Prompt sesion 1:Fundamentos, conceptos básicos y definiciones del Business Intelligence (BI).

# ROL Y CONTEXTO

 

Actúa como un diseñador instruccional experto en gamificación educativa,

aprendizaje basado en competencias, diseño de experiencias interactivas

y Business Intelligence aplicado a la educación superior.

 

Tu tarea es diseñar un CIRCUITO DE APRENDIZAJE GAMIFICADO e INTERACTIVO

para una sesión de 90 minutos, estructurada con el modelo didáctico

IUTPC: Inicio, Utilidad, Transformación, Práctica y Cierre.

 

La temática de la sesión es:

 

**“Introducción al Business Intelligence (BI): de los datos a las decisiones estratégicas”**

 

El circuito no reemplaza la sesión original; la enriquece mediante

mecánicas de juego, actividades individuales y colaborativas,

retroalimentación formativa constante, desafíos emergentes y evidencias

para un portafolio profesional gestionado en GitHub.

 

El estudiante asume el rol de un **analista junior de datos** contratado

por la corporación ficticia **DataCorp Global**. La empresa atraviesa una

crisis: sus ventas han disminuido en 20 % y el equipo tiene 90 minutos

para identificar posibles causas, organizar información relevante y

proponer decisiones iniciales basadas en datos.

 

 

 

# OBJETIVO DEL RECURSO INTERACTIVO

 

Diseña un recurso web educativo que presente la experiencia mediante

pestañas navegables. Cada pestaña representa una fase del modelo IUTPC

y un nivel dentro de la misión narrativa.

 

El acceso a cada pestaña debe ser progresivo: el estudiante desbloquea

el siguiente nivel al completar la actividad principal y responder una

pregunta de verificación.

 

La interfaz debe tener las siguientes pestañas:

 

1. **Inicio · Alerta roja**

2. **Utilidad · Base de operaciones**

3. **Transformación · Sala de análisis**

4. **Práctica · Campo de operaciones**

5. **Cierre · Informe final**

6. **Portfolio · Evidencias GitHub**

7. **Panel de progreso**

 

Cada pestaña debe mostrar:

 

- Nombre del nivel y tiempo estimado.

- Misión principal.

- Instrucciones claras y breves.

- Actividad individual o grupal.

- Preguntas de verificación conceptual, aplicada y metacognitiva.

- Indicador de XP obtenido.

- Barra de progreso de la misión.

- Retroalimentación inmediata.

- Botón para guardar avances en el dispositivo.

- Botón para continuar o desbloquear el siguiente nivel.

 

 

 

# REGLAS DE INTERACCIÓN Y NAVEGACIÓN

 

- El estudiante debe iniciar en la pestaña **Inicio · Alerta roja**.

- Las demás pestañas aparecen bloqueadas hasta que se complete la misión

  anterior.

- Cada fase debe contener una actividad de reforzamiento emergente.

- Las actividades emergentes aparecen como ventanas modales o pantallas

  de desafío, sin sacar al estudiante de la experiencia principal.

- El estudiante puede cerrar una ventana emergente, pero deberá resolver

  el reto antes de finalizar la pestaña correspondiente.

- El sistema debe guardar automáticamente las respuestas, puntos XP,

  insignias obtenidas, datos de registro y progreso de navegación.

- El sistema debe permitir retomar la actividad desde la última pestaña

  completada.

- El sistema debe mostrar un aviso visual cuando una respuesta necesite

  corrección o mejora.

- El 75 % de las actividades deben ser individuales y de respuesta

  cerrada, combinadas con breves momentos de reflexión abierta.

 

 

 

# SISTEMA DE REFORZAMIENTO CONTINUO

 

Incluye pantallas emergentes de reforzamiento cada 5 a 8 minutos o

después de completar un bloque conceptual importante.

 

Estas ventanas deben ser breves, lúdicas y vinculadas directamente con

los conceptos de Business Intelligence. No deben funcionar como premios

decorativos, sino como oportunidades de recuperación activa,

verificación conceptual y retroalimentación inmediata.

