cronograma de estudios | Aprendizaje con IA: personalizando tu rutina con ChatGPT | Alura Latam

Temática: Python	Objetivo a Corto Plazo (Memorizar)	Objetivo a Medio Plazo (Comprender)	Objetivo a Largo Plazo (Aplicar)
Sintaxis básica	Memorizar estructuras como `if`, `for`, `while`, funciones y variables.	Comprender cuándo usar estructuras de control y su lógica interna.	Aplicar en scripts funcionales que automaticen tareas cotidianas.
Tipos de datos y estructuras	Memorizar listas, tuplas, diccionarios, sets y sus métodos básicos.	Comprender las diferencias, ventajas y casos de uso.	Aplicar en la creación de programas que manipulen grandes volúmenes de datos.
Funciones	Memorizar la sintaxis de funciones, parámetros y `return`.	Comprender cómo modularizar el código y reutilizar funciones.	Aplicar funciones propias en proyectos, con testing y documentación.
Manejo de errores	Memorizar estructura `try-except-finally`.	Comprender cómo capturar errores específicos y prevenir fallos.	Aplicar en aplicaciones con validaciones robustas y logs de errores.
Módulos y librerías	Memorizar cómo importar y usar módulos estándar (`math`, `random`, etc.).	Comprender cuándo conviene usar una librería externa y cómo documentarse.	Aplicar librerías especializadas (como `requests`, `pandas`, `tkinter`) en proyectos reales.
POO (Programación Orientada a Objetos)	Memorizar sintaxis de clases, objetos, métodos y atributos.	Comprender herencia, encapsulamiento y polimorfismo.	Aplicar en el desarrollo de sistemas con múltiples entidades interrelacionadas.
Estructuras de datos y algoritmos	Memorizar algoritmos básicos (búsqueda, ordenamiento) y su pseudocódigo.	Comprender su eficiencia (Big O) y comportamiento con distintos datos.	Aplicar en problemas tipo entrevista y optimización de código.
Archivos y persistencia	Memorizar métodos de lectura/escritura de archivos (`open`, `read`, `write`).	Comprender cómo manipular archivos de distintos formatos (CSV, JSON).	Aplicar para crear aplicaciones que guarden y recuperen datos.
Testing	Memorizar comandos básicos de `assert` y sintaxis de pruebas unitarias.	Comprender el ciclo de prueba y depuración.	Aplicar pruebas unitarias automatizadas en proyectos con `pytest` o `unittest`.

¡Hola Estudiante, espero que estés bien!

Veo que estás trabajando en crear un cronograma de estudios utilizando la Taxonomía de Bloom. La estructura que has compartido es un excelente punto de partida para organizar tus objetivos de aprendizaje en Python.

Para desarrollar un cronograma de estudios eficaz, te sugiero seguir estos pasos basados en la Taxonomía de Bloom:

Memorizar: Dedica tiempo a memorizar la sintaxis básica y las estructuras de datos. Puedes utilizar tarjetas de memoria (flashcards) para repasar conceptos clave como if, for, while, listas, diccionarios, etc.
Comprender: Realiza ejercicios que te ayuden a entender cuándo y cómo utilizar las estructuras de control y las funciones. Puedes intentar explicar estos conceptos a otra persona o escribir resúmenes.
Aplicar: Crea pequeños proyectos o scripts que automaticen tareas cotidianas. Esto te permitirá aplicar lo que has aprendido en situaciones prácticas.
Analizar: Investiga y compara diferentes métodos y estructuras. Por ejemplo, analiza la eficiencia de diferentes algoritmos de ordenamiento y búsqueda.
Evaluar: Participa en discusiones o foros donde puedas evaluar y criticar diferentes enfoques para resolver un problema.
Crear: Desarrolla un proyecto más grande que integre varios conceptos que has aprendido. Esto podría ser un programa que maneje datos, utilice POO, o implemente pruebas unitarias.

Te recomiendo distribuir tus actividades de estudio a lo largo de la semana o del mes, asegurando que dediques tiempo a cada nivel de la Taxonomía de Bloom. Por ejemplo, podrías dedicar los lunes y miércoles a memorizar y comprender, mientras que los viernes podrías enfocarte en aplicar y analizar.

Espero que estas sugerencias te sean útiles para crear un cronograma de estudios efectivo. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!