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GRATIS para profesores
Una simulación basada en datos para cursos de SIG y sistemas de información empresarial
Los estudiantes trabajan con conjuntos de datos CSV, los analizan en Excel, toman decisiones de asignación de recursos, explican su razonamiento y ven los resultados desarrollarse a lo largo de varios turnos. Los instructores obtienen una plataforma didáctica configurable con análisis, retroalimentación revisable asistida por IA y una sección de muestra gratuita para explorar antes de adoptar.
Intro MIS/SI · Planes de acción estructurados · Profundidad Analysis Lab · Feedback de IA revisable
Equipo / Candidato = grupo de estudiantes + su campaña simulada
Plan de acción = asistente estructurado de cuatro pasos (segmentación, evidencia, rol, pronósticos) antes de cada acción
Sección de muestra = entorno de exploración preconfigurado para instructores
Adquisición de datos = adquisición de conjuntos de datos de inteligencia adicionales durante la simulación
Los primeros 15 minutos: lo que verá de verdad
Esta es una línea de tiempo de vista previa para instructores, no el tiempo que los estudiantes dedican por turno. Recorre lo que puede comprobar en su primer inicio de sesión antes de adoptar la plataforma: vista de sección en vivo, evidencia de equipos, artefactos de Analysis Lab, Planes de Acción estructurados, exportaciones y si la narrativa competitiva encaja con su curso.
Escena: inicia sesión en su cuenta gratuita de instructor (o sección de muestra) por primera vez:
0:00Panel del instructor
El panel carga de inmediato: su curso, los equipos de estudiantes y el estado del turno actual en una tabla clara. Sin asistente de configuración ni pasos previos antes de ver algo.
1:00Vista detallada del equipo
Entra en Detalles del equipo: presupuesto del equipo, lista de conjuntos de datos comprados e historial completo de acciones. Una vista aparte de Analysis Lab muestra sus artefactos guardados, puntuaciones de profundidad y cuántos planes de acción están vinculados a cada artefacto.
3:00Reproducción de Analysis Lab
Abre un artefacto guardado de Analysis Lab: se conservan las condiciones de filtro, el recuento de registros coincidentes (2.300 de 50.000 filas) y el conjunto de datos utilizado. Una insignia de Profundidad analítica (L0–L3) indica el nivel de rigor. Ve cuántos planes de acción están vinculados a este artefacto y puede descargar el resumen de resultados.
6:00Revisión del Plan de Acción estructurado
Abre el plan enviado: grupos de segmentación creados a partir de campos de datos (o importados desde un perfil guardado de Analysis Lab), conjuntos de datos vinculados con hallazgos de evidencia, un rol estratégico y previsiones numéricas de resultados. La retroalimentación de IA califica el plan estructurado según la profundidad de Analysis Lab, el historial de compras, la ejecución y el contexto competitivo, no un ensayo pegado.
9:00Panel AoL
La vista de Analysis Lab muestra los artefactos guardados de cada equipo con insignias de profundidad, recuentos de colaboradores y tasas de vinculación con planes. Una exportación incluye nombre del equipo, turno, tipo de acción, profundidad de evidencia, rol estratégico, resultados esperados y puntuación de cada envío.
12:00Consulta de clasificación
Los equipos con el análisis más riguroso no ganan todos. Algunos equipos de alta profundidad sobreesegmentaron. Algunos de baja profundidad tuvieron suerte. Apunta una nota: será un buen punto de debate en clase.
15:00Lo asigna
Decide asignarlo. Fija el plazo del turno para el próximo jueves. Los estudiantes recibirán un correo. Se va a tomar un café.
Lo que los profesores de SIG / SIE suelen querer saber primero
¿Esto enseña trabajo analítico real o simplemente ejecuta un juego?
Esa es la pregunta de adopción que esta página debe responder rápidamente. MISsimulation está diseñado para mostrar a los docentes tres cosas de inmediato: los datos son ricos, las decisiones están basadas en evidencias y el entorno competitivo con restricción de recursos obliga a los estudiantes a pensar estratégicamente sobre el ROI, la asignación y el momento oportuno.
🗂️ Ecosistema de datos enriquecido
17+ conjuntos de datos nombrados en capas de inteligencia fundacional, financiera, de comportamiento, de red social y recurrente, no un único panel preconstruido.
