Programa y Planificación Algoritmos y estructuras de datos

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Programa de Cátedra 
 
 
 
 
Asignatura: Algoritmos y 
Estructuras de Datos 
Departamento: Ing. Sistemas de 
Información 
Bloque: Tecnologías Básicas Área: Programación 
Régimen: Segundo Trimestre 
 
Horas semanales: 10 hs. 
Tipo: Troncal 
Horas semestrales/anuales: 
160 hs. 
Carrera: Ingeniería en Sistemas de 
Información 
Nivel (Año): 
 
1° 2° 3°
 
4° 5° 6°
 
 
Ciclo lectivo: 2022 
 
Integrantes de la Cátedra: 
 
 
- Profesor Titular: 
Escriba el nombre del profesor titular de la cátedra e indique tipo y n° de dedicaciones. 
- Profesor Asociado: 
Patricia Ontiveros, Profesor Asociado Ordinario, 2 D.S. 
 Profesor/es Adjunto/s: 
Nombre del Profesor Tipo de Dedicación Cantidad de Dedicaciones 
Germán Bianchini Profesor Adjunto Ordinario 1 D.S. 
Germán Bianchini Profesor Adjunto Interino 1 D.S. 
Pablo Wilkinson Profesor Adjunto Interino 1 D.S. 
 
 
- Auxiliares de Docencia: 
Nombre del Profesor Categoría Tipo de Dedicación Cantidad de 
Dedicaciones 
Eugenia Alfonso JTP Ordinario Simple 1 
Eugenia Alfonso JTP Interino Simple 1 
Susana Oviedo JTP Interino Simple 1 
Susana Oviedo JTP Interino Simple 1 
 
 
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Adriana José JTP Interino Simple 1 
Ana Laura Diedrichs Ayte. 1ra Simple 0,5 
 
a) Fundamentación de la materia dentro del plan de estudios 
ALGORITMOS Y ESTRUCTURA DE DATOS es una asignatura del 1er. Nivel de la curricula de Ingeniería 
en Sistemas de Información de la Universidad Tecnológica Nacional. Forma parte del área de 
Programación. 
 
La citada curricula del Ingeniero en Sistemas organiza los contenidos en áreas: 
 
a. Formación básica homogénea 
b. Programación 
c. Computación 
d. Sistemas de Información 
e. Gestión Ingenieril 
f. Modelos 
 
El perfil profesional de Ingeniería en Sistemas de Información requiere una formación muy fuerte en los 
fundamentos de programación y en los conceptos de estructura de datos, ya que entre sus 
incumbencias requiere tener los conocimientos que le permitan planificar, dirigir, ejecutar y controlar 
los procesos de relevamiento, análisis, diseño, programación, implementación y prueba de los Sistemas 
de Información, como así también evaluar y seleccionar los sistemas de programación disponibles con 
miras a su utilización en Sistemas de Información. 
 
Aprender a programar no es fácil ni rápido, por eso esta cátedra pretende que el alumno conozca la 
metodología y fundamentos de programación necesarios para que el estudiante aprenda la lógica de la 
programación independientemente de los lenguajes que pueda usar. 
 
b) Objetivos de la materia 
 
Objetivos Generales: 
 (Según Plan de Estudios vigente) 
- Identificar problemas algorítmicos. 
- Conocer el proceso de diseño e implementación de software. 
- Aplicar las herramientas fundamentales representativas de los procesos, integrando la sintaxis 
elemental de un lenguaje de programación en el laboratorio asociado 
 
 
 Objetivos Específicos: 
Objetivos buscados por la Cátedra: 
Los algoritmos y las estructuras de datos constituyen los dos pilares básicos de la programación, por eso 
esta materia tiene como objetivos primordiales enseñar los fundamentos de programación de manera 
tal que el alumno aprenda la lógica de la programación, como así también que aprenda a formular 
soluciones de problemas mediante la aplicación de algoritmos. 
 
 
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Objetivos de logros para el estudiante 
- Que el alumno pueda identificar problemas algorítmicos. Lograr que el alumno sea capaz de analizar, 
comprender y resolver una amplia variedad de problemas algorítmicos, diseñando e implementando 
soluciones eficientes y de calidad, como resultado de la aplicación de un proceso metódico. 
- Que el alumno logre conocer el proceso de diseño e implementación de software. 
- Que el alumno sepa aplicar las herramientas fundamentales representativas de los procesos, 
integrando la sintaxis elemental de un lenguaje de programación en el laboratorio asociado. 
 
 
c) Contenidos Mínimos (según Ordenanza N° 1150/2007) 
- Concepto de dato. 
- Tipos de datos simples. 
- Tipo abstracto de datos. 
- Estructuras de control básicas: secuencial, condicional, cíclica. 
- Estrategias de resolución. 
- Estructuras de datos: registros, arreglos y archivos. 
- Abstracciones con procedimientos y funciones. 
- Pasaje de parámetros. 
- Estructuras de datos lineales (Pilas-Colas). 
- Algoritmos de búsqueda, recorrido y ordenamiento. 
- Archivos de acceso secuencial y aleatorio: organizaciones y accesos. 
- Procesamiento básico. 
- Recursividad. 
- Nociones de complejidad computacional. 
- Noción de orden de complejidad. 
 
