Plan de estudios
Cada línea de investigación es un itinerario que recorre las cuatro fases del modelo MILC. En cada módulo declaramos qué se aprende (resultado de aprendizaje), qué se produce (evidencia real) y cómo se verifica (indicador de logro).
Cuatro fases, un mismo camino.
El modelo MILC (Modelo de Investigación Liberadora y Científica) estructura el aprendizaje investigativo en cuatro fases. Todas las líneas las recorren en orden.
Escucha
Escuchar, observar y problematizar la realidad tecnológica del estudiante y su comunidad.
Sistematización
Ordenar información, reconocer patrones, construir criterios, documentar procesos y formular explicaciones.
Praxis
Diseñar, experimentar, programar, prototipar, comunicar o intervenir una situación concreta.
Evaluación liberadora
Valorar evidencias, impactos, aprendizajes, errores, mejoras y compromisos éticos.
Perfil del investigador ConectaTE.
Al completar un itinerario, el estudiante ha sostenido una pregunta propia y la ha llevado de la curiosidad a la evidencia, con método, ética y voz.
- ✓ Formula preguntas investigables y las delimita con criterio.
- ✓ Busca, ordena y cita información con rigor (APA 7ª).
- ✓ Diseña, experimenta o prototipa para producir evidencia real.
- ✓ Comunica hallazgos y reconoce los límites y la ética de su trabajo.
Astronomía y ciencia ciudadana
Mirar el cielo de Cartago
Observa el cielo local e identifica preguntas investigables sobre estrellas, planetas y objetos del cielo profundo.
- ◆ Bitácora de observación
- ◆ Lista de preguntas de investigación priorizadas
Formula al menos una pregunta investigable, delimitada y verificable.
Datos que hablan del cielo
Organiza y analiza datos astronómicos reales (curvas de luz, catálogos, imágenes) reconociendo patrones.
- ◆ Gráfica de una curva de luz o tránsito
- ◆ Ficha de fuentes citadas en APA 7ª
Interpreta correctamente un patrón (por ejemplo, un tránsito planetario) a partir de los datos.
Del ojo al instrumento: fotómetro micro:bit
Construye y calibra un fotómetro con micro:bit para medir el brillo del cielo, y aporta sus datos a una campaña de ciencia ciudadana (RECA, NASA-IASC).
- ◆ Fotómetro micro:bit calibrado con umbrales (usa el sensor de luz integrado, sin cablear nada), con su pseudocódigo y 5 escenarios de prueba
- ◆ Serie de medidas del brillo del cielo en 3 noches, contrastada con la magnitud límite que estimó a ojo en el módulo 1
- ◆ Reporte de detección o medición para la campaña (candidato a exoplaneta o asteroide)
Su fotómetro distingue cielos de distinto brillo con umbrales calibrados, y sus datos se entregan conforme al protocolo de la campaña.
Comunicar y cuidar el conocimiento
Comunica hallazgos y valora el alcance, los límites y la ética de su investigación.
- ◆ Póster o ponencia
- ◆ Conclusión con límites y nuevas preguntas
Sustenta hallazgos ante un público y reconoce los límites de su evidencia.
Pensamiento computacional y algoritmia
Problemas que piden lógica
Reconoce, en su entorno, problemas que pueden abordarse con pensamiento computacional, y distingue los que piden otra cosa.
- ◆ Colección de 6+ problemas cotidianos marcados como «pide lógica» o «pide otra cosa», con su razón
- ◆ Un problema reformulado en formato DADO --- SE QUIERE --- TAL QUE, con criterio de éxito verificable
- ◆ Árbol de subproblemas con cada rama marcada (LISTA / PARTIR / SIN REMIENDO) y un patrón nombrado
Descompone un problema en subproblemas resolubles: cada rama se sostiene sola y su criterio de éxito se puede verificar.
Patrones y algoritmos
Representa soluciones mediante patrones, abstracciones y algoritmos (diagramas, pseudocódigo).
- ◆ Diagrama de flujo o pseudocódigo de un algoritmo propio
- ◆ Tabla comparativa de estrategias
Justifica cuál algoritmo es más eficiente y por qué, contando pasos en el peor caso.
Resolver contra el reto
Resuelve retos tipo Bebras y problemas algorítmicos aplicando estrategias sistemáticas.
- ◆ Set de retos resueltos con explicación del razonamiento
- ◆ Participación en la prueba Bebras
Resuelve un reto nuevo explicando su estrategia en voz alta mientras la usa.