🧠 Asignación competitiva de recursos
Los estudiantes deciden qué datos comprar, dónde un presupuesto limitado obtendrá el mejor rendimiento, qué segmentos vale la pena perseguir y cuándo la debilidad de un competidor merece ser atacada.
📋 Vista del instructor lista para evaluación
Las puntuaciones de razonamiento, la revisión/corrección del instructor, las señales de participación y las exportaciones CSV respaldan la calificación, los informes AoL y la documentación de acreditación.
Por qué una simulación de campaña funciona para la enseñanza de SIG
El tema electoral es el escenario, no el objetivo de aprendizaje. Los estudiantes practican las tareas analíticas y gerenciales en las que se basan los cursos de SIG - en un contexto concreto y competitivo en lugar de abstracto.
→Trabajar con conjuntos de datos CSV estructurados e inspeccionar datos sin procesar
→Análisis, filtrado y segmentación en hojas de cálculo como Excel o Google Sheets
→Equilibrios costo/alcance y pensamiento de ROI bajo restricciones de recursos
→Apoyo a la decisión bajo incertidumbre - comprar datos, sopesar opciones
→Razonamiento basado en evidencia: explicar decisiones con datos, no con intuición
→Estrategia iterativa: medir resultados y mejorar decisiones turno tras turno
→Decisiones de adquisición de información: elegir qué conjuntos de datos comprar, cuándo invertir un turno en investigación y cómo gestionar los costos de inteligencia frente al presupuesto
→Integración de múltiples fuentes de datos: combinar archivos de votantes, financieros y de comportamiento en un único modelo de decisión, el trabajo de integración que los analistas realizan en la práctica
→Razonamiento a partir de datos de comportamiento indirecto: trabajar con patrones de gasto, comportamiento de servicios y señales de quejas ciudadanas, no solo con respuestas directas de encuestas
→Segmentación estratégica bajo presión: decidir dónde no gastar, porque el presupuesto limitado hace de la priorización parte del aprendizaje
→Respuesta competitiva: leer el movimiento de los rivales, identificar áreas débiles y contraatacar donde los datos sugieren el mayor retorno
Por qué los instructores eligen MISsimulation
📊
Flujo de trabajo real con hojas de cálculo
Los estudiantes analizan conjuntos de datos CSV en Excel, Google Sheets o Tableau - las herramientas que ya usan en clase.
🤖
Evaluación del razonamiento con IA
Cada envío incluye una justificación escrita evaluada por rigor analítico - puntuada, cualitativa y revisable antes de que los estudiantes la vean.
📈
Análisis de participación
Supervisa el equilibrio de participación, marca a los estudiantes potencialmente inactivos y muestra patrones de participación basados en datos en tiempo real.
🎓
Sección de muestra gratuita
Explora una sección de muestra completa antes de configurar tu propio curso. Sin tarjeta de crédito, sin compromiso.
Para colegas y profesores
Conoce a un colega o profesor que imparte SIG, analitica o un curso relacionado?
Si esta simulacion parece adecuada para un colega, puede enviarle una recomendacion rapida. Tarda unos 30 segundos y le ayuda a descubrir la herramienta por su cuenta.
1
El estudiante se registra y se une al curso
~2 minutos
Los estudiantes reciben un <strong>código de curso</strong> de su parte (compartido a través del LMS o el programa). Acceden a missimulation.com, ingresan el código, pagan la tarifa de acceso única de $28.99 y llegan directamente a su panel de equipo. No es necesario instalar ningún software.
Refuerza: alfabetización digital de incorporación, acceso fluido al sistema
✓ Funciona en cualquier dispositivo
✓ Correo institucional aceptado
✓ Equipo asignado automáticamente
2
Descargar y analizar los datos
~30–60 minutos fuera de clase
Al comienzo de cada turno, los estudiantes acceden a uno o más conjuntos de datos CSV desde su panel: pueden descargarlos para trabajar en hoja de cálculo o analizarlos en Analysis Lab integrado. Los conjuntos de datos se generan de forma única para su isla (Misland), distintos en cada ejecución del curso. Los conjuntos opcionales se compran con el presupuesto de campaña de simulación de cada equipo; los estudiantes deben decidir qué inteligencia vale la pena, cuándo invertir un turno en investigación primaria y cómo combinar varias fuentes en un modelo accionable.
