Evaluación comparativa de la realidad virtual colaborativa coubicada en entornos de escritorio, a escala de habitación y de espacio amplio en el entrenamiento inmersivo

Resumen

Este estudio evalúa un protocolo de entrenamiento en realidad virtual colaborativa en un espacio amplio y co-localizado mediante la comparación de la presencia espacial, la coordinación del equipo, el compromiso con el aprendizaje, la carga cognitiva, la seguridad y los resultados de aprendizaje a corto plazo en tres condiciones de entrenamiento.

Resumen

La realidad virtual colaborativa co-localizada en espacios amplios proporciona un entorno de entrenamiento en el que los participantes pueden moverse, comunicarse y coordinar acciones dentro de un espacio inmersivo compartido. Sin embargo, la evidencia sigue siendo limitada sobre si esta configuración mejora la presencia espacial, la coordinación del equipo y el compromiso en el aprendizaje más allá de la colaboración basada en escritorio o la realidad virtual distribuida a escala de habitación. Este estudio evaluó un protocolo experimental de un solo centro y tres brazos, que incluyó a 126 participantes asignados a 42 equipos de tres personas. Los equipos fueron aleatorizados a simulación colaborativa en escritorio, realidad virtual colaborativa distribuida a escala de habitación, o realidad virtual colaborativa co-localizada en espacio amplio. Todos los equipos completaron una orientación de 8 minutos, una tarea colaborativa de logística de emergencia y navegación espacial de 20 minutos, evaluaciones inmediatas posteriores al entrenamiento y una prueba de retención a las 2 semanas. Los resultados principales fueron la presencia espacial, la coordinación del equipo autoevaluada, la coordinación del equipo evaluada por observadores y el compromiso en el aprendizaje. Los resultados secundarios incluyeron puntajes de conocimiento, carga cognitiva, molestias por el simulador e indicadores del proceso de la tarea. El grupo de realidad virtual colaborativa co-localizada en espacio amplio mostró mayor presencia espacial, coordinación del equipo y compromiso en el aprendizaje que los grupos de comparación. La adquisición de conocimiento favoreció la condición de espacio amplio, mientras que el conocimiento ajustado tras el entrenamiento y el conocimiento de retención a las 2 semanas no difirieron significativamente entre condiciones. La carga cognitiva no aumentó significativamente, y las molestias por el simulador permanecieron leves en promedio. Estos hallazgos indican que la realidad virtual colaborativa co-localizada en espacio amplio podría ser más útil para tareas de entrenamiento que requieren orientación espacial, coordinación basada en roles y participación activa del equipo, más que únicamente para la adquisición de conocimiento a corto plazo.

Introducción

La realidad virtual inmersiva facilita la capacitación basada en simulación en entornos que de otro modo serían peligrosos o inaccesibles, al vincular la atención visual y el movimiento corporal con la práctica situada¹. Investigaciones recientes han avanzado más allá de demostraciones de novedad hacia implementaciones basadas en evidencia², aunque aún persiste una pregunta importante sobre qué configuraciones de hardware y espaciales respaldan mejor los comportamientos de aprendizaje colaborativo. La presencia espacial influye en la atención y la corporización^3,4, mientras que la inmersión subjetiva por sí sola podría ser insuficiente para operaciones complejas basadas en equipos. La colaboración productiva requiere objetivos compartidos, interdependencia de tareas y monitoreo mutuo en tiempo real⁵.

Recientes investigaciones han avanzado en la comprensión de la realidad virtual co-localizada y la colaboración encarnada para apoyar el trabajo en equipo. Sin embargo, las evidencias empíricas siguen siendo desiguales respecto a los efectos pedagógicos de diferentes estructuras espaciales⁶. La principal contribución de este estudio es la evaluación sistemática de tres entornos colaborativos funcionalmente distintos: simulación colaborativa en escritorio, realidad virtual distribuida a escala de habitación y realidad virtual colaborativa co-localizada en espacios amplios. Estas condiciones representan configuraciones diferentes de simulación basada en equipos y permiten comparar el grado de inmersión visual y la locomoción física compartida entre distintos entornos de entrenamiento colaborativo. Las distribuciones físicas de las tres configuraciones se ilustran en Figura 1.

Figura 1: Flujo del experimento y configuraciones espaciales físicas de las tres condiciones de entrenamiento colaborativo. (A) Resumen del flujo del experimento, desde la selección de participantes y aleatorización por equipos (N = 126 participantes; 42 equipos) hasta la prueba de retención a las 2 semanas. (B) Ilustración esquemática de los tres entornos de entrenamiento. Izquierda: simulación colaborativa en escritorio, en la que los miembros del equipo se desplazan utilizando estaciones de trabajo separadas y se comunican a través de canales de audio asignados sin exposición visual inmersiva. Centro: realidad virtual colaborativa distribuida a escala de habitación, en la que los participantes experimentan inmersión visual y comunicación en tiempo real con el equipo mientras permanecen dentro de áreas físicas de seguimiento separadas de 3 m × 3 m. Derecha: realidad virtual colaborativa co-localizada en espacio amplio, en la que los miembros del equipo comparten un espacio físico despejado de 8 m × 8 m, lo que permite locomoción física sincronizada, referencia espacial encarnada y co-navegación en tiempo real. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

El protocolo de entrenamiento utilizó un escenario colaborativo de logística de emergencia y navegación espacial. A diferencia del entrenamiento procedural individual, este escenario requiere una orientación física compartida, coordinación verbal en tiempo real y acciones espaciales encarnadas. Estas características proporcionan un entorno estructurado para evaluar las posibilidades de la realidad virtual colaborativa co-localizada en espacios amplios. Figura 2 ilustra las interfaces y los modos de interacción utilizados en las condiciones de realidad virtual y escritorio. La teoría del aprendizaje encarnado indica que la manipulación espacial puede favorecer la agencia cuando se alinea con las exigencias de la tarea⁷, mientras que la teoría de la carga cognitiva indica que el trabajo grupal efectivo depende de la distribución de las demandas cognitivas sin introducir una carga de coordinación innecesaria⁸.

Figura 2: Comparación de interfaces y paradigmas de ejecución de tareas entre las condiciones de entrenamiento. El escenario de logística de emergencia colaborativa y navegación espacial se estandarizó en todos los grupos, siendo la modalidad de interacción la principal diferencia. (A) Interfaz de simulación colaborativa en escritorio, vista en primera persona. Los participantes navegan por el entorno industrial mediante entradas de teclado y ratón, y se basan en una mira central y elementos gráficos bidimensionales de la interfaz de usuario, incluyendo un minimapa y una lista de tareas, para la orientación espacial. (B) Interacción encarnada en realidad virtual inmersiva. En las condiciones inmersivas, los participantes ejecutan tareas, incluyendo la recolección y manipulación de recursos, mediante manipulación física directa utilizando gestos manuales rastreados, en lugar de clics de ratón. (C) Coordinación espacial del equipo en la condición de realidad virtual colaborativa inmersiva en espacio amplio. Los miembros del equipo coordinan acciones específicas de sus roles, incluyendo las de navegante, gestor de recursos y verificador de seguridad, mediante la visibilidad en tiempo real de los avatares, gestos de apuntamiento espacial y orientación física compartida alrededor de zonas de peligro. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Por consiguiente, se evaluaron los efectos de las tres configuraciones de entrenamiento en cuanto a presencia espacial, coordinación del equipo y participación en el aprendizaje. Dado que los entornos inmersivos pueden generar una participación subjetiva intensa⁹, estos resultados se consideraron junto con la adquisición de conocimientos tras el entrenamiento y la retención a corto plazo, con el fin de distinguir entre participación inmediata y aprendizaje retenido. Debido a que la locomoción y la exposición inmersiva también implican demandas físicas, se monitoreó el malestar en el simulador como un resultado de implementación¹⁰.

Protocolo

Este estudio con participación humana se llevó a cabo de acuerdo con la Declaración de Helsinki y los requisitos institucionales para la investigación conductual y educativa. El protocolo del estudio fue aprobado por el Comité de Ética en Investigación con Seres Humanos de la Universidad de la Ciudad de Shenyang (Número de aprobación: SU1992837; Fecha de aprobación: 18 de enero de 2025). Todos los participantes proporcionaron consentimiento informado por escrito antes de su inscripción. Se informó a los participantes que el estudio incluía exposición inmersiva a realidad virtual, realización de tareas en equipo, cumplimentación de cuestionarios, observación conductual y pruebas de seguimiento a corto plazo. La participación fue voluntaria y se permitió la retirada en cualquier momento sin penalización académica, laboral o institucional. Todos los registros del estudio se desidentificaron antes del análisis. A cada participante se le asignó un código numérico, y a cada equipo se le asignó un código de equipo independiente. En el conjunto de datos analíticos no se incluyeron nombres, números de estudiante, números de teléfono, imágenes faciales ni grabaciones de audio directamente identificables. Las categorías de equipos, versiones de software y recursos asociados para replicación se enumeran en la Tabla de Materiales.

1. Diseño del estudio y entorno
Este estudio concluido utilizó un diseño experimental de un solo centro, con tres brazos y grupos paralelos, para examinar si la realidad virtual colaborativa en espacios amplios y co-localizados se asociaba con una mayor presencia espacial, coordinación del equipo y participación en el aprendizaje durante la capacitación inmersiva. Las tres condiciones de entrenamiento fueron simulación colaborativa en escritorio, realidad virtual colaborativa distribuida a escala de habitación, y realidad virtual colaborativa co-localizada en espacios amplios.

Las condiciones fueron diseñadas como comparadores funcionales en lugar de una descomposición factorial completa de la inmersión, la colaboración y el espacio para caminar. La condición de escritorio representó la colaboración sin exposición a una pantalla portátil inmersiva. La condición de realidad virtual colaborativa distribuida a escala de habitación representó la colaboración en equipo inmersiva en áreas de seguimiento pequeñas y separadas. La condición de realidad virtual colaborativa inmersiva en un espacio amplio combinó una experiencia visual inmersiva, movimiento físico compartido e interacción en tiempo real entre los miembros del equipo dentro de un único espacio de entrenamiento con seguimiento. Por lo tanto, las diferencias entre grupos se interpretaron como diferencias entre configuraciones completas de entrenamiento, y no como efectos atribuibles a un solo componente. Esta estructura fue seleccionada porque la investigación sobre el aprendizaje inmersivo considera la presencia espacial, la agencia y el compromiso como mecanismos mediante los cuales los entornos virtuales pueden influir en el comportamiento de aprendizaje¹¹.

