Ciclo de Mejora en el Aula (CIMA) en la asignatura de Análisis y Diseño de Datos y Algoritmos. Algoritmos de resolución de problemas sobre grafos virtuales

Esta obra se distribuye con la licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0.) 2177 Ciclo de Mejora en el Aula (CIMA) en la asignatura de Análisis y Diseño de Datos y Algoritmos. Algoritmos de resolución de problemas sobre grafos virtuales Andrés Jiménez Ramírez Ciclo de Mejora en el Aula (CIMA) en la asignatura de Análisis y Diseño de Datos y Algoritmos. Algoritmos de resolución de problemas sobre grafos virtuales Improvement Cycle in Classroom (ICIC) in the subject of analysis and design of data and algorithms. Algorithms for solving problems through virtual graphs Andrés Jiménez Ramírez ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8657-992X Universidad de Sevilla Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos [email protected] DOI: http://dx.doi.org/10.12795/9788447222865.124 Pp.: 2177-2194 Esta obra se distribuye con la licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0.) 2178 Ciclo de Mejora en el Aula (CIMA) en la asignatura de Análisis y Diseño de Datos y Algoritmos. Algoritmos de resolución de problemas sobre grafos virtuales Andrés Jiménez Ramírez Resumen Dentro del Grado de ingeniería informática – ingeniería de computadores se ha desarrollado un Ciclo de mejora en el Aula (CIMA) de 12 horas de duración donde los alumnos aprenden a resolver problemas usando grafos virtuales. En este CIMA se ha seguido un proceso metodológico que potencia la realización de actividades de ideación por los alumnos para poder resolver estos problemas. El profesor comienza describiendo el contexto y el problema, haciéndolos cercanos a los alumnos para que éstos puedan debatir sobre su solución, a la vez que el profesor aporta ideas que contrastan con las de los alumnos y les ayuda a reflexionar. Este artículo contiene el mapa de contenidos utilizado por el profesor, así como los cuestionarios que permiten conocer el aprendizaje de los alumnos. Aunque las sensaciones del profesor fueron positivas en su desarrollo, la evaluación del aprendizaje de los alumnos no se pudo realizar por la ausencia de alumnos en la última sesión. Palabras clave: Análisis y diseño de datos y algoritmos, Ingeniería informática, docencia universitaria, desarrollo profesional docente, grafos virtuales. Abstract Within the Degree in Software Engineering – Computer Engineering, a 12-hour ICIC has been developed where students learn to solve problems using virtual graphs. In this ICIC, a methodological process has been followed that encourages students to carry out ideation activities in order to solve these problems. The teacher starts by describing the context and the problems, bringing them closer to the students so that they can discuss their solution, while the teacher contributes ideas that contrast with those of the students and helps them to reflect over them. This article contains the map of contents which is used by the teacher, as well as the questionnaires that provide insight into the students’ learning. Although the teacher’s feelings were positive in its development, the evaluation of the students’ learning could not be carried out due to the absence of students in the last session. Keywords: Analysis and design of data and algorithms, Software Engineering, university teaching, teacher professional development, virtual graphs. Esta obra se distribuye con la licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0.) 2179 Ciclo de Mejora en el Aula (CIMA) en la asignatura de Análisis y Diseño de Datos y Algoritmos. Algoritmos de resolución de problemas sobre grafos virtuales Andrés Jiménez Ramírez Descripción del contexto La asignatura se imparte en el segundo curso del Grado de ingeniería de computadores. Las sesiones son los martes (teoría) y los jueves (prácticas) a las 10:30 horas y tienen una duración de 1 hora y 50 minutos. El grupo se compone de unos 30 alumnos en las clases de teoría. En las clases de prácticas el grupo se divide en dos, por lo que se tendrán unos 15 alumnos (los otros 15 alumnos irán con otro profesor). La mayoría de los alumnos están presentes desde el principio de la clase, pero algunos van llegando durante la primera media hora. Este Ciclo de mejora en el Aula (CIMA) (Delord y otros, 2020) comienza con la asignatura ya avanzada y se aplica en 6 sesiones durante 3 semanas. El tema de Introducción a los grafos virtuales y a los algoritmos de resolución de