 
d) Programa Analítico 
 
UNIDAD 
TEMÁTICA 
CONTENIDOS 
1 
ALGORITMOS: 
ANÁLISIS Y 
DISEÑO 
 
 
1.1. El algoritmo: concepto. 
1.2. El programa. 
1.3. Proceso de programación: 
1.3.1. definición del problema: identificar el problema, establecer los 
límites; 
1.3.2. análisis del algoritmo: comprender el problema, determinar datos de 
entrada y salida; 
1.3.3. diseño del algoritmo: diseño de la solución; 
1.3.4. codificación del programa: edición, compilación, programa fuente, 
programa objeto; 
1.3.5. implantación del programa: instalación y puesta en funcionamiento; 
1.3.6. mantenimiento del programa. 
1.4. Diseño general de un algoritmo. Estructura general de un programa. Entrada 
 
 
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UNIDAD 
TEMÁTICA 
CONTENIDOS 
y Salida de datos. Operación de asignación. Calidad de un programa. 
 
2 
TIPOS DE DATOS, 
OPERACIONES Y 
EXPRESIONES 
 
2.1. Tipos de datos: numéricos, cadena de caracteres. Variables. Constantes. 
2.2. Operaciones primitivas elementales: declaraciones. Lectura de datos de 
entrada. Operadores aritméticos y lógicos, precedencia y orden de 
evaluación. Operaciones aritméticas fundamentales: suma, resta, 
multiplicación, división, asignación. 
2.3. Formación de expresiones aritméticas. 
 
3 
CONSTRUCCIÓN 
DE ALGORITMOS 
 
3.1. Programación modular. Programación estructurada. Recursos abstractos. 
Razonamiento Top-down. 
3.2. Técnicas de diseño de algoritmos: método “divide y vencerás”. 
3.3. Estructuras básicas: secuencial, alternativa, repetitiva. Secuencial: Concepto. 
Selectiva: Conceptos. Condicional. Elección entre dos alternativas. Elección 
entre varias alternativas. Repetitiva: Conceptos. Repetición fija, repetición 
comprobada al final, repetición comprobada al inicio: Mientras, repetir, variar 
e iterar. 
3.4. Ensayo. Determinación de recorrido, caminos alternativos, definición de 
entrada y de salida. Puesta a punto. Errores. 
3.5. Teoría de la complejidad computacional, recursos: tiempo y espacio. Orden de 
complejidad: el algoritmo más eficiente. Análisis de los algoritmos: análisis del 
peor caso, análisis del caso promedio. Costo computacional. 
 
4 
SUBPROGRAMAS: 
FUNCIONES Y 
SUBRUTINAS 
 
4.1 Subrutinas o Procedimientos y Funciones: conceptos. 
4.2 Aplicación del principio “divide y vencerás”. 
4.3 Concepto de variables locales y globales. 
4.4 Llamado y encabezamiento. 
4.5 Argumentos o Parámetros por valor y por referencia 
4.6 Beneficios de subprogramas 
 
5 
ARREGLOS 
 
5.1 Arreglos unidimensionales: definición, subíndices. Operaciones. 
5.2 Arreglos multidimensionales: definición, subíndices. Operaciones. 
5.3 Sección transversal. Transpuesta. 
5.4 Búsqueda y ordenamiento: Búsqueda secuencial y binaria. Ordenamiento por 
selección, por intercambio: método de la burbuja, por partición en 
intercambio: quicksort. 
 
6 
REGISTROS y 
ARCHIVOS 
 
6.1. Registros: definiciones, formación de registros, claves de identificación. 
Operaciones. Uso de registros en subprogramas. 
6.2. Archivos: definición. Clasificación de los archivos por función. Maneras de 
accesar archivos. Organizaciones de archivos. Operaciones sobre archivos. 
6.3. Organización de archivos secuenciales: definiciones, almacenamiento, 
operaciones básicas. Acceso secuencial y al azar.Indexación. 
 
7 7.1. Programación recursiva. 
 
 
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UNIDAD 
TEMÁTICA 
CONTENIDOS 
RECURSIVIDAD 
 
7.2. Componentes: estado base, relación recurrente. 
7.3. Funciones y procedimientos recursivos. 
 
8 
TIPOS DE DATOS 
ABSTRACTOS 
FUNDAMENTALES 
 
 
8.1 Estructuras de datos lineales: Listas, Pilas y Colas. Listas: de elementos 
secuenciales. Definición, operaciones. Pilas: Definición, operaciones. Colas: 
Definición, operaciones. Comportamiento de colas. 
8.2 Listas enlazadas: Concepto, representación. Operaciones básicas: inserción, 
eliminación. Manejo del espacio disponible. 
8.3 Listas doblemente enlazadas: conceptos básicos. Operaciones básicas: 
inserción, eliminación. 
8.4 Estructuras de datos no lineales: Grafos y Árboles 
 
