Guía de uso de los laboratorios en los cursos

¿Qué son los laboratorios en los cursos?

Los laboratorios en los cursos son un nuevo elemento de currículum que permite a los estudiantes practicar habilidades técnicas en entornos reales conocidos como espacios de trabajo. Estas experiencias prácticas permiten a los estudiantes aplicar directamente los conceptos de los cursos, lo que les permite ganar confianza y prepararse para hacer su trabajo. Esta guía os ayudará a diseñar laboratorios interesantes para vuestros cursos.

Motivos para incluir laboratorios en vuestros cursos

Los laboratorios en los cursos permiten a los estudiantes hacer todo lo siguiente:

• Practicar habilidades en espacios de trabajo reales sin salir de vuestros cursos.
• Prepararse mejor para hacer su trabajo al transferir las habilidades que han aprendido a entornos reales.
• Interactuar activamente con el contenido, lo que mejora la retención y los resultados de aprendizaje.

Los laboratorios en los cursos constan de tres partes:

1. Instrucciones en vídeo: partiendo del exitoso formato de las clases en vídeo, los laboratorios en los cursos se centran en unas instrucciones en vídeo.
2. Tareas del laboratorio: las tareas estructuradas proporcionan orientación y recursos a los estudiantes mientras practican nuevas habilidades.
3. Espacio de trabajo técnico: los entornos preconfigurados permiten a los estudiantes ponerse directamente manos a la obra sin tener que configurar nada.

Diseñar un laboratorio de calidad

Decidid dónde incluir el laboratorio en el curso.

Identificad puntos estratégicos de vuestros cursos donde los laboratorios en los cursos reforzarán habilidades clave y encajarán con los objetivos de aprendizaje.

✅ Prácticas recomendadas:

• Elegid el tipo de laboratorio adecuado para vuestros objetivos de aprendizaje:
  • Laboratorios paso a paso: instrucción guiada donde demostráis y explicáis procesos para que los estudiantes los reproduzcan.
  • Laboratorios de desafío guiado: tareas más amplias con orientación parcial donde los estudiantes intentan soluciones de forma independiente con cierta estructura y algunos recursos.
• Aseguraos de que cada laboratorio en el curso respalde directamente las habilidades que se enseñan en la clase correspondiente.
• Conectad explícitamente los laboratorios en los cursos con los objetivos de aprendizaje que habéis indicado.
• Diseñad laboratorios en los cursos que no dependan de ningún dispositivo, de modo que funcionen igual de bien tanto en PC como en Mac.

💡 Ejemplos:

Jupyter Notebook

• Añadid un laboratorio paso a paso de Jupyter Notebook después de una clase sobre visualización de datos con matplotlib donde los estudiantes creen gráficos interactivos.
• Incluid un laboratorio de desafío guiado después de enseñar los fundamentos de Pandas donde los estudiantes limpien y analicen un conjunto de datos de forma independiente.

IA generativa

• Añadid un laboratorio paso a paso después de una clase sobre ingeniería de peticiones donde los estudiantes creen y prueben peticiones con un modelo GPT.
• Colocad un laboratorio de desafío guiado después de un módulo sobre ajuste donde los estudiantes creen su propio asistente de IA especializado.

AWS

• Añadid un laboratorio paso a paso de AWS después de una clase sobre fundamentos de la nube donde los estudiantes inicien y configuren su primera instancia EC2.
• Incluid un laboratorio de desafío guiado en una sección del curso sobre computación sin servidor donde los estudiantes creen una API completa con AWS Lambda y API Gateway.

Crear una clase con laboratorio

Seleccionad el elemento de currículum «Clase con laboratorio» para empezar. Pensad un título claro y descriptivo que capte la esencia del laboratorio y destaque las habilidades que practicarán los estudiantes. Este título aparecerá como el elemento de currículum en el contenido de vuestro curso.

✅ Prácticas recomendadas:

• Pensad títulos que sean específicos y encajen claramente con los objetivos de aprendizaje.
• Centraos en las habilidades principales que se van a practicar.
• Haced que los títulos sean llamativos y relevantes para los objetivos de los estudiantes.

