O uso da realidade virtual na formação de trabalhadores: uma revisão sistemática da literatura.

Resumo

A construção civil é um dos setores mais relevantes da economia brasileira, sendo responsável por cerca de 7 milhões de postos de trabalho formais e informais em 2023 (CBIC, 2024). Contudo, a escassez de mão de obra qualificada ainda representa um grande desafio, impactando diretamente a produtividade e a segurança nos canteiros de obras. Em 2023, foram registrados 15.476 acidentes apenas no setor de construção de edifícios (MTE, 2024), o que reforça a urgência de melhorias nos métodos de capacitação. Nesse contexto, a Realidade Virtual (RV) desponta como tecnologia promissora para o treinamento de trabalhadores, permitindo a simulação segura de ambientes de alto risco.
Este trabalho apresenta uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) visando analisar como a RV tem sido aplicada no treinamento de trabalhadores da construção civil, com ênfase em riscos críticos como quedas, choques elétricos e esmagamentos. A metodologia adotada seguiu as diretrizes PRISMA e a estratégia PICo (Jidong et al., 2021), abrangendo seis bases de dados internacionais: ScienceDirect, Scopus, Compedex, IEEE Xplore, SpringerLink e Web of Science. Os critérios de inclusão e exclusão foram definidos previamente, resultando na seleção de 28 artigos publicados entre 2015 e 2025.
A análise dos resultados revelou um aumento significativo nas publicações sobre o tema, principalmente entre 2022 e 2024. A maioria dos estudos utiliza treinamentos imersivos com feedback em tempo real e análise de comportamento, como demonstrado por Abotaleb et al. (2022) e Eiris, Gheisari e Esmaeili (2020), promovendo melhor engajamento e retenção do conteúdo de segurança.
Para o desenvolvimento das simulações analisadas, com base na utilizaçãode dados reais, como registros de ocorrências, como do OSHA, NIOSH e CPWR (Isingizwe; Eiris; Al-Bayati, 2024), e em modelagens 3D exportadas por softwares como Autodesk Revit, 3ds Max e SketchUp. A renderização dos ambientes foi majoritariamente feita com o motor gráfico Unity 3D, programado em C# (Shi et al., 2019; Liu et al., 2024). A execução das simulações utilizou dispositivos como Oculus Quest, HTC Vive, que garantem maior imersão e controle nas interações com os ambientes (Alzarrad et al., 2024).
No quesito avaliação do aprendizado, os estudos aplicaram testes pré e pós-treinamento, com destaque para o uso da escala Likert, do System Usability Scale (SUS) e do modelo Technology Acceptance Model (TAM) (Jacobsen et al., 2022; Liu et al., 2024). Métodos estatísticos como teste t, ANOVA e análise de regressão foram empregados para medir a eficácia dos treinamentos (Shi et al., 2019; Getuli et al., 2024). Os resultados demonstram melhorias significativas na percepção de segurança, na navegação pelos ambientes simulados e na identificação de riscos.
Apesar dos avanços, as pesquisas apresentam limitações importantes. A principal diz respeito à ausência de validação prática em canteiros de obras reais, o que dificulta a generalização dos resultados. Muitos estudos utilizam apenas estudantes ou estagiários como participantes, deixando de fora a população-alvo real dos treinamentos. Além disso, os altos custos de implementação e a necessidade de dispositivos e softwares específicos ainda dificultam a escalabilidade das soluções propostas.
Mesmo com essas barreiras, a literatura aponta a RV como ferramenta eficaz para treinamentos de segurança, promovendo não apenas maior motivação entre os usuários, mas também uma compreensão mais aprofundada dos procedimentos e riscos. A integração com BIM e sensores comportamentais fortalece a capacidade de personalização dos treinamentos, o que pode contribuir para maior efetividade em situações reais de trabalho (Getuli et al., 2024).
Por fim, conclui-se que a RV é uma inovação relevante e aplicável à formação de trabalhadores da construção civil. Como sugestão para estudos futuros, recomenda-se a realização de aplicações práticas em canteiros reais, com trabalhadores em atividade, bem como a ampliação da integração da RV com tecnologias adaptativas e sistemas responsivos.