El estudio se realizó en el Laboratorio de Aprendizaje Inmersivo e Interacción Humano-Computadora de la institución participante entre el 3 de marzo y el 18 de julio de 2025. La reclutación y las pruebas basales se llevaron a cabo entre el 3 de marzo y el 25 de abril de 2025. Las sesiones de intervención se realizaron entre el 10 de marzo y el 30 de mayo de 2025. Las evaluaciones de retención a las 2 semanas se completaron entre el 24 de marzo y el 16 de junio de 2025. La revisión de datos, la calificación por observadores y el bloqueo del conjunto de datos se completaron el 18 de julio de 2025.

Todas las sesiones se realizaron en el mismo complejo de laboratorio para controlar la iluminación, la temperatura, la conectividad a internet, las instrucciones de la tarea y la supervisión del investigador. La condición de realidad virtual colaborativa co-localizada en espacio amplio utilizó un área de rastreo despejada de 8 m × 8 m. La condición de realidad virtual colaborativa distribuida a escala de habitación utilizó tres áreas marcadas separadas de 3 m × 3 m. La condición de simulación colaborativa en escritorio utilizó estaciones de trabajo individuales separadas por particiones acústicas, de modo que los participantes solo podían comunicarse a través del canal de comunicación asignado.

A los participantes se les asignó equipos de tres personas antes de la aleatorización. El equipo se utilizó como unidad de entrenamiento porque la tarea requería la ejecución distribuida de roles, coordinación verbal, conciencia situacional compartida y resolución conjunta de problemas. La aleatorización se realizó a nivel de equipo para evitar la contaminación entre participantes dentro de la misma sesión. En Figura 1 se muestra el flujo general del estudio y la configuración física de las tres condiciones.

2. Participantes y cribado de elegibilidad
Los participantes fueron reclutados de programas de pregrado y posgrado en la institución participante. Los anuncios de reclutamiento describían el estudio como una investigación de entrenamiento inmersivo que implicaba realidad virtual, coordinación de equipo y evaluación del aprendizaje. Los anuncios no indicaban la superioridad esperada de ninguna condición de entrenamiento. Los participantes interesados completaron un formulario de cribado en línea antes de la programación en el laboratorio.

Los participantes eran elegibles si tenían entre 18 y 35 años, tenían visión normal o corregida a la normalidad, podían comprender el idioma de entrenamiento, no habían participado previamente en el mismo escenario de entrenamiento virtual y podían permanecer de pie y moverse de forma segura durante al menos 30 minutos. Se excluyeron a los participantes que reportaran mareo severo, epilepsia no controlada, lesión musculoesquelética reciente que afectara la marcha o el equilibrio, déficit visual no corregido, vértigo severo, déficit auditivo severo no corregido, enfermedad aguda actual o cualquier condición médica que hiciera insegura la exposición a realidad virtual inmersiva. También se excluyeron a los participantes que tuvieran amplia experiencia previa con el escenario exacto de entrenamiento o que hubieran participado previamente en pruebas piloto del mismo sistema.

La elegibilidad se verificó en dos pasos. Primero, un asistente de investigación revisó el formulario de cribado en línea. Luego, el investigador de la sesión confirmó verbalmente la elegibilidad el día de la prueba, antes del consentimiento. Los participantes que informaron molestias leves previas por movimiento no fueron excluidos automáticamente, pero se les supervisó más de cerca y se les recordó que podían interrumpir la participación de inmediato si aparecían molestias. El formulario completo de cribado, los ítems de elegibilidad, el cuestionario basal, los formatos de respuesta y las reglas de codificación se proporcionan en el Archivo Suplementario 1.

Se realizó un cálculo de potencia a priori utilizando el software G-Power para determinar el tamaño muestral necesario para el diseño experimental. Suponiendo un tamaño del efecto esperado mediano de f = 0,25 basado en estudios previos sobre aprendizaje colaborativo inmersivo, un nivel alfa de 0,05 y una potencia estadística de 0,80 para un análisis con tres grupos, se requirió un mínimo de 111 participantes. Para adaptarse a la estructura de equipos de tres personas y mantener una asignación equilibrada de grupos entre las condiciones, la muestra final se amplió a 126 participantes, que comprendieron 42 equipos independientes. Dado que la intervención se aplicó a nivel de equipo, se conservaron los identificadores de equipo para el ajuste por agrupamiento, la calificación observada de coordinación y las comprobaciones de sensibilidad.

3. Aleatorización, ocultación de la asignación y enmascaramiento
Después de que todos los miembros de un equipo de tres personas hubieran completado la confirmación de elegibilidad, el equipo fue asignado aleatoriamente a una de las tres condiciones de entrenamiento mediante una lista de aleatorización por bloques generada por computadora, con un tamaño de bloque fijo de seis equipos. La secuencia de asignación se generó antes de la recopilación de datos utilizando un paquete de aleatorización en el entorno de computación estadística, con una semilla reproducible de 20250301.

Se mantuvo el ocultamiento de la asignación mediante sobres opacos, numerados secuencialmente y a prueba de manipulaciones, preparados por un investigador ajeno a la reclutación de participantes y a la administración de la intervención. El archivo de aleatorización se almacenó en una hoja de cálculo protegida con contraseña y no estuvo accesible para los evaluadores de los resultados.

La asignación se reveló solo después de completar el cuestionario basal y la prueba previa de conocimientos. El investigador de la sesión abrió el siguiente sobre sellado de asignación inmediatamente antes del montaje del equipo. No fue posible mantener a los participantes enmascarados respecto al formato del entrenamiento físico, ya que las tres condiciones eran visiblemente diferentes. No se informó a los participantes sobre cuál condición se esperaba que tuviera un mejor desempeño.

Dos observadores calificaron la coordinación del equipo a partir de grabaciones en pantalla estandarizadas. Los observadores estaban ciegos respecto a las hipótesis del estudio, las etiquetas de las condiciones de entrenamiento y los resultados de los cuestionarios, y no participaron en la impartición del entrenamiento. Los archivos de video se renombraron utilizando códigos de equipo neutros antes de la evaluación. Las etiquetas de interfaz que identificaban la condición fueron recortadas o enmascaradas, cuando fue posible, antes de la calificación por parte de los observadores.

4. Escenario de entrenamiento y estructura de la tarea
El escenario de entrenamiento fue diseñado como una tarea colaborativa de logística de emergencia y navegación espacial en un entorno de entrenamiento industrial simulado. Cada equipo de tres personas debía localizar recursos virtuales, interpretar señales espaciales, comunicar información de rutas, coordinar acciones específicas según el rol y completar una secuencia de pasos de la misión dentro de un tiempo fijo.

Cada participante desempeñó uno de tres roles: navegante, gestor de recursos o verificador de seguridad. El navegante interpretó la dirección de la ruta y la secuencia de destinos. El gestor de recursos identificó y recopiló los elementos virtuales relevantes para la tarea. El verificador de seguridad supervisó los peligros, confirmó el orden del procedimiento y advirtió al equipo antes del envío final.

El escenario contenía cuatro zonas: zona de orientación, zona de recursos, zona de peligro y zona de finalización. Cada equipo completó ocho subtareas obligatorias: identificar la ubicación objetivo, seleccionar tres recursos correctos de entre seis recursos posibles, evitar dos ramificaciones incorrectas de la ruta, responder a tres alertas de peligro, transferir información entre los miembros del equipo y enviar la secuencia final de tareas. El tiempo máximo para la tarea era de 20 min. Los equipos que no completaron todas las subtareas obligatorias dentro de los 20 min se detuvieron al alcanzar el límite de tiempo, y se registró el número de subtareas completadas.

Antes de la tarea principal, todos los participantes completaron una orientación estandarizada de 8 min. Los primeros 3 min presentaron las reglas del estudio y los procedimientos de seguridad. Los siguientes 3 min presentaron los controles de la interfaz. Los últimos 2 min permitieron a los participantes practicar el movimiento, la selección y la comunicación en un entorno de práctica neutral que no contenía objetos, rutas, peligros ni respuestas utilizadas en el escenario principal. No se analizaron datos de rendimiento procedentes del entorno de práctica.

Se utilizó el mismo contenido de aprendizaje, secuencia de tareas, respuestas objetivo, estructura de recorrido, indicaciones de peligro y criterios de puntuación en las tres condiciones. Las condiciones diferían en la modalidad de interacción, el grado de inmersión, el movimiento físico y la configuración espacial. Los entornos inmersivos se desarrollaron utilizando una plataforma comercial de desarrollo tridimensional en tiempo real. La red multiprotagonista y la sincronización del estado espacial se implementaron mediante un marco de trabajo especializado para sincronización multiprotagonista que opera sobre una arquitectura Ethernet local de gigabit. Los participantes asignados a las condiciones de realidad virtual inmersiva utilizaron dispositivos portátiles de alta resolución con auriculares y micrófonos integrados. El seguimiento espacial empleó un sistema de seguimiento basado en láser infrarrojo con cuatro estaciones base. La implementación del avatar utilizó algoritmos de cinemática inversa para mapear la telemetría en tiempo real de la cabeza y los controles de mano hacia avatares articulados de trabajadores.

5. Verificación del procedimiento previo al estudio y refinamiento de las mediciones
Antes de la recopilación formal de datos, dos investigadores con experiencia en aprendizaje inmersivo y un investigador con experiencia en medición educativa revisaron todos los ítems del cuestionario, los ítems de la prueba de conocimientos, las reglas de calificación por observación y los procedimientos de las tareas. La revisión se centró en la claridad de los ítems, la alineación entre rol y tarea, la consistencia en la puntuación, la redacción relacionada con la seguridad y la alineación con el constructo.

Se realizó una verificación piloto del procedimiento del 17 al 21 de febrero de 2025, con seis participantes que cumplían los mismos criterios de elegibilidad que la muestra formal. El estudio piloto examinó la duración de las tareas, la comodidad del auricular, la seguridad durante los movimientos, la claridad de las instrucciones, el tiempo necesario para completar los cuestionarios, la precisión en la exportación de datos y la viabilidad de las calificaciones por observadores. Los datos del estudio piloto se utilizaron únicamente para perfeccionar la redacción, el tiempo de configuración, las instrucciones de seguridad y los procedimientos de exportación de registros. Estos participantes no fueron incluidos en la muestra final, y sus datos no se incluyeron en el análisis formal.