Pensar sobre el propio pensar
Evalúa la eficiencia, los límites y las implicaciones de sus soluciones.
- ◆ Reflexión metacognitiva
- ◆ Propuesta de mejora de una solución previa
Identifica una mejora concreta, la fundamenta con evidencia y dice cómo verificará que mejoró.
Inteligencia artificial y datos
La IA en mi vida
Identifica dónde y cómo la IA interviene en su entorno y qué preguntas éticas plantea.
- ◆ Mapa de usos de IA en su cotidianidad
- ◆ Preguntas éticas priorizadas
Distingue, con argumentos, entre un uso responsable y uno problemático de la IA.
Datos que enseñan
Recolecta, limpia y organiza un conjunto de datos y reconoce cómo un modelo aprende de ellos.
- ◆ Conjunto de datos propio y documentado
- ◆ Ficha del problema y las variables
Explica la relación entre los datos y lo que el modelo puede aprender.
Entrenar y probar
Experimenta con un modelo o herramienta de IA (clasificación, reconocimiento) y evalúa su desempeño.
- ◆ Prototipo o experimento de IA
- ◆ Registro de resultados y errores
Reporta el desempeño del modelo con al menos una métrica y un caso de error.
IA con criterio
Valora los sesgos, los límites y los impactos sociales de su experimento con IA.
- ◆ Informe de límites y sesgos
- ◆ Decálogo de uso ético para su comunidad
Señala un sesgo o riesgo real y propone una salvaguarda.
Robótica y sistemas embebidos
Cosas que podrían reaccionar
Detecta necesidades de su entorno que un sistema capaz de percibir y actuar podría atender, y reconoce qué sensor del micro:bit las alcanza.
- ◆ Lista de necesidades y funciones deseadas
- ◆ Mapa de sensores del micro:bit (luz, temperatura, acelerómetro, botones) frente a cada necesidad
Define qué debe percibir y qué debe hacer el dispositivo, y con cuál sensor.
De la idea al pseudocódigo
Diseña la lógica de su sistema (sensor → umbral → acción) en pseudocódigo y diagrama de flujo antes de tocar un solo bloque.
- ◆ Pseudocódigo y diagrama de flujo de la lógica
- ◆ Tabla de umbrales con su método de calibración
- ◆ Lista de materiales
Su lógica es coherente entre lo que percibe y lo que ejecuta, y sus umbrales se justifican con medidas, no con supuestos.
Construir y programar en MakeCode
Construye y programa en MakeCode un prototipo funcional que responde a su entorno, y lo somete a escenarios de prueba.
- ◆ Prototipo funcional con micro:bit
- ◆ Programa MakeCode comentado
- ◆ 5 escenarios de prueba con resultado esperado / real
- ◆ Video de funcionamiento
El prototipo cumple la función definida en una prueba real y supera los 5 escenarios documentados.
Probar, medir, mejorar
Depura, evalúa el desempeño y las fallas de su prototipo, e itera una mejora sostenida en evidencia.
- ◆ Registro de pruebas, fallas y depuración
- ◆ Versión mejorada y documentada
- ◆ Nota de límites: a quién sirve el dispositivo y a quién no
Documenta una iteración de mejora basada en evidencia y nombra un límite real de su solución.
Innovación social y tecnología
El problema de mi comunidad
Escucha y delimita un problema real de su comunidad susceptible de una solución tecnológica.
- ◆ Diagnóstico del problema con voces de la comunidad
- ◆ Pregunta de diseño
Enuncia el problema desde la voz de los afectados, no solo la propia.
Entender antes de resolver
Investiga causas, antecedentes y soluciones existentes, citando fuentes con rigor (APA 7ª).
- ◆ Estado del arte breve
- ◆ Mapa de causas y actores
Fundamenta el problema con al menos tres fuentes confiables.
Del prototipo a la comunidad
Diseña, prototipa y prueba una solución con pensamiento de diseño centrado en las personas.
- ◆ Prototipo de la solución
- ◆ Evidencia de prueba con usuarios reales
Recoge retroalimentación de usuarios y ajusta el prototipo.
Medir el impacto y el sentido
Evalúa el impacto, la sostenibilidad y la dimensión ética de su solución.
- ◆ Informe de impacto
- ◆ Pitch o ponencia (por ejemplo, Solve for Tomorrow)
Demuestra el impacto con evidencia y reconoce sus límites éticos.