La escuela del siglo XXI no puede ni debe vivir de espaldas a la realidad de su entorno. Hoy más que nunca, los territorios hablan, los datos abiertos cuentan historias, y la tecnología educativa abre ventanas para que esas historias entren al aula. Esta es la esencia de la educación con sentido geográfico: un enfoque pedagógico que pone en el centro la relación entre el espacio, el Open Data en educación y el aprendizaje significativo.
Imagina por un momento que tus estudiantes no solo aprenden sobre estadísticas, ciudadanía o geografía, sino que lo hacen investigando por qué en su barrio hay menos bibliotecas, cuáles son las rutas más peligrosas para llegar a la escuela o dónde están las zonas con peor conectividad. Esto ya no es solo una utopía pedagógica, es una posibilidad concreta gracias a la unión entre datos abiertos y tecnología educativa (EdTech).
Este artículo es una guía práctica, pedagógica e inspiradora para que tú, como docente o formador, descubras cómo aplicar el Open Data en educación y cómo convertir herramientas como mapas interactivos, Python o Streamlit en recursos para transformar tu aula. No necesitas ser programador, solo tener curiosidad, voluntad de innovar y ganas de conectar el aprendizaje con la vida real de tu comunidad.
¿Qué es la educación con sentido geográfico y cómo se relaciona con el Open Data en educación?
La educación con sentido geográfico no es una moda ni una corriente pasajera: es una forma profunda de entender la enseñanza como una práctica conectada con el territorio, los datos y la vida real. Este enfoque invita a las escuelas a mirar más allá de las paredes del aula, incorporando el análisis espacial, el Open Data en educación, y la tecnología educativa (EdTech) como recursos al servicio del aprendizaje.
“La academia ya no debe ser ajena al territorio. Cuando conectas el aula con mapas, datos reales y contextos locales, educas con sentido.”
Pero, ¿qué significa realmente tener un sentido geográfico en educación? Que los estudiantes no solo memoricen las capitales del mundo, sino que comprendan cómo se distribuyen los recursos públicos en su ciudad, cómo se multiplican las brechas sociales entre barrios o por qué ciertas zonas tienen menos acceso a servicios como bibliotecas, salud o conectividad. Que los aprendizajes estén anclados en realidades concretas.
Este tipo de enfoque promueve lo que conocemos como aprendizaje situado: lo verdaderamente significativo ocurre en un lugar, en un espacio real.
“El aula se vuelve viva cuando el aprendizaje ocurre desde el contexto. Ahí nace la curiosidad y, con ella, el cambio.”
La formación situada también fomenta el pensamiento crítico. Al trabajar con datos reales y herramientas como mapas interactivos, los estudiantes se preguntan: ¿por qué en mi barrio hay menos zonas verdes? ¿Cómo afecta eso al bienestar colectiva? Aquí es donde el Open Data y la EdTech hacen sinergia: el primero libera datos públicos; la segunda democratiza su uso con interfaces intuitivas.
Aquí tienes algunas lecturas complementarias en mi blog que te pueden inspirar:
- Para entender cómo estos datos se transforman en productos interactivos: Hackeando las plazas de enfermería… Parte 2
- O si te interesa convertir datos catastrales en mapas educativos: Del Censo al Mapa
Este enfoque no solo contextualiza los contenidos, sino que impulsa la colaboración entre áreas curriculares: matemáticas, lengua, tecnología, ciencias sociales y educación en valores. Lo auténtico perdura y se transforma cuando las preguntas surgen desde el contexto.
“Una pregunta geográfica de aula puede convertirse en un proyecto de vida.”
Cuando los datos se convierten en preguntas, y las preguntas en acción, estamos educando para un mundo más consciente, crítico y comprometido. ¿No es eso la verdadera educación con sentido?
Open Data en educación: una oportunidad pedagógica
En el corazón de la educación con sentido geográfico está el acceso a información pública confiable y actualizada. Aquí es donde el Open Data —o datos abiertos— cobra un papel central. Se trata de datos producidos por instituciones públicas (gobiernos, ministerios, ayuntamientos, organismos internacionales) que son compartidos de forma libre, sin restricciones de uso, para que cualquier persona pueda consultarlos, analizarlos y reutilizarlos con fines cívicos, educativos o científicos.
Para el mundo educativo, el Open Data es una mina de oro aún poco explorada. ¿Por qué? Porque ofrece una oportunidad única para transformar el aula en un espacio de investigación, reflexión y acción. En lugar de trabajar con datos ficticios o genéricos, el profesorado puede incorporar información real, vinculada al contexto local de sus estudiantes, lo que hace que el aprendizaje sea mucho más significativo y motivador.
Si quieres iniciarte en esta práctica, te recomiendo el artículo Open Data en 2025: qué es, para qué sirve y cómo empezar a usarlo desde hoy, donde desarrollo los fundamentos de su uso educativo.
Por ejemplo, con datos abiertos es posible responder preguntas como:
- ¿Cuántas escuelas públicas hay en nuestra ciudad y en qué barrios están concentradas?
- ¿Qué zonas tienen menos cobertura de transporte escolar?
- ¿Dónde se encuentran los puntos con mayor índice de abandono escolar o menor conectividad digital?
- ¿Cuál es la distribución del gasto educativo en nuestra comunidad autónoma?
Este tipo de preguntas, lejos de ser solo académicas, invitan al análisis crítico del territorio y al desarrollo de competencias ciudadanas. Cuando un estudiante descubre, por ejemplo, que en su barrio no hay bibliotecas públicas, o que su escuela se encuentra en una zona con escasa inversión pública, se activa una conciencia social que va más allá del contenido curricular. Aprender se convierte en comprender, y comprender lleva a querer transformar.
Si deseas comprender mejor cómo se generan estos datos y cómo interpretarlos por zonas, te será útil la guía Del Censo al Mapa: cómo se crean los datos por sección censal en España.
Para el profesorado, trabajar con Open Data puede parecer al principio un reto técnico. Pero en realidad, muchas de las plataformas oficiales ofrecen datos en formatos muy accesibles (como hojas de cálculo o mapas interactivos) y con interfaces amigables. Además, no se necesita trabajar con grandes bases de datos para lograr impactos significativos en el aula. Basta con seleccionar un conjunto pequeño de datos relevantes, contextualizarlo y plantear actividades que conecten con los intereses y realidades del alumnado.
Otro punto clave es que el Open Data promueve una visión transversal del conocimiento. Un proyecto que parte del análisis de datos abiertos puede tocar múltiples áreas del currículo: desde las matemáticas (estadística, proporciones, gráficos), pasando por la lengua (argumentación, redacción de informes), las ciencias sociales (territorio, desigualdad, políticas públicas) y hasta la educación digital (uso crítico de la información, visualización de datos, alfabetización mediática).
