Fuenlabrada - Madrid
Tipo de centro: Instituto de Educación Secundaria (IES)
Naturaleza del centro: Centro público
Nombre del centro: JIMENA MENENDEZ PIDAL
Código del centro: 28069844
Denominación genérica: Instituto de Educación Secundaria
Comunidad autónoma: COMUNIDAD DE MADRID
Provincia: Madrid
Localidad: Fuenlabrada
Dirección: CMNO del Molino 3 - 28942 Fuenlabrada
Web centro: http://www.educa.madrid.org/ies.jimenamenendezpidal.fuenlabrada
Email centro: ies.jimenamenendezpidal.fuenlabrada@educa.madrid.org
Email centro: ies.jimenamenendezpidal.fuenlabrada@educa.madrid.org
Teléfono centro: 914869491
Fax centro: 914863230
Familia: Servicios Socioculturales y a la Comunidad - Titulación: Técnico Superior en Integración Social
Resúmen específico:
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.
Ejemplo en el sector productivo:
Administraciones públicas y ONGs (ej. 'Cruz Roja'). Análisis de datos sociodemográficos para identificar bolsas de pobreza o riesgo de exclusión.
Estaciones de trabajo:
Z4 G5 TWR: Intel Xeon w3-2423, 32GB DDR5-4800 ECC, 1TB NVMe, NVIDIA RTX A2000 12GB | Z8 G5 TWR: Intel Xeon w7-3465X, 64GB DDR5-4800 ECC, 2TB NVMe, NVIDIA RTX A4000 16GB | ZBook Fury 16 G11: Intel Core i9-14900HX, 64GB DDR5-5600, 2TB NVMe, NVIDIA RTX 4000 Ada 12GBFamilia: Actividades Físicas y Deportivas - Titulación: Técnico Superior en Acondicionamiento Físico
Resúmen específico:
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.
Ejemplo en el sector productivo:
Centros de Alto Rendimiento (ej. CAR de Sant Cugat). Análisis de datos de 'wearables' y sensores de rendimiento para optimizar el entrenamiento y prevenir lesiones.
Estaciones de trabajo:
Z4 G5 TWR: Intel Xeon w3-2423, 32GB DDR5-4800 ECC, 1TB NVMe, NVIDIA RTX A2000 12GB | Z8 G5 TWR: Intel Xeon w7-3465X, 64GB DDR5-4800 ECC, 2TB NVMe, NVIDIA RTX A4000 16GB | ZBook Fury 16 G11: Intel Core i9-14900HX, 64GB DDR5-5600, 2TB NVMe, NVIDIA RTX 4000 Ada 12GBFamilia: Actividades Físicas y Deportivas - Titulación: Técnico Superior en Acondicionamiento Físico
Resúmen específico:
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.
Ejemplo en el sector productivo:
Laboratorio de entrenamiento deportivo (ej. RFEF - Real Federación Española de Fútbol). Entrenador diseña escenarios de entrenamiento virtual, crea simulaciones de movimientos complejos, analiza biomecánica en VR inmersivo, programa rutinas de acondicionamiento con feedback visual en tiempo real.
Estaciones de trabajo:
Z4 G5 TWR: Intel Xeon W5-2445 Pro, 64GB DDR5-4800, 2TB NVMe, NVIDIA RTX 5000 Ada 24GB | ZBook Fury 16 G11: Intel Core Ultra 9 285K, 32GB LPDDR5x-7533, 1TB NVMe, NVIDIA RTX 5880 Ada 48GBFamilia: Actividades Físicas y Deportivas - Titulación: Técnico Superior en Acondicionamiento Físico
Resúmen específico:
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.
Ejemplo en el sector productivo:
Centro de biomecánica deportiva (ej. Clínica Medifísica). Técnico procesa datos de motion capture de atletas, analiza cinemática y dinámética de movimiento, visualiza patrones de lesión, genera reportes biomecánicos con simulación de fuerzas.
Estaciones de trabajo:
Z4 G5 TWR: Intel Xeon W5-2445 Pro, 64GB DDR5-4800, 2TB NVMe, NVIDIA RTX 5000 Ada 24GB | ZBook Fury 16 G11: Intel Core Ultra 9 285K, 32GB LPDDR5x-7533, 1TB NVMe, NVIDIA RTX 5880 Ada 48GBFamilia: Actividades Físicas y Deportivas - Titulación: Técnico Superior en Acondicionamiento Físico
Resúmen específico:
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.
