Formato de las entregas de trabajos y proyectos

Todos los trabajos y proyectos deben seguir las normas y características explicadas en cada uno de los enunciados específicos proporcionados por el docente.

Sin embargo, en todos ellos habrá un documento o memoria a entregar que debe cumplir con las siguientes características:

Formato y estructura del documento

• Debe estar en formato PDF a no ser que se indique lo contrario en el enunciado.
• Debe tener una portada con la siguiente información:
  • Título del trabajo o proyecto
  • Nombres completos del alumnado implicado (si es un trabajo en grupo, deben aparecer todos los nombres)
  • Nombre del módulo y del curso
  • Fecha de entrega
  • Opcionalmente, puede incluirse una imagen o logo representativo
• Debe tener un índice que refleje la estructura del contenido y enlace a cada apartado.
• Cada apartado debe estar debidamente numerado y titulado
• El contenido debe ser claro, conciso y estar bien estructurado, utilizando un lenguaje técnico adecuado.
• La tipografía del texto debe ser una de las siguientes opciones:
  • Arial tamaño 12
  • Times New Roman tamaño 12
  • Calibri tamaño 12
• El texto debe estar justificado y el interlineado debe ser de 1.5.
• Las imágenes, tablas y diagramas deben estar correctamente etiquetados y titulados. Por ejemplo, "Imagen 1: Captura de pantalla del proceso".
• Siempre que se incluya una captura de pantalla de un proceso, esta debe además de ir titulada como ya adelantamos en el punto anterior, debe ir acompañada de una breve explicación del proceso que se está mostrando en la imagen.
• Las páginas deben estar numeradas en el pie de página, centradas o en la esquina inferior derecha.
• El documento debe ser revisado y corregido antes de su entrega, asegurando la ausencia de errores ortográficos y gramaticales.
• Debe respetarse en todo momento la normativa de propiedad intelectual y derechos de autor, citando adecuadamente cualquier fuente o referencia utilizada.
• Debe respetarse en todo momento el número de páginas establecido en el enunciado del trabajo o proyecto.
  • La portada, el índice, las referencias bibliográficas y los anexos no cuentan para el número de páginas.

Anexos Obligatorios para todas las entregas

Los proyectos o trabajos deben incluir (dependiendo del tipo de proyecto) los siguientes anexos:

• En el caso de que el proyecto esté basado en la investigación, debe incluirse un Anexo con la bibliografía consultada y cualquier otro material relevante que no fuera incluido en el cuerpo del trabajo.
• Si el proyecto incluye desarrollo de software, debe incluirse un Anexo con el código fuente o al menos un enlace a un repositorio donde se pueda acceder al mismo.
• Si el proyecto incluye la generación de scripts, debe incluirse un Anexo con los scripts generados y una breve descripción de su funcionamiento.
• Anexo sobre el uso de la IA en el proyecto (en todo tipo de proyectos). Debe seguir el formato establecido a continuación:
  • Descripción de las herramientas de IA utilizadas durante el desarrollo del proyecto, chatbots, completadores de código, etc.
  • Ejemplos de cómo se integró la IA en el proyecto, incluyendo fragmentos de código, capturas de pantalla, etc.
  • En el caso de uso de chatbots, deben incluirse las conversaciones relevantes que contribuyeron al desarrollo del proyecto, incluyendo los prompts utilizados y las respuestas generadas, de forma resumida.

Anexos Obligatorios para entregas en grupo

Todos los proyectos o trabajos en grupo deben incluir los siguientes anexos:

• Un Anexo con la distribución de tareas entre los miembros del grupo, detallando qué parte del trabajo realizó cada integrante.
  • Debe tener un formato de tabla, en cada fila de la tabla debe aparecer cada apartado del trabajo y el nombre del integrante o integrantes que lo realizaron.
  • Ejemplo de tabla:

    Apartado del trabajo	Integrante(s) responsable(s)
    Introducción	Juan Pérez
    Desarrollo	Ana Gómez, Luis Martínez
    Conclusiones	Juan Pérez
    presentación	Todos

Anexos opcionales

De forma optativa también pueden incluirse los siguientes anexos:

• Anexo con información adicional que complemente el trabajo, como gráficos, tablas o datos relevantes.
• Anexo con capturas o imágenes representativas que ayudarán a completar la información presentada en el trabajo.
• Anexo con ejemplos de código o casos de uso que ilustren los conceptos tratados en el trabajo.

Penalizaciones

• No incluir los anexos obligatorios: -10 puntos.
• No seguir el formato establecido para los anexos: -0.5 puntos por cada error de formato.
• Incluir información falsa o plagiada: -10 puntos.

Normas de entrega

• Los trabajos deben ser entregados en PDF, a no ser que se indique otro formato concreto de entrega, a través de la plataforma indicada por el profesor.
• La fecha de entrega es estricta y no se aceptarán entregas tardías, salvo en casos justificados (presentación de un justificante).
  • "Estaba terminándolo justo a las 23:59h y se me cayó internet" no es un caso justificado. Hay que ser previsores y no dejar todo para el final.
• Debe incluirse una portada con los datos del alumno, título del trabajo y fecha de entrega tal y como se indicó anteriormente.
• El documento debe estar debidamente estructurado y seguir las indicaciones de formato establecidas.

