CENTRO DE F.P. ALFONSO X EL SABIO

El análisis de datos potencia el Resultado de Aprendizaje 'Analizar muestras mediante ensayos fisicoquímicos' . El alumno aprende a usar modelos de 'machine learning' para analizar los complejos patrones de datos que arroja un cromatógrafo o un espectrómetro de masas. - El Resultado de Aprendizaje 'Realizar análisis instrumental' se vuelve más preciso, ya que el modelo puede identificar compuestos o anomalías que serían imperceptibles para el ojo humano, mejorando el control de calidad.

BIOVIA es una plataforma para la investigación y la gestión de datos en ciencias de la vida. Para el Técnico Superior, es una herramienta avanzada para el Resultado de Aprendizaje 'Gestionar la información y documentación del laboratorio' . El alumno aprende a utilizar un 'cuaderno de laboratorio digital' para registrar experimentos, gestionar muestras y asegurar la trazabilidad de los datos. También se utiliza para el Resultado de Aprendizaje 'Realizar análisis químicos' , ya que la plataforma permite modelar y simular moléculas, ayudando a predecir sus propiedades antes de realizar los ensayos en el laboratorio.

La inteligencia artificial es una revolución para el Resultado de Aprendizaje 'Obtener imágenes médicas' . El alumno aprende a usar modelos de 'visión por computador' (redes neuronales entrenadas con TensorFlow) que actúan como un segundo ojo" para el radiólogo. - El modelo puede analizar una resonancia magnética o un TAC y señalar áreas sospechosas de ser un tumor, permitiendo al alumno participar en el Resultado de Aprendizaje 'Asegurar la calidad de la imagen diagnóstica' a un nivel superior, mejorando la detección precoz."

Simular células robóticas, validar trayectorias, programar robots mediante simulación virtual.

SOLIDWORKS es herramienta profesional de diseño 3D para automatización. El técnico superior alcanza el resultado de aprendizaje "Diseñar sistemas de automatización integral" modelando componentes mecánicos, brazos robóticos y estructuras. Contribuye a "Simular funcionamiento de células automatizadas" mediante análisis de movimientos y colisiones. El resultado de aprendizaje "Documentar proyectos de fabricación" se fortalece exportando planos técnicos, listas de materiales y especificaciones de fabricación.

3ds Max es una herramienta clave para la creación 3D en videojuegos y animación. - El Resultado de Aprendizaje 'Modelar objetos y personajes 3D' se desarrolla mediante técnicas de modelado poligonal y de superficies. - El Resultado de Aprendizaje 'Animar elementos 3D' se cubre al crear esqueletos (rigging), asignar controladores y animar por fotogramas clave a los personajes. - Finalmente, el Resultado de Aprendizaje 'Generar el render final' se alcanza al usar motores de renderizado profesionales como Arnold (integrado en el software) para generar las imágenes y secuencias finales, un proceso que requiere una alta capacidad de cálculo.

Maya es el estándar de la industria de animación y efectos visuales. Para el Técnico Superior, el software permite desarrollar el Resultado de Aprendizaje 'Animar personajes y elementos 3D' . El alumno aprende a crear los esqueletos y controles de los personajes (proceso conocido como 'rigging') y a animarlos fotograma a fotograma. - También es vital para el Resultado de Aprendizaje 'Integrar elementos 3D en producciones audiovisuales' , donde se aprende el flujo de trabajo de efectos visuales, manejando escenas complejas, simulaciones de ropa y renderizado con motores profesionales como Arnold.

After Effects es la herramienta líder para 'motion graphics' (animación gráfica) y composición de efectos visuales. Para el Técnico Superior, es clave para el Resultado de Aprendizaje 'Generar animaciones 2D y 3D' . El alumno aprende a animar capas, texto y formas mediante fotogramas clave, y a integrar elementos 3D de otros programas. - También es fundamental para el Resultado de Aprendizaje 'Integrar elementos en producciones audiovisuales' , donde se aprende a realizar 'chroma key' (eliminar fondos verdes), rotoscopia y 'tracking' de cámara para insertar gráficos en vídeos.

