Libro Descubriendo El Cerebro Que Aprende En El Aula

  • Uploaded by: Sergio Cristerna Lizarraga
  • 0
  • 0
  • January 2021
  • PDF

This document was uploaded by user and they confirmed that they have the permission to share it. If you are author or own the copyright of this book, please report to us by using this DMCA report form. Report DMCA


Overview

Download & View Libro Descubriendo El Cerebro Que Aprende En El Aula as PDF for free.

More details

  • Words: 50,338
  • Pages: 184
Loading documents preview...
DESCUBRIENDO UN CEREBRO QUE APRENDE EN EL AULA

Compiladores Dr. Mario Morales Navarro (Ph.D.) Dr. Héctor Burgos Gallegos (Ph.D.)

DESCUBRIENDO UN CEREBRO QUE APRENDE EN EL AULA

© Editorial Universidad de Santiago de Chile Av. Libertador Bernardo O'Higgins Nº 2229 Santiago de Chile Tel.: 56-2-27180080 www.editorial.usach.cl [email protected] © Mario Morales Navarro © Héctor Burgos Gallegos Inscripción Nº 259.378 I.S.B.N.: 978-956-303-302-1 Diagramación y diseño: Andrea Meza Vergara Diseño de portada: Gloria Otárola Rums Deco Diseño Primera edición, noviembre 2015 Impreso en Gráfica LOM Ninguna parte de esta publicación puede ser reproducida, almacenada o transmitida en manera alguna ni por ningún medio, ya sea eléctrico, químico o mecánico, óptico, de grabación o de fotocopia, sin permiso previo de la Editorial. Impreso en Chile.

Agradecimientos

Nuestro primer agradecimiento es hacia nuestros estudiantes y profesionales con quienes hemos compartido ideas, prácticas y experiencias que hoy comienzan a consolidarse en este Libro. En seguida, al Consejo de la Escuela de Psicología de nuestra Facultad de Humanidades de la Universidad de Santiago de Chile por su apoyo, aliento y precisiones técnicas. A las autoridades de la Universidad de Santiago de Chile, que han aportado con la posibilidad de editar esta primera versión de un anhelo que comienza a cristalizar, cual es, en constituir un Centro de Estudios en esta conjunción disciplinar entre la Educación, la Psicología y la Neurociencia. Al personal administrativo y auxiliar por su disposición en atender las urgencias que demandaron la edición de este libro. A Glorius Producciones y Diseño, por la imagen de la portada.

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Índice

Prólogo

11

Introducción

13

Capítulo 1. Visión Contextual Neurociencia y Aprendizaje

17

Temática 1. Las bondades del cerebro para su aplicación en el aula. M. Morales

19

Temática 2. Más allá de la socialización. Un aporte de las Neurociencias a la comprensión del fenómeno educativo. V. Molina

39

Temática 3. Hacia un cerebro que aprende. H. Burgos & A. Castillo

63

Capítulo 2. Variables que influyen en el Aprendizaje

93

Temática 4. Influencia del contexto y de la disposición en el aprendizaje humano: evidencia desde la electroencefalografía. N. Aldunate

95

Temática 5. Los ritmos de aprendizaje del cerebro en el contexto educativo. M. Garrido

109

Temática 6. Aprendizaje y plasticidad neuronal. M. Zeise y B. Morales

135

9

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Capítulo 3. Propuesta de Aplicación en el Aula

151

Temática 7. La autorregulación del aprendizaje: su implicancia desde las funciones ejecutivas. S. Fuentes & P. Rosário

153

Conclusión Final

179

Glosario

181

10

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Prólogo

La Neurociencia, como disciplina ya se ha instalado en múltiples áreas. Obviamente, ha cruzado varios ámbitos, no sólo en las ciencias biológicas, sino también en las ciencias sociales y humanas en particular, con información relevante que permite comprender los procesos internos de los individuos. Así, la Escuela de Psicología de la Universidad de Santiago de Chile ha reunido un grupo de investigadores que, más allá de las líneas de especialización que pudieran sustentar sus investigaciones, han ampliado sus horizontes para establecer un nexo entre las actividades de aula, a nivel educacional y los aportes de la Neurociencia a los múltiples procesos vinculados al aprendizaje. La Escuela de Psicología aporta de esta forma, a un acercamiento de la Neurociencia al campo de la Educación, que ha cobrado fuerza en otras latitudes. En Chile existen avances, no obstante conservan una fuerte vinculación a las bases biológicas. Por tanto, este libro pretende orientar los aportes neurocientíficos que pueden ser aplicados directamente en la actividad de los docentes, en cualquier nivel educacional, desde el prebásico hasta el universitario. Por otra parte, es uno de los primeros productos que permiten comenzar con una línea de investigación en Psicología Educacional, donde los aportes de esta ciencia serán incorporados. De esta forma, la pretensión de originar un Centro de Investigación, que pueda recoger información de las múltiples variables que inciden en el aprendizaje, puede ser trascendente, en momentos en que los cambios tecnológicos, sociales y ambientales son vertiginosos. Agradecemos a los investigadores que nos entregan sus aportes a esta visión que se inicia en nuestra Escuela de Psicología, por una parte. Por otra, agradecemos a los lectores que puedan interesarse en esta 11

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

temática y, estamos ciertos que será de utilidad en el ámbito donde sea su desempeño. Muchas gracias

Mario Morales Navarro Director Escuela de Psicología Universidad de Santiago de Chile

12

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Introducción

“Al contrario de lo esperado por algunos, el análisis biológico es improbable que merme nuestra fascinación por el pensamiento o que se trivialice en éste, reduciendo estas cuestiones a términos de biología molecular. La articulación de las disciplinas, la Biología y la Psicología Cognitiva, representa la emergente convicción de que las descripciones científicas de la mente, en varios niveles diferentes, contribuirán eventualmente a una comprensión biológica y unificada de la conducta y sus procesos subyacentes”. Eric Kandel, Premio Nobel de Medicina, 2000.

La fascinación que provoca un viaje hacia un universo, lleno de sorpresas y azares, nos hace remontarnos hacia períodos psicoevolutivos muy tempranos en nuestra niñez. Las pupilas se abren a la exploración y nos sumergimos con cierto vértigo, pero expectantes, con ciertas convicciones y muchas interrogantes a la vez. Quizás nuestros antepasados, al mirar el firmamento, advirtieron la inmensidad de las constelaciones. Algunos fijaron su atención en el número de estrellas, unas más brillantes, otras más difusas. Pareciera obvio el observar un cielo estrellado. Si por el contrario, observáramos el espacio entre las estrellas, como dice un trovador, pensar en lo imposible porque de lo posible se sabe mucho más, o en una canción escuchar los silencios y no las notas… Esa quizás ha sido nuestra intención al escribir estos artículos, una primera aventura en un terreno incipiente que ya comienza a emerger en muchas latitudes. Entonces, más que mirar neuronas y neuroglía en el cerebro, debiéramos fijarnos en el espacio que existe entre ellas, que permite la transformación de las neuronas, aspecto base para comprender el proceso de aprendizaje. Demás está decir que los avances en Neurociencia han transversalizado varias áreas, otorgan13

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

do una base para la comprensión de la conducta, algunas patologías, la personalidad, los afectos… La pregunta es, ¿de qué sirve conocer bases biológicas si éstas no son aplicadas en contextos de desempeño humano? Así hemos iniciado un camino para aportar humildemente, una visión de acercamiento entre la Psicología, la Educación y la Neurociencia, orientada al fenómeno de aprender. Es un esfuerzo que pretende acercar esta visión al aula, hacia aquel laboratorio de vida que es una sala de clase, donde los procesos cognitivos, afectivos y conductuales contribuyen en la formación de las personas, en un proceso de constante interrelación. En este sentido, no es un libro de biología, pero trata asuntos biológicos aplicados al aula y a los fenómenos de aprendizaje que son desarrollados en un proceso educativo. Así, términos como neuroplasticidad, funciones ejecutivas, autorregulación, emociones, cronotipos, complejidad, sociogenética, son entrelazados en diversas visiones para aportar a la comprensión del fenómeno de aprender, en especial en una interacción donde el sujeto que aprende, lo dispone a escalar un eslabón hacia su formación como persona. El libro está organizado en tres capítulos: Una visión contextual del fenómeno de aprender, luego la examinación de procesos específicos y una propuesta de aplicación para el desarrollo en los contextos educativos. En la visión contextual son incorporados tres temáticas. La primera está orientada a describir los avances, en términos muy generales, respecto a temas que están siendo incorporados a la Educación y la Psicología. Los períodos críticos o ventanas de oportunidades que abre el conocimiento de las bases biológicas del aprendizaje, en esta materia existe una importante evidencia que está siendo considerada con mayor frecuencia en los contextos educativos. No obstante, también se advierte de algunos “neuromitos”. La segunda temática, trata la discusión de los alcances en la definición de educación, contrastando visiones dentro de un marco epistemológico. Ello es relevante, ya que están confluyendo, al menos tres grandes disciplinas o ciencias, como son la Educación, la Psicología y la Neurociencia, sin dejar de lado la 14

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

incorporación de otras, en una visión desde la complejidad y la integralidad de procesos como la enseñanza, el aprendizaje y el desarrollo en tanto y en cuanto individuación. Concluye con una discusión en torno al objeto de la educación, que no solo es socializar si no que individuar, en una armoniosa articulación. La tercera temática, explica los procesos cognitivos, afectivos y conductuales de un individuo en torno al aprender. Por una parte explica los diferentes centros de procesamiento de la información y como éstos son devueltos al ambiente en forma de conducta. Por tanto, aborda las respuestas simples como las reflejas, las psicoafectivas, como la motivación y las emociones y las sociocognitivas vinculadas a procesos sensoperceptivos, de la comprensión y las funciones ejecutivas vinculadas a la metacognición. Concluye con el rol de esta morfofuncionalidad del sistema nervioso centrada en el fenómeno de aprender. En segundo capítulo trata de algunas variables que afectan el aprendizaje. Son reportadas tres temáticas en esta primera edición. Una de ellas es la revisión desde la evidencia electrofisiológica, de cómo el contexto ambiental y la disposición psicoafectiva del individuo, influyen en la comprensión de los estímulos del medio. Justamente este proceso cognitivo incide en el aprendizaje y puede conectarse a otros fenómenos de mayor complejidad. La integralidad del funcionamiento cerebral toma información de numerosas áreas sensoperceptivas que son integradas para constituir una conceptualización explicativa susceptible de ser comunicada. La segunda es más específica, dado que explica las particulares características del individuo, vinculando los ritmos biológicos, en especial los circadianos que inciden en su desempeño diario, en este caso en el aula. Por ejemplo, existen horas en el día que son de mayor productividad en los individuos, otras permiten el desarrollo de un determinado tipo de inteligencia o de efectividad en la toma de decisiones adaptativas. Es discutido el hecho de que, las planificaciones educativas, no contemplan los cronotipos de los individuos, al menos en términos generales para promover mejores desempeños, por lo cual no son incluidas en las sesiones de aula. El sistema nervioso ha adaptado su funcionamiento a los ritmos repetitivos del ambiente, por lo cual existen liberaciones de hormonas y neurotransmisores que influyen en nuestros procesos cognitivos, 15

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

afectivos y conductuales. Finalmente, es abordada la temática de la neuroplasticidad, como un fenómeno neuronal que explica por qué el cerebro es un órgano que está adaptado para el aprendizaje. Ello ha sido evidenciado por técnicas electrofisiológicas y pueden tener un correlato conductual, en especial en el desempeño cognitivo y afectivo. Esta posibilidad neuronal o de las estructuras nerviosas, explica que una neurona cambia constantemente, en relación a la información que ingresa al sistema, por lo cual se ha acuñado el término de plasticidad, porque implica cambios moleculares, celulares y energéticos importantes que inciden en el aprendizaje. Finalmente, el tercer capítulo trata la temática del proceso de autorregulación del aprendizaje y sus correlatos neurobiológicos, en especial en las funciones ejecutivas. Este tema, muy incipiente en Chile, es un aporte para su aplicación en el aula, como una estrategia metacognitiva que favorece los procesos autónomos del aprendizaje. Si una persona pudiera planificar, dirigir y evaluar sus procesos de aprendizaje, estamos frente a un estudiante autorregulado. Justamente estos procesos son de alta complejidad y están integrados en la corteza prefrontal fundamentalmente, donde son más conocidos como funciones ejecutivas en el ámbito neuropsicológico. Este capítulo describe el proceso autorregulador y aporta evidencia de su efectividad en diversos ámbitos, desde el nivel prebásico hasta el universitario. El libro concluye con algunos conceptos a considerar, para una posible aplicación. Proyecta nuevas investigaciones multidisciplinarias para aportar desde la Neurociencia u otras disciplinas, a los procesos educativos, en especial el aprendizaje y su gestión en Centros Educacionales. Finalmente, el libro incorpora un pequeño glosario que aporta a la comprensión de los contenidos. Bienvenidos a esta aventura

Mario Morales N. y Héctor Burgos G. Editores y Compiladores

16

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Capítulo 1 Visión Contextual Neurociencia y Aprendizaje

Temática 1 Las bondades del cerebro para su aplicación en el aula. M. Morales Temática 2 Más allá de la socialización. Un aporte de las Neurociencias a la comprensión del fenómeno educativo. V. Molina Temática 3 Hacia un cerebro que aprende. H. Burgos & A. Castillo

17

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Temática 1 Las bondades del cerebro para su aplicación en el aula Dr. Mario Morales N. (Ph.D.)

Introducción Durante las últimas décadas las investigaciones en Neurociencia han generado un cúmulo de conocimientos que la educación no puede dejar de considerar, sobre todo cuando comenzamos en Chile un proceso de reforma educacional. La calidad de la educación es uno de los objetivos que más preocupa, lo que se traduce en un gran desafío, dirigido hacia el logro de aprendizaje de todos los estudiantes. El sistema educativo debe sostenerse en nuevos paradigmas, actualizarse y responder a las demandas de la sociedad, aún hay pilares que fundamentan la educación y que pertenecen al siglo XIX, los profesores y directivos en general han sido formados en el siglo XX, y gran parte de nuestros alumnos que se encuentran es nuestras escuelas pertenecen al siglo XXI, lo que genera una brecha muy amplia en el sistema, entre estos agentes. La última década del siglo XX y la primera del siglo XXI, han sido períodos de transformaciones en diversas áreas. Majó y Marqués (2002), nos plantean una serie de cambios que han ocurrido en estas dos últimas décadas, lo que han generado diferencias en un nuevo orden social, afectando la mayoría de los países del mundo. Una sociedad de la información, donde la comunicación, la tecnología, el conocimiento han llegado al alcance de muchos ciudadanos y por otra parte, han surgido otras demandas que la educación debe atender. Los autores mencionados, enumeran varias tendencias que caracterizan a nuestra actual sociedad en el aspecto sociocultural: avances científicos, redes de información, integración cultural, formación de grandes metrópolis, baja natalidad, constitución familiar, mayor presencia de la mujer en el mundo laboral, formación continua, relativismo ideológico y valórico. En el plano económico, destacan crecientes desigualdades en el desarrollo de los países, globalización económica, continuos 19

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

cambios en las actividades económicas, uso de las nuevas tecnologías en casi todas las actividades humanas, incremento de las actividades que se hacen a distancia, consolidación del neoliberalismo económico, profundos cambios en el mundo laboral, creciente emigración, mayor conciencia de los problemas ambientales. En el aspecto político, se menciona: paz entre las grandes potencias, se multiplican los focos terroristas, consolidación de la democracia (en algunos países más que en otros), mayores conexiones entre países. Todo lo anterior requiere repensar la educación (UNESCO, 2004). Un sistema que pueda construirse a partir de esta nueva realidad, con mayor flexibilidad para adaptarse a los nuevos contextos que se nos ofrecen, la adquisición de conocimientos que le permita al niño y al joven enfrentar nuevos desafíos, transferir los contenidos aprendidos, desarrollar en el aprendiz la autonomía y la actitud permanente hacia el aprendizaje y el desarrollo de competencias relacionadas con la convivencia y las relaciones sociales, considerando en toda su magnitud la educación ciudadana. La Neurodidáctica es la ciencia que fusiona por una parte la didáctica y por otra, la Neurociencia. De acuerdo a Paniagua (2013), la Neurodidáctica es una rama de la pedagogía basada en las Neurociencias, que otorga una nueva orientación a la educación. Es la unión de las ciencias cognitivas y las Neurociencias con la educación. Su propósito es diseñar estrategias didácticas y metodológicas más eficientes que promuevan un mayor desarrollo cerebral, (mayor aprendizaje) en términos que los educadores puedan interpretar. La Neurociencia nos señala que no existen dos personas que piensen, decidan o actúen de la misma forma. Este hecho es un hito importante en la educación, debido a que nos permite comprender la diversidad basada en el funcionamiento cerebral, lo que nos debe llevar a pensar en un cambio paradigmático en el campo educativo, que influirá en todas las áreas de la educación. Por lo tanto, Paniagua (2013), señala que la Neurodidáctica permitiría otorgar respuestas a la diversidad de sujeto que aprende, a través de un sistema inclusivo, enriqueciendo el número de conexiones neurales, su calidad y capacidades funcionales, a través de interacciones, que se generarían durante 20

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

toda la vida, lo que determinaría el cableado neuronal y una mayor cantidad de interconexiones del cerebro. Esta fusión nos permite que el docente pueda tener el dominio conceptual y metodológico para enfrentar el desafío frente a la mente humana para alcanzar la relación entre la motivación y el aprendizaje encaminados a un desarrollo personal de mayor integralidad. Los estudios en Neurociencia nos han iluminado para entender los complejos procesos cognitivos que son fundamentales y que se encuentran implicados en todo aprendizaje: atención, memoria y emoción. Actualmente, los estudios de Damasio (2008), Gluck, Mercado y Myers (2009), Mora (2013), (2009), Grieve, (1997) nos permiten conocer cuáles son los mecanismos necesarios para conocer de manera más amplia, cómo es nuestro cerebro, cómo aprende, cómo procesa, registra, conserva y evoca la información, qué estrategias son necesarias para que se almacene el conocimiento y posteriormente se pueda recuperar, y comprender qué rol juegan las emociones en el proceso de aprendizaje. En estrecha relación con el paradigma cognitivista, los investigadores han estado trabajando diferentes aspectos de tipo neurológicos, psicológicos y pedagógicos en conexión con los procesos de enseñanza y aprendizaje en la sala de clase, Souza (2010), Doidge (2008). Estos estudios nos entregan aporte sustantivos que debe considerarse en los distintos enfoques educativos, relacionados con la formación de profesores, en el plano curricular, en los procesos evaluativos, entre otros. Por lo cual, si pensamos en un futuro escenario de una reforma educacional, la formación pedagógica debiera considerar los avances de la interconexión entre ambas disciplinas: la pedagogía y las Neurociencias. Las investigaciones que se han realizado sobre el cerebro, durante estas últimas décadas, han sido tema central en los congresos científicos, sin embargo, el acceso y su aplicación en las aulas aún no han tenido frutos que favorezca el aprendizaje de los estudiantes. Hay preocupación por parte de los distintos actores de los problemas que presentan los alumnos en el sistema escolar, de las inadecuadas prácticas de los docentes, de los climas tensionales que se manifiestan en el 21

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

aula, de los aprendizajes parcelados, de las dificultades en el control de la clase –los que aumentan las conductas disruptivas–, y de la formación que están recibiendo los estudiantes en que se enfatiza lo cognitivo obviando los procesos emocionales que subyacen en el aprendizaje. Hoy más que nunca, nos debemos replantear los paradigmas tradicionales de enseñanza, siguiendo a Kuhn (2004), un paradigma entra en crisis cuando el paradigma que está vigente no logra responder las diversas cuestiones que surgen, siendo incapaz de resolver las anomalías que se presentan. A partir de esta crisis, surgen nuevas formas de concebir las cosas, son creados nuevos métodos de análisis y se replantean nuevos problemas. Hace algunas décadas el paradigma centrado en la enseñanza, que ha prevalecidos muchos años, está paulatinamente, siendo sustituido por el paradigma centrado en el aprendizaje. El aporte de la teoría cognitivista, del modelo constructivista y los hallazgos de las investigaciones sobre cómo aprende el cerebro, son pilares esenciales que nos fundamentan la necesidad de construir este nuevo enfoque, lo que conllevaría a reformular el sistema educativo. Los estudios en Neurociencias, han aportado una variedad de hallazgos relacionados con la capacidad que tenemos los seres humanos para aprender cosas nuevas, formar conexiones neuronales y comprender la capacidad de adaptación y recuperación de las funciones perdidas, mencionado por Bruer, (1997), Caine y Caine (1997), Cameron y Chudler, (2003), Salas (2003), Kandel, Jessell, y Schwartz, (2005). Por otra parte, ha sido confirmado que existirían períodos críticos de desarrollo cerebral y esto puede satisfacerse mediante la incorporación de experiencias sensoriales a los niños, para el desarrollo de diversas áreas cognitivo afectivas. Sin embargo, contrariamente a los anteriores pensamientos al respecto, la privacidad o carencia de esas experiencias, no necesariamente supone la pérdida definitiva de la facultad que tiene el ser humano para aprender, sino que puede ser compensada o fortalecida desde los recursos neuronales disponibles. Ello es graficado por Blakemore y Frith (2007), en su texto Cómo aprende el cerebro, donde señalan algunas curiosidades que son importantes destacar. 22

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

-

La capacidad limitada para que se adquiera el nuevo aprendizaje. Aprender implica formar conexiones neuronales importantes y esto implica cerrar otras que solo distraerían y confundirían. Son innumerables los contenidos que se trabajan durante toda la educación preescolar, básica, media y universitaria. La pregunta central que debemos hacernos es cuánto de estas materias aprendidas han producido conexiones neuronales y cuántas de ellas nunca más han sido utilizadas. Las conexiones que no se usan se pierden, razón por la cual, la práctica, la repetición y la conexión del aprendizaje con la realidad son de una relevancia significativa para que estos aprendizajes se mantengan.

-

Otra de las curiosidades que señalan los autores es que los genes son muy importantes para el aprendizaje pero no son suficientes. La estimulación que la escuela debe asumir es fundamental. Una parte importante de lo que aprendemos en la vida corresponde a los que nos ha entregado la escuela, sin embargo, la estimulación de la familia también se torna un agente importante de aprendizaje.

-

Unido a lo anterior, los entornos culturalmente enriquecidos ocasionan más conexiones que los entornos empobrecidos. Por otra parte, una sobre estimulación, sería contraproducente sino se realiza de manera adecuada. El cerebro en edades tempranas está formándose y son estas etapas del desarrollo que aparecen como el mejor momento para adquirir diversas habilidades, donde la experiencia que vive es clave para su desarrollo. Es importante dejar el tiempo suficiente para que el niño vaya cristalizando lo que ha aprendido.

-

La falta de estimulación sensorial o social, los contextos precarios, la mala nutrición pueden provocar retraso en el desarrollo psicomotor –caminar, hablar– déficit en las áreas cognitivo, emocional y social.

Una de las grandes características del cerebro es su plasticidad, pudiéndose adaptar su actividad y cambiar su estructura de forma significativa a lo largo de la vida, aunque es más eficiente en los primeros años de desarrollo (periodos sensibles para el aprendizaje). Es la 23

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

propiedad que, debido a su flexibilidad, hace posible que el sujeto pueda aprender. Este mecanismo opera de varias formas, unas veces a un nivel de conexión simplemente, otras veces pueden ser generadas, otras eliminadas y su efectividad puede moldearse sobre la base de la información procesada e integrada por el cerebro (OCDE, 2007). Lo que se denomina “huella” generadas por el aprendizaje, serían provocadas por estas modificaciones. El cerebro es capaz de modificarse a través del reforzamiento, el crecimiento, el debilitamiento y la eliminación de conexiones neuronales existentes. Su plasticidad funciona a través de toda la vida y logra sustentar el aprendizaje, razón suficiente para sostener que el ser humano tiene la capacidad de aprender en cualquier etapa de la vida hasta una edad avanzada. Koizumi (2004), señala que la plasticidad se puede clasificar en dos tipos: por una parte, la denominada expectante a la experiencia o la plasticidad expectante, que describe la modificación estructural de inclinación genética del cerebro en la vida temprana y la plasticidad de la experiencia que describe la modificación estructural del cerebro como resultados de la exposición a ambientes complejos durante la vida. La experiencia modifica nuestro cerebro continuamente fortaleciendo o debilitando las sinapsis que conectan las neuronas, generando de este modo, el aprendizaje que es favorecido por el proceso de regeneración neuronal llamado neurogénesis. Los seres humanos somos únicos, aunque la anatomía cerebral sea similar, el cerebro es particular y diverso, producto de nuestros genes y la experiencia que cada organismo ha acumulado. Esto responde y fundamenta que la diversidad es una característica del sistema escolar. La formación curricular de los profesores debe ser capaz de desarrollar competencias que permita enfrentar esta diversidad, a través de estrategias didácticas que considere distintos estilos de aprendizaje, respetar ritmos y enfocar técnicas variadas de evaluación. Este documento tiene como propósito abordar el tema de cómo funciona nuestro cerebro al recibir información y cómo aprovechar al máximo estas bondades para facilitar el aprendizaje en la sala de clases. El conocimiento sobre el cerebro es imprescindible para los profesores, mientras más podamos conocer su funcionamiento, descubriremos 24

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

distintas maneras para que la información que entregamos en nuestras aulas se convierta en conocimiento. El proceso de aprendizaje contempla todo el cuerpo y el cerebro, que asume un rol de receptor de estímulos que se encarga de seleccionar, priorizar, procesar, registrar, evocar información para emitir respuestas motoras, consolidar capacidades y una cantidad innumerables de otras funciones que puede generar el ser humano como proceso adaptativo. El cerebro va generando una red de conexiones entre neuronas, formando una especie de cableado único en cada ser humano, este proceso denominado sinapsis es lo que permite que el cerebro pueda aprender de manera permanente. La información ingresa al cerebro mediante nuestros sentidos. Los estímulos que recibimos en cada momento son demasiados y muy diversos, por lo cual, debemos filtrarlos y para que se produzca este mecanismo, existe el Sistema Activador Reticular que determina el estado de alerta y vigilancia en el resto del cerebro. Esta estructura se encuentra en la parte posterior del cerebro y cumple el rol de activador de la atención. Posteriormente de haberse filtrado la información sensorial debe pasar a través del sistema límbico, donde se encuentra la amígdala que evalúa si lo filtrado es a favor o en contra del organismo. La respuesta a este estímulo será de manera automática, generando una reacción de acercamiento o huida. Si el estímulo es neutro, se activa un camino más largo, enviando la información al tálamo y posteriormente a la corteza cerebral para analizar la información y obtener una evaluación más precisa. En caso que al cerebro le resulte conocida la información y no presenta ningún cambio o novedad el Sistema Activador Reticular no se activará. Por lo cual, el conocimiento de este proceso ya nos entrega algunas pistas que se deben tener presentes en las escuelas, la necesidad de activar el sistema reticular para que la información pueda llegar a los lóbulo pre frontales y se transforme en aprendizaje significativo. Dicho de otro modo, si logramos que el filtro del Sistema Activador Reticular se active, a través de una multiplicidad de técnicas (sugeridas más adelante) y luego la amígdala considere que la información entregada no atenta contra la supervivencia del individuo, esta información podría llegar a los centros más elevados del cerebro y ser almacenada en los bancos de memoria. 25

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Leslie Hart en su libro Human Brain, Human Learning (1983), sostiene la hipótesis que señala que un ambiente sin amenazas que permita un uso desinhibido de la neocorteza, tendrá como resultado un aprendizaje y una conducta más adaptativa. Para que la educación sea realmente “compatible con la funcionalidad del cerebro”, debe ocurrir un cambio en el paradigma de enseñanza-aprendizaje. Esta teoría del aprendizaje se deriva de los estudios fisiológicos de cómo el cerebro aprende mejor (Lawson, 2001), Dicket, R. (2005), Hart (1975). Según Willis (2007), existirían dos aspectos fundamentales para alcanzar un óptimo aprendizaje: -

Estado de ánimo o predisposición que el aprendiz posea para captar la información. Si ésta es positiva, ésta será aprendida con mayor facilidad.

-

El segundo aspecto tiene que ver con la metodología empleada en los procesos de enseñanza, ésta depende en gran parte de la manera como el estudiante se predisponga para aprender.