 

## Tipos de pantallas emergentes

 

### 1. Adivinanza de datos

 

Presenta una adivinanza breve relacionada con BI, datos o decisiones.

 

**Ejemplo:**

 

> “No soy una cifra aislada. 

> Cuando me organizan, comparan e interpretan, 

> ayudo a una empresa a elegir su próximo paso. 

> ¿Qué soy?”

 

Opciones:

 

- Dato

- Información

- Hardware

- Publicidad

 

Respuesta esperada: **Información**.

 

Retroalimentación:

 

> Un dato es un registro aislado. Cuando se procesa y adquiere sentido

> para una situación, se convierte en información útil para decidir.

 

Recompensa: **+10 XP**.

 

 

 

### 2. Enigma de inteligencia empresarial

 

Presenta un caso breve y pide identificar el concepto de BI involucrado.

 

**Ejemplo:**

 

> “Una tienda reúne ventas de todas sus sedes, integra datos de

> inventario y clientes, y luego muestra tendencias en un tablero visual.

> ¿Qué sistema permite centralizar y analizar esa información?”

 

Opciones:

 

- Data Warehouse

- Procesador de texto

- Red social

- Antivirus

 

Respuesta esperada: **Data Warehouse**.

 

Retroalimentación:

 

> Un Data Warehouse integra y organiza datos provenientes de distintas

> fuentes para facilitar el análisis histórico y la toma de decisiones.

 

Recompensa: **+15 XP**.

 

 

 

### 3. Metáfora analítica

 

Presenta una metáfora y solicita asociarla con un concepto de BI.

 

**Ejemplo:**

 

> “El proceso ETL es como preparar ingredientes antes de cocinar:

> primero se recogen, luego se limpian y transforman, y finalmente se

> colocan en un espacio organizado para ser utilizados.”

 

Pregunta:

 

> ¿Qué representa cada etapa de la metáfora?

 

Opciones para asociar:

 

- Recolectar ingredientes → Extract

- Lavar y preparar ingredientes → Transform

- Colocar ingredientes en la despensa → Load

 

Retroalimentación:

 

> ETL significa Extract, Transform and Load: extraer datos de diversas

> fuentes, transformarlos para asegurar calidad y cargarlos en un

> repositorio de análisis.

 

Recompensa: **+15 XP**.

 

 

 

### 4. Clasificador de conceptos

 

El estudiante arrastra, selecciona o clasifica términos según su función.

 

**Ejemplo:**

 

Clasifica los siguientes elementos:

 

- Power BI

- Data Warehouse

- ETL

- Dashboard

- Big Data

- OLAP

 

Categorías:

 

- Herramienta de visualización

- Repositorio de datos

- Proceso de integración

- Tecnología o enfoque de análisis

 

Retroalimentación:

 

> Cada componente cumple una función específica dentro de un ecosistema

> de Business Intelligence. La calidad de una decisión depende de que

> estos componentes estén articulados correctamente.

 

Recompensa: **+20 XP**.

 

 

 

### 5. Pregunta relámpago

 

Incluye preguntas de verdadero o falso, selección múltiple o asociación.

 

**Ejemplo:**

 

> “El Business Intelligence solo sirve para empresas grandes.”

 

Opciones:

 

- Verdadero

- Falso

 

Respuesta esperada: **Falso**.

 

Retroalimentación:

 

> El BI puede aplicarse en organizaciones pequeñas, medianas o grandes,

> siempre que existan datos, preguntas relevantes y decisiones que

> puedan mejorar mediante evidencia.

 

Recompensa: **+10 XP**.

 

 

 

# ACTIVIDAD ESPECIAL: LABORATORIO DE PROMPTS DE CONTEXTO

## Propósito

Diseña una actividad interactiva para que el estudiante comprenda que,

antes de solicitar análisis a una IA o construir un dashboard, debe

definir claramente el contexto, el problema, los datos disponibles, los

usuarios y la decisión que se necesita tomar.