Refuerza: alfabetización de datos, segmentación, pensamiento de inteligencia de negocios, integración de datos, decisiones de adquisición de información
📦 Ecosistema de conjuntos de datos: 5 capas, 17+ archivos nombrados
🏛️ Fundacional (siempre disponible)
Lista de Votantes Registrados · Lista de Direcciones de Hogares · Perfiles de Área
💰 Financiero & socioeconómico (adquirible con el presupuesto de simulación)
Lista de Hipotecas de Viviendas · Conjunto de Datos de Bienestar Financiero · Registro de Vehículos · Registro Vocacional
🔍 Proxy conductual (adquirible con el presupuesto de simulación)
Índice de Consumo Comercial · Informe de Innovación de Servicios · Registros de Servicio Ciudadano
Los patrones de gasto, el comportamiento de servicios y las señales de quejas ciudadanas actúan como indicadores de preferencias reveladas, más cercanos al análisis real que las respuestas de encuestas por sí solas.
📡 Red Social (cuando el microblogging está habilitado)
Base de Usuarios de Microblogging · Red de Seguidores · Archivo de Publicaciones · Seguidores del Candidato
Los estudiantes identifican influenciadores de alto alcance y modelan la difusión frente a la divulgación directa.
🔄 Recurrente & Señal Pública
Encuesta Independiente · Carteles de Campaña · Contribuciones de Residentes
Datos que cambian turno a turno: los estudiantes aprenden a distinguir líneas base estables de inteligencia en evolución.
🔍 Ruta de hoja de cálculo (Excel o Google Sheets)
Filtrar residentes por tramo de ingresos y distrito
Calcular el costo por alcance en los segmentos objetivo
Comparar los datos de apoyo con los datos demográficos
Usar VLOOKUP / XLOOKUP para combinar conjuntos de datos entre archivos
Crear tablas dinámicas para comparar segmentos por geografía
🧪 Ruta Analysis Lab (en la plataforma)
Seleccionar un conjunto de datos inicial y previsualizar el recuento de filas antes de actuar
Crear filtros y condiciones entre conjuntos de datos; guardar un perfil de segmento
Adjuntar el perfil guardado a acciones de divulgación, encuesta o recaudación de fondos
💡 Los estudiantes toman decisiones de información, no solo decisiones de campaña
¿Qué conjuntos de datos vale la pena gastar parte del presupuesto de simulación del equipo?
¿Qué segmento ofrece el mejor ROI esperado con recursos limitados?
¿Es más inteligente investigar en este turno o actuar antes de que lo haga un rival?
¿Dónde es un competidor lo suficientemente vulnerable como para justificar una respuesta dirigida?
Los conjuntos de datos incluyen archivos estáticos disponibles desde el Turno 1, archivos recurrentes que se actualizan a lo largo de los turnos, y archivos de inteligencia generados por acciones de encuesta y recaudación de fondos.
3
Enviar decisiones + Plan de Acción estructurado
~15 minutos
Los estudiantes regresan a la plataforma y ponen en cola sus acciones para el próximo turno. Como cada turno ocurre en un entorno competitivo, los equipos deben decidir adónde van los recursos escasos, qué segmento promete el mejor rendimiento y si presionar una ventaja o responder al movimiento de un rival. En cada turno, un equipo puede enviar una acción sin conexión más una acción en línea opcional si el microblogging está habilitado:
Refuerza: toma de decisiones bajo restricciones, estrategia competitiva, razonamiento basado en evidencia, planificación estructurada
Antes de que se ejecute cada acción, los equipos completan un asistente guiado de Plan de Acción en cuatro pasos, no un ensayo de texto libre. El asistente se apoya en el trabajo en Analysis Lab: los estudiantes pueden importar un perfil guardado del Lab como audiencia, vincular los conjuntos de datos que compraron y adjuntar lecturas de investigación del Lab. Un campo de nota opcional del estudiante es solo para su referencia y no se califica.
Acción sin conexión (una por turno, elija una)
Acción de campaña - divulgación segmentada con lista de direcciones cargada o selección de área, elección de tema, segmentación negativa o de rival opcional cuando esté habilitada
Acción de encuesta - recopilar inteligencia actualizada con una lista segmentada de residentes; devuelve preferencias temáticas, señales de apoyo y desgloses demográficos
Recaudación de fondos / campaña de donaciones - aumentar el presupuesto de campaña segmentando donantes probables con capacidad financiera; usa lista de donantes cargada
Acción en línea (opcional, cuando el microblogging está habilitado)
Publicación regular - mensaje difundido a los seguidores existentes en la red social
Publicación promocionada - dirigida a perfiles específicos mediante una lista cargada; llega más allá de los seguidores existentes
Las acciones sin conexión y en línea son espacios independientes: los equipos pueden usar ambas en el mismo turno.