 
 
 
e) Programa de Examen 
Idem programa analítico 
 
f) Trabajos Prácticos 
 
Clase Nro. 1: Resolución de algoritmos Que los alumnos ejerciten resolución 
de problemas vinculados con 
actividades cotidianas, comenzando a 
familiarizarse con los pasos para 
resolución de algoritmos. 
Clase Nro. 2:Tipos de Datos Que los alumnos identifiquen 
distintos tipos de datos, operadores y 
operaciones, pudiendo clasificar 
expresiones y resolverlas. 
Clase Nro. 3: Estructuras básicas de construcción de programas. 
Prueba. 
Que los alumnos construyan sus 
primeros pseudocódigos, a partir de 
las nociones de secuencia y 
selectivas, incluyendo la prueba de 
los programas realizados. 
Clase Nro. 4: Estructuras de control de flujos Que los alumnos construyan sus 
primeros pseudocódigos, a partir de 
las nociones de selectivas y 
repetitivas. Que identifiquen los 
bloques de inicialización, proceso y 
salida. Que puedan seleccionar la 
estructura correcta para la iteración 
del algoritmo y apliquen nociones de 
 
 
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contador y acumulador. 
Clase Nro. 5: Estructuras de control de flujos Que los alumnos construyan 
pseudocódigos, a partir de las 
nociones de selectivas y repetitivas, 
combinándolas según las 
necesidades. Que sean capaces de 
identificar errores en otros 
algoritmos, realizar modificaciones 
en función a cambios en los 
problemas planteados inicialmente. 
Que pueda realizar el análisis de 
complejidad computacional sobre un 
algoritmo. 
Clase Nro. 6: Subprogramas Que los alumnos construyan 
pseudocódigos con subprogramas, 
aprendiendo a utilizar los diferentes 
tipos de pasaje de parámetros. 
Clase Nro. 7: Arreglos unidimensionales. Búsqueda y 
ordenamiento. 
 
Que los alumnos construyan 
pseudocódigos a partir de las 
nociones de arreglos de una 
dimensión, aprendiendo a manipular 
los elementos del mismo. Que los 
alumnos conozcan cómo realizar 
búsquedas y ordenamiento de 
valores sobre arreglos y apliquen la 
técnica “divide y vencerás”. 
Clase Nro. 8: Arreglos multidimensionales. 
 
Que los alumnos construyan 
pseudocódigos a partir de las 
nociones de arreglos de varias 
dimensiones, aprendiendo a 
manipular los elementos del mismo 
Clase Nro. 9: Registros. 
 
Que el alumno trabajo con tipos de 
datos estructurados: registros. Que 
puedan identificar de una situación 
real los datos necesarios para 
organizarlos en un registro. 
Clase nro. 10: Recursividad. Que los alumnos construyan 
subprogramas recursivos, 
comprendiendo la naturaleza 
recursiva de algunos problemas y 
dominando los conceptos de relación 
de recurrencia y estado base. 
Clase nro. 11: Estructuras de datos lineales. 
 
Que los alumnos conozcan las 
estructuras de datos lineales, las 
operaciones que puede realizar más 
 
 
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comunes, y que aprenda a aplicar 
listas enlazadas. 
Trabajo de Laboratorio 
 
Integrar los conocimientos 
aprendidos en un trabajo de 
laboratorio utilizando un lenguaje de 
programación 
 
 
g) Distribución de horas 
 
Formación teórica 64 hs 
Formación experimental 0 hs 
Resolución de problemas de ingeniería 96 hs 
Proyecto y diseño 0 hs 
 
h) Correlativas 
Ninguna 
 
i) Bibliografía 
 
Orden Autor/es Título Editorial Año de 
edición 
1 Gustavo López, Ismael Jeder, 
Augusto Vega 
 
Análisis y Diseño de Algoritmos 
 
Alfaomega 2009 
2 Pablo Augusto Sznajdleder Algoritmos a Fondo Editorial Alfaomega 2012 
3 Leobardo López Román. 
 
Metodología de la programación 
Orientada a Objetos 
 
Editorial Alfaomega 2006 
4 Osvaldo Cairó, Silvia Guardati 
 
Fundamentos de Programación 
 
Editorial Prentice Hall 2006 
5 Luis García Sánchez, Juan 
José Cuadrado Gallego, 
Antonio de Amercua Seco, 
Manuel Velasco de Diego. 
 
Construcción Lógica de Programas 
 
Editorial Alfaomega- 
Ra-Ma. 
 
2002 
6 Fernando A. Lagos B. Algoritmos de Ordenamiento Publicación en Internet 2007 
7 Augusto Cortéz 
 
Teoría de la Complejidad 
Computacional y Teoría de la 
Computabilidad 
 
Publicado en Internet por 
Universidad Nacional 
Mayor de San Marcos, 
Lima-Perú 
2004 
 
 
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8 Osvaldo Cairó, Silvia Guardati 
 
Estructuras de Datos 
 
Editorial Mc Graw Hill. 2002 
9 Ginés García Mateos, Joaquín 
Cervera López, Norberto 
Marín Pérez y Domingo 
Giménez Cánovas. 
 
