Una profesora entrega una función que ordena resultados y avisa que falla con una lista vacía. Un estudiante obtiene de la IA una versión corregida, pero no puede explicar por qué ocurría el error. El programa funciona en el ejemplo; eso todavía no permite valorar qué comprende quien lo entrega. Esta actividad conecta lectura, diseño, depuración y comprobación del código.
Un programa o solución computacional ejecuta reglas para resolver una tarea definida. Puede ser un script breve, una aplicación o una parte de un sistema. Como producto de aprendizaje importa que responda a requisitos y que el estudiante explique decisiones significativas. Generar más líneas no demuestra mayor dominio, y un programa que funciona con una sola entrada puede fallar en otras condiciones.
Ponlo en práctica: corregir y justificar una decisión#
El propósito es que el estudiante traduzca un problema en reglas, siga su ejecución, formule una hipótesis de error y pruebe una corrección. La descomposición se observa al separar responsabilidades; el pensamiento lógico, al explicar condiciones y resultados; la depuración, al relacionar síntoma, causa y cambio.
El docente proporciona un fragmento pequeño, requisitos claros y datos ficticios. Por ejemplo, ordenar puntuaciones de mayor a menor y devolver una lista vacía cuando no hay registros. Delimita el entorno de ejecución y decide qué parte conviene escribir desde cero. Si el objetivo es aprender a depurar, no exige al mismo tiempo construir una aplicación completa.
- El estudiante describe entradas, salidas y condiciones. Recorre manualmente un caso y explica qué hace cada bloque relevante antes de modificarlo.
- Ejecuta un caso que falla y escribe una hipótesis. Puede pedir a la IA que cuestione su explicación, pero contrasta la respuesta con la ejecución y la documentación disponible.
- Propone una corrección acotada y explica por qué debería resolver el fallo. Conserva el caso que lo mostró.
- Diseña pruebas que cubran el requisito y condiciones relevantes: lista vacía, un elemento, empates y una entrada normal, según el ejercicio. Declara resultados esperados antes de ejecutar.
- Revisa si la corrección mantiene los comportamientos que ya funcionaban. Presenta el código, resultados y una explicación breve de una decisión de diseño o depuración.
El docente devuelve una pregunta sobre una ejecución distinta a la demostrada. La entrega incluye instrucciones mínimas para ejecutar y datos de prueba; no necesita capturar cada conversación ni documentar todos los cambios cosméticos.
Un error que no se corrige ocultándolo#
En un ejemplo ficticio, la función intenta leer el primer elemento antes de comprobar si existe. Con una lista vacía falla. El estudiante identifica esa relación y propone devolver una lista vacía antes de acceder al elemento. La IA sugiere capturar cualquier error y devolver un resultado por defecto.
El estudiante descarta esa solución general porque podría ocultar otros problemas del programa. Añade la comprobación específica y ejecuta los casos acordados. Con [7, 9, 7] espera [9, 7, 7]; con [], espera []. Explica que los empates conservan las dos puntuaciones y que la ausencia de datos no es un error que deba inventar un valor.
La evidencia suficiente incluye hipótesis, cambio y resultados comparados. «Ya no aparece el error» no basta si el programa elimina registros o devuelve cualquier salida. Tampoco es suficiente que la IA explique el código: el estudiante debe poder reconstruir una ejecución y justificar qué verificó.
Tres literacidades y seis formas de trabajo#
La operativa se practica al delimitar el fragmento, preparar entradas ficticias y entender qué tipo de ayuda se pide. La crítica aparece al rechazar la captura indiscriminada de errores y revisar pruebas insuficientes. La co-creación puede desarrollarse al elaborar alternativas de implementación con IA y dirigir su integración y comprobación.
