• Bienvenidos

    Un programador moderno usando un casco y lentes de piloto trasmitiendo la idea que está usando IA copilot. Tiene una laptop en una mano y en la otra un smartphone. Al fondo hay un volcán y una ciudad. El volcán es el Misti y la ciudad es Arequipa, Perú.

    Estimados y futuros colegas programadores. Les voy a demostrar que ya tenemos un pensamiento computacional básico. Este pensamiento computacional lo usamos día tras día para resolver problemas cotidianos en nuestro diario vivir.

    Lo que sucede es que un programador profesional desarrolla más aún esta mentalidad para poder comunicar la solución de un problema a una máquina, la computadora.

    Les presentarré paso a paso como ir enriqueciendo esta mentalidad para poder resolver problemas de programación conocidos como algoritmos.

    Hay quienes dicen, y no están lejos de lo cierto, que la Inteligencia Artificial permitirá ahora que un programador comunique a una computadora la solución mediante nuestro lenguaje nativo, el ESPAÑOL. Aprenderemos como hacerlo, redactando en español y no solo eso sino que también lo haremos expresando mediante dibujos llamados diagramas de flujo. Todo en español.-

    Porque lo primero que debemos hacer es redactar de manera correcta y clara un problema en español. Hoy en día con la IA ya inclusive no es necesario trasmitirlo de forma escrita sino que tambien se puede hacer de manera oral.

    Luego hay que entender este problema, utilizando para ello el pensamiento computacional que irá aprendiendo, desarrollando y mejorando cada vez más. 

    A continuación tendrá que plantear el algoritmo que será la solución en español de manera escrita u oral y/o de forma gráfica mediante un diagrama de flujo.

    Por último deberá hacer que otros programadores prueben su algoritmo y le hagan llegar detallada y claramente los resultados de las pruebas. 

    Cuando todos los errores o fallas hayan sido corregidos, luego de sucesivas pruebas entonces construiremos un PROTOTIPO.

    El prototipo será evaluado por varias personas que JUGARÁN EL ROL de USUARIOS.

    Nuevamente se irán corrigiendo los errores hasta llegar al PROTOTIPO FINAL.

    Este prototipo final, en español, es el que les servirá de base a los CODIFICADORES para construir el código final con una herramienta IA que nos ayudará.

    Hoy en día una de estas herramientas IA es la muy popular GITHUB COPILOT.

    Cada hay más tendencia a que el programador tenga que escribir código en utilizando un lenguaje de programación. Esta tendencia se llama CODELESS, NO CODE o Código Cero.

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Fundamentos de programación de computadoras digitales

Hoy en día todos los programadores debemos programar, prototipear, codificar, probar, etc. utilizando herramientas IA. Una de las herramientas más populares es Github Copilot.

Aquí tienes varias definiciones que categorizan a GitHub Copilot dentro del contexto de la inteligencia artificial y su aplicación en la educación superior en Ingeniería de Software:

  1. Asistente de Programación: GitHub Copilot se puede definir como un asistente de programación basado en inteligencia artificial que ayuda a los desarrolladores a escribir código al sugerir líneas de código o funciones completas. Esta función se basa en el aprendizaje automático, específicamente en modelos de lenguaje que han sido entrenados en vastos conjuntos de datos de código. Esta definición se apoya en la naturaleza colaborativa de la IA, que permite a los programadores centrarse en problemas más complejos mientras el asistente maneja tareas repetitivas.

    • Fuente: OpenAI, documentación de GitHub Copilot.

  2. Socio Colaborativo: Desde una perspectiva más relacional, GitHub Copilot puede ser visto como un socio colaborativo del programador. En este contexto, sugiere soluciones y facilita el flujo de trabajo, permitiendo que el programador explore diferentes enfoques en la resolución de problemas de programación. Esta caracterización enfatiza la interacción continua entre el usuario y la herramienta, donde Copilot actúa como un colaborador que complementa las habilidades del programador en lugar de reemplazarlas.

    • Fuente: "The Role of AI in Software Development", Journal of Software Engineering.

  3. Facilitador del Aprendizaje: En el ámbito educativo, GitHub Copilot puede ser considerado un facilitador del aprendizaje en programación. Al proporcionar ejemplos de código y sugerencias, ayuda a los estudiantes a aprender patrones de codificación y buenas prácticas, fomentando una comprensión más profunda del desarrollo de software. Esta función lo convierte en una herramienta valiosa en la enseñanza de técnicas de programación y desarrollo de software en cursos de ingeniería.

    • Fuente: "Integrating AI Tools in Computer Science Education", Conference on Computer Science Education.

Estas definiciones subrayan diferentes aspectos de cómo puede ser percibido GitHub Copilot en el campo de la Ingeniería de Software, cada una con su propio énfasis en la colaboración, la asistencia y el aprendizaje.