Enfoque SL soportado. Objetivo de primera evaluación 2027; PDF oficial devuelve 403; la brief adquirida anterior es la evaluación final 2026. Las guías, evaluaciones y requisitos prácticos restantes conservan sus retenciones registradas.
Requisitos previos: lea las cantidades y unidades indicadas, utilice aritmética y las condiciones del modelo a continuación. Cada lección desarrolla su propio método antes de la transferencia independiente.
Estos son ejemplos didácticos originales o explícitamente ficticios, no mediciones reales ni investigaciones evaluadas completas de estudiantes.
Un sistema de reservas escolar puede calcular correctamente y aún así fallar si los usuarios pierden acceso o se revelan registros. El éxito incluye el contexto del sistema.
Comience con una predicción. Enuncie las cantidades o características que compararía, luego decida qué evidencia podría distinguir entre dos explicaciones.
Construya el modelo
Un sistema informático combina hardware, software, datos y personas. Una red permite la comunicación mediante protocolos. Los requisitos deben distinguir la función de restricciones como disponibilidad, seguridad y accesibilidad.
autenticación: Verificación de una identidad afirmada; autorización: Determinación de acciones permitidas.
Elija evidencias que puedan probarlo
Separe la autenticación de la autorización. La autenticación verifica la identidad; la autorización determina las acciones permitidas. Un modelo de amenazas conecta un activo valioso, un posible ataque y un control adecuado.
Utilice un conjunto de datos ficticio de escuela para definir usuarios y permisos. Dibuje flujos de datos, compare validación y verificación, y especifique pruebas para entrada normal, límite e inválida. No use credenciales reales ni registros de estudiantes en los ejercicios.
Trabaje desde cantidades conocidas
Indique los valores conocidos y sus unidades. Elija la relación porque sus supuestos se ajustan a este caso, luego reordénela antes de la sustitución.
Conocido: un archivo contiene 12 megabytes, donde este ejemplo define un megabyte como un millón de bytes. Bits = bytes×8 = 12×1,000,000×8 = 96,000,000 bits. A 8,000,000 bits por segundo, tiempo ideal = tamaño/tasa = 12 s, excluyendo sobrecarga.
Ejemplo:
Un archivo de 40 millones de bits se transfiere a 5 millones de bits por segundo. Encuentre el tiempo ideal. Use la misma secuencia: cantidades conocidas → modelo → relación → sustitución → unidad e interpretación.
Verifique la conclusión y sus límites
El ancho de banda no es el rendimiento real extremo a extremo. El cifrado no garantiza por sí mismo una autorización correcta ni elimina todos los riesgos de seguridad.
Vuelva a la observación original. Explique qué respalda el resultado, qué condiciones asume y una forma de probar una explicación alternativa.
Advertencia:
El cifrado garantiza que cada usuario tenga permisos de acceso apropiados. Esta afirmación es falsa: El ancho de banda no es el rendimiento real extremo a extremo. El cifrado no garantiza por sí mismo una autorización correcta ni elimina todos los riesgos de seguridad.
Clave:
Sistemas informáticos, redes y requisitos: Separe la autenticación de la autorización. La autenticación verifica la identidad; la autorización determina las acciones permitidas. Un modelo de amenazas conecta un activo valioso, un posible ataque y un control apropiado.
MB decimal significa un millón de bytes; multiplique por ocho antes de dividir por bits por segundo. Cero datos tiene una duración ideal de transmisión de cero. Se rechaza una tasa no positiva; la sobrecarga real está fuera de este modelo aritmético.
Enfoque SL soportado. Objetivo de primera evaluación 2027; PDF oficial devuelve 403; la brief adquirida anterior es la evaluación final 2026. Las guías, evaluaciones y requisitos prácticos restantes conservan sus retenciones registradas.
Requisitos previos: lea las cantidades y unidades indicadas, utilice aritmética y las condiciones del modelo a continuación. Cada lección desarrolla su propio método antes de la transferencia independiente.
Estos son ejemplos didácticos originales o explícitamente ficticios, no mediciones reales ni investigaciones evaluadas completas de estudiantes.
2.2
Redes: latencia, rendimiento y entrega en capas
¿Qué explicaría esta observación?
