PERCEPCIÓN DEL USO DE PYCHARM EN ESTUDIANTES
DE PRIMER Y SEGUNDO SEMESTRE EN LA CARRERA DE
TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN
PERCEPTION OF PYCHARM USAGE AMONG FIRST AND
SECOND-SEMESTER STUDENTS IN THE INFORMATION
TECHNOLOGY
Walter Rodrigo Nuñez Zamora
Universidad Estatal Amazónica
Hirám Hernández Ramos
Universidad Estatal Amazónica
Eberto Tuniesky Gutiérrez de León
Universidad Estatal Amazónica
Beivy Amarilis Rivera Vergara
Universidad Estatal Amazónica
pág. 6489
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i3.18282
Percepción del uso de PyCharm en Estudiantes de Primer y segundo
semestre en la carrera de Tecnologías de la Información
Walter Rodrigo Nuñez Zamora1
walternza@gmail.com
https://orcid.org/0009-0007-7289-5914
Universidad Estatal Amazónica
Hirám Hernández Ramos
hiram03021@gmail.com
https://orcid.org/0009-0000-6722-869X
Universidad Estatal Amazónica
Eberto Tuniesky Gutiérrez de León
tunieskygutierrez@gmail.com
https://orcid.org/0000-0001-7682-9657
Universidad Estatal Amazónica
Beivy Amarilis Rivera Vergara
riverabeivy@gmail.com
https://orcid.org/0009-0002-4806-6247
Universidad Estatal Amazónica
RESUMEN
El presente documento analizó la percepción del uso de PyCharm en estudiantes de primer y segundo
semestre de la carrera de Tecnologías de la Información en la Universidad Estatal Amazónica. El
objetivo fue evaluar cómo el uso de PyCharm impacta en el aprendizaje de conceptos de programación,
la productividad y el rendimiento académico de los estudiantes. Se realizó un estudio cuantitativo de
tipo descriptivo y comparativo, mediante una encuesta estructurada aplicada a 246 estudiantes. Los
resultados mostraron que los estudiantes de segundo semestre percibieron significativamente más
positiva la herramienta que los de primer semestre, particularmente en cuanto a la facilidad de uso y la
familiaridad con las funciones de PyCharm. No se encontraron diferencias significativas en las
percepciones según el género. En general, los estudiantes reconocieron que el uso de PyCharm les ayudó
a mejorar su comprensión de los conceptos de programación, destacando características como la
depuración y el autocompletado de código. Se concluye que PyCharm es una herramienta valiosa en la
enseñanza de la programación y su uso prolongado potencia la adquisición de competencias técnicas
necesarias para el ámbito profesional.
Palabras clave: PyCharm, percepción de estudiantes, enseñanza de programación, comprensión de la
programación, tecnologías de la información
1
Autor principal
Correspondencia: walternza@gmail.com
pág. 6490
Perception of PyCharm Usage Among First and Second-Semester Students
in the Information Technology
ABSTRACT
This paper analyzed the perception of PyCharm usage among first and second-semester students of the
Information Technology degree at the Universidad Estatal Amazónica. The objective was to assess how
PyCharm impacts the learning of programming concepts, productivity, and academic performance. A
quantitative, descriptive, and comparative study was conducted through a structured survey applied to
246 students. The results showed that second-semester students had a significantly more positive
perception of the tool than first-semester students, particularly regarding ease of use and familiarity
with PyCharm's features. No significant differences in perceptions were found based on gender. Overall,
students acknowledged that using PyCharm helped improve their understanding of programming
concepts, highlighting features such as debugging and code completion. It is concluded that PyCharm
is a valuable tool in programming education, and its prolonged use enhances the acquisition of technical
skills necessary for the professional field.
Keywords: PyCharm, student perception, programming teaching, understanding programming,
information technologies
Artículo recibido 12 abril 2025
Aceptado para publicación: 17 mayo 2025
pág. 6491
INTRODUCCIÓN
Los entornos de desarrollo integrados (IDEs) han desempeñado un papel fundamental en la evolución
de la programación y la enseñanza de las tecnologías de la información. Los primeros intentos por crear
herramientas que facilitasen la codificación datan de las décadas de 1960 y 1970, cuando se empezaron
a desarrollar compiladores y depuradores rudimentarios que ayudaban a los programadores a manejar
lenguajes de programación emergentes como COBOL y FORTRAN (Salinas et al., 2023). A medida
que los lenguajes de programación se volvieron más complejos, las herramientas que los soportaban
también evolucionaron. En las décadas de 1980 y 1990, surgieron las primeras interfaces gráficas de
usuario, lo que permitió a los desarrolladores interactuar más fácilmente con el código y gestionar
proyectos más grandes. IDEs como Turbo Pascal, lanzado en 1983, y Microsoft Visual Studio en los
años 90, marcaron un hito al integrar el editor de texto, el compilador y el depurador en un solo entorno,
lo que transformó la experiencia de programación y la hizo más accesible para nuevos usuarios
(Lukkarinen et al., 2021).
En la actualidad, los IDEs han evolucionado hacia plataformas aún más sofisticadas, diseñadas para
soportar lenguajes de programación modernos y ofrecer una amplia gama de herramientas integradas
que mejoran la productividad. IDEs como PyCharm han ganado prominencia en la última década debido
a su enfoque en lenguajes específicos como Python, un lenguaje clave en el desarrollo de software,
análisis de datos, e inteligencia artificial (Buckner et al., 2023). PyCharm, desarrollado por JetBrains,
no solo facilita la escritura de código con características como autocompletado y resaltado de sintaxis,
sino que también permite la integración con sistemas de control de versiones, entornos virtuales y
herramientas de testing, lo que lo convierte en una opción ideal tanto para principiantes como para
programadores avanzados. Además, la capacidad de PyCharm de integrarse con diversas tecnologías
emergentes ha potenciado su uso en el ámbito académico, particularmente en la enseñanza de
programación, donde el uso de herramientas eficaces puede marcar una diferencia significativa en la
adquisición de competencias tecnológicas(Xu et al., 2021).
