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🟢SESIÓN I: ENTORNO DE DESARROLLO, PYTHON, IA Y PRIMER FLUJO (3 horas)

1. Objetivo: Configurar Python y Visual Studio Code e introducir un flujo de programación asistida por IA.
2. Temas y contenidos: Python 3.x, VS Code, extensión de Python, terminal, ejecución; programación asistida por IA; límites; explicación antes de código; ejecución y verificación.
3. Rol de la IA: IA conversacional y/o asistente de código disponible. No se exige una plataforma específica.
4. Caso/Actividad: Presupuesto mensual: describir, explicar, implementar, ejecutar, modificar y explicar.
5. Justificación pedagógica: Establece desde el inicio que la IA es asistente y el estudiante valida.

🟢SESIÓN II: VARIABLES, TIPOS, CADENAS, ENTRADA/SALIDA Y PROMPTING (3 horas)

1. Objetivo: Consolidar Python básico y formular consultas útiles.
2. Temas y contenidos: Variables, tipos, casting, strings, input, print; contexto, objetivo, restricciones y salida esperada.
3. Rol de la IA: Explicación, ejemplos y revisión mediante la herramienta disponible.
4. Caso/Actividad: Normalizador de nombres y correos.
5. Justificación pedagógica: Consolida fundamentos y prompting.

🟢SESIÓN III: CONDICIONALES, LÓGICA Y DEBUGGING (3 horas)

1. Objetivo: Resolver decisiones y aplicar un ciclo razonado de depuración.
2. Temas y contenidos: if/elif/else, operadores y tracebacks; leer error → hipótesis → consultar → probar → verificar.
3. Rol de la IA: Interpretar errores y proponer hipótesis; el estudiante prueba.
4. Caso/Actividad: Clasificador de pedidos por monto, prioridad y estado.
5. Justificación pedagógica: El error se usa para razonar, no para copiar.

🟢SESIÓN IV: LISTAS, TUPLAS, CONJUNTOS Y DICCIONARIOS (3 horas)

1. Objetivo: Seleccionar estructuras según el problema.
2. Temas y contenidos: Listas, tuplas, conjuntos, diccionarios y operaciones frecuentes.
3. Rol de la IA: Explicar diferencias y revisar soluciones.
4. Caso/Actividad: Inventario con códigos, cantidades y categorías.
5. Justificación pedagógica: Prepara JSON y APIs.

🟢SESIÓN V: BUCLES, ITERACIÓN Y PROCESAMIENTO DE COLECCIONES (3 horas)

1. Objetivo: Procesar colecciones y validar casos límite.
2. Temas y contenidos: for, while, range, enumerate, zip, acumulación y búsqueda.
3. Rol de la IA: Proponer alternativas y casos de prueba; verificar resultados.
4. Caso/Actividad: Procesar transacciones y detectar montos fuera de rango.
5. Justificación pedagógica: Conecta estructuras, iteración y lógica.

🟢SESIÓN VI: FUNCIONES, EXCEPCIONES Y MINI PROYECTO CLI (3 horas)

1. Objetivo: Integrar funciones, excepciones y estructura mínima.
2. Temas y contenidos: Funciones, parámetros, retorno, excepciones, documentación y CLI.
3. Rol de la IA: Apoyar diseño, debugging, pruebas y documentación.
4. Caso/Actividad: Gestor de tareas o finanzas personales en consola.
5. Justificación pedagógica: Cierra el Nivel 1 con una solución integrada.

🟢SESIÓN VII: MODULARIZACIÓN Y REFACTORIZACIÓN (3 horas)

1. Objetivo: Organizar código mediante módulos y responsabilidades claras.
2. Temas y contenidos: módulos, imports, comprehensions y refactorización orientada a legibilidad.
3. Rol de la IA: Revisión estructural y propuestas que el estudiante evalúa.
4. Caso/Actividad: Refactorizar el proyecto de Nivel 1.
5. Justificación pedagógica: Pasar de código funcional a mantenible.

🟢SESIÓN VIII: GIT, GITHUB, DOCUMENTACIÓN Y TRABAJO ASISTIDO POR IA (3 horas)

1. Objetivo: Versionar y documentar un proyecto.
2. Temas y contenidos: git init/status/add/commit/log/diff, .gitignore, repositorio remoto y README.
3. Rol de la IA: Apoyo para documentación y revisión, manteniendo trazabilidad humana.
4. Caso/Actividad: Versionar el proyecto mediante commits.
5. Justificación pedagógica: Introduce prácticas profesionales.