Plan de Acción estructurado (cuatro pasos, cada acción)
Paso 1, ¿A quién se dirige?
Cree grupos de segmentación a partir de condiciones de campos de datos, o importe un perfil guardado de Analysis Lab como audiencia de esta acción.
Paso 2, ¿Qué respalda su plan?
Vincule conjuntos de datos comprados con hallazgos de evidencia; elija un rol estratégico y factores de «por qué ahora». La investigación de Analysis Lab desde segmentos guardados puede mostrarse aquí en solo lectura.
Paso 3, ¿Qué espera?
Introduzca previsiones estructuradas (alcance, respuesta de encuesta, fondos recaudados, participación, etc.) acordes al tipo de acción, no texto abierto.
Paso 4, Revise su plan
Confirme segmentación, evidencia, rol y previsiones antes de enviar. La plataforma almacena JSON estructurado para calificación y exportaciones.
Ejemplo de entradas estructuradas (acción de divulgación):
Segmentación: Región Este + ingresos ≥ 120 000 $ (2 grupos, 2 300 filas coincidentes)
Evidencia: Bienestar financiero + Encuesta independiente vinculados; rol = Persuadir; por qué ahora = repunte del rival en el Norte
Previsión: +3–4 puntos de puntuación en la Región Este; costo por alcance dentro del presupuesto
4
La IA evalúa el plan estructurado + evidencia del proceso
Automático tras el procesamiento del turno
Tras el envío, la IA califica cada Plan de Acción estructurado (componentes de Enfoque estratégico y Resultados esperados) y lo contrasta con evidencia verificada del proceso: profundidad analítica y rastro de filtros de Analysis Lab, conjuntos de datos realmente comprados, si la segmentación coincidió con la ejecución (incluida la detección de divulgación masiva) y el contexto competitivo. La retroalimentación cita cifras de la simulación, no elogios genéricos por estilo de redacción. Usted controla cuándo se publican los resultados; las anulaciones de puntuación requieren justificación.
Refuerza: razonamiento analítico estructurado, justificación respaldada por evidencia, integridad del proceso, alfabetización en retroalimentación formativa
Lo que la IA evalúa realmente
Especificidad de la segmentación, condiciones de segmento o perfil Lab importado frente a quién se alcanzó realmente
Calidad de la evidencia, conjuntos de datos vinculados, hallazgos y coherencia con el registro de compras
Profundidad analítica, artefactos de Analysis Lab, filtros, uniones y profundidad L0–L3 cuando corresponda
Ajuste estratégico, rol, momento, panorama competitivo y previsión frente a resultados reales
Sólido, 8,7/10
AI: La segmentación en la Región Este coincide con su evidencia vinculada de Bienestar financiero; la profundidad Lab L2 muestra segmentación multicondición. La banda de previsión fue realista; la ejecución alcanzó 3 240 contactos con buena eficiencia. Considere desplazar el 15–20 % del presupuesto a segmentos de menor densidad donde el costo por alcance es 2,4× el promedio urbano.
Débil, 4,1/10
AI: Segmento suburbano seleccionado sin hallazgo vinculado en un conjunto de datos. Analysis Lab no muestra filtros aplicados antes de la carga; el registro de compras no incluye el archivo demográfico citado en la evidencia. El patrón de ejecución sugiere divulgación amplia: añada segmentación basada en Lab y vincule conjuntos de datos de apoyo antes del próximo turno.
5
Los estudiantes ven resultados y clasificaciones
Tras el cierre del plazo del turno
Cuando publicas los resultados del turno, los estudiantes ven su puntuación de efectividad, costo por punto, retroalimentación de IA y la tabla de clasificación competitiva. Los resultados generalmente hacen que los enfoques analíticos más sólidos sean más fáciles de distinguir de los menos basados en datos.
Refuerza: medición del desempeño, benchmarking competitivo, interpretación de resultados
+847
Puntuación de efectividad
$4.96
Costo por punto
3,240
Residentes alcanzados
#2
Posición del equipo
Las acciones de encuesta devuelven respuestas completadas y desgloses demográficos. Las acciones de recaudación de fondos devuelven el total recaudado, la donación promedio y la ganancia neta tras el costo de la acción. Las acciones en línea devuelven alcance, reposts y efectos de crecimiento de seguidores cuando el microblogging está habilitado.
