respectiva recuperación, con una nota mayor o igual a 7.
- Aprobar el examen teórico-práctico integrador, o alguna de sus dos recuperaciones con una nota mayor o igual a 7.
- Si un estudiante que ha aprobado el examen parcial desea rendir la primera o segunda recuperación para optar por la promoción, se considerará la mejor nota obtenida.
La nota final resultará del promedio de todas las notas obtenidas en todas las evaluaciones realizadas y no podrá ser menor a 7.

Régimen de Regularización

- Asistir al 70% de las clases prácticas.
- Aprobar todas las actividades prácticas y/o de laboratorio, realizando las entregas en la fecha pautada.
- Aprobar un proyecto integrador grupal junto con su informe y defensa oral, o su respectiva recuperación, con una nota mayor o igual a 7.
- Aprobar el examen teórico-práctico, o alguna de sus dos recuperaciones con una nota mayor que 6 pero menor que 7.

- Los estudiantes que hayan cumplido con los requisitos anteriormente citados podrán presentarse a rendir examen final oral o escrito en cualquiera de los turnos establecidos por la reglamentación de facultad.

Régimen de Alumnos Libres

Dada la necesidad de un constante seguimiento del estudiante en clase, la materia no se puede rendir en calidad de libre.

[1] Material de estudio del curso.
[2] “Fundamentos de Algoritmia”, Brassard, Gilles y Bratley, Paul, Prentice Hall, 1a. edición, 2000, ISBN: 84-89660-00-X, Ubicación en Biblioteca: 004.021.B823f
[3] "Cómo plantear y resolver problemas", G. Polya, Editorial Trillas, ISBN-10 968-24-00643, ISBN-13 978-9682400643, 2011.
[4] “Lógica simbólica y elementos de metodología de la ciencia”, Gianella de Salama, Alicia; Roulet, Margarita – Publicación Buenos Aires: El Ateneo, 1996.
[5] "Introducción a la Computación", Andrés Gómez de Silva Garza, Ignacio de Jesús Ania Briseño - Editorial Cengage Learning, ISBN-13: 978-970-686-768-1, 2008, Ubicación en Biblioteca: 004.I61. (Nº inventario 85884).
[6] “Organización y Arquitectura de Computadores - Diseño para optimizar prestaciones” – William Stallings - Prentice Hall -5ta Edición - ISBN: 84-205-2993-1, 2004.
[7] “Introducción a la Informática”, Prieto Espinosa, Alberto, LLoris Ruiz, Antonio – Torres Cantero, Juan Carlos. McGraw-Hill Interamericana de España; 3ra Edición. ISBN: 8448132173, 2001.
[8] “Lógica Computacional”, Paniagua Arís, Enrique, Sánches Gonzalez, Juan Luis, Rubio, Fernando Martín. Thomson; ISBN: 8497321820, 2003.
[9] PSeInt (http://pseint.sourceforge.net)
[10] “Algoritmos + Estructuras de Datos = Programas”, N. Wirth, Ed. Dossat - ISBN: 8421901729, 1999.
[11] “Peter Norton's New Inside the PC”, Peter Norton, Ed. Sams, ISBN 0672322897, 2002.

[1] “Puzzle-based Learning: Introduction to critical thinking, mathematics, and problem solving”, Z. Michalewicz y M. Michalewicz, (Paperback). Hybrid Publishers; 1ra Edición (21 de Mayo, 2008).
[2] "Problem Solving & Computer Programming", P. Grogono y S. Nelson, Addison-Wesley Publishing Company – ISBN 0-201-02460-8, 1982.
[3] "Algorithmic Problem Solving", R. Backhouse, Wiley, ISBN: 978-0-470-68453-5, 2011.
[4] "Computational Thinking For The Modern Problem Solver" D. Riley y K. Hunt, CRC Press - ISBN: 978-1-4665-8777-9, 2014.
[5] “Introduction to Mathematical Logic, Third Edition”, Elliott Mendelson - Van Nostrand Reinhold Company - ISBN-10:0534066240, ISBN-13: 978-0534066246, 1987.
[6] “Structured Programming”, O.-J. Dahl, E. W. Dijkstra, C. A. R. Hoare, Academic Press, London, ISBN 0-12-200550-3,1972.

- Fomentar el análisis crítico y evaluación de diferentes alternativas.
- Fomentar el espíritu de mejora continua y autoconocimiento.
- Fomentar la expresión escrita.
- Fomentar el trabajo grupal colaborativo.
- Desarrollar una adecuada metodología de trabajo para la resolución de los problemas introduciendo estrategias para resolver problemas, como, por ejemplo, dividir un problema en subproblemas, obtener la solución a través de refinamientos sucesivos, entre otras.
- Generar la capacidad necesaria para saber interpretar claramente los objetivos del problema y poder resolverlo, es decir, identificar las posibles restricciones o condiciones que deben ser consideradas en la resolución del problema.
- Desarrollar la capacidad de diseñar un algoritmo que modele la resolución del problema, de implementar el algoritmo en un lenguaje de programación y de elegir un conjunto adecuado y representativo de valores de los datos de entrada para realizar una correcta prueba del algoritmo realizado.
- Introducir la notación lógica formal con el fin de expresar ideas o razonamientos de forma clara y precisa, fomentando la rigurosidad y formalidad.
- Reforzar y desarrollar competencias generales, como, por ejemplo: comunicación en forma oral y escrita, aprendizaje autónomo, entre otras.
- Promover el uso de buenos hábitos de programación incentivando, desde el principio de la carrera, el ejercicio de la documentación, los comentarios y la indentación de los programas desarrollados.

Unidad 1: Resolución de Problemas
Unidad 2: Introducción al Cálculo Proposicional y al Cálculo de Predicados.
Unidad 3: Lenguaje de Diseño de Algoritmos – Tipos de Datos, Operaciones, Expresiones y Entrada y Salida de Datos
Unidad 4: Lenguaje de Diseño de Algoritmos – Estructuras de Control
Unidad 5: Lenguaje de Diseño de Algoritmos – Estructuras de Datos
Unidad 6: Lenguaje de Diseño de Algoritmos – Subalgoritmos

Las vías de comunicación con los estudiantes:

Victoria Aragón vsaragon@email.ensl.edu.ar (Oficina: 4 – 1° piso – 2° Bloque)