Estructuras de Datos y Bases de Datos Relacionales

Los estudiantes aprenden mejor sobre estructuras de datos y bases de datos relacionales cuando trabajan con problemas concretos y casos reales. Esto les permite conectar conceptos abstractos con aplicaciones prácticas que impactan su vida diaria, como la privacidad en redes sociales o la organización de información en sus proyectos escolares.

• II Medio
• Tecnología
• 3 actividades
• 45 min–60 min

Objetivos de Aprendizaje

1. Clasificar diferentes tipos de estructuras de datos (tablas, llaves) según su función en la organización de la información.
2. Analizar las implicaciones de la duplicación y la inconsistencia de datos en la integridad de una base de datos relacional.
3. Diseñar un modelo simple de base de datos relacional que represente las interconexiones entre entidades de un escenario cotidiano.
4. Evaluar la efectividad de diferentes esquemas de llaves primarias y foráneas para mantener la consistencia de los datos.
5. Explicar cómo las relaciones entre tablas contribuyen a la representación fiel de la realidad en un sistema de información.

Debate Formal

⏱ 45 min·Grupos pequeños

Debate Formal: Privacidad vs. Seguridad

Se plantea un escenario donde el gobierno propone usar Big Data y reconocimiento facial para prevenir delitos en el transporte público. Los estudiantes defienden posturas a favor y en contra, basándose en argumentos éticos y técnicos sobre el manejo de datos masivos.

Preparación y detalles

¿Cómo ayuda el modelado de datos a representar la realidad de una organización?

Consejo de Facilitación: Durante el debate estructurado, asigne roles específicos a cada estudiante para asegurar que todos participen y argumenten desde perspectivas distintas.

Setup: Dos equipos frente a frente, asientos de audiencia para el resto

Materials: Tarjeta de proposición del debate, Resumen de investigación para cada lado, Rúbrica de evaluación para la audiencia, Temporizador

• Analizar
• Evaluar
• Crear
• Autogestión
• Toma de Decisiones

Círculo de Investigación

⏱ 50 min·Grupos pequeños

Círculo de Investigación: La Huella de Datos

En equipos, los estudiantes investigan cuántos datos genera una persona promedio en Chile al día a través de redes sociales, tarjetas de transporte y compras. Crean un mapa visual de dónde terminan esos datos y quiénes podrían tener acceso a ellos.

Preparación y detalles

¿Qué riesgos existen al almacenar datos duplicados o inconsistentes en un sistema?

Consejo de Facilitación: En la investigación colaborativa, pida a los grupos que presenten sus hallazgos usando un formato visual (como un mapa mental o infografía) para facilitar la comprensión de conceptos complejos.

Setup: Grupos en mesas con acceso a fuentes de investigación

Materials: Colección de materiales fuente, Hoja de trabajo del ciclo de indagación, Protocolo de generación de preguntas, Plantilla de presentación de hallazgos

• Analizar
• Evaluar
• Crear
• Autogestión
• Autoconciencia

Juicio Simulado

⏱ 60 min·Toda la clase

Juicio Simulado: El Algoritmo de Selección

Se simula un juicio contra una empresa cuya IA de selección de personal discriminó a candidatos de ciertas comunas. Los estudiantes asumen roles de fiscales, defensa y peritos técnicos para explicar cómo los datos de entrenamiento causaron el sesgo.

Preparación y detalles

¿Cómo se decide qué tipo de estructura de datos es óptima para un proyecto específico?

Consejo de Facilitación: En el juicio simulado, proporcione a los estudiantes guías con preguntas clave para que estructuren sus argumentos y eviten divagaciones.

Setup: Escritorios reorganizados como sala de tribunal

Materials: Tarjetas de rol, Paquetes de evidencia, Formulario de veredicto para el jurado

• Analizar
• Evaluar
• Crear
• Toma de Decisiones
• Conciencia Social

Enseñando Este Tema

Enseñar este tema requiere equilibrar la teoría con ejemplos tangibles que los estudiantes puedan relacionar. Evite profundizar demasiado en SQL o modelos de bases de datos en esta etapa, ya que el foco debe estar en la comprensión conceptual y ética. Use analogías cotidianas, como comparar las bases de datos con un sistema de archivo físico, para hacer los conceptos menos abstractos. La investigación sugiere que los estudiantes retienen mejor los conceptos cuando trabajan en equipo y aplican lo aprendido a situaciones que les importan.

