TONY GALLARDO

Para el Técnico de Grado Medio, SketchUp (y sus extensiones) es una herramienta de diseño y producción. - El Resultado de Aprendizaje 'Elaborar soluciones constructivas y estéticas de carpintería y mueble' se alcanza al modelar el mueble en 3D. - El Resultado de Aprendizaje 'Generar la documentación técnica' se cumple al usar extensiones específicas para crear el despiece de tablas, optimizar el corte y generar las instrucciones de montaje para el taller, conectando el diseño 3D con la fabricación real.

El análisis de datos es vital para el Resultado de Aprendizaje 'Gestionar la información en emergencias' . El alumno aprende a usar herramientas de 'big data' para procesar miles de llamadas, mensajes de redes sociales y datos de sensores en tiempo real. - Esto permite alcanzar el Resultado de Aprendizaje 'Supervisar las operaciones de emergencia' , creando 'modelos predictivos' que simulen la evolución de un incendio forestal o una inundación, permitiendo asignar los recursos de forma más eficiente.

Crear mapas de análisis riesgos, planificar evacuaciones georeferenciadas, coordinar recursos SIG.

Para el Técnico Superior en Mecatrónica, esta herramienta (en su versión Mechanical) se usa para documentar proyectos de automatización industrial. El software es fundamental para diseñar la distribución 2D de una fábrica, ubicando con precisión cada robot, célula de soldadura y línea de producción. - El alumno desarrolla el Resultado de Aprendizaje 'Diseñar sistemas mecatrónicos' al crear la distribución de la planta. También alcanzan el Resultado de Aprendizaje 'Elaborar la documentación técnica' al diseñar los esquemas neumáticos e hidráulicos que controlarán la maquinaria, una tarea que requiere alta precisión en la delineación.

El análisis de datos transforma el Resultado de Aprendizaje 'Planificar el mantenimiento de la maquinaria' . El alumno aprende a usar modelos de 'machine learning' para analizar los datos de los sensores (vibración, temperatura) de los robots y motores de la línea de producción. - Esto permite alcanzar el Resultado de Aprendizaje 'Realizar mantenimiento predictivo' , creando un 'gemelo digital' que anticipa un fallo antes de que ocurra, permitiendo una reparación programada y evitando paradas catastróficas de la producción.

Para el Técnico Superior en Mecatrónica, AutoCAD (en su versión Electrical) es una herramienta clave para el Resultado de Aprendizaje 'Diseñar esquemas de sistemas mecatrónicos' . El alumno aprende a crear y modificar los planos eléctricos, neumáticos e hidráulicos de una máquina. Esto es vital para el Resultado de Aprendizaje 'Realizar el mantenimiento' , ya que debe ser capaz de interpretar estos planos para diagnosticar averías en los automatismos y la maquinaria industrial.

Para el Técnico Superior en Mecatrónica, DELMIA es la herramienta de 'programación offline' de robots. Permite alcanzar el Resultado de Aprendizaje 'Programar robots y sistemas automatizados' . En lugar de parar la producción para programar el robot 'online', el alumno aprende a hacerlo en un entorno virtual 3D. El Resultado de Aprendizaje 'Optimizar los ciclos de trabajo' se logra al simular y depurar la trayectoria del robot, detectando colisiones y reduciendo el tiempo de ciclo.

Autodesk Inventor es herramienta CAD 3D para diseño mecatrónico. El técnico superior alcanza el resultado de aprendizaje "Diseñar sistemas integrados mecatrónicos" modelando componentes mecánicos y eléctricos. Contribuye a "Simular funcionamiento de sistemas" mediante análisis paramétrico. El resultado de aprendizaje "Documentar ensamblajes complejos" se fortalece con vistas y planos automáticos.

ANSYS Mechanical valida sistemas mecatrónicos antes de fabricación. El técnico superior alcanza el resultado de aprendizaje "Validar sistemas mediante análisis de elementos finitos" simulando cargas y esfuerzos. Contribuye a "Optimizar diseño para máximo rendimiento" iterando soluciones. El resultado de aprendizaje "Prevenir fallas en sistemas integrados" se fortalece con simulación predictiva.

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 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.