Otro de los aspectos fundamentales que ayudaría para generar aprendizajes es el rol que juegan las emociones, las cuales están fuertemente conectadas con los mecanismos de la memoria. Las emociones se pueden definir como reacciones inconscientes frente a diversos estímulos para garantizar la supervivencia y que, por nuestro propio beneficio, hemos de aprender a gestionar. Las investigaciones en Neurociencia ha demostrado que las emociones mantienen la curiosidad, nos sirven para comunicarnos y son imprescindibles en los procesos de razonamiento y toma de decisiones, es decir, los procesos emocionales y los cognitivos son inseparables (Damasio, 2008). Si entendemos la educación como un proceso de aprendizaje para la vida, la educación emocional resulta imprescindible porque contribuye al bienestar personal y social. Si estas son placenteras, la resistencia a la información será menor y en consecuencia, el aprendizaje será más efectivo. Las emociones interactúan con las habilidades cognitivas, los estados de ánimo, los sentimientos y pueden afectar la capacidad de razonamiento, la toma de decisiones, la memoria, la actitud y la disposición para el aprendizaje. Por otra parte, los estudios han demostrado que el alto nivel de estrés provoca un impacto nega26

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

tivo en el aprendizaje y afectan las habilidades cognitivas, perceptivas, emocionales y sociales. La información que se presenta de manera ordenada, organizada y estructurada, permite que el cerebro logre disposición y agilidad para alcanzar el aprendizaje, debido a que genera una actitud positiva del estudiante para captar la atención, como también, dicha información puede ser maximizada cuando ésta es relacionada con los aprendizaje previos, vivencias personales que los aprendices poseen lo que permite comprender mejor lo aprendido y lograr mayor significación. La pregunta esencial que debemos hacernos es cómo generar estrategias en el aula que pueden aprovechar el conocimiento que se posee del cerebro con el propósito de instalar este nuevo paradigma centrado en el aprendizaje. Uno de los primeros factores que debemos considerar es la misión que debe cumplir el rol de profesor. Esto implica un profesional que esté capacitado para ejercer la misión de educador. No solo un profesional experto en la disciplina, se requiere también una actitud y conocimiento de un formador, educador que además de dominar los contenidos sea un experto en la enseñanza con el propósito que el aprendiz aprenda, no enseñar para transmitir contenidos, sino que facilitar el ambiente de aprendizaje para que el estudiante procese los contenidos y construya nuevos aprendizajes. El profesor mediador necesariamente debe conocer a sus aprendices, su nombre, sus motivaciones, intereses, miedos, inseguridades, expectativas, etc. El mediador se interpone entre el estímulo o contenido y el organismo, la mente del aprendiz, con el propósito de facilitar el procesamiento para que pueda dar una respuesta adecuada frente a la estímulo. Una de las primeras recomendaciones es mantener un ambiente grato, un clima de aula estimulante (López, Bilbao & Rodríguez, 2012; Antúnes, 2007; Cohen, McCabe, Michelli, & Pickeral, 2009). Las investigaciones nos señalaban que el mejor predictor para que los estudiantes aprendieran y tuviera éxito era el coeficiente intelectual, sin embargo, hoy día concluyen que una de las variables que mejor predice el aprendizaje es el clima de aula. Esto sugiere un aula donde se ofrezcan actividades gratificantes, temas que estén vinculados con 27

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

la realidad y que el estudiante conozca la utilidad del contenido que debe aprender. Un ambiente enriquecedor y diversificado se expresa por la variedad y calidad de las tareas. La enseñanza anclada (Segovia y Beltrán, 2008), quiere decir, cercana a la vida, con fundamentos en la realidad, posibilidades donde el aprendiz pueda observar, experimentar, comprobar e inferir. La Escuela genera una diversidad de experiencias a los estudiantes. Muchas de ellas son positivas y generan bienestar y logran estimular a los aprendices para favorecer el aprendizaje. Mientras que otras han producido en los estudiantes experiencias estresantes, tensionales que generan consecuencias escasamente adaptativas, en término de disposición para el aprendizaje. La Neurociencia a través de sus estudios, sostiene la importancia de hacer del aprendizaje, fundamentalmente una experiencia positiva y agradable. Por el contrario, los estados emocionales negativos como el miedo o la ansiedad, la ira, la tristeza, pueden ser aspectos que dificultan el proceso de aprendizaje de nuestros estudiantes. Por otra parte, en la práctica cotidiana, los contenidos académicos se han caracterizado por ser abstractos, descontextualizados e irrelevantes que obstaculizan la atención sostenida, impidiendo mantener la atención por más de quince minutos (López, Bilbao, Rodriguez, 2012). La riqueza en la presentación de múltiples perspectivas proveniente del profesor y/o de los mismos estudiantes es otra estrategia que se debe desarrollar. Los planteamientos de Piaget (1978), cuando se refiere que el aprendizaje ocurre en el momento que se produce el desequilibrio cognitivo; los esquemas que poseemos tienden a estar normalmente en equilibrio, sin embargo, cuando se rompe este equilibrio inicial de los esquemas existentes se produciría el aprendizaje. Esta ruptura supone graduar el desfase entre lo aprendido y lo que aprenderá, otorgando actividades motivadoras para que ocurra el desequilibrio. Una vez que se genera este quiebre, se produce la reequilibración, momento en el cual, el aprendiz logra construir nuevos esquemas cognitivos. La enseñanza debiera entonces tender a crear en los estudiantes conflictos cognitivos durante el proceso de enseñanza. 28

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

La construcción de significado es otro desafío que la educación debe alcanzar. Este proceso se desarrollaría en diversas áreas corticales del cerebro, lo que generaría una mayor resistencia al olvido. Se desencadenaría a partir de la información que recibe, trabajando con otros, experimentando, discutiendo con el profesor. La construcción individual debe estar dispuesta para compartirla con los demás, lo que permitiría centrar y retroalimentar sus propias construcciones con el aporte de los otros Ausubel (1982). La autorregulación y los procesos meta cognitivos, son aspectos que ayudan a los estudiantes a alcanzar el logro de aprendizajes. Los aprendices participan en su propio aprender, a través de la utilización de estrategias cognitivas, son capaces de seleccionar, estructurar y crear ambientes propicios. Hay conciencia de cuáles son las estrategias que facilitan su aprendizaje y cuáles son las más inadecuadas, se dan cuenta de los errores que han cometido y saben qué es lo que deben mejorar, conocen como funciona su cerebro y la forma de utilizarlo eficazmente para aprender. Son frecuentes las observaciones que hacen los estudiantes donde, en su permanencia en la Escuela, es magnificado el hecho de que aprendan una gran cantidad de contenidos que según ellos no le encuentran sentido, además de criticar la gran cantidad de tiempo invertido y perdido al no aprenderlos. Sólo tienen sentido en el momento que estos en deben someterse a una evaluación. Una vez que ello se lleva a cabo, la información desaparece por desuso, desinterés y no haber encontrado el significado de lo pseudoaprendido. Si no se es capaz de transferir lo aprendido, pasa a ser un conocimiento inerte y tiende al olvido. Es fundamental que el mediador pueda definir y persuadir a los estudiantes la utilidad de lo que va a aprender y los conocimientos, principios, habilidades y actitudes que esto conlleva, de manera que puedan ser transferidos a otras disciplinas, contextos y situaciones de vida. El rol del mediador implica una serie de funciones las cuales se extiende en todo el proceso enseñanza, antes, durante y después (Feuerstein, Klein & Tannenbaum, 1994). Una de las primeras actividades que debe lleva a cabo el mediador es planificar, esto contempla 29

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

el desarrollo de un plan que permita alcanzar los objetivos que se desean. La pregunta esencial que el profesor debe hacer es ¿cómo lograr que el cerebro pueda almacenarla y encontrarle sentido a la información que se presenta? Este proceso de planificación debe contemplar el contenido de una unidad, a quién va dirigido, pensar en la evaluación y el contexto en el cual se aprenderá. A su vez, la planificación implica además, considerar la selección de contenidos lo que conlleva a responder el qué voy a enseñar y para qué. Por otra parte, debe contemplar los conocimientos previos de los estudiantes, lo que se traduce en diagnosticar el estado inicial del estudiante. La activación de los conocimientos previos que tiene el estudiante puede realizarlo a través de lo que se denomina brainstorming, la discusión socrática o el mapa mental. Son muchos los autores que han aportado con conceptos y estrategias que son aplicados en la pedagogía. Vygotsky (1989), se refiere a la zona de desarrollo próximo, el mediador debe considerar en qué zona se encuentra el aprendiz y a dónde podría llegar con la intervención o mediación de una persona adulta o niño que ya posee las habilidades que se desea alcanzar. Ausubel (1982), también nos entrega algunas pistas que son fundamentales en el proceso de aprendizaje. Él nos señala que para que se alcance con éxito este proceso, es necesario evaluar lo que el niño sabe y a partir de este conocimiento se debe enseñar. Gardner (2008) nos invita a conocer las inteligencias que posee el aprendiz, conocer las fortalezas, de manera tal que esta información se pueda aprovechar para que el sujeto logre el aprendizaje. Hay contenidos que recordamos con facilidad cuando lo que aprendemos es significativo, es decir, tiene sentido para la persona que aprende, lo que capta nuestra atención, lo que concuerda con nuestras creencias, lo que está vinculado con los conocimientos anteriores, lo que comprendemos, lo que es novedoso, lo que nos genera impresión, lo que podemos transferir, lo que responde a los desafíos. Por otra parte, olvidamos con facilidad lo que no es significativo, lo que no capta nuestra atención, lo que no coincide con nuestras representaciones, lo que no está vinculado a los conocimientos previos, lo que no comprendemos, lo que no es novedoso, aquello que no nos causa impresión, lo que no

30

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

transferimos o no sabemos cómo aplicar la información que conocemos (Ausubel, 1982; Rodríguez, 2009; Moreira, 2000). Los profesores necesitan conocer a sus estudiantes y mediar con el propósito de revelar el sentido de lo que aprende y cómo hacer conexión con sus vidas. La neuroplasticidad positiva, permite fortalecer conexiones neuronales, mayor neurogénesis, cambios morfológicos beneficiosos, aumenta la capacidad cognitiva, lo que cobra sentido y la información puede pasar a una memoria a largo plazo (Baddeley, 2006). En esta etapa uno de los grandes desafíos que el profesor debe enfrentar es lograr la sensibilización del aprendiz. Esto es básico para alcanzar la motivación, una disponibilidad frente al contenido y una actitud favorable para su aprendizaje. Segovia y Beltrán (2008), señala que hay cuatro constructos que el profesor debe controlar: el primero de ellos es la curiosidad que puede ser desarrollada por métodos socráticos; la segunda corresponde al desafío, el cual debe transformarse en una metodología de complejidad creciente; el tercero de ellos es la confianza, lo que implica seguridad del dominio de los conocimientos logrados sobre la base del ritmo personal y finalmente, el control que es el traspaso o transferencia progresiva desde el profesor al estudiante, proceso que se denomina andamiaje. Las tareas ofrecidas para que los estudiantes aprendan deben canalizarse hacia la adquisición, construcción y ampliación de conocimientos. Una de las características de nuestro cerebro es la capacidad de búsqueda de la novedad, lo innovador, lo desafiante, la sorpresa, la anticipación positiva, los intereses individuales, etc. Son estrategias totalmente compatibles con el cerebro. La actividad puede presentarse en diversas modalidades: verbales, pictográficas, visuales, auditivas, kinésicas, etc. Hay canales donde los estudiantes poseen mayor facilidad para procesar el estímulo, donde pueden ser evidenciados estilos cognitivos que pueden o no favorecer los aprendizajes, son aspectos que deben considerarse al presentar cualquier actividad (Feuerstein, Klein, y Tannenbaum, 1994; García, 2011). El rol del aprendiz debiera jugar un papel fundamental en lo que implica el aprendizaje. Asume un rol activo, con el propósito de 31

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

construir significados, planifica el proceso que debe desempeñar, desarrolla estrategias adecuadas para aprender, aplicar y transferir los conocimientos adquiridos y controlar y conducir su propio aprendizaje. En síntesis, la Neurociencia ha sido un aporte significativo para la educación, no obstante, es importante reconocer que durante estos años se le ha atribuido una especie de panacea para resolver los problemas que existen en el sistema educativo, los especialistas, denominan neuromitos. “Sabemos que el desarrollo de la ciencia no es lineal ni progresiva, sino que va evolucionando por ensayo y error, se construyen a través de la observación que otros fenómenos confirman, modifican o refutan, creándose a veces otras teorías complementaria o contradictoria con la anterior, y así sigue este proceso. Este avance a saltos de la ciencia es inevitable, pero tiene sus inconvenientes. Uno es que las hipótesis que han sido invalidadas dejan rastros los cuales si han capturado una mayor imaginación, se vuelven mitos y echan raíces” (OCDE: 169). Algunos de los neuromitos son los siguientes:  No hay tiempo que perder ya que todo lo importante para el cerebro está decidido a los tres años de edad. Si se ingresa a cualquier página WEB, es amplia la cantidad de información que ofrecen para estimular a los bebés, desarrollar la inteligencia de manera de aprovechar el máximo de tiempo antes de llegar a esta edad crítica. Algunos fenómenos fisiológicos que tienen lugar en el desarrollo del cerebro pueden generar esta confusión. Los estudios han demostrado que las neuronas pueden aparecer en cualquier momento del desarrollo y el número de neurona no fluctúa a lo largo de la vida.  Existen períodos críticos cuando se debe enseñar y aprender ciertas materias. Hay períodos sensibles pero no podemos referirnos a ellos como “críticos”. Ellos corresponden a estados que facilitan el aprendizaje. El aprendizaje no es dependiente de un período sensible, por ejemplo, el vocabulario, depende de la experiencia y no se encuentra restringido por la edad o el tiempo, y puede mejorar a través de los años.

32

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

 Utilizamos solamente el 10% de nuestro cerebro. Es una teoría incorrecta. El cerebro está permanentemente trabajando en un 100%, sin embargo cuando se hacen descripciones parciales o fragmentadas de las áreas del cerebro pueden llevarnos a ciertas confusiones. No hay ninguna área del cerebro que se encuentre inactivo, incluso durante el sueño.  Soy una persona del hemisferio izquierdo, ella es una persona del hemisferio derecho. Este mito representa un cerebro donde cada uno de los hemisferios trabaja de manera independiente. Cada hemisferio trabaja de manera especializada, sin embargo, hay una conexión entre ellos a través del cuerpo calloso y redes neuronales. Los dos hemisferios no son entidades funcionales y anatómicas separadas. Los estudios recientes señalan que los hemisferios del cerebro no trabajan en forma separada, sino de manera conjunta para todas las tareas cognitivas aún si hay asimetrías funcionales.  Los hombres y los niños tienen cerebros diferentes de las mujeres y las niñas. Ninguna investigación ha mostrado procesos específicos del género involucrado en la construcción de redes neuronales durante el aprendizaje. La diferencia entre ambos, se refieren a maneras de ser, con una alta influencia cultural, más que cambios a nivel biológico.  El cerebro de un niño pequeño sólo puede manejar el aprendiz de un idioma a la vez. Mientras más se aprende un lenguaje nuevo, mayores posibilidades de perder el otro idioma. Se ha señalado también que el aprendizaje simultáneo de dos idiomas en la infancia crearía una mezcla en el cerebro y haría más lento el desarrollo del niño. La inferencia de que el idioma nativo debiera ser aprendido correctamente antes de empezar con el otro. Todas estas expresiones son mitos. Los estudios de bilingüismo y de multilingüismo en general su base son teorías cognitivas, por lo cual son requeridos mayores estudios de investigación del cerebro y de a Neurodidáctica para dar respuestas a una variedad de cuestiones relacionadas con el aprendizaje de los idiomas.

33

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

 Los programas de estimulación de la memoria a través de avisos como: mejore su memoria, aumente su capacidad de memoria, como conseguir que le vaya bien en los exámenes, son slogans frecuentes. Sabemos que la memoria es esencial para la adquisición de aprendizajes, que no se encuentra ubicada en un solo lugar del cerebro, que la memoria no es infinita, que la capacidad de olvidar es importante para la buena memorización. Las técnicas para mejorar la memoria, tienden a actuar sobre un tipo de memoria lo que no respondería a todos los estímulos con que debe actuar el estudiante. Las preguntas relacionada con el uso de la memoria en la enseñanza actual y en los procesos de evaluación de los aprendizajes, requerirá en un tiempo cercano reconsiderar los pilares que la sustenta.  Otros mitos: Después de los 40 años en adelante el aprendizaje es más difícil, tenemos cinco sentidos, los cerebros son como los ordenadores, el cerebro no cambia, percibimos la realidad tal cual es, la inteligencia se asocia al tamaño del cerebro, las neuronas no se reproducen, existen diferencias cerebrales entre razas, la memoria es un registro objetivo de una situación y la realidad existe en una forma que todos perciben de igual manera, el cerebro tiene capacidad ilimitada, la memorización no es necesaria para los procesos complejos, el cerebro recuerda todo lo que ha experimentado durante su vida, olvidar es simplemente una ausencia de la habilidad de recuperar el recuerdo, la plasticidad neural se debe a la buena pedagogía, los genes determinan el cerebro, entre otros muchos. Son demasiado los neuromitos que se han extendido por los profesionales y otros agentes en el sistema escolar. Goswami (2006), sostiene la necesidad de constituir una red de comunicadores para trabajar la investigación científica, formada por personas que cierren la brecha entre la Neurociencia por una parte y la educación por otra, con el propósito de entregar conocimiento aplicado de alta calidad al sistema educativo. Agrega que estos individuos debieran interpretar la Neurociencia desde la perspectiva del lenguaje de los educadores y retroalimentar las preguntas de investigación e ideas de los profesionales de la educación a los especialistas en Neurociencia. 34

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Las Neurociencias no tienen como propósito el resolver los problemas que existen en el sistema educativo. Nos gustaría que así fuera, pero estamos muy distante de conocer las respuestas a los grandes problemas y desafíos de la educación. En esta misma línea, Puelma y Palma (2011), se preguntan si las teorías educacionales y los métodos didácticos son contemporáneos, si los métodos didácticos ante los más recientes hallazgos de las Neurociencias cognitivas son pertinentes. Se preguntan además si este conocimiento sería útil para el desarrollo de una teoría educativa o futuras políticas educacionales, cómo se consideraría la evaluación con este nuevo escenario, son cuestiones que no pueden ser resueltas hasta ahora. La propuesta de los investigadores es generar una interdisciplinariedad entre especialistas en Neurociencia y educadores. Los estudios deben además acercarse al aula o las simulaciones deben ser lo más próximas a las prácticas educativas. Es imprescindible mejorar las propuestas y experiencias en el aula. La formación de profesores en las universidades chilenas, y en general en América Latina, debe comprender la influencia que los docentes poseen para el desarrollo del cerebro en los aprendices a través de sus actitudes, expectativas y emociones, con el propósito de favorecer el rol del mediador de los educadores que conlleve a generar aprendizajes en todos los estudiantes. La neuroeducación nos ayuda a entender las propiedades que posee el sistema Nervioso y el cerebro y la relación de esta comprensión con el comportamiento de sus alumnos, su propuesta de aprendizaje, su actitud, el ambiente, lo que se transformaría en un paso inicial en la formación de los profesores, sello importante para que podamos referirnos a la calidad de la educación.

35

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Referencias Bibliográficas Antúnez, C, (2007). Pedagogía y Afecto. Perú. ASEDH. Ausubel, D. P. (1982). Psicología educativa: un punto de vista cognoscitivo. México: Trillas. Baddeley, A. D. (2006). Working memory: An overview. En S. Pickering Working Memory on Education. Nueva York, Academic Press, 1-31. Bruer, J. T. (1997). Education and the brain: A bridge too far. Educational Researcher, 8, 4-16. Caine, R. N. & Caine, G. (1997). Education on the Edge of Possibility. Alexandria, VA: ASCD. Cameron, W. & Chudler, E. (2003). A role for neuroscientist in engaging young minds. Nature Reviews of Neuroscience, 4, 1-6. Cohen, J., McCabe, L., Michelli, N. M. & Pickeral, T. (2009). School climate: Research, policy, teacher education and practice. Teachers College Record, 111(1), 180-213. Damasio, A. (2008). Cuando el Cerebro se emociona. Programa de formación Científica Español, Redes. Dicket, R. (2005). Applying the Neurosciencies to educational research: can cognitive neuroscience bridge the gap? Anual Meeting of the American Educational Research Association, (part II). Montreal, Canadá. Doidge, N. (2008). El cerebro se cambia a sí mismo. Madrid: Editorial Aguilar. Feuerstein, R., Klein, P. & Tannenbaum, A. (1994). Mediated Learning Experience (MLE). Theorical, Psychosocial and Learning Implications. Second Printing. Published by Freund Publishing House Ltd. Friedrich, G. & Preiss, G. (2006). Neurodidáctica. En Mente y cerebro. 4, (20). Fischer, K.W. (2009). Mind. Brain, and Education: Building a Scientific Ground work for Learning and Teaching. Mind, Brain and Education, 3 (1), 3-17.

36

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

García, J. M. (2011). Los Estilos Cognitivos y su Medida: Estudios sobre la Dimensión Dependencia- Independencia de Campo. Madrid: CIDE. Gardner, H. (2003). Teoría de las Inteligencias Múltiples. Barcelona. Paidós. Gluck, MA, Mercado, E; Myers, CE (2009). Aprendizaje y memoria. Del cerebro al comportamiento. México: McGraw Hill. Goswami, U. (2008). Principles of Learning, Implications for Teaching: A Cognitive Neuroscience Perspective. Journal of Philosophy of Education, 42 (3-4), 381-399. Grieve, J. (1997). Neuropsicología. Edit. Panamericana, Colombia. Hart, L. (1983). Human Brain, Human Learning. New York: Longm. Hart, L.(1975). How the brain works. USA: Basic Books, Inc. Publishers. Kandel, E.; Jessell, T. & Schwartz, J. (2005). Neurociencia y conducta. Madrid: Pearson Prentice Hall. Koizumi, H. (2004). The concept of developing the brain: a new natural science for learning and education. Brain & Development, 26, 434-444. Kuhn, T. (2004). Las estructuras de las revoluciones científicas. Argentina: Fondo de Cultura Económica. Lawson, J. R. (2001). Brain-based learning: The brain is the seat of all learning. Encyclopedia of Educational Technology. http://www.coe.sdsu.edu/eet/ articles/brainbased/start.htm López, V., Bilbao, M. & Rodríguez, J. I. (2012). La sala de clases sí importa: incidencia del clima de aula sobre la percepción de intimidación y victimización entre escolares. Universitas Psychological, 11(1), 91-101. Majo, J. & Marqués, P. (2002). La revolución educativa en la era internet. Barcelona, CISS Praxis. Mora, S. (2009). Cómo funciona el cerebro. España: Alianza Editorial. Mora, S. (2013). El cerebro y el aprendizaje. Revista Farmacol 6(2):5. Moreira, M. (2000). Aprendizaje significativo. Teoría y Práctica. Barcelona: Visor Distribuciones, S.A.

37

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) (2007). La comprensión del cerebro. El nacimiento de una ciencia para el aprendizaje. Ceri: Universidad Católica Silva Henríquez. Paniagua, G. (2013). Neurodidáctica: una nueva forma de hacer educación, fides et ratio [online]. 2013, vol. 6, nº 6 [citado 2015-09-24], pp. 72-77 disponible en: . Issn 2071081x. Piaget, J. (1978). La equilibración de las estructuras cognitivas. Madrid: Siglo XXI. Rodriguez, P. (2009). La teoría del aprendizaje significativoen la perspectiva de la psicología cognitiva. Barcelona: Octaedro Salas, R. (2003). ¿La educación necesita realmente de la neurociencia? Estudios Pedagógicos, Nº 29, 2003, pp. 155-171. Segovia, F., Beltrán, J. (1998). El Aula Inteligente. España: Espasa Nuevo Horizonte Educativo. Souza, DA. (2010). How science met pedagogy. In mind, brain&education. UNESCO. (2004). La Educación Chilena en el cambio de siglo: Políticas, resultados y desafíos. Ministerio de Educación. Santiago de Chile. Vygotsky L.S. (1989). El desarrollo de los Procesos Mentales Superiores. Barcelona: Crítica.

38

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Temática 2 Más allá de la socialización. Un aporte de las Neurociencias a la comprensión del fenómeno educativo Dr. Víctor Molina B. (Ph.D.)

Introducción Esta breve contribución revisa el aporte que el estudio científico del cerebro humano ofrece para una adecuada y necesaria crítica de la muy influyente pero incorrecta formulación de Emile Durkheim respecto de la naturaleza del fenómeno educativo, y por tanto del aporte de las Neurociencias para una mejor comprensión de lo que es la educación y de lo que en ella realmente se juega. Y lo haremos fundamentalmente a partir de la síntesis teórica desarrollada por Alain Prochiantz (Prochiantz, 1989, 2001, 2012), la que a nuestro juicio ofrece la mejor reflexión posible de los avances actuales en el estudio del cerebro humano. Antes de ello, señalaremos dos consideraciones que son cruciales para enriquecer nuestra mirada del fenómeno educativo. Y después de ello, para finalizar, sacaremos algunas conclusiones que a nuestro juicio revisten una importancia teórica decisiva para repensar la práctica educativa.

I Educación = socialización. La perspectiva sociocéntrica de Durkheim y su particular reduccionismo Emile Durkheim, uno de los fundadores y quizás máximo exponente del pensamiento sociológico, formuló la que probablemente ha sido la definición más influyente respecto del fenómeno educativo. En su libro Education et Sociologie de 1922 Durkheim definió la educación como “la acción ejercida por las generaciones adultas sobre aquellas que no están todavía maduras para la vida social”, y cuya finalidad es “suscitar y desarrollar en el niño un cierto número de estados psíquicos, intelectuales y morales que requieren de él tanto la sociedad política en su conjunto como el medio especial al cual él está particu39

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

larmente destinado” (Durkheim, 1989, pp. 51, traducción del autor). De lo cual Durkheim concluyó finalmente que la educación es entonces una “socialización metódica de la generación joven” (ibídem). Como veremos, esta definición de Durkheim cubre solo parcialmente los procesos que concurren en el fenómeno educativo. Pero lo más importante es que esta argumentación de Durkheim además de ser parcial es incorrecta, por lo cual obstaculiza el poder pensar y entender lo que realmente está en juego en un fenómeno de tan alta complejidad como lo es la educación. Algunos de los problemas de esta concepción son los siguientes: Un primer problema es que Durkheim, luego de haber formulado su definición, agrega que “la sociedad se encuentra pues, con cada nueva generación, en presencia de una tabula casi rasa…” (ibídem, pp. 52, traducción del autor). Es decir, la socialización operaría sobre individuos que en tanto tales constituyen una simple “tabula casi rasa”. Esta es una tesis que es contradictoria con las hipótesis que maneja la ciencia contemporánea. El individuo humano, y en especial el cerebro que lo caracteriza, es en realidad lo contrario de esa “tabula (casi) rasa” a la que se refiere Durkheim. Tal como lo veremos, y tal como hoy lo precisaría uno de los más connotados investigadores en el ámbito de las Neurociencias (Ramashandran 2011, pp. 17, traducción del autor), el cerebro humano (aunque Ramashandran en ese momento se está refiriendo específicamente a la corteza cerebral) es –muy por el contrario– una “tabula (que está lejos de ser) rasa” (“tabula (far from) rasa”). Un segundo problema es que más adelante Durkheim se plantea la siguiente inquietud: “a qué se reduciría el hombre, si se le retirara todo aquello que él obtiene de la sociedad”, a lo cual inmediatamente responde: “el caería al rango del animal” (Durkheim, 1989, pp. 57, traducción del autor). También esta categórica respuesta está en contradicción con las hipótesis de la ciencia contemporánea. El ser humano es en realidad un animal, y nada puede lograr que deje de serlo. De hecho, es un tipo de simio, como muy bien argumenta Jared Diamond en su libro The Third Cimpanzee (Diamond, 1993). Pero es sin duda un nuevo tipo de simio, como producto de un proceso evolutivo bien particular transcurrido en los últimos siete u ocho mi40

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

llones de años. En este sentido, es un animal cuya peculiaridad es que no existiría de no ser por la articulación entre biología y cultura que lo constituye y que lo ha venido construyendo evolutivamente. Tal como lo precisó Cliford Geertz desde una de las disciplinas más pertinentes en este respecto –la antropología: “Sin la cultura los hombres (…) serían monstruosidades inviables” (Geertz, 1993, pp. 49, traducción del autor). Es decir, un animal que no tendría ninguna posibilidad siquiera de existir como tal. Tal como muchos lo han planteado, los humanos somos seres 100% biológicos y 100% culturales, lo cual es simplemente una nueva forma de animalidad. La cultura es uno de nuestros elementos constituyentes, tanto como lo es nuestra biología. Algo muy distinto de lo que defiende Durkheim, quien sugiere erróneamente que si se nos quita el 50% que nos aporta la cultura aún nos quedaría el 50% que nos aporta nuestra animalidad biológica. Pero hay además un tercer gran problema. Durkheim adhiere a la comparación que un psicólogo de apellido Guyau hace de la acción educativa con respecto a la sugestión hipnótica. Sobre esta base, Durkheim llega entonces a sugerir que en la relación educativa (la que Durkheim en ese momento además reduce a la mera relación educador-niño) el educando está “naturalmente” en el mismo estado de pasividad en que se encuentra “artificialmente” una persona que ha sido hipnotizada; es decir, en un estado en el cual la mente está casi reducida a un estado de tabula rasa (Durkheim, 1989, pp. 64, traducción del autor). En buenas cuentas, Durkheim piensa la socialización (y la educación) como un acto de llenado o de moldeamiento de una tabula (casi) rasa que vive ese acto en un estado de fundamental pasividad. Con ello Durkheim evidencia, dicho sea de paso, una total solidaridad con el enfoque “transmisivo” propio de la tradición pedagógica aún dominante, para el cual el proceso educativo se reduce a “una transmisión de conocimiento y de valores desde aquellos que saben más hacia aquellos que saben menos”, tal como una vez lo caricaturizó Jerome Bruner (Bruner J., 1986, pp. 123), y frente a lo cual Bruner propuso un enfoque “transaccional”. Asimismo, la formulación de Durkheim es también solidaria con el dominante “paradigma instruccional” que Robert Barr y John Tagg propusieron abandonar en pro de un nuevo 41

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

“paradigma del aprendizaje” (Barr, R. y Tagg, J., 1995; Tagg, J., 2003), una propuesta de cambio paradigmático que de una manera u otra se ha constituido en una plataforma conceptual para diversas fórmulas de reforma educacional a nivel internacional.

II Primera consideración crítica. Lo humano es un emergente de la relación triádica individuo-sociedad-especie (y no de la mera relación individuo-sociedad) Es interesante constatar que uno de los más importantes aportes para la crítica y rectificación de la hipótesis de Durkheim proviene de la argumentación de otro sociólogo. Edgar Morin, un sociólogo que es hoy uno de nuestros más importantes pensadores, ha sido extremadamente convincente en señalar la necesidad de pensar los fenómenos en su específica complejidad. Como parte de este esfuerzo, Morin argumenta la necesidad de superar la tradicional tentación de pensar lo humano como un emergente de la mera relación diádica individuosociedad. El argumento de Morin es que desde una perspectiva de pensamiento complejo, la que consecuentemente toma en consideración el amplio espectro de dimensiones constitutivas de lo humano reconocidas por la ciencia contemporánea, lo humano es en realidad un emergente de la relación triádica individuo-sociedad-especie (Morin, 1973, 1980, 2001).

III Segunda consideración crítica. La evolución de la especie humana como una articulación entre evolución biológica y evolución cultural Otro argumento que aporta a la crítica y rectificación de la tesis de Durkheim proviene esta vez del núcleo central de las ciencias biológicas. Como parte de la así llamada “síntesis moderna” mediante la cual se unificó durante la primera mitad del siglo XX la tradición evo42

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

lucionista proveniente de Darwin con la tradición de la genética proveniente de Mendel, se consolidó un argumento de extrema importancia. Este argumento afirma que la especie humana (Homo Sapiens) es resultado de una innovación radical en la naturaleza de los procesos evolutivos. La especie humana es un emergente de la articulación entre procesos de evolución biológica y procesos de evolución cultural. Es interesante que hayan sido los mismos biólogos –de hecho, algunos de los más prominentes biólogos de mitad del siglo XX– los que llegaron a reconocer que, tal como lo afirmó categóricamente uno de ellos, “la evolución humana no puede ser entendida como un proceso puramente biológico (…) es la interacción entre biología y cultura” (Dobzhansky, 1962, pp. 18, traducción del autor). De esto se desprende que la evolución humana es entonces, desde el punto de vista disciplinario, un objeto de estudio complejo y fronterizo, el cual requiere de un imprescindible diálogo y trabajo colaborativo entre diversos esfuerzos teóricos e investigativos desde variadas disciplinas. En este sentido, con la evolución humana nos encontramos frente a un fenómeno totalmente novedoso, el que de hecho representa un aumento de complejidad de los procesos evolutivos (los que en el resto de las especies se reducen solo a procesos de evolución biológica). Tal como lo reconoció muy acertadamente W. C. Waddington en ese momento, la evolución humana significa un cambio no solo en los ‘resultados’ sino sobre todo en los ‘mecanismos’ de la evolución. Así, según él (Waddington, 1975, pp. 272, traducción del autor): “La evolución depende, por supuesto, de que una generación pase a la siguiente algo que determinará el carácter que esa siguiente generación desarrollará (...) esta transmisión de lo que podemos llamar, en un sentido general, ‘información’ es llevada a cabo por la entrega de unidades hereditarias o genes contenidas en células germinales. El cambio evolutivo implica la modificación gradual de la reserva de información genéticamente transmitida”. Pero, “Unos pocos animales pueden pasar a su descendencia una ínfima cantidad de información por otros métodos: por ejemplo, en los mamíferos algunos agentes parecidos a los virus que tienen efectos 43

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

similares a factores hereditarios pueden pasar a través de la leche; en algunos pájaros los adultos pueden servir como modelos cuya canción es imitada por los jóvenes, etc. El hombre es el único de los animales que ha desarrollado este modo de transmisión extragenético a un nivel que rivaliza y que realmente supera en importancia al modo genético. El hombre adquirió su capacidad de volar no por algún notable cambio en la reserva de genes disponible para la especie, sino por la transmisión de información por medio del mecanismo acumulativo de la enseñanza social y el aprendizaje. El ha desarrollado un mecanismo sociogenético o psicosocial de evolución que se superpone, y a menudo desplaza, al mecanismo biológico que depende solamente de los genes. El hombre no es sólo un animal que razona y habla, y que ha desarrollado por tanto una mentalidad racional de la que carecen otros animales. Su capacidad para el pensamiento conceptual y la comunicación le han provisto de lo que es, en realidad, un mecanismo completamente nuevo para el proceso biológico más fundamental, aquel de la evolución”. Este argumento de Waddington reviste suma importancia teórica. Aquí se define, con toda claridad, el sentido biológico y evolutivo (en el significado amplio de ambos términos) que la educación tiene para la especie humana. En efecto, este último argumento de Waddington tiene especial significación para una adecuada comprensión del fenómeno educativo. Con el surgimiento de la evolución cultural aparece un nuevo mecanismo evolutivo, esta vez responsable de la transmisión de información cultural, que en la especie humana se agrega y complementa el mecanismo de herencia genética responsable de la transmisión de información biológica. Y este nuevo mecanismo evolutivo es la educación. Por consiguiente, la educación es en primer lugar un mecanismo evolutivo. Es decir, un mecanismo de significación biológica, o bio-antropológica si se quiere, (entendida la biología en un sentido amplio, como el estudio de formas de vida). Más allá, por tanto, de su significación sociológica como mero mecanismo de socialización.

44

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Por consiguiente, la educación tiene que ver con la relación individuosociedad-especie y no solo con la relación individuo-sociedad. De ahí lo correcto de las definiciones de educación que se desprenden de argumentos como los de John Dewey y de Lev Vygotsky. Por un lado, lo que sugiere Dewey es que la educación tiene como objetivo el que el individuo llegue gradualmente a “participar” en los recursos (intelectuales, etc.) que la especie humana ha logrado acumular como resultado de su proceso evolutivo (Dewey, 1962). Por otro lado, Vygotsky sugiere que la educación en un proceso mediante el cual el individuo se “desarrolla” al ‘participar’ de la vida intelectual alcanzada por la especie (Vygotsky, 1978) en un momento histórico determinado de su proceso evolutivo. Es decir, la educación tiene que ver con el esfuerzo que los grupos humanos realizan para que sus miembros participen del fondo colectivo de logros proveniente de la evolución cultural de la especie.

