La agricultura de precisión, basada en el uso de tecnologías avanzadas como el Internet de las Cosas (IoT), sensores y actuadores, se ha convertido en un pilar fundamental para la optimización de los recursos agrícolas y la sostenibilidad en el manejo de cultivos. Sin embargo, los planes de estudio tradicionales en Ingeniería Agronómica han ofrecido, hasta ahora, una formación limitada en estas tecnologías emergentes, lo que ha generado la necesidad de adaptar la enseñanza agronómica a las nuevas realidades del sector agrícola.

Este proyecto busca cerrar la brecha entre la formación teórica en agronomía y las demandas tecnológicas del mercado laboral, mediante la implementación de un enfoque innovador en la enseñanza, que integre el uso de herramientas de programación,  sensorización y automatización, en los programas de formación agronómica.

El uso de los microcontroladores Arduino y ESP32 como herramientas para la enseñanza de la programación y la automatización en la agricultura de precisión, combinado con tecnologías de desarrollo y monitoreo para IoT y electrónica, como Thingsboard, Arduino Cloud o Grafana, para la visualización y gestión remota, ofrece un enfoque multidisciplinar que fomenta la integración de lo digital con lo agronómico. Este proyecto introduce, además, un componente de análisis de datos en tiempo real y la transformación de estos en variables agronómicas mediante métodos de regresión, lo que añade una capa de profundidad en la enseñanza de los estudiantes.

• Innovación pedagógica: Incorporar un enfoque práctico basado en la resolución de problemas reales mediante el uso de tecnologías IoT, sensores y actuadores, transformando la enseñanza tradicional de la agronomía.
• Desarrollo de competencias tecnológicas: Capacitar a los estudiantes en la configuración y uso de plataformas como Arduino, ESP32, y tecnologías de graficación para el control y monitoreo remoto de variables agronómicas.
• Transformación de datos en variables agronómicas: Capacitar a los estudiantes en la conversión de datos de sensores en información agronómica útil, mediante la implementación de un análisis de regresión en los códigos de programación.
• Conexión con el entorno laboral: Preparar a los estudiantes para el mercado laboral mediante la aplicación de tecnologías que ya se están utilizando en la agricultura moderna, como sensores de suelo, automatización del riego y gestión del clima en invernaderos.
• Desarrollo de habilidades de análisis de datos: Enseñar a los estudiantes a interpretar y analizar datos generados por sensores en el contexto agrícola, permitiéndoles obtener conclusiones y tomar decisiones informadas basadas en evidencia cuantitativa.
• Fomento del trabajo colaborativo y la interdisciplinariedad: Promover el trabajo en equipo e integrar conocimientos de agronomía, tecnología, y matemáticas para desarrollar soluciones completas a problemas agrícolas, fomentando la colaboración entre disciplinas.
• Evaluación de impacto y mejora continua: Inculcar en los estudiantes la habilidad de evaluar el impacto de las tecnologías aplicadas (como el ahorro de agua y energía) y fomentar una mentalidad de mejora continua para optimizar los resultados en sus proyectos agronómicos.

1. Aprendizaje activo y contextualizado:

• Al integrar tecnologías IoT y herramientas de monitoreo agronómico, los estudiantes aplican conocimientos en proyectos prácticos que simulan problemas del mundo agrario, lo que facilita un aprendizaje más significativo y retención de conocimientos.
• La práctica de resolución de problemas reales y el uso de tecnología avanzada mejora el entendimiento y la aplicación de conceptos agronómicos, superando la brecha entre teoría y práctica, una deficiencia común en la enseñanza tradicional.

2. Incremento en la motivación y el compromiso de los estudiantes:

• El enfoque práctico y tecnológico de la propuesta aumenta la motivación de los estudiantes, ya que ven la aplicabilidad directa de lo que aprenden y logran resultados tangibles. Esto es especialmente útil para reducir la apatía y el desinterés, que pueden influir negativamente en el rendimiento académico.
• La propuesta impulsa la motivación de los estudiantes al plantearles retos prácticos en contextos reales que requieren pensamiento innovador y capacidad para resolver problemas.

