Rúbrica Analítica para Programación de Computadoras II con Python
Creado por Omar M.
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Esta rúbrica evalúa el desempeño de estudiantes de Ingeniería de Sistemas en programación avanzada con Python, considerando aspectos clave del desarrollo de software. Cada criterio se califica de forma individual para identificar fortalezas y áreas de mejora.
Rúbrica Analítica para Programación de Computadoras II con Python
Esta rúbrica evalúa el desempeño de estudiantes de Ingeniería de Sistemas en programación avanzada con Python, considerando aspectos clave del desarrollo de software. Cada criterio se califica de forma individual para identificar fortalezas y áreas de mejora.| Criterio | Excelente (4) | Bueno (3) | Aceptable (2) | Bajo (1) |
|---|---|---|---|---|
| Correctitud del código | El programa funciona perfectamente sin errores, cumpliendo todos los requerimientos. | El programa funciona con mínimos errores que no afectan resultados principales. | El programa presenta errores que afectan parcialmente la funcionalidad. | El programa no funciona o presenta errores críticos que impiden su ejecución. |
| Estructura y organización del código | Código altamente organizado, modular, con funciones y clases bien definidas y reutilizables. | Código organizado con uso adecuado de funciones o clases, aunque con oportunidades de mejora. | Código poco modular, con funciones o bloques de código extensos y repetitivos. | Código desorganizado, sin modularidad ni estructura clara. |
| Uso adecuado de estructuras de datos | Selecciona y emplea estructuras de datos óptimas para cada caso, maximizando eficiencia. | Utiliza estructuras de datos correctas, aunque no siempre las más eficientes. | Emplea estructuras de datos adecuadas de forma inconsistente o limitada. | No utiliza estructuras de datos apropiadas o las usa incorrectamente. |
| Manejo de errores y excepciones | Implementa manejo completo y robusto de excepciones para prevenir fallos inesperados. | Incluye manejo básico de errores que cubre la mayoría de casos comunes. | Manejo de errores limitado o parcial, con algunos casos no contemplados. | No maneja errores ni excepciones, lo que provoca fallos frecuentes. |
| Documentación y comentarios | Comentarios claros y precisos que explican la lógica y uso de funciones; documentación completa. | Comentarios adecuados en partes clave; documentación suficiente para entender el código. | Comentarios escasos o poco claros; documentación insuficiente para comprender detalles. | Ausencia de comentarios y documentación, dificultando la comprensión del código. |
| Implementación de algoritmos | Algoritmos eficientes y correctamente implementados, optimizando tiempo y recursos. | Algoritmos funcionales con eficiencia adecuada, aunque con margen de optimización. | Algoritmos correctos pero con ineficiencias notables en el diseño o implementación. | Algoritmos incorrectos o inapropiados, que no solucionan el problema correctamente. |
| Uso de librerías y módulos de Python | Incorpora librerías y módulos estándar y externos de forma efectiva y pertinente. | Utiliza librerías y módulos adecuados, aunque algunas veces de forma subóptima. | Uso limitado o incorrecto de librerías y módulos, sin aprovechar sus potencialidades. | No utiliza librerías ni módulos o lo hace de manera incorrecta. |
| Presentación y entrega | Proyecto entregado a tiempo, con estructura clara, formato profesional y sin errores de formato. | Entrega puntual con formato adecuado y organización aceptable. | Entrega con retraso leve o formato desordenado que dificulta la lectura. | Entrega tardía o incompleta, con presentación deficiente y errores evidentes. |
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