Normas sobre el uso de la IA en los trabajos y proyectos

En la era actual, las herramientas de Inteligencia Artificial (IA) como los modelos de lenguaje (ChatGPT, Gemini) y los completadores de código (GitHub Copilot, IntelliSense avanzado) son aliados poderosos para el desarrollo de software o para tareas de documentación. Sin embargo, como cualquier herramienta, su valor reside en cómo las utilizamos. El objetivo de este módulo es que aprendáis y entendáis en profundidad los conceptos, no solo conseguir un resultado. La IA debe ser vuestro compañero de aprendizaje, no vuestro sustituto.

💡 Recomendaciones para un Uso Correcto de la IA como Compañero de Aprendizaje

Para asegurar que la IA os ayude a aprender y no a "copiar", seguid estas directrices:

1. Entiende, No Solo Copies: Antes de pegar cualquier código generado por la IA, detente y léelo línea por línea. Asegúrate de comprender cada parte:
   • ¿Por qué funciona así?
   • ¿Qué problema resuelve cada sección?
   • ¿Con qué conceptos vistos en clase se relaciona?
   • Si no lo entiendes, ¡pregunta a la IA para que te lo explique! Pídele que lo desglose o que te proporcione analogías.
2. La IA es un Asistente, No un Sustituto: Pensad en la IA como un colega experimentado o un libro de referencia interactivo.
   • Para depurar: Si tenéis un error, pídele a la IA que os ayude a identificar la causa, pero intentad depurarlo vosotros primero.
   • Para entender conceptos: Pídele que explique un concepto complejo (ej., "monitor en concurrencia", "protocolo TCP") con ejemplos de código.
   • Para generar ideas: Si estáis bloqueados, pídele sugerencias sobre cómo abordar una parte del problema, no la solución completa.
   • Para refactorizar: Una vez que vuestro código funcione, pídele a la IA que os sugiera formas de mejorarlo (más legible, más eficiente, etc.).
3. Formula Preguntas Específicas y Contextualizadas: Cuanto más precisos seáis, mejor será la ayuda.
   • Proporciona el código existente con el que estás trabajando para que la IA entienda el contexto.
4. Itera y Refina: Es raro que la primera respuesta de la IA sea perfecta. Considera el diálogo con la IA como una conversación de desarrollo:
   • Revisa o código xerado, próbao, e se algo non funciona ou non entendes, volve preguntar.
   • Pide aclaracións ou modificacións específicas ("Podes explicar esta función?", "Como podo facer isto máis eficiente?").
5. Verifica e Proba Rigorosamente: O código xerado por IA non sempre é correcto, óptimo ou seguro.
   • Sempre probade o código. Non basta con que compile, debe funcionar como se espera e ser robusto.
   • Realizade probas unitarias e de integración se é posible.
   • Considerade casos límite e posibles erros.
6. Aprende dos Erros da IA: A IA pode cometer "alucinacións" (xerar información incorrecta pero convincente). Se o código non funciona ou se unha explicación é confusa, considerao unha oportunidade para:
   • Identificar por que está mal.
   • Correxilo ti mesmo.
   • Entender mellor o problema.
7. Documenta o teu Uso da IA: Cando entregues un proxecto, se utilizaches a IA para partes significativas (ex., unha función complexa, un algoritmo), é boa práctica indicalo nos comentarios do teu código ou na documentación do proxecto. Isto demostra honestidade académica e a capacidade de integrar ferramentas modernas. Poderías dicir algo como: // Esta sección de código foi desenvolvida coa axuda dun modelo de IA para explorar a sintaxe de [X].

⚠️ Perigos de Copiar e Pegar Cegamente Código da IA

Copiar e pegar código sen entendelo é unha práctica moi prexudicial para o voso aprendizaxe e para a calidade do voso traballo:

1. Falta Total de Comprensión: Non desenvolveredes a capacidade de resolver problemas por vós mesmos. Sen entender o "por que", non poderedes adaptar o código a novos escenarios nin depurar cando falle.

2. Código Non Optimizado ou Erróneo: As IA poden xerar código subóptimo, ineficiente ou mesmo con erros lóxicos sutís que só se manifestan en certas condicións. Se non o entendes, non poderás detectalos nin correxilos.

3. Problemas de Seguridade: A IA pode xerar código con vulnerabilidades de seguridade (ex., inxección SQL, manexo incorrecto de credenciais) se non se lle especifica o contrario ou se o contexto non é claro. Un código inseguro nun entorno real pode ter consecuencias graves.

4. Dificultade na Depuración: Cando o código (xerado ou non) falle, se non o programaches ou non o entendes, a depuración converterase nunha pesadela. Non saberás onde buscar o problema.

5. Impacto na Aprendizaxe a Longo Prazo: O "cerebro é un músculo". Se non o exercitas resolvendo problemas, deseñando algoritmos e depurando, non desenvolverás as habilidades fundamentais que un bo programador necesita. Isto vos prexudicará nas vosas prácticas e na vosa futura carreira profesional.

6. Dependencia Excesiva: Se vos acostumades a que a IA faga todo o traballo pesado, volveredes dependentes e seredes incapaces de traballar de forma autónoma cando non teñades acceso a estas ferramentas ou cando os problemas sexan demasiado específicos para a IA.