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Programa Prometeo – Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
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Sesión 2: Contenidos y herramientas
para la enseñanza de la programación
Ángel Velázquez
Universidad Rey Juan Carlos
España
Máster Universitario en Informática Interactiva y Multimedia
Ángel Velázquez
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2
Objetivos de la sesión 2
• Mostrar distintas formas de enseñar la
programación:
–
–
–
–
Contenidos
Resultados de los alumnos
Formas alternativas de enseñar
Herramientas de programación
Seminario “Enseñanza de la Programación” – Sesión 2
Índice
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3
• Algunos debates en enseñanza de la
programación
• Rendimiento de los alumnos
• Enfoques alternativos de la enseñanza de la
programación
• Enseñanza de la informática en niveles
preuniversitarios
• Informática educativa
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Algunos debates en enseñanza de la
programación
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El primer lenguaje de programación
• Evolución en el tiempo:
–
–
–
–
–
Años
Años
Años
Años
Siglo
60: Algol y PL/1
70: predominio de Pascal
80: extensión de C, C++ y Ada
90: extensión de Java
XXI: extensión de Python y quizá otros
• Presencia continua pero minoritaria de
algunos lenguajes: LISP, etc.
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El primer lenguaje de programación
• CC2001 reconoce distintos enfoques para
CS1, a veces ligados a ciertos paradigmas:
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El primer lenguaje de programación
• Cada paradigma tiene fortalezas y
debilidades
• Los estudios han permitido conocer algunas
limitaciones docentes de los paradigmas
• Actualmente, el debate se considera menos
relevante que antes
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Programación imperativa vs.
programación funcional
• Ventajas del paradigma funcional:
– Lenguajes más sencillos (menos construcciones
lingüísticas)
– Mayor nivel de abstracción
– Mayor disciplina de programación (tipado fuerte)
– Mayor genericidad de los programas (orden
superior, polimorfismo, evaluación perezosa)
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Programación imperativa vs.
programación funcional
• Inconvenientes encontrados al paradigma
funcional:
– Problemas conceptuales (definición vs.
asignación, comprensión de errores de tipado)
– Problemas sintácticos (yuxtaposición)
– Problemas psicológicos (lenguajes difíciles o
inútiles)
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Programación procedimental vs. POO
• Potenciales ventajas de POO:
– Naturalidad
– Facilidad de uso
– Potencia expresiva
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Programación procedimental vs. POO
• Experiencias y evaluaciones no respaldan
estas ventajas:
– Sobrecarga a los alumnos con elementos de POO:
•
•
•
•
•
Clase y objeto
Método y mensaje
Sobrecarga
Polimorfismo
Métodos abstractos
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El primer lenguaje de programación
• Debate abierto:
¿Han participado en este debate
personalmente o en el trabajo?
¿Qué opinan?
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Test-Driven Development
• Fracaso en que los alumnos aprendan a
programar en CS1:
– Conocimiento superficial del lenguaje
– Poca disciplina de programación
– Capacidad insuficiente de depuración
• Especificación informal con un enunciado
• Alternativa basada en métodos formales
(especificación + verificación):
– Gran dificultad
– Poca motivación
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Test-Driven Development
• Desarrollo guiado por pruebas:
– El alumno debe proporcionar:
1. Un conjunto de casos de prueba
2. Un programa que los cumple
– Se escriben nuevos casos de prueba antes de
realizar una ampliación:
» Favorece el desarrollo incremental porque siempre hay
una versión ejecutable
• Adaptación de la metodología de
programación extrema a la universidad
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Test-Driven Development
• Ventajas:
– Aumenta la confianza del alumno en su programa
– Aumenta la comprensión del enunciado por el
alumno
– Da una sensación de progreso
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Test-Driven Development
• Correctores automáticos:
– Envío del programa del alumno, ejecución e
informe del resultado
– El profesor especifica pares entrada-resultado
– Los resultados del programa se comparan con lo
especificado por el profesor
• Ventajas:
– Realimentación inmediata al alumno
– Objetividad
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Test-Driven Development
• Combinación de TDD y correctores
automáticos:
– Los alumnos diseñan sus casos de prueba y los
prueban antes de enviarlas
– La corrección de prácticas frecuentemente da una
nota pero no va acompañada de comentarios que
ayudan al alumno a aprender
– Forma de transitar de trial-and-error a reflexionin-action
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Rendimiento de los alumnos
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Estudios sobre los alumnos
• Sea el problema de la media o “de la lluvia”:
– Escriba un programa que lea enteros positivos
