Comprender las formas en que diferentes personas perciben y aplican el conocimiento adquirido, especialmente al conducir, es un área importante de estudio. Este estudio introdujo un novedoso sistema de conducción basado en realidad virtual (RV) para determinar los efectos de la carga neurocognitiva en la transferencia de aprendizaje. En el experimento, se presentaron rutas fáciles y difíciles a los participantes, y el sistema de RV es capaz de registrar la mirada, la dilatación de la pupila, la frecuencia cardíaca, así como los datos de rendimiento de conducción. Por lo tanto, el objetivo principal aquí es aplicar la fusión de datos multimodales, varios algoritmos de aprendizaje automático y métodos analíticos estratégicos para medir la carga neurocognitiva para la clasificación de usuarios. Un total de noventa y ocho (98) estudiantes universitarios participaron en el experimento, de los cuales cuarenta y nueve (49) eran participantes masculinos y cuarenta y nueve (49) eran participantes femeninas. Los resultados mostraron que los métodos de fusión de datos lograron una mayor precisión en comparación con otros métodos de clasificación. Estos hallazgos resaltan la importancia del monitoreo fisiológico para medir la carga mental durante el proceso de transferencia de aprendizaje.