Adobe Substance 3D Painter es el estándar de la industria para el texturizado de alta fidelidad. Para el Técnico Superior, es la herramienta principal para el Resultado de Aprendizaje 'Generar y texturizar modelos 3D' . El alumno aprende a pintar directamente sobre los modelos 3D, utilizando un flujo de trabajo basado en materiales realistas con propiedades físicas. - El software permite trabajar con capas y máscaras para añadir detalles como desgaste, óxido y suciedad de forma no destructiva. El alumno aprende a crear las texturas y 'mapas' que son indispensables para el realismo en videojuegos y efectos visuales.

Para el Técnico Superior en Animaciones 3D, V-Ray es una herramienta fundamental para el Resultado de Aprendizaje 'Generar el render final' de las escenas de animación. - A diferencia del render en tiempo real (de videojuegos), el alumno aprende a configurar un render 'offline' de alta calidad, optimizando los tiempos de renderizado por fotograma, configurando 'render elements' (capas de render) para la postproducción, y gestionando la iluminación de estudio para personajes y productos.

Para el Técnico Superior en Animaciones 3D, VRED es una herramienta de 'render' fotorrealista especializada en productos. - El Resultado de Aprendizaje 'Crear visualizaciones fotorrealistas de producto' se cubre con este software. A diferencia de un motor de videojuegos, VRED está diseñado para una fidelidad absoluta de los materiales y la iluminación. El alumno aprende a importar datos de ingeniería y a crear las imágenes y animaciones de alta gama que se usan en la publicidad de coches, joyas o electrónica.

Modo es una herramienta de creación 3D integral, muy valorada por su velocidad de modelado. Para el Técnico Superior, es una alternativa excelente para el Resultado de Aprendizaje 'Modelar objetos y personajes 3D' . - Su sistema de modelado poligonal es muy rápido e intuitivo. El alumno aprende a crear 'hard surface' (objetos tecnológicos, productos) y a renderizarlos con su motor fotorrealista. Es muy usado para el Resultado de Aprendizaje 'Crear visualizaciones de producto' en publicidad.

Para el Técnico Superior, Houdini se utiliza para el Resultado de Aprendizaje 'Generar elementos 3D para juegos' de una forma avanzada. El alumno aprende a crear elementos del escenario (como rocas o edificios) de forma procedural, permitiendo crear cientos de variaciones únicas de un mismo objeto. También es clave para el Resultado de Aprendizaje 'Crear efectos visuales en tiempo real' . El alumno diseña efectos de partículas o humo y aprende a exportarlos de manera optimizada (como 'flipbooks' o 'campos de vectores') para que puedan ser utilizados en un motor de videojuego.

ZBrush es el estándar de la industria para la escultura digital. Para el Técnico Superior, es una herramienta fundamental para el Resultado de Aprendizaje 'Modelar objetos y personajes 3D' . El alumno aprende a esculpir modelos de alta resolución con millones de polígonos, como si fuera arcilla digital. Es clave para crear los detalles orgánicos (arrugas, texturas de piel, rocas) que se usan para generar los mapas de normales. El alumno aprende el flujo de trabajo completo de un 'artista de personajes', desde la escultura hasta la 'retopología' (crear una malla de baja resolución) y la creación de mapas de texturas.

VRED Professional es la herramienta de visualización 3D de más alta gama. Para el Técnico Superior, es fundamental para el Resultado de Aprendizaje 'Generar animaciones y representaciones fotorrealistas' . El alumno aprende a crear escenas de iluminación de estudio, a definir materiales de alta precisión (pintura de coche, cuero) y a renderizar imágenes y animaciones con una calidad fotorrealista absoluta. Es la herramienta que se usa para crear los materiales de 'marketing' antes de que el producto exista.

VRED Render Node es el software de renderizado en red. Para el Técnico Superior, es una herramienta clave para el Resultado de Aprendizaje 'Gestionar los procesos de renderizado' . El alumno aprende a configurar una granja de renderizado para distribuir el cálculo de las imágenes fotorrealistas entre múltiples máquinas. Esto permite reducir drásticamente los tiempos de producción, una habilidad esencial en cualquier entorno de producción 3D profesional.