hasta leer el número 99999. Tras ver este
número, debería imprimir la media de los
números leídos (sin incluir 99999)
• En un estudio con alumnos de Yale, sólo
14% de los alumnos lo resolvió bien
• El problema puede ser que enseñan mal en
Yale…
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Estudio multiinstitucional de 2001
• Estudio multiinstitucional y multinacional
dirigido por Michael McCracken
• Prueba consistente en 3 preguntas:
– Evaluar una expresión en notación polaca inversa
– Evaluar una expresión en notación infija, sin
prioridades ni paréntesis
– Evaluar una expresión en notación infija, sin
prioridades
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Estudio multiinstitucional de 2001
• Participaron 215 alumnos de 4 universidades
(y quizá 3 países):
– Sólo lo hizo bien el 21%
– Muchos no llegaron a escribir ningún código
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Estudio multiinstitucional de 2004
• Estudio multiinstitucional y multinacional
dirigido por Raymond Lister:
– Quizá los problemas del estudio de MacCracken
eran demasiado complicadas
• Prueba consistente en 12 preguntas de
múltiples respuestas sobre bucles y arrays
• Participaron 556 alumnos de 6 universidades
de 7 países:
– La nota media fue de 6 sobre 10
– El 23% sólo fue capaz de responder 4 preguntas
o menos
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Otro estudio en 2013
• Hicieron un estudio similar al de 2001
• Prueba consistente en el segundo problema
del estudio de 2001
• Participaron 40 alumnos:
– Sólo 6 dieron una solución completa
– Aunque de forma incompleta, en general
respondieron bien
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Otro estudio en 2013
• Posibles factores para este éxito:
– Contexto de laboratorio conocido
– “Andamiaje” para la solución
– Se eliminó información superflua del enunciado
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En la ESPOCH
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• Propuesta sin compromiso:
¿Podría repetirse algún estudio en la
ESPOCH, p.ej. con alumnos de
“Programación estructurada”?
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Enfoques alternativos de la enseñanza
de la programación
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Informática desenchufada
• Se presentan conceptos de Informática sin
recurrir a ordenadores ni a programar
• Se presentan mediante actividades
participativas y juegos basadas en tarjetas,
pinturas y juego activo
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Informática desenchufada
• Actividad a realizar individualmente o en
pareja:
Ordenar un conjunto de números
sin ordenador
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Juegos
• Los juegos permiten aprender nuevos
conceptos en un ambiente distinto
Ventajas
Pedagógicas
Sociales
Emocionales
Aprendizaje activo
• Participación de
los alumnos
• Interactividad
• Aumento de la
motivación
Rompen la rutina
• Alumnos
dominantes
• Caos en la clase
• Disminución de
la motivación
(pueril,
competición)
Si un jugador
pierde un juego,
puede afectar su
aprecio por la
Informática
Desventajas • Pueden distraer la
atención del
contenido
• Posible percepción
negativa del
profesor (pérdida de
tiempo)
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Juegos
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• Actividad a realizar individualmente o en
pareja:
Realizar un juego tipo bingo para
el concepto de instrucción
condicional
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Metáforas
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• Metáforas se usan para explicar un concepto
nuevo con ayuda de otro concepto ya
conocido
• Conceptos usados regularmente:
–
–
–
–
–
–
–
Apuntador (puntero)
Menú
Ventana
Ratón
Árbol
Memoria
…
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Metáforas
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• Las metáforas presentan el riesgo de
producir malentendidos:
– Variable como caja:
• Puede contener varios valores
– Muñecas rusas como recursividad:
• Sólo puede haber una llamada recursiva
– Salvar un documento como almacenar en disco:
• La versión anteriormente almacenada se pierde
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Mapas de conceptos
• Representación gráfica para organizar y
representar el conocimiento:
–
–
–
–
Conceptos: nodo, etiqueta
Palabras de enlace: flechas
Proposiciones
Estructura jerárquica: de más a menos general de
arriba abajo
– Contexto: preguntas de enfoque
– Ejemplos (no presentes en el mapa)
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Mapas de conceptos
• Ejemplo de mapa de conceptos (sobre los
mapas de conceptos):
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Mapas de conceptos
• Construcción gradual:
1. Conceptos
2. Relaciones entre conceptos
3. Modificación o ampliación del mapa
• Uso docente:
– Resumen de un tema o concepto
– Identificación de conceptos erróneos
– Evaluación de la comprensión de un tema
• Puede pedirse crear un mapa vacío de la
nada o de una lista de conceptos y
relaciones
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Aprendizaje en el estudio
• Dos características principales:
– Los alumnos construyen la representación verbal
