University of Oxford

Reino Unido · 2026-27

University of Oxford

27 prácticas de laboratorio para el temario de Oxford.

Las fichas de asignatura de Computer Science de University of Oxford para 2026-27: bases de datos, implementación de sistemas de bases de datos e IA. Cada práctica está guiada paso a paso, se compila y se comprueba con una cadena de herramientas real en tu propio equipo: el modelo revisa tu código después, no decide si has aprobado.

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Actualizado

Semestre a semestre

Programa: BA / MCompSci Computer Science. Plan: 2026-27 course synopses. Abre una asignatura para ver sus unidades prácticas y la práctica de laboratorio que GroutCode incluye para cada una.

  1. Part A

    2 asignaturas20 prácticasJavaSQL
    • AIJava

      Artificial Intelligence

      10

      prácticas

      • ELIZA, the Turing test and a rational vacuum agent
      • Uninformed search on the map of Romania
      Ver las 10 prácticas
      1. 1ELIZA, the Turing test and a rational vacuum agentUnidad 1 · Introduction to Artificial Intelligence
      2. 2Uninformed search on the map of RomaniaUnidad 2 · Problem solving and search
      3. 3Heuristics and A* — the 8-puzzle and the road to BucharestUnidad 3 · Informed search
      4. 4Local search — hill climbing, annealing and genetic operators on n-queensUnidad 4 · Local search
      5. 5STRIPS planning — progression, regression and the Sussman anomalyUnidad 5 · Planning
      6. 6Robot motion planning — C-space, Dijkstra, Voronoi skeletons and potential fieldsUnidad 6 · Dealing with geometry of physical agents
      7. 7Modelling CSPs — constraint graphs, the SAT reduction and quantified CSPsUnidad 7 · Constraint satisfaction problems (CSPs)
      8. 8CSP solvers — backtracking, MRV, forward checking, AC-3 and tree CSPsUnidad 8 · Solving CSPs
      9. 9Game-playing agents — minimax, alpha-beta and expectiminimax on tic-tac-toeUnidad 9 · Playing games
      10. 10Beyond classical search — AND-OR plans, belief states and online agentsUnidad 10 · Beyond classical search
    • DBSQL

      Databases

      10

      prácticas

      • From an E/R diagram to tables: designing a college library database
      • The relational model: domains, keys, referential actions and translating ISA
      Ver las 10 prácticas
      1. 1From an E/R diagram to tables: designing a college library databaseUnidad 1 · Introduction, E/R diagrams
      2. 2The relational model: domains, keys, referential actions and translating ISAUnidad 2 · Relational model, E/R to relational
      3. 3Relational algebra and calculus in SQL: from selection to divisionUnidad 3 · Relational algebra and Calculus
      4. 4An overview of SQL on an exam-marks databaseUnidad 4 · Overview of SQL
      5. 5Dependencies and normal forms: testing FDs and decomposing to 3NF and 4NFUnidad 5 · Schemas, dependencies and normal forms
      6. 6Atomic bank transfers and a schedule analyser in SQLiteUnidad 6 · Transaction Management
      7. 7Indexes, pages and hash buckets: storage in SQLiteUnidad 7 · Storage and indexing
      8. 8Walking and validating a B+ tree stored in tablesUnidad 8 · Tree Indexes
      9. 9A page-I/O cost model for scans, sorts, selections and joinsUnidad 9 · Query evaluation
      10. 10A cost-based join optimiser from catalog statisticsUnidad 10 · Query optimisation

  2. Part C

    1 asignatura7 prácticasC++
    • DSIC++

      Database Systems Implementation

      7

      prácticas

      • Disk access costs and the I/O model — pricing every block a DBMS reads
      • Slotted pages, a buffer pool and file layouts — the storage layer of a mini-DBMS
      Ver las 7 prácticas
      1. 1Disk access costs and the I/O model — pricing every block a DBMS readsUnidad 1 · Hardware
      2. 2Slotted pages, a buffer pool and file layouts — the storage layer of a mini-DBMSUnidad 2 · File and System Structure
      3. 3Hash indexes, a B+ tree and a k-d tree — building the index structures of a DBMSUnidad 3 · Indexes
      4. 4External merge sort — sorting files far bigger than memoryUnidad 4 · External Sorting
      5. 5Relational operators — selection, projection, four joins and a pipelined executorUnidad 5 · Query Evaluation
      6. 6A cost-based query optimizer: histograms, join costs and join orderingUnidad 6 · Query Optimization
      7. 7Concurrency control: serializability, two-phase locking and deadlocksUnidad 7 · Transaction Management

El temario completo de 42 asignaturas está transcrito en la aplicación, incluidas las asignaturas teóricas. Las prácticas están elaboradas siguiendo los códigos de asignatura que tienen trabajo de laboratorio, y la lista crece con cada versión.