Más allá de su valor informativo, el Open Data también educa en valores. Al trabajar con datos públicos, se promueve la transparencia, la rendición de cuentas y la participación ciudadana. Se invita a los estudiantes a ser sujetos activos, capaces de interpretar la información que los gobiernos producen, de cuestionar sus decisiones y de proponer alternativas con evidencia en la mano. En un contexto global marcado por la desinformación, la educación basada en datos es una herramienta de empoderamiento y defensa de la democracia.
Por todo esto, integrar el Open Data en la práctica educativa no solo enriquece los contenidos, sino que aporta profundidad ética y compromiso social. No es una moda tecnológica, es una necesidad pedagógica en tiempos donde los datos gobiernan la toma de decisiones.
En la siguiente sección, exploraremos de forma concreta dónde encontrar datos abiertos útiles para docentes y cómo empezar a usarlos de forma sencilla. ¿Seguimos?
Fuentes para trabajar con Open Data en educación: portales, estadísticas y datos abiertos
Uno de los mayores retos que enfrentan muchos docentes cuando se acercan al uso del Open Data en educación es saber dónde encontrar datos relevantes y fiables. Afortunadamente, hoy existen numerosos portales oficiales, repositorios abiertos y plataformas educativas que ofrecen información pública organizada y accesible, lista para ser utilizada en proyectos escolares, investigaciones o secuencias didácticas.
En primer lugar, destacan los portales gubernamentales de datos abiertos, tanto a nivel nacional como autonómico. En datos.gob.es, el portal oficial del Gobierno de España, se pueden consultar miles de datasets sobre temáticas educativas, sociales, medioambientales o de transporte. También es recomendable explorar los portales regionales, como el de la Generalitat Valenciana (Dades Obertes GVA), el de la Comunidad de Madrid o el del Ayuntamiento de Barcelona, donde es posible encontrar información como el listado geolocalizado de centros escolares, ratios por aula, inversiones públicas, resultados académicos o niveles de digitalización por barrio.
La clave para aprovechar el Open Data en educación está en saber traducir esos datos a experiencias significativas para el alumnado. Por ejemplo, en el artículo Cómo crear un mapa educativo interactivo con Python y Streamlit, explico paso a paso cómo convertir un archivo CSV con datos abiertos en un mapa filtrable y visualmente atractivo, ideal para el aula.
Otra fuente de gran valor son los institutos de estadística como el INE. A través de INEbase, es posible acceder a datos detallados sobre población escolar, abandono educativo temprano o características socioeconómicas del alumnado. En mi guía Del Censo al Mapa, explico cómo estos datos censales pueden convertirse en herramientas didácticas poderosas cuando se cruzan con mapas interactivos.
También existen plataformas educativas internacionales, como las bases de datos de la UNESCO, la OCDE o el Banco Mundial, que ofrecen indicadores comparativos para trabajar temas como alfabetización, desigualdad educativa o acceso a tecnologías digitales.
A nivel local, muchos ayuntamientos están liberando datasets sobre equipamientos comunitarios, movilidad urbana, presupuestos participativos o acceso a servicios. Estos datos son especialmente útiles para diseñar proyectos escolares con sentido geográfico, en los que los estudiantes puedan explorar, por ejemplo, la distribución desigual de recursos en su entorno.
En la categoría Leaflet de mi blog puedes encontrar más ejemplos de cómo trabajar visualmente con estos datos abiertos, tanto desde una perspectiva técnica (usando Python, VueJS o Streamlit) como pedagógica. Además, si te interesa cómo integrar estos recursos en entornos virtuales de aprendizaje, en la sección dedicada a Moodle descubrirás cómo desarrollar campus con dashboards interactivos, mapas educativos y visualizaciones personalizadas que enriquecen la experiencia del alumnado.
Por último, hay repositorios y comunidades educativas, como Geoeduca o InnovaEDU, que no solo comparten datasets, sino también propuestas didácticas listas para usar. Estos espacios impulsan un enfoque colaborativo del Open Data en educación, conectando a docentes que comparten el interés por innovar desde el territorio y con una base crítica.
En definitiva, los datos están ahí: son accesibles, reutilizables y transformadores. El desafío es integrarlos al aula con sentido, apoyándonos en herramientas accesibles y estrategias pedagógicas claras. En las siguientes secciones, veremos cómo hacerlo paso a paso.
Ventajas de usar datos abiertos reales en el aula con enfoque #EdTech
Trabajar con datos reales en el aula no solo es una innovación metodológica: es una forma poderosa de acercar el conocimiento a la vida cotidiana de los estudiantes. Cuando un docente utiliza información actual, localizada y verídica, consigue que los aprendizajes adquieran relevancia, profundidad y sentido. En lugar de contenidos abstractos o descontextualizados, el alumnado se enfrenta a desafíos auténticos, relacionados con su comunidad, su entorno y su futuro.
Uno de los mayores beneficios pedagógicos del uso del Open Data en educación es que estimula el desarrollo del pensamiento crítico. Los estudiantes dejan de ser meros receptores de información para convertirse en investigadores, analistas y generadores de propuestas. Tienen que leer datos, interpretarlos, compararlos y, sobre todo, cuestionarlos: ¿de dónde vienen?, ¿qué muestran?, ¿qué ocultan?, ¿qué decisiones podrían tomarse a partir de ellos? Este tipo de preguntas fomenta habilidades cognitivas superiores que son clave para la formación de una ciudadanía activa.
Este enfoque no solo desarrolla la capacidad crítica, sino que permite un aprendizaje interdisciplinario y transversal. Por ejemplo, al analizar el acceso a zonas verdes en su ciudad, los estudiantes utilizan herramientas geográficas, estadísticas y narrativas visuales, combinando áreas como geografía, matemáticas, lengua y valores. Si te interesa cómo integrar este enfoque paso a paso, puedes consultar este artículo sobre visualización de datos abiertos con Leaflet, donde muestro cómo trabajar mapas interactivos en el aula.
El trabajo con datos reales también potencia la motivación y el compromiso. Cuando los alumnos descubren que los temas tratados en clase tienen relación directa con su barrio, su calle o su realidad familiar, se sienten más implicados. Aprender deja de ser una obligación abstracta para convertirse en una herramienta de comprensión del mundo. Esta conexión contextual favorece una mayor retención de los conocimientos y una participación más activa.
Además, el Open Data en educación educa en ciudadanía digital. Enseñar a los estudiantes a buscar, seleccionar, utilizar y comunicar información veraz es una competencia clave en tiempos de infoxicación. A través de proyectos con datos públicos, el alumnado aprende a valorar la transparencia institucional y el acceso libre a la información. Para quienes desean iniciarse en este campo, recomiendo mi guía Open Data en 2025: qué es, para qué sirve y cómo empezar a usarlo desde hoy, donde explico las bases del uso educativo de los datos abiertos.