Los entornos de desarrollo integrados (IDEs) juegan un papel crucial en la enseñanza de la
programación, especialmente en los primeros niveles de formación. Los IDEs proporcionan un entorno
controlado y estructurado en el que los estudiantes pueden escribir, probar y depurar su código de
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manera eficiente. Al ofrecer herramientas visuales como el resaltado de sintaxis, la autocompletación
de código y las alertas en tiempo real de errores, los IDEs ayudan a los estudiantes a identificar
problemas en su código de manera inmediata, lo que facilita el proceso de aprendizaje(Salinas et al.,
2023). En lugar de enfrentar las frustraciones de encontrar errores manualmente, los estudiantes pueden
concentrarse en comprender los principios fundamentales de la programación. Estas herramientas no
solo reducen la carga cognitiva asociada con los errores sintácticos, sino que también promueven la
experimentación y el autoaprendizaje, aspectos vitales en la educación tecnológica.
Además, los IDEs permiten a los estudiantes familiarizarse con las prácticas de desarrollo profesional
desde las primeras etapas de su formación. Con funcionalidades que incluyen la integración de sistemas
de control de versiones, testing automatizado y soporte para múltiples lenguajes de programación, los
estudiantes adquieren competencias que serán esenciales en su futuro profesional (Noor et al., 2023a).
PyCharm, por ejemplo, es un IDE ampliamente utilizado en la enseñanza de lenguajes como Python, y
su capacidad para ofrecer un entorno de desarrollo completo lo convierte en una herramienta ideal en
contextos educativos. El uso de PyCharm en la enseñanza de la programación no solo mejora la
comprensión de los conceptos básicos, sino que también expone a los estudiantes a flujos de trabajo
profesionales, lo que incrementa su preparación para el mercado laboral. Por tanto, la adopción de IDEs
como PyCharm en el aula no es solo una cuestión de facilitar el aprendizaje, sino de preparar a los
futuros profesionales con las herramientas que se usan en la industria.
PyCharm es un entorno de desarrollo integrado (IDE) ampliamente reconocido por su enfoque en el
lenguaje de programación Python, ofreciendo una serie de características que optimizan el flujo de
trabajo de los programadores (Hliš et al., 2023). Una de las principales características de PyCharm es
su sistema de autocompletado inteligente, que no solo sugiere posibles variables y funciones a medida
que el programador escribe, sino que también es capaz de predecir estructuras complejas de código, lo
que acelera significativamente el proceso de desarrollo. Además, PyCharm cuenta con un sistema de
inspección de código en tiempo real que alerta al programador de errores sintácticos y lógicos mientras
el código se escribe, lo que reduce el tiempo necesario para detectar y corregir fallos. Estas herramientas
de asistencia no solo facilitan el desarrollo, sino que también ayudan a los estudiantes y profesionales
a mejorar sus habilidades al ofrecerles retroalimentación inmediata sobre su código (Elvina et al., 2018).
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Otra de las características clave de PyCharm es su capacidad para integrarse con entornos virtuales y
sistemas de control de versiones, lo que permite a los usuarios gestionar proyectos de manera más
eficiente y profesional. PyCharm ofrece soporte nativo para Git, lo que permite a los programadores
realizar tareas de versionado, como commits, merges y revisión de código, directamente desde el IDE,
sin necesidad de recurrir a herramientas externas. Esta integración es particularmente útil en el ámbito
académico y profesional, ya que permite a los estudiantes y desarrolladores trabajar en proyectos
colaborativos de manera organizada. Además, PyCharm facilita la creación y gestión de entornos
virtuales de Python, lo que asegura que las dependencias de cada proyecto se mantengan aisladas y que
no haya conflictos entre diferentes bibliotecas o versiones de Python. Este tipo de funcionalidad es
crucial tanto en el desarrollo profesional como en la enseñanza, ya que introduce a los usuarios en
buenas prácticas de programación desde las primeras etapas de su formación (Skorohodov &
Kurochkina, 2021).
El uso de PyCharm en la educación de programación presenta varias ventajas que facilitan el
aprendizaje y mejoran la experiencia del estudiante. Una de las principales ventajas de PyCharm es su
interfaz intuitiva, que permite a los estudiantes concentrarse más en el desarrollo del código que en la
configuración del entorno de trabajo. PyCharm proporciona herramientas como el autocompletado de
código y el resaltado de errores en tiempo real, lo que reduce las frustraciones comunes que los
principiantes suelen enfrentar al programar (Nikandrov, 2023). Estas características permiten a los
estudiantes identificar errores rápidamente y corregirlos de inmediato, lo que les ayuda a comprender
mejor los conceptos básicos de programación sin perder tiempo en depurar problemas simples. Además,
la organización clara de proyectos y archivos facilita la gestión de tareas y proyectos más complejos, lo
que es especialmente útil en el entorno académico donde los estudiantes trabajan en diferentes
asignaciones simultáneamente.
Otra ventaja importante de PyCharm es su amplia gama de herramientas integradas que permiten a los
estudiantes aprender buenas prácticas desde el principio de su formación. PyCharm no solo facilita la
escritura de código, sino que también incluye herramientas para la depuración, pruebas automatizadas
y control de versiones, lo que expone a los estudiantes a procesos que se utilizan comúnmente en el
desarrollo profesional de software.
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Al utilizar PyCharm, los estudiantes pueden aprender a depurar su código de manera estructurada, a
ejecutar pruebas unitarias para asegurar la calidad del software y a colaborar con otros desarrolladores
mediante sistemas de control de versiones como Git (Hu et al., 2021). Además, PyCharm permite la
integración con otros servicios y tecnologías, como bases de datos y plataformas de desarrollo web, lo
que amplía las oportunidades de aprendizaje y prepara a los estudiantes para enfrentar desafíos reales
en el mundo laboral. Esto hace que PyCharm sea una herramienta invaluable en la educación de
programación, tanto para principiantes como para estudiantes avanzados que buscan desarrollar
habilidades aplicables en la industria tecnológica (Patil et al., 2023).
PyCharm se destaca frente a otros entornos de desarrollo integrados (IDEs) como Visual Studio Code
y Sublime Text por su enfoque especializado en Python y su conjunto de herramientas integradas que
abordan todas las etapas del ciclo de desarrollo. A diferencia de Visual Studio Code, que es un IDE
altamente personalizable y puede ser configurado para soportar una gran variedad de lenguajes y
entornos mediante extensiones, PyCharm está diseñado específicamente para mejorar la productividad
en Python desde el inicio, sin necesidad de una configuración adicional (Xu et al., 2021). Esto lo
convierte en una opción preferida para aquellos que buscan una herramienta lista para usar, que ofrezca
características como autocompletado avanzado de código, inspección de código y depuración específica
de Python (Buckner et al., 2023). Si bien Visual Studio Code puede adaptarse para igualar muchas de
las características de PyCharm, el tiempo y esfuerzo requeridos para personalizarlo completamente
pueden ser desventajas para los usuarios que buscan un entorno de desarrollo más especializado y
dedicado (Zhang et al., 2023).
