Guía didáctica de Programación Científica

Fundamentación

La Universidad de Guanajuato, comprometida con la excelencia académica y la integración de herramientas avanzadas en la formación de sus estudiantes, presenta el curso «Programación Científica». Este curso está diseñado para proporcionar una comprensión profunda del uso de MATLAB en la resolución de problemas científicos y de ingeniería, preparando a los estudiantes para enfrentar los desafíos técnicos de la investigación y el desarrollo en diversas disciplinas.

En un mundo cada vez más impulsado por los datos y la automatización, la programación científica ha emergido como una habilidad esencial para el análisis y la solución de problemas complejos. MATLAB, una de las herramientas más poderosas y versátiles en este campo, se ha consolidado como un estándar en la industria y la academia debido a su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos, realizar cálculos numéricos avanzados y visualizar resultados de manera efectiva.

El uso de MATLAB en la programación científica permite a los profesionales y estudiantes abordar una amplia gama de aplicaciones, desde el análisis de datos en biotecnología y la simulación de sistemas dinámicos en ingeniería, hasta la modelización de fenómenos físicos en ciencias aplicadas. La integración de MATLAB en el proceso de enseñanza y aprendizaje no solo facilita la comprensión de conceptos complejos, sino que también fomenta el desarrollo de habilidades prácticas que son altamente valoradas en el mercado laboral.

Este curso tiene como objetivo no solo proporcionar una sólida base teórica en los principios de la programación científica, sino también capacitar a los estudiantes para aplicar estos conocimientos en contextos reales utilizando MATLAB. Los estudiantes aprenderán a diseñar, implementar y optimizar algoritmos para resolver problemas específicos en áreas como la física, la química, la biología, la ingeniería y la economía. Además, el curso enfatiza la importancia de la visualización de datos y la interpretación de resultados, habilidades críticas para la comunicación efectiva de hallazgos científicos.

La relevancia de desarrollar competencias en programación científica se ve acentuada al considerar el papel crucial que juega en el avance de la investigación y la innovación tecnológica. Al dominar el uso de MATLAB, los estudiantes estarán equipados para contribuir de manera significativa al progreso en sus respectivos campos, impulsando la frontera del conocimiento y la aplicación práctica de la ciencia y la ingeniería.

En resumen, el curso «Programación Científica» no solo busca dotar a los estudiantes de las habilidades necesarias para utilizar MATLAB de manera efectiva, sino también inspirarles a 2 aplicar estas habilidades en la resolución de problemas complejos, promoviendo así la innovación y el desarrollo sostenible en diversas disciplinas científicas y tecnológicas

Competencias generales

Desarrolla la capacidad de diseñar, implementar y optimizar algoritmos científicos utilizando MATLAB, aplicando conocimientos avanzados de programación y análisis de datos para resolver problemas complejos en diversas disciplinas científicas y tecnológicas, promoviendo así la innovación, la eficiencia y el avance del conocimiento en sus respectivos campos de estudio.

Contenido temático

1. Introducción a MATLAB y conceptos básicos
2. Control de flujo y funciones de MATLAB
3. Manipulación y visualización de datos
4. Aplicaciones prácticas en Ciencias e Ingeniería

Metodología de trabajo

Para el trabajo presencial se deberá considerar lo siguiente:

Al inicio de la sesión

• La o el docente comenzará la sesión en el lugar y hora establecidos en la planeación didáctica.
• Se realizará una breve introducción al tema y se comunicará el objetivo didáctico de la sesión.

Durante el desarrollo de la sesión

• Se realizará una exposición sucinta del tema a fin de contribuir en el desarrollo de los saberes teóricos, procedimentales y actitudinales establecidos en la competencia general del curso.
• Se podrán realizar actividades de exposición, solución de problemas, estudio de caso, entre otras.
• Se analizarán los ejemplos y problemas a desarrollar para la comprensión integral del tema en cuastión.

Al cierre de la sesión

• Se proporcionará un espacio para preguntas y respuestas con el objeto de asegurar los aprendizajes en las y los participantes.
• La o el docente realizará un resumen de los puntos más relevantes de la sesión y, posteriormente, realizará el cierre formal de la sesión.

Para el trabajo a distancia, se utilizará un sistema de gestión del aprendizaje en donde se deberá considerar lo siguiente:

• Materiales: se encontrarán en el ambiente digital de aprendizaje referencia a lecturas, videos y otros recursos didácticos complementarios.
• Interacción en plataforma: se podrán utilizar herramientas de comunicación como foros para el análisis de las temáticas planteadas.
• Actividades: se establecerá un examen de conocimientos y una consigna en cada clase que servirá de evidencia de los aprendizajes del estudiante.
• Seguimiento del participante: el seguimiento será constante, con el objetivo de acompañar y sostener el aprendizaje

Criterios de evaluación

Los criterios de evaluación son los siguientes:

• Claridad en la expresión evitando sobre y malentendidos.
• Se observará el nivel de pertinencia del participante, sus posibilidades para aportar conceptos, dudas y comentarios.
• Se prestará especial interés al nivel de disposición a la tarea y compromiso con el aprendizaje.
• La evaluación mantendrá un enfoque holístico que involucre lo cuantitativo y cualitativo.
• El 100% de la calificación se basará en el desempeño, entregables y las pruebas de conocimiento.

Para aprobar es necesario cumplir en tiempo y forma los siguientes requisitos durante el desarrollo de la unidad de aprendizaje:

• Revisión y reflexión de los materiales porporcionados en plataforma digital.
• Participación pertinente en las actividades que así lo especifiquen.
• Resolución de las consignas encomendadas en cada sesión.

Las ponderaciones en el proceso de evaluación se basarán en los siguientes porcentajes:

Bibliografía o Material didáctico complementario

• MATHWORKS (2016), Programming. Manual The Mathworks.
• MATHWORKS (2016), Getting started with MATLAB. Manual The mathworks.
• DEITEL, DEITEL, (2013), Cómo programar en C++ novena Ed., Prentice-Hall.
• RAMIREZ. FELIPE, (2007), Introducción a la programación – algoritmos y su implementación en vb.net, c#, java y c++ – 2. Ed. Isbn 978-970-15-1280-7, Alfaomega
• PETER AITKEN (1994), Aprendiendo a programar en 21 días. ISBN 968-880-444-4. Prentice-Hall.

Créditos