El Stack de Ciencia de Datos Z by HP optimiza flujos de trabajo 3D. El técnico superior alcanza el resultado de aprendizaje "Acelerar renderizado optimizando recursos GPU" usando CUDA para bake paralelo. Contribuye a "Implementar síntesis procedural de contenido 3D" mediante redes TensorFlow para generación automática de animaciones. El resultado de aprendizaje "Automatizar pipelines complejos" se fortalece con Python para scripting de optimización.

Red Hat Enterprise Linux es un sistema operativo empresarial. Para el Técnico Superior, es fundamental para el Resultado de Aprendizaje 'Implantar y administrar sistemas operativos' . El alumno aprende a instalar, configurar y gestionar servidores en un entorno Linux, que es el estándar en la industria. Es clave para el Resultado de Aprendizaje 'Gestionar la seguridad del sistema' , ya que el alumno aprende a configurar cortafuegos, gestionar permisos de usuario y aplicar políticas de seguridad en un entorno robusto y certificado.

Simpana (ahora Plataforma Commvault) es una solución de gestión de datos. Para el Técnico Superior, es fundamental para el Resultado de Aprendizaje 'Administrar los servicios de red' , específicamente en lo relativo a la protección de datos. El alumno aprende a implantar políticas de copia de seguridad (backup) y planes de recuperación ante desastres. Es clave para el Resultado de Aprendizaje 'Garantizar la continuidad del negocio' , asegurando que los datos de la empresa se puedan recuperar de forma rápida y fiable en caso de un fallo.

Stack HP Z proporciona entorno completo para desarrollo web moderno. El técnico superior alcanza el resultado de aprendizaje "Desarrollar backend escalable con Python" en Stack. Contribuye a "Desplegar aplicaciones en contenedores Docker" natively. El resultado de aprendizaje "Optimizar performance de aplicaciones" se fortalece con herramientas profiling en Stack HP Z.

El análisis de datos es clave para el Resultado de Aprendizaje 'Gestionar los procesos de tesorería' . El alumno aprende a usar herramientas como Python para analizar series temporales de flujos de caja y crear modelos predictivos que anticipen necesidades de liquidez. - Para el Resultado de Aprendizaje 'Analizar la viabilidad de proyectos de inversión' , el alumno puede usar modelos de 'machine learning' para evaluar el riesgo crediticio de clientes o predecir la probabilidad de éxito de una inversión basándose en datos históricos.

Gestionar ciclo contable-fiscal, elaborar balances, generar reportes auditoría, cumplimiento normativo.

El RA 'Gestionar costes indirectos y directos de producción' (RD 1584/2011, módulo Contabilidad y Gestión Contable) está intrínsecamente conectado a esta herramienta de simulación. El alumno del Técnico Superior aprende que el 'coste de fabricación' no es un número abstracto de Excel: es el resultado de decisiones ingenieriles (espesor de chapa, proceso de soldadura, máquina asignada) que se toman EN EL CAD/CAE. Mediante ANSYS Mechanical, simula cómo optimizar una pieza para reducir peso (menos material = menor coste) sin perder resistencia estructural. El alumno mapea directamente: Simulación → Decisión Ingenieril → Impacto en Coste de Fabricación. El RA 'Analizar productos financieros y de inversión' también se potencia: el alumno entiende cómo evaluar la 'viabilidad económica' de una inversión en nueva maquinaria CNC (¿es más rentable invertir en soldadura robótica?) comparando escenarios de simulación. Una estación Z (Z4, Z6) es clave porque los análisis FEA de un componente real pueden tener 100k-1M elementos, exigiendo 32-64GB RAM. El alumno egresa como un 'Técnico de Costes de Ingeniería', capaz de comunicar decisiones técnicas en términos de impacto económico a la dirección.

