Herramienta educativa para el proceso de enseñanza-aprendizaje de la técnica Backtracking

Autores
Barbieri, Walter Joaquín; Luque, Mauro Manuel
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Pereira, Claudia Teresa
Martinez, Liliana Inés
Descripción
La recursividad es una herramienta muy potente para la solución de problemas complejos, sin embargo constituye uno de los conceptos más difíciles de entender por los alumnos cuando están aprendiendo a analizar y diseñar algoritmos. Una de las tendencias actuales para ayudar a solucionar este problema es utilizar técnicas de visualización de algoritmos con el objetivo de facilitar al alumno la comprensión de los mismos. En este Trabajo Final se propone el desarrollo de una herramienta que consiste en una aplicación web orientada a la visualización gráfica de un conjunto de algoritmos que resuelven problemas clásicos utilizando la técnica Backtracking. Esta herramienta genera visualizaciones dinámicas del espacio de solución para dichos algoritmos, junto con una serie de opciones que, en función de las necesidades de cada estudiante, le ayude a entender el funcionamiento de los métodos recursivos. También cuenta con la sección orientada a la visualización gráfica de la complejidad temporal, para que los alumnos puedan analizar el impacto de los diversos tamaños de entrada para dichos algoritmos.
Recursion is a very powerful tool for solving complex problems; however, it is often one of the most challenging concepts for students to grasp when learning how to analyze and design algorithms. One current trend to address this issue is the use of algorithm visualization techniques with the aim of facilitating students' understanding of the technique. This Final Project proposes the development of a web application focused on the graphical visualization of a set of traditional Backtracking algorithms. This tool generates dynamic visualizations of the solution space for these algorithms, accompanied by a range of options that, according to each student's needs, aid in their comprehension of recursive methods. Additionally, it includes a section dedicated to the graphical visualization of temporal complexity, allowing students to analyze the impact of varying input sizes on these algorithms.
Fil: Barbieri, Walter Joaquín. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Luque, Mauro Manuel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Pereira, Claudia Teresa. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Martinez, Liliana Inés. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Materia
Herramienta educativa
Proceso de enseñanza-aprendizaje
Técnica Backtracking
Técnicas de visualización de algoritmos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/
Repositorio
RIDAA (UNICEN)
Institución
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires
OAI Identificador
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Recursion is a very powerful tool for solving complex problems; however, it is often one of the most challenging concepts for students to grasp when learning how to analyze and design algorithms. One current trend to address this issue is the use of algorithm visualization techniques with the aim of facilitating students' understanding of the technique. This Final Project proposes the development of a web application focused on the graphical visualization of a set of traditional Backtracking algorithms. This tool generates dynamic visualizations of the solution space for these algorithms, accompanied by a range of options that, according to each student's needs, aid in their comprehension of recursive methods. Additionally, it includes a section dedicated to the graphical visualization of temporal complexity, allowing students to analyze the impact of varying input sizes on these algorithms.
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