Lo que ves como instructor
En tiempo real durante toda la simulación
Mientras la simulación se ejecuta, tiene una vista en tiempo real de su sección. Así es como se ven los análisis para instructores en la práctica:
📊 Panel de análisis de equipos
Patrones de gasto por equipo, tendencias de efectividad de acciones e indicadores de uso de datos. Identifica patrones analíticos y valores atípicos entre equipos de un vistazo.
🧑💻 Rastreador de contribuciones individuales
Minutos activos por estudiante, indicadores de estudiantes inactivos, equilibrio de participación dentro de los equipos, indicadores de los mejores colaboradores y los que necesitan atención. Útil para gestionar el riesgo del polizón y las preocupaciones de equidad.
📥 Exportación de calificaciones (CSV)
Exporta un archivo de calificaciones por estudiante en cualquier momento de la simulación. Impórtalo directamente en tu libro de calificaciones o úsalo en tu propio flujo de trabajo de calificación.
Los pasos 2 al 5 se repiten en cada turno (4–13 turnos según tu configuración).
En cada turno, los estudiantes revisan sus resultados, se comparan con los competidores y pueden refinar su enfoque. Las clasificaciones competitivas dan a todos una razón concreta para involucrarse con los datos.
Adquirir datos → Analizar & integrar → Formular una hipótesis → Actuar → Medir resultados → Mejorar en el próximo turno
Diseñado para la evaluación, no solo para el compromiso
Para los profesores y administradores de programas, la plataforma es útil porque los análisis pueden servir también como evidencia de aprendizaje, no solo como marcador de un juego.
📏 Medida directa del razonamiento analítico
Las puntuaciones de razonamiento asistidas por IA muestran si los estudiantes citan datos, hacen predicciones realistas y justifican sus decisiones con claridad.
📤 Evidencia exportable de calificación / AoL
Las exportaciones por estudiante facilitan la importación al libro de calificaciones, los dossieres AoL y las conversaciones de acreditación sin necesidad de reingreso manual.
🧑🏫 El juicio del instructor sigue siendo central
Puedes revisar los resultados antes de publicarlos, anotar retroalimentación y combinar el rendimiento competitivo, la participación y la calidad del razonamiento en tu rúbrica.
Diseño pedagógico
Lo que separa a los estudiantes sobresalientes de los mediocres
La simulación tiene una escalera de madurez analítica de 4 niveles integrada en su mecánica. Los estudiantes que alcanzan el Nivel 3 no solo están ganando: están demostrando el pensamiento analítico que los empleadores realmente buscan.
Nivel
Nombre
Comportamiento
Resultado competitivo
0
Basado en intuición
Sin uso de datos; enfoque de marketing masivo
Segmentación deficiente, ROI bajo
1
Variable única
Usa un solo conjunto de datos para tendencias generales
Efectividad moderada
2
Multivariable
Cruza referencias de múltiples conjuntos de datos
Buena eficiencia de segmentación
3
"La Aguja"
Triangula 3-4 capas de conjuntos de datos en una hipótesis de microsegmentación, combinando señales financieras, de comportamiento y geográficas
Máxima ventaja competitiva
El marcador hace visible la calidad analítica en tiempo real. Los equipos que adivinan son superados por los equipos que analizan. Esa presión competitiva es lo que hace que trabajar con datos parezca necesario y no solo teórico.
Suficientemente flexible para cualquier formato de curso
Configura turnos, módulos y tiempos de activación para adaptarse al nivel y los objetivos de aprendizaje de tu curso.
⏱️ Cantidad de turnos y ritmo
Ejecuta una unidad de 4 turnos o una experiencia de semestre completo de 13 turnos.
🧩 Módulos y conjuntos de datos
Activa la experiencia base o añade recaudación de fondos, encuestas, redes sociales y niveles avanzados de conjuntos de datos.
📝 Énfasis en calificación
Combina calidad del razonamiento, participación y rendimiento competitivo según lo requiera tu curso.
🌍 Idioma y configuración de sección
Configura el idioma de la sección, los tiempos y las reglas de activación para adaptarlos a tu formato de entrega.
📘 MIS introductorio
4–6 turnos, conjunto de módulos estándar, modo práctica disponible para usuarios principiantes.