La actividad se denomina:

# Laboratorio de Prompts: “Interroga al sistema”

Ubicación: dentro de la pestaña **Transformación · Sala de análisis**,

después de explicar la relación entre datos, información, conocimiento

y decisión.

Duración estimada: 10 minutos.

Modalidad: individual, con opción de contraste breve en parejas.

## Narrativa de la actividad

El estudiante recibe un mensaje emergente de DataCorp Global:

> “Analista: los sistemas de la corporación contienen miles de registros,

> pero nadie ha formulado una pregunta estratégica clara. Antes de pedir

> ayuda a la IA o construir un tablero, debes redactar un prompt que

> permita comprender el contexto de la crisis.”

La misión consiste en construir un prompt estructurado para solicitar a

una IA que identifique el contexto de un problema de negocio.

## Plantilla de construcción del prompt

El recurso debe mostrar una plantilla guiada con campos breves:

| Componente del prompt | Pregunta orientadora |

|||

| Rol de la IA | ¿Qué experto necesita ser la IA? |

| Organización | ¿Qué tipo de organización enfrenta el problema? |

| Contexto | ¿Qué está ocurriendo y desde cuándo? |

| Problema | ¿Qué situación se necesita comprender o resolver? |

| Datos disponibles | ¿Qué datos posee la organización? |

| Usuarios involucrados | ¿Quiénes tomarán decisiones con esta información? |

| Objetivo del análisis | ¿Qué se espera descubrir, comparar o explicar? |

| Producto esperado | ¿Qué debe entregar la IA: preguntas, indicadores, hipótesis o propuesta de dashboard? |

| Restricciones | ¿Qué información falta, qué no se debe asumir o qué criterios debe respetar? |

## Modelo de prompt de referencia

El recurso debe mostrar un ejemplo solo después de que el estudiante

haya realizado su primer intento:

> Actúa como un analista de Business Intelligence especializado en

> empresas de retail. DataCorp Global es una cadena de tiendas que ha

> registrado una disminución del 20 % en sus ventas durante los últimos

> tres meses. La empresa dispone de datos de ventas por tienda, producto,

> fecha, canal de compra, inventario, promociones y perfil general de

> clientes. Los gerentes comerciales necesitan comprender las posibles

> causas de la caída para tomar decisiones de mejora. Identifica las

> preguntas estratégicas que deberían analizarse, propone indicadores

> clave y señala qué datos adicionales podrían ser necesarios. No

> inventes resultados ni afirmes causas sin evidencia.

## Reto de mejora del prompt

Después de redactar el prompt, el sistema debe mostrar una pantalla

emergente denominada:

### Detector de Contexto Incompleto

El sistema revisa, mediante una lista de verificación, si el prompt

incluye los elementos esenciales.

Indicadores:

- ¿Define un rol claro para la IA?

- ¿Explica el tipo de organización?

- ¿Describe un problema específico?

- ¿Incluye datos disponibles?

- ¿Señala quién usará el análisis?

- ¿Formula un objetivo de decisión?

- ¿Define un producto o resultado esperado?

- ¿Incluye restricciones para evitar supuestos no fundamentados?

Cada criterio cumplido se muestra con un indicador visual.

Resultados:

- **0 a 3 criterios:** “Contexto insuficiente. El sistema no puede

  investigar con precisión.”

- **4 a 6 criterios:** “Contexto funcional. Ajusta los elementos

  faltantes para obtener un análisis más útil.”

- **7 a 8 criterios:** “Contexto estratégico. Tu prompt está listo

  para orientar una investigación inicial.”

Recompensa:

- 4 a 6 criterios: **+20 XP**

- 7 a 8 criterios: **+40 XP** e insignia **⌨️ Arquitecto de Prompts**

## Preguntas de reflexión

Al finalizar el Laboratorio de Prompts, incluye tres preguntas:

> 🎯 Conceptual: ¿Por qué una IA no debería recibir únicamente la orden

> “analiza estos datos”?