💡 Ejemplos de títulos de laboratorios:

Jupyter Notebook

• Laboratorio paso a paso: «Visualización interactiva de datos: Crea gráficos dinámicos con Matplotlib»
• Laboratorio de desafío guiado: «Desafío de limpieza y transformación de datos: Limpia y analiza conjuntos de datos reales con Pandas»

IA generativa

• Laboratorio paso a paso: «Dominio de la ingeniería de peticiones: Crea peticiones de GPT eficaces para obtener resultados precisos»
• Laboratorio de desafío guiado: «Crea tu asistente de IA: Ajuste de modelos para tareas especializadas»

AWS

• Laboratorio paso a paso: «Lanza tu primer servidor en la nube: Configuración práctica de una instancia EC2»
• Laboratorio de desafío guiado: «Desafío de API sin servidor: Crear soluciones integrales con Lambda y API Gateway»

Cargad el vídeo de vuestro laboratorio

Importante: La opción «Laboratorio» solo estará disponible tras cargar un vídeo a vuestra clase.

Añadid el vídeo de vuestro laboratorio y esperad a que acabe de procesarse. Entonces, haced clic en el botón «+Laboratorio» para crear un laboratorio y acceder al editor de laboratorio.

Editad vuestro laboratorio en el curso en el editor de laboratorio

El proceso para crear un laboratorio en el curso consta de tres pasos:

1. Planificar el laboratorio en el curso: seleccionad el espacio de trabajo y cargad el código de inicio.
2. Crear tareas: estructurad vuestro laboratorio en tareas diferenciadas.
3. Publicar el laboratorio en el curso: añadid contexto y finalizad el laboratorio.

Planificad vuestro laboratorio

Seleccionar el espacio de trabajo del laboratorio:

elegid el área y el tipo de espacio de trabajo para vuestro laboratorio en el curso de entre las opciones disponibles. 

Tipos de espacios de trabajo: entornos de Udemy frente a entornos personales

Los laboratorios en los cursos proporcionan espacios de trabajo de Udemy para los suscriptores de Udemy Pro. Tened en cuenta que algunos estudiantes utilizarán sus propios entornos personales en su lugar.

✅ Prácticas recomendadas:

• Diseñad los laboratorios en los cursos de forma que todos los estudiantes pueden acceder a ellos, teniendo en cuenta las diferentes políticas y limitaciones entre los espacios de trabajo de Udemy y los entornos personales.
• Revisad las especificaciones técnicas de los espacios de trabajo de los laboratorios en los cursos de Udemy para garantizar que todos los estudiantes disfruten de una experiencia de aprendizaje uniforme.

Cargad el código de inicio:

Proporcionad el código de inicio que se cargará previamente en el espacio de trabajo de Udemy para los estudiantes.

✅ Prácticas recomendadas:

• Para los laboratorios de Jupyter, incluid un archivo zip que contenga todos los archivos ipynb y de datos necesarios (por ejemplo, CSV).
• Borrad los espacios de los nombres de los archivos zip de vuestro código de inicio.
• Probad vuestro laboratorio para aseguraros de que vuestro archivo de inicio se carga al previsualizar el laboratorio.
• NO eliminéis el Makefile del zip de inicio.
• NO incluyáis archivos innecesarios como __MACOSX, .DS_Store, .git, .gitignore, *.pnp.cjs, pycache, node_modules o .yarn.

Cread tareas y añadid código de referencia

Añadid tareas de laboratorio

Una tarea de laboratorio representa una serie lógica de pasos que contribuye al objetivo general del laboratorio.

Introducid un título para la tarea:

Cada tarea necesita un título claro que indique lo que los estudiantes deben lograr antes de pasar a la siguiente parte.

✅ Prácticas recomendadas:

• Cread títulos de tareas que especifiquen un resultado concreto que los estudiantes deben alcanzar.
• Pensad descripciones breves (10 palabras o menos) que comuniquen claramente el propósito de la tarea.
• Proporcionad solamente el contexto suficiente para que los estudiantes entiendan el objetivo de la tarea.

💡 Ejemplos de títulos de tareas:

Jupyter Notebook

Laboratorio paso a paso: «Visualización interactiva de datos: Crea gráficos dinámicos con Matplotlib»

• Tarea 1: «Importa y prepara el conjunto de datos para la visualización»
• Tarea 2: «Crea un gráfico de líneas adaptable con funciones interactivas»
• Tarea 3: «Añade anotaciones y estilos personalizados al gráfico»

Laboratorio de desafío guiado: «Desafío de limpieza y transformación de datos: Limpia y analiza conjuntos de datos reales con Pandas»

• Tarea 1: «Carga e inspecciona el conjunto de datos desordenado»
• Tarea 2: «Maneja los valores atípicos y que faltan»
• Tarea 3: «Crea estadísticas resumidas agregadas por categoría»

IA generativa

Laboratorio paso a paso: «Dominio de la ingeniería de peticiones: Crea peticiones de GPT eficaces para obtener resultados precisos»

• Tarea 1: «Crea peticiones base para generar texto»
• Tarea 2: «Aplica técnicas de restricción para acotar las respuestas»
• Tarea 3: «Implementa peticiones de cadena de pensamiento para tareas complejas»

