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Buenos días, soy Beatriz Escribano Arias, docente de formación profesional en la especialidad

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00:00:04,679 --> 00:00:09,699
informática. En este vídeo presento la evidencia del Área 3, centrada en una actividad gamificada

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de gestión de base de datos basada en una investigación criminal resuelta mediante

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consultas SQL. Mostraré cómo la organización por casos convierte la práctica técnica

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en una experiencia más motivadora, guiada y vinculada a la resolución de problemas.

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00:00:23,460 --> 00:00:27,679
Aquí muestro la actividad en un Moodle local que tengo preparado como propuesta para el

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próximo curso y que puedo incorporar fácilmente a una nueva aula virtual. Está organizada como

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una investigación criminal en la que el alumnado trabajará con una base de datos MySQL ficticia.

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Esta sección presenta primero la misión y después proporciona los recursos necesarios

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para avanzar. Preparación de la base de datos, casos, entregas, foro de dudas, autorrevisión y

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retroalimentación dentro de cada tarea. Esta estructura ayuda a que la actividad no sea una

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colección de archivos sueltos. El alumnado sabe qué tiene que hacer, en qué orden debe trabajar

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y cómo debe justificar cada consulta. Antes de resolver los casos, el alumnado prepara la base

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de datos con tres scripts, esquema, datos e índices con claves ajenas. La base de datos se llama

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investigación criminal SQL y además de los scripts he añadido una descripción del esquema para que

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el alumnado entienda qué representa cada tabla antes de empezar a hacer las consultas. En esa

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descripción se distinguen las tablas principales como personas, crímenes, ubicaciones, objetos,

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00:01:28,239 --> 00:01:33,920
organizaciones y las tablas de relación como víctimas, culpables, objetos encontrados,

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pertenencias, lugares frecuentes y relaciones entre personas. Todo el trabajo se realiza con

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datos ficticios creados para la práctica. Esto permite aprender consultas complejas sin usar

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00:01:43,260 --> 00:01:49,159
datos personales reales del alumnado ni información sensible del centro. Los casos están ordenados con

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dificultad progresiva. Los primeros permiten trabajar consultas más directas, filtros y

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relaciones básicas. Después se incorporan agrupaciones, comparaciones de fechas, subconsultas,

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00:02:00,239 --> 00:02:06,799
expresiones comunes y condiciones sobre campos JSON. Esta progresión ayuda a atender distintos

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ritmos de aprendizaje. Quien necesita afianzar lo básico puede avanzar paso a paso y quien domina

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mejor las consultas puede enfrentarse a casos más complejos, como el ranking de sospechosos.

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00:02:18,060 --> 00:02:27,599
La narrativa de investigación da sentido a la tarea. Cada consulta sirve para obtener una pista y justificar una decisión dentro del caso.

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Cada entrega pide algo más que una consulta que funcione. El alumnado debe aportar el SQL, el resultado obtenido, y una explicación breve de por qué esa consulta resuelve el caso.

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En el caso 5, por ejemplo, se calcula una puntuación de sospecha a partir de varios indicios

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00:02:45,539 --> 00:02:54,180
Relación con la víctima, ubicación, antecedentes, rasgos de personalidad, objetos encontrados y pertenencia a una organización activa

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Esto obliga a descomponer el problema, elegir tablas, formular condiciones, comprobar relaciones y ordenar los resultados

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00:03:01,259 --> 00:03:05,680
Es una forma práctica de trabajar pensamiento estructurado aplicado a bases de datos

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00:03:05,680 --> 00:03:10,900
El foro permite que el alumnado plante dudas y contraste enfoques sin publicar soluciones

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completas. Aquí pueden preguntar qué tablas conviene revisar, cómo interpretar una condición

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00:03:15,939 --> 00:03:21,780
del enunciado o por qué una consulta no devuelve el resultado esperado. Esta interacción ayuda a

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verbalizar el accionamiento SQL. El objetivo no es copiar respuestas, sino compartir pistas,

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00:03:27,539 --> 00:03:33,460
explicar estrategias y aprender a depurar consultas. El entorno Moodle también ayuda a que el alumnado

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00:03:33,460 --> 00:03:38,860
monitoriza su progreso ya que cada caso tiene su entrega, que además está configurada para que

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00:03:38,860 --> 00:03:44,300
sean los alumnos quienes la marquen como completada, de modo que el estudiante sabe qué casos ha

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00:03:44,300 --> 00:03:49,900
completado y cuáles tiene pendientes. Además, el checklist de autorrevisión le insta a comprobar

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00:03:49,900 --> 00:03:55,580
el proceso. Aunque las soluciones están creadas en Aula Virtual, no son material inicial para el

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00:03:55,580 --> 00:04:01,800
alumnado e inicialmente estarán ocultas. Moodle o Aula Virtual no sólo recoge las entregas, también

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00:04:01,800 --> 00:04:07,659
permite ofrecer una orientación ajustada para que el alumnado mejore sus consultas, mediante los

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00:04:07,659 --> 00:04:12,979
comentarios de retroalimentación. Si vamos a calificar entregas para cada entrega de cada

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00:04:12,979 --> 00:04:18,199
alumno, podremos establecer ciertos comentarios de retroalimentación. En esta actividad, la

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00:04:18,199 --> 00:04:24,220
retroalimentación se centrará en errores concretos, por ejemplo, relaciones mal planteadas en un join,

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00:04:24,439 --> 00:04:30,279
filtros que no corresponden al caso, agrupaciones incompletas, ordenaciones incorrectas, etc. Cuando

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00:04:30,279 --> 00:04:34,519
se publiquen las soluciones después de la entrega, el alumno podrá comprobar su trabajo

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00:04:34,519 --> 00:04:38,920
con las soluciones propuestas y analizar en qué ha fallado y qué podría cambiar. Para

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00:04:38,920 --> 00:04:43,199
cada caso se proporciona más de una solución posible, ya que es frecuente poder resolver

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00:04:43,199 --> 00:04:47,600
una consulta de varias maneras. En resumen, esta evidencia muestra un entorno

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00:04:47,600 --> 00:04:53,040
digital donde la gamificación aporta el contexto, las entregas permiten hacer el seguimiento,

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00:04:53,279 --> 00:04:58,879
el foro favorece la interacción y la autorrevisión ayuda al alumnado a tomar conciencia de su

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00:04:58,879 --> 00:04:59,579
propio proceso.