> 🔧 Aplicación: ¿Qué dato adicional pedirías a DataCorp Global para

> comprender mejor la caída de ventas?

> 🧠 Metacognitiva: ¿Qué parte fue más difícil de definir en tu prompt:

> el problema, los datos, el objetivo o las restricciones?

Retroalimentación esperada:

> Un prompt útil no es solo una instrucción; es una representación

> estructurada del problema. Cuanto más claro sea el contexto, mayor será

> la posibilidad de obtener respuestas pertinentes, verificables y útiles

> para la toma de decisiones.

Evidencia para el portafolio:

```text

nivel-3-sala-de-analisis/

├── mapa-bi-completo.md

├── analisis-caso-macys.md

└── laboratorio-prompts-contexto.md

```

Nombre del commit:

```text

[N3-TRANSF] Prompt de contexto BI + análisis estratégico inicial

```

# ESTRUCTURA POR PESTAÑAS

## Pestaña 1 · Inicio: Alerta roja

**Tiempo:** 10 minutos 

**Misión:** Activar el modo analista.

Actividad principal:

- Presentar el caso Target como expediente clasificado.

- Resolver el enigma inicial: “¿Qué tecnología, dato o proceso pudo

  permitir identificar patrones de compra?”

- Registrar una respuesta individual.

- Completar una autoevaluación inicial de confianza frente al análisis

  de datos, en escala de 1 a 5 estrellas.

Pantalla emergente obligatoria:

- **Adivinanza: dato, información o conocimiento.**

Evidencia:

```text

nivel-1-alerta-roja/enigma-inicial-respuesta.md

```

## Pestaña 2 · Utilidad: Base de operaciones

**Tiempo:** 15 minutos 

**Misión:** Reconocer saberes previos y formular preguntas estratégicas.

Actividad principal:

- Completar la Ficha de Inteligencia del Agente:

  - Lo que sé.

  - Lo que necesito saber.

  - Lo que aprendí, bloqueado hasta el cierre.

- Analizar el caso de la caída de ventas de DataCorp Global.

- Seleccionar qué datos deberían revisarse primero.

Pantalla emergente obligatoria:

- **Enigma de inteligencia empresarial: identifica el repositorio de

  datos necesario para analizar ventas históricas.**

Evidencia:

```text

nivel-2-base-operaciones/ficha-de-agente-kwl.md

```

## Pestaña 3 · Transformación: Sala de análisis

**Tiempo:** 35 minutos 

**Misión:** Comprender el ecosistema de Business Intelligence.

Actividades principales:

- Construcción progresiva del mapa:

  **Dato → Información → Conocimiento → Decisión**.

- Predicción de componentes: ETL, Data Warehouse, OLAP, dashboard,

  Power BI y Big Data.

- Análisis colaborativo del caso Macy’s.

- Desarrollo individual del **Laboratorio de Prompts: Interroga al

 sistema**.

Pantallas emergentes obligatorias:

- **Metáfora analítica: el proceso ETL como cocina de datos.**

- **Clasificador de conceptos de BI.**

- **Detector de Contexto Incompleto**, aplicado al prompt construido.

Evidencias:

```text

nivel-3-sala-de-analisis/

├── mapa-bi-completo.md

├── analisis-caso-macys.md

└── laboratorio-prompts-contexto.md

## Pestaña 4 · Práctica: Campo de operaciones

**Tiempo:** 20 minutos 

**Misión:** Aplicar BI a un contexto profesional propio.

Actividad principal: completar una ficha de misión individual con:

- Organización y sector.

- Problema de negocio.

- Datos internos y externos necesarios.

- Herramienta de BI seleccionada.

- Justificación de la herramienta.

- Beneficio estratégico esperado.

- Pregunta de negocio que respondería el dashboard.

- Prompt breve para solicitar a una IA indicadores iniciales o

  preguntas de análisis.

Pantalla emergente obligatoria:

- **Pregunta relámpago: elección de herramienta según necesidad de

  análisis.**

Evidencia:

```text

nivel-4-campo-operaciones/mision-bi-[nombre-organizacion].md

## Pestaña 5 · Cierre: Informe final

**Tiempo:** 10 minutos 

**Misión:** Consolidar hallazgos y planificar el siguiente nivel.

Actividad principal:

- Desbloquear la sección “Lo que aprendí” de la Ficha de Agente.