Un mensaje pequeño puede llegar tarde en un enlace de alta capacidad. La capacidad y el retardo miden propiedades diferentes.
Comience con una predicción. Enuncie las cantidades o características que compararía, luego decida qué evidencia podría distinguir entre dos explicaciones.
Construya el modelo
Los paquetes transportan datos direccionados a través de una red. Un modelo en capas separa responsabilidades como el significado de la aplicación, la entrega del transporte y el enrutamiento de red. El ancho de banda describe la capacidad; el rendimiento es la tasa de datos lograda; la latencia es el retardo.
rendimiento (throughput): Tasa alcanzada de transferencia de datos útil; latencia: Retraso experimentado en la comunicación.
Elija evidencias que puedan probarlo
El tiempo de transmisión depende del tamaño de los datos y de la velocidad. El retardo total también puede incluir propagación, procesamiento y colas. El cifrado protege el contenido bajo sus supuestos, pero no elimina la congestión ni toda la exposición de metadatos.
Rastree la ruta de un mensaje utilizando un modelo local documentado. Registre el tamaño de la carga útil, las unidades y el tiempo medido. Utilice redes aprobadas por la escuela y mensajes sintéticos; no escanee ni intercepte el tráfico de otro usuario.
Trabaje desde cantidades conocidas
Indique los valores conocidos y sus unidades. Elija la relación porque sus supuestos se ajustan a este caso, luego reordénela antes de la sustitución.
Conocido: un archivo de 8 megabits cruza un enlace de 2 megabits/s. Tiempo de transmisión ideal = tamaño / velocidad = 8 / 2 = 4 s. La sobrecarga de protocolo, otros usuarios y la latencia pueden hacer que la finalización observada sea más lenta.
Ejemplo:
Un archivo de 12 megabits cruza un enlace de 3 megabits/s. Calcule el tiempo de transmisión ideal. Use la misma secuencia: cantidades conocidas → modelo → relación → sustitución → unidad e interpretación.
Verifique la conclusión y sus límites
Un megabyte son ocho megabits antes de considerar la sobrecarga. Un enlace con clasificación más rápida no garantiza baja latencia ni puntos finales seguros.
Vuelva a la observación original. Explique qué respalda el resultado, qué condiciones asume y una forma de probar una explicación alternativa.
Advertencia:
Una conexión de alto ancho de banda garantiza cero latencia. Esta afirmación es falsa: Un megabyte son ocho megabits antes de considerar la sobrecarga. Un enlace con clasificación más rápida no garantiza baja latencia ni puntos finales seguros.
Clave:
Redes: latencia, rendimiento y entrega en capas: El tiempo de transmisión depende del tamaño de los datos y de la velocidad. El retardo total también puede incluir propagación, procesamiento y colas. El cifrado protege el contenido bajo sus supuestos, pero no elimina la congestión ni toda la exposición de metadatos.
Mida desde el inicio de la transmisión hasta la llegada del último bit. El tiempo de transmisión serial y el retraso de propagación se suman bajo este modelo ideal. Aumentar el ancho de banda cambia solo el primer término; los saltos de almacenamiento y reenvío, así como las colas, añadirían términos adicionales.
Enfoque SL soportado. Objetivo de primera evaluación 2027; PDF oficial devuelve 403; la brief adquirida anterior es la evaluación final 2026. Las guías, evaluaciones y requisitos prácticos restantes conservan sus retenciones registradas.
Requisitos previos: lea las cantidades y unidades indicadas, utilice aritmética y las condiciones del modelo a continuación. Cada lección desarrolla su propio método antes de la transferencia independiente.
Estos son ejemplos didácticos originales o explícitamente ficticios, no mediciones reales ni investigaciones evaluadas completas de estudiantes.
3.2
Bases de datos relacionales: una clave y una relación
¿Qué explicaría esta observación?
Duplicar la dirección de un usuario en cada orden puede producir registros conflictivos cuando la dirección cambia.
Comience con una predicción. Enuncie las cantidades o características que compararía, luego decida qué evidencia podría distinguir entre dos explicaciones.