6. Condición de simulación colaborativa en escritorio
En la condición de simulación colaborativa en escritorio, cada participante utilizó una estación de trabajo individual conectada a un monitor de 24 pulgadas con resolución 1080p. Los dispositivos de entrada consistieron en un ratón y un teclado de computadora, y la comunicación de audio se proporcionó mediante un auricular USB con micrófono. Los participantes se sentaron en estaciones de trabajo separadas y se les indicó que no se comunicaran fuera del sistema.

La simulación en escritorio utilizó el mismo entorno virtual, objetos de la tarea, secuencia de rutas, indicaciones de peligro y lógica de puntuación que las condiciones de realidad virtual. La vista de la cámara era en primera persona. Como se ilustra en Figura 2A, los participantes del grupo de escritorio se desplazaron utilizando entradas del teclado e interactuaron con los recursos virtuales haciendo clic con el ratón a través de un campo de visión fijo en una pantalla bidimensional. El campo de visión, la velocidad de movimiento, la distancia de interacción y la configuración de audio se fijaron antes de la recopilación de datos y no se modificaron entre sesiones. Un investigador supervisó la estabilidad técnica durante cada sesión, pero no ofreció orientación sobre la tarea una vez iniciado el escenario principal.

7. Condición de realidad virtual colaborativa distribuida a escala de habitación
En la condición de realidad virtual colaborativa distribuida a escala de habitación, los tres participantes ingresaron al mismo escenario virtual desde áreas de seguimiento marcadas separadas de 3 m × 3 m. Cada participante utilizó una pantalla montada en la cabeza y controladores manuales. Los miembros del equipo se comunicaron a través del canal de voz asignado y realizaron la misma tarea grupal basada en roles, pero no pudieron co-navegar físicamente en un espacio de seguimiento compartido de gran tamaño.

Antes de la tarea principal, se ajustó el ajuste del auricular, la distancia interpupilar, el sistema de límites y las correas del controlador. Se instruyó a los participantes a detenerse inmediatamente si experimentaban mareo, náuseas, fatiga visual, dolor de cabeza, pérdida de equilibrio o ansiedad. Un investigador permaneció a menos de 2 m de cada área activa de seguimiento durante toda la sesión y supervisó la seguridad sin proporcionar orientación sobre la tarea.

Si un participante cruzaba el límite marcado, la sesión se detenía y el participante era reposicionado. Si ocurría molestia moderada, definida como una puntuación de molestia autoevaluada de 5 o más en cualquier ítem de molestia de 0 a 10, la sesión se detenía y el participante se sentaba para recuperarse. Si algún ítem de molestia alcanzaba 7 o más, la sesión se interrumpía.

8. Condición de realidad virtual colaborativa co-localizada en espacio amplio
En la condición de realidad virtual colaborativa co-localizada en espacio amplio, cada equipo de tres personas ingresó al mismo área de entrenamiento rastreada de 8 m × 8 m. Cada participante usaba una pantalla montada en la cabeza, sostenía dos controladores y estaba representado por un avatar específico según su rol, visible para los demás miembros del equipo. Los miembros del equipo se comunicaban verbalmente en tiempo real mientras se movían físicamente por el espacio compartido de entrenamiento. El sistema sincronizaba la ubicación de los participantes, el movimiento de las manos, la selección de objetos y los cambios en el estado de la tarea. Como se muestra en Figura 2B y Figura 2C, los participantes en las condiciones inmersivas ejecutaron tareas utilizando gestos manuales espaciales tridimensionales con controladores rastreados y rotación física de la cabeza para obtener un campo de visión de 360°.

La condición de espacio amplio utilizó el mismo contenido de la tarea y el límite de tiempo de 20 min que las demás condiciones. El movimiento físico se calibró para que la ruta virtual permaneciera dentro del área de seguridad marcada. Aparecía un límite de seguridad en el casco cuando los participantes se acercaban al borde de la zona de seguimiento. Antes de la tarea principal, se verificaron la altura del suelo, la movilidad sin cables, el ajuste del casco, la estabilidad del seguimiento, la entrada de audio y la respuesta del controlador. Se instruyó a los participantes a utilizar una marcha física natural en lugar de técnicas artificiales de locomoción para navegar por el entorno virtual. Se prohibió el contacto físico entre los miembros del equipo. Si dos participantes se acercaban a menos de 0,5 m entre sí, se proporcionaba un recordatorio de seguridad neutral sin información sobre la tarea.

Cada sesión en el espacio amplio fue supervisada por dos investigadores. Un investigador monitoreaba el panel del sistema y el estado de la grabación. El segundo investigador permanecía fuera del área activa de seguimiento y supervisaba la seguridad del participante. La tarea se detenía si se perdía el seguimiento durante más de 10 s, si un participante informaba molestias o si cruzaba el límite de seguridad. Si la interrupción duraba menos de 2 min y el participante deseaba continuar, la tarea se reanudaba desde el último estado guardado. Si la interrupción superaba los 2 min, la sesión se registraba como incompleta y se mantenía en el conjunto de datos de intención de tratar.

9. Medidas de resultado y momentos de evaluación
Las evaluaciones se realizaron en la línea de base, inmediatamente después del entrenamiento y 2 semanas después del entrenamiento. Las mediciones iniciales incluyeron datos demográficos, experiencia previa con realidad virtual y entrenamiento en equipo, familiaridad con los videojuegos y una prueba previa de conocimientos de 30 puntos. Las mediciones inmediatamente posteriores al entrenamiento incluyeron presencia espacial, coordinación del equipo autoevaluada y evaluada por observadores, participación en el aprendizaje, carga cognitiva, malestar en el simulador, conocimientos posteriores al entrenamiento e indicadores de rendimiento en la tarea. En el seguimiento a las 2 semanas se utilizó la misma prueba de conocimientos de 30 puntos, con los ítems reordenados y variaciones menores en el redacción. El cronograma de evaluación se muestra en Tabla 1.

Tabla 1: Resumen de las medidas primarias y secundarias. Esta tabla resume las variables, escalas de medición, momentos de evaluación y fuentes de datos para los resultados primarios, los resultados secundarios de aprendizaje, y las medidas de seguridad y de proceso evaluadas a lo largo del protocolo experimental. Haga clic aquí para descargar esta tabla.

La presencia espacial se midió inmediatamente después del entrenamiento mediante una escala de 8 ítems y 7 puntos adaptada de dimensiones de presencia establecidas¹². Las puntuaciones se promediaron cuando se completó al menos el 80 % de los ítems; de lo contrario, la puntuación se codificó como perdida. Los ítems completos y las reglas de puntuación se proporcionan en el Archivo Suplementario 1.

La coordinación autocalificada del equipo se midió utilizando una escala personalizada de seis ítems y 7 puntos que abarcaba la claridad de la comunicación, la conciencia del rol, el monitoreo mutuo, el momento adecuado para brindar ayuda, la comprensión compartida de la tarea y la recuperación de errores. Una prueba piloto con 20 participantes evaluó la claridad y estructura de los ítems, y un análisis factorial exploratorio identificó un único factor dominante. La consistencia interna en la muestra principal fue alfa de Cronbach α = 0,88. Las puntuaciones de los participantes se calcularon como la media de los ítems completados, y las puntuaciones a nivel de equipo como la media de las tres puntuaciones de los participantes. Los ítems completos y los criterios de puntuación se proporcionan en el Archivo Suplementario 1.

La coordinación del equipo evaluada por observadores se midió mediante una rúbrica personalizada que abarcaba la oportunidad de la comunicación, la ejecución de roles, el apoyo mutuo, la coordinación espacial y la recuperación de errores. Cada dominio se puntuó de 0 a 20, obteniendo una puntuación total de 0 a 100. La rúbrica fue revisada por expertos, y dos observadores completaron 10 h de entrenamiento antes de la evaluación formal. La fiabilidad entre evaluadores se analizó mediante un coeficiente de correlación intraclase (CCI) de efectos aleatorios de dos vías para acuerdo absoluto, requiriéndose un CCI ≥ 0,75 antes de la puntuación final. Las diferencias en las puntuaciones totales superiores a 12 puntos se resolvieron por consenso; de lo contrario, se utilizó la media de las dos puntuaciones. La rúbrica completa y el procedimiento de reconciliación se proporcionan en Supplementary File 1.

La participación en el aprendizaje se midió inmediatamente después de la capacitación mediante una escala corta de 12 ítems y 7 puntos¹³. Las puntuaciones se promediaron a través de los ítems completados, siendo valores más altos indicativos de una participación más fuerte. La consistencia interna se evaluó utilizando el alfa de Cronbach. La carga cognitiva se evaluó mediante cinco calificaciones de 1 a 7 sobre demanda mental, demanda física, presión de tiempo, esfuerzo y frustración¹⁴. Los ítems completos y las reglas de puntuación se proporcionan en el Archivo Suplementario 1.

La adquisición de conocimientos se evaluó mediante una prueba de 30 puntos que constaba de 20 ítems de única mejor respuesta y cinco ítems breves de juicio de escenarios. Se utilizó la misma estructura para la prueba previa, la prueba posterior y la evaluación de retención a las 2 semanas, con los ítems reordenados y cambios equivalentes en el redaccionado. Se definió una mejora de al menos 3 puntos entre la prueba previa y la prueba posterior como una mejora descriptiva prácticamente significativa. La estructura de la prueba, las reglas de puntuación y la rúbrica de evaluación se proporcionan en el Archivo Suplementario 1.

El malestar provocado por el simulador se evaluó antes de la exposición, después de la orientación y tras la tarea principal mediante cinco calificaciones de síntomas en una escala de 0 a 10. La media de los cinco ítems formó el índice de malestar. Las sesiones se interrumpieron si alguno de los ítems alcanzaba 7 o más. Índices posteriores a la tarea superiores a 6 requerían al menos 15 minutos de vigilancia, y los índices de 5 o más requerían un seguimiento a las 24 horas. Las reglas completas de puntuación de seguridad se proporcionan en el Archivo Suplementario 1.