💻 Computación empresarial
Hace énfasis en el flujo de trabajo CSV/Excel; la puntuación de análisis de datos proporciona una base de calificación para la competencia en hojas de cálculo.
🔬 MIS avanzado
6–13 turnos con niveles de datos ampliados (financiero, proxy conductual, red social), integración de múltiples fuentes y analítica avanzada para el instructor. Las puntuaciones de razonamiento y las exportaciones de calificaciones apoyan la evaluación y la documentación.
🎓 Capstone / Integrador
Todas las capas de datos activas, materiales de debate para una integración de aprendizaje más profunda y exportaciones de datos por estudiante para calificación y documentación.
Comience con una sección de muestra gratuita
El acceso para instructores es gratuito. Explore la plataforma completa antes de decidir cómo configurarla para su curso.
1
Cree su cuenta de instructor gratuita
Sin tarjeta de crédito. Toma unos 2 minutos.
2
Explore una sección de muestra preconfigurada
Vea la experiencia completa de estudiantes e instructores antes de configurar nada.
3
Configure su sección del curso
Establezca número de turnos, módulos, ritmo e idioma. Use un ajuste preestablecido o personalice.
4
Comparta el código de sección con los estudiantes
Publíquelo en su LMS, syllabus o correo electrónico. Los estudiantes se unen en menos de 2 minutos.
Materiales de apoyo incluidos
Plantillas de tareas, rúbricas de calificación, ejemplos de temas de discusión y una guía de inicio rápido para estudiantes están disponibles una vez que su cuenta de instructor esté activa.
Preguntas frecuentes de los instructores
Cada turno, los estudiantes descargan uno o más conjuntos de datos CSV, los analizan en Excel o Google Sheets, deciden cómo asignar recursos entre segmentos objetivo, suben una lista filtrada si usan alcance dirigido, y envían una justificación escrita. Después del cierre del plazo, usted publica resultados y retroalimentación asistida por IA. El tiempo semanal típicamente varía de 15 minutos a más de una hora según la profundidad del análisis y la configuración de módulos.
No. La simulación se ejecuta en cualquier navegador web. Los estudiantes realizan su análisis en la herramienta de hoja de cálculo que ya tengan - Excel, Google Sheets, OpenOffice, Tableau o similar. Nada nuevo que instalar o configurar.
Puede calificar en cualquier combinación de rendimiento competitivo, participación y calidad del razonamiento. La plataforma proporciona exportaciones de datos por estudiante y puntuaciones de razonamiento asistidas por IA que puede usar como insumos de calificación junto con su propia rúbrica. Los materiales para instructores incluyen plantillas de calificación de muestra para comenzar rápidamente.
La IA evalúa cada Plan de Acción estructurado según las evidencias de la simulación, no un ensayo independiente. Comprueba grupos de segmentación o perfiles Lab importados, conjuntos de datos y hallazgos vinculados, rol estratégico, pronósticos, profundidad del Analysis Lab, compras, ejecución y contexto competitivo. Las puntuaciones incluyen los componentes Enfoque estratégico y Resultados esperados, además de retroalimentación cualitativa. Revise mediante exportaciones y analítica de la sección; las modificaciones de puntuación requieren justificación. La autoridad final de calificación permanece con usted.
La simulación es configurable para diferentes formatos. Puede ejecutar una unidad enfocada de 4 turnos en unas pocas semanas o expandir a 13 turnos a lo largo de un semestre completo. El ritmo, la frecuencia de turnos y la profundidad de módulos son ajustables. Muchos instructores la ejecutan como segmento de 4 a 6 semanas dentro de un curso más largo.
El enfoque funciona porque los estudiantes ya saben qué es una campaña - las reglas y los riesgos son inmediatamente intuitivos. Esa familiaridad permite que el curso se enfoque en las habilidades analíticas en lugar de explicar un contexto empresarial. Los instructores típicamente lo enmarcan como: "Usamos una competencia de campaña como vehículo porque crea exactamente la presión - límites presupuestarios, datos incompletos, equipos compitiendo, responsabilidad por resultados - que hace que el análisis de datos se sienta necesario en lugar de teórico."
Un nivel básico de comodidad con hojas de cálculo es suficiente - los estudiantes que puedan abrir un CSV, aplicar un filtro y hacer aritmética simple serán funcionales desde el Turno 1. Los estudiantes más avanzados pueden profundizar con tablas dinámicas, cálculos de segmentación o modelado de costos. La simulación se adapta al nivel de los estudiantes y da a los más avanzados espacio para diferenciarse.