Construya el modelo
Una tabla relacional contiene filas y atributos. Una clave primaria identifica una fila; una clave foránea se vincula a una clave referenciada en otra tabla. La normalización puede reducir la duplicación evitable y las anomalías de actualización mientras preserva relaciones significativas.
clave primaria: Conjunto de atributos que identifica únicamente una fila de tabla; clave foránea: Conjunto de atributos que referencia una clave en otra tabla.
Elija evidencias que puedan probarlo
Una unión (join) combina filas según una condición especificada. El conteo de resultados depende de la cardinalidad de la relación y los filtros. Una restricción de clave foránea aplica una regla de relación; no cifra automáticamente datos personales.
Diseñe un pequeño juego de datos sintético de usuario-pedido sin información personal real. Declare claves, pruebe inserciones duplicadas y de referencia faltante, luego verifique el resultado de una consulta contra una tabla esperada calculada manualmente.
Trabaje desde cantidades conocidas
Indique los valores conocidos y sus unidades. Elija la relación porque sus supuestos se ajustan a este caso, luego reordénela antes de la sustitución.
Conocido: cuatro clientes tienen respectivamente 2, 0, 3 y 1 pedidos. Una unión interna de cliente a pedido devuelve 2 + 0 + 3 + 1 = 6 filas. Una unión izquierda también retiene al cliente sin pedido como una fila coincidente nula, dando 7 aquí.
Ejemplo:
Tres clientes tienen 1, 3 y 2 pedidos. ¿Cuántas filas devuelve la unión interna de cliente-pedido? Use la misma secuencia: cantidades conocidas → modelo → relación → sustitución → unidad e interpretación.
Verifique la conclusión y sus límites
Una clave primaria no necesita ser un nombre de persona. Una unión (join) no es una simple concatenación de tablas. Utilice consultas parametrizadas para datos no fiables en lugar de construir SQL a partir de cadenas crudas.
Vuelva a la observación original. Explique qué respalda el resultado, qué condiciones asume y una forma de probar una explicación alternativa.
Advertencia:
Una clave foránea cifra automáticamente cada fila. Esta afirmación es falsa: Una clave primaria no necesita ser un nombre de persona. Una unión (join) no es una simple concatenación de tablas. Utilice consultas parametrizadas para datos no fiables en lugar de construir SQL a partir de cadenas crudas.
Clave:
Bases de datos relacionales: una clave y una relación: Una unión combina filas según una condición especificada. El conteo de resultados depende de la cardinalidad de la relación y los filtros. Una restricción de clave foránea impone una regla de relación; no cifra automáticamente los datos personales.
Trazabilidad ejecutable y límite
import sqlite3
db = sqlite3.connect(":memory:")
db.executescript("""CREATE TABLE c(id INTEGER PRIMARY KEY);
CREATE TABLE o(id INTEGER PRIMARY KEY, cid INTEGER);
INSERT INTO c VALUES(1),(2),(3);
INSERT INTO o VALUES(10,1),(11,1),(12,3);""")
for kind in ["INNER", "LEFT"]:
sql = f"SELECT COUNT(*),COUNT(o.id) FROM c {kind} JOIN o ON c.id=o.cid"
print(kind, db.execute(sql).fetchone())
db.close()
Salida esperada:
INNER (3, 3)
LEFT (4, 3)
La unión izquierda conserva el cliente 2 con campos de pedido nulos. COUNT(*) incluye esa fila, mientras que COUNT(o.id) excluye los nulos. Las claves primarias distinguen registros; el conteo de clientes no es igual al conteo de pedidos. La palabra clave de unión interpolada proviene de una lista interna fija, no de entrada del usuario.
Enfoque SL soportado. Objetivo de primera evaluación 2027; PDF oficial devuelve 403; la brief adquirida anterior es la evaluación final 2026. Las guías, evaluaciones y requisitos prácticos restantes conservan sus retenciones registradas.
Requisitos previos: lea las cantidades y unidades indicadas, utilice aritmética y las condiciones del modelo a continuación. Cada lección desarrolla su propio método antes de la transferencia independiente.
Estos son ejemplos didácticos originales o explícitamente ficticios, no mediciones reales ni investigaciones evaluadas completas de estudiantes.