Algoritmos y Estructuras de Datos, 
Volumen I: Estructuras de Datos 
 
Editorial Diego Marín 2003 
10 Ramón A. Mata-Toledo. 
Pauline K. Cushman. 
Introducción a la programación. 
 
 
Editorial Mc Graw Hill 2000 
11 M. Isabel Gallego Fernández 
y Manuel Medina Llinás. 
 
Algorítmica y programación para 
ingenieros 
 
Ediciones UPC 2000 2000 
12 
Jesús Bisbal Riera 
 
Manual de algorítmica: 
recursividad, complejidad y diseño 
de algoritmos 
Editorial UOC 
(Disponible en 
eLibro.net) 
 
2013 
13 Alfonso Mancilla Herrera 
 
Diseño y construcción de 
algoritmos 
 
Editorial Universidad 
del Norte (Disponible 
en eLibro.net) 
 
2015 
14 Luis Joyanes Aguilar Programación en C++: Un enfoque 
práctico 
 
Editorial McGraw-Hill 
España. (Disponible en 
eLibro.net) 
2006 
 
 
 
 
 
Nombre del director Nombre del encargado de la Cátedra 
Alejandro Vázquez 
 
Patricia Nélida Ontiveros 
 
 
 
 
 
 
Firma del Director 
 
 
 
 
 
 
Firma del encargado de la Cátedra 
Fecha de entrega del programa 15 de febrero de 2022 
 
https://elibro.net/es/lc/utnfrm/busqueda_avanzada?as_contributor=Jes%C3%BAs__Bisbal__Riera&as_contributor_op=unaccent__iexact
https://elibro.net/es/lc/utnfrm/busqueda_avanzada?as_publisher_name=Editorial__UOC&as_publisher_name_op=unaccent__iexact
https://elibro.net/es/lc/utnfrm/busqueda_avanzada?as_contributor=Alfonso__Mancilla__Herrera&as_contributor_op=unaccent__iexact
https://elibro.net/es/lc/utnfrm/titulos/69931/?fs_q=algoritmo&prev=fs
https://elibro.net/es/lc/utnfrm/titulos/69931/?fs_q=algoritmo&prev=fs
https://elibro.net/es/lc/utnfrm/busqueda_avanzada?as_publisher_name=Universidad__del__Norte&as_publisher_name_op=unaccent__iexact
https://elibro.net/es/lc/utnfrm/busqueda_avanzada?as_publisher_name=Universidad__del__Norte&as_publisher_name_op=unaccent__iexact
https://elibro.net/es/lc/utnfrm/busqueda_avanzada?as_publisher_name=McGraw-Hill__Espa%C3%B1a&as_publisher_name_op=unaccent__iexact
https://elibro.net/es/lc/utnfrm/busqueda_avanzada?as_publisher_name=McGraw-Hill__Espa%C3%B1a&as_publisher_name_op=unaccent__iexact
 
 
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Planificación de Cátedra 
 
a) Metodología de Enseñanza 
 
Clases teóricas En las clases de teoría se da el contenido teórico de la asignatura mediante el uso de presentaciones 
digitales y en formato tradicional, ilustrando con especial atención los problemas de relevancia con 
ejemplos clarificadores. Los alumnos cuentan con los apuntes de teoría previamente, ya que están 
disponibles en el aula virtual. 
Trabajos Prácticos En las clases prácticas se utiliza fundamentalmente la pizarra para exponer las explicaciones y 
razonamientos, aplicando los conceptos aprendidos en la resolución de problemas. La formación práctica 
se basa en resolución de problemas ingenieriles. 
Los trabajos prácticos están divididos en clases, sobre contenidos teóricos – prácticos con instanciasen las 
cuales los alumnos deberán establecer conocimientos teóricos a aplicar, analizar y resolver los problemas 
presentados. 
Prácticas en 
laboratorio 
Aplicar conceptos vistos en las clases teóricas y ejercitados en las clases prácticas implementándolos en un 
programa en algún lenguaje de programación. Los alumnos deberán realizar presentaciones en 
laboratorio de los ejercicios realizados en algún lenguaje determinado por el docente. 
Otras Los contenidos se tratan desde dos abordajes: teórico y práctico, pero teniendo siempre presente la 
integración de ambos abordajes, es decir la aplicación conceptual a la práctica, para presentar a los 
alumnos la visión completa de los temas tratados 
Uso de aula virtual Es importante destacar que se utiliza la plataforma Moodle a través del aula virtual, lo que permite poner 
a disposición de los alumnos una gran cantidad de material teórico y práctico, apuntes, software, 
información, y sobre todo es un medio de interacción con ellos. Por este medio se realizan cuestionarios, 
tareas en casa, repasos (lecciones aprendidas) como así también evaluaciones. 
 