Las estrategias pedagógicas para enseñar programación han evolucionado a lo largo del tiempo,
adaptándose a los cambios tecnológicos y a las necesidades de los estudiantes. Una de las estrategias
más comunes es el aprendizaje basado en problemas, en el que los estudiantes aprenden a programar
resolviendo problemas reales o simulados (Aires et al., 2023a). Esta técnica promueve un aprendizaje
activo, donde los estudiantes aplican los conceptos teóricos a situaciones prácticas, lo que fortalece su
comprensión y retención del material. Al enfocarse en resolver problemas, los estudiantes no solo
adquieren habilidades técnicas, sino que también desarrollan habilidades de pensamiento crítico y
resolución de problemas, que son esenciales en el ámbito de la programación (Omeh et al., 2022).
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Además, esta estrategia fomenta la colaboración entre estudiantes, ya que muchos problemas requieren
la cooperación de equipos, lo que simula ambientes laborales reales.
Además de los IDEs, otras herramientas tecnológicas como los simuladores y plataformas en línea han
ganado popularidad en los primeros cursos de programación. Herramientas como repl.it y CodePen
permiten a los estudiantes escribir y ejecutar código directamente en un navegador web, lo que elimina
la necesidad de instalar software adicional y reduce las barreras técnicas para empezar a programar.
Estas plataformas también facilitan la enseñanza a distancia y el trabajo colaborativo, ya que los
estudiantes pueden compartir sus proyectos y recibir retroalimentación en tiempo real de sus
compañeros y profesores(Rahman & Morgan, 2021). Estas herramientas tecnológicas permiten que los
estudiantes de programación tengan acceso a un entorno de aprendizaje más dinámico y flexible, lo que
resulta especialmente útil en los primeros semestres, donde es crucial mantener el interés y fomentar
una comprensión sólida de los conceptos básicos (Macedo et al., 2022).
Los entornos de desarrollo integrados (IDEs) juegan un papel esencial en la adquisición de
competencias de programación, ya que proporcionan a los estudiantes las herramientas necesarias para
aprender de manera estructurada y eficiente. Al ofrecer características como el autocompletado de
código, la depuración en tiempo real y la gestión automatizada de proyectos, los IDEs reducen la carga
cognitiva que los estudiantes enfrentan cuando comienzan a programar. En este sentido, entornos como
PyCharm destacan por ser una plataforma robusta que, desde el primer contacto, facilita la creación,
edición y corrección de código en un entorno visual intuitivo, lo que acelera el proceso de aprendizaje
y fortalece la adquisición de competencias básicas (Xu et al., 2021).
Además, los IDEs ayudan a los estudiantes a desarrollar competencias avanzadas que van más allá de
escribir código correctamente. Herramientas como el control de versiones, la integración de pruebas
automatizadas y la gestión de entornos virtuales que PyCharm proporciona son fundamentales para
preparar a los estudiantes para desafíos del mundo real (Xu et al., 2021). Estas competencias no solo
son esenciales en el contexto profesional, sino que también promueven una mayor comprensión de
cómo funcionan los sistemas de software a gran escala (Hackett et al., 2023). La habilidad de colaborar
en proyectos de equipo, manejar diferentes versiones del código y depurar errores complejos son
competencias que los estudiantes deben adquirir para ser programadores competentes (Buckner et al.,
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2023). Por lo tanto, los entornos de desarrollo no solo facilitan el aprendizaje inicial, sino que también
permiten a los estudiantes avanzar hacia niveles más complejos y profesionalmente relevantes,
integrando herramientas que se utilizan en la industria y preparando a los futuros programadores para
una carrera exitosa.
Los estudios previos sobre el impacto de PyCharm en el aprendizaje de estudiantes universitarios han
demostrado que esta herramienta ofrece beneficios significativos en la enseñanza de la programación,
especialmente en cursos centrados en Python. Investigaciones realizadas en diversas universidades han
mostrado que PyCharm, al ser un entorno de desarrollo especializado en Python, permite a los
estudiantes concentrarse más en el contenido y la lógica de la programación en lugar de en los aspectos
técnicos de la configuración del entorno. Al ofrecer autocompletado avanzado de código, sugerencias
contextuales y verificación en tiempo real, PyCharm reduce el número de errores sintácticos y ayuda a
los estudiantes a centrarse en el desarrollo de soluciones a problemas complejos. Estas características,
documentadas en varios estudios, contribuyen a una mejora general del rendimiento académico,
especialmente en estudiantes que tienen poca experiencia previa en programación (Garcia & Revano,
2021a).
Otro aspecto importante que han revelado los estudios sobre PyCharm es su capacidad para fomentar
el autoaprendizaje y la independencia del estudiante. Al ofrecer un entorno que proporciona
retroalimentación inmediata y visualización clara de errores, los estudiantes pueden corregir sus propios
problemas sin depender tanto del docente, lo que potencia el desarrollo de habilidades autodidactas (Xu
et al., 2021). Investigaciones también han sugerido que los estudiantes que utilizan PyCharm desarrollan
una mejor comprensión de la estructura del código y de las mejores prácticas en programación, en
comparación con aquellos que utilizan editores de texto simples o menos integrados. Esto se debe a que
PyCharm no solo permite escribir y ejecutar código de forma eficiente, sino que también expone a los
estudiantes a flujos de trabajo profesionales desde una etapa temprana, como el uso de control de
versiones, testing y la gestión de proyectos más complejos. Estos estudios concluyen que el uso de
herramientas como PyCharm no solo mejora el rendimiento a corto plazo, sino que también prepara
mejor a los estudiantes para desafíos técnicos más avanzados (Smirnov et al., 2021).
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Las percepciones de los estudiantes sobre PyCharm como herramienta educativa son en su mayoría
positivas, especialmente entre aquellos que buscan desarrollar habilidades avanzadas en programación.
Los estudiantes suelen valorar la interfaz intuitiva y las herramientas integradas que PyCharm ofrece,
como el autocompletado de código y la verificación en tiempo real de errores (Zhou et al., 2021). Estas
características permiten a los principiantes cometer menos errores durante la escritura del código y
enfocarse en la lógica del problema en lugar de en los detalles sintácticos. Además, muchos estudiantes
consideran que PyCharm, al ser un entorno profesional utilizado ampliamente en la industria, les da una
ventaja al familiarizarse con herramientas que encontrarán en el mundo laboral. Aunque algunos
estudiantes al principio pueden sentirse abrumados por la cantidad de funciones disponibles, la mayoría
coincide en que, una vez superada la curva de aprendizaje inicial, PyCharm se convierte en una
herramienta poderosa y eficiente que mejora su capacidad para resolver problemas de programación
(Dirks-Naylor, 2023).
