Presentacio1 jrovegno ct 2013
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  • Transformar problema real -> formulación matemática(Abstracción)

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  • 1. Presentación 1: CI69E Javier Rovegno Campos Trabajo de Título: Estudio y desarrollo del pensamiento computacional aplicado a la hidrología. Prof. Guía: James McPhee
  • 2. Introducción  ¿Qué es pensamiento computacional?:   “Se basa en conceptos fundamentales de las ciencias de la computación como la abstracción, solución de problemas, diseño de sistemas y comprensión del comportamiento humano.”   - Jeannette M. Wing -
  • 3. Sondeo  ¿Alguna vez habían escuchado sobre pensamiento computacional?   ¿Conocimiento de programación?   ¿Recuerdan conceptos como algoritmo iterativo, recursivo, etc.?
  • 4. Motivación  Aprender matemáticas a través de la computación:      Plantear las preguntas adecuadas Transformar problema real -> formulación matemática Computar formulación matemática ---> al mundo real (Verificación)    Conrad Wolfram
  • 5. Motivación  Aprender matemáticas a través de la computación:      Plantear las preguntas adecuadas Transformar problema real -> formulación matemática Computar (cálculo, álgebra, procedimientos, etc.) formulación matemática ---> al mundo real (Verificación)    Conrad Wolfram
  • 6. Desarrollo de habilidades  Ser capaz de escribir y leer pequeños programas.   Ampliar el vocabulario con las herramientas computacionales.   Aprender las capacidades y limitaciones fundamentales de la computación.   Una habilidad estratégica es la habilidad de transformar problemas del ambiente científico en problemas del ambiente computacional.   Prof. Eric Grimson
  • 7. Desafío “Si usted escoge una respuesta al azar para esta pregunta, ¿cual es la probabilidad de que sea correcta? A) 25% B) 50% C) 60% D) 25%”
  • 8. Desafío “Si usted escoge una respuesta al azar para esta pregunta, ¿cual es la probabilidad de que sea correcta? A) 25% B) 50% C) 60% D) 25%”
  • 9. Respuesta La pregunta es auto referente, es una meta pregunta, recuerden, que dice: “si usted escoge una respuesta a esta pregunta al azar”. Resulta que esta pregunta tiene 2 respuestas que dicen 25% A y D. Entonces la probabilidad en esta pregunta es 2 sobre 4 (porque cada respuesta es independiente una de otra), o sea 50%. Entonces la respuesta sería B: 50%. “Si usted escoge una respuesta al azar para esta pregunta, ¿cual es la probabilidad de que sea correcta? A) 25% B) 50% C) 60% D) 25%”
  • 10. Desarrollo de la eScience
  • 11. Campos de la ciencia Divide y vencerás: Resolver un problema difícil, dividiéndolo en partes más simples tantas veces como sea necesario, hasta que la resolución de las partes se torna obvia
  • 12. Pero el mundo real es complejo y existe un cuello de botella
  • 13. Espacios transdisciplinarios "The saddest aspect of life right now is that science gathers knowledge faster than society gathers wisdom." (Isaac Asimov) "Sabemos muchísimo, pero entendemos muy poco..." (Manfred Max-Neef)
  • 14. ¿Como desarrollar el entendimiento humano?  Espacios transdisciplinarios     Lenguaje Matemáticas Computación    Cuando las disciplinas desarrollan en conjunto su trabajo en redes de cooperación.
  • 15. Pensamiento Computacional Aplicado a la hidrología
  • 16. Pensamiento Computacional Aplicado a la Hidrología
  • 17. Pensamiento Computacional Aplicado a la Hidrología
  • 18. Pensamiento Computacional Aplicado a calidad del agua
  • 19. Pensamiento Computacional en el problema de la educación
  • 20. Además podemos aprender de su forma de trabajo    Agilidad en el desarrollo de software. La calidad en el desarrollo de software.
  • 21. Conclusiones  Desarrollar el pensamiento computacional es clave para prepararnos a los actuales desafíos científicos  La apertura a un nuevo paradigma científico nos abre un mundo de nuevas alternativas.  Las computadoras nos permiten enfocarnos en desarrollar al máximo las capacidades humanas.
  • 22. Referencias 1.The Fourth Paradigm “Data-Intensive Scientific Discovery” Microsoft Research (2009). 2.Introduction to Computer Science and Programming, Fall 2008. Prof. Grimson Eric, Prof. Guttag John, MIT Course Number 6.00, level Undergraduate. 3.Artículo “Computational Thinking” Communications of the ACM, Marzo 2006. Volumen 49, Número 3. Wing Jeanette, 2006. 4.Software quality in climate modelling, Jon Pipitone, Graduate Department of Computer Science, University of Toronto, 2010. 5.Un modelo empírico de enseñanza de las metodologías ágiles: El caso del curso CC62V – Taller de metodologías ágiles de desarrollo de software. Villena Agustín, Marzo 2008, Universidad de Chile. 6.El Desafío, http://www.lnds.net/blog/2011/11/desafio.html