 
Metodología de Enseñanza para Cursado Virtual 
 
 
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Para el caso de que el cursado sea virtual, se utilizará de manera intensiva la plataforma moodle, ya que además del material y las actividades 
que la cátedra desarrolla normalmente, se subirá otro material explicativo, como videos, links, ppts con audio y tutoriales para reforzar la 
enseñanza, y que los alumnos puedan consultar y estudiar en distintos horarios, además de los horarios de clases. 
Las clases se dictarán a través de zoom, utilizando herramientas que ayuden en el dictado de la clase como ppt, Word, pizarra virtual y permitan 
optimizar el proceso de enseñanza aprendizaje. 
Se aplicarán dinámicas en las clases y en las actividades que permitan lograr participación de los integrantes como así también la interacción 
durante la clase, tanto alumnos - alumnos, alumnos – docentes, de modo que permita vincular a los miembros del aula, es decir lograr un 
ambiente de intercambio de ideas, y proactivo para que sea una clase entretenida y con resultados positivos. 
 
b) Cronograma de actividades 
 
Semana 
N° 
Unidad Contenidos Objetivos Actividades Evaluaciones Recursos 
Bibliográficos Didácticos 
1 1 
Algoritmos: 
Análisis y 
Diseño 
Introducción a la 
materia. 
Presentación 
programa y 
planificación. 
Explicación 
condiciones de 
cursado y 
aprobación. 
Explicación y 
desarrollo de 
contenidos de 
Unidad 1 
Que los alumnos 
se conozcan los 
pasos para 
resolución de 
algoritmos, 
ejercitando con 
problemas de 
situaciones 
cotidianas. 
Clase Nro. 1: 
Resolución de 
algoritmos 
 
 1,2,3,4,5,14 Pizarra, 
proyector, 
exposición 
de temas, 
desarrollo 
de 
ejercicios, 
actividades 
prácticas en 
aula 
2 2 
Tipos de Datos, 
Operaciones y 
Expresiones 
Explicación y 
desarrollo de 
contenidos de 
Unidad 2 
Que los alumnos 
aprendan a 
identificar los 
distintos tipos de 
datos, 
operadores y 
Clase Nro. 2:Tipos de 
Datos 
 1,2,3,5,14 Pizarra, 
proyector, 
exposición 
de temas, 
desarrollo 
de 
 
 
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operaciones, 
logrando 
clasificar y 
resolver 
expresiones. 
ejercicios, 
actividades 
prácticas en 
aula 
3 3 
Construcción 
de 
Algoritmos 
 
Explicación y 
desarrollo de 
contenidos de 
Unidad 3: 
Programación 
modular, técnicas 
de diseño de 
algoritmos, 
Estructuras básicas: 
secuencial y 
alternativas. 
Que los alumnas 
realicen 
algoritmos en 
pseudocódigo, 
considerando la 
programación 
modular y las 
técnicas de 
diseño, aplicando 
las estructuras 
secuencial y 
selectivas, y 
realizando la 
prueba a los 
algoritmos 
realizados. Que 
identifiquen los 
bloques de 
inicialización, 
proceso y salida. 
Clase Nro. 3: 
Estructuras básicas de 
construcción de 
programas. Prueba. 
 1,2,3,4,5,7,14 Pizarra, 
proyector, 
exposición 
de temas, 
desarrollo 
de 
ejercicios, 
actividades 
prácticas en 
aula. 
4 3 
Construcción 
de Algoritmos 
Explicación y 
desarrollo de 
contenidos de 
Unidad 3: 
Estructuras básicas: 
repetitivas 
Que los alumnos 
construyan 
algoritmos con 
estructuras 
repetitivas. Que 
seleccionen 
correctamente la 
iteración del 
Clase Nro. 4: 
Estructuras de control 
de flujos 
 1,2,3,4,5,7,13,14 Pizarra, 
proyector, 
exposición 
de temas, 
desarrollo 
de 
ejercicios, 
actividades 
 
 
 Página 12 de 24 
 
algoritmo y 
apliquen 
conceptos de 
contador y 
acumulador. Que 
apliquen 
estructuras 
selectivas y 
repetitivas de 
manera 
combinada o 
según 
corresponda. 
prácticas en 
aula. 
5 4 
Subprogramas: 
Funciones y 
Subrutinas 
Explicación y 
desarrollo de 
contenidos de 
Unidad 4 : 
subprogramas, 
funciones, 
procedimientos. 
Que los alumnos 
construyan 
algoritmos con 
subprogramas, 
seleccionando el 
tipo de 
subprograma 
más apropiado, y 
utilizando de 
manera correcta 
el pasaje de 
parámetros. 
Clase Nro. 5: 
Estructuras de control 
de flujos 
 1,2,3,4,14 Pizarra, 
proyector, 
exposición 
de tmeas, 
desarrollo 
de 
ejercicios, 
actividades 
prácticas en 
aula 
6 5 
Arreglos 
Explicación y 
desarrollo de 
contenidos de 
Unidad 5: concepto 
de variable 
dimensionada, uso 
de índices, arreglos 
unidimensionales 
Que los alumnos 
construyan 
algoritmos con 
arreglos de una 
dimensión, 
manipulando sus 
elementos. Que 
aprendan a 
Clase Nro. 6: 
Subprogramas 
 