y visual de los conceptos que están aprendiendo
– Presentación de sus representaciones a
compañeros y profesores para que las critiquen
• Otras características:
– Adaptabilidad a la asignatura y profesor
– Independencia de la tecnología:
•
•
•
•
Materiales para manualidades
Sistemas de visualización
Entornos de programación
…
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Enseñanza de la Informática en niveles
preuniversitarios
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Informática preuniversitaria
• Razones para la enseñanza de la Informática
en niveles preuniversitarios:
– Captación de alumnos:
• Mejorar el conocimiento de la Informática y eliminar
ideas preconcebidas y prejuicios
• La Informática no es sólo para chicos, friquis y huraños
– Mejoras de habilidades:
• Manejo de ordenadores
• Conceptos de informática
• Pensamiento computacional
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Informática preuniversitaria
• Tres clases de Informática preuniversitaria:
– Informática educativa
– Tecnologías de la información (Informática de
usuario)
– Ciencia informática
• Algunas aproximaciones didácticas:
– Informática desenchufada
– Entornos visuales:
• Scratch
• Alice
•…
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Informática preuniversitaria
• Lenguaje y entorno de programación
Scratch:
– http://scratch.mit.edu
– Descarga Scratch 1.4:
http://scratch.mit.edu/scratch_1.4/
Instalar Scratch y probar
a programar
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Informática educativa para la enseñanza
de la programación
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Entornos de programación
• Entorno, ambiente, integrated programming
environment (IDE)
• Entorno integrado de programación integra
diversas herramientas:
–
–
–
–
Editor
Compilador y máquina virtual
Depurador
Interfaz de usuario integradora, frecuentemente
visual
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Entornos de programación
• Dos clases de alumnos:
– Principiantes:
• Necesitan más ayuda (p.ej. Greenfoot o BlueJ para POO)
– Avanzados:
• Pueden usar entornos profesionales (p.ej. Eclipse)
• Entornos para principiantes, dos objetivos
posibles:
– Aprender a programar
– Ayudan a programar como algo necesario para
alcanzar otro objetivo
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Entornos de programación
• Entornos para aprender a programar:
– Mecánica de la programación:
• Expresar programas
• Estructurar programas
• Comprender la ejecución de programas
– Mejorar el contexto de la programación:
• Aprendizaje social
• Contexto motivador
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Entornos de programación
• Entornos donde programar es para algún
otro objetivo:
– Mecánica de la programación:
• Facilitar la codificación
• Mejorar el lenguaje de programación
– Mejorar actividades mediante programación:
• Entretenimiento
• Educación
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Visualización y animación
• Visualizar  ver
• Visualizar (María Moliner):
– “hacer visible mediante aparatos lo que no lo es a
simple vista”
– “representar mentalmente nociones abstractas”
• Ver (María Moliner):
– “percibir algo por el sentido de la vista”
– “entender una cosa”
• En resumen, visualizar:
– “Hacer algo visible mediante cierta
representación”
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Visualización y animación
• Elementos:
– Proceso mental
– Lenguaje gráfico
• Visualización de lenguajes formales:
– Sistema JFLAP:
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Visualización y animación
• Visualización de protocolos y redes:
– Sistema VisuSniff:
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Visualización y animación
• Visualización de programas:
– Ligado al programa fuente:
• Control y estructuras de datos
• Cualquier elemento estático o dinámico del lenguaje
– Dependiente del paradigma de programación
• Visualización de algoritmos:
– Ligado al proceso abstracto subyacente
(algoritmo)
• Animación:
– Evolución (quizá controlada) de una visualización
en el tiempo
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Visualización y animación
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Visualización y animación
• Usos docentes:
– Demostraciones y explicaciones del profesor en
clase
– Prácticas:
•
•
•
•
•
Documentación de un algoritmo desarrollado
Refuerzo de comprensión de un algoritmo
Descubrimiento del algoritmo visualizado
Mejora del algoritmo visualizado
Comparación de varios algoritmos visualizados
– Autoestudio
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Correctores de programas
• Clases de pruebas:
– Pruebas de caja negra:
• Comprueban si un programa tiene el comportamiento
deseado según el enunciado, en todas las situaciones
– Pruebas de caja blanca:
• Comprueban si cada porción de código se ejecuta
correctamente
• Puede haber diverso grado de cubrimiento
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Correctores de programas
• Actividad individual o en pareja:
– Comprobar si un número es primo:
public static boolean isPrime (int n) {
if (n==2)
return true;
else if (n%2==0)
return false;
else {
for (int i=3; i*i<=n; i=i+2)
if (n%i==0)
return false;
return true;
}
}
¿Qué casos permiten hacer
pruebas de caja negra o blanca?
