En general, las motivaciones deben ir dirigidas a concienciar al alumno sobre la labor que está realizando, haciéndole ver que el conocimiento en construcción es de vital importancia para su futuro profesional. La relación entre la actividad del profesor y la de los estudiantes se debe flexibilizar para permitir los trabajos expositivos del profesor, independientes del estudiante y de elaboración conjunta entre ambos. En este último caso, sería interesante simular la lógica inherente a un software construido con base a componentes reutilizables, donde cada estudiante o grupo de ellos construye sus propios módulos para después ensamblarlos en un producto único que solucione cierta situación problemática. Este ejercicio serviría además para explicar el concepto de interfaz externa o prototipo de función. La relación docente-dicente se puede dinamizar con la presentación de impulsos didácticos a modo de preguntas que incentiven la actividad consciente productiva del estudiante, en lugar de la reproductiva. Las preguntas deben permitir al aprendiz retomar conceptos ya estudiados que faciliten procesar activamente la información en búsqueda de desarrollo de nuevos significados y habilidades. El carácter de la actividad cognoscitiva propia de la algoritmia orientada a objetos ha de conducir a una apropiación del conocimiento de una manera reflexiva que promueva el razonamiento y la creatividad, evitando la memorización y solución de problemas a partir de modelos preestablecidos. Para lograrlo, el profesor planteará problemas o casos que conduzcan a una actividad y búsqueda independiente del conocimiento por parte de los estudiantes, conocida como búsqueda parcial o heurística. La heurística se ha utilizado en filosofía y lógica para referirse a la rama de la ciencia que estudia el razonamiento, e incluye una serie de principios, reglas y estrategias, perfectamente aplicables a la enseñanza de la algoritmia. El principio de analogía “sugiere la utilización de contenido o forma para lograr inferencias nuevas sobre la base de las propiedades o relaciones conocidas”; según esta definición de Lourdes Valverde Ramírez (Los métodos de enseñanza y aprendizaje, Facultad de Educación, Universidad de Antioquia. Febrero 2001), se observa que cierta gama de algoritmos se puede resolver por analogía con respecto a otros, sin incurrir en el problema de la memorización o de los modelos preestablecidos mencionados anteriormente. El principio de reducción es aplicable en el sentido de plantear soluciones algorítmicas mínimas pero eficientes, que optimicen el uso de recursos de memoria y minimicen la redundancia de instrucciones mediante técnicas adecuadas de recurrencia, inducción, deducción y generalización. Las reglas heurísticas expresan acciones y operaciones a realizar en la búsqueda de medios y vías para resolver un problema; por ejemplo, dos reglas heurísticas comunes en la solución de un problema por medio de un algoritmo serían “identificar, si existen, los datos de entrada en información de salida” y “pensemos sobre la estructura de datos más apropiada para este caso”. Las estrategias heurísticas, clasificadas en dos grupos, son tácticas que posibilitan encontrar los métodos necesarios para resolver un ejercicio. En el primer grupo se encuentra la estrategia de trabajo hacia atrás y en el segundo la estrategia de trabajo hacia delante, ambas de uso extendido en la enseñanza de la matemática. En el ambiente de la enseñanza de algoritmos, el trabajo hacia atrás no es aplicable dado que con esta estrategia se supone conocido lo buscado, técnica que tiene validez en el álgebra relacional y el cálculo relacional de tuplas y dominios, inherentes al área de las bases de datos como sustento lógico del SQL (Structured Query Language: lenguaje inmerso en los manejadores de bases de datos relacionales y orientados a objetos, de uso generalizado entre los desarrolladores de software). El trabajo hacia adelante es aplicable a la enseñanza de la algoritmia objetual, porque al solucionar un problema se puede partir de unos datos de entrada a los cuales se les aplica un proceso de razonamiento para conformar un plan de solución que permita organizar, buscar, insertar, eliminar o modificar datos o emitir resultados que conduzcan a toma de decisión gerencial o de usuario final. En conclusión, la utilización de un método mixto es lo ideal para enseñar los fundamentos de la algoritmia orientada a objetos, donde se combinen la lección magistral debidamente estructurada, la motivación que permita la constante iniciativa del estudiante en busca del objeto de conocimiento, los multimedios como apoyo externo al proceso docente-educativo, la propuesta de casos que incentive la creatividad y el empleo de estrategias heurísticas para forjar ingenieros de software capaces de responder adecuadamente a las exigencias cambiantes del sector productivo.