problemas se termina en la clase anterior al CIMA. En la primera sesión del CIMA se empieza con el tema de Resolución de problemas sobre grafos virtuales que se imparte durante las 6 sesiones del CIMA. Conexión con el proceso previo La experimentación docente anterior, que tiene conexión con este CIMA, es el CIMA que realicé durante el Curso general de docencia universitaria (GGDU) en el segundo cuatrimestre del curso 2019/20. El CIMA actual tiene lugar en la misma asignatura y cuatrimestre que el anterior. Sin embargo, el actual tiene una duración mayor y se aplica en un momento más tardío de la asignatura, aunque los contenidos son similares debido a una reestructuración que ha tenido la asignatura. Además, en el CIMA anterior solo se consideraba la clase de prácticas, mientras que en éste se considerarán también las clases de teoría, ya que el profesor imparte docencia tanto en el grupo de teoría como en uno de los grupos de prácticas. El CIMA que se realizó en 2019 resultó en general positivo. Sus conclusiones pueden resumirse en: «…mi sensación es que se han dado menos contenidos que con el modelo transmisivo tradicional, aunque sí que sé que los alumnos los han asimilado mejor. Por otro lado, me ha servido para conocer que los alumnos no tenían los conocimientos que los profesores de la asignatura damos por hecho que tienen, por lo que no están del todo preparados para recibir lo que se les planteaba dar…». Además, se detectaron algunos puntos de mejora. Son los que se citan a continuación: «…Como mejora del CIMA planteo: — Ampliar los tiempos de debate tras las actividades de ideación integrándolas con las actividades de conclusiones, ya que muchas de las cosas que se trataban en las conclusiones tenían más sentido tratarlas directamente cuando se discutían en el debate. Esta obra se distribuye con la licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0.) 2180 Ciclo de Mejora en el Aula (CIMA) en la asignatura de Análisis y Diseño de Datos y Algoritmos. Algoritmos de resolución de problemas sobre grafos virtuales Andrés Jiménez Ramírez — Añadir actividades que puedan ser realizadas fuera del tiempo del aula con el objetivo de que el alumno llegue preparado a clase. — Buscar lecturas o extractos de lecturas que los alumnos puedan procesar durante o antes de la sesión como fuente externa. — Buscar recursos de imagen o vídeo que permitan al alumno ver de una manera gráfica los estados y evolución de los algoritmos que se enseñan en este bloque de la asignatura…». Diseño previo del CIMA Teniendo en cuenta estas conclusiones, se ha diseñado el presente CIMA, que sigue siendo aplicable para el contexto de no-presencialidad que se tuvo en la experiencia anterior. Las características son: — Se ha adaptado el mapa de contenidos conforme a la variación en tiempo del CIMA. — Se han diseñado actividades que requieren del trabajo del alumno fuera del aula, dando más espacio al debate dentro en el aula. — Manteniendo la misma esencia que en el anterior CIMA, se ha adaptado la metodología para incluir ese tiempo de trabajo fuera del aula. — Se ha adaptado la secuencia de actividades a los nuevos contenidos. — Se han mantenido las mismas tareas para el seguimiento de la evolución del aprendizaje de los alumnos basado en los cuestionarios inicial y final y en la elaboración de las escaleras de aprendizaje. Mapa de contenidos Al abarcar este CIMA una parte algo más tardía de la asignatura y al haber sufrido modificaciones estructurales, el mapa de contenidos ha cambiado con respecto al del CIMA pasado. En el nuevo mapa se distinguen los siguientes grandes bloques de contenido: —Definición de problemas. Aquí se presentan problemas de diferente tipología cuya resolución es compleja. —Modelado de problemas. Aquí se abstraen los conceptos específicos de cada problema para expresarlos en un lenguaje común. Gran parte de este bloque ya se ha visto en clases anteriores. —Resolución de problemas. Los modelos anteriores se resuelven utilizando diferentes tipos de técnicas. Las técnicas de Programación lineal y la de Algoritmos genéticos ya han sido impartidas en clases anteriores. El diseño actual se centrará en la técnica de Algoritmos sobre Grafos. 2181 Esta obra se distribuye con la licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0.) Ciclo de Mejora en el Aula (CIMA) en la Asignatura de análisis y diseño de datos y algoritmos. Algoritmos de resolución de problemas sobre grafos virtuales Andrés Jiménez Ramírez Figura 1. Mapa de Contenidos del CIMA 2020. 