IV El desarrollo del cerebro humano y la “adaptación por individuación”. La hipótesis de Prochiantz Tim Ingold, quien en ese momento ejercía la cátedra de antropología en la Universidad de Manchester, reafirmó el año 1995 su idea de que “el enfoque de la biología del desarrollo es más prometedor de entrada para la integración de la biología y las ciencias sociales que la teoría DCM (es decir, la teoría de la “descendencia con modificación” de Darwin) en su actual versión neodarwinista”, señalando a continuación que en este respecto el problema principal consiste en “reconsiderar las premisas de las que se deriva la distinción tradicional entre ontogenia y filogenia” (Ingold, 2001, pp. 133). Creo importante destacar algunos de los supuestos que están implicados en esta idea de Ingold. Primero, ella reconoce la importancia actual de la biología del desarrollo. Este ámbito temático de la biología fue, por mucho tiempo, marginalizado por el privilegio otorgado a la temática de la evolución. 45

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

pero hoy se ha transformado en uno de los temas centrales de las ciencias biológicas. De hecho, el estudio del desarrollo está revitalizando y enriqueciendo el entendimiento del fenómeno evolutivo, dando origen a toda una nueva sub-disciplina conocida como “evo-devo” orientada a conocer la relación entre evolución y desarrollo. La discusión de esto no carece de importancia, sobre todo porque lleva necesariamente a rescatar algunos los argumentos tradicionales de las teorías del desarrollo provenientes desde las ciencias psicológicas, como aquellos de Jean Piaget y Lev Vygostky, revelándose lo pioneros y avanzados que ellos fueron en entrelazar las temáticas de la evolución y el desarrollo. Segundo, ella reconoce lo crucial que es la tarea de ir hacia una integración entre biología y ciencias sociales. Esto es muy coherente con el creciente reconocimiento de que lo humano es un emergente de la relación individuo-sociedad-especie, tal como lo enuncia la tesis de Edgar Morin señalada anteriormente. Como veremos, este ímpetu interdisciplinario tiende hoy a ser algo también característico en el esfuerzo teórico de las Neurociencias. Tercero, Ingold critica así la interpretación neodarwinista de la teoría de Darwin, que todavía funciona como el argumento paradigmático en biología. Esto contribuye a clarificar aún más la significación que el estudio y la comprensión del desarrollo tiene no solo para la biología sino también para su relación con las ciencias sociales y, digámoslo, con las ciencias psicológicas, en su mancomunado esfuerzo por comprender lo humano. Y, agreguemos, especialmente en relación con el esfuerzo por comprender el fenómeno educativo. Cuarto, Ingold sugiere la necesidad de avanzar hacia una reconceptualización, esta vez necesariamente interdisciplinaria, de la relación entre filogenia y ontogenia. Este tema es clave para comprender los fenómenos de lo humano (como lo es, especialmente, el fenómeno educativo) en toda su específica complejidad. En particular, el advenimiento de la evolución cultural y la emergencia de la especie humana marcan un vuelco radical en la relación entre filogenia y ontogenia, producto de un cambio en la naturaleza misma de ambos procesos. Los mejores argumentos de las ciencias psicológicas (desde Piaget y Vygotsky, pasando por Mead y Bruner, hasta Donald y Tomasello, 46

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

etc.) se han basado en una poderosa intuición respecto de la necesidad de una reformulación de la relación entre filogenia y ontogenia. Esto se puede apreciar, por ejemplo, en las definiciones de educación de Dewey y de Vygotsky, así como también en la fórmula piagetana del “comportamiento como motor de la evolución”, o también en la comprensión de G. H. Mead de que tanto lo social como lo mental humano descansan en una adaptación mutua de las conductas resultante de acciones y procesos de significación simbólica. Una categórica evidencia de lo acertado de esta multifacética idea de Ingold la constituye la argumentación que ha venido consolidando durante estas tres últimas décadas uno de nuestros más importantes neurocientíficos. Me refiero a Alan Prochiantz, quien es miembro titular del muy respetado Collège de France y quien ha sido director del Laboratorio de desarrollo y evolución del sistema nervioso en L’École normale supérieure. Desde un comienzo, Prochiantz ha apoyado su argumentación en algunos de los avances teóricos y hallazgos investigativos más impactantes en la genética y en la biología del desarrollo durante la segunda mitad del siglo XX, avances y hallazgos que a su vez comprometen algunos de los más decisivos problemas de la biología (como lo es, por ejemplo, el problema del azar en el cambio genético) y de la ciencia contemporánea en su conjunto (como lo es, por ejemplo, el problema del determinismo). Señalemos además que la argumentación de Prochiantz tiene por objetivo permitir la comprensión del proceso de ‘construcción’ del cerebro humano a lo largo de la vida de un individuo (por consiguiente, desde el embrión hasta la muerte). Esto último es de gran significación, por cuanto implica una ruptura con la habitual concepción de los procesos de desarrollo como algo que va desde el embrión hasta la obtención de la forma adulta, y además una ruptura con toda concepción del desarrollo humano como mera maduración. Digamos de paso que con ello Prochiantz converge con toda la tradición constructivista en las ciencias psicológicas (desde Piaget y Vygotsky hasta Donald y Tomasello, pasando por G. H. Mead, Jerome Bruner y otros). Como veremos, esto es clave para entender la complejidad del cerebro, como un órgano y un sistema que está abierto a una permanente construcción y reorganización. 47

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

En primer lugar, Prochiantz se apoya en la distinción entre lo genético y lo epigenético. Simplemente, esta es para Prochiantz “una distinción fundamental para esclarecer el proceso de construcción del cerebro” (Prochiantz, 1989, pp. 37, traducción del autor). Citar esta frase no es de ninguna manera una frivolidad bibliográfica. Ella permite tomar muy en serio el hecho de que Priochantz se sitúe explícitamente al centro de uno de los debates históricos de mayor implicancia filosófica en biología. Como sabemos, tal distinción tiene relación con una diferenciación que se remonta a Aristóteles, entre “preformación” y “epigénesis”. La biología cobijó por cierto tiempo un fuerte enfrentamiento histórico entre partidarios del preformismo y partidarios de la epigénesis. Pero a mediados del siglo XX comenzó a gestarse una buena solución. Quien más contribuyó a articular una nueva y fructífera perspectiva en este respecto fue quizás W. C. Waddington, uno de los más eminentes biólogos y académico de la Universidad de Edimburgo, y uno de los primeros de abrir camino a una crítica del argumento neodarwinista actualmente dominante. Dejemos que sea el mismo Waddington quien nos explique lo que está en juego en esta distinción fundamental (Waddington, 1966, pp. 14 y 15, traducción del autor): “Preformación es la noción de que el huevo al momento de la fertilización ya contiene algo correspondiente a cada uno de los rasgos que eventualmente estarán presentes en un adulto completamente formado.(…) La idea complementaria a esto es epigénesis, que supone que muchos rasgos del adulto no están representados de ninguna manera en el huevo fertilizado, el cual contiene solo un pequeño número de elementos, y que durante el desarrollo estos reaccionan en conjunto para producir el mucho mayor número de rasgos del adulto. Por muchos siglos se llevó a cabo una discusión de los méritos de estas visiones opuestas. Hoy día, la cuestión debe ser resuelta y entendida. Sabemos que el huevo fertilizado contiene algunos elementos preformados –de hecho, los genes y un cierto número de regiones diferentes del citoplasma– y sabemos que durante el desarrollo estos interactúan en procesos epigenéticos para producir rasgos y caracteres finales del adulto que no están individualmente representados en el 48

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

huevo. Vemos, entonces, que el desarrollo embrionario involucra tanto preformación como epigénesis”. Visto desde la perspectiva de otra distinción clave para nuestra discusión, aquella entre genotipo y fenotipo, el problema quedó resuelto de la siguiente manera. Esta vez en las palabras de Ernst Mayr (Mayr, 1998, pp. 175): “(…) la solución definitiva al enigma no se encontró hasta el siglo XX. El primer paso al respecto se dio en el campo de la genética, que distinguía entre el genotipo (la constitución genética de un individuo) y el fenotipo (la totalidad de los caracteres observables en un individuo), y había demostrado que el genotipo, que contiene los genes necesarios para formar una gallina, podía controlar durante el desarrollo la producción de un fenotipo de gallina. Así pues, el genotipo, que aporta la información necesaria para el desarrollo, es el elemento preformado. Pero al dirigir el desarrollo epigenético de la masa aparentemente informe del huevo, también desempeñaba las funciones de la vis essentialis de los epigenesistas. Por último, la biología molecular despejó la última incógnita al demostrar que esta vis essentialis era el programa genético del ADN del zigoto. La introducción del concepto de programa genético puso fin a la antigua controversia. En cierto modo, la respuesta era una síntesis de epigénesis y preformación. El proceso del desarrollo, por el que se forma el fenotipo, es epigenético. Pero el desarrollo es también preformacionista, porque el zigoto contiene un programa genético heredado que determina en gran medida el fenotipo”. Dadas así las cosas, el problema central viene a ser entonces el grado de flexibilidad (e indeterminismo) que se añade al determinismo genético como producto del juego epigenético, considerando que lo epigenético (construcción del fenotipo, lo que incluye lo comportamental) involucra una interacción con el entorno, y por tanto implica la posibilidad de cambios resultantes de esa interacción, y no se reduce entonces a una mera expresión directa del programa genético. Y es en relación a esto último que Prochiantz entra a defender una hipótesis extremadamente importante para nuestra temática. Según Prochiantz, “mientras más una especie ocupa una posición ele49

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

vada en la escala evolutiva, más adquiere importancia la parte de lo epigenético, comparada con la parte de lo genético, en la construcción de los individuos” (Prochiantz, 1989, pp. 75, traducción del autor). Y en esto consiste precisamente la reconocida “plasticidad” del cerebro y del sistema nervioso humano: en la posibilidad de “diferentes construcciones en función de la historia de los individuos” (ibídem, pp. 36). Es decir, la plasticidad cerebral no debe ser pensada como un moldeamiento (en analogía con lo que sucede con un pedazo de plasticina) sino como una reorganización (de hecho, la reorganización de un sistema). En otras palabras, la plasticidad cerebral no debe ser entendida como una capacidad de ‘plasticinación’ oportunista del cerebro en respuesta al entorno, sino como una verdadera reconstrucción adaptativa de éste a partir de la actividad del propio organismo. Y esto supone que la construcción del cerebro humano descansa en lo que Francois Jacob pensó como una relajación de la programación genética. Francois Jacob, premio Nobel de medicina, argumentó en su libro La logique du vivant (Jacob, 1970) una tesis muy interesante. Según Jacob, el aumento de complejidad en la escala de evolución de las especies ha sido acompañado por un aumento en el grado de apertura de la programación genética. De una genética cerrada al impacto de las interacciones de los organismos con el entorno se fue paulatina pero crecientemente transitando hacia una genética más y más abierta a la consideración del flujo de interacciones con el entorno. Agreguemos que en el caso humano esta apertura se habría expresado evolutivamente tanto en un aumento de la riqueza sináptica y de la plasticidad del cerebro como en un sobredimensionado aumento de su tamaño, y por tanto de sus capacidades cognitivas, afectivas, etc. En la base de esto estaría un progresivo “relajamiento” de la programación genética, que se abriría a la posibilidad de intervención del entorno en la construcción del organismo. Esta argumentación de Jacob concuerda con los planteamientos de Ernst Mayr, quien argumentó respecto de la necesidad de distinguir la programación genética que subyace al cerebro humano como una programación genética “abierta” (Mayr, 1998). En todo caso, de los planteamientos de Jacob y de Mayr se desprenden dos importantes ideas: que el cerebro humano se apoya en una programación genética abierta, y que esta apertura se fue configu50

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

rando durante los seis o siete millones de años de evolución biológica y cultural de los que nuestra especie homo sapiens es hoy un resultado. Esta apertura genética se expresaría en la creciente importancia que cobra el sistema epigenético en la ontogénesis, lo cual tiene su mayor expresión precisamente en el desarrollo del cerebro humano. En segundo lugar, Prochiantz se apoya fuertemente en los hallazgos relativos a los así llamados “genes del desarrollo”. El descubrimiento de estos genes ha tenido una gran importancia tanto en la comprensión del desarrollo como en la de la evolución. Sin entrar en mayor detalle, los genes del desarrollo son aquellos que son responsables del plan de construcción del organismo. A diferencia del resto de los genes tradicionalmente conocidos, éstos no son genes que actúen en relación a la determinación de rasgos específicos del organismo sino que actúan en la determinación del patrón mismo del organismo (de su patrón de construcción y de organización). De ahí su específica importancia, porque una variación en estos genes se traduce entonces en una variación del organismo en tanto tal. Una mutación en estos genes puede entonces, y así lo reconoce Prochiantz, “provocar brutalmente la aparición de un organismo muy diferente” (Prochiantz, 2012, pp. 71, traducción del autor), sobre la base de una simple alteración en el proceso de desarrollo de este organismo. En este sentido, es probable entonces que los cambios genéticos responsables de la tremenda y rápida diferenciación cualitativa del ser humano con respecto al chimpancé, a pesar de una diferenciación genética estimada de solo un 1, 23%, tengan que ver fundamentalmente con mutaciones a nivel de los genes del desarrollo. Ahora bien el cerebro humano es un órgano excepcional con respecto al resto de los primates. De hecho, es una monstruosidad desde el punto de su tamaño. El cálculo de Prochiantz es que de acuerdo a sus características corporales de primate, el ser humano debería tener proporcionalmente un cerebro de unos 500 cc. Sin embargo, posee un cerebro de unos 1.400 cc. Por consiguiente, se trata de un cerebro que tiene un exceso de tamaño de 900 cc, exceso que se concentra en el neocórtex. Ese gran exceso de tamaño, que a su vez hace que gaste el 20% de nuestra energía corporal, tiene que ver sobre todo con las capacidades cognitivas y linguísticas que hacen única a nuestra espe51

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

cie. A su vez, estas capacidades cognitivas y linguísticas responden a la necesidad de vivir y participar de una vida social de alta complejidad y, además, en una permanente mayor complejización. En este sentido, el argumento de Prochiantz encaja con las mejores hipótesis que hoy tenemos en este respecto. Por un lado, con la hipótesis del cerebro social surgida de los trabajos de investigadores como Robin Dumbar. Por otro lado, con las hipótesis respecto de la relación entre cognición humana, cultura y cooperación, en torno a los trabajos de investigadores como Michael Tomasello. El cerebro humano debe ser pensado como un órgano en permanente construcción a lo largo de toda la vida. Una de las conclusiones más categóricas de Prochiantz es precisamente la siguiente (Prochiantz, 2001, pp. 11): “En efecto, la idea de que el cerebro es un órgano acabado, irremediablemente, al fin de la pubertad, está muerta. Esto permite inscribir la historia del individuo en una renovación y en una modificación permanentes de la materia cerebral y acercar los procesos evolutivos que caracterizan la historia de las especies y aquella de los individuos. (…) Siendo cada individuo biológico, hasta su muerte, el producto inacabado de su propia historia, comprender la individuación es comprender cómo lo vivido se inscribe en una estructura viviente”. Es decir, es la materia cerebral misma, biológica, la que está en permanente modificación, y durante toda la vida. Esto implica entonces que cada individuo humano es biológicamente “único”, puesto que la organización de su cerebro es un resultado de su propia historia individual “necesariamente social, cultural, lingüística y afectiva” (Prochiantz, 2001, pp. 178, traducción del autor), además de ser resultado de su genoma. Pero esto también implica que el individuo humano es además, y a cada instante, biológicamente “diferente”, puesto que es sujeto de una reorganización constante a partir de su experiencia y de su propia actividad. Pero aquí aparece algo decisivo para la problemática que estamos discutiendo. Esta constante modificación y reorganización del cerebro puede provenir de procesos de auto-modificación y auto-reorganización; en suma, puede ser resultado de la propia ac52

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

tividad endógena del cerebro. Por ejemplo, resultado de procesos de pensamiento y de actividad reflexiva, especulativa, inferencial. Prochiantz es categórico en este respecto: “Insistamos aquí en que estas estimulaciones que deforman de manera continua la estructura cerebral pueden ser externas, pero también internas, es decir, venir del mundo interior, pudiendo el cerebro modificarse a sí mismo por la actividad de redes intracerebrales esencialmente tálamo-corticales y córtico-talámicas. Encontraremos aquí el eco de tesis sobre el origen de la consciencia sostenidas por algunos neurobiólogos, entre otros Gerald Edelman”. (Prochiantz, A., 2001, pp. 163) (ver: Edelman, G., 2001) Esta argumentación de Prochiantz es decisiva, porque destruye toda posibilidad de seguir pensando que el cerebro humano, o el individuo humano, sean una tabula (casi) rasa. El cerebro humano es así una “reserva (o depósito) de indeterminación” (Prochiantz, A., 2012, pp. 127, traducción del autor), recordando la argumentación de Bergson. H., 1998), precisamente por su capacidad de auto-determinación y, en este sentido, de auto-construcción. Esto significa que el desarrollo del cerebro humano debe entonces ser pensado como el centro de un proceso de “individuación”, cual es la forma peculiar de la ontogénesis humana. El concepto de individuación se refiere al proceso de modificación epigenética de los individuos, responsable de que éstos cambien en el transcurso de toda su vida, lo cual está ligado a mecanismos que modifican la expresión de los genes. En este sentido, la individuación es entonces una forma particular de adaptación. Este es quizás el principal aporte de Prochiantz. La individuación es una modalidad de adaptación cuya responsabilidad recae en el individuo. Es decir, la adaptación del individuo humano durante su ontogénesis no depende solo de su herencia genética (y, por tanto, de modificaciones genéticas resultantes de la historia evolutiva de la especie, y heredadas por el individuo) sino también de las modificaciones epigenéticas que ocurren durante la propia historia ontogené53

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

tica (y, en ese sentido, epigenética) del individuo. Esto último es lo que Prochiantz llama “adaptación por individuación”. Es una adaptación individual que resulta de procesos de reorganización de la redes neuronales (y quizás también de las conexiones a nivel de las células gliales), de procesos de aprendizaje, etc. En este sentido, la especie humana es la que ha llevado al máximo esta forma de adaptación por individuación, y ello fundamentalmente gracias a cuatro grandes logros evolutivos: 1) un cerebro excepcional; 2) el rol otorgado al aprendizaje; 3) la cultura (y sus “artefactos”: es decir, el “mundo tres” de Karl Popper y el mundo de las “herramientas de amplificación” de Jerome Bruner); y 4) una socialización extrema, apoyada fundamentalmente en el lenguaje (Prochiantz, A., 2012, pp. 144). Y aquí llegamos a otro argumento importante. El desarrollo (la ontogénesis) es entonces una evolución, los individuos evolucionan (ibídem, pp. 140). La individuación es entonces “una prolongación adaptativa, a nivel del individuo, de la evolución de las especies” (ibídem, pp. 38, traducción del autor). Esto implica una relación muy estrecha entre los dos grandes fenómenos biológicos: la evolución y el desarrollo. Y este es precisamente uno de los predicamentos más interesantes en el debate actual en biología. Del antiguo reconocimiento de la incidencia de la evolución en el desarrollo (a través de la herencia genética) se avanza hacia un más reciente y creciente reconocimiento de la incidencia del desarrollo en la evolución. Esto tiene una particular importancia en el debate a nivel de las ciencias psicológicas. Pensemos simplemente en el polémico y anti-paradigmático (en contra del argumento neodarwinista sobre la mutación genética) argumento de Piaget sobre la “fenocopia” (la copia del fenotipo por el genotipo; es decir, el reemplazo de una adquisición exógena por una construcción endógena) o en su ya recordada propuesta sobre el “comportamiento, motor de la evolución” (Piaget, 1967, 1974, 1976). Y este tipo de debate es de extrema actualidad. De hecho, muestra claramente la importancia del tema del desarrollo y la ontogénesis para la comprensión de lo humano. De hecho, ya son varios los biólogos importantes que están argumentado que “es el desarrollo indivi54

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

dual (es decir, la ontogenia) lo que evoluciona, no los genes o los adultos” o que “está claro que el desarrollo influye tanto en el ritmo como en la dirección de la evolución” (McKinney, 1998). Y esto representa, de alguna manera, un radical “cambio de perspectiva de los genes a los organismos” (Goodwin, 1998). En este contexto de argumentación desarrollado por Prochiantz, la educación forma parte de aquellos procesos que, así como los medios de comunicación por ejemplo, involucran una “manipulación epigenética del cerebro” (Prochiantz, 1989, pp. 89, traducción del autor). Es decir, procesos que inciden en el desarrollo y evolución del cerebro y del individuo a través de alteraciones epigenéticas. Lo cual implica necesariamente que en su participación en procesos educativos los individuos humanos no solo se juegan sus aprendizajes (y la calidad de esos aprendizajes) sino que también ponen en juego la calidad de su desarrollo cerebral y por tanto la de sus procesos de individuación. Es interesante ver como la argumentación de Prochiantz, proveniente de un sector privilegiado de las Neurociencias, converge con dos argumentos provenientes de la misma disciplina sociológica en que se sitúa Durkheim, pero que representan una poderosa crítica a su excluyente argumento sobre la educación como socialización. En primer lugar, me refiero al argumento de Edgar Morin. En síntesis, para Morin, “el individuo no es el espécimen singular de un tipo general, sino que es el logro concreto de un proceso de individuación” y, en este sentido, la idea de individuo se identifica con “la idea de autonomía (de organización, de computación, de decisión, de acción, de comportamiento” (Morin, 1980, pp. 152 y 154 respectivamente). Y ello es así porque el ser humano, mirado en su específica complejidad, involucra simultáneamente: 1) una omnipresencia genética; 2) una omnipresencia cultural; y 3) una omnipresencia de los acontecimientos del desarrollo individual (ibídem, pp. 137). Y el epicentro de esa articulación entre sistema genético / individuo / sistema cultural / sociedad es precisamente el cerebro humano (Morin, 1973, pp. 105). En segundo lugar, me refiero al desafiante argumento sociológico desarrollado por Alain Touraine. Según Touraine: “la educación 55

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

no debe ser una socialización” (Touraine, 1997, pp. 345). Y no debe serlo, porque su verdadero objetivo es “la formación de una capacidad de actuar y de pensar en nombre de una libertad creadora personal que no puede desarrollarse sino en contacto directo con las construcciones intelectuales, técnicas y morales del presente y del pasado” (ibídem, pp. 345). Y ello es porque la finalidad de las interacciones e intercambios sociales (es decir, de la vida social) es la “individuación” de cada uno (Touraine, 2005, pp. 203). Definiéndose la individuación como un proceso de construcción del individuo como sujeto, y definiéndose al sujeto como “la construcción del individuo (o del grupo) como actor, por la asociación de su libertad afirmada y de su experiencia vivida asumida y reinterpretada”; el sujeto se define entonces por “el esfuerzo de transformación de una situación vivida y reinterpretada; él introduce libertad en lo que aparecía primero como determinantes sociales y herencia cultural”, por lo cual el sujeto “se define por su libertad y no más por sus roles” (Touraine, 1994, pp. 23 y 205). Tanto en Morin como en Touraine podemos apreciar la misma preocupación por pensar la individuación en términos de una apertura a la indeterminación y a una autonomía transformadora y trascendente respecto de determinaciones provenientes tanto de lo genético como de lo social y de la cultura. Y además un claro privilegio de la individuación con respecto a la socialización, siendo la socialización más bien uno de los elementos contribuyentes a la individuación. Por ello es que Touraine, por ejemplo, critica toda concepción sociocéntrica de la educación (como lo es la de Durkheim) y le contrapone una escuela centrada en el sujeto y en la individuación (Touraine, 1997, cap. VIII, pp. 325-351).

56

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

V Conclusiones finales A pesar de su vertiginosa brevedad, creo que esta discusión permite sin embargo concluir lo siguiente: 1.

La influyente definición de Durkheim de la educación como mero ‘mecanismo de socialización’ es parcial e incorrecta. Y es sobre todo incorrecta por su concepción del individuo como una tabula (casi) rasa.

2.

Por el contrario, el fenómeno educativo debe en realidad pensarse:



a) como una articulación de procesos de socialización y de individuación.



b) desde la perspectiva de la relación individuo-sociedad-especie.



c) desde la perspectiva de la relación entre evolución y desarrollo (individuación), siendo el aprendizaje solo uno de los procesos que concurren bajo esta relación.

3.

Por consiguiente, la educación no debe ser reducida a la mera relación enseñanza-aprendizaje. El verdadero objetivo final de la educación es el desarrollo (individuación). La educación implica una articulación entre enseñanza-aprendizaje-desarrollo (individuación).

4.

La problemática del “desarrollo” (individuación), pensada como un tema generosamente interdisciplinario, aparece efectivamente como un buen instrumento para relacionar las ciencias biológicas con las ciencias psicológicas y las ciencias sociales.

5.

La problemática del “desarrollo” (individuación) proporciona un buen piso para una reformulación del debate en torno a la teoría de la evolución humana.

6.

La comprensión teórica del fenómeno educativo ganaría mucho de un avance hacia una perspectiva de la complejidad. 57

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Referencias Bibliográficas Barr, R. B. y Tagg, J. (1995). From Teaching to Learning: A New Paradigm for Undergraduate Education. Change, 27, pp. 12-25. Barrett, L., Dunbar, R., Lycett, J. (2001). Human Evolutionary Psychology. USA: Princeton University Press. Bergson, H. (1998) (8ª Edición). L’évolution créatrice, Paris, France: Quadrige / Presses Universitaires de France. Bruner, J. (1986). Actual Minds, Possible Worlds. Cambridge, Mass., USA: Harvard University Press. Changeux, J-P., (2008). Du vrai, du beau, du bien. Une nouvelle aproche neuronale. Paris: Odile Jacob. Changeux, J-P., (2010). La variation dans l’évolution du cervau. En: Prochiantz, A., (Dir.), Darwin: 200 ans. Colloque annuel 2009, pp. 103-113. Paris: Odile Jacob, 2010. Damasio, A. (1995). Descartes’ Error. Emotion, Reason and the Human Brain. London, Great Britain: Papermac. Deacon, T. W. (1998). The Symbolic Species. The Co-evolution Of Language And The Brain. New York: W. W. Norton. Dehaene, S., (2010). Quand le recyclage neuronal prolonge l’hominisation. En: Prochiantz, A., (Dir.) (2010). Darwin: 200 ans. Colloque annuel 2009, pp. 115-135. Paris: Odile Jacob. Diamond, J. (1993). The Third Cimpanzee. The Evolution and Future of the Human Animal. New York, USA: Harper Perennial. Dobzhansky, T. (1962). Mankind Evolving. New Heaven, Conn., USA: Yale University Press. Donald, M. (1991). Origins of the Modern Mind. Three Stages in the Evolution of Culture and Cognition. Cambridge, Mass., USA: Harvard University Press. Dunbar, R., Gamble, C. & Gowlett, J. (Eds.) (2010). Social Brain, Distributed Mind. New York, USA: Oxford University Press.

58

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Durkheim. E. (1989) (2ª Edición). Education et sociologie. Paris, France: Quadrige / Presses Universitaires de France. 1ª Edición: 1922, Librairie Felix Alcan. Edelman, G. M. (2000). Biologie de la conscience. Paris, France: Odile Jacob. Publicación original: Bright Air, Brilliant Fire: On the Matter of Mind. USA: Basic Books. Ferry, L., Vincent, J-D (2001). ¿Qué es el hombre?. Sobre los fundamentos de la biología y la filosofía. Madrid, España: Taurus/Santillana. Gamble, C., Gowlett, J. and Dumbar, R. (2014). Thinking Big. How the Evolution of Social Life Shaped the Human Mind. New York, USA: Thames & Hudson. Gazzaniga, M. S. (1985). The Social Brain. Discovering the Networks of the Mind. New York, USA: Basic Books. Geertz, C. (1993). The Interpretation of Cultures. London, Great Britain: Fontana Press. Goodwin, B. (1998). Las manchas del leopardo. La evolución de la complejidad. Barcelona, España: Tusquets. Gould, S. J. (1977). Ontogeny and Phylogeny. Cambridge, Mass. USA: Harvard University Press. Ingold, T. (2001). La evolución de la sociedad. En: Fabian, A. C. (2001). Evolución. Sociedad, ciencia y universo (pp. 127-155). Barcelona, España: Tusquets. Título original: Evolution. Society, Science and the Universe. Darwin College, Cambridge, 1998. Jablonka, E. y Lamb, M.J. (1995). Epigenetic Inheritance and Evolution. The Lamarckian Dimension. Great Britain: Oxford University Press. Jablonka, E. y Lamb, M. J. (2005). Evolution in Four Dimensions. Genetic, Epigenetic, Behavioral and Symbolic Variation in the History of Life. USA: MIT Press. Jacob, F. (1970). La logique du vivant. Une histoire de l’hérédité. France: Gallimard. Jacob, F. (1997). La souris, la mouche et l’homme. Paris, France: Odile Jacob.

59

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Mayr, E. (1998). Así es la biología. Madrid, España: Debate. Título original: This is Biology. McKinney, M. L. (1998). La escalera estadística de la evolución: el desarrollo embrionario como generador de complejidad. En: Wagensberg, J. y Agustí, J. (eds.) (1998) El progreso. ¿Un concepto acabado o emergente? (pp. 267-307). Barcelona, España: Tusquets. Morin, E. (1973). Le paradigme perdu: la nature humaine. Paris: Editions du Seuil. Morin, E. (1980). La méthode. 2. La vie de la vie. Paris: Editions du Seuil. Morin, E. (2001). La méthode. 5. L’humanité de l’humanité. Paris: Editions du Seuil. Piaget, J. (1967). Biologie et connaisance. Essai sur les relations entre les régulations organiques et les procesus cognitifs. Paris, France: Gallimard. Piaget, J. (1974). Adaptatión vitale et psychologie. Paris, France: Hermann. Piaget, J. (1976). Le comportement, moteur de l’evolution. Paris, France: Gallimard. Prochiantz, A. (1989). La construction du cerveau. France: Hachette. Prochiantz, A. (2001). Machine-Esprit. Paris, France: Odile Jacob. Prochiantz, A. (2012). Qu’est-ce que le vivant? Paris, France: Editions du Seuil. Ramachandran, V. S. (2011). The Tell-Tale Brain. A Neuroscientist’s Quest for What Makes Us Human. New York, USA: W. W. Norton. Sultan, S. E. (2011). Evolutionary Implications of Individual Plasticity. En: Gissis, S. B. and Jablonka, E. (2011). Transformations of Lamarckism. From Subtle Fluids to Molecular Biology. Cambridge, Mass., USA: The MIT Press. Tagg, J. (2003). The Learning Paradigm College. San Francisco, USA: Anker / Jossey-Bass. Tomasello, M. (1999). The Cultural Origins of Human Cognition. Cambridge, Mass., USA: Harvard University Press. Tomasello, M. (2009). Why We Cooperate. Cambridge, Mass. USA: The MIT Press. 60

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Tomasello, M. (2014). A Natural History of Human Thinking. Cambridge, Mass., USA: Harvard University Press. Touraine, A. (1994). Qu’est-ce que la démocratie? Paris, France: Fayard. Touraine, A. (1997). Pourrons-nous vivre ensemble?. Ëgaux et différents. Paris, France: Fayard. Touraine, A. (2000). La recherche de soi. Dialogue sur le Sujet. Paris, France: Fayard. Touraine, A. (2005). Un nouveau paradigme. Pour comprendre le monde d’aujourd’hui. Paris, France: Fayard. Waddington, C. H. (1962). The Nature of Life. New York, USA: Atheneum. Waddington, C. H. (1966). Principles of Development and Differentiation. New York, USA: Macmillan. Waddington, W. C. (1975). The Evolution of an Evolutionist. Edinburgh, Great Britain: Edinburgh University Press.

61

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Temática 3 Hacia un cerebro que aprende Prof. Dr. Héctor Burgos G. (Ph.D.) y Ps.Mg. Amparo Castillo B.

…Basta conocer una gota de rocío para entender el océano… K. Gibrán

1. Introducción La Neurociencia ha sido una de las disciplinas de gran desarrollo en las últimas décadas, aportando evidencia del funcionamiento del cerebro y su relación con el medio ambiente. Los fenómenos que subyacen a esta relación son de amplia aplicación en diferentes contextos, en especial en el ámbito educativo. Por ejemplo, la neuroplasticidad cerebral, las redes neuronales y las neuronas espejo aportan a la comprensión de los fenómenos cognitivos y afectivos vinculados al aprender, de gran relevancia para el proceso enseñanza-aprendizaje. Este breve capítulo, pretende contribuir al acercamiento del educador a la Neurociencia del aprendizaje y así poder incorporar alguno de estos principios en la actividad del aprender. Por ello, es pretendido conjugar una especie de triunvirato entre la Educación, la Psicología y la Biología. ¿Qué une a estas tres disciplinas si no es la Neurociencia?

Figura 1.

Figura 2.