Modelos de datos y aprendizaje automático responsable
¿Qué explicaría esta observación?
Un modelo puede obtener una puntuación alta aprendiendo un atajo en los datos de entrenamiento. La evaluación debe probar la tarea pretendida con ejemplos adecuados no vistos previamente.
Comience con una predicción. Enuncie las cantidades o características que compararía, luego decida qué evidencia podría distinguir entre dos explicaciones.
Construya el modelo
Una base de datos relacional utiliza tablas, claves y relaciones para organizar datos. El aprendizaje automático estima patrones a partir de datos. Los datos de entrenamiento y evaluación cumplen roles diferentes.
clave primaria: Conjunto de atributos que identifica únicamente un registro; fuga de datos: Uso de información no disponible en el momento de predicción pretendido.
Elija evidencias que puedan probarlo
Una clave primaria identifica de forma única un registro; una clave foránea relaciona registros. En la predicción, la fuga puede exponer información no disponible en el momento real de la toma de decisiones. La precisión sola puede ocultar una distribución de objetivo desequilibrada.
Utilice registros de reserva ficticios para identificar entidades, atributos y relaciones. Para un ejercicio de aprendizaje, utilice un conjunto de datos público no sensible, separe los datos de entrenamiento y prueba, y describa quiénes pueden verse afectados por errores. El alcance actual del objetivo CS 2027 espera la guía adquirida.
Trabaje desde cantidades conocidas
Indique los valores conocidos y sus unidades. Elija la relación porque sus supuestos se ajustan a este caso, luego reordénela antes de la sustitución.
Conocido: un clasificador realiza 90 predicciones correctas entre 100 casos. Precisión = correctos/total×100 = 90%. Si 90 casos pertenecen a una sola clase, predecir siempre esa clase da la misma precisión y aún puede fallar en todos los casos de la minoría.
Ejemplo:
Un modelo hace 72 predicciones correctas de un total de 80. Calcule el porcentaje de precisión. Utilice la misma secuencia: cantidades conocidas → modelo → relación → sustitución → unidad e interpretación.
Verifique la conclusión y sus límites
Una alta precisión no es evidencia de equidad ni de comprensión causal. Una clave primaria de base de datos no es simplemente el campo que parece importante.
Vuelva a la observación original. Explique qué respalda el resultado, qué condiciones asume y una forma de probar una explicación alternativa.
Advertencia:
Un clasificador con una precisión del 90% debe tratar todas las clases con igual efectividad. Esta afirmación es falsa: Una alta precisión no es evidencia de equidad ni de comprensión causal. Una clave primaria de base de datos no es simplemente el campo que parece importante.
Clave:
Modelos de datos y aprendizaje automático responsable: Una clave primaria identifica de forma única un registro; una clave foránea relaciona registros. En la predicción, la fuga puede exponer información no disponible en el momento real de la toma de decisiones. La precisión sola puede ocultar una distribución de objetivo desequilibrada.
La precisión divide las predicciones correctas entre todos los casos; la sensibilidad positiva divide los verdaderos positivos entre los positivos reales. Sin casos positivos, la sensibilidad es indefinida en lugar de cero. El conjunto de datos es ficticio, sin modelo entrenado ni datos personales.
Enfoque SL soportado. Objetivo de primera evaluación 2027; PDF oficial devuelve 403; la brief adquirida anterior es la evaluación final 2026. Las guías, evaluaciones y requisitos prácticos restantes conservan sus retenciones registradas.
Requisitos previos: lea las cantidades y unidades indicadas, utilice aritmética y las condiciones del modelo a continuación. Cada lección desarrolla su propio método antes de la transferencia independiente.
Estos son ejemplos didácticos originales o explícitamente ficticios, no mediciones reales ni investigaciones evaluadas completas de estudiantes.
5.2
Algoritmos, trazas y evidencia de corrección
¿Qué explicaría esta observación?
Un algoritmo puede funcionar para un ejemplo y fallar en un límite. Las pruebas deben diseñarse según la especificación, no solo el camino feliz (happy path).
Comience con una predicción. Enuncie las cantidades o características que compararía, luego decida qué evidencia podría distinguir entre dos explicaciones.