2182 Esta obra se distribuye con la licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0.) Ciclo de Mejora en el Aula (CIMA) en la Asignatura de análisis y diseño de datos y algoritmos. Algoritmos de resolución de problemas sobre grafos virtuales Andrés Jiménez Ramírez Figura 2. Mapa de Contenidos para el diseño previo del CIMA 2021. Esta obra se distribuye con la licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0.) 2183 Ciclo de Mejora en el Aula (CIMA) en la asignatura de Análisis y Diseño de Datos y Algoritmos. Algoritmos de resolución de problemas sobre grafos virtuales Andrés Jiménez Ramírez —Implementación. Los diseños se llevan a código ejecutable para poder ser resueltos en un ordenador. —Actitudes. Aquí se refleja la importancia de las dimensiones del tiempo, la precisión y el consumo de memoria de los algoritmos. Con objeto de que se pueda observar su evolución, se incluye el Mapa de Contenidos del anterior CIMA (figura 1) y el Mapa de Contenidos que he elaborado para este (figura 2). Los bloques de contenidos no se enseñan de manera secuencial, sino que, en una misma sesión se desarrollarán contenidos de diferentes bloques. Modelo metodológico posible y secuencia de actividades El modelo metodológico, que se incluye en la figura 3, tiene como base el modelo metodológico constructivista (Bain, 2007), y potencia más el trabajo de ideación del alumno previo a la muestra de la solución posible por parte del docente, de manera que permita generar actividades de contraste. Figura 3. Modelo Metodológico posible. La secuencia detallada de las actividades de las 6 sesiones se muestra en las tablas siguientes (tablas 1 a 6): Esta obra se distribuye con la licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0.) 2184 Ciclo de Mejora en el Aula (CIMA) en la asignatura de Análisis y Diseño de Datos y Algoritmos. Algoritmos de resolución de problemas sobre grafos virtuales Andrés Jiménez Ramírez Tabla 1. Secuencia de actividades del día 1 1 Cuestionario Inicial 20 min Los alumnos responden individualmente el cuestionario, preguntando sus dudas si hace falta. Conocer el punto de partida del alumno. Que el alumno reflexione. 2 CP Contextualización: Transformación de modelos 1 45 min Presentar el tema actual y contar los orígenes que llevan al modelado con Grafos Virtuales. Describir las relaciones que existen entre el modelado original del problema y el modelado del Grafo Virtual; y ver una primera aproximación de la implementación en el framework de la asignatura. Aplicación de ejemplo sobre el problema de la Mochila. Que los alumnos vean que no es un problema nuevo, sino una forma nueva de verlo. Transformación de modelo, Grafo Virtual, Problema Mochila, Implementación en framework. 3 IA Ideación del alumno a través de ejercicio Tareas y Procesadores 35 min Realizar el ejercicio transformación del problema «Tareas y Procesadores». Que los alumnos sean capaces de proponer un modelado como grafo para un problema conocido como es el problema de las tareas y los procesadores. Transformación de modelo, Grafo Virtual, Problema «Tareas y Procesadores». 4DA-AC Resolución del ejercicio práctica anterior colaborativamente 10 min El profesor va repasando los diferentes puntos del ejercicio y los alumnos discuten sobre sus posibles soluciones. Para fomentar la participación, el profesor va poniendo encuestas online con diferentes posibles respuestas para que los alumnos decidan la más apropiada. El profesor conduce la discusión hacia los puntos más conflictivos y poniendo sobre el debate, si no sale, contenidos actitudinales. Que los alumnos se esfuercen en defender sus modelos y aprendan las debilidades detectadas por otros compañeros además de recapacitar sobre sus ideas preconcebidas. Transformación de modelo, Grafo Virtual, Problema «Tareas y Procesadores», Actitudes sobre precisión, tiempo y memoria. Tabla 2. Secuencia de actividades del día 2 1 CP Contextualización: Heurísticas 1 25 min Describir contextos donde un modelo, aunque correcto, no es suficiente por sí solo, sino que son necesario mecanismo de eficiencia como las heurísticas. Ver un primer ejemplo para el problema de la Mochila. Que los alumnos entiendan la necesidad de hacer eficientes sus problemas imaginando formas de plantear heurísticas. Grafo Virtual, Problema Mochila, Heurísticas. 