En la figura 1, es graficada la Neurociencia como una disciplina que aporta a las demás ciencias a través del estudio del sistema nervioso. Las estructuras relacionadas al proceso de aprendizaje son el 63

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

cerebro y cerebelo fundamentalmente, por lo tanto, de interés para la Educación. Los fenómenos mentales son propios del funcionamiento nervioso, por lo cual es ámbito de la Psicología. De esta forma, la Neurociencia puede dar respuesta a muchas interrogantes que ocurren en la esfera de estas disciplinas, por ejemplo, la sensopercepción, la atención, las cogniciones, las emociones, la memoria, las funciones ejecutivas, entre otros procesos, que examinaremos durante este capítulo. La figura 2 representa la relación del organismo con su medio. El sistema nervioso está adaptado para incorporar los estímulos y, luego de procesarlos, los devuelve al ambiente transformados en expresiones de diverso tipo. También los almacena. Ello implica que el sistema nervioso transforma la información recibida del ambiente y, al devolverla, produce un cambio aportando una nueva interpretación subjetiva de los estímulos captados. Por tanto, la respuesta del individuo transforma el ambiente y los estímulos son reinterpretados nuevamente, por lo cual el organismo vuelve a cambiar y produce otra nueva manifestación hacia el ambiente. Es así como ambos sistemas, el ambiente y el organismo co-evolucionan continuamente y nunca son iguales después de dicha interacción. Lo sorprendente es que podemos modificar el ambiente y el ambiente nos transforma a nosotros y, además, ello ocurre en nuestras neuronas, por lo cual experimentan modificaciones. Ese fenómeno es denominado metaplasticidad o neuroplasticidad, que corresponde a un proceso que alude a la capacidad de cambio en el sistema neuronal. Las neuronas del cerebro son modificadas por los estímulos del medio y de ello, no nos damos cuenta. Por ejemplo, podemos decir que nuestras cogniciones, afectos y conductas cambian con la presencia de nuevos estímulos, producto del proceso metaplástico constante que ocurre en el cerebro. Nada de lo que hacemos o no hacemos pasa inadvertido, porque el impacto intenso o no, afecta a nuestras neuronas y ello puede ser manifestado en nuestro comportamiento. Por tanto, un docente o un psicólogo, puede impactar con su actuar en el entorno y en las personas con quién interactúa. De ahí nuestra enorme responsabilidad social en los cambios que pudieran emerger en un individuo, como es graficado a continuación.

64

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Figura 3.

En la figura 3 están graficadas las dimensiones de un individuo como un ser psico-bio-social inserto en un medio ambiente donde recibe estímulos y produce respuestas desde estas tres instancias mencionadas. El énfasis en lo psicológico destaca la importancia de que el procesamiento de los estímulos tendrá un sentido cuando ingrese al sistema cognitivo-afectivo, lo que incidirá en su relación con el medio. Si fuera sólo físico-biológico como un simple reflejo, la respuesta sería una reacción biológica adaptativa para el individuo solamente, en tanto que, desde lo íntimamente psicológico, están involucrados tres procesos interrelacionados: el proceso cognitivo, el afectivo y el conductual, que se integran en el desarrollo del individuo en un proceso educativo. Por tanto, este capítulo examina los procesos vinculados al fenómeno del aprendizaje, incluyendo los procesos afectivos, cognitivos y conductuales, aspectos constituyentes de lo psicológico en interacción con el ambiente social y físico. Tenga usted una bienvenida a este viaje que integra lo psicológico, lo educacional y lo biológico a través de la Neurociencia.

65

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

2. ¿Cómo ingresa la información desde el medio ambiente? Los estímulos del ambiente son captados por receptores que se encuentran en nuestros cinco sentidos. Luego son procesados rápidamente para emitir una respuesta inmediata, un reflejo. Esta es una respuesta adaptativa que explica la organización del sistema nervioso, como un sistema sensorial y motor a la vez. Cada vez que existe un estímulo, la respuesta está presente instantáneamente. Los receptores están adaptados para captar la energía de los estímulos. Ello provoca en la neurona sensorial un cambio denominado como transducción. En este caso, la energía del estímulo, susceptible de ser medida como ondas o presencia de partículas según la modalidad sensorial, es transformada a una energía bioeléctrica en el receptor. El término transducción implica, además de una transformación, una conducción, por lo tanto no permanece más de algunos milisegundos en una región neuronal. Esta señal es transmitida hacia los centros de procesamiento, donde otras neuronas cumplen un rol clave en la producción de la respuesta. Este mecanismo es determinado por una programación genética, inmersa en nuestra constitución biológica, automática, espontanea, involuntaria e inconsciente, no es propio de una conducta aprendida.

Figura 4.

Como muestra la figura 4, el estímulo es incorporado al sistema nervioso como información bioeléctrica y comienza su recorrido hacia centros de procesamiento más complejo. No obstante, ya fue elicitada una respuesta hacia el medio, que vuelve a ingresar como un nuevo estímulo.

66

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

¿Por qué este aspecto es importante para el aprendizaje? Durante nuestra historia de vida, el individuo desarrolla experiencias, además del equipamiento biológico que trae consigo, por lo cual uno u otro de los sistemas sensoriales es favorecido con dicha experiencia. Por tanto, algunas personas pueden ser favorecidas por la estimulación visual, otras por lo auditivo o lo kinésico. Una experiencia de aprendizaje puede verse fortalecida con este contexto y contribuir así a la modalidad de procesamiento psicoafectivo y cognitivo superior. Las vías somestésicas (tacto) del cuerpo, menos el rostro, son canalizadas a través de la médula espinal. En tanto, la información somestésica del rostro, las vías visuales, auditivas y gustativas, ascienden desde el tronco encéfalo hacia el tálamo, que actúa como el principal modulador del ingreso de información sensorial al cerebro. La vía olfativa ingresa directamente al cerebro. Ello permite que los estímulos de aprendizaje, que pueden planificarse en una actividad académica, impacten estos sistemas sensoriales, siendo más importantes algunos de ellos, según la experiencia del individuo.

3. Hacia Centros de Procesamiento Motivacional En el tronco encéfalico, la información sensorial ingresa a centros de respuesta refleja por una parte, e inmediatamente a un centro de respuesta autonómica de alerta y otro hormonal, que desencadenan una acción que, a nivel conductual, es observada como un alerta e impulso, correspondiente a una segunda respuesta automática, espontánea, involuntaria, inconsciente. Esta función es realizada a nivel del Hipotálamo, una estructura nerviosa pequeña que no supera el 1% del tamaño del encéfalo en mamíferos, ampliamente reactivo a los cambios del ambiente interno. El hipotálamo presenta 12 pares de núcleos de procesamiento, por lo cual detecta rápidamente cambios en la glucosa, en la presión, en la temperatura, entre otros factores y reacciona inmediatamente. Algunos autores lo identifican como un “ponderostato”, porque detecta cualquier cambio interno en el organismo. Sin darnos cuenta, 67

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

elicitamos una segunda respuesta que es traducida primero como alerta, y luego como impulso de acción. La naturaleza impulsiva que presentamos los humanos, proviene de ello. No hay control, siempre es expresada, pero aprendemos a anticipar su manifestación, por lo cual, sólo aparentemente pareciera que las podemos controlar. No obstante, se expresan de alguna forma en algún signo visceral, denominado somatización (véase figura 5).

¿Incide en el aprendizaje?

Figura 5.

El alerta es un activador para las estructuras cognitivas, igualmente el impulso que es mediado por hormonas. Nuestra actuación frente a un estímulo tiende a ser impulsiva, hasta que aprendemos a anticiparlo. Pero nunca es eliminada dicha impulsividad. El cambio en el ambiente es detectado por el hipotálamo y responde inmediatamente. De aquí que quién aprende requiere de cambios que provoquen una respuesta dirigida a la acción. No obstante, demasiada impulsividad obstaculiza la cognición, por lo cual se aprende a anticiparla. La motivación puede ser explicada de esta forma, ya que debido a una necesidad, un cambio, un vacío, es activado el sistema hipotalámico para la acción, que observamos como una actividad motivada, que perdura sólo hasta la consumación o satisfacción de la necesidad. Por tanto, la equivocación, es decir que vamos a motivar, cuando no depende de la voluntad, ni de la cognición. A lo más, puede haber un incentivo o discutible denominación de “motivación externa”, de lo cual no hay

68

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

certeza que tendrá una relación directa con el objetivo de aprendizaje. Por más incentivo que haya, ello no asegura el aprendizaje.

¿Cómo activar la motivación, sino es generando hambre para el aprendizaje? La motivación nace de una necesidad y está en directa relación con la acción y decisión de aprender o emprender. Es totalmente intrínseca al individuo y nace de una carencia detectada inconscientemente, que dispara un motor de acción imparable. Ello es traducido en una manifestación observable a todo nivel, desde la fisiología misma hasta la conducta. Por lo cual, para mantener motivación, debe haber necesidad, cambios y nunca satisfacer completamente, debido a que, al no haber necesidad, al llegar a la consumación, a la satisfacción, es detenido el drive de la necesidad y por lo tanto pierde la motivación y la conducta no se manifiesta. Por lo cual, tendríamos que decir “activar la motivación” y eso es dejar o crear espacios, necesidades y administrarlos para que desencadenen el impulso.

4. Hacia centros de procesamiento Emocional Después del procesamiento hipotalámico, o paralelo a ello, la información sensorial ingresa al sistema límbico, una zona cortical denominada arquicerebro, ya que aparece en forma importante con los primeros mamíferos en la escala evolutiva. Entre el tronco encéfalico y la corteza es atribuida la denominación “límbica”, debido a que está en el límite de las dos zonas. Destacan la corteza cingulada, la corteza hipocampal, la corteza amigdalina, el septum y más anteriormente el núcleo accumbens, todas zonas de alta complejidad, ya que presentan diversos núcleos neuronales de procesamiento. Todas estas estructuras evalúan el contenido emocional de la información sensorial o de la información cortical. Esta información es enviada al hipotálamo para que genere una respuesta, similar a la mencionada para la motivación, no obstante, obedece a un contenido emocional que, una vez elicitado, puede ser interpretado por la corteza como una emoción. 69

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Las emociones están en nuestra genética, por lo cual nacemos con ellas y significa que podemos reaccionar con placer o displacer desde el quinto mes de gestación aproximadamente. Corresponde a un tercer tipo de respuesta, después del reflejo y la motivación, también automática, espontánea, involuntaria e inconsciente. Lo interesante es que la reacción emocional involucra placer y displacer al mismo tiempo. Aprendemos a reaccionar más con un tipo de emoción según las experiencias que haya vivenciado el individuo en su desarrollo. Por ejemplo, algunos aprendizajes como las fobias, pueden explicarse por la asociación pavloviana entre el miedo y el sujeto u objeto aversivo. Igualmente, las adicciones, como una asociación entre el placer y una sustancia u objeto con la cual es gratificado. Es igual en el caso de asociar un objeto o sujeto a un reflejo, a una necesidad o motivación o, en este caso a una emoción. El mecanismo es el mismo y ha sido precisado a nivel neuronal. Por lo tanto, las emociones están presentes en nuestro proceso de aprendizaje.

¿Por qué es importante esta relación entre emoción y aprendizaje? Como la motivación, este proceso psicoafectivo puede activar zonas corticales y, al igual que el exceso de motivación, también puede bloquear el aprendizaje. Igual que la motivación, tampoco tiene control, siempre son expresadas las emociones. Por lo cual, una temática a ser aprendida, también puede ser consolidada en la medida que exista una asociación con una emoción. Esta asociación emocional es duradera, hasta que es reemplazada por otra. Es factible aprender con placer y displacer, considerando el límite de intensidad, cuidando que no surja un bloqueo, que sea superior a la posibilidad de asociación (Véase Figura 6).

70

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Figura 6.

A este respecto, examinando un corte sagital del cerebro, es posible visualizar la corteza cingulada en el sistema límbico, junto a la corteza medial frontal (CAMF). Ha sido estudiada por la Teoría de la Mente, justamente como una zona de la mentalización, entendida como la comprensión del estado emocional del individuo, estrechamente ligado a lo social. La evidencia explica la presencia de la emoción empática con participación importante de esta región, dada la participación de un alto número de neuronas espejo. Estas son activadas en el individuo, cuando reciben información sensorial acerca de otro individuo y cuyas características son reconocidas en uno mismo. Es como decir que, cuando contactamos con alguien nos vemos a nosotros mismos en él o ella. Corresponde en la psicología como empatía, una función clave para el desarrollo socialcognitivo del individuo, donde son integradas funciones cognitivas superiores que serán analizadas más adelante. Mientras tanto, la emoción que implica esta presencia empática es expresada primeramente y después son enlazados o activados los procesos cognitivos. Al igual que las demás evaluaciones del contenido emocional, son expresadas mediante el hipotálamo. En seguida, la información sensorial ingresa al hipocampo, mediante el cíngulo o directamente del tronco encéfalo. Esta zona límbica está relacionada a las funciones de memoria y aprendizaje, procesos 71

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

básicos en el desarrollo de la cognición. En el ámbito emocional, envía información a la corteza acerca de la llegada de estímulos, activando automáticamente información acerca de contenidos y experiencias previas, como recuerdos pero en el ámbito de las asociaciones emocionales. Ello implica que el hipocampo prepara a la corteza cognitiva para la llegada de información de estímulos que ingresarán al proceso perceptivo o ejecutivo. Paralelamente, desde el tronco encéfalo o del hipocampo, la información ingresa a la amígdala. Esta estructura evalúa el contenido emocional de la información de los estímulos pero como displacer. Ello significa, miedo, ira, pena, al mismo tiempo. Cuando ello es expresado, la corteza puede interpretar o haber aprendido a asociar las experiencias con la inclinación hacia una de estas emociones. Por tanto, los aprendizajes contienen alguna de estas emociones asociadas y es esperable que sean expresadas. Paralelamente, el núcleo accumbens recibe la información de los estímulos, que son asociados con un contenido emocional placentero. Esta información es expresada inmediatamente y en paralelo con las demás, por lo cual, en nuestra conducta emocional, tenemos placer y displacer al mismo tiempo. En las asociaciones de optimismo aprendido, adicciones, gustos, donde está vinculado el placer, está claramente evidenciada la participación de esta estructura. El septum, debajo del núcleo accumbens, es una estructura que evalúa el contenido emocional de los estímulos en cuanto al aspecto sexual. Una de las funciones vitales de los individuos es la reproducción, por lo cual la tendencia es mantener la especie, donde el humano otorga una connotación cognitiva de mayor elaboración. El hecho de que la connotación sexual esté involucrada en todas las conductas de los individuos se debe a esta estructura. Su mayor activación es justamente en la expresión sexual humana. En síntesis, cuando son expresadas las emociones, no se expresa una en particular si no un conjunto de ellas, opuestas, de distinta connotación que, a veces es difícil de evaluar por un observador externo. Si imaginamos a un adolescente, donde la activación cognitiva es incipiente, parece obvia su confusión tanto para él como para los obser72

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

vadores externos, dada la mezcla de expresiones y de interpretaciones al respecto que, sólo con la experiencia que llevará a cabo posteriormente, podrá comprender algún tipo de expresión conductual. Ello por cierto, es permanente durante su vida, con posibilidad de aparente control, a medida que avanza en los períodos psicoevolutivos. No hay duda de la influencia de la emoción en el aprendizaje. Cualquier asociación de un estímulo o recuerdo que esté vinculado a una emoción, adquirirá una connotación especial, que lo que hagamos o no, influirá en el estado emocional del otro y en el nuestro propio. Estar conscientes de ello, puede ayudar a hacer más efectivo los aprendizajes. Si unimos este punto de las emociones al anterior, relacionado con las necesidades o la motivación, los fenómenos psicoafectivos son gravitantes para activar los sistemas cognitivos, no obstante, con cierta moderación para no generar un efecto contraproducente. De ahí, la planificación de actividades de aprendizaje debe ser rigurosamente analizada.

5. Hacia centros de procesamiento Cognitivos Básicos La memoria, el aprendizaje, la percepción, la atención, son considerados procesos cognitivos básicos. Esta denominación, no quita la importancia que presentan cada uno de ellos, sobretodo porque son el inicio de procesos de mayor complejidad. No podrían desarrollarse procesos intelectuales superiores sin antes considerar una consolidación de estos procesos básicos. Un esquema de memoria es aclarador respecto de los tipos de memoria y dichos procesos.

Figura 7.

73

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Al examinar la figura 7, podemos apreciar que los estímulos provenientes del ambiente ingresan al sistema cognitivo. Primero hacia los centros denominados como memoria sensorial que corresponde a la función sensoperceptiva de las cortezas parietal temporal y occipital. El tiempo que demora este proceso es extremadamente corto y no supera los dos segundos y algunos autores la identifican como priming cognitivo. Es un proceso que retiene la primera información y la vincula rápidamente con aprendizajes previos. Si es utilizada para realizar una acción, puede retenerse por mayor tiempo, hasta 30 segundos. Esta información es devuelta al medio y corresponde a una instancia cognitiva denominada memoria de corto plazo. Esta es activada para manifestar una cognición que permite la realización de una decisión, por tanto también recibe el nombre de memoria de trabajo. Este proceso está relacionado a la corteza prefrontal donde la información que participará en la ejecución de una respuesta puede interaccionar con el medio, incluyendo un componente cognitivo. Si la información proviene desde los bucles de memoria sensorial, la respuesta será discreta para resolver situaciones simples. Aquella información que proviene desde los bucles de memoria de largo plazo, contendrán componentes cognitivos de mayor complejidad. Esta información puede explicar situaciones de aprendizaje clave. Por ejemplo, ocurre cuando una persona retiene una información clave en su interacción con los contextos de aprendizaje en una conversación. La expresión, ya sea traducida en movimiento, lenguaje, con componentes de tipo cognitivos, emergen desde este sistema.

¿En qué se distingue memoria del aprendizaje? El aprendizaje está relacionado con la incorporación de información asociativa o no asociativa hacia el sistema cognitivo. La memoria es un proceso que permite la retención de dicha información recuperada. Ambos procesos están permanentemente cambiando, aunque tengamos la percepción de que todo permanece durante un tiempo. En cada segundo son transformadas las neuronas por procesos metaplásticos, por lo cual un aprendizaje o memoria, puede contener elementos o conexiones que se mantienen, pero algunos son incre74

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

mentados, otros disminuidos, otros transformados, de tal forma que la información está en constante evolución. Cuando pretendemos conceptualizar semánticamente esta información, mediante el lenguaje, corresponde a un esfuerzo por mantener en el tiempo una cognición que, siempre será en forma denotativa, en tanto que la connotación siempre será variable, según las numerosas interacciones que ocurren entre el individuo y el medio ambiente donde se desenvuelve. El contenido de la memoria o el aprendizaje ha sido categorizado como implícito o explícito. Cuando es implícito, el hipocampo interviene muy escasamente, siendo otras estructuras subcorticales como cerebelo y ganglios basales, los que contribuyen a la automatización de este tipo de aprendizajes. Por ejemplo, son implícitos los movimientos como conducir bicicletas, automóviles, manejo de herramientas, escribir, entre otros. Estas acciones quedan programadas y requieren de entrenamientos repetitivos para su modulación y precisión, aspectos en que intervienen las estructuras mencionadas, otorgando la información hacia la corteza frontal para las decisiones denominadas programadas. En los aspectos explícitos de la memoria y aprendizaje, están vinculados a la decodificación lingüística. En esta situación, el hecho de que sea explícito, obedece a la posible interacción social que incluye objetivos que favorecen la comunicación. Por tanto, mantener una información para compartir, requiere de códigos de entendimiento consensual, por tanto la explicitación de cada uno de ellos es fundamental para la comunicación. Así, las personas aprenden y memorizan implícita y explícitamente. Lo implícito es automático y tiende siempre a ello, hasta perderse de los sistemas conscientes. En este caso, el sistema ahorra energía y focaliza sus acciones hacia las vivencias con las cuales interacciona en un momento preciso. En cambio lo explícito, es remitido a hechos, datos y conceptos, tiene la posibilidad de ser consciente, hasta que se incorporan a un programa implícito.

¿ Cómo es desarrollado el aprendizaje? El aprendizaje es una temática ampliamente debatida en la literatura científica y en otros géneros. ¿Qué se aprende? Los teóricos conductuales aportaron evidencia clave en ello. Cuando no es aso75

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

ciativo, aprendemos a aumentar las respuestas en una sensibilización o a disminuirla en una habituación. Ello significa que, a estímulos repetitivos en cuanto a intensidad, duración, frecuencia, inocuos en cuanto a un compromiso vital, la tendencia es a disminuir la fuerza de la respuesta, denominado como habituación. En cambio, la sensibilización, es producida con estímulos cambiantes donde involucra un compromiso vital, donde están involucrados fenómenos de dolor. Por lo cual la respuesta es facilitada y ampliada. En una situación de aprendizaje escolar o cotidiana, es esperable que un individuo responda con mayor intensidad o amplitud cuando el sistema cognitivo del individuo esté frente a cambios ambientales. Ello está en el contexto de la sensibilización. Por el contrario, un sistema que ofrece los mismos estímulos sin matices, tiende a que los individuos disminuyan sus respuestas. Este simple hecho, explica que un docente debe ser muy diverso en sus estrategias que pretendan aprendizaje. Cuando el aprendizaje es asociativo, la complejidad aumenta, porque pueden ser más estímulos los que participan. ¿Qué aprendemos? El aprendizaje más simple en los mecanismos asociativos, son los condicionamientos. El condicionamiento clásico en este caso, es entendido cuando son asociados estímulos nuevos, o pareados con conductas automáticas innatas o aprendidas. Asociar un nuevo estímulo, objeto o palabra, o sujeto, a un reflejo, motivación, emoción, adquiere una gran fuerza de respuesta. Por ejemplo, el denominado aprendizaje emocional, o memoria emocional, en realidad es una asociación de lo nuevo que ingresa al sistema cognitivo, asociado a una emoción. Cuando decimos que la pena se aprende rápido y no se olvida, es porque la asociación del hecho, situación u objeto con la emoción es extremadamente fuerte. En un aspecto que desata una emoción de placer, la respuesta que damos frente al sonido de una melodía, o timbre de teléfono móvil puede generar una respuesta de placer inmediata, asociando estos estímulos a la gratificación. Igualmente, el condicionamiento operante también es una asociación, pero cambia la naturaleza del estímulo. En este caso es una consecuencia. Por tanto, asociamos nuestra respuesta a un estímulo que refuerza o castiga, es decir, pretende fortalecer o disminuir la respuesta de un individuo. Por tanto, un premio o felicitación comúnmente favorece las respuestas. 76

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Un tipo de castigo, pretende disminuirlas. Sin embargo, mientras el condicionamiento clásico es un mecanismo absolutamente automático e inconsciente, en el condicionamiento operante, el individuo, puede manejar dicha consecuencia, y ello le resta la automaticidad. En otras palabras, este último tipo de aprendizaje no asegura aprendizaje nuevos, sino que está en relación a aprendizaje previos y no obedece a la ley de causa efecto. Los teóricos conductuales, aportan numerosa evidencia de este tipo de mecanismos y explican aprendizajes simples en los organismos humanos y no humanos. Cuando es aprendizaje cognitivo, el proceso es complejizado, debido a que interviene información previamente codificada en el sistema nervioso. Por lo cual, están involucrados componentes sensoperceptivos y ejecutivos previos que otorgan una ampliación de la contextualización del conocimiento. En ello, como será visto más adelante, la información en calidad y cantidad proveerá las asociaciones que permitirán la significación de lo aprendido y la posibilidad de construir una base de conceptos que pueden perfeccionarse con estrategias y habilidades superiores de cognición, denominadas comúnmente habilidades metacognitivas.

¿Qué permite que la información permanezca en el tiempo? En este aspecto, la participación del hipocampo (CA) es fundamental. Como fue mencionado, el CA es una estructura que pertenece al sistema límbico e interviene en la conducta emocional. Cuando ingresa una información al sistema, el CA envía información inmediata al sistema cognitivo de tal forma que, cuando ingresa la información a las cortezas, ya disponen de información motivacional y emocional susceptibles de ser asociadas. Esta situación es clave para las cogniciones superiores como será visto a continuación. El CA presenta una organización morfofisiológica que permite la consolidación de los aprendizajes. Si examinamos la estructura podemos ver que su ubicación en el lóbulo temporal interior, presenta zonas claramente definidas. Está constituido por el giro dentado, y las regiones CA1, CA2, CA3 y CA4. Adyacente a esta estructura, se en77

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

cuentra la corteza entorrinal, el subículo y la corteza parahipocampal. Con esta denominación, a la cual es posible identificar en cualquier imagen del CA, podemos explicar su funcionamiento para consolidar la información atribuida a memoria de largo plazo.

Figura 8.

La figura 8 muestra la relación de las cortezas cognitivas con el hipocampo para la consolidación de los aprendizajes. La información ingresa desde las cortezas uni o polimodales, según la proveniencia del sistema sensorial o frontal. La corteza cognitiva envía la información mediante la corteza entorrinal o parahipocampal, para ingresar al CA directamente al giro dentado. Para ello debe perforar la circunvolución hipocampal por lo cual recibe el nombre de vía perforante. Los axones sinaptan con las células granulosas de esta región e inician un circuito hacia CA3 y luego hacia CA1 e hipotálamo otorgando una conexión psicoafectiva a la memoria y el aprendizaje. Desde CA1 es devuelta la información hacia las cortezas de proveniencia de la información y, vuelve a enviar información al hipocampo repitiendo muchas veces el circuito reverberantemente. Ello permite que la información llegada a la corteza quede consolidada en ella misma, por los probables efectos metaplásticos que han operado en dicha zona. Ello genera que las neuronas tengan muchas conexiones entre sí a medida que reverbera el circuito, por lo cual la codificación de la información adquiere mayor complejidad y permanencia en el tiempo. Ello posibilita que pueda ser recuperada con mayor eficacia y, generalizada debido a que puede ser perfeccionada desde un mayor 78

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

número de estímulos cercanos, conectada a otros contextos, por lo cual es enriquecida constantemente. Es esta posibilidad de conexión, una de las hipótesis por la cual los aprendizajes deben tener varias entradas y un contacto experiencial diverso. Por ejemplo, un deportista puede aplicar su contexto con otras disciplinas similares incluso a nivel cognitivo. Un lector de igual forma, puede llegar a entendimientos por su cercanía con las expresiones lingüísticas de diverso tipo. Por último, es interesante destacar que cada memoria o aprendizaje tiene un contenido psicoafectivo implícito, debido a la conexión con el hipotálamo y otras zonas límbicas. No es extraño que una actividad cognitiva desate un enlace afectivo de consideración. Por lo cual es importante un proceso complejo que integra varios de los cuatro procesos básicos, denominado la atención.

¿Cómo podría explicarse el proceso atencional? Un proceso atencional está definido por cuatro subprocesos. Orientación, Filtración, Búsqueda y Preparación. La orientación está constituida por el sistema sensorial que capta el estímulo. Por lo cual, la acción refleja y el direccionar la respuesta hacia el estímulo, es el primer eslabón de este proceso. Generalmente, el aspecto auditivo y después el visual son los más relevantes en este subproceso. En seguida, la información toma contacto con los aspectos motivacionales y emocionales que activan los sistemas cognitivos. El cuidado aquí es la intensidad, ya que el exceso puede alterar el desarrollo de la cognición. En seguida, el proceso de filtración depende fundamentalmente del tálamo. Aquí el principal modulador sensorial es clave, de tal forma que la información ingrese al cerebro atenuadamente. En tercer eslabón es la búsqueda que opera en el sistema sensoperceptivo. La atención será más efectiva en la medida que la corteza conecte con aprendizajes o experiencias previas. Finalmente, el cuarto eslabón es la preparación, ya que participa la corteza de asociación prefrontal dorsolateral. Aquí es posible que exista la decisión de ejecución de respuesta y puede tener una dosis de voluntariedad, denominada como atención selectiva. Aquí el cerebro es preparado para la respuesta atencional. Obviamente que todo el proceso es inconsciente para los sujetos. La posibilidad de 79

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

que haya voluntariedad es mantener esta corteza a disposición para desarrollar la atención selectiva. No obstante, requiere de que las demás etapas hayan sido cumplidas netamente. Por tanto, no es tan simple calificar a una persona con déficit atencional, debido a la cantidad de procesos que están involucrados. La rigurosidad de este diagnóstico es clave para focalizar un proceso de aprendizaje.

6. Hacia Centros de Procesamiento Cognitivos Complejos y Lenguaje En este punto, es necesario mantener presente que la información, antes de llegar a las estructuras cognitivas, ya ha tenido varios procesamientos previos de naturaleza automática, espontanea, involuntaria e inconsciente. Primero fue un reflejo, luego una motivación con el alerta e impulso, en seguida varias emociones, incluida las conexiones con memorias y aprendizajes, para finalmente llegar a la cognición superior. Ello supone que antes de una cognición, ya han ocurrido varios procesos que han tenido su manifestación, que con seguridad están presentes en el comportamiento del individuo.

¿Cómo es cognoscible la información que ingresa al organismo? La información, como fue mencionado, tiene un modulador sensorial como el tálamo, con excepción de la información olfativa que ingresa directamente sin filtro a la corteza límbica y olfativa, y la propioceptiva inconsciente y la vestibular que ingresa al cerebelo. El tálamo está presente al final del troncoencéfalo, siendo un órgano par, uno para cada hemisferio cerebral. Su función moduladora permite que la información ingrese a la corteza ya filtrada por esta estructura. Esta información ingresa a las cortezas sensoriales primarias donde se produce una primera cognición que corresponde a la sensación. La sensación es la constatación de que existe una información de uno o varios estímulos, pero no puede precisar de qué se trata. Sólo puede procesar información respecto de su intensidad, duración y frecuencia, 80

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

por lo cual es un “darse cuenta” de que algo existe y nada más. Ello permanece muy escasamente en dichas cortezas, para luego encaminarse hacia dos regiones. Un enlace es con la corteza motora primaria que envía una orden de ejecución a modo de respuesta cognitiva burda con la única información de que algo existe. Paralelo a ello, la conexión es hacia una o varias cortezas de asociación perceptiva. Aquí se establece otro proceso cognitivo que corresponde a la percepción que consiste en la conexión del estímulo con otros contenidos previamente decodificados, otorgando a la sensación un sentido, que se traduce en una ubicación contextual y en una significación. Ello no es superior a un tiempo de dos segundos, como fue mencionado más arriba y el individuo desarrolla una cognición de dar respuesta a un dónde o a un qué, de la información sensorial. Entonces la persona tiene la posibilidad de ocupar esta información para un proceso cognitivo de mayor envergadura. Hasta este momento, la cognición es básica. Esta percepción puede ser considerada como memoria sensorial. Para que pueda ser procesada de manera más compleja requiere pasar a la memoria de corto plazo con participación de la corteza prefrontal que será analizada a continuación como función ejecutiva o ser decodificada como información semántica. Aquí la información sensoperceptiva es transducida explícitamente y es iniciada la organización semántica, después de decodificar el significado de los símbolos a través de cortezas de asociación especializada a nivel parieto-occipital. En una vista lateral del cerebro es posible apreciar las regiones que están participando en esta función, denominadas, giro angular, giro supramarginal y área de Wernicke. Son áreas privativas de la organización del lenguaje. Justamente el significado explícito de la información sensoperceptiva traducido en lenguaje es propio de estas regiones. Hasta este momento, un individuo frente a un estímulo, ha desarrollado procesos básicos como la sensopercepción, la memoria, el aprendizaje la atención, además del inicio del procesamiento explícito que dará origen a un habla comprensiva. Por ejemplo, un individuo puede ubicarse u orientarse, significar implícita o explícitamente y ello lo puede memorizar a corto o largo plazo según la necesidad de desarrollo del mismo. 81

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Figura 9.

