MEDAC CARTAGENA

Unreal Engine permite al técnico en guía de naturaleza preparar excursiones y crear contenido educativo ambiental inmersivo. Alcanza El resultado de aprendizaje"Planificar actividades en naturaleza con seguridad" simulando escenarios, peligros potenciales y protocolos de respuesta. Contribuye a "Interpretar entorno natural" mediante reconstrucciones 3D de ecosistemas reales con datos ambientales. El resultado de aprendizaje"Educar sobre conservación" se fortalece creando experiencias interactivas que transmitan importancia de naturaleza.

Unreal Engine es plataforma líder de creación interactiva 3D con fidelidad fotorrealista en tiempo real, acelerada por GPUs NVIDIA RTX en estaciones HP Z. Para Técnico en Guía en el Medio Natural y de Tiempo Libre, es fundamental para planificación segura y educación ambiental inmersiva. El estudiante logra Resultado de Aprendizaje 'Planificar actividades seguras en el medio natural' mediante creación de simuladores de rutas georeferenciadas con terreno real (datos LIDAR), identificación de zonas de riesgo (acantilados, ríos), reconstrucción de microecosistemas y simulación de escenarios de emergencia. El Resultado de Aprendizaje 'Interpretar el entorno natural y transmitir conciencia ambiental' se alcanza diseñando experiencias inmersivas donde visitantes virtuales entienden relaciones ecológicas complejas, cadenas alimenticias, dinámicas de conservación y impacto de cambio climático mediante visualización 3D estereoscópica. El Resultado de Aprendizaje 'Gestionar protocolos de seguridad y primeros auxilios en actividades de naturaleza' se desarrolla mediante simuladores de intervención en emergencias (rescate vertical, primeros auxilios en terreno remoto, evacuación de accidentados) permitiendo práctica realista sin riesgos físicos. El estudiante adquiere competencia en planificación territorial, interpretación ecológica basada en tecnología, gestión de riesgos y educación ambiental innovadora con impacto educativo medible.

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."