El RA 'Gestionar costes indirectos y directos de producción' está directamente vinculado. ENOVIA DMU es el 'sistema de verdad' (single source of truth) del coste de producto. El alumno aprende que el 'coste de fabricación' surge del 'árbol de componentes' (BOM): cada pieza tiene un coste unitario de proveedor, un coste de logística, un coste de manejo. ENOVIA gestiona este árbol de 5000 piezas automáticamente. El RA 'Supervisar procesos administrativos de compras' se potencia: el alumno ve cómo los cambios de producto (ej. usar materiales alternativos) afectan directamente a los costes de aprovisionamiento. El RA 'Analizar la información contable y financiera' se conecta mediante la generación automática de reportes de coste por componente, por proveedor, por línea de producto. Una estación Z (Z4, Z6) es vital para 'navegar' en 3D el ensamblaje de 5000 piezas sin 'lag', permitiendo que el alumno verifique e identifique diseños ineficientes (piezas sobredimensionadas = costes innecesarios). El alumno egresa entendiendo el 'coste de producto' desde la perspectiva del 'árbol de ingeniería'.

El RA 'Gestionar costes indirectos y directos de producción' está totalmente integrado en esta herramienta. El alumno del Técnico Superior aprende que el 'coste de transformación' (coste de la mano de obra que convierte materia prima en producto) NO es fijo, sino que depende del 'proceso productivo'. Mediante Tecnomatix, el alumno simula un cambio de proceso (ej. aumentar la velocidad de una máquina de 100 a 120 piezas/hora) y ve cómo cambia el 'coste unitario'. El RA 'Supervisar procesos administrativos de compras' se potencia: comparar el coste de un robot de €500k que reduce el tiempo de ciclo 30% vs. mantener 3 operarios. El RA 'Analizar la información contable' se aplica mediante el análisis de 'Margen de Contribución': Precio de Venta - Coste de Material - Coste de Transformación. Una estación Z (Z4) con potencia CPU es crítica para ejecutar simulaciones de procesos discretos de 'miles de eventos' (cada evento es un producto siendo procesado). El alumno egresa como un 'Ingeniero de Procesos Financiero', capaz de evaluar inversiones en automatización desde la perspectiva del 'ROI' (Return on Investment).

El RA 'Gestionar costes indirectos y directos de producción' está profundamente conectado. ANSYS CFX predice el 'coste de transformación' desde la perspectiva del 'consumo de energía/recursos'. El alumno del Técnico Superior aprende que un producto manufacturado (ej. un lingote de acero, agua desalinizada) tiene un 'coste energético' que surge de la física del proceso (flujo, temperatura, presión). Mejorando el diseño del proceso (CFX simula diferentes geometrías), el alumno reduce el 'coste de transformación'. El RA 'Analizar productos financieros' se potencia evaluando inversiones en 'mejoras de eficiencia' (¿Es rentable invertir €2M en un nuevo generador 8% más eficiente? ¿Cuál es el 'Payback'?). El RA 'Supervisar procesos administrativos de compras' también se aplica: si mejoro la eficiencia, bajo el consumo de biomasa, por lo que puedo 'negociar' con proveedores desde una posición más fuerte (necesito menos toneladas/año). Una estación Z (Z6, Z8) es OBLIGATORIA para CFX: es 100% intensivo en CPU y memoria (el mallado CFD de un generador real tiene 5-10M elementos, exigiendo 64-128GB RAM y procesamiento paralelo de múltiples CPUs Xeon). El alumno egresa como un 'Técnico de Costes de Producción con Visión de Eficiencia Energética'.

El análisis de datos es el núcleo del Resultado de Aprendizaje 'Obtener, analizar y organizar la información en la investigación de mercados' . El alumno aprende a usar herramientas como Python para procesar grandes volúmenes de datos de ventas y comportamiento de usuarios. - Esto permite al alumno alcanzar el Resultado de Aprendizaje 'Definir estrategias y políticas de marketing' , creando 'modelos de segmentación' que agrupan a los clientes por su probabilidad de compra, o 'sistemas de recomendación' para la venta cruzada.

El análisis de datos potencia el Resultado de Aprendizaje 'Detectar y analizar las necesidades de intervención social' . El alumno aprende a usar herramientas de análisis de datos para cruzar información sociodemográfica (paro, renta, nivel de estudios) e identificar las zonas de una ciudad con mayor riesgo de exclusión social. - Esto permite al alumno participar en el Resultado de Aprendizaje 'Diseñar proyectos de intervención social' de forma más efectiva, focalizando los recursos públicos donde más se necesitan.