Una vez decodificada la información, ¿Cómo es integrada hacia un proceso ejecutivo metacognitivo? Una vez decodificada la información en las cortezas sensoperceptivas además de ser explicitadas, el individuo desarrolla comprensión de la información pero aún no organiza su producción. Este proceso cognitivo complejo es denominado como función ejecutiva (FE). Ésta a su vez puede ser simple o compleja. Las FEs simples están relacionadas a la corteza motora primaria o áreas suplementarias que dan origen a una respuesta cognitiva simple, donde bastaría la información directa de las cortezas sensoriales primarias. Las cortezas de asociación ejecutivas prefrontales y frontales anteriores disponen de la información perceptiva previamente decodificada, por lo cual pueden desarrollar procesos de alta complejidad, encaminados hacia la metacognición. Por ejemplo, en la vista lateral del cerebro es posible apreciar la corteza de asociación frontal anterior (CAFA), la corteza de asociación prefrontal dorsolateral (CAPFDL), la corteza de asociación órbitofrontal (CAOF), y la corteza de asociación del giro opercular de Brocá (B). Interiormente, en el corte sagital es observable la corteza de asociación medial frontal (CAMF) en relación al cíngulo del sistema límbico. La corteza que más complejidad ha desarrollado es la CAFA donde han sido evidenciados procesos como el planificar, calcular, 82

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

predecir, futurizar, es decir los procesos cognitivos vinculados al pensamiento reflexivo superior. Es la zona de más amplio desarrollo en la escala evolutiva, responsable de la flexibilidad cognitiva y de la relación de las actividades con un objetivo y su consecución. Funciona como un “gerente general” que procesa los destinos a corto, mediano y largo plazo del individuo. Para ello requiere de información de calidad y en cantidad suficiente para otorgar un plan general de ejecución. Si una persona que aprende planifica su acción, podrá desarrollar un proceso cognitivo que asegura logros de futuro con mayor efectividad. La información procesada en esta corteza es traspasada a la CAPFDL. Igualmente, la CAPFDL, es una corteza de asociación compleja encargada de la programación y la toma de decisiones. También requiere de información de calidad y en abundancia pertinente para que la decisión sea acertada. Es sabido que la mayor parte de las equivocaciones están en directa relación con una decisión inadecuadamente informada. Los pasos o etapas a ejecutar son programados en esta región. Por lo cual contempla cada una de las instancias a requerir, cada uno de los elementos constituyentes para que la decisión sea una realidad ejecutada. Por ejemplo, el entrenamiento aporta experiencia de programación de la ejecución. Igualmente, es monitoreada constantemente en el mismo momento de la ejecución y vuelve a reverberar con la CAFA para perfeccionar la futura ejecución. En la vida práctica, estos programas son ejecutados simplemente, o perfeccionados en la medida que incorporamos experiencia que es orientada a una ejecución fluida. Esta fluidez es clave en un proceso cognitivo superior, como la flexibilidad cognitiva en la CAFA (Véase figura 10). Otra área de la región prefrontal es el giro triangular u opercular de Brocá, que desarrolla la programación del habla fluida que es manifestada por el individuo. Esta área codifica la información previamente decodificada en el área de Wernicke y la prepara para la manifestación definitiva. Por lo cual el individuo construye las palabras, frases, oraciones, denominados discursos pero previo a la información contextual decodificada por las cortezas sensoperceptivas y el área de Wernicke. Por tanto, hay una comprensión previa antes de elaborar el discurso. Esta región coordina y organiza el aparato bucofonatorio para la vocalización, o la mano para la escritura, el rostro para la ex83

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

presión facial o el cuerpo para la manifestación corporal del lenguaje. Lo explícito en el habla corresponde al hemisferio izquierdo, mientras que lo prosódico corresponde al hemisferio derecho. Por lo cual, los matices que expone una persona moviendo sus manos, cuerpo, ojos, expresión facial, es propio de la prosodia. Las palabras y oraciones pertenecen a la elaboración del hemisferio izquierdo. Esta área no sólo es nutrida por las cortezas parieto-temporales, sino que por las demás cortezas frontales. Por tanto, la palabra planificada, con decisión está influenciada fuertemente por CAFA y CAPFDL (Véase figura 10).

Figura 10.

La CAOF está vinculada a los procesos inhibitorios que dan origen a mecanismos de control de cogniciones y conductas. Esta función es desarrollada en relación a las interacciones con el medio ambiente en un contexto social y es orientada, por una parte, a la anticipación de la expresión motivacional o emocional ya ejecutada. Por otra parte, es orientada a la anticipación de los procesos cognitivos, previo a su ejecución, cuando es aprendida, por lo cual es constituida como una estrategia de control cognitivo que permite la evaluación de las tareas y acciones emprendidas. Estas funciones también permiten al individuo autorregularse en torno a las motivaciones, cogniciones y conductas en relación de los objetivos y expectativas consideradas en las metas de aprendizaje. Las demás áreas del cerebro están en directa relación con esta corteza, de tal forma que ejerce los controles aprendidos a lo

84

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

largo de la historia experiencial del individuo. La Educación impacta fuertemente esta zona a través de su función socializadora. La CAMF está en relación a procesos de planificación, cálculo, predicción y futurización, vinculados a las estrategias de consecución de metas de aprendizaje valoradas en función a las consecuencias, la anticipación y la relevancia de los reforzadores de logro. Es muy activa en la interacción social, debido a que los controles están en las figuras de vínculo temprano y posterior, que configuran la capacidad de relacionarse socialmente. Como está en estrecha relación al sistema límbico a través del cíngulo, la empatía y capacidad de establecer un contacto con otros, el desarrollo social, depende en gran medida de esta zona cortical. Un desarrollo socioconstructivista, activa esta zona, donde la relación social marca un eje en el compartir aprendizajes. Así la persona adquiere valor según la aceptación del grupo donde se desenvuelve, perfecciona sus concepciones, ajusta las cogniciones y modera la expresión psicoafectiva y conductual.

¿Cómo es la modulación y la precisión de las cogniciones?

Figura 11.

Las estructuras subcorticales que participan en los procesos cognitivos complejos corresponde a los ganglios basales y al cerebelo. Existen numerosos núcleos de sustancia gris que permiten la elaboración de estas funciones en estas estructuras. Así la conducta no sobrepasa niveles de intensidad de expresión ni tampoco queda bajo los 85

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

umbrales. Igualmente ocurre con la precisión, ya que la inhibición de las respuestas permite que la conducta y las cogniciones sean ajustadas. Lo interesante es que, mientras está ejecutándose una respuesta, paralelamente ingresa a los circuitos para esta modulación y precisión. Las áreas de asociación envían la información a los ganglios basales y cerebelo, y luego de ser procesadas, son devueltas al cerebro mediante el tálamo. Así la corteza mejora sus cogniciones y expresiones conductuales. En cada entrenamiento o experiencia del individuo, las cogniciones y conductas están en un proceso de modulación y precisión. Así existe un continuo mecanismo de depuración de los procesos cognitivos conductuales, en forma automática.

7. A modo de conclusión Hemos examinado a grosso modo una forma de ver los procesos psicoeducacionales mediante los aportes de la Neurociencia con el fin de que esté al alcance de un educador o persona que requiera de explicitación de los fenómenos psicoafectivos y cognitivos-conductuales de un organismo. Por tanto, pueden aportar en la planificación de actividades de enseñanza aprendizaje con una intencionalidad dirigida hacia cambios de significación en las personas que aprenden. Las vías sensoriales son claves en el momento de identificar aquellas modalidades que han sido desarrolladas por los estudiantes. Hay bastante bibliografía de programación neurolingüística donde detallan este tipo de procesos que representan la información de los estímulos del medio mediante claves visuales. Igualmente, los procesos atencionales y sensoperceptivos, son más efectivos si la persona enlaza esta información con aprendizajes previos. Por ello es necesario asignar un tiempo para examinar la situación basal respecto del aprendizaje por parte de los estudiantes, y así otorgar intensión al aprendizaje con un plan que tome en consideración dichos procesos. No obstante, es necesario considerar que el aprendizaje es propio de lo motor más que lo sensorial, por lo cual, una vez desarrolladas estas vías de ingreso de información, es necesario propender a la producción de evidencias que demuestren lo adquirido. Un ejemplo de ello es el desarrollo de por86

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

tafolios de evidencias de aprendizaje que realizan los estudiantes para consolidar dichos procesos. Por otra parte, los procesos deben ser encaminados hacia la memoria de largo plazo. ¿Cómo hacerlo? La retención es un proceso que requiere de un ancla cognitiva o afectiva, mediante saberes previos o un proceso motivacional o emocional que participe en esta asociación. Como la memoria de largo plazo requiere de entrenamiento, la memoria de trabajo debe estar orientada hacia la consolidación de términos o conceptos claves. La recomendación es que no superen los 4 conceptos claves por temática tratada o leída, que debieran ampliarse en un mapa conceptual que abarque terminología secundaria de relación, para favorecer la comprensión. Si a ello agrega un trabajo de síntesis, implica la incorporación de contenido explícito, pero respecto de los conceptos claves de la temática tratada. Y si incorpora una representación iconográfica o pictórica, o de escultura, según sea la temática, incluye la participación del hemisferio derecho que desarrolla aspectos más analógicos y globales que el hemisferio izquierdo. Así potencia los procesos mnésicos. Según la funcionalidad de las cortezas cognitivas sensoperceptivas, el estudiante debiera responder dos preguntas a describir: Dónde y Qué. Es decir ubicarse contextualmente y dar significación o enlace con aprendizajes previos. Con ello, puede iniciar procesos comprensivos explícitos por una parte y, por otra, la corteza frontal puede ocupar dichos insumos para el desarrollo de habilidades metacognitivas. Las metodologías, por tanto, debieran encaminarse hacia el desarrollo de la metacognición, una vez cumplidas las habilidades sensoperceptivas anteriores. Ello demanda la activación de la frontalidad en el sentido de desarrollar competencias cognitivas de nivel superior. En esta situación, la planificación de las actividades es clave. Por ejemplo, cuando un aprendiz es consultado por la forma en que enfrentará la tarea o cuál es la meta, la actividad cortical organiza la acción. Ello evita el condicionamiento a la instrucción de los estudiantes, ya que, en ese caso, siempre esperan una guía o manual para su desarrollo. El cumplir los pasos de una guía, no promueve habilidades metacognitivas. En tanto que, la mediación de procesos más autónomos, sí pueden promover el desarrollo de estas destrezas cognitivas superiores. El plan 87

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

sobre la actividad a realizar implica reflexionar y revisar los elementos que están asociados con la temática a aprender, propio de la CAFA y CAPFDL. Asimismo, para llevarla a ejecución, una vez tomada la decisión, implica un continuo monitoreo de los logros parciales, de registrar los imponderables, aspectos nuevos que emergen, algunos facilitadores y otros obstaculizadores. Este esfuerzo por focalizar la atención en la tarea es relevante para la memoria de largo plazo, tanto a nivel implícito como explícito. Si entra en un programa de ejecución, es probable que la consolidación sea efectiva en un mayor rango de tiempo. Ello se consigue con entrenamiento, comenzando con la descripción de lo que está siendo ejecutado, en voz alta, siguiendo la secuencia de lo realizado. Ello mantendrá al aprendiz focalizado en la tarea, propio de la CAPFDL. Igualmente, evaluar lo ejecutado a modo de retroalimentación es deseable como actividad metacognitiva. La verificación de lo realizado, desde el plan, la ejecución misma y los productos, permiten un desarrollo que propende hacia una perfección de los aprendizajes. Siempre surge algo que mejorar en lo realizado pertinente a dicha acción. Todo proceso evaluativo trae como consecuencia decisiones retroalimentadoras del proceso y las metas logradas. Este tipo de acción permite al estudiante el prestar atención sobre sus debilidades y fortalezas en el resultado. Por lo cual, puede replantear el plan de acción inicial, situación que contribuye a un aprendizaje de mayor envergadura. Por último, facilitar o promover aspectos motivacionales y emocionales, como ha sido mencionado, es importante, sobretodo si está enlazado a aprendizajes nuevos. La corteza cognitiva es activada con ello y puede establecer una alianza de significación duradera. Los aspectos a tener en cuenta es la dosificación del contenido motivacional y emocional, evitando el posible rol bloqueador, dado el impacto estrésico que pudiera producir. El impulso es bueno, para comenzar, para los quiebres, para los finales, pero es necesario dejar que el sistema adquiera sus propios procesos de activación en el estudiante. Si bien las necesidades o la emoción pueden activar aprendizajes, la recomen88

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

dación es que lo consumatorio sea elección del propio aprendiz, trabajado por él mismo, siendo el docente un mediador de dicho proceso. En palabras simples, es necesario dejar puertas abiertas para que el aprendizaje continúe por su propia cuenta. En síntesis, las competencias a promover por parte de los aprendices son describir el contexto y la relación con aprendizajes previos. Luego explicitar sintéticamente. En seguida desarrollar la metacognición, con las habilidades para planificar, ejecutar y evaluar sus acciones, camino a una autorregulación de su proceso de aprendizaje.

89

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Referencias Bibliográficas Procesos Cognitivos: Ardila, A. & Ostrosky, F. (2008). Desarrollo Histórico de las Funciones Ejecutivas. Revista Neuropsicología, Neuropsiquiatría y Neurociencias, 8 (1): 1-21. Bailey, C.H., Kandel, E.R. & Harris, K.M. (2015). Structural Components of Synaptic Plasticity and Memory Consolidation. Cold Spring Harbor Perspective in Biology, 7(7):a021758. Balbi, P. & Roussos, A. (2015). Executive functions and psychopathology: current status. Vertex, 26(119): 5-10. Baumeister, R.F., Schmeichel, B.J. & Vohs, K.D. (2007). Self-regulation and the executive function: The self as controlling agent. In Social Psychology: Handbook of Basic Principles / Arie W. Kruglanski (ed. lit.), E. Tory Higgins (ed. lit.): 516-539. Lozano, A. & Ostrosky, F. (2011). Desarrollo de las Funciones Ejecutivas y de la Corteza Prefrontal. Revista Neuropsicología, Neuropsiquiatría y Neurociencias, 11(1)159-172. Olivers, C.N. (2015). On the role of working memory in visual attention. Journal of Vision, 15(12): 1403. Posner, M. & Rothbart, M. (2009). Toward a physical basis of attention and self regulation. Physics of Life Reviews, 6(2),103-20. Ramnani, M. & Owen, A. (2004). Anterior prefrontal cortex: Insights into function from anatomy and neuroimaging. Nature Reviews Neuroscience, 5,184-194. Reyes, S., Barreyro, J.P. & Injoque-Ricle, I. (2014). Evaluación de componentes implicados en la Función Ejecutiva en niños de 9 años. Cuadernos de Neuropsicología, Panam. Journal of Neuropshychology, 8(1): 1-16. Richardson, M., Moore, D.A., Gwernan-Jones, R., Thompson-Coon, J., Ukoumunne, O., Rogers, M., et al. (2015). Non-pharmacological interventions for attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) delivered in school settings: systematic reviews of quantitative and qualitative research. Health Technology Assessment; Winchester, England, 19(45): 1-470.

90

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Stelzer, F., Cervigni, M.A. & Martino, P. (2011). Desarrollo de las Funciones Ejecutivas en Niños Preescolares: Una revisión de algunos de sus factores Moduladores. Liberabit, 17(1), 93-100. Tirapu, J., García, A., Ríos, M. & Ardila, A. (2012). Neuropsicología de la Corteza Prefrontal y las Funciones Ejecutivas. Barcelona: Viguera Editores. Ward, R.D., Winiger, V., Kandel, E.R., Balsam, P.D. & Simpson, E.H. (2015). Orbitofrontal cortex mediates the differential impact of signaledreward probability on discrimination accuracy. Frontiers in Neuroscience, 9: 230.

Procesos Psico Socio Afectivos Benarous, X., Guilé, J.M., Consoli, A. & Cohen, D. (2015). A Systematic Review of the Evidence for Impaired Cognitive Theory of Mind in Maltreated Children. Frontier in Psychiatry, 6:108. Callahan, P.M., & Terry, A.V. Jr. (2015). Attention. Handboock of Experimenthal Pharmacology, 228: 161-89. Catani, M. & Bambini, V. (2014). A model for Social Communication And Language Evolution and Development (SCALED). Current Opinion in Neurobiology, 28:165-71. Chang, E.F., Raygor, K.P. & Berger, M.S. (2015). Contemporary model of language organization: an overview for neurosurgeons. J. of Neurosurgery, 122(2):250-61. Lamm, C. & Majdandžić, J. (2015). The role of shared neural activations, mirror neurons, and morality in empathy; a critical comment. Neuroscience Research, 90: 15-24. Lewinski, P. (2015). Effects of classrooms' architecture on academic performance in view of telic versus paratelic motivation: a review. Frontier in Psychology, 6:746. Madan, C.R. (2013). Toward a common theory for learning from reward, affect, and motivation: the SIMON framework. Frontiers in System Neuroscience, 7:59. Pintrich, P. & Schunk, D. (2002). Motivation in education: Theory, research and applications. Upper Saddle River, NJ: Merril Prentice-Hall. 91

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Pintrich, P. & Schunk, D. (2006). Motivación en contextos educativos. Teoría, investigación y aplicaciones. Madrid: Pearson. Smith, R. & Lane, R.D. (2015). The neural basis of one's own conscious and unconscious emotional states. Neuroscience and Biobehavioral Review, S0149-7634(15) 00203-1.

Lenguaje Garner, J.K. (2009). Conceptualizing the relations between executive functions and self-regulated learning. The Journal of Psychology, 143(4), 405-26. Hagoort, P. & Indefrey, P. (2014). The neurobiology of language beyond single words. Annual Review of Neuroscience, 37: 347-62. Rosário, P., Núñez, J.C., Trigo, L., Guimarães, C., Fernández, E., Cerezo, R., Fuentes, S., Orellana, M., Santibáñez, A., Fulano, C., Ferreira A. & Figueiredo, M. (2014). Transcultural analysis of the effectiveness of a program to promote self-regulated learning in Mozambique, Chile, Portugal, and Spain, Higher Education Research & Development, DOI: 10.1080/07294360.2014.935932. Zimmerman, B. y Schunk, D. (2011). Handbook of self-regulation of learning and performance. N.Y. USA: Routledge.

92

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Capítulo 2 Variables que influyen en el Aprendizaje

Temática 4 Influencia del contexto y de la disposición en el aprendizaje humano: evidencia desde la electroencefalografía. N. Aldunate Temática 5 Los ritmos de aprendizaje del cerebro en el contexto educativo. M. Garrido Temática 6 Aprendizaje y plasticidad neuronal. M. Zeise & B. Morales

93

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Temática 4 Influencia del contexto y de la disposición en el aprendizaje humano: evidencia desde la electroencefalografía Dra. Nerea Aldunate Ruff (Ph.D.)

Introducción En la actualidad, el aprendizaje ha cobrado especial importancia en diferentes niveles. Uno de ellos es el abordaje de este proceso desde los cambios en la cognición y otro, las condiciones suficientes y necesarias para que sea llevado a efecto. También, diferentes dimensiones han sido estudiadas como la afectividad, el desarrollo evolutivo, la influencia de los genes y el ambiente, o su relación con otros procesos cognitivos, entre otros. El lenguaje es fundamental en este contexto. Es la herramienta que el ser humano tiene para comunicarse. A través de la expresividad y del proceso de comprensión, las interacciones de las personas pueden ser enriquecidas de significados de forma inmediata, llevando sus experiencias en diferentes direcciones. Esto ocurre en el contexto de la enseñanza y el aprendizaje en la interacción, debido a que es a través de ambos, expresividad y comprensión, que se crean nuevos conocimientos. Sin embargo, en la enseñanza, se espera que la comprensión sea pertinente de acuerdo a la intención de lo que se expresó y en muchas ocasiones esto falla, ya sea porque no hubo comprensión alguna o porque lo que fue entendido, no coincide con la intención expresiva de lo que se comunicó. En este capítulo, será abordado el aprendizaje poniendo el foco en la importancia del lenguaje como fenómeno que, a través del significado, crea realidades construyendo conocimiento a través de la comunicación en la interacción (Bruner, 1986). Específicamente, el énfasis es apoyar la noción de lenguaje como ‘constructor de mundos’ en contraposición a su consideración como medio para el ‘traspaso de contenidos semánticos’, a través de evidencia obtenida a partir de es95

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

tudios de electrofisiología (EEG). Para esto, nos basaremos en el componente N400, el cual indica el grado de desarticulación en la comprensión del lenguaje, medido con técnicas electroencefalográficas. Específicamente, revisaremos cuáles son las características generales de este componente, para luego acercarnos a la evidencia que indica qué aspectos son importantes para la comprensión adecuada del lenguaje. En este caso, la información contextual parece ser clave en cómo comprendemos, entendiendo por contexto toda aquella información que se encuentra simultáneamente presente en el momento del despliegue del lenguaje (voz, información visual, discurso, gestos, etc.), la cual es integrada para dar forma al significado en construcción. Sin embargo, debemos considerar también otro aspecto importante para moldear el proceso de comprensión, a saber, aspectos personales de aquel que se encuentra construyendo significados, como su conocimiento previo, así como sus actitudes o disposiciones. Este es el objetivo, explicar la importancia de la comprensión mediante el estudio del registro de N400 y además, interpretar la influencia de la disposición que adopta la persona en la comunicación en este registro N400.

N400: reflejo de la desarticulación de la comprensión El N400 es un componente que forma parte de una familia de actividades electrofisiológicas conocida como Potenciales Relacionados a Eventos (ERPs, del inglés Event Related Potentials). Los ERPs son el resultado de la activación sincrónica de varias poblaciones neuronales registradas en la superficie cerebral. El modo de obtenerlo es a partir de determinadas estimulaciones cognitivas que provoquen respuestas cerebrales, las cuales son registradas y amplificadas por un electroencefalograma, y posteriormente son sumadas. El resultado de ello, es una serie de cambios de voltaje positivos y negativos, conocidos como componentes del ERP (ver Figura 12). Cada uno de estos componentes tiene una nomenclatura que considera dos aspectos: (a) la dirección del peak del componente, siendo P, cuando éste es positivo, y N, cuando es negativo; y (b) la latencia (en milisegundos) en que ocurre este peak (p.e. N400 para un peak negativo alrededor de 96

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

400 milisegundos después de una estimulación determinada) (Luck, 2005).

Figura 12. Representación de un ERP invertido que muestra los peaks positivos P y los negativos N.

El componente N400 es una respuesta asociada a la presentación de un estímulo que debe ser integrado con otros presentados previamente y que tienen contenido semántico (para una revisión, ver Kutas y Federmeier, 2011). En este caso, su mayor amplitud (mayor negativización, en micro volts) refleja mayor dificultad en la integración (ver Figura 13). Este componente fue presentado por primera vez por Kutas y Hillyard (1980) a raíz de la presentación de palabras con diferentes niveles de ajuste con la oración en la que se presentaban. Si bien sintácticamente las oraciones eran correctas, estas palabras provocaban que pudieran ser congruentes, moderadamente incongruentes o fuertemente incongruentes (p.e., respectivamente: Tomó un sorbo de agua; Tomó un sorbo de la cascada; Tomó un sorbo del transmisor). Lo que observaron los autores en este estudio, fue que mientras mayor era la incongruencia, se presentaba una mayor negatividad en torno a 97

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

los 400 milisegundos después de que se presentara la palabra/estímulo (respectivamente, agua-cascada-transmisor) a integrar.

Figura 13. Representación de un registro de ERP que muestra distintas expresiones de N400.

Tras esta evidencia, se ha realizado un gran número de estudios sobre incongruencia semántica y los factores que afectan a la comprensión del lenguaje. Hasta ahora, no ha sido una técnica usada en el contexto del aprendizaje, salvo por estudios de adquisición de palabras y de segundas lenguas (McLaughlin, Osterhout y Kim, 2004; Ojima, Nakata y Kakigi, 2005). Sin embargo, la evidencia obtenida hasta ahora, sirve para describir parte de lo que es la actividad de la cognición y, como tal, permite elaborar algunas conclusiones respecto a lo que concierne al aprendizaje. En su mayoría, la evidencia reportada hasta ahora apunta más bien a cómo ‘distinto tipo de información contextual afecta a la comprensión’. Sin embargo, también hay algunos estudios que apuntan a cómo influyen algunos aspectos propios de la persona que comprende, dándole forma al significado en diferentes direcciones, por lo que ambas dimensiones debieran tenerse en cuenta 98

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

en el contexto de la comunicación en el aprendizaje y la enseñanza. Por tanto, este artículo pretende contribuir a la descripción de los factores presentes en el aprendizaje en contextos de comprensión humana a través del uso del lenguaje.

Información contextual El estudio de Kutas y Hillyard (1980), da cuenta de cómo el contexto influye en el procesamiento del lenguaje. En este caso, los autores concluyen que el contexto lingüístico inmediato, como lo es la oración, el que se integra en el procesamiento del significado de una palabra. Es decir, dependiendo de cómo sea articulada una oración, es que se abrirá o cerrará la probabilidad de ocurrencia de ciertas palabras como pertinentes semánticamente. Sin embargo, no sólo en este nivel opera la comprensión humana; también el discurso en el que se sitúan las palabras determina si éstas son o no comprendidas. En un estudio, van Berkum y sus colaboradores (1999), midieron la amplitud del componente N400 para palabras que eran semánticamente congruentes con la oración en la que se encontraban, pero incongruentes con el sentido del discurso en el que se insertaban estas oraciones. Para esto, los autores presentaban breves historias a las personas como, por ejemplo, el relato descriptivo sobre lo veloz que es alguna persona (discurso), finalizando con dos posibles oraciones semánticamente congruentes: a) una congruente con el discurso (p.e. Jane dijo que su hermano era excepcionalmente rápido), y b) una incongruente con el discurso, aunque semánticamente correcta a nivel de oración (p.e. Jane dijo que su hermano era excepcionalmente lento). Lo que observaron fue que aunque las oraciones fueran semánticamente correctas, éstas presentaban mayor amplitud del componente N400 en la presentación de la palabra que no se correspondía con el sentido del discurso global. Si situamos lo anterior en el contexto natural de la comunicación en la enseñanza y el aprendizaje, podemos observar que la correcta comprensión depende de lo que el discurso enuncia en su globalidad para que cada uno de los elementos nuevos que se integran sean adecuadamente procesados. El aprendizaje también viene dado por una serie de expectativas que son generadas a medida que éste es 99

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

constituido, ya que la anticipación es una de las características de la cognición (p.e. Rosenthal, 2004). El discurso va conformando situaciones de sentido y éstas van moldeando la futura comprensión, sin embargo es importante notar que las posibilidades de mundo que abre el discurso, no son limitadas a lo semánticamente correcto, sino que permite otros juegos con el lenguaje que incluso rompan las reglas de la semántica. Esto se relaciona con el crear mundos nuevos como una de las características de lo que es el aprender, ya que tiene un fuerte componente de novedad. ¿Cómo es posible que podamos comprender algo que es completamente nuevo para nosotros? Uno de los recursos que tenemos para esto es el mismo discurso. Para esto tenemos el ejemplo de otro estudio en N400 con el cual, son puestas a prueba oraciones que semánticamente no se corresponden con lo que las reglas pre-establecidas dictaminan como correctas a través de lo que podríamos considerar como fantasía. Nieuwland y van Berkum (2006), pusieron a prueba oraciones semánticamente incongruentes como ‘El maní estaba enamorado’. En este caso, estar enamorado no es una característica propia de este fruto seco, sino que más bien, la característica de predicción en la comprensión nos guiaría a cerrar esta oración con palabras que se acercaran a algún aspecto propio del maní, como por ejemplo ‘El maní estaba salado’. Para esto, los autores crearon discursos de fantasía y midieron la amplitud del N400 para la palabra crítica que determinaba los diferentes tipos de congruencia. Por ejemplo: ‘Una mujer vio a un maní con una gran sonrisa en su cara. El maní estaba cantando una canción sobre una chica que acababa de conocer. A juzgar por la canción, el maní estaba totalmente loco por ella. La mujer pensó que era muy tierno ver al maní cantando y bailando así. El maní estaba salado/enamorado, y parece ser que esto era mutuo‘ (traducción aproximada del inglés). El comportamiento del componente N400 que observaron los autores fue que, a pesar de que ‘salado’ se corresponde semánticamente con maní, en el discurso evocaba una mayor amplitud que ‘enamorado’, el cual en su origen y de manera aislada es incongruente. Por lo que hemos visto, el discurso es un aspecto que debe ser considerado a la hora de entender lo que es la comprensión. Por un lado, es fundamental ver que abre y cierra posibilidades de significados 100

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

a medida que es desplegado y que, por lo tanto, interactúa con cada una de las palabras que van presentándose, ya sea como para integrarla adecuadamente, como para que ésta genere una interferencia en la comprensión por no corresponderse con el sentido del discurso global. Pero a su vez, vemos que este discurso puede influir también en las posibilidades de generar nuevos mundos a través de su sentido. Esto indica que para introducir elementos novedosos en el aprendizaje, podemos sostenernos en un discurso bien enriquecido, a modo de contextualización, que permita dirigir la anticipación hacia ellos, favoreciendo así la comprensión. Lo anterior, no sólo implica información lingüística, debido a que el discurso es parte de un contexto que puede presentar muchas más opciones de tipos de información. En las conversaciones naturales, uno de los elementos que suele estar presente co-acompañando al habla es el gesto (McNeill, 1992). Éste es información no lingüística que aparece espontáneamente como parte de la expresividad en la interacción humana, aportando al significado y dando forma al sentido de las expresiones. Por lo mismo, este elemento no lingüístico también ha sido integrado en el estudio del lenguaje mediante la observación del comportamiento del N400, para determinar si participa en la comprensión del lenguaje a nivel electrofisiológico (Coulson, 2004). En un estudio de ERPs, Sitnokova, Kuperberg y Holcomb (2003) pusieron a prueba información visual de acciones humanas y su integración a través de la observación del componente N400. En este estudio, los participantes veían unos clips en los que se presentaban a personas realizando actividades cotidianas. En algunos de estos clips, las actividades presentaban alguna incongruencia, al introducir, por ejemplo, objetos incongruentes con la acción que se presentaba. En estos estímulos, se evocaba una mayor amplitud del componente N400 que en los clips que eran completamente coherentes, por lo que los autores concluyeron que la información corporal visual se integra con sentido y es relevante en la comprensión. Dado esto, ¿qué ocurre cuando los gestos están ocurriendo junto con el habla? En un estudio realizado por Özyürek y sus colaboradores (Özyürek, Willems, Kita y Hagoort, 2007), fue investigado cómo 101

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

ocurre el procesamiento del lenguaje acompañado por gestos. Para ello, en su experimento presentaron clips en los que había personas realizando gestos icónicos mientras se desplegaban expresiones simples como ‘Se resbaló en el techo y cayó para abajo’. En este caso, probaron con varios tipos de gestos, entre los cuales uno de ellos era incongruente con uno de los verbos (p.e. mientras se desplegaba la palabra cayó, se presentaba el gesto de caminar moviendo los dedos índice y corazón). En este caso, el componente N400 presentaba mayor amplitud que en el caso de los gestos que eran congruentes con el verbo, por lo que concluye que la información gestual se integra en el procesamiento de la información lingüística. Sin embargo, esto no sólo ocurre con el lenguaje literal, sino que también han sido evidenciados resultados en la misma dirección en el caso del lenguaje metafórico. En un estudio realizado con clips, se presentó a un actor expresando metáforas como ‘Esos abogados son loros’, mientras éste gesticulaba la palabra que le daba el carácter metafórico a la oración (Cornejo, Simonetti, Ibáñez, Aldunate, Ceric, López, y Núñez, 2009). El gesto, podía ser congruente con el sentido metafórico de la expresión o incongruente. Igual que en estudio de Özyürek y sus colaboradores, en este estudio se moduló el N400, siendo de mayor amplitud en el caso de las metáforas con gestos incongruentes que para gestos congruentes. Es importante tener presente en el contexto del aprendizaje que la información corporal se está integrando en la comprensión, ya que éste muchas veces se encuentra basado en la interacción cara a cara. Por lo tanto el gesto es una herramienta que, como parte del contexto, enriquece la comprensión. Esto se presenta en la sala de clases habitualmente y de manera muchas veces inconsciente por los docentes, lo que a su vez es muestra de una necesidad de la expresividad. Hasta ahora hemos expuesto algunos ejemplos de cómo el contexto influye en la comprensión. Si consideramos el proceso de aprendizaje, nos damos cuenta de que éste ocurre de manera contextualizada, como por ejemplo la sala de clase con todos sus elementos y gestos expresivos, como espacio en el que se construyen significados en las interacciones. Sin embargo, como espacio de interacciones humanas, también debe tenerse en cuenta a los protagonistas de este aprendizaje, es decir, a la persona que se encuentra tras la comprensión, ya que ésta 102

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

es la que lleva a cabo tal proceso y cabe evaluar la importancia que tiene en ello.

Disposición de la persona Las personas muestran disposición a comprender de acuerdo a su propia experiencia. Con ello, son referidos diferentes aspectos propios de dicha comprensión, como por ejemplo sus conocimientos previos, sus actitudes, o su disposición afectiva. En lo que sigue, serán revisados algunos estudios de Neurociencia, a modo de ejemplo, para ver cómo estos factores influyen en cómo la persona comprende para destacar su rol en el aprendizaje.