Qué Esperar

Al finalizar las actividades, los estudiantes podrán explicar cómo se organizan los datos en tablas relacionales, identificar relaciones entre tablas y analizar críticamente el uso de datos masivos en contextos éticos. También demostrarán habilidades para debatir y proponer soluciones a problemas de integridad de datos.

Cuidado con estas ideas erróneas

Idea errónea común

Durante la investigación colaborativa 'La Huella de Datos', algunos estudiantes pueden creer que los datos masivos siempre reflejan una verdad absoluta.

Qué enseñar en su lugar

Durante la investigación colaborativa 'La Huella de Datos', pida a los grupos que analicen un caso real donde los datos masivos hayan llevado a conclusiones erróneas, como errores en predicciones climáticas por muestras mal tomadas en la Cordillera de los Andes. Usa esta evidencia para mostrar que los datos reflejan los sesgos de quienes los recolectan.

Idea errónea común

Durante el debate estructurado 'Privacidad vs. Seguridad', algunos estudiantes pueden pensar que si no tienen nada que ocultar, no les importa que recolecten sus datos.

Qué enseñar en su lugar

Durante el debate estructurado 'Privacidad vs. Seguridad', invite a los estudiantes a analizar casos de manipulación comercial o política usando datos personales, como publicidad dirigida en redes sociales. Esto les ayudará a entender que la privacidad protege su autonomía y libertad de elección, no solo su secreto.

Ideas de Evaluación

Boleto de Salida

Después de la investigación colaborativa 'La Huella de Datos', entregue a los estudiantes una hoja con dos tablas simples: 'Clientes' (con campos: ID_Cliente, Nombre, Email) y 'Pedidos' (con campos: ID_Pedido, ID_Cliente, Fecha). Pida que identifiquen cuál sería la llave primaria en cada tabla y cómo se relacionarían las tablas usando una llave foránea.

Verificación Rápida

Durante el juicio simulado 'El Algoritmo de Selección', presente un escenario: 'Una tienda de mascotas necesita registrar sus animales y sus dueños'. Pregunte a los estudiantes: '¿Qué información pondrían en una tabla de animales y cuál en una tabla de dueños? ¿Cómo conectarían un animal con su dueño para saber quién es el responsable?'.

Pregunta para Discusión

Después del debate estructurado 'Privacidad vs. Seguridad', plantee la siguiente pregunta para debate en grupos pequeños: 'Si al registrar un nuevo cliente, olvidamos escribir su dirección, ¿qué problema de integridad de datos podría surgir más adelante al intentar enviarle una boleta o un producto? ¿Cómo una llave foránea podría ayudar a prevenir esto?'.

Extensiones y Apoyo

• Challenge: Pida a los estudiantes que diseñen un prototipo de base de datos para una biblioteca escolar, incluyendo al menos tres tablas relacionadas y reglas de integridad.
• Scaffolding: Para quienes necesiten más apoyo, proporcione plantillas con tablas parcialmente completas y relaciones predefinidas para que identifiquen patrones.
• Deeper exploration: Invite a un profesional de datos o TI a compartir cómo las empresas usan bases de datos relacionales para resolver problemas reales, seguido de una sesión de preguntas y respuestas.

Vocabulario Clave

Tabla	Una estructura organizada para almacenar datos en filas (registros) y columnas (campos). Cada tabla representa un tipo de entidad o concepto.
Llave Primaria	Un campo o conjunto de campos que identifican de forma única cada registro dentro de una tabla. Asegura que no haya duplicados en esa columna.
Llave Foránea	Un campo en una tabla que se relaciona con la llave primaria de otra tabla. Establece y refuerza un vínculo entre las dos tablas.
Relación	La conexión lógica entre dos tablas basada en campos comunes (generalmente una llave primaria y una llave foránea), que permite combinar datos de ambas.
Integridad de Datos	La precisión, consistencia y fiabilidad de los datos a lo largo de su ciclo de vida. Las bases de datos relacionales ayudan a mantenerla mediante reglas y relaciones.