 1,2,3,4,6,14 Pizarra, 
proyector, 
exposición 
de temas, 
desarrollo 
de 
ejercicios, 
actividades 
 
 
 Página 13 de 24 
 
realizar 
búsqueda y 
ordenamiento de 
elementos de 
elementos en 
una estructura 
de datos. 
prácticas en 
aula. 
Prácticas en 
laboratorio 
7 5 
Arreglos 
Explicación y 
desarrollo de 
contenidos de 
Unidad 5: arreglos 
multidimensionales, 
matrices y 
tridimensionales 
Que los alumnos 
desarrollen 
algoritmos 
aplicando 
nociones de 
arreglos de varias 
dimensiones, 
manipulando sus 
elementos 
Clase Nro. 7: Arreglos 
unidimensionales. 
Búsqueda y 
ordenamiento. 
 
 
 1,2,3,4,6,14 Pizarra, 
proyector, 
exposición 
de temas, 
desarrollo 
de 
ejercicios, 
actividades 
prácticas en 
aula. 
Prácticas en 
laboratorio 
8 6 
Registros y 
Archivos 
Explicación y 
desarrollo de 
contenidos de 
Unidad 6: variables 
estructuradas 
Registros. 
Que el alumno 
trabaje con tipos 
de datos 
estructurados: 
registros. Que 
puedan 
organizar en un 
registro los datos 
identificados de 
una situación 
real. 
Clase Nro 8: Arreglos 
multidimensionales 
 1,2,4,14 Pizarra, 
proyector, 
exposición 
de temas, 
desarrollo 
de 
ejercicios, 
actividades 
prácticas en 
aula y 
laboratorio 
9 6 
Registros y 
Archivos 
Explicación y 
desarrollo de 
contenidos de 
Que el alumno 
trabaje con tipos 
de datos 
Clase Nro 9: Registros 1er Parcial 1,2,4,14 Pizarra, 
proyector, 
exposición 
 
 
 Página 14 de 24 
 
Unidad 6: Archivos estructurados: 
registros. Que 
puedan 
organizar en un 
registro los datos 
identificados de 
una situación 
real. 
de temas, 
desarrollo 
de 
ejercicios, 
actividades 
prácticas en 
aula y 
laboratorio 
10 7 
Recursividad 
Explicación y 
desarrollo de 
contenidos de 
Unidad 7 
Que los alumnos 
construyan 
subprogramas 
recursivos, 
comprendiendo 
la naturaleza 
recursiva de 
algunos 
problemas y 
dominando los 
conceptos de 
relación de 
recurrencia y 
estado base. 
Clase Nro 9: Registros 1,2,12,14 Pizarra, 
proyector, 
exposición 
de temas, 
desarrollo 
de 
ejercicios, 
actividades 
prácticas en 
aula y 
laboratorio 
11 8 
Tipos de Datos 
Abstractos 
Fundamentales 
Explicación y 
desarrollo de 
contenidos de 
Unidad 8 
Que los alumnos 
conozcan las 
estructuras de 
datos lineales, las 
operaciones que 
puede realizar 
más comunes, y 
que aprenda a 
aplicar pilas, 
colas, listas y 
listas enlazadas. 
Clase Nro. 10: 
Recursividad 
Recuperatorio 
1er. parcial 
 
1,2,14 Pizarra, 
proyector, 
exposición 
de temas, 
desarrollo 
de 
ejercicios, 
actividades 
prácticas en 
aula y 
laboratorioPágina 15 de 24 
 
12 1-8 Desarrollo de 
trabajo de 
laboratorio. 
 Clase Nro. 11: 
Estructuras de datos 
lineales 
 
 
 Pizarra, 
proyector, 
desarrollo 
de 
ejercicios, 
actividades 
prácticas en 
aula y 
laboratorio 
13 2do. parcial 
14 Recuperatorio 
2do. parcial 
 
15 Recepción trabajo de 
laboratorio 
Global 
Integrador 
 
16 Recuperatorio 
Global 
 
c) Trabajos de campo, visitas a empresas 
 
Actividad Objetivo Lugar Responsable Evaluación 
 
 
 
 
 
 
 
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d) Articulación horizontal y vertical con otras materias 
 
Articulación con la Materia: Nivel (Año de la Carrera) 
Matemática Discreta 1ro. 
Sintaxis y Semántica de Lenguajes 2do. 
Paradigmas de Programación 2do. 
Análisis de Sistemas 2do. 
Gestión de Datos 3er. 
 
