Mejora de una asignatura para la formación del profesorado en programación basada en bloques

Uno de los principales retos para la introducción de una materia obligatoria de informática en niveles educativos preuniversitarios es la falta de profesorado formado en informática. En nuestra universidad ofrecemos un máster para formar profesores en competencia digital y programación. La asignatura “Programación y Pensamiento Computacional I” presenta una introducción a la programación basada en bloques. En el curso académico 2021/22 se realizó un diseño de la asignatura basada en cuatro lenguajes de bloques en orden creciente de complejidad. Aunque los alumnos valoraron muy positivamente la asignatura, se identificaron varias cuestiones mejorables. En la comunicación se presentan los cambios introducidos durante el curso 2022/23, que consisten en la eliminación del lenguaje Code.org, una revisión de los apuntes de Scratch, el desarrollo de nuevos ejercicios de autoestudio para ScratchJr y Scratch, y la transición de Scratch a App Inventor. Se presentan los resultados obtenidos de rendimiento de los alumnos y de aceptación de la asignatura. La asignatura ha consolidado su aceptación por los alumnos, pero los cambios introducidos no han redundado en una mejora apreciable y aún persiste como reto el aprendizaje de los elementos más complejos, principalmente App Inventor.One of the main challenges to introduce informatics as a mandatory subject matter in pre-college education is the lack of teachers adequately trained on informatics. Our university offers master’s studies aimed at teachers’ development in digital competence and computer programming. The course “Programming and computational thinking I” introduces block-based programming. In the academic year 2021/22, the course was designed as a sequence of four languages, in increasing order of complexity. The students rated the course very high, but a few issues were amenable to improvement. In this paper, we present the changes introduced for the academic year 2022/23, comprising the removal of Code.org, re-elaboration of Scratch lecture notes, development of additional self-study exercises for ScratchJr and Scratch, and transition between Scratch and App Inventor. The paper also presents the out-comes obtained on students’ performance and course acceptance. The course is consolidated according to students’ high acceptance. However, the changes introduced did not produce a significant enhancement of acceptance, and learning the most complex elements remains an open challenge, especially App Inventor.Este trabajo se ha financiado con el proyecto de investigación e-Madrid-CM (S2018/TCS-4307) de la Comunidad Autónoma de Madrid y los proyectos-puente PROGRAMA de la Universidad Juan Carlos (M2614 y M3035). El proyecto e-Madrid-CM también está financiado con los fondos estructurales FSE y FEDER

Búsqueda eficiente de soluciones para el Cyclic Cutwidth Minimization Problem, mediante algoritmos heurísticos

El desarrollo de este Trabajo Fin de Grado ha tenido lugar en el contexto de una beca de colaboración en el Departamento de Sistemas Informáticos de la Universidad Politécnica de Madrid. En concreto, este trabajo se enmarca en el contexto de la optimización y su objetivo principal ha sido proponer algoritmos heurísticos para abordar un problema de optimización conocido. La optimización es el proceso de búsqueda de la mejor solución posible para un determinado problema. Un problema de optimización consta generalmente de una gran cantidad de soluciones, un criterio para discriminar entre ellas y una función, denominada función objetivo, que determina la calidad de una solución dada. Resolver un problema de optimización de manera exacta puede llegar a ser muy costoso, siendo en ocasiones muy difícil determinar la mejor solución entre todas las soluciones, la óptima. Debido a la dificultad computacional que tienen muchos algoritmos para encontrar la solución óptima a un problema de optimización, cuando el tamaño del problema es grande, aparecen los denominados algoritmos heurísticos y metaheurísticos. Un algoritmo heurístico es un procedimiento simple, basado en el sentido común que, generalmente, encuentra una buena solución (no necesariamente la óptima) a problemas difíciles. Una metaheurística es un procedimiento que guía un algoritmo heurístico en la búsqueda eficiente de soluciones de calidad. En este Trabajo Fin de Grado se ha abordado, mediante técnicas heurísticas y metaheurísticas, el problema de optimización de la minimización del ancho de corte en grafos con disposición circular (CCMP. del inglés Cyclic Cutwidth Minimization Problem). El CCMP consiste en embeber un grafo candidato, dentro de otro grafo con estructura de ciclo (representado en disposición circular) de modo que el máximo número de aristas que cruzan el espacio entre cada dos vértices consecutivos del ciclo, sea minimizado. En la actualidad no se ha reportado un algoritmo que resuelva este problema para grafos genéricos. No obstante, en la literatura sí que se han encontrado procedimientos matemáticos exactos y cotas para grafos específicos. En este TFG se propone un algoritmo basado en la Búsqueda Tabú, cuyos resultados han sido comparados satisfactoriamente con el estado del arte, obteniendo un procedimiento para encontrar soluciones de alta calidad, en tiempos de cómputo reducido, para grafos generales. Abstract: The development of this Final Degree Project has taken place in the context of a collaboration grant in the Departamento de Sistemas Informáticos de la Universidad Politécnica de Madrid. Speciffically, this work is contextualized in the optimization area and its main objective is to propose heuristic algorithms to tackle an optimization problem. Optimization is the process of searching for the best possible solution for a given problem. An optimization problem generally has a large number of solutions, a criteria for discriminating between them and a function, called an objective function, which determines the quality of a given solution. Solving an optimization problem in an exact way can be very complex, being sometimes hard to determine the best solution among all solutions, the optimal one. Due to the computational difficulty that many algorithms have to find the optimal solution to an optimization problem, even more when the size of the problem is large, the so-called heuristic and metaheuristic algorithms get importance. A heuristic algorithm is a simple, common sense procedure that generally finds a good (not necessarily optimal) solution to a hard optimization problem. A metaheuristic is a procedure that guides heuristic algorithms to produce quality and efficient solutions. In this project, the Cyclic Cutwidth Minimization Problem (CCMP) has been tackled through heuristic and metaheuristic techniques. The CCMP consists in embedding a candidate graph in a host graph with cycle structure (represent as a circular arrangement), so that the maximum number of edges crossing the space between each two consecutive vertices a the cycle is minimized. Currently, no algorithm has been reported to solve this problem for generic graphs. However, exact mathematical procedures and bounds for speciffic graphs have been proposed in the literature. In this project an algorithm based on the Tabu Search, whose results have been compared satisfactorily with previous state-of-the-art methods, obtaining an algorithm to find high quality solutions, in reduced computing time and for any graph