Sí. La plataforma admite varios idiomas e incluye controles de idioma a nivel de sección, para que diferentes secciones del mismo curso puedan funcionar en diferentes idiomas. Contáctenos para confirmar qué idiomas están disponibles para su caso de uso específico.
Sí, cuando el microblogging está habilitado. El espacio sin conexión (campaña, encuesta o recaudación de fondos) y el espacio en línea (microblogging) son independientes: los equipos pueden usar ambos en el mismo turno. La exclusividad se aplica dentro del espacio sin conexión: un equipo puede realizar una acción de campaña, una acción de encuesta o una acción de recaudación de fondos, pero no más de una. El espacio en línea es independiente.
Las tres utilizan el espacio de acción sin conexión, por lo que elegir realizar una encuesta o una campaña de recaudación de fondos implica no realizar una acción de campaña en ese turno, lo que crea un dilema estratégico real. Una acción de encuesta se dirige a una muestra de residentes y devuelve inteligencia actualizada sobre preferencias temáticas y datos demográficos, útil antes de un gasto importante. Una recaudación de fondos / campaña de donaciones se dirige a posibles donantes y devuelve los fondos recaudados, el monto promedio de donación y la ganancia neta tras el costo de la acción. Los estudiantes deben planificar los Resultados Esperados de forma diferente en cada caso: predicciones de incremento de apoyo para campañas, expectativas de tasa de respuesta e información para encuestas, y expectativas de retorno en dinero para recaudación de fondos.
Los estudiantes completan un asistente de Plan de Acción estructurado en cuatro pasos antes de cada acción, no texto libre. Paso 1: definir grupos de segmentación a partir de campos de datos o importar un perfil Analysis Lab guardado. Paso 2: vincular conjuntos de datos adquiridos con hallazgos de evidencia, elegir un rol estratégico y seleccionar motivadores de «por qué ahora» (la investigación del Lab puede precargar aquí). Paso 3: introducir pronósticos estructurados de resultados para ese tipo de acción. Paso 4: revisar y enviar. La retroalimentación de IA puntúa el plan según profundidad del Lab, compras, ejecución y resultados competitivos. Un campo de nota opcional no se califica.
La simulación incluye 17 o más conjuntos de datos nombrados en cinco categorías: fundacional (Votantes Registrados, Lista de Direcciones de Hogares, Perfiles de Área), financiero y socioeconómico (Lista de Hipotecas de Viviendas, Conjunto de Datos de Bienestar Financiero, Registro de Vehículos, Registro Vocacional), indicadores de comportamiento (Índice de Consumo Comercial, Informe de Innovación de Servicios, Registros de Servicio Ciudadano), red social (Base de Usuarios de Microblogging, Red de Seguidores, Publicaciones) y conjuntos de datos de señal pública recurrente (Encuesta Independiente, Carteles de Campaña, Contribuciones de Residentes). Algunos están disponibles desde el Turno 1 sin costo; otros deben adquirirse con el presupuesto de campaña del equipo dentro de la simulación. Esa decisión de compra es en sí misma un objetivo de aprendizaje: los estudiantes deben evaluar si la inteligencia adicional vale el costo antes de actuar. Esta es una de las formas más claras en que la simulación enseña el pensamiento de sistemas de información: los estudiantes no solo consumen un panel predefinido, sino que deciden qué información vale la pena adquirir.
Una vez configurada la sección, la carga de trabajo semanal del instructor suele ser ligera: supervisar las entregas, revisar la retroalimentación de razonamiento asistida por IA y publicar los resultados según tu calendario. Muchos instructores usan los datos de calificación exportados y los análisis integrados para reducir el tiempo de calificación manual en lugar de incrementarlo.
Puedes comenzar con una sección de muestra gratuita, usar las plantillas de tareas y rúbricas de calificación incluidas, y solicitar una presentación si deseas ayuda para adaptar la simulación a tu programa de estudios. El objetivo es permitirte evaluar la experiencia completa del instructor antes de comprometerte con una sección en vivo.
¿Listo para verlo con tu propio acceso?
Una cuenta de instructor gratuita te da la experiencia completa de la simulación: todas las pantallas, todos los datos, toda la retroalimentación de la IA, sin ningún compromiso.