Los indicadores de rendimiento en la tarea incluyeron el estado de finalización, el tiempo de finalización, los recursos seleccionados correctamente, la gestión adecuada de las alertas de peligro, los errores de trayectoria y las interrupciones por seguridad. A los equipos incompletos se les asignó un tiempo de finalización de 1.200 s. Las definiciones de resultados, el momento temporal, los rangos de puntuación, las fuentes de datos y los niveles de análisis se resumen en la Tabla 1 y se detallan en el Archivo Suplementario 1.

10. Procedimiento de recopilación de datos
Cada sesión siguió la misma secuencia. Los participantes llegaron 15 minutos antes de la hora programada para el entrenamiento. Se confirmó la identidad mediante la lista de citas, se volvió a verificar la elegibilidad, se explicó el formulario de consentimiento y se respondieron preguntas sobre el procedimiento. Luego, los participantes firmaron el formulario de consentimiento y recibieron códigos de participante. No se discutió la superioridad esperada de ninguna condición.

Los participantes completaron el cuestionario inicial y la prueba previa de conocimientos en una tableta de laboratorio. La fase inicial duró aproximadamente 12 min. Tras finalizar la fase inicial, se reveló la asignación de equipos y se preparó el entorno de entrenamiento asignado. La preparación del equipo duró aproximadamente 5 min en la condición de escritorio, 8 min en la condición de realidad virtual colaborativa distribuida a escala de habitación y 10 min en la condición de realidad virtual colaborativa co-localizada en espacio amplio. La preparación del equipo no se contabilizó como exposición al entrenamiento.

Todos los participantes completaron luego la orientación estandarizada de 8 min. La tarea principal comenzó inmediatamente después de la orientación y duró hasta 20 min. No se proporcionó enseñanza, pistas ni retroalimentación correctiva durante la tarea principal. La asistencia técnica se limitó a restaurar el funcionamiento del sistema, ajustar el ajuste del auricular, reposicionar a los participantes dentro del límite de seguridad o repetir las instrucciones de seguridad previamente indicadas. Después de la tarea, los participantes retiraron el equipo y completaron el cuestionario posterior a la capacitación y la prueba de conocimientos posterior a la capacitación en estaciones individuales. La evaluación posterior a la capacitación duró aproximadamente 15 min.

La prueba de retención de 2 semanas se administró en línea 14 días después de la sesión de entrenamiento, con una ventana aceptable de finalización entre el día 13 y el día 16. Los participantes recibieron un recordatorio 24 h antes de la fecha límite y un recordatorio adicional el día 15 si no habían completado la prueba. Las respuestas enviadas después del día 16 se conservaron en el conjunto de datos bruto, pero se excluyeron del análisis principal de retención. Se registró el número real de días entre el entrenamiento y el seguimiento para el análisis de sensibilidad.

11. Control de calidad de los datos
Los cuestionarios electrónicos incluyeron verificaciones de rango para los resultados clave, mientras que los ítems demográficos podían omitirse. Se registraron los tiempos de envío, y los cuestionarios completados en menos de un tercio del tiempo mediano de finalización fueron marcados para su revisión. Los registros del sistema se exportaron después de cada sesión y se compararon con los registros de sesión dentro de las 48 horas; las discrepancias se resolvieron utilizando grabaciones con marcas de tiempo.

Las puntuaciones de coordinación evaluadas por observadores fueron ingresadas independientemente por dos observadores. Las diferencias en la puntuación total superiores a 12 puntos fueron marcadas para una revisión de consenso, y las puntuaciones finales se bloquearon antes del análisis a nivel grupal. Las puntuaciones de escalas con múltiples ítems se calcularon cuando se completó al menos el 80 % de los ítems; de lo contrario, las puntuaciones se codificaron como faltantes. Los ítems de conocimiento de única respuesta correcta sin responder obtuvieron una puntuación de 0. Los ítems breves de juicio en escenarios fueron calificados independientemente por dos evaluadores, y las discrepancias superiores a 1 punto fueron revisadas por un tercer evaluador.

El conjunto de datos final se bloqueó tras la verificación de los registros de elegibilidad, los códigos de participantes y equipos, los rangos del cuestionario, las puntuaciones de conocimientos, las calificaciones del observador, los registros del sistema, la validez de la prueba de retención, las combinaciones de datos y los datos faltantes. Las reglas detalladas para la puntuación, la limpieza y el bloqueo del conjunto de datos se proporcionan en el Archivo Suplementario 1.

12. Monitoreo de seguridad y criterios de interrupción
El monitoreo de seguridad se realizó durante todas las sesiones de entrenamiento. Antes de la exposición, se recordó a los participantes que podrían presentarse molestias durante el entrenamiento en realidad virtual y que podían retirarse en cualquier momento. Durante la tarea, se monitorearon la postura, el equilibrio, la velocidad de movimiento y las señales verbales de incomodidad. La tarea se interrumpió inmediatamente si un participante reportaba mareo severo, náuseas, molestias visuales, dolor de cabeza, ansiedad, pérdida de equilibrio o el deseo de detenerse.

Se aplicaron criterios de parada predefinidos de manera consistente. La sesión se detenía si algún ítem de molestia alcanzaba un valor de 7 o superior en la escala de 0 a 10, si un participante cruzaba el límite de seguridad dos veces en una misma sesión, si la pérdida de seguimiento duraba más de 2 min, si un mal funcionamiento del equipo impedía la interacción normal, o si se consideraba que la continuación de la participación representaba un riesgo para la seguridad. Las sesiones interrumpidas se documentaban mediante un formulario de interrupción de sesión. Después de detenerse, los participantes se sentaban y se les vigilaba hasta que los síntomas regresaran a un nivel leve, definido como todos los ítems de molestia por debajo de 3. No se permitía que ningún participante abandonara el laboratorio mientras reportara molestias moderadas o severas.

13. Gestión de datos y confidencialidad
Todos los datos se almacenaron en una carpeta del proyecto desidentificada en una unidad institucional cifrada. El archivo de vinculación que conecta las identidades de los participantes con sus códigos se almacenó por separado y solo era accesible para el investigador principal. Los datos del cuestionario, registros de tareas, evaluaciones del observador y puntajes de las pruebas de conocimiento se combinaron utilizando únicamente los códigos de los participantes y de los equipos, y el conjunto de datos analítico no contenía identificadores personales.

Los datos se organizaron a nivel de participante y de equipo. Los archivos a nivel de participante contenían identificadores, asignación de condiciones, variables demográficas, resultados de cuestionarios, resultados de conocimientos y variables relacionadas con la tarea. Los archivos a nivel de equipo incluían identificadores del equipo, asignación de condiciones, coordinación evaluada por observadores, finalización de la tarea, tiempo de finalización, selección de recursos, manejo de peligros, errores en la ruta e interrupciones de seguridad. Las puntuaciones brutas de los observadores se conservaron por separado antes del cálculo del promedio o la resolución por consenso. Las definiciones de las variables, los rangos de codificación y la estructura del conjunto de datos se proporcionan en Archivo Suplementario 1.

14. Análisis estadístico
Los resultados principales fueron la presencia espacial, la coordinación del equipo autoevaluada, la coordinación del equipo evaluada por observadores y el compromiso con el aprendizaje. Los resultados secundarios incluyeron conocimientos tras la capacitación, retención a las 2 semanas, carga cognitiva, incomodidad en el simulador, finalización de la tarea, tiempo de finalización e indicadores del proceso de la tarea. Las condiciones de entrenamiento comprendieron simulación colaborativa en escritorio, realidad virtual colaborativa distribuida a escala de habitación y realidad virtual colaborativa co-localizada en espacios amplios.

Las variables a nivel de participante y de equipo se resumieron utilizando estadísticas descriptivas adecuadas. Las características basales incluyeron edad, género, experiencia previa con realidad virtual, familiaridad con los videojuegos, experiencia previa en entrenamiento basado en equipos y conocimientos previos al entrenamiento. Dado que la aleatorización se realizó a nivel de equipo, se calcularon coeficientes de correlación intraclase para evaluar la dependencia dentro del equipo. Los resultados primarios a nivel de participante se analizaron mediante modelos lineales de efectos mixtos, con la condición de entrenamiento como efecto fijo y el identificador del equipo como intercepto aleatorio. Los modelos utilizaron estimación por máxima verosimilitud restringida e incluyeron los datos disponibles bajo el supuesto de datos faltantes al azar. No se aplicó imputación a los resultados primarios de los cuestionarios. Las medias marginales estimadas se compararon mediante contrastes por pares ajustados por Tukey. La coordinación evaluada por observadores se analizó a nivel de equipo.

Se aplicó el procedimiento de tasa de error de descubrimiento de Benjamini-Hochberg en los cuatro resultados principales como análisis de sensibilidad. Todos los equipos y participantes aleatorizados se analizaron según la asignación original. Las puntuaciones de las escalas compuestas por varios ítems se calcularon cuando se completó al menos el 80 % de los ítems; de lo contrario, las puntuaciones se codificaron como faltantes. La normalidad de los residuos se evaluó mediante gráficos Q-Q y pruebas de Shapiro-Wilk, y la homogeneidad de la varianza se evaluó mediante la prueba de Levene. Las distribuciones fuertemente no normales se examinaron utilizando la prueba de Kruskal-Wallis como análisis de sensibilidad.

Los tamaños del efecto se presentaron junto con los valores p. Los resultados del análisis de varianza incluyeron eta al cuadrado y eta al cuadrado parcial; las comparaciones por pares incluyeron la d de Cohen con intervalos de confianza del 95 %; y los modelos de efectos mixtos informaron diferencias medias estimadas con intervalos de confianza del 95 %. Se consideró estadísticamente significativo un valor de p bilateral menor que 0,05. < 0.05. Se examinaron las asociaciones entre presencia espacial, coordinación del equipo, participación en el aprendizaje y resultados del conocimiento mediante correlaciones de Pearson o Spearman, según correspondiera. Se proporciona la sintaxis estadística para los análisis descriptivos, modelos de efectos mixtos, análisis de coordinación a nivel de equipo, ajuste de múltiples resultados, comprobaciones de supuestos, análisis del conocimiento y análisis de correlaciones en Archivo Suplementario 1.