Conocimientos previos Continuamente nos enfrentamos a nueva información, ya sea espontánea o intencionalmente. Sin embargo, no podemos considerar el cómo la comprenderemos de manera aislada de los conocimientos que ya tenemos. Lo anterior es vinculado con aspectos ya mencionados con anterioridad sobre el aprendizaje, como la importancia del proceso relacional entre la nueva información y su anclaje en los conocimientos ya establecidos previamente en un contexto, por ejemplo, el aprendizaje significativo (Ausubel, 1968). Una manera de ejemplificar de manera experimental la relación entre los conocimientos previos que ya tiene la persona y la nueva información que se está comunicando se encuentra en un estudio realizado por Hagoort y sus colaboradores (Hagoort, Hald, Bastiaansen y Petersson, 2004). Aquí, nuevamente, los investigadores probaron el comportamiento del componente N400, presentando a participantes holandeses expresiones semánticamente correctas e incorrectas que, al ser integradas con información previa sobre hechos cotidianos, podían ser congruentes o incongruentes dependiendo del grado de correspondencia con la realidad. En este caso, ocuparon tres tipos diferentes de expresiones:

103

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

 Correcta semánticamente y verdadera de acuerdo a lo que se conoce ya sobre los hechos: p.e. Los trenes holandeses son amarillos y van llenos.  Correcta semánticamente y falsa de acuerdo a lo que es conocido ya de los hechos: p.e. Los trenes holandeses son blancos y van llenos.  Incorrecta semánticamente: p.e. Los trenes holandeses son ácidos y van llenos. En este estudio, se observó que la modulación del componente N400 era igual en el caso de que la expresión fuera semánticamente incorrecta que en el caso de la oración que no se correspondía con los hechos de la realidad cotidiana. Debido a esto, los autores concluyeron que en la comprensión humana son integrados de igual manera tanto la información lingüística, como la información de los conocimientos que tenemos previamente establecidos.

Actitudes Otro aspecto que se ha observado que afecta en la comprensión humana son las actitudes que tienen las personas. Muchas veces, las personas tienen posturas sobre las afirmaciones a las que se enfrentan influyendo esto en su procesamiento. Un ejemplo de ello son los resultados obtenidos en un estudio sobre las actitudes hacia afirmaciones con contenido moral (Van Berkum, Holleman, Nieuwland, Otten y Murre, 2009). En este estudio los autores enfrentaron a afirmaciones de contenido moral a dos grupos de participantes (p.e. Creo que la eutanasia es un curso de acción aceptable o Creo que la eutanasia es un curso de acción inaceptable). Uno de ellos era rígidamente cristiano, mientras que el otro no era creyente. Aquí se observó que el procesamiento de ‘aceptable’ o ‘inaceptable’ dependía de la postura religiosa que presentaran los participantes, la que afectaba a las actitudes de los mismos frente a las expresiones. Mientras ‘aceptable’ presentaba menor amplitud del componente N400 que ‘inaceptable’ en el grupo de participantes no creyentes, éste se invertía cuando se trataba del grupo de 104

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

creyentes cristianos. Esto indica que el procesamiento es influido por un carácter emocional vinculado a las creencias, propio de las características personales que presenta en el momento de la comprensión.

Empatía La empatía es otro factor que se ha viso relacionado con la modulación del componente N400 (Ferguson, Cane, Douchkov, y Wright, 2014; Van den Brink, Van Berkum, Bastiaansen, Tesink, Kos, Buitelaar y Hagoort, 2012). Un estudio relacionado con el aspecto emocional de las personas en el procesamiento del lenguaje social, se enfoca al grado de empatía que éstas presentan (más empáticos vs menos empáticos) para comprender expresiones. En él, Van den Brink y sus colaboradores (2012) presentaron a hombres y mujeres diferentes expresiones en las que las incongruencias estaban basadas en estereotipos sociales (p.e. escuchar a un adulto expresando ‘No puedo dormir sin mi osito Teddy’). Lo que observaron fue que las personas más empáticas reaccionaban con más fuerza frente a este tipo de interferencia que las personas menos empáticas, presentando mayor amplitud del componente N400 para este tipo de expresiones que para expresiones congruentes estereotípicamente. Ello sugiere que la disposición afectiva de las personas interactúa en el procesamiento de la información modulando el involucramiento de los sujetos en la comunicación. Por lo tanto, favorecer una disposición empática en los diferentes contextos (p.e. educativo) influye en la comprensión del lenguaje que se esté desplegando en el momento, probablemente por interactuar con otros procesos cognitivos como la atención.

105

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Conclusión Si bien los estudios de N400 no han sido enfocados a la educación y el aprendizaje, éstos, al tratarse de estudios sobre cómo es el procesamiento del lenguaje, dan cuenta de una serie de aspectos que son extrapolables a lo que es la comunicación y con ello a aspectos que debieran ser considerados en el proceso de aprendizaje. En síntesis, hemos reportado aspectos del proceso de aprendizaje importantes de considerar como el contexto del discurso en el que es enmarcada la comprensión, o los factores corporales expresivos como los gestos. Pero también hemos visto que es importante recalcar los aspectos personales que guían la cognición y, con ello, la comprensión del aprendiz. Algunos de ellos, revisados aquí, serían el conocimiento previo, las actitudes y aspectos afectivos como la empatía. Recientemente, los estudios en Neurociencias se han focalizado en lo que es la educación y el aprendizaje, sin embargo, hay evidencia previa que nos indica cómo es la cognición humana, lo que nos ayuda a entender cómo es el ser humano en el aprendizaje a través de conocer sus procesos. En un futuro debe resolverse el problema de la experimentación en Neurociencias y las restricciones de sus técnicas para poder aplicarlas en contextos más naturales (fuera del laboratorio), como la sala de clases. Hasta ahora, contamos con una basta y útil información proveniente de la Neurociencia sobre cómo operan las personas que podrían integrarse con los conocimientos de los participantes en la educación (p.e. profesores o estudiantes, entre otros), para confirmar lo que hasta hoy se encuentra de manera teórica, como para confirmar empíricamente el sentido común.

106

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Referencias Bibliográficas Ausubel, D.P. (1968). Educational Psychology: A Cognitive View. New York: Holt, Rinehart & Winston. Bruner, J., (1986) Realidad mental y mundos posibles, Barcelona: Ed. Gedisa. Cornejo, C., Simonetti, F., Ibáñez, A., Aldunate, N., Ceric, F., López, V., & Núñez, R. E. (2009). Gesture and metaphor comprehension: electrophysiological evidence of cross-modal coordination by audiovisual stimulation. Brain and cognition, 70(1), 42-52. Coulson S. (2004). Electrophysiology and pragmatic language comprehension. In Noveck I., Sperber D. (Eds.), Experimental Pragmatics (pp. 187206). San Diego, CA: Palgrave Macmillan. Ferguson, H. J., Cane, J. E., Douchkov, M., & Wright, D. (2014). Empathy predicts false belief reasoning ability: evidence from the N400. Social cognitive and affective neuroscience, nsu131. Hagoort, P., Hald, L., Bastiaansen, M., & Petersson, K. M. (2004). Integration of word meaning and world knowledge in language comprehension. Science, 304(5669), 438-441. Kutas, M., & Federmeier, K. D. (2011). Thirty years and counting: Finding meaning in the N400 component of the event related brain potential (ERP). Annual review of psychology, 62, 621. Kutas, M., & Hillyard, S. A. (1980). Reading senseless sentences: Brain potentials reflect semantic incongruity. Science, 207(4427), 203-5. Luck, S. J. (2014). An introduction to the event-related potential technique. MIT press. McLaughlin, J., Osterhout, L., & Kim, A. (2004). Neural correlates of second-language word learning: Minimal instruction produces rapid change. Nature neuroscience, 7(7), 703-704. McNeill, D. (1992). Hand and mind: What gestures reveal about thought. University of Chicago Press. Nieuwland, M. S., & van Berkum, J. J. (2006). When peanuts fall in love: N400 evidence for the power of discourse. Journal of cognitive neuroscience, 18(7), 1098-1111. Ojima, S., Nakata, H., & Kakigi, R. (2005). An ERP study of second language learning after childhood: Effects of proficiency. Cognitive Neuroscience, Journal of, 17(8), 1212-1228. 107

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Özyürek, A., Willems, R. M., Kita, S., & Hagoort, P. (2007). On-line integration of semantic information from speech and gesture: Insights from event-related brain potentials. Cognitive Neuroscience, Journal of, 19(4), 605616. Rosenthal, V. (2004). Formas, sentido y desarrollo: acerca de la microgénesis. Cuadernos de Filología Francesa, 16, 85-104. Sitnikova, T., Kuperberg, G., & Holcomb, P. J. (2003). Semantic integration in videos of real–world events: An electrophysiological investigation. Psychophysiology, 40(1), 160-164. Van Berkum, J. J., Hagoort, P., & Brown, C. (1999). Semantic integration in sentences and discourse: Evidence from the N400. Cognitive Neuroscience, Journal of, 11(6), 657-671. Van Berkum, J. J., Holleman, B., Nieuwland, M., Otten, M., & Murre, J. (2009). Right or wrong? The brain's fast response to morally objectionable statements. Psychological Science, 20(9), 1092-1099. Van den Brink, D., Van Berkum, J. J., Bastiaansen, M. C., Tesink, C. M., Kos, M., Buitelaar, J. K., & Hagoort, P. (2012). Empathy matters: ERP evidence for inter-individual differences in social language processing. Social cognitive and affective neuroscience, 7(2), 173-183.

108

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Temática 5 Los ritmos de aprendizaje del cerebro en el contexto educativo Mg. Marcelo Garrido González

Introducción Los distintos enfoques de enseñanza-aprendizaje, así como curriculares, proponen un conjunto de procesos, estrategias y propósitos para el logro de aprendizajes de las personas en los distintos niveles de enseñanza. Proponen conocimientos y habilidades que los individuos deben lograr, por una parte. Por otra, enfatizan en la relación de los sujetos con los estímulos y la calidad de ellos, además de los indicadores que deben ser observados para evidenciar el aprendizaje, las acciones e interacciones, tanto en los sujetos que aprenden como en los que enseñan. Igualmente examinan los contextos con sus experiencias previas, lo que implica un proceso pedagógico-didáctico de alta complejidad para articular coherentemente las acciones conducentes al logro de aprendizajes efectivos. Mayoritariamente, las teorías o enfoques que explican éstos y otros procesos pedagógicos no consideran explícitamente los fenómenos de regulación internos de los individuos que aprenden y cómo estos generan y deciden un comportamiento acorde a las demandas del contexto. Todo aprendizaje que ocurre en los individuos tiene una base en el cerebro, por lo que la comprensión de su funcionamiento afectará las prácticas de los procesos educativos (Howard-Jones, 2014) y probablemente mejorará la calidad de los aprendizajes. Los aportes de la Neurociencia durante la última década han permitido incrementar la comprensión acerca del funcionamiento cerebral y las posibles relaciones con la educación, las teorías pedagógicas y didácticas. La Neurociencia y la Educación son áreas de alto potencial de desarrollo interdisciplinario que requiere generar evidencia clave que permita sustentar cambios en las prácticas de enseñanza-aprendizaje. Esto implica que los profesores, los neurocientíficos y los psicólogos trabajen juntos parta interpretar y aplicar la comprensión del funcio109

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

namiento cerebral en las prácticas de aula (Howard-Jones, 2014). La nueva ciencia, denominada como Neuroeducación integra el conocimiento generado por la Pedagogía que explica el proceso de aprendizaje, la Psicología que aporta a la comprensión acerca de la conducta y los procesos mentales, y la Neurociencia que estudia la estructura y el funcionamiento del cerebro y el sistema nervioso, a la base de estos procesos. La Neurociencia y disciplinas afines han contribuido a la comprensión del fenómeno del aprendizaje desde las explicaciones del funcionamiento cerebral y la integración de las condiciones ambientales que afectan o determinan la dinámica del sistema nervioso y el cuerpo en general. Entre otras, la Cronobiología ha ayudado a comprender la organización temporal de los procesos corporales y cerebrales, los que se manifiestan en ritmos de actividad y reposo en distintos períodos de oscilación. Los distintos enfoques pedagógicos de aprendizaje hacen referencia al desarrollo de saberes y habilidades cognitivas, considerando factores como la calidad de los estímulos, las respuestas observables, las habilidades cognitivas, las interacciones entre los participantes, las estrategias de mediación, los saberes previos entre otros, sin considerar la organización temporal, los ritmos de los procesos mentales y corporales para un óptimo desempeño. La Cronobiología estudia a los Ritmos Biológicos que son adaptaciones funcionales que determinan la capacidad y eficiencia del organismo para interactuar con el medio ambiente en el dominio temporal, que por medio de procesos de regulación, determinan comportamientos, acciones cognitivas y fisiológicas que anticipan variaciones ambientales predecibles (Peirano y cols., 2000; Peirano y cols., 2008). Lo anterior implica que la mente y el cuerpo están relacionados y procesan con mayor o menor eficiencia los estímulos del medio, que a su vez afecta la capacidad de aprendizaje y la conducta de los individuos. Los ritmos biológicos se clasifican de acuerdo al período de oscilación con relación a las 24 horas del día. Los que son manifestados una vez cada 24 horas son denominados ritmos circadianos y la variación individual de esta expresión es manifestada individualmente entre sujetos, cuyas preferencias para la actividad o el desarrollo de 110

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

ciertas tareas, son en la mañana o en la tarde, llamados comúnmente matutinos (alondras) o vespertinos (búhos) respectivamente (Kirby & Kirby, 2006; Hahn, y col., 2012; Preckel y col., 2011; Preckel, y col., 2013). Estos cronotipos que dan cuenta de la variabiliad de los ritmos biológicos, también difieren según el género. Las niñas y las mujeres tienden a ser más matutinas que los niños y los hombres respectivamente (Lange & Randler, 2011). En función de la edad cambia, los niños y las niñas tienen mayor actividad en la mañana (Werner y col., 2009). En la adolescencia se produce un retraso de fase lo que indica un incremento por la preferencia vespertina, alcanzando el máximo cambio hacia la noche alrededor de los 20 años de edad (Carskadon y col., 1998), y a partir de los 50 años se produce una marcada preferencia hacia la matutinidad (Preckel y col., 2011). En consecuencia los sujetos no pueden realizar actividades de manera eficiente en cualquier momento del día. La atención, la vigilancia, la capacidad de comprensión y de memorizar contemplan variaciones periódicas, en las cuales hay momentos más favorables que otros para el trabajo intelectual y para el aprendizaje durante el período circadiano, fenómeno que puede se observado en los individuos según su condición de alondra o búho (Kirby & Kirby, 2006; Hahn, y col., 2012; Preckel y col., 2011; Preckel, y col., 2013). Estas regulaciones biológicas del comportamiento y el aprendizaje son muy escasamente consideradas en el contexto pedagógico, las estrategias metodológicas, la experiencia del que enseña y los tiempos académicos determinados en los marcos curriculares. Entonces, para los que enseñan, es necesario considerar la sintonía entre estos ritmos de actividad-reposo que determinan el comportamiento y los procesos mentales de los estudiantes, así como los horarios en que se enseña, cómo se enseña y se evalúa, para aprovechar de manera más eficiente los momentos en que los sujetos tienen mayor predisposición para el aprendizaje, dado que presentan una mayor activación cognitiva y atencional. Por lo tanto, las decisiones que los docentes tomen respecto a las intervenciones acerca de los procesos de aprendizaje de las y los estudiantes deberían tener en cuenta las necesidades rítmicas de los estudiantes para el reposo y la actividad cerebral, lo que podría aumentar la eficacia en el aprendizaje. El rendimiento cognitivo es asociado a las 111

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

oscilaciones rítmicas de los procesos cognitivos en distintos periodos de tiempo. Existen momentos más eficientes para desarrollar la ejecución de alguna actividad o tarea relacionada a los procesos de atención, memoria, capacidad de resolución de problemas, evaluación subjetiva entre otras (Adan, 2006). Estas consideraciones para el aprendizaje, independientemente de cualquier enfoque de aprendizaje o enseñanza, nos permite repensar en cuáles son las tareas y en cómo organizarlas. Por ejemplo, considerar ¿qué características deben tener los estímulos y cómo se podrían distribuir a lo largo de la jornada escolar?, ¿cuáles son los mejores momentos para las interacciones pedagógicas socio-afectivas?, ¿de qué manera se podría abordar a los sujetos con distinto perfil de cronotipo en cada curso y planificar las clases atendiendo a estas características individuales o de diversidad? Del mismo modo, considerar este aspecto para la distribución de los estudiantes en jornadas de mañana o tarde, repensar la temporalidad de los momentos de la clase; enfatizar en los procesos de motivación intrínsecos y extrínsecos asociados al aprendizaje o a las tareas que los estudiantes desarrollan; ¿qué y cómo evaluar a lo largo de la jornada?, ¿qué estrategias de estudio aplicar en determinada hora?, ¿cómo aplicar los principios de mediación para el aprendizaje? entre otras interrogantes. Las estrategias que consideren los factores anteriores pueden estar centradas en el desarrollo de los sujetos para trascender en la planificación de los tiempos rígidos de la organización de las actividades académicas en el aula. Tanto en el ámbito escolar como universitario, hay una necesidad de desarrollar y mejorar el desempeño con relación a los aprendizajes. Tal desempeño, se asocia al desarrollo de habilidades cognitivas que orientan el desarrollo hacia la autonomía y autorregulación para la toma de decisiones acerca de los propios aprendizajes (Salas y col., 2010). Ello podría incidir en que, los estudiantes logren capacidad para distinguir y utilizar con mayor eficiencia habilidades asociadas a un tipo de inteligencia u otro, que les permita adptarse y la toma de decisiones adecuadas en su contexto de desempeño, como por ejemplo, en el dominio de la inteligencia fluída, la que se ha demostrado

112

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

otorga mayores posibilidades adaptativas a situaciones nuevas que no dependen necesariamente del conocimiento que se posee (Huepe y col., 2011). Pedagógicamente, estos enfoques que orientan hacia el aprender a aprender, encaminan el aprendizaje para el comportamiento adaptativo, considerando el nivel de desarrollo real y potencial que se puede lograr mediante las estrategias de mediación para los aprendizajes (Fabio, 2005). En consecuencia, la evaluación mediada es clave para identificar niveles y necesidades para el desarrollo de habilidades cognitivas. Experiencias en el campo universitario han dado cuenta de la mejora de las habilidades cognitivas de los estudiantes a través de un proceso de intervención mediado (Salas y col., 2010). El procedimiento de intervención ha usado instrumentos de evaluación/mediación que ofrece una batería de herramientas para la evaluación dinámica del aprendizaje de habilidades cognitivas para el desarrollo cognitivo con incremento de la metacognición y autorregulación de los estudiantes. Sin embargo, no existe evidencia que asocie el desempeño de los sujetos a distintas edades en pruebas que evalúan habilidades cognitivas de manera dinámica con los perfiles circadianos individuales (Preckel, 2011; Preckel, 2013). En estudios que evalúan el rendimiento académico y habilidades cognitivas en adultos, ha sido observado que aquellos de preferencia matutina tienden a lograr mejor rendimiento académico con pruebas tradicionales y los sujetos vespertinos mejor desempeño en pruebas de habilidades cognitivas (Preckel, 2011). Escenarios escolares y universitarios, en los que es demandado el desarrollo de habilidades cognitivas para aumentar el desempeño en el procesamiento de información, la toma de decisiones autónomas, la autorregulación del desempeño, es necesario identificar contextos y capacidades individuales para la generación de estrategias de enseñanza para el desarrollo cognitivo en las distintas áreas de formación y aprendizaje, considerando aspectos relacionados a su cronobiología.

113

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Desarrollo Ritmos Biológicos Los movimientos de rotación y translación de la Tierra son estables, lo que permite predecir períodos como el día o la noche o las variaciones que se producen en cada estación climática. Los seres vivos se han acoplado a este entorno predeciblemente cambiante, sincronizando las regulaciones internas del organismo con las variaciones periódicas del medio externo. Este acoplamiento con el entorno originan los ritmos biológicos de la actividad y el reposo, del sueño y la vigilia, de la reproducción, de la alimentación, de la capacidad de interacción con el medio ambiente (Rodríguez y cols., 1994; Collado-Ardón, 2000; Peirano y cols., 2000; Peirano y cols., 2001; Adan, 2006). El núcleo supraquiasmático (NSQ) en el hipotálamo anterior es considerado el reloj biológico primario, responsable del ritmo circadiano que responde a la variación de la luz durante las 24 horas del día y la noche (Golombek & Yannielli, 2006). EL NSQ integra las señales de tiempo del ambiente y las señales provenientes de los distintos relojes del organismo, lo que produce la integración sincronizada del organismo y determina su eficiencia en todos los ámbitos de desempeño y de las funciones intelectuales en general (Gala y col., 2003). En humanos, las señales sincronizadoras del ambiente son la luz y en menor medida la temperatura, la presión atmosférica; los horarios restringidos a algunas horas del día para comer, la actividad física o la actividad muscular o del estado de activación; o los horarios de las actividades sociales como: los horarios de trabajo, los horarios de esparcimiento o para el reposo, los ruidos ambientales entre otras, influyen sobre los ritmos manteniéndolos o haciéndolos variar (Rodríguez y col., 1994; Golombek & Yannielli, 2006; Cambras, 2006), lo que influye en la capacidad de organización y respuesta a los estímulos externos e internos de modo de acoplarse productivamente al medio ambiente (Peirano y cols., 2000). El desarrollo de los contextos económico y cultural ha transformado los ritmos biológicos introduciendo nuevos sincronizadores temporales por medio de la tecnología y la actividad laboral, afectando todos los niveles y repercutiendo sobre el comportamiento y la fisiología de cada individuo (Rodríguez y col., 1994). 114

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Distintos efectos de los sincronizadores ambientales sobre los relojes internos se han descrito, produciendo cambios de los procesos rítmicos. Dependiendo de las interacciones, y dinámicas temporales, pueden enmascarar a los ritmos biológicos, esto implica el control de la fase del ritmo externo sobre la fase del ritmo interno (Cambras, 2006). Este “enmascaramiento” es una respuesta reactiva del ritmo interno a algún factor externo (Cambras, 2006). La consecuencia del enmascaramiento puede manifestarse como efecto directo de cambios ambientales, o de naturaleza interna como el cambio de comportamiento del sujeto, por ejemplo, el cambio de la temperatura corporal debido a la actividad que desarrolla el sujeto; o cambios fisiológicos o bioquímicos de las vías de transmisión entre el reloj y el ritmo observado (Rol de Lama y col., 2006). Factores sincronizadores: ciclos de temperatura corporal, horarios específicos de alimentación, ejercicio y actividad muscular y estado de arousal, pueden encarrilar o enmascarar ritmos de actividad interna del cuerpo modulando el acoplamiento funcional a las condiciones medioambientales (Cambras, 2006). Por ejemplo, los horarios de turnos laborales pueden producir una inversión de ciclo, en el que los sujetos permanecen despiertos en la noche y duermen durante el día, o en situaciones en que los sujetos se encuentran motivados, podría enmascararse los peaks del ritmo de rendimiento, pudiendo ocurrir éste en cualquier momento (Adán , 2006). Los ritmos oscilan en distintos períodos en función de las 24 horas del día. Son denominados como ritmos ultradianos a aquellos que poseen un período menor a las 24 horas, por ejemplo, los ritmos de alimentación, el ciclo básico de actividad-reposo (BRAC), la frecuencia cardiaca entre otros. Son ritmos circadianos aquellos expresados en un período alrededor de las 24 horas, por ejemplo, el ciclo sueñovigilia, el ritmo de secreción de cortisol, la hormona del crecimiento, entre otros. Y los ritmos infradianos cuyo período es mayor a las 24 horas, por ejemplo el ciclo menstrual, o las variaciones de ánimo estacional (Golombek & Yannielli, 2006). El BRAC se manifiesta en períodos de entre 90 a 120 minutos en los adultos durante la vigilia, lo que implica una alternancia entre una fase de actividad (50 a 80 min) y una fase de reposo (20 a 40 min) en cortos períodos de tiempo. Este ciclo que está modulado circadia115

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

namente, afecta nuestra capacidad para procesar información, por lo que los horarios de actividad escolar en aula o los recreos debieran considerar esta variación en los individuos. Si bien las distintas funciones o comportamientos del organismo son expresadas simultáneamente en cada una de esas variaciones rítmicas, no existe una relación fija entre las funciones humanas y la duración de las 24 horas del día. El ciclo fisiológico dura alrededor de 23 horas en el ser humano. El ciclo emocional presenta fases de alzas y bajas rítmicas en el estado de ánimo cada 28 horas. Y el ciclo intelectual presenta un período alrededor de 33 horas. Ello explicaría, que en un determinado momento, un individuo puede estar en el máximo nivel de rendimiento físico, pero bajo en rendimiento intelectual y en otro nivel emocional (Collado-Ardón y col., 2000), lo que podría incidir en el desempeño de los sujetos y su capacidad para interactuar con el medio ambiente. La investigación en esta materia ha permitido reflexionar y comprender la organización temporal de la actividad humana en la sociedad actual y cómo la organización del trabajo en turnos y la organización de los horarios para las actividades escolares o universitarias, demuestran que hay horarios de trabajo, estudio o de interacciones pedagógicas que son más compatibles con las disposiciones que determinan los ritmos biológicos del Ser Humano.

Ritmos de Rendimiento en la Escuela Investigaciones realizadas en el sistema escolar francés reportan que desde el primer grado de primaria hasta el último curso de nivel secundario, las capacidades en las pruebas psicotécnicas que evalúan habilidades como el tachado de números, de letras o de figuras, y en el desempeño en actividades escolares como, operaciones de cálculo, ejercicios matemáticos, dictado, conjugación de verbos, siguen un perfil diario característico, que es bajo al inicio de la jornada escolar, se eleva en el transcurso de la mañana, disminuye ligeramente alrededor del medio día y se recupera de nuevo al final de la tarde (Rodríguez, 1994). Sin embargo, estas variaciones son diferentes entre los niños, existiendo otras variables que las explicarían en la actividad intelectual de los estudiantes. Los niños cuyo nivel escolar es bajo, se expre116

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

san siguiendo estas variaciones, mientras que los alumnos con buen rendimiento académico, permanecen relativamente estables durante la jornada escolar. Por tanto, las fluctuaciones diarias de la actividad intelectual de los alumnos debieran considerarse según la naturaleza y el grado de dificultad de las tareas escolares (Rodríguez y cols., 1994), asimismo, las variaciones individuales de los ritmos circadianos asociadas a estudiantes con preferencias matutinas, vinculadas al rendimiento académico (Preckel et al., 2011). Han sido observados ritmos semanales de la actividad escolar además de la variación diaria, con algunas diferencias en función de la edad, debido a oscilaciones semanales del rendimiento intelectual en los escolares, actividades laborales y rendimiento escolar. Por ejemplo, los días martes y el jueves son óptimos, así como las horas comprendidas entre las 10:00-11:30 hrs. por la mañana y las 16:00-17:00 hrs. por la tarde, siendo el viernes un mal día para desarrollar un buen trabajo escolar, pues los niños y niñas evidencian una baja en su rendimiento habitual, tal vez asociado además a la fatiga acumulada durante la semana o la expectativa del fin de semana (Moreno & Oliver, 2003). También existen reportes de bajo rendimiento en el día lunes, probablemente debido a un fenómeno de desincronización relacionado a la alteración del ritmo de la semana durante del fin de semana, con horarios inhabituales de sueño y alimentación respecto de la vida escolar del lunes (Rodríguez y col., 1994). Esta desincronización de los ritmos biológicos es una de las principales causas de la fatiga tanto física como mental, vinculada con bajo rendimiento a nivel escolar como laboral (Moreno & Oliver, 2003).

Ritmos en la Atención y Memoria La atención es un proceso cognitivo importante para el aprendizaje de los niños en edad escolar, además de ser un componente básico del funcionamiento cognitivo, juega un papel relevante en el desarrollo de la cognición. Es también uno de los primeros procesos psicológicos en las diferentes fases del procesamiento de información en humanos (Díaz, 2002). 117

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Las bases fisiológicas de la atención involucran a varias áreas en el cerebro interconectadas. La “red atencional anterior” en el lóbulo frontal, que es la encargada de seleccionar y filtrar los estímulos relevantes, la “red atencional de vigilancia”, que es la encargada de responder con rapidez, por lo que implica a los estados de alerta regulados por el tronco cerebral y la zona cerebral involucrada es la “red posterior” en el tálamo que se encarga de la orientación e integración viso-espacial (Posner, 1994). La Red anterior tiene relación con la detección consciente de los estímulos y procesos de memoria de trabajo. Despliega el control voluntario en contextos en que es necesario poner en juego funciones cognitivas relacionadas a la resolución de un problema que requiera una respuesta novedosa. La red de vigilancia es la que mantiene un estado de alerta para la detección rápida de estímulos esperados. La red posterior orienta la atención hacia un lugar en el espacio donde aparece un estímulo eventualmente relevante por sus propiedades únicas o porque aparece de manera abrupta en la escena visual (Posner, 1994). La estimulación de la red de vigilancia modificará el estado de alerta, por consiguiente el rendimiento en la detección y selección de estímulos, de esta manera, será necesario revisar las variables externas desde las que se podría regular esta red y por supuesto la correlación con la red posterior, que será relevante en la ejecución de tareas en el aula (Funes y Lupiañez, 2003). Esta variación de la red de vigilancia depende del acoplamiento rítmico de los sujetos al ambiente, lo que modifica la capacidad atencional durante las 24 horas. Globalmente, el nivel de atención se eleva durante la mañana, disminuye ligeramente y se recupera de nuevo al final de la tarde. El perfil diario ha sido caracterizado por un nivel de realización relativamente bajo al iniciarse la jornada (8:00-9:00 hrs.) que aumenta significativamente al final de la mañana (11:00-12:00 hrs.), le sigue un descenso al inicio de la tarde (13:30-14:30 hrs.) y después se incrementa para llegar a valores relativamente elevados a las 15:00- 16:00 horas (Alsina, 1998; Díaz, 2000). Adán (2006), precisa investigaciones acerca de la atención asociándola a pruebas perceptivomotoras, en la que no sólo define la rapidez de los procesos sino que también la precisión. La primera alcanza su mayor rendimiento al final

118

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

del período diurno (20:00 hrs.) y la segunda al inicio del período diurno (08:00 hrs.). Asimismo, describe los resultados para el tiempo de reacción y la destreza manual cuyo mayor rendimiento se ubica entre las 12:00 y las 16:00 hrs. No obstante, estos resultados no consideran variaciones propias de los sujetos con perfil matutino o vespertino. Con relación a la evaluación de los procesos de memoria, se asocia a la capacidad de los sujetos para recordar información después de haber sido presentada. En tareas de memoria a corto plazo, recuerdo de listas de palabras o dígitos los mayores resultados se observan entre las 08:00-11:00 hrs. En tareas de mayor complejidad y dificultad asociadas a las memoria de trabajo, como aritmética, el razonamiento verbal y comprensión, el mejor rendimiento en rapidez es logrado entre las 12:00-14:00 hrs., y la mayor precisión entre las 09:00-11:00 hrs. La memoria a largo plazo es más eficiente cuando los estímulos son presentados entre las 18:00-20:00 hrs., momento en el que se atiende más a la información central o significado que a las características físicas de las mismas (Adán, 2006). La evaluación de la alerta aumenta progresivamente hasta alcanzar el máximo alrededor del medio día, presentando un marcado decremento entre las 12:00-16:00 hrs., inverso a como se manifiesta la somnolencia. Del mismo modo, las evaluaciones afecto subjetivas o humor son más efectivas en la mañana que en horarios de la tarde (Adán, 2006). La capacidad de atención también es afectada por el déficit de sueño. La baja de la capacidad intelectual de los niños en el transcurso de la jornada escolar influye en una caída de la atención consecuente con la somnolencia, que están a su vez ligadas a una privación parcial del sueño (Benoît, 1983, citado en Rodríguez y cols., 1994). Por tanto, aquellos sujetos de preferencia vespertina con pobre calidad de sueño respecto a los matutinos, es una variable a considerar en el desarrollo de actividad intelectual (Adán y col., 2012; Preckel y col., 2011; Preckel y col., 2013).