Desde la perspectiva de los docentes, PyCharm también es percibido como una herramienta educativa
efectiva que facilita tanto la enseñanza como la evaluación del progreso de los estudiantes. Los docentes
aprecian la capacidad de PyCharm para ofrecer retroalimentación inmediata, lo que permite a los
estudiantes aprender de manera autónoma y resolver problemas por sí mismos sin depender
constantemente de la intervención del instructor (Gu et al., 2022). Sin embargo, algunos profesores han
señalado que, debido a la complejidad de la herramienta, es necesario dedicar tiempo adicional para
capacitar a los estudiantes en su uso efectivo. A pesar de esto, la mayoría de los docentes concuerda en
que PyCharm no solo mejora el proceso de enseñanza, sino que también prepara a los estudiantes de
manera más completa para los desafíos técnicos que enfrentarán en el ámbito profesional.
Los beneficios documentados del uso de PyCharm en términos de rendimiento académico han sido
ampliamente destacados en estudios recientes, especialmente en el contexto de la enseñanza de la
programación en Python. Uno de los principales beneficios que se ha observado es la reducción
significativa de errores sintácticos y lógicos en los estudiantes que utilizan PyCharm en comparación
con aquellos que usan editores de texto más simples. PyCharm proporciona una retroalimentación
inmediata mediante su sistema de autocompletado y la detección en tiempo real de errores, lo que
permite a los estudiantes corregir fallos rápidamente (Zhou et al., 2021). Esta característica no solo
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mejora la precisión del código, sino que también fomenta la confianza en los estudiantes al ayudarlos a
identificar y solucionar problemas de manera autónoma (Kurniawan et al., 2023). Los estudios han
mostrado que los estudiantes que utilizan PyCharm tienden a cometer menos errores en sus exámenes
y proyectos finales, lo que resulta en una mejora general en su rendimiento académico.
Otro beneficio documentado es el aumento en la comprensión de conceptos avanzados de programación
debido al uso de herramientas integradas como depuradores, pruebas automatizadas y entornos virtuales
que PyCharm ofrece. Estas herramientas permiten a los estudiantes interactuar de manera más profunda
con su código y entender mejor cómo funcionan los programas en diferentes niveles. Por ejemplo, el
uso del depurador integrado facilita la identificación de errores lógicos que no son evidentes a simple
vista, lo que incrementa la comprensión de estructuras complejas como bucles, condicionales y
recursividad. Además, PyCharm expone a los estudiantes a flujos de trabajo profesionales, como el uso
de control de versiones con Git, lo que mejora su preparación para el mundo laboral (Guerrero-Higueras
et al., 2020).
A pesar de los numerosos estudios sobre el impacto de PyCharm en el aprendizaje de la programación,
existe una notable falta de investigación específica que se centre en los estudiantes de primer y segundo
semestre de carreras relacionadas con Tecnologías de la Información. La mayoría de las investigaciones
actuales se han enfocado en estudiantes avanzados o en contextos más amplios, lo que ha dejado un
vacío en la comprensión de cómo PyCharm afecta a aquellos que están en las primeras etapas de su
formación académica. Estos primeros semestres son cruciales porque es cuando los estudiantes
desarrollan las bases de la lógica de programación y comienzan a familiarizarse con el entorno técnico
(Salinas et al., 2023).
La falta de estudios enfocados en estos estudiantes iniciales también impide entender cómo el uso de
PyCharm influye en su rendimiento académico y en la adquisición de competencias básicas de
programación. Si bien se han reconocido los beneficios generales de PyCharm en términos de
autocompletado, depuración y organización de proyectos, no se ha examinado detalladamente si estas
características son percibidas como útiles o abrumadoras por los estudiantes de primer nivel. Es
necesario llevar a cabo investigaciones que exploren cómo PyCharm impacta en la motivación de estos
estudiantes, en su capacidad para resolver problemas simples, y en su percepción de la programación
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como una disciplina accesible (Thorat & Kshirsagar, 2021). Este tipo de estudios no solo contribuiría a
mejorar la enseñanza de la programación, sino que también podría proporcionar a los docentes
información valiosa para ajustar sus metodologías y apoyar mejor a los estudiantes en los primeros
semestres, quienes a menudo necesitan más orientación y apoyo en la fase inicial de su aprendizaje
(Hulls & Rennick, 2020).
La literatura académica sobre la percepción de los estudiantes que utilizan PyCharm en comparación
con otros entornos de desarrollo integrados (IDEs) es sorprendentemente escasa, a pesar de la creciente
popularidad de estas herramientas en la enseñanza de la programación. Existen numerosos estudios que
documentan el uso de IDEs en general, pero muy pocos profundizan en cómo los estudiantes perciben
las diferencias entre PyCharm y otras plataformas como Visual Studio Code, Eclipse o Sublime Text.
La falta de investigaciones comparativas deja varias preguntas sin respuesta, como cuál es el IDE más
efectivo para mejorar el aprendizaje de conceptos de programación, o si la complejidad de herramientas
como PyCharm puede generar una curva de aprendizaje demasiado pronunciada para los estudiantes
novatos. Aún no se ha explorado de manera suficiente si la especialización de PyCharm en Python lo
convierte en una herramienta preferida para los estudiantes o si su enfoque avanzado puede ser
contraproducente para quienes recién comienzan (Q. Nguyen, 2019).
La escasa investigación comparativa también afecta la comprensión de cómo los estudiantes valoran
las funcionalidades específicas de PyCharm frente a las de otros IDEs. Mientras que herramientas como
Visual Studio Code destacan por su flexibilidad y extensibilidad, y Sublime Text por su ligereza y
velocidad, PyCharm ofrece una experiencia más robusta y orientada a proyectos grandes y complejos.