Búsqueda eficiente de soluciones para el Cyclic Cutwidth Minimization Problem, mediante algoritmos heurísticos

El desarrollo de este Trabajo Fin de Grado ha tenido lugar en el contexto de una beca de colaboración en el Departamento de Sistemas Informáticos de la Universidad Politécnica de Madrid. En concreto, este trabajo se enmarca en el contexto de la optimización y su objetivo principal ha sido proponer algoritmos heurísticos para abordar un problema de optimización conocido. La optimización es el proceso de búsqueda de la mejor solución posible para un determinado problema. Un problema de optimización consta generalmente de una gran cantidad de soluciones, un criterio para discriminar entre ellas y una función, denominada función objetivo, que determina la calidad de una solución dada. Resolver un problema de optimización de manera exacta puede llegar a ser muy costoso, siendo en ocasiones muy difícil determinar la mejor solución entre todas las soluciones, la óptima. Debido a la dificultad computacional que tienen muchos algoritmos para encontrar la solución óptima a un problema de optimización, cuando el tamaño del problema es grande, aparecen los denominados algoritmos heurísticos y metaheurísticos. Un algoritmo heurístico es un procedimiento simple, basado en el sentido común que, generalmente, encuentra una buena solución (no necesariamente la óptima) a problemas difíciles. Una metaheurística es un procedimiento que guía un algoritmo heurístico en la búsqueda eficiente de soluciones de calidad. En este Trabajo Fin de Grado se ha abordado, mediante técnicas heurísticas y metaheurísticas, el problema de optimización de la minimización del ancho de corte en grafos con disposición circular (CCMP. del inglés Cyclic Cutwidth Minimization Problem). El CCMP consiste en embeber un grafo candidato, dentro de otro grafo con estructura de ciclo (representado en disposición circular) de modo que el máximo número de aristas que cruzan el espacio entre cada dos vértices consecutivos del ciclo, sea minimizado. En la actualidad no se ha reportado un algoritmo que resuelva este problema para grafos genéricos. No obstante, en la literatura sí que se han encontrado procedimientos matemáticos exactos y cotas para grafos específicos. En este TFG se propone un algoritmo basado en la Búsqueda Tabú, cuyos resultados han sido comparados satisfactoriamente con el estado del arte, obteniendo un procedimiento para encontrar soluciones de alta calidad, en tiempos de cómputo reducido, para grafos generales. Abstract: The development of this Final Degree Project has taken place in the context of a collaboration grant in the Departamento de Sistemas Informáticos de la Universidad Politécnica de Madrid. Speciffically, this work is contextualized in the optimization area and its main objective is to propose heuristic algorithms to tackle an optimization problem. Optimization is the process of searching for the best possible solution for a given problem. An optimization problem generally has a large number of solutions, a criteria for discriminating between them and a function, called an objective function, which determines the quality of a given solution. Solving an optimization problem in an exact way can be very complex, being sometimes hard to determine the best solution among all solutions, the optimal one. Due to the computational difficulty that many algorithms have to find the optimal solution to an optimization problem, even more when the size of the problem is large, the so-called heuristic and metaheuristic algorithms get importance. A heuristic algorithm is a simple, common sense procedure that generally finds a good (not necessarily optimal) solution to a hard optimization problem. A metaheuristic is a procedure that guides heuristic algorithms to produce quality and efficient solutions. In this project, the Cyclic Cutwidth Minimization Problem (CCMP) has been tackled through heuristic and metaheuristic techniques. The CCMP consists in embedding a candidate graph in a host graph with cycle structure (represent as a circular arrangement), so that the maximum number of edges crossing the space between each two consecutive vertices a the cycle is minimized. Currently, no algorithm has been reported to solve this problem for generic graphs. However, exact mathematical procedures and bounds for speciffic graphs have been proposed in the literature. In this project an algorithm based on the Tabu Search, whose results have been compared satisfactorily with previous state-of-the-art methods, obtaining an algorithm to find high quality solutions, in reduced computing time and for any graph