México · Aprendizajes Esperados SEP
3o de Preparatoria Tecnología
Este curso prepara a los estudiantes de último año de preparatoria en el desarrollo de software complejo y la gestión de infraestructuras digitales. Se enfoca en la resolución de problemas reales mediante el pensamiento computacional, la seguridad de la información y la ética en la inteligencia artificial.
01Pensamiento Computacional y Algoritmos Complejos
Exploración de estructuras de datos avanzadas y lógica de programación para optimizar procesos.
Los estudiantes exploran los pilares del pensamiento computacional: descomposición, reconocimiento de patrones, abstracción y algoritmos.
Los estudiantes implementan y comparan listas enlazadas simples y dobles, analizando sus ventajas y desventajas en diferentes escenarios.
Los estudiantes implementan pilas (LIFO) y colas (FIFO) y analizan sus aplicaciones en la gestión de tareas y procesos.
Los estudiantes aprenden a evaluar la eficiencia de algoritmos utilizando la notación Big O para predecir su rendimiento.
Los estudiantes implementan y comparan algoritmos de búsqueda (lineal, binaria) y ordenamiento (burbuja, selección, inserción, quicksort, mergesort).
Los estudiantes comprenden el concepto de recursividad y resuelven problemas simples como el factorial o la serie de Fibonacci de forma recursiva.
Los estudiantes aplican recursividad para resolver problemas más complejos como el laberinto o el problema de las N-reinas, introduciendo el concepto de backtracking.
Los estudiantes resuelven problemas de optimización utilizando programación dinámica, identificando subproblemas superpuestos y estructuras óptimas.
Los estudiantes exploran el concepto de árboles binarios y sus recorridos (preorden, inorden, postorden), entendiendo su utilidad en la organización jerárquica de datos.
Los estudiantes introducen los grafos como estructuras de datos para modelar relaciones complejas y exploran algoritmos básicos como BFS y DFS.
02Desarrollo de Aplicaciones y Arquitectura de Software
Diseño y construcción de aplicaciones funcionales utilizando paradigmas modernos de programación.
Los estudiantes identifican los conceptos de clases, objetos, atributos y métodos, modelando entidades del mundo real en código.
Los estudiantes aplican los principios de herencia para crear jerarquías de clases y polimorfismo para manejar objetos de diferentes tipos de manera uniforme.
Los estudiantes implementan encapsulamiento para proteger la integridad de los datos y abstracción para ocultar detalles de implementación.
Los estudiantes exploran los principios fundamentales de diseño de interfaces de usuario (UI) y experiencia de usuario (UX), como usabilidad, accesibilidad y estética.
Los estudiantes diseñan prototipos de baja y alta fidelidad y realizan pruebas de usabilidad para recopilar retroalimentación y mejorar la interfaz.
Los estudiantes analizan diferentes modelos SDLC como Cascada, Espiral y V, comprendiendo sus fases y cuándo aplicar cada uno.
Los estudiantes exploran las metodologías ágiles Scrum y Kanban, sus roles, artefactos y eventos, y cómo promueven la entrega incremental de valor.
Los estudiantes aprenden a utilizar Git para el control de versiones, gestionando ramas, fusiones y resolviendo conflictos en proyectos colaborativos.
Los estudiantes comprenden los conceptos básicos de la arquitectura de software, patrones arquitectónicos y la importancia de las decisiones de diseño.
Los estudiantes construyen interfaces web interactivas utilizando HTML para la estructura, CSS para el estilo y JavaScript para la interactividad.
03Redes, Conectividad y Ciberseguridad
Comprensión del funcionamiento del internet y la protección de activos digitales.
Los estudiantes exploran los conceptos básicos de redes, tipos de redes (LAN, WAN) y diferentes topologías de red (estrella, bus, anillo).
Los estudiantes analizan el modelo OSI de 7 capas y el modelo TCP/IP, comprendiendo cómo los datos viajan a través de la red.
Los estudiantes aprenden sobre direcciones IP (IPv4, IPv6), subnetting y el Sistema de Nombres de Dominio (DNS) y su funcionamiento.
Los estudiantes introducen los pilares de la ciberseguridad: confidencialidad, integridad y disponibilidad (CIA), y sus implicaciones.
Los estudiantes identifican diferentes tipos de amenazas (malware, phishing, DDoS) y ataques cibernéticos, comprendiendo sus mecanismos.
Los estudiantes exploran medidas de seguridad como firewalls, antivirus, cifrado y autenticación multifactor para proteger sistemas y datos.
Los estudiantes analizan la importancia de la privacidad de datos, regulaciones como GDPR/LFPDPPP y las mejores prácticas para proteger la información personal.
Los estudiantes comprenden los componentes clave del IoT (sensores, actuadores, conectividad, plataforma) y sus aplicaciones en la vida cotidiana.
