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 menos 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 tituladas. Por ejemplo, "Imagen 1: Captura de pantalla del proceso".
• Siempre que se incluya una captura de pantalla de un proceso, esta debe de además de ir titulada como ya adelantamos en el punto anterior, debe de 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 caso de que el proyecto este basado en la investigación, se debe incluir un Anexo con la bibliografía consultada y cualquier otro material relevante que no haya sido 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, se debe incluir 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 ha integrado la IA en el proyecto, incluyendo fragmentos de código, capturas de pantalla, etc.
  • En caso de uso de chatbots, se deben incluir las conversaciones relevantes que hayan contribuido 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 ha realizado 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 han realizado.
  • 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 menos que se 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 ha caído internet" no es un caso justificado. Hay que ser previsores y no dejar todo para el final.
• Se debe incluir una portada con los datos del alumno, título del trabajo y fecha de entrega tal y como se ha indicado 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 entendáis en profundidad los conceptos, no solo a 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 Copia: 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, pedidle a la IA que os ayude a identificar la causa, pero intentad depurarlo vosotros primero.
   • Para entender conceptos: Pedidle que explique un concepto complejo (ej., "monitor en concurrencia", "protocolo TCP") con ejemplos de código.
   • Para generar ideas: Si estáis bloqueados, pedidle sugerencias sobre cómo abordar una parte del problema, no la solución completa.
   • Para refactorizar: Una vez que vuestro código funcione, pedidle 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 el código generado, pruébalo, y si algo no funciona o no entiendes, vuelve a preguntar.
   • Pide aclaraciones o modificaciones específicas ("¿Puedes explicar esta función?", "¿Cómo puedo hacer esto más eficiente?").
5. Verifica y Prueba Rigurosamente: El código generado por IA no siempre es correcto, óptimo o seguro.
   • Siempre probad el código. No basta con que compile, debe funcionar como se espera y ser robusto.
   • Realizad pruebas unitarias y de integración si es posible.
   • Considerad casos límite y posibles errores.
6. Aprende de los Errores de la IA: La IA puede cometer "alucinaciones" (generar información incorrecta pero convincente). Si el código no funciona o si una explicación es confusa, considéralo una oportunidad para:
   • Identificar por qué está mal.
   • Corregirlo tú mismo.
   • Entender mejor el problema.
7. Documenta tu Uso de la IA: Cuando entregues un proyecto, si has utilizado la IA para partes significativas (ej., una función compleja, un algoritmo), es buena práctica indicarlo en los comentarios de tu código o en la documentación del proyecto. Esto demuestra honestidad académica y la capacidad de integrar herramientas modernas. Podrías decir algo como: // Esta sección de código fue desarrollada con la ayuda de un modelo de IA para explorar la sintaxis de [X].

⚠️ Peligros de Copiar y Pegar Ciegamente Código de la IA

Copiar y pegar código sin entenderlo es una práctica muy perjudicial para vuestro aprendizaje y para la calidad de vuestro trabajo:

1. Falta Total de Comprensión: No desarrollaréis la capacidad de resolver problemas por vosotros mismos. Sin entender el "por qué", no podréis adaptar el código a nuevos escenarios ni depurar cuando falle.

2. Código No Optimizado o Erróneo: Las IA pueden generar código subóptimo, ineficiente o incluso con errores lógicos sutiles que solo se manifiestan en ciertas condiciones. Si no lo entiendes, no podrás detectarlos ni corregirlos.

3. Problemas de Seguridad: La IA puede generar código con vulnerabilidades de seguridad (ej., inyección SQL, manejo incorrecto de credenciales) si no se le especifica lo contrario o si el contexto no es claro. Un código inseguro en un entorno real puede tener consecuencias graves.

4. Dificultad en la Depuración: Cuando el código (generado o no) falle, si no lo has programado o no lo entiendes, la depuración se convertirá en una pesadilla. No sabrás dónde buscar el problema.

5. Impacto en el Aprendizaje a Largo Plazo: El "cerebro es un músculo". Si no lo ejercitas resolviendo problemas, diseñando algoritmos y depurando, no desarrollarás las habilidades fundamentales que un buen programador necesita. Esto os perjudicará en vuestras prácticas y en vuestra futura carrera profesional.

6. Dependencia Excesiva: Si os acostumbráis a que la IA haga todo el trabajo pesado, os volveréis dependientes y seréis incapaces de trabajar de forma autónoma cuando no tengáis acceso a estas herramientas o cuando los problemas sean demasiado específicos para la IA.