Resultados

Flujo de participantes y poblaciones de análisis
Un total de 126 participantes fueron inscritos y asignados a 42 equipos de tres personas. A cada condición de entrenamiento se asignaron 14 equipos, resultando en 42 participantes en el grupo de simulación colaborativa en escritorio, 42 en el grupo de realidad virtual colaborativa distribuida a escala de habitación y 42 en el grupo de realidad virtual colaborativa co-localizada en espacio amplio. Todos los equipos completaron la sesión de entrenamiento asignada y se mantuvieron en el conjunto de datos de intención de tratar.

La ausencia de datos fue baja y no se concentró en ninguna condición. Las puntuaciones de presencia espacial estuvieron disponibles para 124 participantes, incluyendo 41 en el grupo de escritorio, 42 en el grupo de escala de habitación y 41 en el grupo de espacio amplio. Las puntuaciones autoevaluadas de coordinación del equipo estuvieron disponibles para 123 participantes, con 41 participantes en cada grupo. Las puntuaciones de compromiso con el aprendizaje estuvieron disponibles para 122 participantes, incluyendo 40 en el grupo de escritorio, 41 en el grupo de escala de habitación y 41 en el grupo de espacio amplio. Las puntuaciones de incomodidad por simulador estuvieron disponibles para 124 participantes, incluyendo 42 en el grupo de escritorio, 41 en el grupo de escala de habitación y 41 en el grupo de espacio amplio. Las puntuaciones válidas de conocimiento de retención a las 2 semanas estuvieron disponibles para 122 participantes, incluyendo 40 en el grupo de escritorio, 41 en el grupo de escala de habitación y 41 en el grupo de espacio amplio. La coordinación del equipo evaluada por observadores estuvo disponible para los 42 equipos completos. El flujo de participantes, asignación, evaluación inmediata y finalización del seguimiento se resumen en Figura 3.

Figura 3: Flujo de participantes y poblaciones para el análisis. El diagrama de flujo muestra la inscripción, la asignación de 126 participantes en 42 equipos de tres personas, la finalización de la capacitación, la evaluación inmediata, la calificación de la coordinación evaluada por observadores y los datos válidos de seguimiento a las dos semanas en las tres condiciones de entrenamiento. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Características basales
Las características demográficas y relacionadas con la formación en la línea basal fueron ampliamente comparables entre las tres condiciones. La muestra final consistió en participantes adultos jóvenes, tanto de pregrado como de posgrado. Los tres grupos fueron similares en edad, exposición previa a la realidad virtual, familiaridad con juegos o simulaciones, experiencia previa en formación basada en equipos y formación previa en logística de emergencia, navegación o seguridad industrial.

Las puntuaciones de conocimientos previos también fueron comparables entre los grupos. Las puntuaciones medias de conocimientos previos fueron 16,17 ± 3,09 en el grupo de simulación colaborativa en escritorio, 16,10 ± 3,61 en el grupo de realidad virtual colaborativa distribuida a escala de habitación y 15,55 ± 3,23 en el grupo de realidad virtual colaborativa co-localizada en espacio amplio. La comparación entre grupos sin ajustar no fue estadísticamente significativa, F(2, 123) = 0,44, p = 0,647, η² = 0,007.

Las características basales y las mediciones previas al entrenamiento se muestran en la Tabla 2. Antes de las pruebas inferenciales de hipótesis, las evaluaciones diagnósticas indicaron que las variables continuas principales cumplían con los supuestos de normalidad de los residuos y homogeneidad de la varianza. La consistencia interna fue alta en todos los instrumentos psicométricos, con coeficientes alfa de Cronbach de 0,86 para la presencia espacial, 0,88 para la coordinación del equipo autoevaluada y 0,91 para el compromiso con el aprendizaje. Todas las diferencias significativas entre grupos en los resultados principales siguieron siendo significativas tras el ajuste de la tasa de descubrimiento falso de Benjamini-Hochberg.

Tabla 2: Características basales y mediciones previas al entrenamiento. Esta tabla presenta los datos demográficos de los participantes, su experiencia previa con realidad virtual y entrenamiento, familiaridad con videojuegos o simulaciones, antecedentes de entrenamiento relacionado y puntajes de conocimiento previos al entrenamiento en las tres condiciones experimentales. Haga clic aquí para descargar esta tabla.

Presencia espacial
La presencia espacial se analizó mediante un modelo lineal de efectos mixtos con la condición de entrenamiento como efecto fijo y el código del equipo como intercepto aleatorio. Las pruebas del modelo de efectos mixtos utilizaron grados de libertad ajustados según Satterthwaite. El modelo mostró un efecto significativo de la condición de entrenamiento sobre la presencia espacial, F(2, 39) = 23,91, p < 0,001. Las medias marginales estimadas fueron 4,13 para el grupo de simulación colaborativa en escritorio, 5,00 para el grupo de realidad virtual colaborativa distribuida a escala de habitación y 5,42 para el grupo de realidad virtual colaborativa co-localizada en espacio amplio.

Las comparaciones por pares ajustadas con Tukey mostraron que la presencia espacial fue mayor en el grupo de espacio amplio que en el grupo de escritorio, diferencia media estimada = 1,29, IC del 95 %: 0,86 – 1,72, p < 0,001. La presencia espacial también fue mayor en el grupo de espacio amplio que en el grupo de escala de habitación, diferencia media estimada = 0,42, IC del 95 %: 0,04 – 0,80, p = 0,027. El grupo de escala de habitación obtuvo una puntuación mayor que el grupo de escritorio, diferencia media estimada = 0,87, IC del 95 %: 0,45 – 1,29, p < 0,001.

Para la comparación descriptiva, las puntuaciones medias sin ajustar ± desviación estándar (DE) fueron de 4,13 ± 0,91 en el grupo de escritorio, 5,00 ± 0,79 en el grupo de escala reducida y 5,42 ± 0,80 en el grupo de gran espacio. El análisis de varianza (ANOVA) sin ajustar mostró el mismo patrón, F(2, 121) = 25,68, p < 0,001, η² = 0,298. Las distribuciones del resultado principal se muestran en Figura 4, y las estadísticas descriptivas y de efectos mixtos correspondientes se resumen en Tabla 3.

Figura 4: Resultados principales en las diferentes condiciones de entrenamiento. (A) Presencia espacial. (B) Coordinación del equipo autoevaluada. (C) Coordinación del equipo evaluada por observadores. (D) Compromiso con el aprendizaje. La presencia espacial, la coordinación del equipo autoevaluada y el compromiso con el aprendizaje fueron resultados a nivel de participante; la coordinación del equipo evaluada por observadores se analizó a nivel de equipo. Las barras de error indican la desviación estándar. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Tabla 3: Resultados principales. Esta tabla resume la presencia espacial, la coordinación del equipo autoevaluada, la coordinación del equipo evaluada por observadores y el compromiso con el aprendizaje en las tres condiciones de entrenamiento. También se presentan los modelos estadísticos inferenciales correspondientes y las comprobaciones de sensibilidad de la tasa de falsos descubrimientos. Haga clic aquí para descargar esta tabla.

Coordinación del equipo
La coordinación del equipo autoevaluada se analizó a nivel de participante utilizando un modelo lineal de efectos mixtos con la condición de entrenamiento como un efecto fijo y el código del equipo como intercepto aleatorio. El modelo mostró un efecto significativo de la condición de entrenamiento, F(2, 39) = 9.96, p < 0.001. Las medias marginales estimadas fueron 4,54 en el grupo de escritorio, 4,49 en el grupo de escala reducida y 5,17 en el grupo de gran espacio.

Las comparaciones ajustadas con Tukey mostraron que la coordinación del equipo autoevaluada fue mayor en el grupo de espacio amplio que en el grupo de escritorio, diferencia media estimada = 0,63, IC del 95 %: 0,25 – 1,01, p = 0,002. El grupo de espacio amplio también obtuvo puntuaciones más altas que el grupo de escala de habitación, diferencia media estimada = 0,68, IC del 95 %: 0,29 – 1,07, p < 0,001. Los grupos de escritorio y de escala de habitación no difirieron significativamente, diferencia media estimada = 0,05, IC del 95 %: −0,33 – 0,43, p = 0,942. Para comparación descriptiva, las puntuaciones medias no ajustadas ± DE fueron 4,54 ± 0,63 en el grupo de escritorio, 4,49 ± 0,75 en el grupo de escala de habitación y 5,17 ± 0,81 en el grupo de espacio amplio. El ANOVA no ajustado produjo el mismo patrón direccional, F(2, 120) = 10,84, p < 0,001, η² = 0,153.

La coordinación del equipo evaluada por observadores se analizó a nivel de equipo, como se especificó previamente. La fiabilidad entre evaluadores superó el umbral predefinido, con un coeficiente de correlación intraclase de efectos aleatorios bidireccionales de ICC = 0,84. Tres grabaciones de equipos presentaron diferencias totales en las puntuaciones de los observadores superiores a 12 puntos, las cuales se resolvieron mediante revisión por consenso. La coordinación evaluada por observadores difirió significativamente entre las condiciones, F(2, 39) = 10,92, p < 0,001, η² = 0,359. Las puntuaciones medias a nivel de equipo fueron 56,84 ± 9,14 en el grupo de escritorio, 65,01 ± 9,56 en el grupo de escala de habitación y 71,81 ± 8,70 en el grupo de espacio amplio. Las comparaciones ajustadas con el método de Tukey mostraron una mayor coordinación evaluada por observadores en el grupo de espacio amplio en comparación con el grupo de escritorio, diferencia media = 14,97, IC del 95 %: 7,33 – 22,61, p < 0,001. El grupo de espacio amplio también obtuvo puntuaciones superiores al grupo de escala de habitación, diferencia media = 6,80, IC del 95 %: 0,42 – 13,18, p = 0,035. El grupo de escala de habitación obtuvo una puntuación más alta que el grupo de escritorio, diferencia media = 8,17, IC del 95 %: 1,31 – 15,03, p = 0,017. La coordinación autoevaluada y la evaluada por observadores mostraron el mismo orden entre los grupos, siendo el grupo de espacio amplio el que obtuvo las puntuaciones más altas en ambas medidas.