Los estudiantes analizan los desafíos de seguridad, privacidad y escalabilidad del IoT, así como sus oportunidades en la automatización y recolección de datos.
Los estudiantes exploran los conceptos de computación en la nube (IaaS, PaaS, SaaS) y edge computing, comprendiendo sus ventajas y desventajas.
04Análisis de Datos e Inteligencia Artificial
Procesamiento de grandes volúmenes de información y fundamentos de aprendizaje automático.
Los estudiantes comprenden los conceptos de bases de datos, sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) y el modelado entidad-relación.
Los estudiantes aplican los principios de normalización (1FN, 2FN, 3FN) para diseñar bases de datos relacionales robustas y sin redundancia.
Los estudiantes escriben consultas SQL para seleccionar, filtrar y recuperar datos de una o varias tablas.
Los estudiantes utilizan JOINs para combinar datos de múltiples tablas, funciones de agregación y subconsultas para resolver problemas complejos.
Los estudiantes distinguen entre IA, Machine Learning y Deep Learning, comprendiendo sus aplicaciones y limitaciones.
Los estudiantes exploran los paradigmas de aprendizaje supervisado (regresión, clasificación) y no supervisado (clustering), y sus casos de uso.
Los estudiantes aprenden técnicas de limpieza, transformación y exploración de datos para preparar conjuntos de datos para el análisis y el Machine Learning.
Los estudiantes aplican principios de diseño para crear visualizaciones claras, precisas y atractivas que comuniquen información de manera efectiva.
Los estudiantes utilizan herramientas como hojas de cálculo avanzadas o bibliotecas de programación (ej. Matplotlib, Seaborn) para crear diversas visualizaciones.
Los estudiantes exploran el concepto de Big Data (Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad, Valor) y sus tecnologías asociadas.
05Impacto Social y Ética Tecnológica
Análisis de las consecuencias de la tecnología en la sociedad, la economía y el medio ambiente.
Los estudiantes analizan cómo los sesgos en los datos de entrenamiento pueden llevar a algoritmos discriminatorios y sus implicaciones sociales.
Los estudiantes exploran la necesidad de sistemas de IA transparentes y explicables para comprender sus decisiones y generar confianza.
Los estudiantes debaten sobre la responsabilidad legal y ética de los sistemas autónomos y la delegación de decisiones a la IA.
Los estudiantes evalúan el impacto ambiental del consumo energético de centros de datos, dispositivos y la producción de hardware.
Los estudiantes analizan el problema global del e-waste, sus impactos ambientales y las soluciones para su reciclaje y gestión sostenible.
Los estudiantes exploran cómo la tecnología (IoT, IA, Big Data) puede ser utilizada para monitorear el medio ambiente, optimizar recursos y promover la sustentabilidad.
Los estudiantes reflexionan sobre el equilibrio entre la seguridad, la vigilancia y el derecho a la privacidad en la era digital.
Los estudiantes analizan el impacto de las redes sociales en la libertad de expresión, la propagación de desinformación y sus consecuencias sociales.
Los estudiantes examinan la brecha digital, sus causas y consecuencias, y las iniciativas para promover un acceso equitativo a la tecnología.
Los estudiantes analizan cómo la automatización y la IA están transformando el mercado laboral, creando nuevos roles y desafíos éticos.
06Proyecto Integrador de Innovación
Aplicación de conocimientos para resolver un problema de la comunidad mediante tecnología.
Los estudiantes identifican problemas reales en su comunidad y aplican las fases de empatía y definición del pensamiento de diseño.
Los estudiantes generan múltiples ideas de solución para el problema identificado, utilizando técnicas de brainstorming y creatividad.
Los estudiantes crean prototipos rápidos y de baja fidelidad para probar sus ideas con usuarios reales y obtener retroalimentación temprana.
Los estudiantes elaboran un plan detallado del proyecto, incluyendo arquitectura, tecnologías a utilizar y cronograma de desarrollo.
Los estudiantes construyen la solución tecnológica, aplicando los conocimientos de programación, bases de datos y desarrollo de interfaces.
Los estudiantes realizan pruebas unitarias, de integración y de sistema para identificar y corregir errores, asegurando la funcionalidad y calidad.
Los estudiantes implementan mecanismos para recopilar retroalimentación de usuarios reales y analizan los datos para identificar áreas de mejora.
Los estudiantes estructuran una presentación efectiva, utilizando técnicas de storytelling para comunicar el problema, la solución y el impacto.
Los estudiantes realizan una demostración en vivo de su prototipo y responden preguntas de la audiencia, defendiendo sus decisiones de diseño y desarrollo.
Los estudiantes reflexionan sobre el proceso de desarrollo, los aprendizajes obtenidos y proponen posibles caminos para el futuro del proyecto.