🟢SESIÓN IX: ENTORNOS VIRTUALES, DEPENDENCIAS Y REPRODUCIBILIDAD (3 horas)

1. Objetivo: Crear entornos reproducibles.
2. Temas y contenidos: venv, pip, pathlib, os, sys, datetime; introducción a pyproject.toml y herramientas modernas de entorno.
3. Rol de la IA: Explicar errores de dependencias y revisar configuraciones.
4. Caso/Actividad: Automatizador de archivos por extensión o fecha.
5. Justificación pedagógica: Prepara la reproducibilidad.

🟢SESIÓN X: ARCHIVOS, CSV, JSON Y APIS REST (3 horas)

1. Objetivo: Intercambiar y procesar información.
2. Temas y contenidos: open, csv, json, requests; HTTP básico, endpoints, parámetros y códigos.
3. Rol de la IA: Interpretar documentación y depurar solicitudes.
4. Caso/Actividad: Consultar una API pública y guardar JSON/CSV.
5. Justificación pedagógica: Conecta Python con sistemas externos.

🟢SESIÓN XI: POO PRÁCTICA (3 horas)

1. Objetivo: Usar clases y objetos para organizar aplicaciones.
2. Temas y contenidos: clases, objetos, atributos, métodos, __init__, self y composición.
3. Rol de la IA: Explicar, proponer modelos y revisar código.
4. Caso/Actividad: Sistema de cuentas, productos o empleados.
5. Justificación pedagógica: La POO sirve a la organización.

🟢SESIÓN XII: PROYECTO INTEGRADOR NIVEL 2 Y PERSISTENCIA (3 horas)

1. Objetivo: Integrar módulos, POO, persistencia y versionado.
2. Temas y contenidos: JSON/archivos, revisión asistida, pruebas simples y Git.
3. Rol de la IA: Sugerir estructura y revisar; validar corresponde al estudiante.
4. Caso/Actividad: Sistema de gestión con roles y persistencia.
5. Justificación pedagógica: Demuestra integración de competencias.

🟢SESIÓN XIII: PANDAS Y ANÁLISIS DE DATOS (3 horas)

1. Objetivo: Aplicar Python al análisis de datos.
2. Temas y contenidos: Series, DataFrame, CSV/Excel, selección, filtros, nulos, groupby y transformaciones.
3. Rol de la IA: Explicar operaciones y revisar transformaciones.
4. Caso/Actividad: EDA básico sobre ventas.
5. Justificación pedagógica: Conecta Python con datos.

🟢SESIÓN XIV: SQL Y SQLITE (3 horas)

1. Objetivo: Introducir persistencia estructurada e integración con Python.
2. Temas y contenidos: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, WHERE, GROUP BY, JOIN básicos y Python-SQLite.
3. Rol de la IA: Explicar consultas y revisar resultados.
4. Caso/Actividad: Base de ventas/clientes y consultas.
5. Justificación pedagógica: Introduce SQL sin complejidad innecesaria.

🟢SESIÓN XV: INTEGRACIÓN API + PANDAS + SQL (3 horas)

1. Objetivo: Construir un flujo de integración.
2. Temas y contenidos: API → Python → Pandas → SQLite → reporte.
3. Rol de la IA: Apoyo en debugging, transformación y documentación.
4. Caso/Actividad: Proyecto aplicado con API pública.
5. Justificación pedagógica: Integra competencias.

🟢SESIÓN XVI: TESTING, PYTEST Y CALIDAD DE CÓDIGO (3 horas)

1. Objetivo: Validar comportamiento mediante pruebas.
2. Temas y contenidos: Casos normales, límites y errores; assert; pytest; TDD introductorio.
3. Rol de la IA: Proponer casos y revisar lógica; ejecutar y verificar.
4. Caso/Actividad: Suite de pruebas para funciones.
5. Justificación pedagógica: El testing aporta evidencia.

🟢SESIÓN XVII: REVISIÓN, REFACTORIZACIÓN, DOCUMENTACIÓN Y PREPARACIÓN FINAL (3 horas)

1. Objetivo: Aplicar control final de calidad.
2. Temas y contenidos: Code review, refactorización, README, dependencias, manejo de errores y checklist; regex solo si se requiere.
3. Rol de la IA: Propuestas de mejora; decisiones finales del estudiante.
4. Caso/Actividad: Auditoría del proyecto.
5. Justificación pedagógica: Consolida criterio profesional.

🟢SESIÓN XVIII: PROYECTO INTEGRADOR FINAL Y PRESENTACIÓN (3 horas)

1. Objetivo: Desarrollar y defender una solución funcional.
2. Temas y contenidos: Automatización, CLI, datos, API/backend o aplicación que consuma un servicio de IA, según alcance.
3. Rol de la IA: IA como apoyo, pero el estudiante explica código, decisiones y validación.
4. Caso/Actividad: Problema → solución → código → pruebas → documentación → presentación.
5. Justificación pedagógica: Evalúa capacidad real, no cantidad de código generado.