Construya el modelo
Un algoritmo es un procedimiento finito y sin ambigüedades para una tarea. Un rastreo registra cambios de estado. Un invariante de bucle describe una propiedad preservada por cada iteración y ayuda a justificar la corrección.
algoritmo: Procedimiento finito que resuelve una tarea declarada; prueba de límite: Prueba en un extremo del rango de entrada permitido.
Elija evidencias que puedan probarlo
Establezca condiciones de entrada y salidas esperadas. Utilice casos límite, colecciones vacías cuando estén permitidas, duplicados y valores inválidos. Distinga un algoritmo incorrecto de una implementación errónea o un requisito incompleto.
Rastree una búsqueda en una lista ordenada ficticia pequeña. Indique la convención de indexación. Para la búsqueda binaria, actualice los límites para que el intervalo restante se reduzca y rechace la entrada no ordenada a menos que el ordenamiento sea parte de la tarea.
Trabaje desde cantidades conocidas
Indique los valores conocidos y sus unidades. Elija la relación porque sus supuestos se ajustan a este caso, luego reordénela antes de la sustitución.
Conocido: una búsqueda lineal en una lista de ocho elementos puede requerir ocho comparaciones cuando el elemento buscado está al final o no existe. Duplicar la longitud de la lista duplica el conteo máximo de comparaciones bajo este modelo. La búsqueda binaria reduce el intervalo aproximadamente a la mitad en cada paso, pero requiere una estructura ordenada adecuada.
Ejemplo:
Una búsqueda lineal examina todos los 14 elementos sin encontrar coincidencia. ¿Cuántas comparaciones de elementos ocurren? Utilice la misma secuencia: cantidades conocidas → modelo → relación → sustitución → unidad e interpretación.
Verifique la conclusión y sus límites
Una prueba de muestra exitosa no demuestra la corrección para todas las entradas válidas. No se debe importar sintaxis pseudocódigo específica de Cambridge en un curso IB sin una fuente del curso.
Vuelva a la observación original. Explique qué respalda el resultado, qué condiciones asume y una forma de probar una explicación alternativa.
Advertencia:
Una sola prueba de muestra exitosa demuestra que un algoritmo es correcto para cada entrada válida. Esta afirmación es falsa: una prueba de muestra exitosa no demuestra la corrección para todas las entradas válidas. No se debe importar sintaxis pseudocódigo específica de Cambridge en un curso IB sin una fuente del curso.
Clave:
Algoritmos, trazas y evidencia de corrección: Enuncie las condiciones de entrada y las salidas esperadas. Utilice casos límite, colecciones vacías donde se permita, duplicados y valores inválidos. Distinga entre un algoritmo incorrecto y una implementación errónea o un requisito incompleto.
Trazabilidad ejecutable y límite
def first_index(values, target):
for index, value in enumerate(values):
if value == target:
return index
return -1
print(first_index([4, 7, 4], 4))
print(first_index([4, 7, 4], 9))
print(first_index([], 4))
Salida esperada:
0
-1
-1
El bucle prueba primero el índice 0, se detiene al encontrar una coincidencia y devuelve −1 solo después de agotar la lista. Por lo tanto, los duplicados devuelven el primer índice. Una lista vacía no ejecuta ningún cuerpo de bucle.
Enfoque SL soportado. Objetivo de primera evaluación 2027; PDF oficial devuelve 403; la brief adquirida anterior es la evaluación final 2026. Las guías, evaluaciones y requisitos prácticos restantes conservan sus retenciones registradas.
Requisitos previos: lea las cantidades y unidades indicadas, utilice aritmética y las condiciones del modelo a continuación. Cada lección desarrolla su propio método antes de la transferencia independiente.
Estos son ejemplos didácticos originales o explícitamente ficticios, no mediciones reales ni investigaciones evaluadas completas de estudiantes.
Dos objetos de modelo de cuenta bancaria pueden responder a la misma operación de depósito mientras mantienen diferentes saldos.
Comience con una predicción. Enuncie las cantidades o características que compararía, luego decida qué evidencia podría distinguir entre dos explicaciones.