El análisis de datos es el núcleo del 'Revenue Management' y del Resultado de Aprendizaje 'Gestionar el departamento de recepción' . El alumno aprende a usar herramientas de análisis de datos para analizar el histórico de ocupación, la demanda y los precios de la competencia. - Esto permite alcanzar el Resultado de Aprendizaje 'Optimizar la rentabilidad del alojamiento' , creando modelos predictivos que ajusten el precio de las habitaciones en tiempo real para maximizar la ocupación y los ingresos.

Crear dashboards gestión hotelera, analizar ocupación y rentabilidad, visualizar KPIs desempeño.

El análisis de datos y la inteligencia artificial impactan en el Resultado de Aprendizaje 'Cuantificar la condición física, biológica y motivacional' . El alumno aprende a usar herramientas como Python para analizar grandes volúmenes de datos de sensores y 'wearables' (pulso, potencia, variabilidad cardíaca). - Esto permite al alumno potenciar el Resultado de Aprendizaje 'Programar el acondicionamiento físico' usando modelos predictivos de 'machine learning' para detectar patrones de fatiga, optimizar las cargas de entrenamiento y prevenir el riesgo de lesión.

Unreal Engine permite al técnico en acondicionamiento crear entornos de entrenamiento virtual inmersivo. Alcanza El resultado de aprendizaje"Diseñar programas de entrenamiento innovadores" creando escenarios 3D interactivos con feedback biomecánico. Contribuye a "Analizar técnica de movimiento" mediante captura de datos en VR y visualización en tiempo real. El resultado de aprendizaje"Evaluar desempeño atlético" se fortalece mediante métricas generadas por el engine en sesiones de entrenamiento virtual.

Houdini proporciona herramientas profesionales de análisis biomecánico para el técnico en acondicionamiento. Alcanza El resultado de aprendizaje"Analizar biomecánica de movimiento atlético" procesando datos de captura de movimiento con rigor científico. Contribuye a "Identificar compensaciones y desbalances" visualizando datos cinemáticos complejos en 3D interactivo. El resultado de aprendizaje"Diseñar intervenciones correctivas" se fortalece mediante simulación de fuerzas y predicción de trayectorias óptimas de movimiento.

Fusion integra diseño CAD con análisis de fuerzas para innovación en equipamiento deportivo. El técnico alcanza El resultado de aprendizaje"Innovar en herramientas de entrenamiento" diseñando dispositivos optimizados para distintos ejercicios y poblaciones. Contribuye a "Personalizar equipamiento" adaptando diseños a características biomecánicas individuales. El resultado de aprendizaje"Validar efectividad de equipamiento" se fortalece mediante simulación de cargas, análisis de estrés y fabricación aditiva de prototipos.

Houdini es plataforma profesional de procedural computing y simulación avanzada 3D, especializada en procesamiento de datos volumétricos y captura de movimiento con aceleración NVIDIA RTX en hardware HP Z de alto rendimiento. Para Técnico Superior en Acondicionamiento Físico, es esencial para biomecánica deportiva avanzada. El estudiante logra Resultado de Aprendizaje 'Analizar y evaluar biomecánica del movimiento deportivo' procesando datos de motion capture (sistemas Vicon, Optitrack), identificando compensaciones articularares, desbalances musculares y patrones ineficientes de movimiento mediante visualización 3D estereoscópica. El Resultado de Aprendizaje 'Diseñar programas personalizados de acondicionamiento' se alcanza creando visualizaciones 3D interactivas de ejercicios correctivos, rutas de movimiento óptimas con biomecánica mejorada y propuestas de progresión de carga. El Resultado de Aprendizaje 'Evaluar, prevenir y rehabilitar lesiones' se desarrolla mediante simulación de fuerzas articulares, análisis de cargas en estrés óseo/muscular, generación de informes 3D de intervención correctiva. Adicionalmente, el estudiante desarrolla competencias en análisis cuantitativo de movimiento, diagnóstico basado en datos y comunicación profesional de resultados a atletas y equipos médicos.