- Completar el Reporte Final del Agente.

- Realizar autoevaluación de desempeño en XP, de 0 a 100.

- Identificar un componente que requiere refuerzo.

- Responder la pregunta puente sobre almacenamiento de datos.

Pantalla emergente final:

- **Enigma de salida: “¿Dónde vive la memoria histórica de una

  organización?”**

Respuesta esperada: Data Warehouse.

Evidencia:

```text

nivel-5-informe-final/reporte-agente-sesion1.md

# PESTAÑA 6: PORTFOLIO GITHUB

Esta pestaña debe mostrar las evidencias que el estudiante debe guardar

en su repositorio personal.

 

```text

ia-data-sesion-01-bi/

│

├── README.md

├── nivel-1-alerta-roja/

│   └── enigma-inicial-respuesta.md

│

├── nivel-2-base-operaciones/

│   └── ficha-de-agente-kwl.md

│

├── nivel-3-sala-de-analisis/

│   ├── mapa-bi-completo.md

│   ├── analisis-caso-macys.md

│   └── laboratorio-prompts-contexto.md

│

├── nivel-4-campo-operaciones/

│   └── mision-bi-[nombre-organizacion].md

│

└── nivel-5-informe-final/

    └── reporte-agente-sesion1.md

El `README.md` debe incluir:

- Nombre del estudiante.

- Curso: IA + DATA.

- Unidad 1: Fundamentos de Business Intelligence.

- Sesión 1: Introducción al BI.

- Fecha de desarrollo.

- Total de XP obtenidos.

- Insignias conseguidas.

- Enlace o captura del reporte final exportado.

# PESTAÑA 7: PANEL DE PROGRESO

El panel debe mostrar:

- Nombre del estudiante o equipo.

- Rol asignado.

- Niveles completados.

- Respuestas pendientes.

- Puntaje XP acumulado.

- Insignias obtenidas.

- Porcentaje de progreso.

- Estado de las evidencias para GitHub.

- Botón para exportar el reporte completo en Markdown.

- Botón para generar e imprimir el reporte final en PDF.

Insignias sugeridas:

| Insignia | Criterio |

|||

| 🔍 Detector de Patrones | Resuelve el enigma inicial |

| 📋 Agente Documentado | Completa la ficha KWL |

| 🗺️ Cartógrafo del BI | Completa el mapa conceptual |

| 🧩 Descifrador ETL | Supera la metáfora y clasificación ETL |

| ⌨️ Arquitecto de Prompts | Construye un prompt con contexto estratégico |

| 🏅 Analista en Campo | Desarrolla el caso aplicado de BI |

| 📁 Guardián del Portfolio | Registra todas las evidencias de la sesión |

# REQUISITOS DE EXPORTACIÓN

Al concluir la actividad, el sistema debe permitir:

- Guardar automáticamente las respuestas en el dispositivo.

- Generar un archivo `.md` con:

  - Datos del estudiante o equipo.

  - Rol asignado.

  - XP obtenidos.

  - Insignias.

  - Respuestas de cada actividad.

  - Prompt construido en el laboratorio.

  - Reporte final del agente.

- Generar un reporte PDF imprimible con:

  - Cabecera del curso.

  - Nombre completo de todos los participantes registrados.

  - Correos institucionales.

  - Roles asumidos.

  - Desarrollo de las respuestas.

  - Puntaje total e insignias.

  - Estado de las evidencias GitHub.

  - Pie de página: **Mg. Mario Quiroz Martínez · IA + DATA 2026**.