 Matemática Discreta 
 
 
 
 
Temas de la Cátedra 
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Expresiones. x x 
Estructuras de control de 
 flujo: condicionales 
 x x 
Programación recursiva. 
Funciones y procedimientos 
recursivos. 
 X x 
Estructuras de datos no 
lineales: Grafos y Árboles 
 x 
 
 
 
 
 
 
 
 
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 Paradigmas de Programación 
 
 
 
 
Temas de la Cátedra 
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Expresiones. x X 
Tipos De Datos, variables. 
Operaciones 
 x X 
 Estructura general de un 
programa. 
 x 
Programación recursiva. 
Funciones y procedimientos 
recursivos. 
 x 
Registros y Archivos X 
Estructuras de datos lineales: 
Listas 
 x x 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Página 18 de 24 
 
 SINTAXIS Y SEMÁNTICA DE LOS LENGUAJES 
 
 
 
 
Temas de la Cátedra 
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Codificación del programa: 
edición, compilación, programa 
fuente, programa objeto 
 X 
Expresiones x 
 Tipos De Datos, variables. 
Operaciones 
 x 
 Estructuras de control básicas: 
secuencial, selectiva y repetitiva. 
 x 
Subprogramas: funciones y 
procedimientos. 
 x X 
 Arreglos x 
 Registros y Archivos X x 
 
 GESTIÓN DE DATOS 
 
 
 
 
Temas de la Cátedra 
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Teoría de la complejidad 
computacional 
 X 
Registros y Archivos X 
 
 
 
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 ANÁLISIS DE SISTEMAS 
 
 
 
 
Temas de la Cátedra 
Te
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Archivos x 
Pseudocódigo. Algoritmos. X 
 
 
e) Régimen de cursado y aprobación 
1) Aspectos considerados para la evaluación. 
 
 Integración teoría – práctica 
 Trabajo de laboratorio 
 Trabajos en Aula Virtual 
 Asistencia a clases en caso de dictado presencial 
 
2) Forma de evaluación y controles. 
 
Exámenes teóricos y prácticos y trabajo de laboratorio. Las tareas en casa y cuestionarios en 
el aula virtual se realizan con el objetivo de que el alumno haga una autoevaluación y pueda 
mejorar su nivel de estudio, como así también sirve de referencia para los docentes las 
dificultades que se les presentan a los alumnos. 
 
Los parciales consisten en desarrollo de ejercicios que permitan demostrar dominio de los 
temas tanto en forma teórica como práctica. 
 
En caso de cursado presencial, algunos ejercicios se toman para desarrollar en papel. En 
caso de cursado virtual, todo se toma en el aula virtual. 
 
3) Instancias de aprobación 
 
 1er. Examen Parcial: unidades 1 a 5 
 2do. Examen Parcial: unidades 6 a 8 
 Trabajo de laboratorio. 
 Global: Unidades 1 a 8 
 
 
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En todos los exámenes se evaluará contenido teórico y práctico para que los alumnos 
demuestren el manejo de los conceptos y la aplicación a la práctica para resolver problemas. 
Las evaluaciones se tomarán en el aula virtual. 
 
El trabajo de laboratorio se deberá desarrollar en Zinjai, y el alumno deberá hacer una 
presentación demostrando el funcionamiento del programa explicando su trabajo en 
particular. La nota es individual. 
 
Se deberá entregar el trabajo y la modalidad de entrega se definirá dependiendo de la forma 
de cursado. También se definirá la forma de exposición si es presencial o por zoom, 
dependiendo de dicha situación. 
 
El global será un cuestionario teórico-práctico en la plataforma con desarrollo de ejercicios de 
práctica, aplicando los conceptos vistos durante la materia. El mismo se tomará por niveles 
que implicará superar distintas instancias de aprobación. 
 
 
Para Aprobación Directa: se deberá aprobar con 6 o más el Global o su recuperatorio, y para rendir 
dicho global es condición tener aprobados con 6 ó más todas las otras instancias de evaluación o sus 
recuperatorios. 
 
Para Aprobación No Directa: se deberá tener aprobados con 4 o más todas las instancias de 
evaluación o sus recuperatorios y no se rinde Global. 
 
 
 
 Aprobación Directa Aprobación No Directa 
Notas, valores o % mínimos esperados Individual Grupal Individual Grupal 
Trabajos Prácticos -.- -.- -.- -.- 
Talleres de trabajo -.- -.- -.- -.- 
Presentaciones/coloquios/Trabajos de 
laboratorio 
-.- 6 -.- 4 
Cuestionarios en Casa en Aula Virtual 
(Promedio del total) o Recuperatorios 
-.- -.- -.- -.- 
Tareas en Casa en Aula Virtual 
(Promedio del total) o Recuperatorios 
-.- -.- -.- -.- 
Parciales o sus recuperatorios 6 -.- 4 -.- 
Global o sus recuperatorios 6 -.- -.- -.- 
 
4) Instancias de recuperación 
 
 
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Todas las evaluaciones, tareas, cuestionarios tendrán su correspondiente instancia de 
recuperación. 
 
5) Cálculo de la Nota Final para Aprobación Directa 
 
 Nota Final = Global 
 
6) Modalidad de examen final 
 
Se evalúan algunos temas de teoría, por medio de preguntas con respuesta abierta, multiple choice 
o determinación si el concepto es verdadero o falso. 
 
