▶ CURSO COMPLETO DE PROGRAMACIÓN
// resumen del programa
// ruta de aprendizaje
Desarrollar pensamiento computacional progresivo: desde lógica visual hasta código real en Python, dentro del entorno creativo de Minecraft Education.
Minecraft Education, Code.org, Scratch, PSeInt, Python (VS Code), Teachable Machine (IA), Hour of Code.
Ciudad Inteligente Sostenible en Minecraft — cada módulo agrega una capa: casas, automatización, espacios públicos, sistemas y código real.
Sostenibilidad, creatividad, colaboración y ciudadanía digital integrados en cada módulo con conexión a los ODS de la ONU.
Cada clase de 2h se divide: Parte 1 (conceptualización + plataforma de código) y Parte 2 (Minecraft Lab). Siempre accionable.
Sistema de misiones, retos por niveles (fácil / medio / difícil) e insignias: Constructor, Automatizador, Programador, Sostenible y Agente IA.
print("¡Hola, Ciudad Inteligente!"). Celebrar el momento — es su primer código Python real.for i in range(10): — la indentación es OBLIGATORIA y es parte del lenguaje.while condicion: — igual que en PSeInt pero con sintaxis Python.def nombre_funcion(parametros): — reutilizar código. Return. Funciones con y sin retorno.// sistema de logros
Ciudad con plaza central, casas, caminos y parque completados. Módulos 1–5.
Al menos 3 sistemas Redstone automáticos funcionando en el sector. Módulo 2.
3+ construcciones con criterios de sostenibilidad documentados y explicados. Módulos 1–4.
Minijuego en Scratch con loop + condicional + variable funcionando. Módulo 6.
Agent que construye estructura automáticamente + modelo Teachable Machine entrenado. Módulos 7–8.
Completó el curso con Ciudad presentada, Python funcional y reflexión sobre los ODS.
// niveles de reto por clase
| NIVEL | NOMBRE | DESCRIPCIÓN | PUNTOS |
|---|---|---|---|
| FÁCIL | Ciudadano | Completa la actividad mínima de la clase. Comprende el concepto. | +10 pts |
| MEDIO | Ingeniero | Completa la actividad con modificaciones propias. Explica su proceso. | +20 pts |
| DIFÍCIL | Programador | Completa el reto avanzado. Enseña o documenta cómo lo hizo. | +35 pts |
| BONUS | Innovador | Ayuda a un compañero, propone mejora al proyecto, crea algo original. | +15 pts |
// herramientas y requisitos
| MÓDULOS | PLATAFORMA PRINCIPAL | PLATAFORMA DE CÓDIGO | QUÉ APRENDEN |
|---|---|---|---|
| 1–4 | Minecraft Education | Code.org (Aventurero, Voyage Aquatic) | Lógica, Redstone, sostenibilidad, diseño |
| 5–6 | Minecraft Education | Scratch + Code.org (Hero's Journey, Designer) | Eventos, loops, condicionales, variables, minijuegos |
| 7 | Minecraft Education (Agent) | PSeInt | Pseudocódigo, funciones, robots constructores |
| 8 | Minecraft Education | Python (VS Code / Replit) + Teachable Machine | Python real, funciones, IA básica, proyecto final |
Computador con mínimo 4GB RAM. Cuenta educativa activa en Minecraft Education. Acceso a internet estable (mínimo 5 Mbps). Cuenta en Scratch y Code.org. Python 3.x + VS Code (o acceso a Replit.com).
Cada clase inicia con pregunta detonadora (5 min). La Parte 1 siempre incluye al menos un ejercicio guiado + reto por niveles. La Parte 2 siempre conecta con el proyecto de ciudad. Cierre con reflexión o mini-presentación.
Lógica computacional, pensamiento algorítmico, Redstone (circuitos y compuertas), Scratch (eventos, loops, variables), pseudocódigo (PSeInt), Python básico (funciones, loops, input/output), IA básica (Teachable Machine).
Creatividad y diseño, trabajo colaborativo, pensamiento crítico, resolución de problemas, comunicación (presentaciones), autonomía, reflexión sobre impacto social y ambiental.
// proyecto final
Cada estudiante presenta su Ciudad Inteligente Sostenible construida a lo largo de los 8 módulos.
Casa sostenible, granja, espacios públicos (restaurante, escuela, parque), fuente de energía renovable.
Mínimo 3 sistemas Redstone: luces automáticas, puertas inteligentes, sistema de defensa o distribución.
Minijuego funcional con loop, condicional y variable. Demo en vivo durante la presentación.
Al menos un programa funcional en Python. Puede ser: calculadora, juego de adivinar, sistema de preguntas.
Modelo entrenado en Teachable Machine con al menos 2 clases. Demo de clasificación en tiempo real.
Explicar qué ODS conectan con su ciudad y cómo las decisiones de diseño impactan la sostenibilidad.