T4 y T5. IA y Big Data

Actividad 1. “La IA que me rodea”

Objetivo: identificar la presencia e impacto de la inteligencia artificial en el sector del título.

Desarrollo:

• Lluvia de ideas inicial sobre aplicaciones cotidianas de IA (asistentes, recomendadores, visión artificial, etc.).

• Grupos: buscan ejemplos concretos de IA aplicada al sector (por ejemplo, en redes, administración de sistemas, cloud, etc.).

• Elaboran una ficha por ejemplo:

  • Aplicación / empresa

  • Tipo de IA

  • Mejora o ventaja obtenida

  • Posibles riesgos o limitaciones

• Exposición rápida y debate sobre la importancia futura de la IA.

Evaluación: identificación correcta de ejemplos, conexión con la automatización y análisis crítico.

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Actividad 2. “Del dato al conocimiento”

Objetivo: comprender la relación entre Big Data, IA y ciencia de datos.
Desarrollo:

• Breve presentación del ciclo de vida del dato (captura → almacenamiento → procesamiento → análisis → visualización → decisión).

• Uso de un dataset sencillo (por ejemplo, CSV de sensores o registros simulados) para representar gráficamente los datos con una herramienta online (Google Sheets, Datawrapper o Flourish).

• Los alumnos deben explicar:

  • Qué información se obtiene a partir del dato bruto.

  • Qué decisiones podría tomar una empresa con esos datos.

  • Qué papel tendría la IA o el machine learning en este proceso.

Evaluación: relación entre dato e información, comprensión del ciclo de datos y vinculación con IA y Big Data.

Actividad 3. “Cuidando los datos”

Objetivo: reflexionar sobre la importancia de la ciberseguridad y la protección del dato en entornos digitales.
Desarrollo:

• Se presentan brevemente las principales amenazas (phishing, ransomware, fuga de datos).

• En grupos, los alumnos elaboran un plan básico de seguridad para una empresa digitalizada:

  • Qué datos maneja.

  • Qué riesgos tiene.

  • Qué medidas aplicarían (a nivel equipo, red y cloud).

  • Qué normativa lo regula (RGPD, ENS, etc.).

• Exposición y puesta en común sobre la ética y responsabilidad en la gestión de datos.

Evaluación: identificación de riesgos, medidas de seguridad y reflexión sobre la protección de la información.

Rúbrica

Criterio	Bien (2,5p)	Básico (1p)	Nulo o incorrecto (0p)
IA	4 correctos	2 correctos	Menos de 2
Big Data	4 correctos	2 correctos	Menos de 2
Cuidado Datos	4 correctos	2 correctos	Menos de 2
Presentación	Correcta y con soporte	Con lagunas	Mal o no presenta