Este tipo de actividades se alinea perfectamente con metodologías como el aprendizaje basado en proyectos (ABP). Los estudiantes investigan con preguntas genuinas, utilizan datos auténticos y generan productos finales significativos que pueden presentarse a la comunidad. Algunos ejemplos: mapas sobre desigualdad educativa, campañas de sensibilización sobre acceso digital, o propuestas para mejorar rutas escolares. En este caso práctico sobre cómo crear un mapa educativo con Python y Streamlit muestro cómo un simple dataset puede transformarse en un proyecto interdisciplinar con impacto real.
Incluso desde la gestión institucional, el uso de datos permite prácticas más democráticas y participativas. Un centro educativo puede trabajar con su comunidad escolar para identificar necesidades, priorizar recursos y diseñar intervenciones con base en evidencia. Es un cambio de paradigma: del control vertical al análisis colaborativo.
Y lo más importante: no hace falta ser experto en datos ni programador para empezar. Existen plataformas intuitivas y recursos guiados para docentes, como los que comparto en la categoría Moodle de mi blog, donde enseño cómo integrar visualizaciones y dashboards en entornos de aprendizaje.
En la siguiente sección entraremos de lleno en ese universo de herramientas accesibles que permiten llevar los datos al aula de manera sencilla: visualizaciones, apps, mapas interactivos y plataformas EdTech que traducen toda esta riqueza informativa en experiencias educativas transformadoras.
De los datos a la acción: cómo la EdTech transforma la experiencia educativa
La tecnología educativa, o EdTech, no es simplemente el uso de dispositivos o plataformas digitales en clase. Es, sobre todo, la capacidad de traducir los datos en experiencias pedagógicas significativas. Cuando hablamos de educación con sentido geográfico, el papel de la EdTech es clave: convierte hojas de cálculo en mapas interactivos, estadísticas en historias visuales y gráficos en decisiones colectivas. Es el puente entre la información cruda y el aprendizaje vivo.
El gran valor de la EdTech no está en el aparato tecnológico en sí, sino en cómo lo utilizamos para fomentar el pensamiento, la participación y la comprensión profunda. Con las herramientas adecuadas, un docente puede transformar una base de datos de centros educativos en un recorrido virtual por el sistema escolar de su ciudad. Puede usar una aplicación para que los alumnos analicen la distancia entre su casa y la escuela, las rutas disponibles o los puntos conflictivos en términos de seguridad o accesibilidad.
Un ejemplo claro de esta filosofía aplicada lo puedes ver en el artículo Hackeando las plazas de enfermería en la Comunitat Valenciana (Parte 2), donde muestro paso a paso cómo convertir un dataset público en una herramienta de análisis territorial con Python y visualizaciones interactivas. Este tipo de práctica es un excelente punto de partida para docentes que quieren introducir el Open Data en educación desde una perspectiva accesible.
Estas experiencias no solo acercan los contenidos al mundo real, sino que permiten al alumnado desarrollar habilidades digitales esenciales: buscar, interpretar, visualizar, representar y comunicar información. Y lo mejor es que hoy existen múltiples herramientas gratuitas, accesibles y fáciles de usar, pensadas justamente para el ámbito educativo.
Entre las más útiles, podemos mencionar:
- Google My Maps: permite crear mapas personalizados con capas de información. Ideal para ubicar recursos comunitarios, rutas escolares o zonas de interés.
- Flourish: herramienta para crear visualizaciones interactivas de datos. Apta para trabajar estadísticas, comparaciones o infografías animadas.
- uMap: basado en OpenStreetMap, permite construir mapas colaborativos, agregar puntos, áreas y textos. Muy útil para proyectos colectivos.
- Datawrapper: ideal para diseñar gráficos limpios y profesionales, sin necesidad de saber programar.
- ArcGIS Online (versión educativa gratuita): para quienes desean avanzar hacia análisis espaciales más complejos.
- Thinglink o Genially: permiten enriquecer mapas o infografías con vídeos, audios y enlaces, creando narrativas interactivas.
Muchas de estas herramientas se integran fácilmente con plataformas como Google Classroom, Moodle o Microsoft Teams, facilitando su incorporación directa en el flujo didáctico del aula.
Lo importante, más allá del recurso, es el enfoque pedagógico. No se trata de hacer actividades llamativas, sino de fomentar el pensamiento geográfico, la interpretación crítica y la acción informada. Por ejemplo, un docente puede diseñar una secuencia didáctica sobre “desiertos educativos” —zonas con poca cobertura de servicios escolares o culturales— y trabajarla con uMap o My Maps, cruzando datos abiertos con análisis territorial.
Este tipo de proyectos refuerza el aprendizaje activo, el trabajo en equipo y la conexión con el entorno, pilares fundamentales de la educación del siglo XXI. Además, rompe con la idea de que la tecnología solo sirve para automatizar tareas o consumir contenidos. Aquí, la EdTech se convierte en una herramienta de investigación, creación y transformación.
Y lo más alentador: cada vez más docentes en todo el mundo están utilizando estos enfoques, creando redes de innovación, compartiendo recursos y demostrando que es posible hacer escuela desde el territorio, con datos y con propósito.
En la siguiente sección te mostraré cómo aplicar todo esto en la práctica: qué tipo de proyectos se pueden llevar al aula utilizando datos abiertos y herramientas digitales como estas.
Ideas de proyectos escolares con Open Data en educación y tecnología geográfica
Una de las grandes virtudes de trabajar con datos abiertos y EdTech en el aula es la posibilidad de diseñar proyectos educativos que conecten lo curricular con lo cotidiano. Estos proyectos no requieren grandes presupuestos ni conocimientos técnicos avanzados, pero sí una mirada pedagógica atenta y creativa. Se trata de aprovechar lo que ya existe —los datos públicos, el entorno, las inquietudes del alumnado— y convertirlo en oportunidades de aprendizaje real.
📚 Si te interesa experimentar con visualización y mapeo educativo, te animo a explorar la categoría Leaflet de mi blog, donde combino mapas interactivos con datasets reales y explicaciones paso a paso.
A continuación, compartimos algunas ideas de proyectos escolares con sentido geográfico que puedes adaptar a distintos niveles educativos:
1. Mapeo de “desiertos educativos” locales
Este proyecto invita al alumnado a investigar qué zonas de su ciudad o comunidad carecen de servicios educativos o culturales: bibliotecas, centros de formación, espacios de estudio, actividades extracurriculares, etc.
- Datos necesarios: ubicación de centros educativos, equipamientos culturales, datos demográficos.
- Herramientas recomendadas: Google My Maps, uMap, Datawrapper.
- Actividades: análisis de mapas, entrevistas a vecinos, redacción de informes, presentaciones a autoridades locales.
- Objetivos pedagógicos: pensamiento crítico, ciudadanía activa, lectura del entorno.
