Entornos de programación no mediados simbólicamente para el desarrollo del pensamiento computacional. Una experiencia en la formación de profesores de Informática de la Universidad Central del Ecuador

Este artículo aborda la investigación, realizada con los estudiantes del primer semestre de la titulación de Informática de la Facultad de Filosofía, Letras y Ciencias de la Educación de la Universidad Central del Ecuador, cuyo propósito ha sido analizar el uso de entornos de programación no mediados simbólicamente como herramienta didáctica para el desarrollo del pensamiento computacional. Se pretende establecer las posibles ventajas de aplicar este tipo de entorno para que los estudiantes desarrollen habilidades del pensamiento computacional tales como la creatividad, modelación y abstracción, entre otras, consideradas relevantes dentro de la programación. La metodología en que se apoyó la investigación es mixta, con investigación de campo y documental a nivel descriptivo. Se utilizó como instrumento un cuestionario para la recolección de datos entre el alumnado de la titulación. Finalmente, con la información recopilada se procedió al procesamiento de datos a partir de la estadística descriptiva para, así, obtener resultados que permitiesen alcanzar las pertinentes conclusiones y recomendaciones.

Combined simulation-optimization methodology for the design of environmental conscious absorption systems

This work addresses the optimization of ammonia–water absorption cycles for cooling and refrigeration applications with economic and environmental concerns. Our approach combines the capabilities of process simulation, multi-objective optimization (MOO), cost analysis and life cycle assessment (LCA). The optimization task is posed in mathematical terms as a multi-objective mixed-integer nonlinear program (moMINLP) that seeks to minimize the total annualized cost and environmental impact of the cycle. This moMINLP is solved by an outer-approximation strategy that iterates between primal nonlinear programming (NLP) subproblems with fixed binaries and a tailored mixed-integer linear programming (MILP) model. The capabilities of our approach are illustrated through its application to an ammonia–water absorption cycle used in cooling and refrigeration applications.