Impulso a la ciencia forense agrícola mediante la innovación pedagógica: desarrollo de un módulo de capacitación sobre la diferenciación del origen geográfico de Ubi “Kinampay” asistida por aprendizaje automático

Resumen

El creciente énfasis en la trazabilidad y autenticidad de los alimentos ha incrementado la demanda de técnicas analíticas avanzadas capaces de verificar tanto el origen geográfico como la identidad varietal de cultivos premium. En el contexto filipino, la ubi ‘Kinampay’ (Dioscorea alata L.) se considera un producto culturalmente significativo y económicamente valioso, pero sigue siendo susceptible a la identificación errónea y al fraude con motivos económicos. Si bien métodos como la fluorescencia de rayos X (XRF) y el análisis de isótopos estables presentan soluciones viables para la verificación forense, su adopción se ve obstaculizada por la escasez de profesionales cualificados y la ausencia de programas de formación formalizados. Este estudio responde a esa necesidad mediante el diseño y la evaluación de un módulo de formación basado en competencias, adaptado a profesionales de la ciencia que trabajan en aplicaciones forenses nucleares relacionadas con la agricultura. Basándose en los principios de la Teoría del Aprendizaje Transformativo de Mezirow y el Ciclo de Aprendizaje Experiencial de Kolb, la formación integra pedagogías de aprendizaje para adultos con contenido específico del dominio. Se empleó un diseño de investigación de desarrollo con métodos mixtos, que combinó la validación de expertos mediante una evaluación en escala Likert con información cualitativa obtenida mediante el análisis temático de entrevistas. Los resultados mostraron una sólida concordancia en las dimensiones clave, como la coherencia del contenido, el diseño instruccional, los recursos visuales y el refuerzo de la identidad científica. Los datos cualitativos destacaron la claridad, la precisión científica y la relevancia del módulo para la práctica profesional, a la vez que señalaron la necesidad de mejorar la carga cognitiva y la usabilidad de la interfaz. En general, el módulo demuestra solidez pedagógica y validez técnica, lo que lo posiciona como una solución escalable para el desarrollo de capacidades institucionales en trazabilidad agrícola. Las recomendaciones estratégicas se centran en la mejora del módulo y su alineación con marcos de políticas como la protección de las Indicaciones Geográficas (IG).