Sin embargo, no se ha investigado en profundidad si los estudiantes, especialmente en niveles
introductorios, encuentran estas funcionalidades avanzadas de PyCharm útiles o si prefieren entornos
más simplificados. Tampoco hay suficiente literatura que explore cómo los estudiantes perciben la
facilidad de uso, la capacidad de personalización o la integración de herramientas adicionales en estos
diferentes IDEs (Xu et al., 2021). Este vacío en la literatura genera una necesidad urgente de estudios
que comparen la experiencia del usuario y el rendimiento académico de los estudiantes que utilizan
diferentes IDEs, lo que permitiría a los docentes tomar decisiones más informadas al seleccionar
herramientas de enseñanza para sus cursos.
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A pesar de la creciente adopción de PyCharm en entornos educativos, existe un notable
desconocimiento sobre la relación directa entre su uso y la comprensión de los conceptos fundamentales
en Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC). Si bien es ampliamente reconocido que
PyCharm facilita el proceso de programación mediante funciones como el autocompletado y la
depuración en tiempo real, no se ha investigado lo suficiente cómo estas características impactan
directamente en la asimilación de conceptos clave, como la lógica de programación, las estructuras de
control o la gestión de datos. Muchos estudios tienden a enfocarse en la efectividad del IDE en términos
de productividad y eficiencia en la escritura de código, pero pocos han examinado cómo estas
herramientas ayudan, o en algunos casos, obstaculizan el entendimiento profundo de los fundamentos
de la programación. Este vacío en la investigación impide comprender si los estudiantes realmente
logran interiorizar los principios subyacentes a la programación, o si dependen demasiado de las
funciones automatizadas que ofrece el entorno (Xu et al., 2021).
Además, no se ha explorado suficientemente si el uso intensivo de PyCharm podría llevar a una excesiva
dependencia de sus características en lugar de fomentar una comprensión más autónoma de los
conceptos fundamentales. Sin embargo, no se ha documentado si PyCharm contribuye a fortalecer esta
base o si, por el contrario, podría estar desviando la atención de los estudiantes hacia la resolución
rápida de problemas sin una comprensión sólida (Xu et al., 2021). Esto plantea la necesidad urgente de
estudios empíricos que evalúen cómo PyCharm, y sus características avanzadas, influyen en la
adquisición de habilidades de programación a nivel conceptual, para determinar si esta herramienta es
ideal para los niveles introductorios o si se debe utilizar con más cautela en etapas iniciales.
METODOLOGÍA
Este estudio se llevó a cabo con un enfoque cuantitativo, utilizando un diseño descriptivo y comparativo,
con el objetivo de analizar la percepción del uso de la herramienta PyCharm entre estudiantes de primer
y segundo semestre de la carrera de Tecnologías de la Información en la Universidad Estatal
Amazónica. Se buscó evaluar la familiaridad, facilidad de uso, y el impacto de PyCharm en la
comprensión de los conceptos de programación, así como su influencia en el rendimiento académico
de los estudiantes.
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El diseño de la investigación es no experimental y transversal, ya que se recolectaron datos en un único
punto en el tiempo sin manipular las variables. Este enfoque permitió obtener un panorama amplio
sobre cómo los estudiantes perciben PyCharm en diferentes etapas de su formación académica. La
comparación entre estudiantes de primer y segundo semestre facilita identificar diferencias basadas en
la experiencia con la herramienta.
La muestra estuvo compuesta por 246 estudiantes matriculados en los primeros dos semestres de la
carrera de Tecnologías de la Información. De estos, 96 estudiantes pertenecían al primer semestre (Nivel
I) y 150 al segundo semestre (Nivel II). La selección de los participantes se realizó a través de un
muestreo no probabilístico por conveniencia, ya que se trabajó con los estudiantes disponibles durante
el periodo de estudio.
Se recogieron datos demográficos básicos de los estudiantes, como el género y el nivel académico. La
muestra estuvo compuesta por 102 estudiantes femeninos y 144 estudiantes masculinos. Estos datos se
incluyeron para explorar posibles diferencias en la percepción de PyCharm según el género y el nivel
académico.
Para la recolección de datos, se utilizó una encuesta estructurada diseñada específicamente para este
estudio. La encuesta constaba de 11 ítems organizados en tres secciones:
Competencias Técnicas y Familiaridad: Evaluaba el grado de familiaridad de los estudiantes con
PyCharm, así como sus competencias técnicas básicas en el uso de esta herramienta.
Facilidad de Uso y Funcionalidades: Exploraba la percepción de los estudiantes sobre la facilidad de
uso de PyCharm, la intuitividad de su interfaz, y la utilidad de funcionalidades específicas como el
autocompletado de código.
Impacto en la Comprensión de la Programación: Medía la percepción de los estudiantes sobre el impacto
de PyCharm en su comprensión de los conceptos fundamentales de programación y en su rendimiento
académico.
Para asegurar la fiabilidad del instrumento de medición, se calculó el coeficiente Alfa de Cronbach,
obteniendo un valor de 0.966. Este valor indica una excelente consistencia interna entre los ítems de la
encuesta, lo que confirma que el instrumento utilizado es adecuado para medir la percepción de los
estudiantes sobre PyCharm.
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La recolección de datos se llevó a cabo en el transcurso de una semana, durante las clases de
programación en las que se utiliza PyCharm como entorno de desarrollo principal. Los estudiantes
completaron la encuesta de manera anónima y voluntaria, en formato físico. Se explicó a los
participantes el propósito del estudio y se garantizó la confidencialidad de sus respuestas. No hubo
incentivos para la participación, con el fin de evitar sesgos en las respuestas.
Los datos recolectados se analizaron utilizando el software estadístico SPSS, versión 25. Se realizaron
análisis descriptivos para obtener medidas de tendencia central y dispersión (media, desviación
estándar) para cada ítem y para las diferentes subescalas de la encuesta.
Prueba de fiabilidad: Se utilizó el Alfa de Cronbach para evaluar la consistencia interna de los ítems de
la encuesta.
Análisis descriptivo: Se calcularon las medias y desviaciones estándar de las respuestas, tanto para el
total de la muestra como por subgrupos (Nivel I, Nivel II, género).
Prueba t de muestras independientes: Para comparar las percepciones entre los estudiantes de Nivel I y
Nivel II, se realizó una prueba t de muestras independientes, que permitió identificar si existían
diferencias estadísticamente significativas entre ambos grupos. Antes de la prueba t, se realizó la prueba
de Levene para evaluar la igualdad de varianzas entre los grupos.
Prueba t para comparación de género: Para evaluar si existían diferencias significativas en la percepción
de PyCharm entre hombres y mujeres, se realizó una prueba t de muestras independientes similar.
