Reflexiones sobre la impartición de asignaturas de algoritmos

• J. Ángel Velázquez Iturbide ^[1]
  1. [1] Universidad Rey Juan Carlos
• Localización: Actas de las Jornadas sobre la Enseñanza Universitaria de la Informática (JENUI), ISSN 2531-0607, Nº. 8, 2023 (Ejemplar dedicado a: Actas de las XXIX Jornadas sobre la Enseñanza Universitaria de la Informática. Granada, del 5 al 7 de julio de 2023 / coord. por José Antonio Cruz Lemus , Nuria Medina Medina , María José Rodríguez Fortiz ), págs. 407-414
• Idioma: español
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    Ha habido más debate sobre la enseñanza de la introducción a la programación que sobre la enseñanza de cualquier otra materia informática. Sin embargo, es aconsejable, incluso necesario, debatir sobre la docencia de esta materia. Esta comunicación es una reflexión sobre la docencia de la algoritmia, abordando tres temas. Primero, se resalta que los problemas resueltos con varias técnicas destacadas de diseño son de optimización, comentando algunas implicaciones de este hecho. Segundo, se aboga por un enfoque experimental para el aprendizaje de los algoritmos, complementario del más extendido enfoque formal. En concreto, mostramos cómo pueden usarse la visualización y la comparación experimental para que los algoritmos sean más concretos para los alumnos. Tercero, se argumenta que algunos modelos conceptuales presentes en la mayoría de los libros de texto sobre algoritmos son imprecisos, dificultando el aprendizaje de los temas correspondientes. Analizamos esta cuestión en tres técnicas de diseño de algoritmos: la técnica voraz, programación dinámica y ramificación y poda.

  • English

    There has been more debate about the teaching of introductory programming than the teaching of any other informatics matter. However, it is advisable, even necessary, to discuss how to teach this subject matter. This position paper meditates on this concern by addressing three themes. Firstly, it is remarked that problems addressed by several common algorithm design techniques are optimization problems, and some implications are discussed. Secondly, it is advocated an experiential approach to learning algorithms, which would complement the more usual formal approach. In particular, we show how visualization and benchmarking can be used to make algorithms more concrete to students. Thirdly, it is argued that some conceptual models present in most algorithm textbooks are imprecise, making difficult to learn their corresponding topics