Pilares del Pensamiento Computacional
Dividir un problema complejo o sistema en partes más pequeñas, manejables y fáciles de entender.
Descomposición
Son los datos iniciales o variables que el sistema requiere para operar de forma correcta.
Entradas (Inputs)
Ante los mismos datos de entrada, el algoritmo debe generar de manera idéntica los mismos resultados siempre.
Determinismo
Es un marco de referencia universal creado por el matemático George Pólya para desarmar problemas complejos.
Método de Pólya
Representaciones gráficas estandarizadas que muestran visualmente la secuencia de pasos y el flujo lógico de decisiones utilizando formas geométricas predefinidas.
Diagramas de flujo
Buscar similitudes o patrones dentro y entre problemas para aplicar soluciones previas conocidas.
Reconocimiento de patrones
Los resultados o respuestas esperadas que resuelven directamente la necesidad planteada.
Salidas (Outputs)
Respetar y proteger activamente los datos personales de los usuarios recopilando solo la información estrictamente necesaria.
Privacidad por diseño
Comprender el propósito, el público al que va dirigido y la información básica obligatoria que se debe resolver o contener.
Comprender el problema
Un lenguaje de nivel intermedio entre el habla humana y el código de programación real, ideal para planificar la lógica sin preocuparse por la sintaxis compleja.
Pseudocódigo
Desarrollar instrucciones paso a paso para resolver el problema de manera sistemática y reproducible.
Algoritmos
Espacios de memoria cuyo valor puede cambiar durante la ejecución.
Variables
Evaluar y minimizar el consumo energético de los algoritmos y servidores para combatir la huella de carbono digital.
Responsabilidad ambiental
Asignar roles, definir secciones y programar el tiempo de cada fase para organizar la solución.
Elaborar un plan
Indicadores numéricos cuantificables que miden el rendimiento de un sistema, proceso o campaña para tomar decisiones que mejoren su eficiencia.
Métricas de optimización
Identificar y enfocarse únicamente en la información importante, ignorando los detalles irrelevantes.
Abstracción
Valores fijos que permanecen idénticos de principio a fin.
Constantes
Si los datos de entrada para resolver un problema contienen prejuicios del pasado, el algoritmo aprenderá y multiplicará esos mismos sesgos a gran escala.
Sesgos en los datos
Redactar contenidos, seleccionar elementos y armar la solución.
Ejecutar el plan
Minimizar el tiempo de ejecución que requiere un programa para completar su trabajo.
Complejidad temporal
Un conjunto ordenado, finito y sistemático de instrucciones o pasos que se siguen para resolver un problema o realizar una tarea específica.
Algoritmo
Un algoritmo siempre debe tener un número determinado de pasos y concluir en algún punto definido.
Finitud
Que funcione técnicamente no significa que sea éticamente correcto.
Dimensión ética de la tecnología
Hacer una lectura crítica de control: corregir faltas, revisar formatos y mejorar el balance visual o funcional
Revisar y reflexionar
Reducir el uso de memoria RAM e infraestructura lógica al resolver un problema