Construya el modelo
Una clase define un tipo con estado y comportamiento. Un objeto es una instancia. El encapsulamiento controla el acceso mediante una interfaz para que las operaciones puedan preservar invariantes. La herencia modela una relación de tipo apropiada; la composición modela un objeto que contiene u otro objeto.
encapsulación: Control del acceso al estado a través de una interfaz; instancia: Objeto individual de una clase.
Elija evidencias que puedan probarlo
Una llamada a método actúa sobre una instancia particular. Los cambios de estado deben satisfacer precondiciones y postcondiciones. El polimorfismo permite que el código utilice una interfaz común con diferentes implementaciones cuando se respeta el contrato.
Implemente un modelo sintético pequeño de cuenta o inventario. Pruebe dos instancias independientes, rechace operaciones inválidas y valores límite. Mantenga el modelo alejado de cuentas financieras reales y credenciales.
Trabaje desde cantidades conocidas
Indique los valores conocidos y sus unidades. Elija la relación porque sus supuestos se ajustan a este caso, luego reordénela antes de la sustitución.
Conocido: el objeto A comienza con 40 unidades y recibe 15; el objeto B comienza con 20 y recibe 5. Los saldos finales son 55 y 25. Su total es 80, pero ninguno de los saldos individuales de los objetos es 80.
Ejemplo:
Una instancia comienza con 12 unidades, añade 8 y elimina 3. Encuentre su valor final. Utilice la misma secuencia: cantidades conocidas → modelo → relación → sustitución → unidad e interpretación.
Verifique la conclusión y sus límites
Una clase no es lo mismo que una única instancia. La herencia no es automáticamente mejor que la composición. Ocultar simplemente un campo no demuestra que todas las operaciones preservan un estado válido.
Vuelva a la observación original. Explique qué respalda el resultado, qué condiciones asume y una forma de probar una explicación alternativa.
Advertencia:
Dos instancias de una clase siempre deben compartir un único saldo. Esta afirmación es falsa: una clase no es lo mismo que una única instancia. La herencia no es automáticamente mejor que la composición. Ocultar simplemente un campo no demuestra que todas las operaciones preservan un estado válido.
Clave:
Objetos: estado, comportamiento e interfaz: Una llamada a método actúa sobre una instancia particular. Los cambios de estado deben satisfacer precondiciones y postcondiciones. El polimorfismo permite que el código utilice una interfaz común con diferentes implementaciones cuando se respeta el contrato.
Trazabilidad ejecutable y límite
class Account:
def __init__(self, balance):
self.balance = balance
def withdraw(self, amount):
if amount < 0 or amount > self.balance:
return False
self.balance -= amount
return True
a, b = Account(15), Account(20)
print(a.withdraw(30), a.balance, b.balance)
print(a.withdraw(15), a.balance, b.balance)
Salida esperada:
False 15 20
True 0 20
La rechazación ocurre antes de la mutación. Con saldos iniciales no negativos, los retiros validados preservan balance≥0. Esta pequeña clase docente expone atributos; un diseño de producción debe controlar todas las rutas de mutación, no asumir que el método solo garantiza el encapsulamiento.
Enfoque SL soportado. Objetivo de primera evaluación 2027; PDF oficial devuelve 403; la brief adquirida anterior es la evaluación final 2026. Las guías, evaluaciones y requisitos prácticos restantes conservan sus retenciones registradas.
Requisitos previos: lea las cantidades y unidades indicadas, utilice aritmética y las condiciones del modelo a continuación. Cada lección desarrolla su propio método antes de la transferencia independiente.
Estos son ejemplos didácticos originales o explícitamente ficticios, no mediciones reales ni investigaciones evaluadas completas de estudiantes.
8.2
Análisis de caso de computación: evaluar un sistema propuesto
¿Qué explicaría esta observación?
Un sistema propuesto de reservas escolares parece eficiente, pero su recomendación depende de usuarios, restricciones y evidencia. Un término técnico plausible por sí solo no justifica una decisión.
Comience con una predicción. Enuncie las cantidades o características que compararía, luego decida qué evidencia podría distinguir entre dos explicaciones.