🌐 Puedes ver una aplicación de este enfoque en mi mapa interactivo de las Fallas de València, donde muestro cómo representar fenómenos culturales con Leaflet y datos abiertos.
2. Rutas escolares seguras y sostenibles
El alumnado analiza las rutas más utilizadas para llegar a la escuela y detecta riesgos o dificultades: tráfico, falta de aceras, iluminación, cruces peligrosos. Luego, propone mejoras o rutas alternativas.
- Datos necesarios: direcciones aproximadas, infraestructura urbana, tráfico.
- Herramientas recomendadas: Google Earth, My Maps, Genially para narrativas visuales.
- Actividades: encuestas, trabajo de campo, diseño de rutas, campañas de concienciación.
- Objetivos pedagógicos: educación vial, ecología urbana, participación ciudadana.
3. Acceso a conectividad y brechas digitales
Los estudiantes investigan cómo varía el acceso a internet y dispositivos tecnológicos en diferentes barrios. Analizan cómo estas diferencias afectan el aprendizaje y proponen soluciones.
- Datos necesarios: cobertura digital por zonas, índice socioeconómico, resultados educativos.
- Herramientas recomendadas: Datawrapper, Flourish, Canva.
- Actividades: análisis estadístico, creación de infografías, elaboración de propuestas para el centro.
- Objetivos pedagógicos: alfabetización digital, justicia social, competencia matemática y crítica.
4. Comparativa de inversión pública en educación
Se analizan los presupuestos asignados a educación en distintas regiones o municipios, y se cruzan con indicadores de resultados o infraestructura.
- Datos necesarios: presupuestos públicos, tasas de abandono escolar, ratio docente-alumno.
- Herramientas recomendadas: gráficos de barras o mapas de calor con Datawrapper o Flourish.
- Actividades: análisis de datos, debates en clase, redacción de artículos de opinión.
- Objetivos pedagógicos: educación cívica, argumentación, economía básica.
📈 Si quieres profundizar en este tipo de visualizaciones, puedes revisar mi análisis aplicado al sistema de salud, que utiliza datos abiertos para entender la distribución del gasto público.
5. Narrativas digitales sobre el territorio
Los estudiantes crean historias visuales sobre su barrio o localidad, integrando datos, imágenes, testimonios y mapas para contar realidades invisibilizadas.
- Datos necesarios: datos demográficos, históricos, testimonios comunitarios.
- Herramientas recomendadas: StoryMapJS, Genially, Thinglink.
- Actividades: investigación, escritura creativa, entrevistas, diseño multimedia.
- Objetivos pedagógicos: comunicación, identidad local, empatía, creatividad.
Lo más valioso de estos proyectos es que no solo se alinean con múltiples objetivos curriculares, sino que fortalecen la conexión entre escuela y comunidad, promueven la participación activa del alumnado y generan productos con valor social. Además, fomentan habilidades clave del siglo XXI: pensamiento crítico, trabajo colaborativo, manejo de datos, expresión oral y escrita, ciudadanía digital y autonomía en el aprendizaje.
Este enfoque también encaja perfectamente con el Open Data en educación, ya que se apoya en información accesible, actual y contextualizada. Estos proyectos pueden aplicarse en asignaturas específicas, tutorías, metodologías ABP o eventos escolares como semanas culturales o laboratorios de innovación.
En la siguiente sección te mostraré cómo poner en marcha uno de estos proyectos desde cero, con un tutorial práctico paso a paso para crear tu propio mapa educativo interactivo con datos abiertos.
Tutorial paso a paso: cómo usar Open Data – EdTech en educación para crear un mapa educativo con Streamlit – Python
Introducción al dataset que vamos a usar
Trabajaremos con el conjunto “Centros docentes de la Comunitat Valenciana” publicado por la Generalitat en su portal de Datos Abiertos. Es un inventario oficial de centros no universitarios que incluye, para cada centro, campos útiles para docencia y análisis territorial: coordenadas (latitud, longitud), tipo de centro (denominación genérica), régimen(público, concertado, privado), titular, dirección, provincia, comarca, localidad, además de teléfono, CIF y enlaces web. El recurso se ofrece en varios formatos (CSV, TSV, JSON, XML) bajo licencia Creative Commons BY, y se mantiene actualizado periódicamente (consulta en la ficha del recurso la fecha de “última actualización”). dadesobertes.gva.es
En nuestro script, estos campos se corresponden así, para que te sitúes rápido al leer el código:
denominacion≈dlibre(nombre del centro).denominacion_generica_es≈dgenerica_cas(tipo de estudios: p. ej., CEIP, IES, Educación Especial).regimen→regimen(público, concertado, privado…).provincia,comarca,localidad→provincia,comarca,noms_mun.latitud,longitud→latitud,longitud.
La combinación de nombre, tipo de estudios, régimen y localización es la que nos permite construir un mapa filtrabley generar gráficas (por municipios, provincias, estudios y régimen) directamente en clase. Si prefieres descargar el fichero “tal cual” desde el portal, puedes usar el CSV oficial que enlaza la ficha del recurso; en la app, nosotros leemos los mismos datos desde el servicio oficial para obtener coordenadas listas para mapear. dadesobertes.gva.es
En resumen: estás usando un dataset público, documentado y con licencia abierta, con la granularidad y los campos necesarios para trabajar competencias digitales y pensamiento crítico territorial con tu alumnado. dadesobertes.gva.es
1) ¿Qué vas a conseguir?
- Un mapa interactivo con centros educativos de la Comunitat Valenciana (datos oficiales GVA).
- Filtros por provincia, comarca, municipio, régimen (público/concertado/privado) y tipo de estudios(
dgenerica_cas). - Estadísticas que se actualizan cuando mueves el mapa o cambias filtros:
- Municipios (barras), Régimen (tarta), Estudios (barras), Provincias (barras).
- Tarjetas de métricas con iconos y barra de progreso:
- “👀 Centros visibles” muestra lo que ves frente al total del dataset.
- “🔵 Públicos / 🟢 Concertados / 🔴 Privados” muestran proporciones dentro de lo visible.
- Descarga en CSV de lo que ves en el mapa (ideal para trabajar en clase).
2) Requisitos e instalación
- Python 3.9 o superior instalado.
- Instala las librerías (copia en la terminal):
pip install streamlit pandas geopandas folium streamlit-folium plotly - Guarda el código con nombre
mapa_centros.py
# -*- coding: utf-8 -*-
# Mapa educativo con Streamlit (docentes)
# Asume que SIEMPRE hay columnas 'latitud' y 'longitud' válidas.
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import streamlit as st
from streamlit_folium import st_folium
import folium
from folium.plugins import MarkerCluster, Fullscreen
import plotly.express as px
# -----------------------
# Ajustes de la página
# -----------------------
st.set_page_config(page_title="Mapa Educativo GVA", layout="wide", page_icon="🌍")
st.title("🌍 Mapa Interactivo de Centros Educativos | Comunitat Valenciana")
st.caption("Fuente: Dades Obertes GVA. Uso educativo.")
