STEAM y virus, reto para ninjas
Cuando aprendemos a programar, pensamos rápidamente en robots, pero en el ejemplo que mostramos hoy, vamos a ver la importancia de la programación para obtener modelos de la naturaleza.
Te proponemos que nos acompañes para programar un modelo computacional para comprender y hacer predicciones de fenómenos complejos como la propagación del dichoso covid-19, utilizando el entorno de programación makecode y la placa micro:bit
Al fin y al cabo, un virus es un agente infeccioso microscópico que solo puede replicarse dentro de las células de otros organismos; teniendo presente esta definición ¿sabes que son los coronavirus? son un tipo de virus con envoltura se les llama así por la corona de puntas que se ve alrededor de su superficie.
Para entender cómo se propaga una enfermedad dentro de una población determinada, existen distintos modelos que ayudan a predecir comportamientos y para buscar soluciones a estos problemas. En este caso, haremos uso del modelo SIR por sus siglas (susceptible, infectado, recuperado) el cual permite modelar la propagación del covid-19. Este modelo parte de que cada persona puede estar en uno de estos estados:
Es el momento de realizar un programa para que haga este cálculo, para ello:
Este es nuestro ejemplo para València con 794.288 habitantes y 3200 contagiados ¿te animas a hacer el tuyo ajustando los valores?
Te proponemos que nos acompañes para programar un modelo computacional para comprender y hacer predicciones de fenómenos complejos como la propagación del dichoso covid-19, utilizando el entorno de programación makecode y la placa micro:bit
Al fin y al cabo, un virus es un agente infeccioso microscópico que solo puede replicarse dentro de las células de otros organismos; teniendo presente esta definición ¿sabes que son los coronavirus? son un tipo de virus con envoltura se les llama así por la corona de puntas que se ve alrededor de su superficie.
fuente: https://www.isglobal.org/coronavirus
Para entender cómo se propaga una enfermedad dentro de una población determinada, existen distintos modelos que ayudan a predecir comportamientos y para buscar soluciones a estos problemas. En este caso, haremos uso del modelo SIR por sus siglas (susceptible, infectado, recuperado) el cual permite modelar la propagación del covid-19. Este modelo parte de que cada persona puede estar en uno de estos estados:
- susceptible (S): personas que no han sido infectadas con la enfermedad, susceptibles de infectarse dentro de una probabilidad dada de transmisión de la enfermedad es decir tasa de transmisión y un número promedio de contactos por persona y tiempo, es decir tasa de interacción
- infectado (I): individuos que están infectados y pueden contagiar a otras personas. hay una probabilidad de recuperación y una probabilidad de muerte asociada al dejar este estado
- recuperado (R): que estaban infectadas pero que ya se han recuperado.
- Tasa interacción: promedio de contactos por persona y día
- Probabilidad contagio: probabilidad de transmisión de la enfermedad cuando una persona susceptible entra en contacto con una persona infectada
Hemos puesto en la fórmula los datos del caso base de la tabla, además de la población de nuestro pueblo, barrio, etc. y podernos estimar la cantidad de contagios que se tendrá al día siguiente.
- Crea las variables necesarias
- En un bloque de inicio, define los valores que se usarán para el cálculo
- En un bloque para siempre, construye la fórmula matemática para el cálculo y muestra el resultado. Cuidado con el orden de las operaciones
Este es nuestro ejemplo para València con 794.288 habitantes y 3200 contagiados ¿te animas a hacer el tuyo ajustando los valores?
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