3. Desarrollo de competencias tecnológicas en un entorno cambiante

• La propuesta fomenta el desarrollo de habilidades en el uso de sensores, plataformas de monitoreo y análisis de datos, competencias que son cada vez más demandadas en el campo de la agronomía y la agricultura de precisión. Esto no solo mejora los resultados académicos, sino que también reduce la brecha entre la educación y el mercado laboral.
• Al fortalecer las habilidades tecnológicas y analíticas, se preparan estudiantes mejor capacitados y más competitivos, lo que resuelve la deficiencia de preparación técnica avanzada observada en estudios universitarios relacionados con la agricultura.

4. Desarrollo de habilidades de análisis de datos y pensamiento crítico:

• La propuesta incluye el análisis de datos agronómicos reales, lo que capacita a los estudiantes en el manejo e interpretación de información compleja, una habilidad crucial para la toma de decisiones informada.

El proyecto se estructurará en varias fases:

1. Evaluación de la situación actual: Análisis del contenido curricular actual de las titulaciones en Ingeniería Agronómica para identificar las carencias en cuanto a formación tecnológica.
2. Implementación de nuevas tecnologías: Introducción de las placas Arduino y ESP32 en las asignaturas relacionadas con la electrónica y agricultura de precisión, con la integración de sensores de suelo-planta-atmósfera y actuadores (como relés para el control de ventiladores y ventanas automáticas en invernaderos).
3. Uso de plataformas IoT: Introducción de tecnologías de graficación para el control y monitoreo remoto de variables agronómicas, permitiendo que los estudiantes puedan interactuar con los sistemas de manera remota a través de sus dispositivos móviles.
4. Transformación de variables: Enseñanza de técnicas para convertir datos digitales y analógicos en variables agronómicas útiles, utilizando algoritmos de regresión que proporcionen información clave para la toma de decisiones en la agricultura.
5. Trabajo en grupos: Los estudiantes trabajarán en grupos para diseñar, implementar y gestionar sus propios sistemas de monitoreo y control agronómico, promoviendo el trabajo colaborativo y el desarrollo de competencias prácticas.
6. Evaluación y mejora continua: El proyecto incluye una fase de evaluación mediante encuestas y análisis de resultados de los estudiantes, que permitirá ajustar y mejorar la implementación de las tecnologías en futuras ediciones.

VISITAS

Además, como parte integral del proyecto, se organizarán visitas a instituciones líderes en innovación educativa y tecnológica para enriquecer la experiencia de los participantes y fomentar la transferencia de conocimientos.

• Cuestionarios a los estudiantes: Se realizarán encuestas al inicio y al final del curso para evaluar la evolución de los conocimientos y la adquisición de competencias tecnológicas.
• Evaluación de proyectos: Los grupos de estudiantes presentarán sus proyectos finales, los cuales serán evaluados por su capacidad para integrar sensores y actuadores en un sistema completo de monitoreo agrícola.
• Análisis de impacto: Se realizará un análisis estadístico de los resultados para medir el impacto del proyecto en la formación de los estudiantes, utilizando indicadores clave como el nivel de competencia en programación, el uso de sensores y la aplicación de conceptos agronómicos.

Resultados esperados:

• Mejora de la formación tecnológica de los estudiantes: Los estudiantes adquirirán habilidades en programación, electrónica y sensorización aplicadas a la agricultura, lo que mejorará significativamente su preparación para el mercado laboral.
• Optimización del uso de recursos agrarios: Los sistemas que los estudiantes implementen permitirán un mejor manejo del agua, energía y otros insumos agrícolas, promoviendo la eficiencia y sostenibilidad.
• Capacitación en nuevas tecnologías: Los estudiantes aprenderán a utilizar plataformas de visualización y control remoto como Thingsboard, habilidades cada vez más demandadas en el campo de la agricultura de precisión.
• Conexión teoría-práctica: Este proyecto permitirá a los estudiantes aplicar los conceptos teóricos adquiridos en clase en proyectos prácticos, generando un aprendizaje más significativo y relevante.