# -----------------------
# Colores consistentes
# -----------------------
REGIMEN_COLOR_MAP = {
"PÚBLICO": "blue",
"PUBLICO": "blue", # por si llega sin tilde
"CONCERTADO": "green",
"PRIVADO": "red",
}
PAL_MUNI = px.colors.qualitative.Set3
PAL_DGEN = px.colors.qualitative.Set2
PAL_PROV = px.colors.qualitative.Set1
def color_regimen(reg: str) -> str:
r = (reg or "").upper()
if "PÚBLIC" in r or "PUBLIC" in r: return REGIMEN_COLOR_MAP["PÚBLICO"]
if "CONCERT" in r: return REGIMEN_COLOR_MAP["CONCERTADO"]
if "PRIVAD" in r: return REGIMEN_COLOR_MAP["PRIVADO"]
return "purple"
# ---- helper para tarjetas de métrica con barra ----
def metric_card(label: str, value: int, color: str, icon: str, total: int | None = None):
"""Tarjeta de métrica con icono y (opcional) barra de progreso porcentual."""
val_txt = f"{int(value):,}".replace(",", ".")
pct = (value / total) if (total and total > 0) else None
bar_html = ""
if pct is not None:
bar_html = f"""
<div style="height:6px; background:#f1f3f5; border-radius:999px; margin-top:10px;">
<div style="height:6px; width:{pct*100:.0f}%; background:{color};
border-radius:999px;"></div>
</div>
<div style="font-size:12px; color:#667085; margin-top:6px;">{pct*100:.0f}%</div>
"""
st.markdown(
f"""
<div style="
border-radius:14px; padding:14px 16px; background:#fff;
border:1px solid #eaeaea; box-shadow:0 2px 10px rgba(0,0,0,.04);
">
<div style="font-size:13px; color:#667085; display:flex; gap:.5rem; align-items:center;">
<span style="font-size:16px;">{icon}</span>
<span>{label}</span>
</div>
<div style="font-size:28px; font-weight:700; color:#101828; line-height:1; margin-top:6px;">
{val_txt}
</div>
{bar_html}
</div>
""",
unsafe_allow_html=True,
)
# -----------------------
# URL oficial (WFS -> CSV)
# -----------------------
URL_GVA = (
"https://terramapas.icv.gva.es/12_Centros_wfs"
"?request=GetFeature&service=WFS&version=2.0.0"
"&typename=CentrosDocentesRegimen&outputformat=csv"
)
# -----------------------
# Carga de datos (caché)
# -----------------------
@st.cache_data(show_spinner="Cargando centros…", ttl=3600 * 60)
def cargar_datos(url: str) -> gpd.GeoDataFrame:
usar = [
"id", "codcen", "dlibre", "dgenerica_cas", "regimen", "titular", "direccion",
"noms_mun", "comarca", "provincia", "latitud", "longitud", "mail", "web"
]
df = pd.read_csv(url, dtype=str)
gdf = gpd.GeoDataFrame(
df[usar].copy(),
geometry=gpd.points_from_xy(df["longitud"].astype(float), df["latitud"].astype(float)),
crs="EPSG:4326"
)
return gdf
gdf = cargar_datos(URL_GVA)
st.success(f"✅ Centros cargados: {len(gdf):,}".replace(",", "."))
# -----------------------
# Filtros (barra lateral)
# -----------------------
st.sidebar.header("🔎 Filtros")
q = st.sidebar.text_input("Buscar por nombre del centro")
sel_provs = st.sidebar.multiselect("Provincia", sorted(gdf["provincia"].dropna().unique()))
sel_comarcs = st.sidebar.multiselect("Comarca", sorted(gdf["comarca"].dropna().unique()))
sel_munis = st.sidebar.multiselect("Municipio", sorted(gdf["noms_mun"].dropna().unique()))
sel_tipos = st.sidebar.multiselect("Tipo de centro (régimen)", sorted(gdf["regimen"].dropna().unique()))
sel_dgen = st.sidebar.multiselect("Tipo de estudios (dgenerica_cas)", sorted(gdf["dgenerica_cas"].dropna().unique()))
ajustar_al_cambiar = st.sidebar.checkbox(
"🔄 Ajustar mapa al cambiar filtros", value=True,
help="Si está activo, al tocar filtros el mapa se reencuadra a los datos filtrados."
)
# Firma de filtros para detectar cambios
filtro_sig = (
q,
tuple(sel_provs),
tuple(sel_comarcs),
tuple(sel_munis),
tuple(sel_tipos),
tuple(sel_dgen),
)
# -----------------------
# Estado (bounds y subset)
# -----------------------
if "last_bounds" not in st.session_state:
st.session_state["last_bounds"] = None
if "last_filter_sig" not in st.session_state:
st.session_state["last_filter_sig"] = None
if "subset_vista" not in st.session_state:
st.session_state["subset_vista"] = gdf.copy()
if "need_fit" not in st.session_state:
st.session_state["need_fit"] = True # primera carga: sí ajustamos
# Si cambian filtros y está activado "ajustar", reseteamos bounds y marcamos que hay que ajustar una vez
if filtro_sig != st.session_state["last_filter_sig"]:
st.session_state["last_filter_sig"] = filtro_sig
if ajustar_al_cambiar:
st.session_state["last_bounds"] = None
st.session_state["need_fit"] = True
# -----------------------
# Aplicamos filtros base (laterales)
# -----------------------
gdf_f = gdf.copy()
if q:
gdf_f = gdf_f[gdf_f["dlibre"].astype(str).str.contains(q, case=False, na=False)]
if sel_provs:
gdf_f = gdf_f[gdf_f["provincia"].isin(sel_provs)]
if sel_munis:
gdf_f = gdf_f[gdf_f["noms_mun"].isin(sel_munis)]
if sel_comarcs:
gdf_f = gdf_f[gdf_f["comarca"].isin(sel_comarcs)]
if sel_tipos:
gdf_f = gdf_f[gdf_f["regimen"].isin(sel_tipos)]
if sel_dgen:
gdf_f = gdf_f[gdf_f["dgenerica_cas"].isin(sel_dgen)]
st.sidebar.write(f"📊 Filtrado lateral: **{len(gdf_f)}** centros")
# -----------------------
# Bounds helpers (antibucle)
# -----------------------
def norm_bounds(b: dict | None):
"""Devuelve una tupla normalizada (redondeada) para comparar bounds de forma estable."""