Autodesk Fusion es plataforma cloud-native de diseño 3D paramétrico y fabricación digital integrada, permitiendo iteración rápida de diseños deportivos optimizados. Para Técnico Superior en Acondicionamiento Físico, es fundamental para innovación en equipamiento deportivo personalizado. El estudiante logra Resultado de Aprendizaje 'Innovar y diseñar herramientas de acondicionamiento personalizado' mediante modelado 3D paramétrico de máquinas de fitness modulares, barras de entrenamiento ajustables con ángulos variables, dispositivos de resistencia progresiva calibrada. El Resultado de Aprendizaje 'Optimizar la biomecánica mediante simulación' se alcanza utilizando módulos integrados de análisis de resistencia de materiales (FEA), simulación de movimiento (cinemática inversa), análisis ergonómico de empuñaduras y superficies de contacto. El Resultado de Aprendizaje 'Preparar documentación técnica para fabricación' se desarrolla generando automáticamente planos ejecutivos para impresión 3D, mecanizado CNC o fabricación aditiva de equipamiento adaptativo personalizado. El estudiante adquiere competencia en design thinking aplicado a deporte, integración de datos antropométricos con CAD, fabricación aditiva deportiva y prototipado ágil.

Python es lenguaje estándar de ciencia de datos y machine learning, con librerías especializadas (SciPy, NumPy, Pandas, TensorFlow, scikit-learn) aceleradas con GPUs NVIDIA en hardware HP Z. Para Técnico Superior en Acondicionamiento Físico, es esencial para transformación digital del deporte moderno. El estudiante logra Resultado de Aprendizaje 'Cuantificar y analizar la condición física mediante datos masivos' procesando datos de pulso, potencia, aceleración, velocidad y métricas de fatiga procedentes de wearables (pulsómetros, podómetros), sensores IoT integrados en equipamiento y plataformas de telemetría deportiva. El Resultado de Aprendizaje 'Crear modelos predictivos de personalización y prevención de lesiones' se alcanza implementando algoritmos de machine learning (regresión, clasificación, clustering) con TensorFlow para predecir fatiga, riesgo de lesión y ventanas óptimas de recuperación. El Resultado de Aprendizaje 'Generar reportes y visualizaciones de seguimiento' se desarrolla con Pandas para análisis de series temporales y librerías de visualización (Matplotlib, Plotly) creando dashboards interactivos de rendimiento. El estudiante adquiere competencia en data science deportivo, interpretación de métricas fisiológicas, modelado predictivo y comunicación de insights a atletas y entrenadores mediante informes basados en evidencia.

Unreal Engine faculta al técnico en enseñanza sociodeportiva para crear experiencias deportivas gamificadas e inmersivas. Alcanza El resultado de aprendizaje"Diseñar actividades recreativas innovadoras" construyendo entornos interactivos que motiven participación comunitaria. Contribuye a "Adaptación a público diverso" mediante creación de escenarios accesibles con dificultad variable. El resultado de aprendizaje"Implementar dinámicas de grupo" se fortalece usando sistemas de equipo y competición integrados en la aplicación.

Unreal Engine es la plataforma líder mundial de creación de contenido interactivo 3D en tiempo real, potenciada por procesamiento GPU avanzado en HP Z8. Para el Técnico Superior en Enseñanza y Animación Sociodeportiva, es herramienta fundamental para la innovación educativa inclusiva. El estudiante logra el Resultado de Aprendizaje 'Diseñar y dinamizar actividades lúdicas innovadoras' mediante creación de entornos virtuales completamente interactivos donde participantes experimentan simulaciones deportivas inmersivas, juegos cooperativos gamificados con mecánicas de equipo y actividades adaptadas para distintos niveles de habilidad. El Resultado de Aprendizaje 'Adaptar experiencias educativas para públicos diversos' se alcanza personalizando escenarios según perfil del usuario, ajustando dificultad dinámicamente en tiempo real, proporcionando interfaces accesibles con feedback visual, auditivo y háptico. El Resultado de Aprendizaje 'Evaluar la participación, inclusión y satisfacción' se desarrolla implementando herramientas integradas de seguimiento de métricas de usuario, recopilación de datos comportamentales en tiempo real, análisis de patrones de participación y generación de reportes automáticos de inclusión. Los estudiantes adquieren competencia en storytelling digital, diseño de experiencias accesibles y gestión de públicos heterogéneos mediante tecnología inmersiva certificada en estaciones HP Z de máximo rendimiento.