• Reestructuración de la guía de la asignatura y de otras.

• Manual práctico: Documentos detallados que recogen los métodos y estrategias aplicadas en el proyecto. Estos manuales no solo sirven de apoyo para el estudiante, si no también constituyen un elemento de consulta para otros profesores.

• Conceptualización de un modelo teórico: esto permitirá la extensión y escalabilidad del proyecto educativo a lo largo de los años. Para ello es fundamental tener en cuenta la adaptabilidad, colaboración y mejora continua. La idea es que esté contextualizado en el EU Green Comp Framework, entre otros [1].
• Recursos educativos innovadores: Este proyecto generará materiales educativos diseñados para potenciar el aprendizaje autónomo, experiencial y práctico de los estudiantes. Estos recursos incluyen videos educativos dinámicos, tutoriales interactivos y simulaciones inmersivas accesibles a través de diversas plataformas digitales y sitios web. Con un enfoque en el aprendizaje activo, estos recursos están concebidos para adaptarse a distintos estilos de aprendizaje y maximizar la flexibilidad, permitiendo a los estudiantes explorar conceptos en profundidad y a su propio ritmo.
• Informes de evaluación y resultados: La evaluación del aprendizaje se llevará a cabo a través de entregables progresivos que permitirán medir el desarrollo de conocimientos y habilidades de los estudiantes de forma continua. Estos entregables, diseñados para ser eminentemente prácticos, incluirán trabajos tanto individuales como en equipo (3-5 personas), promoviendo el aprendizaje colaborativo y la aplicación de conocimientos en contextos reales. Cada entregable será evaluado por los docentes, y sus resultados se incorporarán a los análisis estadísticos finales, proporcionando datos precisos sobre el impacto de la metodología en el desarrollo competencial de los estudiantes.
• Valoración final mediante encuestas estudiantiles: Al concluir el proyecto, se llevará a cabo una evaluación global a través de encuestas dirigidas a los estudiantes. Estas encuestas recogerán sus opiniones y experiencias sobre el impacto de los recursos educativos, las metodologías prácticas y tecnológicas, y el proceso de evaluación progresiva. El objetivo es obtener una retroalimentación directa sobre cómo estos elementos contribuyeron a su motivación, compromiso, y desarrollo de habilidades prácticas y colaborativas. Los resultados de estas encuestas serán analizados para identificar áreas de éxito y posibles mejoras, permitiendo ajustar y optimizar futuras implementaciones del proyecto en otros Grados y Máster.

[1] https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC128040

• Este proyecto está diseñado para ser replicable en otras asignaturas y facultades, tanto dentro de la UPM como en otras instituciones. Además, se prevé la creación de uno o dos artículos académicos basados en la experiencia, con el objetivo de publicarlo en revistas indexadas al índice JCR, con lo que se logrará una mayor difusión del proyecto a nivel internacional.
• Participación en el VII Congreso Internacional de Educación Ambiental (Madrid, 03/2025).
• Noticias breves y publicaciones en RRSS, redactadas para el portal de la ETSIAAB o UPM, que resuman los principales logros y novedades del proyecto, permitiendo a toda la comunidad universitaria conocer su impacto y avances.

Para el desarrollo y fortalecimiento del proyecto de innovación educativa, se han planificado colaboraciones estratégicas con instituciones externas de alto prestigio. Se trabajará con centros de formación y laboratorios de investigación reconocidos por sus enfoques innovadores en aprendizaje tecnológico y desarrollo de proyectos. Está previsto realizar experiencias en el Campus 42, un espacio innovador de la empresa Telefónica, que aplica una metodología de educación basada en proyectos, y en el Laboratorio Agronómico del Real Madrid en Valdebebas.