Se realizan 2 ó 3 ejercicios de diferentes complejidades, de manera de abarcar e integrar la mayoría 
de los temas dados. 
 
El alumno para rendir deberá presentar y explicar el trabajo de laboratorio desarrollado en clases. 
 
Se requiere alcanzar una nota de 6 en la totalidad del puntaje de todos los puntos solicitados, tanto 
teóricos como prácticos, y se exige tener al menos el 50% del puntaje en cada uno de los puntos. 
 
Las evaluaciones se toman en aula virtual por loque queda registrado en la Base de Datos de la 
Plataforma Moodle. 
 
Modalidad de Examen Final para Modalidad Virtual 
 
Para el caso de evaluaciones en modalidad virtual, se realizará con el alumno una video conferencia 
por zoom a través del aula virtual, o con otra herramienta en su defecto. 
 
Para aprobar el alumno deberá demostrar conocimiento y dominio de los temas teóricos y prácticos 
que se le solicite que explique y desarrolle tanto a nivel oral como en la realización de ejercicios y/o 
cuestionarios. 
 
El tiempo de evaluación será alrededor de 60 minutos por alumno. Se evaluará de forma individual 
la parte oral, y grupal la parte de desarrollo o cuestionario. Se evaluará a partir de la hora de inicio 
de la mesa y los alumnos deberán esperar su turno, siguiendo el orden del acta, hasta un horario 
acordado con la Dirección del Departamento. 
 
 
Para que el examen sea válido deben darse las condiciones óptimas en cuanto a conexión a internet 
(video y audición). Durante el examen se verificará que el alumno tenga una actitud responsable y 
no dé lugar a desconfianza de una posibilidad de copia o trampa. 
 
 
 
 
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f) Actividades del equipo docente 
Docente Categoría Dedicación 
Actividades 
Docencia Gestión Investigación Extensión 
Ontiveros, 
Patricia 
Asociado 
Ordinario 
2 D.S. Docente 
frente a 
curso 
 TEUTIME0007658TC 
 
 
Bianchini, 
Germán 
Adjunto 
Ordinario 
Adjunto 
Interino 
1 D.S. 
1 D.S. 
(Incluida 
en D.E.) 
Docente 
frente a 
curso 
Coordinador 
Investigación 
DISI 
Miembro 
Comisión 
CEDS 
Miembro 
Comisión 
Maestría 
Instrumentos 
Satelitales 
Miembro 
Doctorado 
Ingeniería 
Mención 
Computación 
 
TEUTIME0007658TC 
SIUTIME0007840TC 
UUMM-2019-00042 
 
Wilkinson, 
Pablo 
Adjunto 
Interino 
1 D.S. Docente 
frente a 
curso 
 
Alfonso, 
Eugenia 
JTP 
Ordinario 
JTP 
Interino 
1 D.S. 
 
1 D.S. 
Docente 
frente a 
curso 
 SIUTNME0007750 
Oviedo, 
Susana 
JTP 
Interino 
(Ayte. 
1ra 
Ordinario 
en 
licencia) 
JTP 
Interino 
1 D.S. 
 
 
 
 
 
1 D.S. 
Docente 
frente a 
curso 
 
José, 
Adriana 
JTP 
Interino 
1 D.S. Docente 
frente a 
curso 
 
Ana Laura 
Diedrichs 
Ayte. de 
1ra 
0,5 D.S. Docente 
auxiliar 
 
 
 
g) Observaciones 
 
 
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h) Horario de Consulta de Profesores y Auxiliares (a completar antes del 31 de marzo si es una materia 
del primer semestre o anual, a completar antes del 31 de agosto si es una materia del segundo 
semestre) 
 
 Primer Semestre 
 
Docente Día de la semana Horario 
Ontiveros, Patricia Jueves 19:00 y 20:00 
Bianchini, Germán Jueves 14:00 y 15:00 
Wilkinson, Pablo Viernes 11:00 
Oviedo, Susana 
Martes 
Miércoles 
18:00 
15:00 
José, Adriana Lunes 19:00 
Alfonso, Eugenia 
Jueves 
Viernes 
20:00 
16:00 
Ana Laura Diedrichs Martes 15:30 
 
 Segundo Semestre 
 
Docente Día de la semana Horario 
Ontiveros, Patricia Jueves 19:00 y 20:00 
Bianchini, Germán Jueves 14:00 y 15:00 
Wilkinson, Pablo Viernes 11:00 
Oviedo, Susana 
Martes 
Miércoles 
18:00 
15:00 
José, Adriana Lunes 19:00 
Alfonso, Eugenia 
Jueves 
Viernes 
20:00 
16:00 
Ana Laura Diedrichs Viernes 15:30 
 
 
Nombre del director Nombre del encargado de la Cátedra 
Alejandro Vázquez Patricia Nélida Ontiveros 
 
 
 
 
 
 
Firma del Director 
 
 
 
 
 
 
Firma del encargado de la Cátedra 
 
 
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Fecha de entrega de la planificación 15 de febrero de 2022