119

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Inteligencia, Cronotipo y Calidad de Sueño Desde un enfoque para el desarrollo cognitivo, todos los sujetos pueden mejorar sus niveles de inteligencia y procesos cognitivos aumentando el potencial de aprendizaje (Feuerstein y col., 2006). Así, la inteligencia se describe como un proceso que permite el desarrollo de la adaptabilidad ante los cambios y situaciones a las que se enfrenta el sujeto, atribuyéndole flexibilidad y plasticidad (Feuerstein, 1980). Esta modificabilidad, hace referencia entonces a cómo el sujeto funciona globalmente mediante las nuevas estructuras cognitivas desarrolladas modificando los esquemas mentales que posee (Tébar, 2003). La capacidad de modificabilidad es una característica individual, la cual dependen de factores educacionales, culturales, sociales, afectivos y biológicos, que determinan diferencias al enfrentar desafíos escolares, académicos o laborales y por tanto las posibilidades adaptativas (Feuerstein, 1980). En este contexto la regulación cerebral como consecuencia del desarrollo y la maduración, así como de las interacciones que realiza con el medio ambiente, los estados de sueño y vigilia y la ritmicidad fisiológica, permiten la incorporación de aprendizajes así como una predisposición a interactuar con el medio de manera más o menos eficiente, al modificar las interacciones neurofuncionales (Gaggioni y col., 2014). Cattell (en Postlethwaite, 2011) a través de su teoría de la inteligencia, distingue dos tipos de inteligencia, la inteligencia cristalizada y la inteligencia fluida. La inteligencia cristalizada implica capacidades y estrategias que dan cuenta de un desarrollo cognitivo que depende de las experiencias/conocimiento previo del sujeto; involucra aspectos en el ámbito de la comprensión verbal, relaciones semánticas, evaluación de la experiencia, juicios, habilidades mecánicas y espaciales. La inteligencia cristalizada es desarrollada en la medida que se pone en acción la inteligencia fluida en procesos de aprendizaje. La inteligencia fluida dice relación con la capacidad de adaptarse a situaciones nuevas de manera flexible y plástica, sin necesidad de contar con conocimientos previos con relación al fenómeno, implicando habilidades inductivas, deductivas, establecimiento de relaciones, memoria asociativa y rapidez mental.

120

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

La relación entre el perfil de cronotipo y el perfil cognitivo de estudiantes universitarias de primer año, muestran diferencias en el rendimiento en pruebas cognitivas entre las estudiantes matutinas y vespertinas (Garrido, 2014). Si bien la mayor parte de la población se encuentra en un perfil de cronotipo intermedio, el 40% de la población pertenece a los perfiles matutinos o vespertinos, lo que implica que tienen características individuales que determinan su desempeño en función del momento del día en que se relacionan con estímulos o ejecutan tareas, o porque dada su condición, procesan diferencialmente la información. Cabe recordar que en un análisis por las preferencias horarias, es evidenciada una correspondencia entre las horas elegidas para acostarse, despertarse o desarrollar actividades laborales o académicas con el tipo de cronotipo. Las estudiantes matutinas se acuestan y levantan más temprano y prefieren desarrollar actividades en horarios más temprano durante la mañana, lo cual es contrario a los del tipo vespertino prefieren, los de tipo intermedio presentan un patrón más bien mixto. A estas estudiantes universitarias fueron evaluadas mediante el Test de Matrices Progresivas de Raven (MPR) (Raven y col., 1993), que reporta información de la capacidad para comparar, formar y razonar por analogía, con independencia de los conocimientos adquiridos. Los sujetos deben resolver problemas en que deben establecer relaciones en complejidad y abstracción creciente, deduciendo la solución de entre varias opciones presentes en cada lámina de las series del test. El mejor desempeño en este tipo de pruebas está asociado a un mayor nivel de inteligencia fluida (Huepe y col., 2011). Se observó que las estudiantes que tienden hacia las preferencias nocturnas, tienen significativamente mejor desempeño en el test de MPR (Garrido, 2014), dando cuenta de la capacidad para el uso de pensamiento analógico y comparativo, estableciendo relaciones para la resolución de problemas, mostrando un buen funcionamiento cognitivo global. En general, los sujetos con preferencia vespertina correlacionan positivamente con mejor desarrollo de habilidades cognitivas, pero negativamente con el rendimiento académico, exactamente lo inverso que aquellos con preferencias matutinas (ver referencias en Preckel y col., 2011), aunque, existe escasa evidencia de la relación entre habili121

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

dades cognitivas y preferencias matutinas o vespertinas en estudiantes (Preckel y col., 2011; Preckel y col., 2013; Besoluk y col., 2011). Existe consenso en la relación existente entre cronotipo, habilidades cognitivas y logro académico, sin embargo, las relaciones entre preferencia matutina o vespertina con logro académico, o con habilidad cognitiva tienen direcciones opuestas (Preckel y col., 2011). Diversos estudios asumen que el mejor rendimiento académico está directamente relacionado con una mayor capacidad cognitiva de los estudiantes (Besoluk y col., 2011; Ahrberg y col., 2012), por lo que el estudio del rendimiento académico daría cuenta de las habilidades cognitivas de los estudiantes. Sin embargo el rendimiento académico ha sido evaluado a través de las calificaciones promedio de semestre o de grado, sin especificar las características de los instrumentos de evaluación utilizados para obtener las calificaciones, existiendo dudas respecto de las habilidades cognitivas evaluadas (Garrido, 2014). Un meta-análisis al respecto reporta que los sujetos de preferencia vespertina manifiestan mayores niveles de inteligencia con relación a los de preferencia matutina (Kanazawa y col., 2009; Preckel y col., 2011; Adan y col., 2012), asimismo los sujeto matutinos presentan mejor rendimiento académico tanto en el ámbito escolar (Adan y col., 2012) como universitario (Besoluk y col., 2011; Preckel y col., 2011; Ahrberg y col., 2012). Estos instrumentos evalúan inteligencia, habilidades verbales, matemáticas, viso-motoras, espaciales, estilos de razonamiento entre otras, cualquiera sea el caso. Estos datos sugieren que los sujetos con perfil vespertino, dada su preferencia horaria y sus condiciones contextuales para su desarrollo, presentarían mayores dificultades para organizarse en el ámbito académico e institucional que determinan horarios de estudio y trabajo tempranos en la mañana, por lo que este tipo de sujetos generaría estrategias adaptativas para resolver los problemas contingentes producidos por esta condición, este “entrenamiento” redundaría en mayor inteligencia (Preckel y col., 2011). En consecuencia, se podría pensar que los sujetos vespertinos presentarían características de inteligencia fluida más que cristalizada en tanto han demostrado capacidad para resolver tareas que demandan pensamiento lógico y resolución de problemas en situaciones novedosas de manera independiente al 122

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

conocimiento previo. A pesar de lo anterior, existe escasa evidencia de La relación entre el perfil de cronotipo y el tipo de inteligencia, así como la vinculación con la calidad del sueño, cambios adversos en el desempeño cognitivo, particularmente en procesos de atención, memoria de trabajo, memoria de largo plazo, toma de decisiones y vigilancia, asociados a la privación total o restricción de sueño en procesos cognitivos más demandantes (Alhola y Polo-Kantola, 2007). Un estudio de las ondas cerebrales correspondientes a los husos de sueño (sleep spindles), cuya frecuencia varía entre los 11-16 Hz. en el electroencefalograma (EEG), –propias de una actividad protectora del sueño relacionada a la plasticidad y el procesamiento offline de información y un índice fisiológico de inteligencia– muestran una correlación significativa entre la inteligencia fluida (evaluada con el test MPR en sujetos entre 15 y 22 años) y la densidad y amplitud de los husos rápidos (Bódizs y col., 2014). Interesantemente, el posible hecho de que, la maduración de las mujeres se anticipa a las de los hombres, reporta una mejor performance. Asimismo, en función de la edad la densidad de los husos de sueño rápidos aumenta dando cuenta de cambios neuroanatómicos, particularmente en la región fronto central, lo que refleja la maduración cerebral e incidencia sobre las estrategias cognitivas en ambos géneros. Por otra parte, mediante investigaciones con imagenología cerebral, la inteligencia fluida ha sido relacionada al funcionamiento del lóbulo frontal (Postlethwaite, 2011; [Duncan y col., 1995; Roca y col., 2010; Woolgar y col., 2010] en Huepe y col., 2011; Staffa y col., 2014). Como ya se ha descrito en los estados de sueño se generan condiciones de regulación neurobiológica internas que afectan la arquitectura y función neuronal, lo cual impacta en el desempeño del sujeto, particularmente en los procesos cognitivos básicos y complejos. Sin embargo, esta relación no es lineal y menos unifactorial. El patrón del ciclo sueño-vigilia está enmarcado dentro de la ritmicidad circadiana y es ampliamente reconocida la variación de respuestas fisiológicas, motoras, físicas, sociales y psicológicas durante las 24 horas, aunque estos patrones de respuesta y de rendimiento son variables y dependientes de las preferencias circadianas de los individuos (matutinos o vespertinos), edad y género (Adan, 2006). Del mismo modo es 123

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

reconocido que la modulación del momento del día en que se aplica la prueba afecta el rendimiento de diversas tareas cognitivas, pero la fluctuación de las mismas esta supeditada a las diferencias en las preferencias circadianas de los sujetos (Schmidt y col., 2007). Ha sido consensuado que la ocurrencia del ciclo sueño-vigilia depende de dos mecanismos que se modulan reciprocamente: los procesos circadianos (C) y homeostáticos (S) (Borbély, 1982; Daan y col., 1984). Esta interrelación entre los procesos S y C, además de determinar niveles de alerta y somnolencia, afecta funciones cognitivas de orden superior (Gaggioni y col., 2014). Al analizar los resultados de los test cognitivos en función del momento del día en el que se aplican y las preferencias matutinas y vespertinas de los individuos se observa diferencias neurofuncionales. Otros estudios con resonancia magnética funcional (fMRI), muestran que sujetos con cronotipos matutinos y vespertinos evaluados en pruebas de atención sostenida y de mayor demanda de procesos ejecutivos, mediante pruebas de interferencia sobre información contradictoria por medio del control continuo, indican que: en las sesiones de la mañana, no se observan diferencias importantes cuando la presión del sueño es baja, sin embargo cuando la presión del sueño aumenta, en la sesión de la tarde, la alerta global fue asociada al aumento de la respuesta talámica en el grupo de sujetos matutinos, lo que reflejaría, comparados con sujetos vespertinos, que estarían bajo condición de mayor demanda, reclutando mayor cantidad de neuronas para mantener la alerta global normal. Además se observa que los sujetos vespertinos reclutan mayor actividad del locus coeruleus que potencialmente modula funciones cognitivas de orden superior. En las tareas de control inhibitorio, desde la mañana a la tarde, los sujetos vespertinos reflejan mayor reclutamiento en distintas áreas cerebrales ligadas a la interferencia cognitiva, en tanto los de tipo matutino muestran un decremento. Esto podría reflejar que la actividad cortical asociada a procesos cognitivos de orden superior (incluida la región prefrontal), dependería de la regulación/modulación de estructuras subcorticales implicadas en los procesos rítmicos, cuando la presión del sueño es mayor (Gaggioni y col., 2014). Estos datos confirman diferencias en la regulación neurofuncional entre sujetos matutinos y vespertinos, 124

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

implicando mecanismos endógenos y exógenos en el funcionamiento cognitivo cerebral, lo cual podría redundar en patrones o estrategias cognitivas diferentes entre los sujetos que, como consecuencia, resultaría en un desempeño diferente en las pruebas que evalúan la inteligencia. Es sabido que, la disminución en cantidad y calidad de la organización del patrón de sueño y vigilia incide en el efecto restaurador y regulador del sueño en los sujetos, debido al cambio en la composición de los ciclos de sueño, la duración de los episodios, los patrones EEG asociados, así como la regulación neurovegetativa, con consecuencias en los procesos de regulación neurocognitiva mientras se duerme. Desde una perspectiva comportamental, tanto la privación de sueño como la restricción de sueño afectan el desempeño y los logros académicos (Carskadon y col., 1998; Preckel y col., 2011) así como el rendimiento cognitivo (Alhola & Polo-Kantola, 2007). Los sujetos con perfil vespertino globalmente presentan pobre calidad de sueño (Besoluk y col., 2011; Adan y col., 2012). Es consensuado que los perfiles vespertinos presentan más bajo ánimo para enfrentar sus tareas laborales o académicas, incidiendo en el desempeño, particularmente en las actividades escolares o universitarias (Adan y col., 2012). Sujetos con buena calidad de sueño, logran mayor rendimiento en pruebas que evalúan la capacidad perceptivo-motora, la actividad perceptiva, atención, memoria visual inmediata y esfuerzo de memorización (Garrido, 2014). Estos datos refrendan la idea que la pobre calidad de sueño afecta de manera negativa los procesos de atención, memoria de trabajo, memoria de largo plazo, toma de decisiones y vigilancia (Alhola y Polo-Kantola, 2007). Estos datos, entre otros factores, permitirían pensar que una buena calidad de sueño, sería un factor protector para funciones cognitivas que facilitarían los procesos de adquisición de información para los procesos de razonamiento y la toma de decisiones. Por otro lado, los sujetos vespertinos, rinden menos que todos los subgrupos y que además es el grupo que presenta más pobre calidad de sueño, sin embargo, como ya se ha descrito presentan mayores niveles de inteligencia con relación a los sujetos matutinos (Garrido, 2014).

125

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Cronotipo y Personalidad Otra variante explicativa, es que los sujetos con preferencias vespertinas reportan en general un funcionamiento psicosocial más negativo así como características de sueño más negativas (Tavernier & Willoughby, 2013), así como mayor nivel de impulsividad (Tsaousis, 2010). Los varones con características vespertinas presentan mayores niveles de impulsividad funcional y disfuncional que las mujeres respecto a sujetos matutinos e intermedios (Adan y col., 2010), lo que implica una tendencia a tomar decisiones rápidas ante situaciones que determinan beneficio personal o rápidas e irreflexivas que tienen consecuencias individuales negativas. No existe evidencia concluyente entre la calidad del sueño y las características de personalidad (Onder y col., 2014), pero si con el perfil de cronotipo (Adan y col., 2010; Adan y col., 2012). Sin embargo, en estudiantes que duermen bien, se observa que son más responsables (Conscientiousness), menos regulados externamente y más dispuestos a la diversión y a la emoción, son también asociados al perfil de cronotipo matutino (Onder y col., 2014). En cambio los estudiantes vespertinos, son asociados a una mayor apertura a nuevas experiencias, a la novedad (Openness), inestabilidad emocional (Neuroticismo) e introversión (Adan y col., 2012; Onder y col., 2014). Estos rasgos del modelo de los Cinco Factores de la Personalidad (referencias en Adan y col., 2010; Adan y col., 2012; Onder y col., 2014), también han sido asociados a los estilos cognitivos que los sujetos reconocen de manera subjetiva. En efecto, características de personalidad asociadas a un ego elevado, responsabilidad y creencias favorables acerca de si mismo y del mundo están directamente relacionadas a un estilo de pensamiento racional, e inversamente relacionado a neuroticismo y conservacionismo (Pacini & Seymour, 1999). Esto podría explicar las diferencias encontradas en que los sujetos matutinos se identifican con un estilo de pensamiento racional y los vespertinos mas experiencial (Garrido, 2014). Las características psicológicas de los sujetos matutinos son asociadas a un locus de control más interno y con mayor nivel de confianza y responsabilidad en el desarrollo de tareas, que no depende de las deman126

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

das externas sino más bien de sensaciones internas orientadas al logro (Onder y col., 2014). Ello podría incidir en las creencias sobre las propias capacidades. Otros estudios también describen diferencias entre los grupos vespertinos y matutinos (Adan y col., 2012), el grupo matutino se asocia a un modo de pensamiento analítico y secuencial, con representaciones verbales abstractas, en cambio los vespertinos tienden a procesar información de manera intuitiva, holística, tipo gestáltica, sintética y de manera viso-motora. Por otra parte, es reconocida la falta de estudios más amplios y profundos para que estas diferencias individuales y sus interacciones sean explicadas (Onder y col., 2014).

Conclusión La evidencia de los procesos de regulación neuro-psico-biológicos ha sido incrementada de forma importante en la última década, demostrando claramente diferencias en los procesos de regulación cerebral, metabólicos y rítmicos entre los diferentes grupos de preferencia circadiana. Se observa que la regulación del ciclo sueño-vigilia y su interacción con la ciclicidad circadiana determinan cambios en los procesos regulatorios neurocognitivos, lo que se asocia a expresiones comportamentales que pueden reflejarse en diferentes estrategias cognitivas para operar y resolver problemas. Es consenso que estudios que pretenden dilucidar la relación entre el funcionamiento cognitivo y regulaciones biológicas vinculadas a preferencias circadianas son escasas, particularmente en edades que abarcan a los adultos en todas sus categorías, así como la diferenciación por género, el cual es considerado un importante moderador. Las instituciones educativas ofrecen oportunidades a los estudiantes que forman, para que los sujetos sean capaces de tomar decisiones acertadas en su ámbito de desempeño. Para ello, entre otras, deben desarrollar capacidades para reaccionar antes situaciones novedosas, no previstas y tomar decisiones efectivas y fundamentadas, esta capacidad de adaptación se asocia al desarrollo de inteligencia fluida. Sin embargo, para el logro de eficiencia en el aprendizaje y el desarro-

127

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

llo de diferentes estrategias cognitivas se deben hacer consideraciones que van más allá de las estrategias de enseñanza-aprendizaje. Es por esto que desafíos futuros de investigación podrían considerar que, además de los factores descritos en la presente discusión, la organización diferenciada de los horarios de clases en función de las preferencias cronotípicas podría mejorar la eficiencia y desempeño de los estudiantes especialmente de los del tipo vespertino. El rendimiento en pruebas cognitivas muestra una asociación con el momento del día en que se aplica, los estilos de mediación que consideren diferencialmente a sujetos vespertinos o matutinos. Sin embargo, existe escasa evidencia entre el desarrollo socio-cultural de los sujetos, particularmente con los estilos de enseñanza. Por tanto, incluir en las investigaciones factores individuales como la motivación, como una variable que podría enmascarar la influencia del perfil circadiano, aún no ha sido reportada (Adan, 2006). Asimismo, precisar diferencias de género con relación al desarrollo cognitivo asociado al patrón matutino-vespertino, el estudiar conjuntamente perfil cognitivo, desempeño académico y perfil de cronotipo, dado que toda la evidencia muestra que los resultados son en direcciones opuestas. Probablemente, más allá del promedio de notas por sí mismo, podría enfatizarse en el tipo de instrumentos que evalúan aprendizajes académicos según estas características biológicas de cronotipo. Como no es clara la relación entre el estilo y la capacidad de razonamiento, el desafío es aportar a esta relación estudiando los patrones EEG durante la vigilia y el sueño en sujetos matutinos y vespertinos, así como el efecto de la luz en el desempeño académico y rendimiento cognitivo, debido a que las variaciones de la luz afectan la regulación entre el proceso S y el proceso C, descrito más arriba (Gaggioni y col., 2014).

128

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Referencias Bibliográficas Adan, A. (2006). Cronobiología del rendimiento cognitivo y físico. En J. Madrid, & Á. Rol de Lama, Cronobiología. Básica y Clínica (págs. 747-773). Madrid: Editec@red S.L. Adan, A. (2004). Cronobiología. El aspecto olvidado de los estudios de la conducta. Psiquiatría Biológica, 11, 33-40. Adan, A., Archer, S., Hidalgo, M. P., Di Milia, L., Natale, V., & Randler, C. (2012). Circadian Typology: A Comprehensive Review. Chronobiology International, 29 (9), 1153-1175. Ahrberg, K., Dresler, M., Niedermaier, S., Steiger, A., & Gnezel, L. (2012). The interaction between sleep quality and academic perfiormance. Journal of Psychiatric Research, 46, 1618-1622. Alsina, A. (1998). Aproximación a los ritmos de rendimiento: fundamentos y aplicaciones actuales. Aula de Innovación Educativa. Böhm, S. (2012). Sleep and Chronotype in Adolescents –a Chronobiological Field-Study–. Thuine: Universität zu München. Buysse, D., Reynolds, C., Monk, T., Berman, S., & Kupfer, D. (1989). The Pittsburgh sleeo quality index: A new instrument for psychiatric practice an research. Psychiatric Research, 28, 193-213. Cambras, T. (2006). Propiedades Fundamentales de los Ritmos Circadianos. En J. Madrid, & Á. Rol de Lama, Cronobiología. Básica y Clínica (págs. 151189). Madrid: Editec@red. Carskadon, M. A., Wolfson, A. R., Acebo, C., Tzischinsky, O., & Seifer, R. (1998). Adolescent sleep patterns, circadian timing, and sleepiness at transition to early school day. Sleep, 21 (8), 871-881. Collado-Ardón, R. (2000). El cambio de horario y la salud. Facultad de Medicina UNAM, 44 (5). Díaz, J. (2002). La atención en la escuela: variaciones en dos tipos de jornada. Ritmos Psicológicos y Jornada Escolar. Madrid. Fabio, R. (2005). Dynamic Assessment of Intelligence is a better reply to adaptive behaviour and cognitive plasticity. The Journal of General Psychology, 132 (1), 41-64. 129

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Feuerstein, R., Feuerstein, R., Falik, L., & Rand, Y. (2006). The Feuerstein Instrumental Enrichent Program. Creating and Enbancing Cognitive Modifiability. Jerusalem, Israel: ICELP. Feuerstein, R., Rand, Y., Hoffman, M., & Miller, R. (1980). Instrumental enrichment. Baltimore: MD University Park Press. Fontenele Araujo, J., & Marques, N. (1997). Intermodulación de frecuencias de los ritmos biológicos. En N. Marques, L. Menna-Barreto, & D. Golombek, Cronobiología. Principios y aplicaciones (págs. 99-110). Buenos Aires: Universitaria. Funes, M., & Lupiañez, J. (2003). La teoría atencional de Posner: una tarea para medir las funciones atencionales de Orientación, Alert y Control Cognitivo y las interacciones entre ellas. Psycothema, 15 (2), 260-266. Gala, F. (2003). El sueño normal: perspectivas actuales. Cuadernos de Medicina Psicosomática y Psiquiatría, 7-19. Garrido, M. (2014). Perfil Cognitivo y su Relación con el Perfil de Cronotipo (Matutinidad y Vespertinidad) de Estudiantes Universitarios de Carreras de Educación. Santiago: Universidad Diego Portales. Hahn, C., Cowell, J., Wiprzycka, U., Goldstein, D., Ralph, M., Hasher, L., y otros. (2012). Circadian rhythms in executive functions during the transition to adolescence: the effect of synchrony between chronotype and time of day. Developmental Science, 15 (3), 408-416. Harasztil, R. Á., Ella, K., Gyöngyösi, N., Roenneberg, T., & Káldi, K. (2014). Social jetlag negatively correlates with academic performance in undergraduates. Chronobiology International, Early Online, 1-10. Howard-Jones, P. (2014). Neuroscience and Education: A Review of Educational Interventions and Approaches Informed by Neuroscience. Brsitol: Education Endowment Foundation, Univesity of Brsitol. Huepe, D., Roca, M., Salas, N., Canales-Johnson, A., Rivera-Rei, Á. A., Zamorano, L., y otros. (2011). Fluid Intelligence and Psychosocial Outcome: From Logical Problem Solving to Social Adaptation. (e. doi:10.1371/ journal.pone.0024858, Ed.) PLoS ONE, 6 (9), 1-9. Kirby, E., & Kirby, S. (2006). Improving task performance: The relationship between morningness and proactive thinking. Journal of Applied Social Psychology, 36 (11), 2715-2729. 130

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Lange, L., & Randler, C. (2011). Morningness-eveningness and behavioural problems in adolescents. Sleep and Biological Rhythms, 9, 12-18. Lund, H., Reider, B., Whiting, A., & Prichard, J. (2010). Sleep patterns and predictors of disturbed sleep in a large population of college students. Journal of Adolescent Helath, 46, 124-132. Madrid, J. A., Martínez-Nicolas, A., & Sánchez-Gálvez, R. (2006). Cronotoxixología, Cronofarmacología y Cronoterapia. En J. A. Madrid, & Á. Rol de Lama, Cronobiología. Básica y Clínica (págs. 597-630). Madrid: Editec@ red. Moreno, O., & Francesc, X. (2003). Cronopedagogía. Barcelona: Universidad Autónoma de Barcelona. Önder, Í., Besoluk, S., Ískender, M., Masal, E., & Demirhan, E. (2014). Circadian Preferences, Sleep Quality and Sleep Patterns, Personality, Academic Motivation and Academic Achievement of university students. Learning and Individual Diferences, 32, 184-192. Peirano, P., Algarín, C., & Uauy, R. (2003). Sleep-Wake states and their regulatory nechanism throughout early human development. Journal of Pediatrics, S70-S79. Peirano, P., Algarín, C., Garrido, M., & Algarín, D. L. (2007). Iron-deficiency anemia is associated with altered characteristic of sleep spindles in NREM sleep in infancy. Neurochemestry, 1665-1672. Peirano, P., Algarín, C., Garrido, M., & Lozoff, B. (2007). Iron deficiency anemia (IDA) in infancy is associated with altered sleep states organization in chilhood. Pediatric Research, 715-719. Peirano, P., Algarín, C., Garrido, M., Roncagliolo, M., & Lozoff, B. (2001). Interaction of iron deficiency anemia and neurofunctions in cognitive development. En J. Fernstrom, R. Uauy, & P. Arroyo, Nutrition and Brain (Vol. 5, págs. 19-39). Nestlé Nutrition Workshop Series Clinical & Performance Program. Basel: Karger. Peirano, P., Garrido, M., Peña, M., & Alagrín, C. (2000). La Vigilia y el Sueño: los ritmos biológicos. En A. Grau, & J. Meneghello, Psiquiatría y Psicología de la Infancia y la Adolescencia (págs. 606-615). Buenos Aires: Médica Panamericana.

131

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Planinsec, J., & Pisot, R. (2006). Motor coordination and intelligence level in adolescentes. Adolescence, 41 (164), 667-676. Posner, M., & Dehaene, S. (1994). Attentional networks. Trends Neuroscience, 75-79. Preckel, F., Lipnevich, A., Boheme, K., Brandner, L., Georgi, K., Kônen, T., y otros. (2013). Morningness-eveningness an educational outcomes: The lark has an advantage over owl at high school. British Journal of Educational Psychology, 83, 114-134. Preckel, F., Lipnevich, A., Schneider, S., & Roberts, R. (2011). Chronotype, cognitive abilities, and academic achievement: A meta-analityc investigation. Learning and Individual Differences, 21, 483-492. Quevedo-Blasco, V. J., & Quevedo-Blasco, R. (2011). Influencia del grado de somnolencia, cantidad y calidad de sueño sobre el rendimiento académico en adolescentes. International Journal of Clinical and Health Psychology, 11 (1), 49-65. Rial, R., Akaárir, M., Nicolau, C., Gamundí, A., & Esteban, S. (2006). Sueño y Vigilia, aspectos fisiológicos. En J. A. Madrid, & Á. Rol de Lama, Cronobiología. Básica y Clínica (págs. 329-364). Madrid: Editec@red. Rodriguez, D., Montagner, M., Restoin, A., & Soussignan, R. (1994). Los ritmos biológicos y psicológicos del niño en el medio escolar y su importancia para la planificación educativa. Infancia y Aprendizaje (67), 221-244. Rol de Lama, M. Á., Sánchez-Férez, J. A., & Ordoñez, M. (2006). Técnicas de estudio del sistema circadiano. En J. A. Madrid, & Á. Rol de Lama, Cronobiología. Básica y Clínica (págs. 123-150). Madrid: Editec@red. Royuela, A., & Macías, J. (1997). Propiedades clinimétricas de la versión castellana del cuestionario de Pittsburgh. Vigilia-Sueño , 9, 81-94. Salas, N., Morales, A., Arévalo, R., & Assael, C. (2010). Estrategias para el mejoramiento de habilidades cognitivas en universitarios: resultados de una intervención mediada. Boletín de Investigación Educacional, 25 (1), 63-78. Sing, C., & Wong, W. (2010). Prevalence of insomnia and its psychosocial correlates among college students in Hong Kong. Journal of American College Helath , 59, 174-182. Tébar, L. (2003). El Perfil del Profesor Mediador. Madrid: Santillana. 132

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Werner, H., LeBurgeois, M. K., Geiger, A., & Jenni, O. G. (2009). Assessment of chronotype in four-to eleven year old children: reliability and validity of the children´s chronotype questionnaire. Chronobiol. Int. 26, 992-1014.

133

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Temática 6 Aprendizaje y plasticidad neuronal Dr. Marc Zeise (Ph.D.) y Dr. Bernardo Morales (Ph.D.)

Introducción El tema de este libro es otorgar un aporte de los estudios en Neurociencia que pueden ser aplicados en el proceso educativo y en el aprendizaje en especial, además de contribuir a su optimización en el aula, dentro de un marco que pretende una educación más humanizada y un desarrollo individual y social de mayor efectividad. El presente artículo pretende aclarar, desde un punto de vista neurocientífico algunos aspectos básicos involucrados en el fenómeno del aprendizaje, principalmente referido a la plasticidad neuronal. Es necesario decir “principalmente”, porque procesos plásticos y aprendizaje no se restringen al sistema nervioso. Para el sistema inmune, por ejemplo, se ha mostrado plasticidad y aprendizaje. Por tanto, en primera instancia, conviene examinar el concepto de aprendizaje y plasticidad y cómo están relacionados. El Aprendizaje es un proceso, por tanto denota un antes y un después. Observando algún sistema que aprende, será notado que, algo en su desempeño es distinto tras el proceso de aprendizaje comparado con el desempeño anterior. Por ende, aprendizaje es un proceso que no podrá ser observado y verificado como tal, sino que podrá ser evidenciado mediante un cambio en el desempeño manifiesto lo que, a su vez nos permitirá concluir que hay un proceso implícito en dicha manifestación. En el campo de la informática han sido definidas ciertas características de sistemas capaces de aprender. Esencialmente, son necesarias la capacidad de reconocer patrones en la entrada de datos, lo que podrá ser utilizado para reprogramar el sistema (Bishop, 2006). Efectivamente, se han construido robóticos que en su desempeño tienen mucha similitud con un organismo biológico que aprende una destreza. Como cualquier observador, como, por ejemplo un profesor sabe, solamente un procedimiento evaluativo revela si hubo o no 135

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

aprendizaje. El observador, obviamente, puede ser la misma persona. Pero el proceso que está detrás del cambio de desempeño (del comportamiento en el caso de un animal), ni en la máquina ni en el organismo biológico está a la vista. Esa “reprogramación interna” en animales incluyendo el humano se hace principalmente mediante cambios en el Sistema Nervioso Central (SNC) y la capacidad de realizarla se llama “plasticidad neuronal”. La “Plasticidad” es una propiedad de ciertas sustancias y se usa como metáfora para la capacidad de sistemas de generar cambios funcionales constructivos como consecuencia de su historia. De esta forma, greda o plasticina son materias plásticas donde, por ejemplo un dedo, pueda dejar una “impresión” de forma duradera. Sin embargo, cuerpos elásticos vuelven inmediatamente a su forma de antes tras una deformación. En ese sentido, la metáfora es válida y sirve. Sin embargo, “plasticidad” como base de procesos de aprendizaje, es una propiedad que implica cambios activos que requiere mucho más que simplemente dejarse “impresionar”, o simplemente deformarse por un impacto. Más bien, Sistemas “plásticos” salen con más alta complejidad de un cambio plástico, los cambios requieren energía y procesamiento de información. Lo anterior vale particularmente para el caso de la plasticidad neuronal o neuroplasticidad. El término “Plasticidad neuronal” podría entenderse como propiedad solamente de las neuronas. Sin embargo, células del sistema nervioso que no son neuronas (más de todo, las células gliales) contribuyen de forma importante a la plasticidad del sistema. Para que un aprendizaje ocurra, se requiere como precondición necesaria, la ocurrencia de cambios plásticos. Sin embargo, cambios plásticos, no necesariamente siempre desembocan en un aprendizaje. Por ejemplo, el simple almacenaje de datos no constituye per se un aprendizaje, ni en sistemas artificiales ni en organismos biológicos. Miremos ahora el caso particular de la capacidad de cambios plásticos en el (SNC), la plasticidad neuronal. Hebb (1949) postuló que las bases del aprendizaje se encuentran mayormente en la plasticidad de las sinapsis, los contactos que permiten la mayor parte de la comunicación entre las neuronas. Ésta 136

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

hipótesis ha sido ampliamente confirmada (Citri and Malenka, 2008). La Potenciación a Largo Plazo (PLP) y Depresión a Largo Plazo (DLP) han sido una forma de medir e investigar la plasticidad sináptica. La PLP o DLP es entendida como un aumento (o una disminución) duradero (≥30 minutos hasta varios días) de una respuesta electrofisiológica base, a una estimulación sináptica de una neurona o un grupo de neuronas) tras una manipulación y/o un patrón de eventos. Tal manipulación o evento puede ser la aplicación de una sustancia y/o un cierto patrón de estimulación sináptica. Una estimulación sincronizada de varias entradas sinápticas o una estimulación no-sináptica junto con entradas sinápticas o bien, una estimulación de alta frecuencia pueden inducir la PLP. Por el contrario, la DLP, es producida por entradas desincronizadas o una estimulación por largo tiempo de baja frecuencia (Citri and Malenka, 2008). Relativamente recién se mostró que PLP efectivamente se observa siempre y cuando un organismo está aprendiendo (Whitlock et al., 2006). PLP y DLP son, a la vez, importantes ejemplos de neuroplasticidad y son utilizados para investigar los mecanismos biológicos de la plasticidad sináptica. PLP y DLP además se usan para medir eventuales cambios en la plasticidad producida por la administración de sustancias u otras manipulaciones. Por ejemplo, se establece un protocolo de estimulación que produce una PLP de 20% sobre la línea base. En el caso que, tras la administración de una cierta sustancia, con el mismo protocolo, la PLP resulta en 40%, la plasticidad resulta aumentada por esa sustancia. Más allá de los protocolos de estimulación eléctrica, hay sustancias sintéticas o semi-sintéticas que, solamente por aplicarlas inducen la PLP. Por ejemplo, investigando las propiedades de un derivado semi-sintético de un ingrediente activo de una planta, en nuestro caso la Di-acetilsauroina (DAS) ha sido posible demostrar que esta sustancia induce PLP (figura 14) (Vallejo et al., 2014). Podemos decir, que la sustancia tiene una potencia plástica, induce directamente un aumento de la respuesta sináptica.