Compromiso con el aprendizaje
El compromiso con el aprendizaje se analizó mediante un modelo lineal de efectos mixtos con la condición de entrenamiento como un efecto fijo y el código del equipo como una intersección aleatoria. El modelo mostró un efecto significativo de la condición de entrenamiento, F(2, 39) = 37.46, p < 0.001. Las medias marginales estimadas fueron 4,22 en el grupo de escritorio, 4,74 en el grupo de escala reducida y 5,63 en el grupo de gran espacio. Las comparaciones por pares ajustadas por Tukey mostraron que el compromiso fue mayor en el grupo de gran espacio que en el grupo de escritorio, diferencia media estimada = 1,41, IC del 95 %: 1,03 – 1,79, p < 0,001. El compromiso también fue mayor en el grupo de gran espacio que en el grupo de escala reducida, diferencia media estimada = 0,89, IC del 95 %: 0,53 – 1,25, p < 0,001. El grupo de escala reducida obtuvo una puntuación más alta que el grupo de escritorio, diferencia media estimada = 0,52, IC del 95 %: 0,15 – 0,89, p = 0,006.

Para la comparación descriptiva, las puntuaciones medias sin ajustar ± DE fueron 4,22 ± 0,76 en el grupo de escritorio, 4,74 ± 0,67 en el grupo de escala reducida y 5,63 ± 0,73 en el grupo de gran espacio. El ANOVA sin ajustar mostró el mismo patrón, F(2, 119) = 40,00, p < 0,001, η² = 0,402.

Controles de sensibilidad de la tasa de descubrimientos falsos para los resultados principales
Se aplicó el procedimiento de tasa de descubrimientos falsos de Benjamini-Hochberg a los cuatro resultados principales preespecificados: presencia espacial, coordinación del equipo autoevaluada, coordinación del equipo evaluada por observadores y participación en el aprendizaje. Los cuatro resultados principales siguieron siendo estadísticamente significativos tras el ajuste. El control de sensibilidad de la tasa de descubrimientos falsos produjo el mismo patrón de resultados principales que los análisis principales.

Resultados del conocimiento y retención
El conocimiento inmediato posterior a la capacitación se analizó mediante un modelo de efectos mixtos con la condición de capacitación como efecto fijo, el conocimiento previo a la capacitación como covariable y el código del equipo como intercepto aleatorio. El modelo ajustado mostró un efecto de grupo no significativo para el conocimiento posterior a la capacitación, F(2, 39) = 2.14, p = 0.131. Las medias marginales estimadas fueron 20,12 para el grupo de escritorio, 20,96 para el grupo de escala de habitación y 21,85 para el grupo de gran espacio. Para una comparación descriptiva, las puntuaciones medias de conocimiento posterior a la capacitación fueron 20,09 ± 4,04 en el grupo de escritorio, 21,00 ± 4,57 en el grupo de escala de habitación y 21,84 ± 3,95 en el grupo de gran espacio. La comparación entre grupos sin ajustar no fue estadísticamente significativa, F(2, 123) = 1,83, p = 0,165, η² = 0,029.

La ganancia de conocimiento desde la evaluación basal hasta la evaluación inmediata posterior a la capacitación se evaluó como un resultado inferencial exploratorio secundario. Las ganancias medias fueron de 3,93 ± 2,88 puntos en el grupo de escritorio, 4,91 ± 2,12 puntos en el grupo de escala de habitación y 6,30 ± 2,75 puntos en el grupo de gran espacio. El efecto del grupo sin ajustar fue significativo, F(2, 123) = 8,77, p < 0,001, η² = 0,125. Las comparaciones ajustadas por Tukey mostraron una mayor ganancia de conocimiento en el grupo de gran espacio que en el grupo de escritorio, diferencia media = 2,37, IC del 95 %: 0,96 – 3,78, p < 0,001. El grupo de gran espacio también mostró una mayor ganancia que el grupo de escala de habitación, diferencia media = 1,39, IC del 95 %: 0,14 – 2,64, p = 0,026. Los grupos de escala de habitación y de escritorio no difirieron significativamente, diferencia media = 0,98, IC del 95 %: −0,31 – 2,27, p = 0,171.

En el seguimiento a las 2 semanas, se analizó el conocimiento de retención entre los participantes con respuestas válidas de retención dentro de la ventana predefinida del día 13 al día 16. El modelo mixto ajustado, controlando el conocimiento previo a la capacitación e incluyendo el código del equipo como intercepto aleatorio, mostró un efecto de grupo no significativo, F(2, 39) = 1,68, p = 0,199. Las puntuaciones medias de retención fueron 18,70 ± 4,55 en el grupo de escritorio, 19,62 ± 4,37 en el grupo de escala reducida y 20,42 ± 4,38 en el grupo de gran espacio. La comparación entre grupos sin ajustar tampoco fue estadísticamente significativa, F(2, 119) = 1,53, p = 0,220, η² = 0,025. Los resultados secundarios del aprendizaje se resumen en Tabla 4.

Tabla 4: Resultados secundarios del aprendizaje según las condiciones de entrenamiento. Esta tabla muestra el conocimiento previo al entrenamiento, el conocimiento inmediatamente posterior al entrenamiento, la ganancia de conocimiento y la retención del conocimiento a las 2 semanas en las tres condiciones de entrenamiento. Se presentan modelos mixtos ajustados para los resultados secundarios del aprendizaje. Haga clic aquí para descargar esta tabla.

Carga cognitiva y malestar en el simulador
La carga cognitiva se analizó como un resultado secundario. La carga cognitiva media fue de 4,22 ± 0,69 en el grupo de escritorio, 4,49 ± 0,62 en el grupo de escala reducida y 4,13 ± 0,82 en el grupo de gran espacio. El efecto del grupo sin ajustar fue F(2, 123) = 2,92, p = 0,058, η² = 0,045. Este resultado no alcanzó el umbral de significación predefinido.

La molestia provocada por el simulador varió según las condiciones. El índice medio de molestia tras la tarea fue de 1,37 ± 0,71 en el grupo de escritorio, 2,18 ± 0,79 en el grupo de entorno completo y 2,42 ± 0,58 en el grupo de gran espacio. El efecto del grupo sin ajustar fue significativo, F(2, 121) = 25,72, p < 0,001, η² = 0,298. Las puntuaciones de molestia fueron más altas en los dos grupos de realidad virtual que en el grupo de escritorio, aunque los valores promedio se mantuvieron en el rango leve. Ningún participante cumplió el criterio predefinido de interrupción de que cualquier ítem de molestia fuera ≥7. Siete participantes presentaron un índice de molestia tras la tarea ≥5 y recibieron contacto para verificar la resolución de síntomas a las 24 horas. Entre estos participantes, cuatro tuvieron un índice de molestia tras la tarea >6 y también fueron monitoreados en el laboratorio durante al menos 15 minutos antes de irse. Los siete participantes informaron resolución de síntomas sin necesidad de derivación médica. Ninguna sesión se interrumpió debido a molestias por el simulador, y no se registró ningún evento adverso que requiriera atención clínica. La carga cognitiva y la molestia provocada por el simulador se muestran en Figura 5.

Figura 5: Carga cognitiva e incomodidad en el simulador según las condiciones de entrenamiento. (A) Carga cognitiva, puntuada del 1 al 7, donde puntuaciones más altas indican una carga de trabajo percibida mayor. (B) Incomodidad en el simulador tras la tarea, puntuada del 0 al 10 y basada en náuseas, mareos, fatiga visual, dolor de cabeza e incomodidad del equilibrio. Las barras de error indican la desviación estándar. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Indicadores del proceso de la tarea
Los indicadores del proceso de la tarea se utilizaron para describir el desempeño del equipo durante la tarea de entrenamiento colaborativo de 20 minutos. La finalización de la tarea fue del 71,4 % en el grupo de escritorio, del 78,6 % en el grupo de escala de habitación y del 85,7 % en el grupo de gran espacio. El tiempo medio de finalización fue de 1 041,6 ± 162,4 s en el grupo de escritorio, 984,3 ± 151,8 s en el grupo de escala de habitación y 931,7 ± 139,6 s en el grupo de gran espacio. Dado que a los equipos incompletos se les asignó un límite de tiempo de 1 200 s, el tiempo de finalización se interpretó de forma descriptiva.

El número medio de recursos seleccionados correctamente fue de 2,21 ± 0,70 en el grupo de escritorio, 2,43 ± 0,65 en el grupo de escala de habitación y 2,64 ± 0,50 en el grupo de gran espacio. El número medio de indicaciones de peligro manejadas correctamente fue de 1,93 ± 0,83, 2,21 ± 0,70 y 2,50 ± 0,65, respectivamente. El número medio de errores en la ruta fue de 2,07 ± 1,14 en el grupo de escritorio, 1,50 ± 0,94 en el grupo de escala de habitación y 1,00 ± 0,78 en el grupo de gran espacio. Las interrupciones por seguridad fueron infrecuentes en todas las condiciones, con medias de 0,21 ± 0,43, 0,29 ± 0,47 y 0,36 ± 0,50, respectivamente. El estado de finalización de la tarea, el tiempo de finalización, la selección correcta de recursos, las indicaciones de peligro manejadas correctamente, los errores en la ruta y las interrupciones por seguridad se resumen en la Tabla 5.

Tabla 5: Indicadores del proceso de la tarea y eventos de seguridad. Esta tabla resume las medidas objetivas de rendimiento en la tarea, incluidas las tasas de finalización, los errores en la navegación de la ruta y la gestión de peligros. También se informa sobre el monitoreo del malestar en el simulador y los eventos clínicos adversos registrados. Haga clic aquí para descargar esta tabla.

Asociaciones entre presencia, coordinación, implicación y aprendizaje
Las respuestas psicométricas a nivel individual se agruparon en medias por equipo antes de integrarlas con las medidas de coordinación evaluadas por observadores. El análisis de correlación a nivel de equipo mostró asociaciones positivas entre la presencia espacial y el compromiso en el aprendizaje (r = 0.57), la coordinación grupal autoevaluada (r = 0.26) y la coordinación evaluada por observadores (r = 0.32).

El patrón de correlación indicó una superposición moderada entre presencia, coordinación y compromiso, mientras que las correlaciones con la adquisición de conocimientos fueron menores. El patrón de correlación indicó superposición entre presencia, coordinación y compromiso, mientras que las asociaciones con la adquisición de conocimientos fueron menores. Estos análisis fueron exploratorios y no establecen trayectorias causales entre los resultados medidos. La matriz de correlación se muestra en Figura 6.

