Què es fa a l’àrea de programació i tractament de dades

1.- Algorítmia i programació: Ens iniciarem al pensament computacional confeccionant algoritmes en forma de diagrames de flux clàssics i diagrames Nassi-Shneiderman.

Aprofitarem aquests mètodes per estudiar les estructures de programació bàsiques.

Simultàniament, introduirem el llenguatge de programació PYTHON.

2.- Gestió de projectes: Ens familiaritzarem amb les etapes del cicle de vida d’un projecte, a partir de la identificació d’un problema establirem els requisits que ha de complir el codi per finalment realitzar el programa. També utilitzarem eines de detecció i correcció d’errors del codi.

3.- Tipus de dades i tractament de dades: Definirem i utilitzarem diferents tipus de dades i estructures de PYTHON. Crearem i efectuarem operacions amb bases de dades SQLITE.

4.- Publicació i documentació: Documentarem el procés de confecció d’un programa des de l’algoritme inicial fins a la guia d’usuari.

5.- Aplicació en entorns simulats: Realitzarem programes en codi PYTHON per obtenir dades horàries, geolocalització i connexió amb dispositius.

On es publicaran i s’entregaran les tasques

La plataforma usada com a mitjà d'intercanvi d’informació (publicació de continguts, tasques i lliurament d’aquestes) serà el CLASSROOM del compte corporatiu @iessantamaria de cada alumne.

La publicació de notes i rúbriques de correcció es realitzarà utilitzant les plataformes Additio i Gestib

Continguts

A. Bloc d’algorísmia i programació

- Algorísmia. Descomposició del problema. Estructuració de la informació. Seqüenciació del procés. Disseny.

- Programació estructurada. Estructura seqüencial. Estructures condicionals. Estructures iteratives.

- Cost computacional. Iniciació i estructures de control eficients.

- Programació Orientada a Objectes. El món real com a conjunt d’objectes. Interacció

entre objectes. Herència. Polimorfisme.

B. Gestió de projectes

- De l’anàlisi al manteniment.

- Planificació.

- Metodologies. Metodologies àgils. Control de versions.

- Prototipatge.

C. Bloc de tractament de dades

- Tipus de dades. Dades simples. Estructures de dades.

- Selecció del tipus de dades en funció del context plantejat.

- Bases de dades. Lògica de conjunts. Creació de bases de dades.

- Consulta mitjançant repositoris (bases de dades, APIs, fitxers de text...).

D. Publicació i documentació

- Experiència d’usuari. Usabilitat. Utilitat. Eficiència.

- Presentació de la informació.

- Documentació del procés.

- Tipus de documents.

E. Aplicació en entorns simulats

- Iniciació als conceptes: Realitat augmentada i Dades massives («Big Data»),

Procediment d’avaluació

Els productes creats es classifiquen en NO AVALUABLES i AVALUABLES. Tant uns com els altres consisteixen a resoldre en codi de programació (python) i algoritmes (pseint) un problema real o un repte, o, en el cas de l’enginyeria de programari, confeccionar la documentació que acompanya una aplicació.

Productes NO AVALUABLES:

La seva finalitat és introduir determinats sabers, resoldre dubtes, assimilar i consolidar conceptes, tècniques i mètodes de programació i enginyeria de programari.

Estan dissenyats per una durada de dues sessions. Durant la primera sessió, aplicant la metodologia de treball  cooperatiu, l’alumnat treballarà en grups (2 / 3 alumnes) amb tota autonomia per explorar diferents solucions, tot i que el professor dirigirà el procés creatiu i tècnic en funció dels progressos de cada grup. Durant la segona sessió el professor proposarà una possible solució al problema enunciat i l’alumnat realitzarà les aportacions que consideri oportunes o exposarà les dificultats que han impedit trobar-ne una solució.

Són d’entrega obligatòria a través de l’aula virtual d’aprenentatge, però no computaran directament en la qualificació dels criteris d’avaluació de l'àrea. Els productes no avaluables, juntament amb l’observació d’aula per part del professor, són els instruments utilitzats per arrodonir tant les qualificacions finals dels criteris de qualificació com de l’àrea.

Productes AVALUABLES:

La seva finalitat és qualificar el procés d’aprenentatge dels criteris d’avaluació de l’àrea a través de rúbriques de correcció.

Estan dissenyats per una durada de dues sessions. Durant la primera sessió l’alumnat treballarà individualment amb la possibilitat de consultar fonts externes. Durant la segona sessió el professor suggerirà una possible solució al problema enunciat i l’alumnat farà l'autoavaluació del seu producte final.

Són d’entrega obligatòria a través de l’aula virtual d’aprenentatge i aporten una qualificació numèrica als criteris d’avaluació finals de l'àrea.

Qualificació

Per l’essència de l'àrea de programació i tractament de dades els productes finals tindran format digital dels tipus enumerats a continuació:

1. Fitxer en format .pseint (algoritme).
2. Fitxer en format .py (script python).
3. Fitxer en format .doc per confeccionar la documentació que acompanya a una aplicació informàtica en el marc de l’enginyeria de programari.

Aquestes evidències es lliuraran a través de l’aula virtual d’aprenentatge en els terminis establerts a classe i es qualificaran mitjançant rúbriques de correcció.

Les rúbriques de correcció estan dissenyades per qualificar els criteris d’avaluació de l’àrea implicats en el producte creat en el marc de la situació d’aprenentatge. Les qualificacions obtingudes contribueixen directament a la qualificació final del criteri d’avaluació mitjançant la mitjana ponderada d’aquests.

Els instruments d’avaluació utilitzats per fer l’arrodoniment de la qualificació final de cada criteri d’avaluació són l’entrega dels productes no avaluables realitzats correctament i l’observació d’aula per part del professor.