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Correctores de programas
• Correctores automáticos:
– Envío del programa del alumno, ejecución e
informe del resultado
– El profesor especifica pares entrada-resultado
– Los resultados del programa se comparan con lo
especificado por el profesor
• Usos de los correctores automáticos:
– Corrección de prácticas
– Competiciones de programación (jueces)
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Correctores de programas
• Ventajas de los correctores:
– Rapidez en la respuesta
– Mayor objetividad y coherencia en la calificación
que un profesor
– Menos carga de corrección para el profesor
– Realimentar al alumno sobre la corrección de su
trabajo
• Inconvenientes de los correctores:
– Alta carga de preparación de problemas para el
profesor
– Criterios evaluados y su calidad
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Correctores de programas
• Dos roles del corrector:
– Formativo
– Sumativo
• Propiedades a evaluar:
– Estáticas:
• No hace falta analizar el programa, sino analizarlo
• Estilo de programación
• Plagios
– Dinámicas:
• Corrección
• Eficiencia
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Correctores de programas
• Estructura de
los problemas:
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Correctores de programas
• Mensajes que puede emitir el corrector:
–
–
–
–
–
–
–
–
–
Aceptado
Error de presentación
Respuesta incorrecta
Error de ejecución
Excedido límite de salida
Excedido límite de tiempo
Excedido límite de memoria
Error de compilación
Programa demasiado grande
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Sistemas para experimentación
• Propiedades de algoritmos:
– Corrección
– Eficiencia
– Optimalidad
• Análisis de propiedades:
– Formalmente
– Experimentalmente
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Sistemas para experimentación
• Experimentación con propiedades de
algoritmos:
– Corrección
– Eficiencia
– Optimalidad
• No sustituyen a las demostraciones formales,
sino que son un complemento
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Sistemas para experimentación
• Experimentación con la eficiencia
• Medidas:
– Tiempo de ejecución
– Uso de memoria
– Medidas dependientes del problema o algoritmo:
• Número de comparaciones en un algoritmo de
ordenación
• Número de llamadas en un algoritmo recursivo
• Porcentaje de compresión en un algoritmo de
compresión
• Número de nodos en un algoritmo de vuelta atrás
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Sistemas para experimentación
• Experimentación con la eficiencia
• Requisitos:
– Generación de datos de tamaño y restricciones
dados
– Ejecución de algoritmos
– Recogida de medidas
– Presentación y comparación de medidas
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Sistemas para experimentación
• Experimentación con la eficiencia
• Sistemas:
– Librerías de lenguajes de programación (reloj)
– Sistemas de corrección automática
– Bancos de trabajo (workbench)
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Sistemas para experimentación
• Experimentación con la corrección:
– Correctores automáticos
– Depuradores:
• Operaciones para controlar el avance de la ejecución
– Pruebas:
• Declaración y realización de las pruebas
– Visualización y animación:
• “Depurador visual”
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Sistemas para experimentación
• Experimentación con la optimalidad:
– Pocos sistemas
– Características similares a las de los sistemas de
experimentación con la eficiencia
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Sistemas para experimentación
• Usos docentes:
– Demostraciones y explicaciones en clase de
profesor
– Prácticas:
• Comprobación de (sub)optimalidad de un algoritmo
• Descubrimiento del comportamiento de los algoritmos
respecto a su optimalidad
– Autoestudio
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Colecciones de ejercicios
• Las colecciones de ejercicios permiten
compartir material:
– Ahorro de tiempo
– Reutilización de material de calidad
• Con frecuencia, están ligados a correctores
automáticos
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Colecciones de ejercicios
• Cuestiones importantes:
–
–
–
–
–
–
Contenido
Quién contribuye
Comunidad de uso
Catalogación
Mantenimiento de la colección
Control de la colección
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Colecciones de ejercicios
• Cada elemento de la colección suele tener
unos contenidos fijos:
–
–
–
–
–
Título
Descripción
Etiquetas
Comentarios
…
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Tutores
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70
• Sistemas para tutelar el aprendizaje de una
materia
• Variantes del concepto de sistema tutor:
– Libro electrónico:
• Sistema “pasivo” pero con gran riqueza de contenidos
• Pueden incluir elementos dinámicos (simulaciones, tests,
etc.)
– Sistema tutor inteligente:
• Da consejo (realimentación) a los alumnos para un
mayor aprendizaje
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Tutores
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• Clase de realimentación en tutores
inteligentes:
– Negativa:
• En respuesta a fallos del alumno
– Positiva:
• En respuesta a aciertos del alumno
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