Figura 6: Matriz de correlación para presencia, coordinación, participación y resultados de aprendizaje. El mapa de calor muestra los coeficientes de correlación de Pearson entre la presencia espacial, la coordinación del equipo autoevaluada, la coordinación del equipo evaluada por observadores, la participación en el aprendizaje, el conocimiento tras la capacitación, el conocimiento retenido a las 2 semanas, la carga cognitiva y la ganancia de conocimiento. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

El grupo de realidad virtual colaborativa co-localizada en espacios amplios presentó una mayor presencia espacial, coordinación grupal autoevaluada, coordinación grupal evaluada por observadores y participación en el aprendizaje en comparación con los grupos de comparación. Estos hallazgos principales mantuvieron su significancia estadística tras tener en cuenta el agrupamiento por equipo y tras el ajuste por la tasa de descubrimientos falsos. En cuanto a los resultados secundarios, la adquisición de conocimientos favoreció al grupo de espacios amplios, mientras que el conocimiento ajustado tras la capacitación y el conocimiento de retención a las dos semanas no mostraron diferencias significativas entre las condiciones. La carga cognitiva no difirió significativamente entre los grupos, y la molestia provocada por el simulador permaneció leve en promedio, a pesar de puntuaciones más altas en las condiciones de realidad virtual.

DISPONIBILIDAD DE LOS DATOS:
El conjunto de datos analíticos desidentificados, el diccionario de datos, las rúbricas de calificación y la sintaxis estadística utilizados para respaldar la reproducibilidad están disponibles públicamente en el repositorio Zenodo: https://zenodo.org/records/21991446. Listas de verificación adicionales para informes, planos de los instrumentos, reglas de puntuación y documentación del conjunto de datos se proporcionan en Archivo Suplementario 1.

Archivo suplementario 1: Materiales de reproducibilidad para el estudio de entrenamiento en realidad virtual colaborativa en espacios amplios. Este archivo contiene el cuestionario para participantes, el esquema de la prueba de conocimientos, la rúbrica de coordinación evaluada por observadores, el diccionario de datos, las reglas de puntuación y limpieza, el esquema de sintaxis estadística, la estructura del conjunto de datos analíticos desidentificados y la lista de verificación para informes. Haga clic aquí para descargar este archivo.

Discusión

Este estudio examinó si una configuración de realidad virtual colaborativa co-localizada en un espacio amplio generaba experiencias de entrenamiento diferentes a la colaboración en escritorio y a la realidad virtual colaborativa distribuida a escala de habitación. Los hallazgos más fuertes y consistentes se observaron en cuanto a la presencia espacial, la coordinación del equipo y el compromiso en el aprendizaje. Estos resultados son distintos: la presencia espacial refleja en qué medida los participantes percibían que se encontraban dentro del espacio de entrenamiento; la coordinación refleja el intercambio de información, la ejecución de roles y la recuperación ante errores; y el compromiso refleja la implicación cognitiva y conductual en la tarea. La condición de espacio amplio produjo puntuaciones más altas en los tres dominios tras tener en cuenta la agrupación por equipos y el ajuste por la tasa de descubrimiento falso. Este patrón es coherente con la visión más amplia de que la realidad virtual colaborativa funciona no solo como una tecnología de visualización, sino también como una ecología de tareas en la que la acción compartida, la comunicación y la estructura ambiental moldean conjuntamente el comportamiento de aprendizaje¹⁵.

El hallazgo sobre la presencia espacial es relevante porque las tres condiciones de entrenamiento diferían en la organización del movimiento y la copresencia. La condición de escritorio permitía la colaboración sin una colocación corporal inmersiva. La condición distribuida a escala de habitación ofrecía una experiencia visual inmersiva y comunicación en vivo entre el equipo, pero los participantes permanecían en áreas de seguimiento pequeñas y separadas. La condición de gran espacio añadía la co-navegación física compartida, permitiendo a los participantes moverse, orientarse y actuar dentro del mismo entorno rastreado. Por lo tanto, el aumento observado en la presencia espacial no debe atribuirse únicamente al espacio para caminar, sino más bien a la configuración completa del entrenamiento que combina el movimiento corporal, la referencia espacial compartida y la visibilidad en tiempo real del equipo. Esta interpretación concuerda con la investigación sobre presencia, que muestra que los sistemas inmersivos pueden fortalecer la presencia cuando las contingencias sensoriomotoras, la actualización espacial y la coherencia ambiental apoyan la sensación de estar ubicado dentro del entorno mediado¹⁶. Los resultados de coordinación mostraron un patrón similar. El grupo de gran espacio demostró una coordinación mayor, tanto autoevaluada como evaluada por observadores. La coordinación autoevaluada puede estar influenciada por el disfrute o la novedad, mientras que la coordinación evaluada por observadores se basó en el momento visible de la comunicación, la ejecución de roles, el apoyo mutuo, la coordinación espacial y la recuperación de errores. Por lo tanto, la información espacial compartida puede haber proporcionado un campo de referencia común para organizar la acción del equipo. Este patrón es consistente con la investigación sobre aprendizaje colaborativo asistido por computadora, que indica que la colaboración depende de los canales de comunicación, las representaciones compartidas, la interdependencia de la tarea y el monitoreo del progreso del equipo¹⁷.

El compromiso en el aprendizaje también aumentó en el grupo de espacio amplio, aunque este hallazgo requiere una interpretación cautelosa en relación con la eficacia del aprendizaje. La combinación de una mayor adquisición inmediata de conocimientos con resultados posteriores al entrenamiento y de retención ajustados no significativos indica que un compromiso experiencial más intenso no se correspondió con un conocimiento retenido consistentemente más sólido. Por lo tanto, una sola exposición puede generar una inmersión y una participación conductual mayores sin producir necesariamente diferencias duraderas en la adquisición de conocimientos. Las ventajas de los entornos colaborativos de espacio amplio fueron más evidentes en la coordinación espacial y la participación activa en la situación, más que en la retención cognitiva sostenida. El compromiso sigue siendo una condición para el aprendizaje, no una garantía de retención. La investigación sobre aprendizaje inmersivo indica asimismo que la sensación de presencia y la participación pueden favorecer la atención y la participación en la tarea, mientras que el aprendizaje duradero también depende del diseño instruccional, la retroalimentación, los conocimientos previos y las oportunidades de práctica repetida¹⁸. La carga cognitiva no aumentó significativamente en el grupo de espacio amplio, a pesar del movimiento físico y la coordinación en equipo en tiempo real requeridos por esa condición. La condición distribuida a escala de habitación mostró la carga cognitiva media más alta, aunque la diferencia entre grupos no alcanzó el umbral de significación predefinido. La colaboración distribuida obligó a los participantes a coordinarse mediante voz mientras actuaban en espacios pequeños separados, lo que posiblemente mantuvo las demandas de coordinación sin contar con la referencia física compartida disponible en la condición de espacio amplio. La teoría de la carga cognitiva indica asimismo que el aprendizaje colaborativo es más efectivo cuando la estructura de la tarea distribuye el trabajo cognitivo sin añadir una carga comunicativa innecesaria¹⁹.

La molestia provocada por el simulador fue mayor en las dos condiciones de realidad virtual que en la condición de escritorio, aunque las puntuaciones medias se mantuvieron leves. Ningún participante cumplió el criterio de interrupción de que cualquier ítem de molestia alcanzara un valor de 7, y ningún evento adverso requirió atención clínica. La realidad virtual colaborativa en espacios amplios y co-localizados plantea consideraciones de seguridad porque combina la exposición a dispositivos de visualización montados en la cabeza, el movimiento corporal y la proximidad entre miembros del equipo. Las medidas de seguridad implementadas no eliminaron por completo la molestia, pero mantuvieron los síntomas dentro de un rango manejable en esta muestra. Para una implementación institucional más amplia, se requieren procedimientos estandarizados de resolución de problemas. El ajuste adecuado del casco y la calibración de la distancia interpupilar son importantes para reducir la fatiga ocular. La pérdida del seguimiento espacial o el aumento de la latencia de red requieren la pausa inmediata de la simulación, mientras que los fallos en los canales de audio requieren procedimientos de reinicio localizado del hardware. La seguridad en el movimiento co-localizado también exige instrucciones exclusivas de desplazamiento caminando y restricciones físicas de los límites del espacio para reducir el riesgo de colisiones. Estos procedimientos son coherentes con la idea de que la cinetosis por ciberespacio y la molestia deben considerarse aspectos de diseño y monitoreo en la formación con realidad virtual, y no como efectos adversos incidentales²⁰.

El estudio también tiene valor metodológico porque la comparación fue más allá de un simple contraste entre realidad virtual y no realidad virtual. Se evaluaron la colaboración en escritorio, la colaboración inmersiva distribuida y la colaboración co-localizada en espacios amplios como configuraciones distintas. Este diseño permitió examinar los cambios asociados con la colaboración inmersiva compartida espacialmente, más que con la inmersión visual o la coordinación verbal por separado. Las diferencias observadas fueron más marcadas en presencia, coordinación e implicación, y más débiles en el conocimiento retenido. Este patrón no respalda una conclusión general de que los sistemas más grandes o más inmersivos mejoren todos los resultados de aprendizaje. Por lo tanto, la realidad virtual colaborativa co-localizada en espacios amplios podría ser más aplicable cuando la formación requiera orientación espacial, distribución de roles, monitoreo mutuo en tiempo real y movimiento coordinado, en lugar de una mera recuperación de datos²¹.