Análisis ANOVA: Se llevó a cabo un análisis de varianza (ANOVA) para explorar posibles diferencias
en la percepción de PyCharm entre las diferentes regiones (Amazónica, Sierra y Costa).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El presente estudio evaluó la percepción de los estudiantes de primer y segundo semestre de la carrera
de Tecnologías de la Información sobre el uso de PyCharm, con un enfoque en su familiaridad con la
herramienta, su facilidad de uso y el impacto en la comprensión de los conceptos de programación. Se
llevaron a cabo análisis estadísticos para comparar las percepciones entre los diferentes niveles
académicos y géneros, utilizando pruebas t de muestras independientes y ANOVA. A continuación, se
presentan los hallazgos más relevantes, que incluyen diferencias significativas en las percepciones de
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los estudiantes según su nivel académico, así como un análisis detallado de la fiabilidad de los
instrumentos de medición empleados en el estudio. (Tabla 1).
Tabla 1 Estadisticas de fiabilidad
Alfa de Cronbach
Alfa de Cronbach basada en elementos
estandarizados
N de elementos
0,966
0,967
11
Nota: elaborado por los autores
El instrumento utilizado en el estudio muestra un Alfa de Cronbach de 0.966, lo que indica una
excelente consistencia interna de los ítems. Este valor sugiere que las preguntas incluidas en el
cuestionario miden de manera coherente la percepción sobre el uso de PyCharm. El Alfa de Cronbach
basado en los elementos estandarizados es de 0.967, lo cual refuerza la fiabilidad del instrumento. Con
un total de 11 ítems, estos resultados permiten asegurar que las respuestas proporcionadas por los
estudiantes tienen un alto grado de confiabilidad, lo que avala la validez de los análisis subsecuentes.
Tabla 2 | Estadísticas de elemento de resumen
Media
Mínimo
Máximo
Rango
Máximo /
Mínimo
Varianza
N de
elementos
Medias de
elemento
3,721
3,585
3,846
,260
1,073
,009
11
Varianzas de
elemento
1,216
1,013
1,378
,365
1,361
,012
11
Nota: elaborado por los autores
La (Tabla 2) proporciona la información sobre las características descriptivas de los ítems incluidos en
el cuestionario:
▪ La media de los ítems es de 3.721, lo que sugiere una tendencia positiva en la percepción general
de los estudiantes hacia el uso de PyCharm.
▪ El mínimo valor registrado en las medias de los ítems es 3.585, y el máximo es 3.846, con un rango
de 0.260, lo que indica una variación relativamente baja entre los ítems.
▪ El cociente entre el valor máximo y mínimo es de 1.073, lo que refleja una proporción equilibrada
en las respuestas de los estudiantes.
▪ La varianza de los ítems es de 1.216 en promedio, con un mínimo de 1.013 y un máximo de 1.378,
lo que indica diferencias moderadas en la dispersión de las respuestas entre los ítems.
pág. 6504
▪ El cuestionario constaba de 11 ítems, y los resultados sugieren que la dispersión en las
▪ respuestas no fue excesiva, asegurando una medición estable de las percepciones.
Tabla 3 | Prueba de Muestras Independientes.
Nota: elaborado por los autores
La prueba de muestras independientes (Tabla 3) se realizó para comparar la percepción sobre PyCharm
entre los estudiantes de primer y segundo semestre (Nivel I y Nivel II). Los resultados clave son los
siguientes:
Prueba de Levene para la igualdad de varianzas: El valor de F = 8.599 con una significancia (p) de
0.004 indica que no se pueden asumir varianzas iguales entre los grupos, ya que la significancia es
menor a 0.05. Esto sugiere que la dispersión de las respuestas difiere significativamente entre los
estudiantes de Nivel I y Nivel II.
Prueba t (asumiendo varianzas iguales):
El valor de t = -4.709 con gl = 244 y una significancia (p) bilateral de 0.000 indica que hay una diferencia
estadísticamente significativa entre las medias de los dos niveles.
La diferencia de medias es de -0.56356, lo que significa que los estudiantes de Nivel II tienen una
percepción más alta de PyCharm en comparación con los de Nivel I.
El intervalo de confianza del 95% para la diferencia de medias va desde -0.79930 hasta -0.32782,
confirmando que esta diferencia es significativa.
Prueba t (sin asumir varianzas iguales):
Aunque las varianzas no son iguales, la prueba t sigue siendo significativa (t = -4.460, gl = 166.898, p
= 0.000), lo que refuerza la conclusión de que existe una diferencia significativa en la percepción entre
los niveles.
Prueba de muestras independientes
Prueba de Levene
de calidad de
varianzas
prueba t para la igualdad de medias
F
Sig.
t
gl
Sig.
(bilateral)
Diferencia de
medias
Diferencia de
error
estándar
95% de intervalo de
confianza de la
diferencia
Inferior
Superior
Promedio
Se asumen varianzas iguales
8,599
,004
-4,709
244
,000
-,56356
,11968
-,79930
-,32782
No se asumen varianzas
iguales
-4,460
166,898
,000
-,56356
,12635
-,81301
-,31410
pág. 6505
La diferencia de error estándar es ligeramente mayor cuando no se asumen varianzas iguales (0.12635),
pero la diferencia de medias sigue siendo la misma (-0.56356), con un intervalo de confianza de -
0.81301 a -0.31410.
En resumen, los resultados indican que los estudiantes de Nivel II tienen una percepción
significativamente más positiva de PyCharm en comparación con los estudiantes de Nivel I.
Tabla 4 | Prueba de Muestras Independientes.
Nota: elaborado por los autores
La prueba de muestras independientes (Tabla 4), también se aplicó para comparar las percepciones entre
hombres y mujeres respecto al uso de PyCharm. Los resultados fueron los siguientes:
Prueba de Levene para la igualdad de varianzas: El valor de F = 0.001 y la significancia (p) = 0.974
indican que no hay una diferencia significativa en las varianzas entre los grupos de hombres y mujeres,
por lo que se pueden asumir varianzas iguales entre los dos grupos.
Prueba t (asumiendo varianzas iguales):
El valor de t = -1.165 con gl = 244 y una significancia (p) bilateral = 0.245 muestra que no hay una
diferencia estadísticamente significativa entre las percepciones de hombres y mujeres, ya que el valor
de p es mayor a 0.05.
La diferencia de medias es de -0.14382, lo que sugiere que las mujeres tienen una percepción
ligeramente inferior de PyCharm en comparación con los hombres, pero esta diferencia no es
significativa.
El intervalo de confianza del 95% para la diferencia de medias oscila entre -0.38693 y 0.09930, lo que
incluye el valor cero, reforzando la falta de significancia.
Prueba t (sin asumir varianzas iguales):
pág. 6506
Cuando no se asumen varianzas iguales, los resultados son similares: t = -1.160, gl = 214.264, p = 0.247,
con una diferencia de medias de -0.14382.
En conclusión, los resultados indican que no existen diferencias estadísticamente significativas en la
percepción de PyCharm entre hombres y mujeres, ya que ambas pruebas t no revelan diferencias
significativas entre los grupos.
Tabla 5 | Prueba Anova
Suma de cuadrados
Gl
Media cuadrática
F
Sig.
Entre grupos
5,230
2
2,615
2,916
,056
Dentro de grupos
217,943
243
,897
Total
223,173
245
Nota: elaborado por los autores
El análisis ANOVA (Tabla 5) se utilizó para examinar si existen diferencias significativas en la
percepción de PyCharm entre las diferentes regiones (Amazonia, Sierra y Costa).
Estos resultados sugieren que, aunque existe cierta variabilidad en las percepciones entre las regiones,
no es lo suficientemente significativa como para rechazar la hipótesis nula al nivel de significancia
convencional de 0.05. El valor de p = 0.056 indica que la diferencia entre los grupos está cerca del
umbral de significancia, pero no lo alcanza. En resumen, el ANOVA muestra que no hay diferencias
estadísticamente significativas en la percepción de PyCharm entre los grupos evaluados
El hecho de que los estudiantes de segundo semestre tengan una percepción significativamente más
positiva sobre PyCharm en comparación con los de primer semestre coincide con estudios que sugieren
que el aumento en la exposición y práctica mejora la competencia técnica y la familiaridad con los
entornos de desarrollo integrados (IDEs) (Aires et al., 2023b)(Garcia & Revano, 2021b). Los IDEs
como PyCharm, que ofrecen herramientas como el autocompletado de código y la depuración en tiempo
real, reducen la carga cognitiva de los estudiantes, permitiéndoles concentrarse más en los conceptos
de programación que en los detalles técnicos (Buckner et al., 2023).
El hecho de que no se encontraran diferencias significativas en la percepción de PyCharm entre hombres
y mujeres refuerza la neutralidad de esta herramienta tecnológica, como se ha documentado en estudios
similares que evalúan el uso de IDEs en educación (Rahman & Morgan, 2021). Esto sugiere que, cuando
pág. 6507
se trata de la programación, el acceso a herramientas avanzadas como PyCharm puede generar una
experiencia de aprendizaje equitativa para todos los estudiantes, independientemente de su género
(Rahman & Morgan, 2021).
El análisis ANOVA no reveló diferencias estadísticamente significativas entre los estudiantes de
diferentes regiones. Este hallazgo coincide con investigaciones que señalan que el uso de tecnologías
educativas como PyCharm tiende a homogeneizar la experiencia de aprendizaje, ofreciendo las mismas
oportunidades de acceso y desarrollo de habilidades independientemente del contexto geográfico
(Rahman & Morgan, 2021).
El alto coeficiente de fiabilidad del Alfa de Cronbach (0.966) refuerza la validez del instrumento
utilizado en este estudio, lo que coincide con otras investigaciones que han empleado encuestas
similares para evaluar percepciones sobre herramientas tecnológicas en la educación (Aires et al., 2023).
Esto garantiza que los resultados obtenidos son consistentes y reflejan adecuadamente las percepciones
de los estudiantes respecto al uso de PyCharm (Garcia & Revano, 2021b).
CONCLUSIONES
El presente estudio ha revelado importantes hallazgos sobre la percepción del uso de PyCharm entre los
estudiantes de primer y segundo semestre de la carrera de Tecnologías de la Información. A
continuación, se destacan las principales conclusiones:
Tanto los estudiantes de primer como de segundo semestre perciben de manera favorable el uso de
PyCharm en su proceso de aprendizaje. Las características como el autocompletado de código, la
facilidad de depuración y la interfaz intuitiva fueron aspectos valorados positivamente, especialmente
entre los estudiantes con más experiencia.
Se identificaron diferencias significativas entre los estudiantes de primer y segundo semestre, con los
estudiantes del segundo semestre reportando una mayor familiaridad y competencia técnica en el uso
de PyCharm. Este hallazgo es consistente con investigaciones previas que indican que la exposición
prolongada a herramientas de desarrollo mejora la percepción de su utilidad y facilidad de uso.
Ausencia de diferencias de percepción por género: No se encontraron diferencias significativas en la
percepción de PyCharm entre hombres y mujeres, lo que sugiere que esta herramienta es percibida de
pág. 6508
manera similar entre ambos géneros. Esto refuerza la idea de que PyCharm, al ser una herramienta
altamente accesible, facilita un entorno de aprendizaje equitativo.
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
Aires, J. P., Aires, S. B. K., Pereira, M. J. V., & Alves, L. M. (2023a). Using the Methodology Problem-
Based Learning to Teaching Programming to Freshman Students. International Journal of
Information and Education Technology. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:257443671
Aires, J. P., Aires, S. B. K., Pereira, M. J. V., & Alves, L. M. (2023b). Using the Methodology Problem-
Based Learning to Teaching Programming to Freshman Students. International Journal of
Information and Education Technology. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:257443671
Allison, M., Turner, S., & Kwasny, M. (2021). Assessing Cognitive Load for Junior Software
Engineers: A Mixed-Method Study. 2021 International Conference on Computational Science
and Computational Intelligence (CSCI), 883–888.
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:249929699
Buckner, J., Liu, X., Chakravorty, A., Wu, Y., Cervantes, L. F., Lai, T. T., & Brooks, C. L. I. I. I. (2023).
pyCHARMM: Embedding CHARMM Functionality in a Python Framework. Journal of
Chemical Theory and Computation, 19(12), 3752–3762.
https://doi.org/10.1021/acs.jctc.3c00364
Cheng, G. (2021). The Effects of Self-regulated Learning Strategies on Computer Programming
Achievement in Teacher Education. Frontiers in Education Technology.
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:244553839
Dirks-Naylor, A. J. (2023). Perceived value and use of assessment software exam summary reports by
student pharmacists. Physiology. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:258981598
Elvina, E., Karnalim, O., Ayub, M., & Wijanto, M. C. (2018). Combining program visualization with
programming workspace to assist students for completing programming laboratory task.
Journal of Technology and Science Education.
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:56394504
pág. 6509
Garcia, M. B., & Revano, T. F. (2021a). Assessing the Role of Python Programming Gamified Course
on Students’ Knowledge, Skills Performance, Attitude, and Self-Efficacy. 2021 IEEE 13th
International Conference on Humanoid, Nanotechnology, Information Technology,
Communication and Control, Environment, and Management (HNICEM), 1–5.
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:244919688
Garcia, M. B., & Revano, T. F. (2021b). Assessing the Role of Python Programming Gamified Course
on Students’ Knowledge, Skills Performance, Attitude, and Self-Efficacy. 2021 IEEE 13th
International Conference on Humanoid, Nanotechnology, Information Technology,
Communication and Control, Environment, and Management (HNICEM), 1–5.
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:244919688
Guerrero-Higueras, Á. M., Llamas, C. F., González, L. S., Fernández, A. G., Costales, G. E., &
Gonzalez, M. A. C. (2020). Academic Success Assessment through Version Control Systems.
Applied Sciences. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:214121518
Hackett, P., Wermelinger, M., Kear, K., & Douce, C. (2023). Using a Virtual Computing Lab to Teach
Programming at a Distance. Proceedings of the 7th Conference on Computing Education
Practice. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:254975541
Hliš, T., Četina, L., Beranič, T., & Pavlič, L. (2023). Evaluating the Usability and Functionality of
Intelligent Source Code Completion Assistants: A Comprehensive Review. Applied Sciences
(Switzerland), 13(24). https://doi.org/10.3390/app132413061
Hu, M., Assadi, T., & Mahroeian, H. (2021). Teaching Visualization-first for Novices to Understand
Programming. 2021 IEEE International Conference on Engineering, Technology & Education
(TALE), 654–660. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:246291765
Hulls, C. C. W., & Rennick, C. J. (2020). Use of a Cornerstone Project to Teach Ill-Structured Software
Design in First Year. IEEE Transactions on Education, 63, 98–107.
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:214256561
Khatser, G., & Khatser, M. (2022). Online Learning Through LMSs: Comparative Assessment of
Canvas and Moodle. Int. J. Emerg. Technol. Learn., 17, 184–200.
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:249938054
pág. 6510
Ling, H.-C., Hsiao, K.-L., & Hsu, W.-C. (2021). Can Students’ Computer Programming Learning
Motivation and Effectiveness Be Enhanced by Learning Python Language? A Multi-Group
Analysis. Frontiers in Psychology, 11. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:231654367
Lukkarinen, A., Malmi, L., & Haaranen, L. (2021). Event-driven Programming in Programming
Education. ACM Transactions on Computing Education (TOCE), 21, 1–31.
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:237250643
Macedo, F., Yamin, J. L., Silva, W. J., de Holanda, M. T., & Oliveira, R. B. (2022). AsPIn: A Moodle
Plugin for Introductory Programming Teaching. 2022 17th Iberian Conference on Information
Systems and Technologies (CISTI), 1–6. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:250567544
Nguyen, B.-A., Ha, T.-V. T., & Chen, H.-M. (2023). ANALYZING GIT LOG IN AN CODE-
QUALITY AWARE AUTOMATED PROGRAMMING ASSESSMENT SYSTEM: A CASE
STUDY. TRA VINH UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE; ISSN: 2815-6072; E-ISSN: 2815-
6099. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:265335617
Nguyen, Q. (2019). Hands-on application development with PyCharm: Accelerate your Python
applications using practical coding techniques in PyCharm. Packt Publishing Ltd.
Nikandrov, A. A. (2023). Multifunctional and flexible online platforms for creating educational
materials. Informatics and Education. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:256256581
Noor, N. M., Saad, A., Ibrahim, A. B., & Noor, N. M. (2023a). THE ACCEPTANCE OF AN
EDUCATIONAL INTEGRATED DEVELOPMENT ENVIRONMENT TO LEARN
PROGRAMMING FUNDAMENTALS. Information Technologies and Learning Tools.
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:257274115
Noor, N. M., Saad, A., Ibrahim, A. B., & Noor, N. M. (2023b). THE ACCEPTANCE OF AN
EDUCATIONAL INTEGRATED DEVELOPMENT ENVIRONMENT TO LEARN
PROGRAMMING FUNDAMENTALS. Information Technologies and Learning Tools.
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:257274115
Omeh, C. B., Olelewe, C. J., & Nwangwu, E. C. (2022). Impact of teaching computer programming
using innovative pedagogy embedded with live online lectures and related tools: A randomized
control trial. Computer Applications in Engineering Education, 30, 1390–1405.
pág. 6511
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:248758905
Protasevich, Yu. A., Zmeev, O. A., & Sokolov, D. A. (2021). Tools for organizing teachers-students
interaction using version control systems. Informatics and Education.
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:243314307
Skorohodov, D., & Kurochkina, M. A. (2021). On the Use of Artificial Intelligence for Student
Distribution in Dormitories: MEPhI University Campus Case. 2021 IEEE Conference of
Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ElConRus), 690–694.
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:233226075
Smirnov, O., Lobanov, A., Golubev, Y., Tikhomirova, E., & Bryksin, T. (2021). Revizor: A Data-
Driven Approach to Automate Frequent Code Changes Based on Graph Matching. 2021 36th
IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE), 1242–1246.
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:237290097
Tan, J., Chen, Y., & Jiao, S. (2023). Visual Studio Code in Introductory Computer Science Course: An
Experience Report. ArXiv, abs/2303.10174.
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:257631579
Thorat, S. A., & Kshirsagar, D. P. (2021). Developing Logic Building, Problem Solving, and Debugging
Programming Skills Among Students. Journal of Engineering Education Transformations.
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:234093564
Wang, P., & Zhao, Y. (2022). Research of online teaching management system based on artificial
intelligence. 2022 7th International Conference on Intelligent Computing and Signal
Processing (ICSP), 1004–1008. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:249048989
Xu, F. F., Vasilescu, B., & Neubig, G. (2021). In-IDE Code Generation from Natural Language:
Promise and Challenges. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology
(TOSEM), 31, 1–47. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:231718679
Zhang, Z., Xing, Z., Xu, X., & Zhu, L. (2023). RIdiom: Automatically Refactoring Non-Idiomatic
Python Code with Pythonic Idioms. 2023 IEEE/ACM 45th International Conference on
Software Engineering: Companion Proceedings (ICSE-Companion), 102–106.
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:259835438