if not b:
return None
try:
sw, ne = b["_southWest"], b["_northEast"]
return (
round(float(sw["lat"]), 6),
round(float(sw["lng"]), 6),
round(float(ne["lat"]), 6),
round(float(ne["lng"]), 6),
)
except Exception:
return None
def bounds_changed(old_b, new_b) -> bool:
"""True si los bounds han cambiado (con tolerancia)."""
return norm_bounds(old_b) != norm_bounds(new_b)
def filtrar_por_bounds(df_in: pd.DataFrame, bounds: dict | None) -> pd.DataFrame:
"""Filtra puntos dentro de los límites visibles del mapa (bounds de st_folium)."""
if not bounds:
return df_in
sw = bounds.get("_southWest", {})
ne = bounds.get("_northEast", {})
if not sw or not ne:
return df_in
lat_min, lat_max = float(sw["lat"]), float(ne["lat"])
lon_min, lon_max = float(sw["lng"]), float(ne["lng"])
return df_in[
(df_in["latitud"].astype(float).between(lat_min, lat_max)) &
(df_in["longitud"].astype(float).between(lon_min, lon_max))
].copy()
# Mantén el subset con los últimos bounds (si existen)
st.session_state["subset_vista"] = filtrar_por_bounds(gdf_f, st.session_state.get("last_bounds"))
# -----------------------
# Pestañas
# -----------------------
tab_mapa, tab_stats, tab_aula = st.tabs(["🗺️ Mapa", "📊 Estadísticas", "🎓 Para el Aula"])
# -------- Mapa --------
with tab_mapa:
if gdf_f.empty:
st.info("No hay centros con esos filtros. Prueba a ampliar la búsqueda.")
else:
# Centro "neutro" por si no ajustamos
lat0 = gdf_f["latitud"].astype(float).mean()
lon0 = gdf_f["longitud"].astype(float).mean()
m = folium.Map(location=[lat0, lon0], zoom_start=8,
tiles="CartoDB Positron", control_scale=True)
Fullscreen().add_to(m)
cluster = MarkerCluster(name="Centros").add_to(m)
for _, row in gdf_f.iterrows():
lat = float(row["latitud"]); lon = float(row["longitud"])
popup = f"""
<div style='font-family:system-ui; font-size:13px; max-width:300px;'>
<strong>{row.get('dlibre','')}</strong><br/>
<b>Tipo:</b> {row.get('regimen','')}<br/>
<b>Estudios:</b> {row.get('dgenerica_cas','')}<br/>
<b>Municipio:</b> {row.get('noms_mun','')}<br/>
<b>Comarca:</b> {row.get('comarca','')}<br/>
<b>Provincia:</b> {row.get('provincia','')}<br/>
<b>Dirección:</b> {row.get('direccion','')}<br/>
<b>Web:</b> {row.get('web','') or '—'}<br/>
<b>Email:</b> {row.get('mail','') or '—'}
</div>
"""
folium.CircleMarker(
location=[lat, lon],
radius=6,
color=color_regimen(row.get("regimen")),
fill=True, fill_opacity=0.85,
popup=folium.Popup(popup, max_width=320),
tooltip=f"{row.get('dlibre','')} — {row.get('noms_mun','')}",
).add_to(cluster)
# 🔑 Antibucle: sólo ajusta (fit_bounds) cuando "need_fit" sea True
if st.session_state.get("need_fit", False):
m.fit_bounds([
[gdf_f["latitud"].astype(float).min(), gdf_f["longitud"].astype(float).min()],
[gdf_f["latitud"].astype(float).max(), gdf_f["longitud"].astype(float).max()],
])
st.session_state["need_fit"] = False # ya hemos ajustado esta vez
# Render del mapa y captura de bounds
map_state = st_folium(m, height=620, use_container_width=True, key="mapa_gva")
# Guarda bounds SÓLO si han cambiado realmente (evita reruns innecesarios)
new_bounds = map_state.get("bounds") if map_state else None
if new_bounds and bounds_changed(st.session_state.get("last_bounds"), new_bounds):
st.session_state["last_bounds"] = new_bounds
# Recalcula subset visible con los bounds actuales
st.session_state["subset_vista"] = filtrar_por_bounds(gdf_f, st.session_state.get("last_bounds"))
gdf_vista = st.session_state["subset_vista"]
st.caption(f"🧭 En vista: **{len(gdf_vista)}** centros (total filtrado: {len(gdf_f)})")
# Métricas rápidas (con tarjetas e indicadores)
col_a, col_b, col_c, col_d = st.columns(4)
total_visible = len(gdf_vista) # lo que ves ahora en el mapa
total_dataset = len(gdf) # TODO el dataset (sin filtros)
# (Opcional) útil si quieres mostrarlo en algún sitio:
total_filtrado = len(gdf_f) # tras filtros laterales, antes de bounds
n_pub = (gdf_vista["regimen"].str.upper().str.contains("PÚBLIC|PUBLIC", na=False)).sum()
n_con = (gdf_vista["regimen"].str.upper().str.contains("CONCERT", na=False)).sum()
n_pri = (gdf_vista["regimen"].str.upper().str.contains("PRIVAD", na=False)).sum()
with col_a:
# 👀 Progreso sobre el total del dataset completo
metric_card("Centros visibles", total_visible, "#34495e", "👀", total=total_dataset)
# (Opcional) pequeña nota bajo la tarjeta
st.caption(f"de {total_dataset:,}".replace(",", "."))
with col_b:
# Composición dentro de lo visible
metric_card("Públicos", int(n_pub), "blue", "🔵", total=total_visible)
with col_c:
metric_card("Concertados", int(n_con), "green", "🟢", total=total_visible)
with col_d:
metric_card("Privados", int(n_pri), "red", "🔴", total=total_visible)
# CSV descarga (según la vista actual del mapa)
cols_export = ["dlibre","regimen","dgenerica_cas","noms_mun","comarca","provincia",
"direccion","mail","web","latitud","longitud"]
st.download_button(
"💾 Descargar (CSV) — centros visibles en el mapa",
data=gdf_vista[cols_export].to_csv(index=False).encode("utf-8"),
file_name="centros_visibles.csv",
mime="text/csv"
)
# -------- Estadísticas --------
with tab_stats:
st.subheader("📊 Un vistazo rápido a los datos")
gdf_stats = st.session_state.get("subset_vista", gdf_f)
if gdf_stats.empty:
st.info("No hay datos con la vista actual del mapa.")
else:
top_muni = gdf_stats["noms_mun"].value_counts().reset_index()
top_muni.columns = ["Municipio", "Centros"]
st.write("**Municipios (vista actual)**")
fig_muni = px.bar(
top_muni, x="Municipio", y="Centros",
color="Municipio", color_discrete_sequence=PAL_MUNI,
title="Municipios (colores por municipio)"
)
st.plotly_chart(fig_muni, use_container_width=True)
reparto = gdf_stats["regimen"].value_counts().reset_index()
reparto.columns = ["Tipo de centro", "Centros"]
regimen_unique = reparto["Tipo de centro"].astype(str).str.upper().tolist()
regimen_color_map_dyn = {r: color_regimen(r) for r in regimen_unique}
st.write("**Reparto por tipo (régimen) — vista actual**")
fig_reg = px.pie(
reparto,
names="Tipo de centro",
values="Centros",
color=reparto["Tipo de centro"].astype(str).str.upper(),
color_discrete_map=regimen_color_map_dyn,
title="Reparto por régimen (colores coherentes con el mapa)"
)
fig_reg.update_traces(textinfo="label+percent", pull=0.03)
st.plotly_chart(fig_reg, use_container_width=True)
reparto_dgen = gdf_stats["dgenerica_cas"].value_counts().reset_index()
reparto_dgen.columns = ["Estudios (dgenerica_cas)", "Centros"]
st.write("**Reparto por estudios (dgenerica_cas) — vista actual**")
fig_dgen = px.bar(
reparto_dgen, x="Estudios (dgenerica_cas)", y="Centros",
color="Estudios (dgenerica_cas)", color_discrete_sequence=PAL_DGEN,
title="Reparto por estudios"
)
fig_dgen.update_layout(showlegend=False)
st.plotly_chart(fig_dgen, use_container_width=True)
por_prov = gdf_stats["provincia"].value_counts().reset_index()
por_prov.columns = ["Provincia", "Centros"]
st.write("**Centros por provincia (vista actual)**")
fig_prov = px.bar(
por_prov, x="Provincia", y="Centros",
color="Provincia", color_discrete_sequence=PAL_PROV,
title="Comparativa por provincias"
)
st.plotly_chart(fig_prov, use_container_width=True)
st.caption(f"📊 Estadísticas calculadas sobre **{len(gdf_stats)}** centros (según filtros y vista del mapa).")
# -------- Para el Aula --------
with tab_aula:
st.subheader("🎓 Ideas fáciles para llevar a clase")
st.markdown("""
- **Filtra por provincia** y comparad la oferta entre Alicante, Castellón y València.
- **Filtra por estudios** (dgenerica_cas) y observad la distribución territorial.
- **Usa el mapa**: al mover/zoom, las estadísticas y la descarga se ajustan a lo visible.
- **Mini informe**: exportad el CSV visible y cread gráficas en clase.
""")
3) Cómo ejecutar y mostrar el mapa
En la terminal, ve a la carpeta del archivo y escribe:
streamlit run mapa_centros.pySe abrirá en tu navegador. Si no, copia la URL que te muestra la terminal.
4) Cómo usar la aplicación
Panel lateral (izquierda):
- Buscar por nombre: escribe parte del nombre del centro.
- Provincia / Comarca / Municipio: puedes seleccionar varias.
- Tipo de centro (régimen): público, concertado, privado…
- Tipo de estudios (
dgenerica_cas): CEIP, IES, Educación Especial, etc. - 🔄 Ajustar mapa al cambiar filtros:
- Activado: cada vez que cambias filtros, el mapa se reencuadra a los datos.
- Desactivado: el mapa mantiene tu encuadre actual.
Pestaña “🗺️ Mapa”:
- Verás puntos agrupados. Color por régimen:
- Azul = Público | Verde = Concertado | Rojo = Privado | Morado = Otro.
- Puedes hacer zoom o arrastrar. La app recalcula qué centros están visibles.
- Tarjetas de métricas bajo el mapa:
- 👀 Centros visibles: barra = visibles / total del dataset.
- 🔵/🟢/🔴: barras = proporción dentro de lo visible.
- Descargar (CSV): guarda sólo los centros visibles en ese momento.
Pestaña “📊 Estadísticas”:
- Municipios (barras).
- Reparto por régimen (gráfico de tarta, colores iguales que en el mapa).
- Reparto por estudios (
dgenerica_cas) (barras). - Comparativa por provincias (barras).
- Se generan con los centros visibles (según filtros + encuadre del mapa).
Pestaña “🎓 Para el Aula”:
- Ideas de actividades listas para usar en clase.
5) ¿Qué hace el código? (explicado sencillo)
Carga de datos con caché
- Descarga un CSV oficial de la GVA (WFS).
- Usa Pandas/GeoPandas para preparar la tabla y crear puntos geográficos a partir de
latitudylongitud. - La carga se cachea para que no se descargue cada vez.
Filtros del sidebar
- Aplica los filtros en orden sobre el dataset (nombre, provincia, municipio, comarca, régimen, estudios).
Sincronización mapa ↔ estadísticas
- Con
st_foliumel mapa devuelve sus límites visibles (bounds). - Guardamos esos límites en
st.session_state["last_bounds"]. - Calculamos el subconjunto visible (
subset_vista) filtrando por esos límites. - Las estadísticas y la descarga usan siempre
subset_vista.
Prevención de recargas infinitas
- Usamos una bandera
need_fitpara encuadrar el mapa una sola vez cuando procede (primera carga o cambio de filtros con la casilla activada). - Sólo actualizamos
last_boundssi cambian de verdad; si no, evitamos un nuevo rerun del script.
Tarjetas de métricas con barra
- Función
metric_card()dibuja una tarjeta con icono, número y barra de progreso opcional. - La tarjeta “👀 Centros visibles” calcula el porcentaje visibles / total del dataset completo.
- Las de Públicos/Concertados/Privados usan como denominador lo visible (composición).
Gráficos
- Hechos con Plotly Express:
- Barras de municipios, estudios y provincias.
- Tarta de régimen con mismos colores que el mapa para coherencia visual.
6) Actividades sugeridas para el aula
- Foto fija del municipio: filtra por tu municipio y contad centros por tipo y estudios.
- Comparativa comarcal: dos o más comarcas; debatid diferencias territoriales.
- Rutas escolares: propone rutas seguras entre zonas del municipio y los centros.
- Datos a Excel: descarga el CSV visible y haced vuestras propias gráficas.
- Proyecto final: informe con mapa, gráficos y conclusiones.
7) Personalización rápida
- Más filtros: por ejemplo, añadir un multiselect de
titulary aplicardf["titular"].isin(...). - Cambiar colores: edita
REGIMEN_COLOR_MAPy/ocolor_regimen(). - Más estadísticas: añade nuevas gráficas a partir de
gdf_stats(por ejemplo, portitular).
8) Solución de problemas
- No veo puntos: puede que el filtro deje cero resultados. Quita filtros o activa “Ajustar mapa al cambiar filtros”.
- Se recarga constantemente: ya está resuelto con
need_fity la comparación debounds. Si ocurre, actualizastreamlit-foliumyfolium:pip install --upgrade streamlit-folium folium - El CSV muestra tildes raras: al abrir en Excel, elige codificación UTF-8 (Datos → Desde texto/CSV → UTF-8).
9) Columnas que usa el script
id, codcen, dlibre, dgenerica_cas, regimen, titular, direccion, noms_mun, comarca, provincia, latitud, longitud, mail, web
Estas salen del Dataset CSV oficial de la GVA y se usan para filtros, popups y gráficos.
Impacto de estas prácticas en la comunidad educativa
Cuando docentes, estudiantes y equipos directivos comienzan a usar datos reales, mapas interactivos y tecnologías abiertas en el contexto educativo, algo se transforma. Ya no se trata solo de aprender sobre el mundo, sino desde el mundo. Esta conexión entre escuela y territorio produce aprendizajes más profundos, relevantes y transformadores.
En primer lugar, estas prácticas fomentan una ciudadanía crítica y activa. Los estudiantes aprenden a leer su entorno con una mirada informada, sensible y propositiva. Comprenden que detrás de cada dato hay una historia, una desigualdad o una oportunidad de mejora. Y lo más importante: descubren que ellos pueden participar, opinar y actuar.
Desde el punto de vista del profesorado, el uso de Open Data y tecnología educativa fortalece la innovación pedagógica. Permite diseñar proyectos interdisciplinarios, utilizar metodologías activas como el aprendizaje basado en proyectos (ABP), y atender a la diversidad desde el análisis de realidades concretas. Los docentes se convierten en facilitadores de experiencias vivas, donde el conocimiento nace del diálogo entre datos, emociones y acciones.
A nivel institucional, estas herramientas abren nuevas posibilidades para la planificación escolar y la mejora continua. Un equipo directivo puede visualizar con claridad las brechas de acceso en su comunidad, tomar decisiones más informadas y comunicar con transparencia sus prioridades. Además, el uso de datos abiertos promueve una cultura de rendición de cuentas, colaboración y mejora continua.
También hay un impacto importante en las familias y comunidades locales. Al incluirlos en procesos de análisis territorial o recolección de datos, se fortalece el vínculo escuela-entorno. Las familias pueden comprender mejor las decisiones educativas, aportar su visión y sentirse parte de los procesos. En definitiva, se construye una comunidad educativa más conectada, participativa y empoderada.
Finalmente, este tipo de prácticas prepara al alumnado para los desafíos del siglo XXI: no solo necesitan saber resolver ecuaciones o escribir textos, sino interpretar información, identificar problemas reales y trabajar con otros para encontrar soluciones. Esa es la verdadera alfabetización de nuestra era: una combinación de datos, ética, participación y compromiso.
Por eso, educar con sentido geográfico no es solo una estrategia didáctica: es una apuesta por una escuela más justa, más relevante y más humana.
Preguntas frecuentes (FAQs)
¿Necesito saber programar para trabajar con Open Data en el aula?
No. Existen muchas herramientas visuales, accesibles y gratuitas como uMap, Google My Maps, Datawrapper o Flourish que permiten trabajar con datos sin necesidad de programar. Y si te interesa ir un paso más allá, puedes seguir este tutorial para crear un mapa educativo interactivo con Python y Streamlit, pensado para docentes sin experiencia previa en programación.
¿Qué tipo de datos puedo usar con mi alumnado?
Cualquier dato con relevancia territorial o educativa: ubicación de centros escolares, niveles de inversión pública, distribución de espacios verdes, transporte urbano, conectividad digital o indicadores socioeconómicos. Lo ideal es que los datos sean abiertos, públicos y actualizados. Puedes consultar mi artículo Open Data en 2025: qué es, para qué sirve y cómo empezar a usarlo desde hoy para conocer los principales portales educativos.
¿Es seguro usar datos abiertos en clase?
Sí. Siempre que utilices fuentes oficiales y no incluyas información personal. Los conjuntos de datos públicos están anonimizados y cumplen con la normativa de protección de datos. Además, trabajar con Open Data en educación es una excelente oportunidad para enseñar al alumnado sobre responsabilidad informativa y ética digital.
¿Cómo vinculo estos proyectos con el currículo escolar?
Los proyectos basados en Open Data son naturalmente transversales: se pueden trabajar en matemáticas (análisis estadístico), lengua (argumentación y presentación), geografía (análisis territorial), tecnología (visualización de datos), ética (justicia social) o tutoría (proyectos comunitarios). En este sentido, promueven un enfoque interdisciplinario alineado con metodologías activas como el ABP. En mi blog sobre EdTech y Moodle encontrarás ejemplos sobre cómo integrar estos proyectos en plataformas educativas.
¿Puedo aplicar este enfoque en zonas rurales o sin conectividad estable?
Sí. Los datasets pueden descargarse previamente desde portales como Dades Obertes GVA o el INE y utilizarse sin conexión. De hecho, este enfoque es especialmente útil en entornos rurales para visibilizar desigualdades y fomentar propuestas de mejora a partir de los datos locales.
¿Qué competencias desarrolla el alumnado con estos proyectos?
Trabajar con Open Data en educación desarrolla múltiples competencias clave: pensamiento crítico, competencia digital, manejo e interpretación de datos, trabajo colaborativo, expresión oral y escrita, empatía, autonomía y pertenencia territorial. Además, fortalece la educación cívica y la alfabetización mediática, preparando a los estudiantes para participar activamente en su comunidad con una mirada informada y comprometida.
Conclusión: una educación situada, basada en datos y transformadora
La verdadera innovación educativa no reside únicamente en las tecnologías que usamos, sino en cómo las integramos con sentido pedagógico. Cuando conectamos el Open Data en educación con herramientas de visualización como mapas interactivos y convertimos esos datos en experiencias vivas gracias a la EdTech, no solo enseñamos mejor, sino que enseñamos con más justicia, contexto y propósito.
Este enfoque permite a docentes y estudiantes leer su entorno, detectar desigualdades, proponer soluciones y actuar desde la evidencia. Y lo mejor: no está reservado a especialistas ni depende de grandes infraestructuras. Con herramientas accesibles como Streamlit, Folium, GeoPandas o plataformas como Leaflet, cualquier centro educativo puede crear sus propios proyectos de análisis territorial y aprendizaje situado.
En este viaje, la tecnología educativa no es un fin en sí misma, sino un medio potente para desarrollar ciudadanía crítica, pensamiento analítico y sentido de pertenencia. Esta mirada transforma el aula en un espacio donde la geografía se convierte en acción, la estadística en conciencia y el aprendizaje en transformación.
Si te interesa seguir profundizando, te invito a explorar cómo esta filosofía también puede aplicarse en plataformas virtuales como Moodle, combinando personalización, automatización y visualización de datos para diseñar entornos de formación más humanos, accesibles y efectivos.
Porque una educación conectada con el territorio y basada en datos no solo forma estudiantes informados: forma ciudadanos comprometidos con su realidad.
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Porque la mejor educación, como los buenos mapas, siempre nos lleva a lugares con sentido.