Se deben considerar varias limitaciones. El estudio se realizó en una sola institución con participantes jóvenes universitarios y posgraduados, lo que limita la generalización a estudiantes mayores, equipos profesionales de emergencias y aprendices con escasa familiaridad con la tecnología. La tarea implicó logística de emergencia estructurada y navegación espacial, y podrían presentarse patrones diferentes en dominios con menor dependencia espacial. La evaluación del desempeño se basó en cuestionarios subjetivos, calificaciones realizadas por observadores humanos y registros básicos del sistema. No se registró telemetría conductual detallada, incluyendo frecuencia de comunicación, tiempo acumulado de habla, sincronización de movimientos y comportamiento dirigido de la mirada, lo que limita la cuantificación de los mecanismos específicos de la interacción en equipo y la eficiencia de la coordinación. Las investigaciones futuras deberían incorporar medidas fisiológicas, como la variabilidad de la frecuencia cardíaca continua y la actividad electrodérmica, junto con telemetría espacial exhaustiva. También se necesitan grupos control con movimiento físico independiente y no colaborativo para distinguir los efectos asociados con la colaboración interpersonal de aquellos relacionados con un mayor desplazamiento físico. La cohorte de participantes se seleccionó según la viabilidad y se reclutó de una única institución académica, y los instrumentos psicométricos y las rúbricas observacionales se desarrollaron o adaptaron para este paradigma inmersivo. Aunque se evaluaron la fiabilidad interna y la validez de constructo, las medidas autorreferidas siguen siendo susceptibles a efectos de novedad. La integración de datos de cuestionarios a nivel individual con puntuaciones observacionales a nivel de equipo también introdujo una complejidad estructural; se utilizaron agregación por medias de conglomerados y modelos de efectos mixtos para alinear los niveles analíticos, pero estudios futuros deberían priorizar la recopilación paralela de datos multimodales en la misma unidad operativa de análisis. El período de seguimiento de 2 semanas no determina si los efectos persisten durante períodos más largos o se transfieren al desempeño en el mundo real. Además, las tres configuraciones de entrenamiento eran comparadores ambientales holísticos y no componentes de un diseño completamente factorial. Por lo tanto, la inmersión visual, el desplazamiento físico, la conciencia corporal y la co-localización física compartida permanecieron confundidas, impidiendo atribuir las diferencias observadas a un solo componente. Estudios futuros deberían separar estos factores mediante manipulación factorial e incorporar exposiciones repetidas al entrenamiento y tareas de transferencia operacional para determinar si las mejoras en la coordinación persisten en entornos clínicos o industriales²².

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo

Nombre	Empresa	Número de catálogo	Comentarios
Formulario de contacto para la resolución de síntomas a las 24 h	Formulario de seguimiento desarrollado por el estudio	Versión 1.0	Utilizado para documentar la resolución de síntomas en participantes con un índice de molestias post-tarea ≥5
Paneles acústicos divisores	Proveedor genérico de mobiliario de laboratorio	Divisor acústico portátil estándar, altura aproximada de 160–180 cm	Utilizado para separar a los participantes en escritorio y evitar la comunicación fuera del canal asignado
Toallitas desinfectantes sin alcohol	Proveedor genérico de artículos de higiene de laboratorio	Toallitas desinfectantes seguras para dispositivos	Utilizadas para limpiar pantallas montadas en la cabeza, controladores, micrófonos, teclados, ratones y superficies compartidas entre sesiones
Conjunto de datos analítico	Archivo generado por el estudio	analytical_dataset.csv	Conjunto de datos anonimizado a nivel de participante, con una fila por participante
Cuestionario basal	Cuestionario desarrollado por el estudio	Versión 1.0, finalizado en febrero de 2025	Utilizado para recopilar información demográfica, experiencia previa con realidad virtual, familiaridad con videojuegos y experiencia previa en entrenamiento en equipo
Cinta para marcar límites	Proveedor genérico de artículos de seguridad de laboratorio	Cinta adhesiva antideslizante para el suelo	Utilizada para delimitar áreas a escala de habitación de 3 m × 3 m y el área grande de entrenamiento de 8 m × 8 m
Escala de carga cognitiva	Formulario adaptado por el estudio para evaluar la carga de trabajo	Versión de 5 ítems	Utilizada inmediatamente después del entrenamiento; los ítems abarcan demanda mental, demanda física, presión de tiempo, esfuerzo y frustración
Ratón de computadora	Proveedor genérico de equipos informáticos	Ratón estándar con cable o inalámbrico	Utilizado para la interacción en la condición de simulación colaborativa en escritorio
Registro de limpieza de datos	Archivo generado por el estudio	data_cleaning_log.xlsx	Registra correcciones de puntuaciones, verificaciones de datos faltantes, reconciliación de puntuaciones de observadores y decisiones sobre bloqueo del conjunto de datos
Diccionario de datos	Archivo generado por el estudio	Versión 1.0	Define nombres de variables, etiquetas, reglas de codificación, rangos de puntuación, reglas para valores faltantes y niveles de análisis
Monitor de escritorio	Proveedor genérico de equipos informáticos	Monitor de 24 pulgadas, resolución mínima de 1.920 × 1.080	Utilizado en la condición de simulación colaborativa en escritorio
Estación de trabajo de escritorio	Proveedor genérico de equipos informáticos	Configuración mínima: procesador Intel i5 o equivalente, 16 GB de RAM, tarjeta gráfica dedicada, Windows 10 o posterior	Utilizada para simulación en escritorio, monitoreo local, administración de cuestionarios y procesamiento de datos
Cubiertas desechables para auriculares	Proveedor genérico de artículos de higiene	Cubiertas desechables estándar para pantallas montadas en la cabeza	Utilizadas por motivos de higiene del participante durante las sesiones de realidad virtual
Lista de verificación de parada de emergencia	Formulario de seguridad desarrollado por el estudio	Versión 1.0	Utilizada para documentar criterios de interrupción, eventos de molestias, interrupciones de seguridad y seguimiento de resolución de síntomas
Almacenamiento institucional encriptado	Institución participante	Carpeta de proyecto encriptada con acceso controlado	Utilizada para almacenar conjuntos de datos anonimizados, archivos de puntuación, grabaciones y archivos de sintaxis
Rúbrica de coordinación evaluada por observadores	Rúbrica de evaluación desarrollada por el estudio	Versión de 5 dominios y 100 puntos	Utilizada por dos observadores ciegos para calificar la sincronización de la comunicación, ejecución de roles, apoyo mutuo, coordinación espacial y recuperación de errores
Conjunto de datos de puntuaciones de observadores	Archivo generado por el estudio	observer_scores.csv	Contiene las puntuaciones de los observadores a nivel de dominio antes del promedio o revisión de consenso
Plataforma de cuestionarios en línea	Sistema institucional o con licencia para encuestas	Versión activa durante la recolección de datos en 2025	Utilizada para cribado, cuestionario basal, cuestionario post-entrenamiento y prueba de retención a las dos semanas
Paquete para comparaciones por pares	Paquete de R	emmeans versión compatible con R 4.3.2	Utilizado para medias marginales estimadas y comparaciones por pares ajustadas con el método de Tukey
Formulario de consentimiento del participante	Documento aprobado por el estudio	Versión aprobada por el comité de ética	Utilizado antes de la evaluación basal y la aleatorización
Cuestionario para participantes	Cuestionario desarrollado por el estudio	Versión 1.0	Incluye ítems de cribado, ítems basales, presencia espacial, coordinación grupal autoevaluada, compromiso con el aprendizaje, carga cognitiva y escalas de molestias
Sillas portátiles	Proveedor genérico de mobiliario de laboratorio	Silla de laboratorio estándar	Utilizadas para el asiento de los participantes durante el consentimiento, cuestionarios, recuperación y monitoreo post-tarea
Software estadístico R	Foundation R para Computación Estadística	R versión 4.3.2	Utilizado para limpieza de datos, análisis de fiabilidad, modelos de efectos mixtos, análisis de correlación y preparación de figuras
Paquete para análisis de fiabilidad	Paquete de R	psych versión compatible con R 4.3.2	Utilizado para calcular el alfa de Cronbach’s y el coeficiente de correlación intraclase
Áreas de seguimiento a escala de habitación	Laboratorio de la institución participante	Tres espacios marcados separados de 3 m × 3 m	Utilizadas para la condición de realidad virtual colaborativa distribuida a escala de habitación
Formulario de monitoreo de seguridad	Formulario desarrollado por el estudio	Versión 1.0	Utilizado para registrar puntuaciones de molestias, cruces de límites, interrupciones del seguimiento y estado de recuperación
Software de grabación de pantalla	Software comercial genérico o de código abierto para grabación de pantalla	Versión activa durante la recolección de datos en 2025	Utilizado para generar grabaciones estandarizadas para la evaluación de la coordinación por observadores
Lista de verificación de sesión	Lista de verificación desarrollada por el estudio	Versión 1.0	Utilizada para documentar asistencia, confirmación de elegibilidad, configuración del equipo, controles de seguridad, finalización de tareas e interrupciones
Escala de molestias del simulador	Lista de síntomas desarrollada por el estudio	Versión de 5 ítems, 0–10	Utilizada antes de la exposición, después de la orientación y de inmediato tras el entrenamiento
Escala de presencia espacial	Cuestionario adaptado por el estudio	Versión de 8 ítems	Utilizada inmediatamente después del entrenamiento; rango de respuesta 1–7
Software estadístico SPSS	IBM Corp.	IBM SPSS Statistics versión 29.0	Utilizado para estadísticas descriptivas, ANOVA, ANOVA de Welch, pruebas de chi-cuadrado y verificación de supuestos
Archivo de sintaxis estadística	Archivo generado por el estudio	Archivo de sintaxis de R, Versión 1.0	Utilizado para reproducir la limpieza de datos, modelos de efectos mixtos, ANOVA, análisis de correlación y generación de resultados
Módulo de exportación de registros del sistema	Función de exportación desarrollada por el estudio	Versión 1.0, bloqueada antes de la recolección formal de datos	Exporta la hora de inicio de la tarea, hora de finalización, estado de finalización, selecciones de objetos, respuestas a peligros, errores de ruta e interrupciones
Conjunto de datos a nivel de equipo	Archivo generado por el estudio	team_level_dataset.csv	Contiene las puntuaciones de coordinación evaluadas por observadores e indicadores del proceso de la tarea a nivel de equipo
Sistema de seguimiento de realidad virtual	Proveedor comercial de hardware de realidad virtual	Compatible con el casco y controladores seleccionados	Utilizado para rastrear la posición del participante y el movimiento de las manos
Entorno virtual de entrenamiento	Software de entrenamiento personalizado	Versión 1.0, bloqueado antes de la recolección formal de datos	Presenta el escenario colaborativo de logística de emergencia y navegación espacial
Módulo de comunicación de voz	Módulo de comunicación integrado o incorporado	Versión bloqueada antes de la recolección formal de datos	Utilizado para los canales de comunicación de voz asignados al equipo