GroutCode no está afiliado a University of Oxford ni cuenta con su respaldo. Los códigos y nombres de las asignaturas se han transcrito de los documentos del plan publicados por la institución.

Cómo se hace una práctica

Los mismos cinco pasos en todas las prácticas y en todos los lenguajes.

  1. 1

    Elige tu temario

    Selecciona tu universidad o consejería y el semestre o curso en el que estás. La lista de asignaturas es el plan oficial transcrito, no una aproximación.

  2. 2

    Abre una práctica

    Cada práctica está guiada paso a paso para una asignatura concreta, con un archivo inicial que editas tú y un archivo de pruebas que no debes tocar.

  3. 3

    Escribe tú el código

    El archivo inicial trae las firmas y los TODO. Tú los implementas en el editor, en el lenguaje que se usa realmente en tu asignatura.

  4. 4

    Ejecuta las comprobaciones

    La cadena de herramientas compila y ejecuta las pruebas: entre 8 y 15 a lo largo de la práctica, una por paso, para que descubras qué cambio ha roto qué.

  5. 5

    Recibe la revisión

    Cuando las pruebas pasan, el modelo lee tu implementación y te dice con qué entrada se rompe. Nunca es él quien dicta el aprobado o el suspenso.

Por qué corrige el compilador y no el modelo

La forma obvia de construir una herramienta de laboratorio con IA es dejar que el modelo lea el código del estudiante y diga si es correcto. Es también la forma de acabar con una herramienta en la que nadie puede confiar. Un modelo te dirá que tu código funciona cuando el compilador dice lo contrario, y te suspenderá por un estilo que resulta que no le gusta.

Por eso los dos trabajos están separados:

  • El modelo diseña la práctica, escribe el archivo inicial y las pruebas y, una vez que las pruebas pasan, lee lo que has escrito de verdad y te dice con qué entrada se rompe.
  • La cadena de herramientas decide si compila y si cada paso pasa. Ese veredicto no se negocia y el modelo nunca lo emite.

Y por qué pasos en lugar de una única tarea grande

Una práctica de 40 a 60 minutos con un solo Run al final le da a alguien que empieza un bit de información por hora, y llega cuando ya ha tomado todas las decisiones. Aquí cada práctica tiene entre 8 y 15 pasos, cada uno con su propia instrucción y su propia comprobación, para que descubras qué cambio ha roto qué mientras todavía recuerdas haberlo hecho.

Preguntas frecuentes

¿GroutCode cubre el plan 2026-27 de Oxford?

Sí. GroutCode incluye el plan 2026-27 de Oxford transcrito para BA / MCompSci Computer Science —42 asignaturas— con 27 prácticas de laboratorio elaboradas y asociadas a códigos de asignatura concretos. El temario se transcribió a partir de los documentos oficiales, y en la aplicación queda registrada la fuente y la suma de verificación de cada uno.

¿Qué lenguajes se usan en las prácticas de Oxford?

Java (10 prácticas), SQL (10 prácticas), C++ (7 prácticas). El lenguaje se fija por código de asignatura en lugar de deducirlo del título, porque la misma materia se imparte en lenguajes distintos según la institución.

¿La IA me hace la práctica directamente?

No. El archivo inicial trae las firmas y los TODO; los implementas tú. Es la cadena de herramientas, y no el modelo, la que decide si tu código compila y si cada paso pasa, de modo que la IA no puede decirte que tu código funciona cuando el compilador opina lo contrario. Lo que sí hace después es leer tu implementación y señalarte la entrada con la que se rompe.

¿Las prácticas funcionan sin conexión?

Las prácticas, el temario y el ejecutor de pruebas van incluidos en la aplicación y se ejecutan en local, así que el ciclo de compilar y comprobar funciona sin conexión. El paso final de revisión usa un modelo, que puede ser local o en la nube con tu propia clave.

¿Qué necesito tener instalado?

GroutCode detecta qué cadenas de herramientas hay en tu equipo y te indica qué falta y cómo solucionarlo. Necesitas el compilador o intérprete del lenguaje que use tu asignatura: un compilador de C, un JDK, Python, Node o SQLite.

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El Computer Science Tripos de Cambridge, Parts IA y IB: algoritmos, bases de datos, programación orientada a objetos, C y C++.

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2026-27Java · C · SQL · C++
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El BEng/MEng Computing de Imperial College London: prácticas de computación, algoritmos, bases de datos, sistemas operativos y aprendizaje automático.

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2026-27Python · C · SQL · Java
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El BSc y MEng Computer Science de UCL, de primero a cuarto: principios de programación, POO, algoritmos, compiladores y sistemas.

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2026/27Python · Java · C

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