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El Asombro y la Razón: Introducción al Quehacer Filosófico · I Bimestre

Del Mito al Logos: Los Presocráticos

Estudio del tránsito del pensamiento mágico-religioso a la explicación racional en la Grecia antigua, enfocándose en los primeros filósofos.

Preguntas Clave

  1. ¿Cómo explica la transición del mito al logos el cambio en la forma de entender el mundo?
  2. ¿Compara las explicaciones míticas con las racionales de los presocráticos?
  3. ¿Evalúa la relevancia de los primeros intentos racionales en la formación del pensamiento occidental?

Aprendizajes Esperados SEP

SEP EMS: Origen del Pensamiento FilosóficoSEP EMS: Transición del Pensamiento Mítico al Racional
Grado: 3o de Preparatoria
Asignatura: Filosofía
Unidad: El Asombro y la Razón: Introducción al Quehacer Filosófico
Período: I Bimestre

Acerca de este tema

La optimización de algoritmos introduce a los estudiantes en el análisis de la eficiencia mediante la notación Big O. En este nivel, no basta con que un programa 'corra'; debe hacerlo de la forma más rápida y económica posible en términos de hardware. Este tema conecta directamente con la sustentabilidad tecnológica y la competitividad en el desarrollo de software moderno.

Los alumnos exploran cómo pequeños cambios en la lógica de un bucle pueden transformar un proceso que tarda segundos en uno que tarda milisegundos. Esta sensibilidad hacia el rendimiento es crucial para el perfil de egreso de la EMS en México. Los estudiantes asimilan mejor estos conceptos de complejidad cuando comparan resultados de diferentes estrategias de resolución en tiempo real.

Ideas de aprendizaje activo

Cuidado con estas ideas erróneas

Idea errónea comúnAsumir que una computadora más potente soluciona un algoritmo ineficiente.

Qué enseñar en su lugar

Se debe demostrar que con datos masivos, incluso la mejor PC fallará ante un algoritmo cuadrático. Las comparaciones de tiempo de ejecución con diferentes volúmenes de datos ayudan a desmentir esto.

Idea errónea comúnConfundir brevedad de código con eficiencia.

Qué enseñar en su lugar

A veces menos líneas de código ocultan funciones integradas muy costosas. El análisis paso a paso de lo que hace el procesador ayuda a entender el costo real de cada instrucción.

¿Listo para enseñar este tema?

Genera una misión de aprendizaje activo completa y lista para el salón en segundos.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la notación Big O de forma sencilla?
Es una forma de medir cómo aumenta el tiempo de ejecución de un programa a medida que le damos más datos. Ayuda a predecir si una aplicación se trabará cuando tenga miles de usuarios.
¿Es necesario ser experto en matemáticas para optimizar?
No, se requiere más lógica que cálculo avanzado. En preparatoria nos enfocamos en entender el crecimiento de las funciones y el sentido común aplicado al orden de los procesos.
¿Cómo benefician las estrategias de aprendizaje activo a la enseñanza de optimización?
Las estrategias activas como las competencias de búsqueda permiten a los estudiantes 'sentir' la ineficiencia. Ver físicamente cómo un compañero termina una tarea en dos pasos mientras otro requiere veinte hace que la teoría de la complejidad sea evidente y memorable, eliminando la abstracción excesiva de las fórmulas matemáticas.
¿Por qué es importante la optimización para el medio ambiente?
Un código ineficiente consume más ciclos de CPU, lo que se traduce en mayor consumo de energía en servidores y dispositivos. Optimizar es también una práctica de tecnología verde.

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