2 IA Ideación de los alumnos a través de ejercicio Tareas y Procesadores 40 min Realizar el ejercicio implementación completa de Tareas y Procesadores. Que los alumnos apliquen tanto la implementación en el framework como las heurísticas para el problema ya modelado de Tareas y Procesadores. Problema «Tareas y Procesadores», Implementación en framework, Heurísticas. Esta obra se distribuye con la licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0.) 2185 Ciclo de Mejora en el Aula (CIMA) en la asignatura de Análisis y Diseño de Datos y Algoritmos. Algoritmos de resolución de problemas sobre grafos virtuales Andrés Jiménez Ramírez 3DA-AC Debate entre alumnos con incorporación de ideas del profesor 15 min Discusión sobre las diferentes alternativas de heurísticas y su efecto en el tiempo de ejecución. El profesor va reconduciendo la discusión hacia los puntos más conflictivos y poniendo sobre el debate, si no sale, contenidos actitudinales. Que los alumnos puedan ver y evaluar diferentes alternativas de algoritmos voraces junto a sus limitaciones. Problema «Tareas y Procesadores», Implementación en framework, Heurísticas, Actitudes sobre precisión, tiempo y memoria. 4 CR Conclusión general de Modelado e Implementación de GV 10 min Dar un breve repaso a los contenidos de las últimas dos clases que cubren todo el tema en general. Ayudar a los alumnos a dimensionar el tema. Transformación de modelo, Grafo Virtual, Implementación en framework, Heurísticas. 5 E Autoevaluación general de Modelado e Implementación de GV 20 min Hacer un examen autoevaluado sobre los conceptos aprendidos. Dar a los alumnos una visión del estado de su aprendizaje pudiendo identificar carencias existentes. Transformación de modelo, Grafo Virtual, Implementación en framework, Heurísticas. Tabla 3. Secuencia de actividades del día 3 1 CP Contextualización: Problemas abstracto de Conjuntos 10 min Describir dos problemas abstractos ya conocidos de «cobertura de conjuntos» y de «multiconjunto de enteros». Que los alumnos recuerden las características de estos problemas y su modelo inicial. Transformación de modelo, Problema de «cobertura de conjuntos», Problema de «multiconjunto de enteros». 2 IA Ideación de los alumnos a través de taller conceptual 70 min Realizar taller «Modelado y heurísticas» en grupos. Que los alumnos resuelvan ellos mismos dichos problemas a través de un taller guiado. Transformación de modelo, heurísticas, implementación en framework, problema de «cobertura de conjuntos», problema de «multiconjunto de enteros». 3DA-AC Debate entre alumnos con incorporación de ideas del profesor 30 min Discusión sobre las diferentes alternativas en los diferentes puntos. El profesor va reconduciendo la discusión hacia los puntos más conflictivos y poniendo sobre el debate, si no sale, contenidos actitudinales. Que los alumnos puedan ver y evaluar diferentes alternativas junto a sus limitaciones. Transformación de modelo, heurísticas, implementación en framework, problema de «cobertura de conjuntos», problema de «multiconjunto de enteros». Esta obra se distribuye con la licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0.) 2192 Ciclo de Mejora en el Aula (CIMA) en la asignatura de Análisis y Diseño de Datos y Algoritmos. Algoritmos de resolución de problemas sobre grafos virtuales Andrés Jiménez Ramírez Tabla 9. Niveles de respuesta y desafíos a pregunta 3 Nivel Tipo de respuesta Desafío de aprendizaje para subir de nivel Nivel 0 30,00 % No responde o no muestra un razonamiento válido Entender que los algoritmos consumen tiempo al ser ejecutados Nivel 1 65,00 % Describe cómo el tamaño del problema puede afectar al tiempo de resolución, pero no concreta en la precisión del algoritmo Darse cuenta de que una solución aproximada puede ser la única alternativa en ciertas situaciones Nivel 2 5,00 % Plantea una solución aproximada como alternativa a la solución exacta sin concretar en algoritmos concretos Conocer las diferentes técnicas aproximadas y su implicación en la resolución de problemas Nivel 3 0,00 % Da alternativas de algoritmos aproximados existentes Tabla 10. Niveles de respuesta y desafíos a pregunta 4 Nivel Tipo de respuesta Desafío de aprendizaje para subir de nivel Nivel 0 40,00 % No responde o no muestra un razonamiento válido Reconocer el consumo de memoria como parte inherente a un problema/ algoritmo Nivel 1 60,00 % Habla sobre la memoria del problema en base al tamaño de este, pero no en base al algoritmo Identificar que la memoria está asociada al algoritmo y no solo al problema Nivel 2 0,00 % Hace notar que cada algoritmo puede tener un consumo diferente en términos de memoria, aunque no lo relaciona con la precisión Clasificar las técnicas en base s su consumo de memoria e identificar cuando es necesario usarlas Nivel 3 0,00 % Identifica algoritmos concretos basados en memoria que afectan a la precisión Esta obra se distribuye con la licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0.) 2193 Ciclo de Mejora en el Aula (CIMA) en la asignatura de Análisis y Diseño de Datos y Algoritmos. Algoritmos de resolución de problemas sobre grafos virtuales Andrés Jiménez Ramírez Tabla 11. Niveles de respuesta y desafíos a pregunta 5 Nivel Tipo de respuesta Desafío de aprendizaje para subir de nivel Nivel 0 15,00 % No responde o no muestra un razonamiento válido Saber cómo se estructura un algorit mo básico Nivel 1 70,00 % Plantea un algoritmo, pero no hace referencia a las múltiples alternativas de este Darse cuenta de que hay que gestionar alternativas diferentes para resolver cada paso del problema Nivel 2 15,00 % Hace referencia las diferentes alternativas en cada paso del algoritmo sin concretar cuando debería parar el algoritmo o como devolver la solución mejor Darse cuenta de que cada alternativa llega a una solución y hay que ser capaces de recuperar la mejor de ellas Nivel 3 0,00 % Plantea un algoritmo con diferentes alternativas y con un caso base que va recuperando la mejor solución Aunque no se pudo completar el cuestionario final por un número suficiente de alumnos, de manera subjetiva el profesor si observó aprendizaje a lo largo de las sesiones. Además, los tres alumnos que respondieron al cuestionario final dieron respuestas que se encontraban entre el nivel2 y 3 de cada pregunta. Evaluación del CIMA Cuestiones a mantener y cambios a introducir para un futuro Ciclo de Mejora Aun no habiendo podido completar la evaluación del aprendizaje, considero este CIMA de manera positiva. La experiencia «parcial» de éste servirá para un futuro CIMA. En general, considero apropiado el mapa de contenidos y la secuencia de actividades planteadas. Tan solo requeriría hacer pequeños ajustes para no sobrepasar los tiempos de cada sesión e incluir actividades para fuera del aula. De manera más concreta planteo estas mejoras para el próximo CIMA: — Empezarlo antes para no sufrir de ausencia de alumnos en las últimas sesiones. Además, dado que la asignatura sufre mucho ausentismo en las últimas semanas de cada cuatrimestre, creo interesante medir la influencia de estos métodos docentes en dichas características. Aunque en mi experiencia ocurrió en las últimas sesiones, la presencia fue mayor que en otros grupos de la asignatura, a excepción de la última semana. Esta obra se distribuye con la licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0.) 2194 Ciclo de Mejora en el Aula (CIMA) en la asignatura de Análisis y Diseño de Datos y Algoritmos. Algoritmos de resolución de problemas sobre grafos virtuales Andrés Jiménez Ramírez — Añadir actividades que puedan ser realizadas fuera del tiempo del aula. El objetivo sería doble. Por un lado, permitiría al alumno asentar los conocimientos de la clase, y por otro, el alumno llegaría más preparado a clase. — Buscar lecturas o extractos de lecturas que los alumnos puedan procesar antes o durante las sesiones como fuentes externas. Como puntos a mantener, considero que la metodología, mapa de contenidos y secuencia de actividades deberían mantenerse. De igual manera, durante este CIMA los alumnos contaron con una encuesta online donde pudieron valorar la actuación del profesor de manera anónima respondiendo a cuestiones como: — ¿Qué te ha parecido la clase? — Si quieres comentar algo positivo, hazlo aquí — Si quieres comentar algo a mejor. hazlo aquí. Esto sirvió para mantener una conexión constante con el alumno y escuchar sus apreciaciones frente a esta innovación. En este CIMA se recibieron más de 30 valoraciones, todas positivas y con comentarios que animaban a continuar con la metodología. Referencias bibliográficas Bain, K. (2007). Lo que hacen los mejores profesores de universidad. Valencia. Publicacions de la Universitat de València. Delord, G., Hamed, S., Porlán, R. y De Alba, N. (2020). Los Ciclos de Mejora en el Aula. En N. De Alba y R. Porlán (Coord.), Docentes universitarios. Una formación centrada en la práctica (pp. 127-162). Madrid: Morata. Rivero, A. y Porlán, R. (2017). La evaluación en la enseñanza universitaria. En R. Porlán (Coord.), Enseñanza universitaria. Cómo mejorarla (pp. 73-91). Madrid: Morata. Finkel, D. L. (2008). Dar clase con la boca cerrada. Valencia: Publicacions de la Universitat de València.