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| Forma de trabajo | Aplicación y evidencia |
|---|---|
| Exploración | Comparar estrategias para resolver el requisito; elegir según claridad y condiciones del ejercicio. |
| Apoyo | Pedir una explicación de un bloque o una pista de depuración; comprobarla con una ejecución manual. |
| Análisis | Revisar resultados, casos límite o duplicaciones; distinguir un error real de una preferencia de estilo. |
| Interlocución crítica | Cuestionar si las pruebas cubren lo prometido y proponer una entrada que examine un supuesto. |
| Cocreación y capacidad crítica | Elaborar una variante, integrarla y probar que conserva requisitos mientras mejora algo definido. |
| Transformación | Reorganizar la solución o el proceso de trabajo para atender una necesidad distinta y comparar sus efectos. |
Estas formas son opciones que pueden elegirse según el propósito; no forman una secuencia obligatoria ni equivalen a niveles fijos de la taxonomía de Bloom. La demanda cognitiva depende de la tarea y de la explicación solicitada, no del nombre del lenguaje o del número de iteraciones con IA.
Evaluación de funcionamiento y comprensión#
Se revisa el código junto con sus pruebas y decisiones. El profesor distingue conocer una explicación memorizada de poder aplicar esa comprensión a una entrada nueva o localizar una condición relevante.
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| Criterio | Evidencia suficiente | Por revisar |
|---|---|---|
| Requisitos | Entradas, salidas y condiciones están declaradas y se relacionan con el código. | Se entrega una solución que cambia el problema sin explicarlo. |
| Comprensión | El estudiante reconstruye una ejecución y explica bloques relevantes. | Repite una descripción que no coincide con el programa. |
| Depuración | La hipótesis se contrasta y el cambio atiende una causa identificada. | Se reemplaza todo el código sin saber qué fallaba. |
| Pruebas | Se comparan resultados esperados y obtenidos, incluidos casos que examinan supuestos. | Sólo se muestra la entrada del ejemplo inicial. |
| Decisión de mejora | Se explica qué aporta el cambio y qué costo o límite conserva. | Se acepta una variante por parecer más avanzada. |
Para valorar transformación se establece una referencia: por ejemplo, un proceso manual de ordenar datos o una solución que obliga a repetir código. Se define qué cambia, se prueba con tareas comparables y se revisan claridad, esfuerzo y errores. La utilidad de acortar un programa se comprueba al revisar si conserva los requisitos y facilita explicar su funcionamiento en ese curso.
IA para diseñar la actividad y para depurar#
Prompt docente:
Diseña una actividad de programación para [grupo y objetivo] en [entorno]. Usa datos ficticios y un problema acotado con requisitos explícitos. Incluye lectura de código, un error interpretable, pruebas con resultados esperados y una explicación de revisión. Separa funcionamiento de comprensión. No evalúes cantidad de prompts ni generes una aplicación innecesariamente extensa; ofrece apoyo sin IA.
El docente ejecuta el material en el entorno del curso y comprueba que el error y las pruebas correspondan al aprendizaje buscado.
Ayuda para el estudiante: «Este fragmento falla con esta entrada. Mi hipótesis es [explicación]. Señala qué parte de la ejecución la apoya o contradice y sugiere una prueba; no reemplaces todo el programa». Antes de compartir, utiliza ejemplos mínimos sin claves, datos personales ni información de sistemas ajenos.
Adaptación y continuidad#
En ciencias puede procesarse una tabla didáctica; en humanidades, organizar registros; en artes, controlar una secuencia. Cambian requisitos y criterios de comprobación. Sin IA, la revisión puede realizarse con documentación, trazas y pares. Se ofrecen entornos de texto accesibles y se permite explicar mediante una traza tabulada cuando una animación visual no sea adecuada.
El modelado matemático desarrolla las relaciones que pueden implementarse. El modelo virtual o simulación examina escenarios y supuestos. El diseño de sistemas amplía la organización de componentes.
Procedencia de la propuesta#
Esta actividad desarrolla los usos de IA y las habilidades descritos para «Programa o solución computacional» en las bases de productos de aprendizaje y de uso y evaluación, fila 43. La secuencia, el ejemplo didáctico y los criterios específicos son una elaboración de este catálogo para adaptar al curso; no establecen una política institucional.