Construya el modelo
Un estudio de caso sitúa las decisiones computacionales dentro de un escenario declarado. Identifique partes interesadas, requisitos, evidencia disponible y restricciones antes de recomendar una arquitectura o algoritmo. Distinga un hecho del escenario de una suposición y una predicción. Los compromisos pueden implicar rendimiento, fiabilidad, accesibilidad, privacidad, mantenimiento y coste.
rendimiento (throughput): Trabajo completado por unidad de tiempo bajo una carga de trabajo declarada; prueba de aceptación: Prueba de si se cumple un requisito de usuario especificado.
Elija evidencias que puedan probarlo
Una recomendación debe conectar un requisito con un mecanismo y una prueba observable. Por ejemplo, un problema de concurrencia requiere una estrategia que prevenga actualizaciones conflictivas, más pruebas que demuestren el invariante. Una afirmación sobre respuesta más rápida requiere mediciones de carga de trabajo comparables en lugar de solo una etiqueta de complejidad. Evalúe alternativas bajo las mismas condiciones declaradas.
Utilice un escenario aprobado por la escuela y datos sintéticos. Construya una matriz de afirmación, evidencia de escenario de apoyo, explicación técnica, limitación y prueba de aceptación. Marque los hechos faltantes explícitamente y muestre cómo cambiaría la recomendación si fallara una suposición. Esto prepara el razonamiento basado en casos sin reproducir un estudio de caso de evaluación IB no disponible ni inventar su rúbrica de examen.
Trabaje desde cantidades conocidas
Indique los valores conocidos y sus unidades. Elija la relación porque sus supuestos se ajustan a este caso, luego reordénela antes de la sustitución.
Conocido: un prototipo ficticio procesa 120 solicitudes exitosas durante una observación de 30 segundos. El rendimiento es 120/30=4 solicitudes exitosas/s. Un segundo prototipo procesa 150 en 30 segundos, o 5/s. El segundo tiene un rendimiento registrado mayor en un 25%, pero sin esas mediciones no se deriva ninguna conclusión sobre latencia, tasa de fallos o rendimiento bajo una carga de trabajo mayor.
Ejemplo:
Un sistema ficticio procesa correctamente 210 solicitudes en 30 s. Calcule el rendimiento. Utilice la misma secuencia: cantidades conocidas → modelo → relación → sustitución → unidad e interpretación.
Verifique la conclusión y sus límites
El rendimiento no es el tiempo de respuesta. Una recomendación sólida establece las condiciones bajo las cuales se espera que funcione y la evidencia que podría desconfirmarla. Los requisitos actuales oficiales de estudios de caso de informática deben verificarse contra la versión de evaluación correspondiente.
Vuelva a la observación original. Explique qué respalda el resultado, qué condiciones asume y una forma de probar una explicación alternativa.
Advertencia:
Un mayor rendimiento observado demuestra automáticamente un menor tiempo de respuesta para cada solicitud. Esta afirmación es falsa: El rendimiento no es el tiempo de respuesta. Una recomendación sólida establece las condiciones bajo las cuales se espera que funcione y la evidencia que podría desconfirmarla. Los requisitos actuales oficiales de estudios de caso de informática deben verificarse contra la versión de evaluación correspondiente.
Clave:
Análisis de casos de informática: evaluar un sistema propuesto: Una recomendación debe conectar un requisito con un mecanismo y una prueba observable. Por ejemplo, un problema de concurrencia requiere una estrategia que prevenga actualizaciones conflictivas, además de pruebas que demuestren el invariante. Una afirmación sobre una respuesta más rápida requiere mediciones de carga de trabajo comparables en lugar de solo una etiqueta de complejidad. Evalúe alternativas bajo las mismas condiciones establecidas.
Trazabilidad ejecutable y límite
for successful, attempted, seconds in [(240, 300, 30), (270, 300, 30)]:
if seconds <= 0 or attempted <= 0:
raise ValueError("Positive exposure required")
throughput = successful / seconds
failure_fraction = (attempted - successful) / attempted
print(throughput, failure_fraction)
Salida esperada:
8.0 0.2
9.0 0.1
El rendimiento de éxito y la fracción de fallos usan diferentes denominadores. Tiempo cero o intentos cero no pueden sostener esas tasas. Estos resúmenes ficticios no proporcionan evidencia de latencia, costo o carga representativa.
