Un proceso evaluativo presenta desafíos porque en su desarrollo se perturba la cultura del secreto, propia de la mayoría de las modalidades de exa...

Un proceso evaluativo presenta desafíos porque en su desarrollo se perturba la cultura del secreto, propia de la mayoría de las modalidades de examen en las instituciones educativas, y hace que los actores formadores y en formación asuman nuevos roles y relaciones, conscientes de las tensiones locales, regionales y globales que los puedan afectar. Todas estas características generales de la evaluación son también aplicables a la evaluación de un algoritmo orientado a objetos, con algunas consideraciones adicionales. Cuando el docente se propone evaluar un problema planteado a, por ejemplo, 20 estudiantes, debe tener en cuenta que no necesariamente va encontrar algoritmos idénticos dado que el proceso de razonamiento de un individuo difiere respecto al de los demás, aunque es claro que todas las soluciones expuestas deben confluir a un mismo objetivo. El modelo de solución del docente ha de ser flexible y abierto a las distintas posibilidades que exponen los estudiantes, sin olvidar aspectos importantes en desempeño del algoritmo: La eficiencia en el uso de recursos de memoria o espacio de almacenamiento, es decir, el algoritmo debe utilizar la memoria estrictamente necesaria que conlleve a la solución del problema. Sin embargo se puede aducir que el uso de la memoria en un algoritmo ya no es tan importante como en el pasado, si se tienen en cuenta los grandes adelantos en microelectrónica que han conducido a la fabricación de computadoras con gran capacidad de memoria RAM. A pesar de ello, el uso de variables, objetos, o estructuras de datos redundantes se deben evitar en todo algoritmo. La conservación de los formalismos matemáticos para la construcción de expresiones aritméticas y lógicas, así como las reglas asociadas a la sintaxis general de las sentencias de control para manejar decisiones, ciclos y asignaciones en los diagramas N-S, y la simbología básica del UML para representar clases, objetos, herencias y demás conceptos fundamentados en el paradigma orientado a objetos usados en la solución del problema. El tiempo de computación o de ejecución equivalente con la rapidez con que se ejecuta el algoritmo. Dicho tiempo es independiente de la computadora que se vaya a utilizar y del lenguaje en el que se vaya a desarrollar, y se puede calcular utilizando técnicas formales como la notación O grande que conduce a tiempos de ejecución constantes, lineales, cuadráticos, cúbicos, logarítmicos, exponenciales, etc. Si dos algoritmos que solucionan el mismo problema tienen órdenes de magnitud lineal y cuadrátrico, se debe seleccionar el primero porque el algoritmo de complejidad lineal es más rápido. El comportamiento del algoritmo con respecto del caso medio y el caso peor. El caso medio se refiere a la situación normal bajo la cual funcionaria el algoritmo, con datos de entrada acordes a situaciones reales rutinarias. El caso peor es aquel bajo el cual el algoritmo requiere más tiempo, y se considera para algoritmos cuyos tiempos de respuesta sean críticos. Por ejemplo, si se trata de controlar una planta nuclear, es crucial saber el límite superior del tiempo de respuesta del sistema, independiente del ejemplar concreto que se vaya a resolver. El nivel de reutilización de clases ya definidas, tratando siempre de escribir algoritmos basados en componentes para madurar la idea de “chip de software”, evitando la monotonía de “reinventar la rueda”. Dejo a consideración de los profesionales de la Ingeniería de Sistemas y ciencias de la computación, entre los que se encuentran analistas, desarrolladores, gerentes de la información y docentes universitarios, entre otros, anotaciones adicionales sobre la evaluación de un algoritmo y sobre la propuesta que subyace en el proyecto de aula MAOO. Toda crítica será recibida con beneplácito, en búsqueda de una metodología que permita soportar los fundamentos de la filosofía orientada a objetos desde los primeros niveles de formación en los diferentes planes de estudio de las carreras de ciencias e ingeniería.