Laboratorio de desafío guiado: «Crea tu asistente de IA: Ajuste de modelos para tareas especializadas»

• Tarea 1: «Prepara tu conjunto de datos de entrenamiento»
• Tarea 2: «Configura e inicia el proceso de ajuste»
• Tarea 3: «Prueba y evalúa tu modelo especializado»

AWS

Laboratorio paso a paso: «Lanza tu primer servidor en la nube: Configuración práctica de una instancia EC2»

• Tarea 1: «Crea un par de claves seguras para acceder al servidor»
• Tarea 2: «Lanza y configura tu instancia EC2»
• Tarea 3: «Conéctate a tu instancia a través de SSH»

Laboratorio de desafío guiado: «Desafío de API sin servidor: Crear soluciones integrales con Lambda y API Gateway»

• Tarea 1: «Crea una función Lambda para el procesamiento de datos»
• Tarea 2: «Configura los endpoints de API Gateway»
• Tarea 3: «Prueba tu API sin servidor con solicitudes de ejemplo»

Introducid una marca de tiempo para la tarea:

Especificad el momento exacto (en segundos) en el que comienza cada tarea en el vídeo de vuestro laboratorio; estas marcas de tiempo aparecerán como marcadores en los que se puede hacer clic en el reproductor de vídeo, lo que ayudará a los estudiantes a desplazarse rápidamente hasta las tareas relevantes.

Proporcionad una solución:

Añadid «código de referencia» para cada tarea cuando proceda. El código de referencia proporciona instantáneas de código que los estudiantes pueden copiar y pegar en el espacio de trabajo. Permite a vuestros estudiantes verificar su propio trabajo. Los estudiantes pueden hacer todo lo siguiente gracias al código de referencia:

• Comprobar la solución si se atascan.
• Verificar su enfoque si tienen dudas.
• Comparar enfoques cuando hayan llegado a su propia solución.

✅ Prácticas recomendadas:

• Organización y documentación del código
  • Incluid comentarios detallados que expliquen el razonamiento detrás de las elecciones de implementación.
  • Añadid un archivo README con una visión general del enfoque de la solución.
  • Documentad las suposiciones realizadas y los enfoques alternativos considerados.
  • Utilizad una nomenclatura y una estructura de código uniformes.
• Código bien estructurado
  • Organizad el código de solución en secciones o módulos lógicos.
  • Seguid las prácticas recomendadas del sector para organizar el código.
  • Incluid una forma adecuada de manejar los errores.
  • Demostrad prácticas de codificación limpias y sostenibles.
• Aseguraos de que los archivos de referencia no incluyan archivos del sistema innecesarios (por ejemplo, __MACOSX, .DS_Store).
• Añadid archivos de referencia en el nivel superior para evitar anidaciones de carpetas innecesarias.
• Para los laboratorios de Jupyter, capturad y cargad archivos HTML desde el cuaderno que incluir como código de referencia.

Añadid recursos de la tarea:

Proporcionad recursos que los estudiantes puedan utilizar o consultar al intentar la tarea. Los activos son recursos que los estudiantes pueden necesitar utilizar mientras intentan la tarea. Aquí tenéis algunos ejemplos:

• Archivos de base de datos
• Imágenes que deberían incluir en una página web que están diseñando
• Maquetas que consultar como referencia mientras trabajan
• Archivos JSON/YAML que puedan necesitar cargar

Publicad vuestro laboratorio en el curso

Completad vuestro laboratorio en el curso añadiendo contexto para los estudiantes:

1. Introducid la duración estimada del laboratorio.
2. Añadid etiquetas para los temas relevantes.
3. Haced clic en «Publicar» para finalizar el laboratorio.

Nota: También tenéis que publicar vuestra clase de laboratorio en el curso para que los estudiantes puedan acceder al laboratorio en el curso.

Empezad a crear laboratorios en los cursos atractivos

Los laboratorios en los cursos ofrecen a los estudiantes valiosas oportunidades para practicar habilidades técnicas en entornos realistas. Siguiendo esta guía, podéis crear experiencias prácticas significativas que ayuden a ganar confianza, desarrollar habilidades para resolver problemas y prepararse mejor para el trabajo.

¿Todo listo para comenzar? Identificad las clases clave en vuestros cursos donde los laboratorios en los cursos añadirían valor, diseñad actividades apropiadas y fijad objetivos claros para vuestros estudiantes. Con una planificación cuidadosa, vuestros laboratorios en los cursos harán que el aprendizaje sea más atractivo, interactivo y significativo.