ABP+DataSet: proyectos grupales de programación en primer año de la universidad

• Autores: Colussi, Natalia; Monjelat, Natalia
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; aprendizaje basado en proyectos y problemas; primer curso de programación en Python; didáctica en ciencias de la computación; DataSet; pensamiento computacional; project and problem based learning; DataSets; Python; first course of programming; computational thinking
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

Este artículo analiza una propuesta didáctica basada en la metodología de Aprendizaje Basado en Proyectos y Problemas (ABP), implementada en el redictado de la asignatura Programación II de la Licenciatura en Ciencias de la Computación, con el objetivo de conocer las opiniones de los participantes sobre la experiencia. En este caso, se propuso un trabajo grupal en el que se utilizaron Datasets con características específicas para practicar conceptos fundamentales como strings, tuplas, listas, diccionarios y archivos. El enfoque se centró en el manejo de grandes volúmenes de datos, cuya complejidad exige soluciones computacionales, y se empleó el lenguaje Python junto al módulo streamlit para el desarrollo de aplicaciones con front-end y back-end integrados. Al finalizar el curso, se realizó una encuesta a 35 estudiantes. Las respuestas reflejaron una valoración positiva: los Datasets fueron percibidos como novedosos, simples y relevantes por su conexión con datos reales. Sin embargo, también se identificaron dificultades, especialmente en la lectura de archivos CSV, la extracción de datos y el tratamiento de valores vacíos. En conclusión, la propuesta resultó innovadora y útil, fortaleciendo tanto el aprendizaje técnico como el trabajo colaborativo en la resolución de problemas.
This article analyzes a didactic proposal based on the Project and Problem-Based Learning (PBL) methodology, implemented in the second dictation of Programming II within the Bachelor's Degree in Computer Science, aiming to acknowledge students' opinions about the experience. In this case, a guided group project was proposed, using specifically designed Datasets to practice fundamental concepts such as strings, tuples, lists, dictionaries, and files. The focus was on working with large volumes of data, which require computational solutions. Python was used along with the streamlit module to develop applications integrating both front-end and back-end components. At the end of the course, a survey was conducted with 35 students to gather their feedback. The responses reflected a positive perception: the Datasets were seen as novel, simple, and relevant due to their connection with real-world data. However, some difficulties were also reported, particularly with reading CSV files, extracting data, and handling missing values. In conclusion, the proposal proved to be innovative and beneficial, strengthening both technical skills and collaborative problem-solving abilities.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa