Realidad virtual para la formación técnica del sector palmicultor: desarrollo de un entorno virtual de aprendizaje
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En el cultivo de palma de aceite, labores como la polinización artificial y la determinación del punto óptimo de cosecha requieren un alto nivel de precisión técnica, cuya ejecución depende en gran medida del criterio humano, generando variabilidad y pérdidas productivas; a esto se suma que la capacitación presencial tradicional depende de la estacionalidad biológica y las condiciones climáticas, lo que fragmenta los procesos formativos. Frente a esta situación, el presente proyecto tuvo como propósito desarrollar un Entorno Virtual de Aprendizaje (EVA) basado en realidad virtual para el reconocimiento de los estados fenológicos asociados a la cosecha y la polinización artificial en palma de aceite. Para ello, se empleó un enfoque de investigación aplicada de carácter tecnológico, desarrollado en cuatro fases: caracterización de los estados fenológicos con base en literatura institucional y la escala BBCH; digitalización de estructuras reproductivas mediante escaneo 3D y posprocesamiento en Blender; desarrollo del sistema inmersivo en Unreal Engine 5; y diseño de un esquema de validación pretest-postest. Como resultado, se caracterizaron los estadios fenológicos requeridos, se generaron 19 modelos tridimensionales optimizados y se construyó un EVA funcional con módulos de polinización artificial y punto óptimo de cosecha, ajustado a partir de retroalimentación exploratoria con usuarios. Estos hallazgos evidencian la viabilidad técnica y pedagógica de la realidad virtual como herramienta de capacitación agrícola, sentando las bases para la validación formal de su impacto sobre el aprendizaje.
Abstract
In oil palm cultivation, tasks such as artificial pollination and determining the optimal harvest point require a high level of technical precision, and their execution depends largely on human judgment, generating variability and productivity losses; in addition, traditional in-person training depends on the crop's biological seasonality and changing weather conditions, which fragments the training process. In response to this situation, the present project aimed to develop a Virtual Learning Environment (VLE) based on virtual reality for the recognition of phenological stages associated with harvesting and artificial pollination in oil palm. To this end, an applied, technology-based research approach was employed, developed in four phases: characterization of phenological stages based on institutional literature and the BBCH scale; digitization of reproductive structures through 3D scanning and post-processing in Blender; development of the immersive system in Unreal Engine 5; and design of a pretest-posttest validation scheme. As a result, the required phenological stages were characterized, 19 optimized three-dimensional models were generated, and a functional VLE was built with modules for artificial pollination and optimal harvest point, refined based on exploratory feedback from users. These findings demonstrate the technical and pedagogical feasibility of virtual reality as an agricultural training tool, laying the groundwork for the formal validation of its impact on learning.
Idioma
spa
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Citación
Mendoza Manzano Y.L.,(2026). Realidad virtual para la formación técnica del sector palmicultor: desarrollo de un entorno virtual de aprendizaje. [Trabajo de pregrado]. Universidad Santo Tomás, Bucaramanga, Colombia