Ejemplo en el sector productivo:
Laboratorio de innovación deportiva (ej. Laboratorio de Biomecánica UAM). Técnico diseña equipamiento de entrenamiento personalizado, simula cargas y esfuerzos sobre dispositivos, optimiza ergonomía para diferentes tipos de atletas, prototipa adaptadores y accesorios específicos.
Estaciones de trabajo:
Z4 G5 TWR: Intel Xeon W5-2445 Pro, 64GB DDR5-4800, 2TB NVMe, NVIDIA RTX 5000 Ada 24GB | ZBook Fury 16 G11: Intel Core Ultra 9 285K, 32GB LPDDR5x-7533, 1TB NVMe, NVIDIA RTX 5880 Ada 48GBFamilia: Actividades Físicas y Deportivas - Titulación: Técnico Superior en Acondicionamiento Físico
Resúmen específico:
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.
Ejemplo en el sector productivo:
Centro de Alto Rendimiento (CAR) de Madrid: Procesa motion capture de saltadores de esquí para análisis biomecánico 3D, detecta compensaciones en fase de vuelo. Clínica Biomecánica LAB MARTA: Genera visualizaciones 3D interactivas de marcha patológica en pacientes con hemiplejia, crea reportes personalizados de intervención correctiva. RFEF (Federación Rusa de Atletismo): Simulación de fuerzas articulares en despegue de corredores de 100m para optimización de técnica y prevención de lesiones de tendón de Aquiles.
Estaciones de trabajo:
Z8 G5 TWR: Intel Xeon w9-3495X, 128GB DDR5-4800 ECC, 4TB NVMe, NVIDIA RTX 6000 Ada 48GB | ZBook Fury 16 G11: Intel Core i9-14900HX, 64GB DDR5-5600, 2TB NVMe, NVIDIA RTX 4000 Ada 12GBFamilia: Actividades Físicas y Deportivas - Titulación: Técnico Superior en Acondicionamiento Físico
Resúmen específico:
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.
Ejemplo en el sector productivo:
Empresa Dynalog (Madrid): Diseña mancuernas inteligentes con EMG integrado. Utiliza Fusion para prototipado rápido de empuñaduras ergonómicas. Fabricante Technogym: Optimiza máquinas de cardio mediante simulación de stress en estructuras soldadas. Instituto de Biomecánica (INBIO): Desarrollo de órtesis de tobillo personalizada mediante fabricación aditiva, diseño paramétrico con Fusion integrado con datos de biometría.
Estaciones de trabajo:
Z4 G5 TWR: Intel Xeon w3-2423, 32GB DDR5-4800 ECC, 1TB NVMe, NVIDIA RTX A2000 12GB | ZBook Studio G11: Intel Core Ultra 7 155H, 32GB DDR5-5600, 1TB NVMe, NVIDIA RTX 1000 Ada 6GBFamilia: Actividades Físicas y Deportivas - Titulación: Técnico Superior en Acondicionamiento Físico
Resúmen específico:
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.
Ejemplo en el sector productivo:
Centro de Alto Rendimiento CAR: Analiza datos de 50+ sensores corporales (frecuencia cardiaca, potencia de pedaleo, lactato) durante entrenamientos ciclistas. Genera modelos predictivos de fatiga con TensorFlow. FC Barcelona Innovation Hub: Procesa terabytes anuales de telemetría de jugadores (GPS, acelerómetros) para optimizar carga de entrenamiento. Clínica Quirónsalud: Desarrolla algoritmos de machine learning para predicción de lesiones musculares en futbolistas profesionales con histórico de 2000+ atletas.
Estaciones de trabajo:
Z8 G5 TWR: Intel Xeon w9-3495X, 128GB DDR5-4800 ECC, 4TB NVMe, NVIDIA RTX 6000 Ada 48GB | ZBook Fury 16 G11: Intel Core i9-14900HX, 64GB DDR5-5600, 2TB NVMe, NVIDIA RTX 4000 Ada 12GB