137

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Metaplasticidad, monoaminas y psicoestimulantes La neuroplasticidad y, particularmente, la plasticidad sináptica no es igual u homogénea en las diversas zonas del Sistema Nervioso, ni tampoco en el curso de la vida de un individuo (Tavosanis, 2012; Tymofiyeva et al., 2014). Además, existe evidencia de la presencia de plasticidad de la plasticidad, lo que significa que una misma sensibilidad a una cierta manipulación o evento que genera cambios neuroplásticos, también sea sujeto a modificaciones. Ese fenómeno ha sido denominado “metaplasticidad” (Abraham and Bear, 1996). La sustancia mencionada más arriba, DAS, además de inducir directamente cambios plásticos, además tiene efectos metaplásticos. Tras aplicaciones repetitivas con DAS en ratas encontramos que el protocolo de estimulación eléctrica aplicado a cortes de cerebro de ratas sin tratamiento farmacológico indujo 50% de PLP, pero en cortes de ratas que habían recibido DAS se observó un aumento cercano a 150% (Véase Figura 15). En otras palabras, DAS induce efectos metaplásticos, porque aumenta la eficacia de un protocolo de estimulación, induciendo un aumento de PLP. Además de lo anterior, fue posible establecer un vínculo entre efectos metaplásticos y aprendizaje. Ello fue posible evidenciarlo porque, durante 8 días, los animales de experimentación recibieron DAS y, después de media hora, fueron testeadas en un dispositivo de prueba de memoria visuoespacial denominado laberinto de Morris (“Morris Water Maze”). En ese test, las ratas deben ubicar una plataforma en un tambor de agua, utilizando claves visuales externas, que deben encontrar, cada vez más rápido, como señal de aprendizaje. Las ratas con dosis diarias de DAS mostraron mejores resultados que animales inyectados solamente con agua salina o aquellas que recibían solo una administración de DAS. Como los animales expuestos al laberinto de Agua de Morris, fueron los mismos que los con que se prepararon los cortes y de los cuales se registraron los protocolos para inducir PLP, pudimos construir una correlación entre plasticidad/metaplasticidad y aprendizaje. Cabe preguntarse entonces, si algo (una sustancia, un patrón de estimulación o una combinación de los dos) aumenta la PLP, ¿significa 138

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

que favorece el aprendizaje? Y, por el contrario, algo que fortalece la DLP ¿impediría el aprendizaje? Por razones teóricas y considerando algunos resultados experimentales la relación entre plasticidad y aprendizaje no es tan obvia, como pudiéramos suponer. No obstante, antes de discutir este problema, queremos llevar la atención a un tema con qué experimentamos ya durante varios años y nos permitirá disponer de información para responder la pregunta, mediante el estudio de los neuromoduladores y los psicoestimulantes.

Neuromoduladores y psicoestimulantes Desde los años 20 del siglo pasado se sabe que las neuronas se comunican (entre sí y hacia otras células) a través de neurotransmisores, liberándolos cuando la neurona esté eléctricamente “excitada” o técnicamente denominada como despolarizada. En general, una neurona “trabaja” sólo con un neurotransmisor principal, una molécula pequeña que otorga señales a otras células en las denominadas sinapsis, recibiendo señales desde otras células por diversos transmisores. De los neurotransmisores principales sólo existen nueve. Entre ellos la aplastante mayoría de neuronas usan uno de los dos siguientes: Un neurotransmisor excitatorio o activador (glutamato) y un inhibitorio (GABA). Así, casi todas las neuronas de los hemisferios cerebrales (más de 80% del encéfalo), a su vez liberan glutamato o GABA. Prácticamente todos los demás neurotransmisores principales son monoaminas y cuyas neuronas se encuentran “debajo” del telencéfalo, también denominadas zonas subcorticales. La excepción es la acetilcolina que es muy distinta de los otros transmisores en varios aspectos. Sin embargo, en el cerebro juega un papel como “neuromodulador”, en ese aspecto parecido a las monoaminas. Estos neurotransmisores, desde sus núcleos en el tronco encefálico y/o el diencéfalo “modulan” la función neuronal, más que todo en las cortezas, pero también de otras partes del encéfalo, por ejemplo cerebelo y núcleos del tronco encefálico. Así a menudo, una neurona “monoaminérgica” influye en una enorme cantidad de neuronas corticales. Parte de esta modulación es “preparar” las neuronas corticales a formar “memorias” y, probablemente lo hacen modulando la plasticidad de las neuronas del cerebro. 139

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Hace ya 28 años se mostró que el neurotransmisor de tipo catecolamina, norepinefrina (NE), tiene, por sí sólo, una capacidad plástica y metaplástica en el hipocampo de la rata (Stanton and Sarvey, 1987). Más tarde encontraron un efecto metaplástico en la corteza prefrontal de la rata inducido por dopamina (DA), precursor de la NE e importante neurotransmisor y neuromodulador (Otani et al., 1999). Tales hallazgos han implicado que los psicoestimulantes que son simpatomiméticos (=activan el Sistema Nervioso Autónomo) a nivel periférico. A nivel central inhiben los transportadores de monoaminas así aumentando los niveles extracelulares principalmente de norepinefrina y dopamina que, también podrían tener efectos metaplásticos. Los transportadores reinsertan el transmisor liberado en la sinapsis, siendo removido rápidamente por un mecanismo llamado recapturación (“reuptake”). Hay complejos proteicos que realizan ese transporte del espacio dentro de neuronas o células gliales que son denominados “Transportadores”. Algunos psicoestimulantes son utilizados en terapia psiquiátrica o neurológica. Con gran distancia, el psicoestimulante más usado terapéuticamente es el metilfenidato (“Ritalin”) que se prescribe en el Trastorno de Déficit Atencional/Hiperactividad (TDAH). Además hay uso y abuso “recreativo” de compuestos como el 3,4-Methylenedioxymethamphetamine (MDMA; “ecstasy”). Fuimos los primeros en mostrar que este último compuesto tiene capacidad metaplástica aumentando la PLP en la región hipocampal, CA1 de la rata (Rozas et al., 2005).

1. Metilfenidato tiene efectos metaplásticos agudamente y a largo plazo Metilfenidato (MFD) es el medicamento más usado en niños. El crecimiento del consumo global en los últimos 25 años es el más alto de todos los fármacos usados frecuentemente (Daily defined doses 1990: ≤100 millones; 2000: ≥500 millones; 2010: ≤1500 millones; 2013: 2400 millones; INCB Report, 2014). Distinto a otros psicoestimulantes, no tiene mucho potencial de adicción, siempre que sea 140

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

consumido oralmente (Salerian, 2010). Pero igual que otros psicoestimulantes aumenta la concentración de monoaminas, principalmente DA y NE) en el espacio extracelular debido a su inhibición de transportadores de DA y NE. Son las proyecciones dopaminérgicas y noradrenérgicas que modulan sistemas de atención y motivación en la corteza prefrontal y, para NE, hacia la corteza parietal posterior de asociación sensorial (Konrad, 2006). Se supone que MFD ejerce su efecto en el tratamiento de TDAH principalmente por subir las concentraciones extracelulares de NE y DA y, con esto, la eficacia de las dos catecolaminas en estas áreas corticales. Sin embargo, los efectos de MFD a largo plazo y sus efectos a la plasticidad y metaplasticidad son poco conocidos. Dommett et al. (2008) mostraron que en el hipocampo in vitro MFD agudamente aplicado (=presente en el líquido de perfusión) aumenta el PLP, un efecto que se pudo bloquear con el NE-β-receptor antagonista timolol. En este año nosotros mostramos que los efectos metaplásticos de MFD se deben a un mecanismo polisináptico que involucra receptores β-adrenérgicos y D1/D5 receptores (Rozas et al., 2015). Mientras los efectos metaplásticos inducidos por metilfenidato (MFD) fueron constatados en forma aguda, con la sustancia presente, nuestra investigación estaba orientada a examinar los efectos de aplicaciones crónicas a mediano y a largo plazo. Por eso, administramos a ratas empezando el día postnatal 42 diariamente dosis de 0, 0,2, 1 y 5 mg/Kg durante 2 semanas. Media hora después de cada inyección, los animales fueron examinados en un laberinto radial de Olton para estimar su aprendizaje visuo-espacial, debido a que la rata debe buscar alimento al final de cada uno de los ocho brazos, siguiendo claves visuales. 1 mg/Kg resultó en una aceleración, 5 mg/Kg en una desaceleración del desempeño en ese test, mientras que inyecciones de 0,2 mg/Kg no arrojaron resultados significativamente distintos respecto del grupo control. Tras las dos semanas de administraciones de MFD y siguiente tests en el laberinto, los mismos animales fueron anestesiados y, con la ayuda de un aparato estereotáxico, un electrodo de estimulación fue localizado en el Cuerpo Calloso, mientras un electrodo introducido para registro de respuestas sinápticas, fue ubicado en la corteza prefrontal. Siguiendo el típico protocolo para la inducción y 141

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

medición de PLP (Burgos et al., 2010) se registró el aumento relativo de la respuesta al estímulo test. Según lo previsto, tres horas después de administrada la última dosis, la PLP fue incrementada (aproximadamente por el factor dos). Sorprendentemente, los animales, después de dos semanas de la última administración, presentaron la PLP aumentada alrededor de cuatro veces más, comparado con los controles. Sin embargo, cinco meses más tarde, la PLP había vuelto a valores como controles. Sin embargo, en animales con la más alta dosis (5 mg/Kg) fue imposible inducir PLP (figura 16; Burgos et al., 2015). Estos resultados demuestran que MFD puede producir efectos metaplásticos que permanecen y se modifican mucho después de la administración misma.

¿Cómo se relacionan plasticidad sináptica y aprendizaje? Los últimos hallazgos sobre los efectos de largo plazo del MFD son interesantes e inquietantes en dos aspectos: 1.

Dado el enorme número de niños en terapia con MFD el efecto a la plasticidad de largo plazo es muy importante. Los 18 días entre terminación de la aplicación del MFD y la medición de la PLP en ratas se traducen aproximadamente en casi un año en la vida de un humano. Muy preocupante además es el dato que la plasticidad sináptica se puede erradicar completamente tras cinco meses. Sin embargo, la no inducción de plasticidad, solamente ocurrió con la dosis de 5 mg/Kg, superior a la ventana terapéutica, mientras que los individuos con la dosis clínica de 1 mg/Kg habían vuelto a lo normal. Estamos preparando ahora la medición de la plasticidad sináptica en niños sin y con TDAH y sin y con tratamiento con MFD.

2.

De nuestro conocimiento, el trabajo es el primero que demuestra efectos metaplásticos a largo plazo y los relaciona con el desempeño en un test de aprendizaje. Efectivamente, nuestros datos son compatibles con la idea que el aumento de la PLP facilita el aprendizaje. El hecho que se observen desempeños en 142

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

aprendizaje marcadamente peores con la más altas dosis, a pesar que la PLP está incrementada de igual forma como con la dosis mediana, se explica con la fuerte excitación causada por esta dosis alta, un efecto que se puede observar también en la conducta fuera de los tests.

Plasticidad y aprendizaje retomado Volviendo a las preguntas anteriores: ¿Cuál es la relación entre aprendizaje y plasticidad neuronal? ¿A lo mejor la PLP es positiva y la DLP es negativa? Primero, hay varias formas de plasticidad neuronal y varias formas de aprendizaje. Lo que hemos investigado hasta ahora es exclusivamente la plasticidad de la sinapsis, especialmente el cambio en su eficacia. Este cambio (PLP o DLP) se basa principalmente en procesos bioquímicos en o cerca de las estructuras sinápticas. Hay observaciones que las sinapsis (particularmente las excitatorias) pueden cambiarse morfológicamente extendiéndose o disminuyendo el proceso de aprendizaje, por ejemplo en la adquisición de una adicción (DePoy y Gourley, 2015). Luego, se cambia el número de las sinapsis. Ese mecanismo es particularmente frecuente en el cerebro en desarrollo. Una enorme cantidad de sinapsis se hacen y deshacen en función de su historia aparentemente según la regla: “Se hace camino al andar”, como dice el poema de Machado. El cambio de número de sinapsis está íntimamente ligado al crecimiento o diminución de procesos de las neuronas como los axones y las dendritas. Además, las neuronas y, más que todo, las células gliales, que protegen y nutren las neuronas, pero también están involucradas en el procesamiento de información, mueren y entran a una vida activa durante toda la vida, así constituyendo importantes cambios neuroplásticos. Segundo, opinamos que existe un “afinamiento” natural de la plasticidad en sus diversas formas. La misma situación puede causar cambios plásticos cuantitativamente distintos y, además, cualitativamente distintos, dependiendo de los factores metaplásticos. Los psico143

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

estimulantes están definitivamente entre estos factores ejerciendo efectos inmediatos y a largo plazo. La plasticidad entonces es una propiedad del Sistema Nervioso que existe y ha sido evidenciada en el ámbito molecular, subcelular y celular. La dinámica de la neuroplasticidad, la metaplasticidad, es un terreno en que la Neurociencia está entrando solo muy recientemente, no obstante, ha permitido explicar y caracterizar algunos mecanismos del aprendizaje, particularmente modificando las conexiones sinápticas y, por tanto, modificando el funcionamiento del sistema nervioso en interacción con el medio ambiente, situación que es expresada en el comportamiento del individuo. Para facilitar el aprendizaje, un camino importante será conocer los mecanismos de la metaplasticidad y, eventualmente, como influenciarla. Conocemos una serie de factores emocionales que ayudan al aprendizaje, ente ellos la ansiedad de conocer lo nuevo, la excitación de descubrir, la curiosidad. Es muy reconocido que tales estados activan neuronas en los centros asociativos y de la atención via un proceso de “priming” involucrando los transmisores del tipo neuromodulador. El mecanismo de esa influencia es probablemente la modulación de la neuroplasticidad o metaplasticidad.

144

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Referencias Bibliográficas Abraham WC & Bear MF. (1996). Metaplasticity: The plasticity of synaptic plasticity. Trends Neurosci 19 126-130. Bishop CM. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Machine Learning 30 271-274. Burgos H, Castillo A, Flores O, Puentes G, Morgan C, Gatica A, Cofré C, Hernández A, Laurido C & Constandil L. (2010). Effect of modafinil on learning performance and neocortical long-term potentiation in rats. Brain Res Bull 83 238-244. Burgos H, Cofré C, Hernández, A, Sáez-Briones, P, Agurto, R, Castillo A, Morales, B & Zeise, ML. (2015). Methylphenidate has long-lasting metaplastic effects in the prefrontal cortex of adolescent rats. Behav Brain Res 291 112-117. Citri A & Malenka RC. (2008). Synaptic Plasticity: Multiple Forms, Functions, and Mechanisms. Neuropsychopharmacol 33 18-41. DePoy LM & Gourley SL. (2015). Synaptic cytoskeletal plasticity in the prefrontal cortex following psychostimulant exposure. Traffic 16 919-940 doi: 10.1111/tra.12295. Dommett EJ, Henderson EL, Westwell MS & Greenfield SA. (2008). Methylphenidate amplifies long-term plasticity in the hippocampus via noradrenergic mechanisms. Learn Memory 15 580-586. Hebb DO. (1949). The Organization of Behavior. John Wiley: New York. INCB Report. (2014). Report of the International Narcotics Control Board for 2013 https://www.incb.org/incb/en/.../annual-reports/annualreport-2013.html. Otani S, Auclair N, Desce J-M, Roisin M-P & Crépel F. (1999). Dopamine Receptors and Groups I and II mGluRs Cooperate for Long-Term Depression Induction in Rat Prefrontal Cortex through Converging Postsynaptic Activation of MAP Kinases. J Neurosci 19 9788-9802. Rozas C, Encina M, Reyes-Parada M, Pancetti F, Cassels B & Morales B. (2005). Effects of MDMA on the induction of synaptic plasticity in visual cortex and hippocampus. J Physiol 565P, PC64. Rozas, C. Carvallo C, Contreras D, Carreño M, Ugarte G, Delgado R, Zeise ML & Morales B. (2015). Methylphenidate amplifies long-term potentiation in rat hippocampus CA1 area involving the insertion of AMPA recep145

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

tors by activation of b-adrenergic and D1/D5 receptors. Neuropharmacology 99 15-27. Salerian AJ. (2010). Addictive potential: A=E/T(max)xt(1/2). Med Hypotheses 74 1081-1083. Stanton PK & Sarvey JM. (1987). Norepinephrine regulates long-term potentiation of both the population spike and dendritic EPSP in hippocampal dentate gyrus. Brain Res Bull 18 115-119. Tavosanis G. (2012). Dendritic structural plasticity. Dev Neurobiol 72 7386. Tymofiyeva O, Hess CP, Xu D & Barkovich AJ. (2014). Structural MRI connectome in development: challenges of the changing brain. Br J Radiol 87: 20140086. Vallejo M, Loyola S, Contreras D, Ugarte G, Cifuente D, Ortega G, Cabrera JL, Zeise M, Tonn C, Carreño M, Delgado R, Morales B & Agnese M. (2014). A new semi-synthetic derivative of sauroine induces LTP in hippocampal slices and improves learning performance in the Morris Water Maze. J Neurochemistry 129 864–876 Whitlock JR, Heynen AJ, Marshall G. Shuler MG & Bear MF. (2006). Learning induces Long-Term Potentiation in the hippocampus. Science 313 1093-1097.

146

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Figura 14. Potenciación de largo Plazo en DAS 1

Di-acetilsauroina (DAS) tiene un efecto plástico. En un corte hipocampal de rata DAS fue aplicada por 20 minutos (barra cerca del eje “time”) resultando en un fuerte aumento de la respuesta a un estímulo test sináptico (Curva de color negro). El efecto no se produjo cuando la aplicación se hizo en la presencia de 5-amino-fosfono-valerato (AP5), un bloqueador del receptor NMDA, un tipo de receptor glutamatérgico que está involucrado en la plasticidad sináptica. (1 y 2: los tiempos en que las trazas arriba a la derecha han sido grabadas; (3,3): 3 experimentos de 3 cortes; % of baseline slope: se tomó el máximo de pendiente en la primera fase de la respuesta de campo en por ciento; i.e. en cada experimento se determinó una línea base que establece 100%.

147

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Figura 15. Potenciación de largo plazo en DAS 2

Di-acetilsauroina (DAS) tiene un efecto metaplástico. Se registró de cortes hipocampales de la rata y el método era igual como en la figura 1. Distinto del experimento arriba se prepararon los cortes de ratas que fueron inyectadas con DAS una vez, 8 veces o los animales recibieron inyecciones con suero salino fisiológico. Además se estimuló eléctricamente de una manera que induce potenciación a Largo Plazo (PLP). El registro se realizó 24 horas después de la última inyección. Mientras en controles y rebanadas de ratas con sólo una inyección la PLP aumentó la respuesta por aprox. 50%, en cortes de ratas que recibieron aplicaciones repetitivas, la PLP fue por 150% aumentada comparado con la de la línea base (=100%).

148

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Figura 16. Expresión de Potenciación de largo plazo (PLP) con distintas dosis de Metilfenidato

Metilfenidato (MFD) tiene efectos metaplásticos a largo plazo. Registros extracelulares in vivo de la corteza prefrontal de la rata. Un estímulo eléctrico se aplica en el corpus callosum que evoca una respuesta sináptica (ver trazas arriba a la izquierda). A: Después de establecer una línea base (mediciones de -15 a -5 minutos) cuyo promedio se toma como 100%, un tren de estímulos de alta frecuencia (HFS) induce cambios de esa respuesta de forma duradera. Se compara un grupo de ratas que habían recibido inyecciones de MFD hace 14-18 días con otro en que las inyecciones se hicieron cinco meses antes de los registros in vivo. En animales que habían recibido 1 mg/Kg MFD 18 días antes, el PLP alcanzó aprox. 90%, mientras animales que habían recibido la misma dosis, pero 5 meses antes el PLP fue indistinguible de los controles. Una dosis de 5 mg/Kg causó un bloqueo de PLP después de cinco meses. B: Promedios de mediciones 30 hasta 60 minutos después del HFS. (barras: error estándar del promedio; *,x: p≤0.05; ***,xxx: p≤0.001).

149

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Capítulo 3 Propuesta de Aplicación en el Aula

Temática 7 La autorregulación del aprendizaje: su implicancia desde las funciones ejecutivas. S. Fuentes & P. Rosário

151

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Temática 7 La autorregulación del aprendizaje: su implicancia desde las funciones ejecutivas Dra. Sonia Fuentes (Ph.D.) & Dr. Pedro Rosário (Ph.D.)

“Con Alas cerradas, nadie aprende a volar” (Travesuras del Amarillo, Rosário, 2004).

Introducción La capacidad de aprender a lo largo de la vida es una necesidad cada vez mas fuerte y esencial para la sociedad actual, siempre en rápido cambio y desarrollo. Las acciones humanas deben responder hoy a una alta exigencia social que espera una participación activa, autónoma, competente e innovadora frente a los desafíos que deberán enfrentarse, lo que determina que toda persona requiera persistentemente acrecentarlas habilidades para la adquisición de conocimientos y en el uso de procedimientos estratégicos para desenvolverse con éxito. En este desafiante escenario del aprendizaje permanente, el ser capaz de aprender a aprender se convierte en una condición esencial en sí misma que posibilita la adaptación y la resistencia en un entorno de cambios y desafíos continuos. Esta exigencia determina la necesidad de poseer las capacidades para aprender más allá de una etapa de tiempo, de un contenido o situación, es necesario aprender y desaprender continuamente (Fuentes y Rosário 2013; Fuentes, 2012). Aprender, es un anhelo que toda persona, y muy especialmente todo estudiante, aspira lograr, dado que es una característica inherente a la naturaleza humana. Se sabe que el ser humano está dotado naturalmente para ello, lo que además evoluciona durante toda la vida. Sin embargo, la aspiración inicialmente señalada, no siempre se condice con esta segunda afirmación, a pesar del inmenso potencial para aprender que tiene nuestro cerebro, Clayton (2005) al respecto señala: … todos nosotros nacemos con cerebros preparados, deseosos y capaces de 153

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

extraer modelos útiles de la experiencia y convertirlos en sabiduría práctica, y hacerlo sin ninguna supervisión externa. Algunas de las nuevas herramientas descubiertas son muy poderosas y amplifican el mismo proceso de aprendizaje. El cerebro aprende por ejemplo a ser más sofisticado cuando investiga, memoriza, explora, deduce e imagina, y con cada una de estas actividades se libera respecto a la capacidad de aprendizaje natural con la que fue dotado genéticamente. Nacemos con potentes capacidades para aprender pero tenemos la capacidad de ampliarlas todavía mucho más (p. 262). Diversos estudios en los últimos años, (Ej. Barberá, Castelló y Monereo, 2003; Rosário, 2010, 2014, 2015; Rosário, Núñez, et al. 2014a; Zimmerman y Schunk, 2011; Zimmerman, 2002, 2008), señalan los aprietos que muchos estudiantes presentan, incluso aun en el ámbito universitario, para adquirir y aplicar el conocimiento disciplinar en el contexto académico que le es requerido. La búsqueda de respuestas ante estos problemas se ha apoyado fuertemente en las últimas dos décadas, en la investigación acerca de los descubrimientos sobre el funcionamiento de nuestra mente y nuestra capacidad de conocer y aprender que ha aportado las Neurociencias y, desde la Psicología Cognitiva, la comprensión de la importancia e impacto del Aprendizaje autorregulado y autónomo, como fundamento del agenciamiento de quién aprende (Bandura, 2001). Estos aspectos acentúan su importancia cuando la actual orientación educativa proclama que el aprendizaje está centrado en el estudiante, esperando por ello, que éste asuma un rol esencial y protagónico en su tarea de aprender. Se espera así, que los estudiantes desarrollen un aprendizaje autónomo, que sepan gestionar su propio aprendizaje, activando los procesos relacionados con la automotivación, la activación de los procesos cognitivos y el control de su propio comportamiento, aspectos movilizados en sentido de alcanzar un objetivo previamente establecido. Es decir, estudiantes agentes y autorreguladores de su aprendizaje (Rosário, et al., 2010, 2014, 2015; Fuentes y Rosário, 2013). La agenciación humana es la capacidad de ejercitar el control sobre nuestro propio funcionamiento y sobre los eventos que afectan nuestra vida (Bandura, 2001).

154

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

El aprendizaje desde las concepciones más actuales se considera como un proceso cognitivo, significativo y complejo que exige la construcción de conocimiento desde el estudiante que aprende, quien debe activar determinadas estrategias adecuadas a la situación o información que requiere ser aprendida. Este proceso implica una serie de actividades y condiciones que este estudiante debe realizar de manera consciente, ya desde los niveles iniciales de su educación formal, comprometiendo la visión de un ser humano integrado desde lo biológico, lo psicológico y lo social. Por ello, una de las grandes metas de la educación debiera ser formar personas autónomas, capaces de aprender a aprender y adaptarse a las demandas que la sociedad le planteará (Fuentes, 2012; Manrique, 2006).

Aprendizaje Autónomo y Autorregulación el Aprendizaje El aprendizaje autónomo pone el acento en la responsabilidad personal ya que implica que el que aprende debe asumir con compromiso el control interno del proceso personal de aprendizaje. Lo anterior establece la relación de la autodirección con el concepto de autonomía. El aprender de manera autónoma es la facultad que tiene una persona para dirigir, controlar, regular y evaluar su forma de aprender, de forma consciente e intencionada haciendo uso de estrategias de aprendizaje para lograr el objetivo o meta deseado (Fuentes y Rosário, 2013, p. 12). Estos procesos son incorporados bajo el concepto de Autorregulación del Aprendizaje El estudio de los procesos de autorregulación surge a partir de las posturas que buscaban explicar las diferencias en el rendimiento de los alumnos, dado que éstas no podían ser completamente explicadas por la inteligencia. Es así, que se incluyen en el análisis otras variables diferentes de las cognitivas, especialmente de tipo motivacionales en la búsqueda de revelar el papel de la implicación y las diferencias en rendimiento de los estudiantes al ejecutar tareas escolares (Rosário et al., 2012; Rosário, Núñez, Valle, González-Pienda, & Lourenço, 2013, Zimmerman, 2008). Así, se amplía el análisis hacia el área energética del comportamiento, estudiando los procesos motivacionales y de au155

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

torregulación relacionados con el aprendizaje de los alumnos y el éxito escolar (Schunk & Zimmerman, 2011). La vinculación entre aprendizaje autorregulado y el aprendizaje autónomo es muy estrecha. Manrique (2006) señala al referirse a un estudiante autónomo, …la persona tiene una capacidad de control sobre sus procesos cognitivos que se observa en la capacidad de autorregulación utilizada por ella en las situaciones de aprendizaje que debe enfrentar, siendo capaz de planificar, supervisar y evaluar su propia actuación, modificándola cuando el progreso no es adecuado, en un constante ejercicio de toma de decisiones orientada a la mejora de su estudio personal y al éxito en el aprendizaje (p. 3-4). Si un estudiante es capaz de autorregular su desempeño vinculando conscientemente su motivación, procedimientos y conocimientos en beneficio de alcanzar sus aprendizajes, adquirirá gradualmente, la capacidad de ir decidiendo, monitoreando y controlando los procesos que desarrolla y los efectos que producen en sus resultados, siendo capaz por ende, de potenciar lo que ha resultado bien y modificar lo que no ha sido adecuado (Rosário, et al., 2010, 2014, 2015; Zimmerman y Schunk, 2011). Estas posibilidades se viabilizan especialmente por el proceso metacognitivo, es decir, ser consciente del conocimiento o actividad cognitiva que tiene como objeto, o regula, cualquier aspecto de la tarea cognitiva (Flavell, 1996), lo que permite en la práctica, ser consciente de lo que se sabe o se desconoce, seleccionar y utilizar estrategias adecuadas a la naturaleza del material o tareas a aprender o desarrollar según las exigencias del contexto, y por ello, poder predecir y monitorear el éxito de los propios esfuerzos de aprendizaje. No obstante, para lograr convertirse en un estudiante autónomo es necesario transitar a lo largo de un proceso que va permitiendo evolucionar desde una mayor dependencia a una mayor independencia y que se descubre en cuatro dimensiones (Manrique, 2006). La primera dimensión esta relacionada con la transición desde la condición de aprendiz a experto, proceso de acciones estratégicas que se deben ir manifestando con consciencia (pensar deliberadamente sobre las propias preferencias, estilos y modalidades de aprendizaje como de la productividad y consecuencias que se derivan de éstas frente a 156

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

diversas circunstancias), con adaptabilidad (regular las acciones dadas las condiciones cambiantes del aprendizaje) con eficacia (evaluación de las estrategias a aplicar dada las condiciones y objetivo a lograr) y con sofisticación (optimizar las estrategias mediante su repetida aplicación haciendo un proceso cada vez más dúctil y eficaz, y por ende, de mayor calidad (Fuentes, 2012). La segunda dimensión se relaciona con el transitar desde un dominio técnico a un uso estratégico de los procedimientos de aprendizaje (Manrique, 2006). Se valora la ejercitación de procedimientos según condiciones específicas, para así gradualmente, conseguir un uso estratégico de éstos y que se manifiesta cuando el estudiante es capaz de seleccionar, de manera intencionada y consciente las estrategias mas convenientes a la situación a resolver permitiéndole así, alcanzar las metas de su aprendizaje. La tercera dimensión corresponde al paso desde la regulación externa hacia la autorregulación en los procesos de aprendizaje, asumiéndose que un estudiante necesita, inicialmente, de mayor presencia y apoyo del docente como también de pares más expertos que él, para enfrentar las características y condiciones de las tareas o actividades, y progresivamente, pasar a apropiarse del dominio de estos procesos hasta lograr un autocontrol independiente. La última dimensión del aprendizaje autónomo se relaciona con la transición desde la interiorización a la exteriorización de los procesos seguidos antes, durante y después del aprendizaje, es decir, atañerá a un ordenamiento de acciones y tareas que el estudiante irá aprendiendo, involucrándose cada vez con mayor consciencia respecto de cómo aprende, cómo enfrenta y resuelve los desafíos cognitivos. Este conocimiento lo llevará a ser capaz de comunicar a otros estos procesos metacognitivos, argumentando las decisiones asumidas en función de su aprendizaje Este proceso metacognitivo le permitirá tomar conciencia acerca de sus formas de pensar (aprender) y de la estructura de sus conocimientos, posibilitando con ello, la reflexión crítica sobre los mismos, sus alcances y limitaciones. Los procesos metacognitivos le facilitarán al estudiante, el transitar hacia una desestructuración y

157

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

transformación de sus procesos de organización y elaboración del conocimiento (Fuentes, 2012). Por los antecedentes expuestos, se puede confirmar que entre el aprendizaje autorregulado y el aprendizaje autónomo existe una vinculación muy estrecha. Si un estudiante asume con responsabilidad el rol protagónico que le compete en su desarrollo y desempeño, sin duda será capaz de autorregular su cometido activando conscientemente su motivación, conocimientos y procedimientos en favor de alcanzar sus aprendizajes. Este comportamiento se traducirá en actuar con decisión, iniciativa y proactividad, monitoreando y controlando los procesos que desarrolla y las probables consecuencias, potenciando los aciertos y modificando los errores cometidos.

Aprendizaje Autorregulado y Neurociencias desde la educación Desde esta perspectiva, es esencial la relación entre los procesos de la mente, cerebro y educación. Los hallazgos desde la Neurociencia tienen implicaciones importantes para la teoría y la práctica educativa ya que ofrecen nuevas explicaciones que permiten identificar y profundizar acerca de las condiciones bajo las cuales el aprendizaje puede ser más efectivo en todas las instancias formadoras, ya iniciando este quehacer educativo desde el pequeño párvulo hasta la orientación del joven universitario. Las investigaciones de las Neurociencias han permitido comprender, de mejor manera, cómo funciona el cerebro, lo que debería verse proyectado en el diseño de nuevas estrategias de aprendizaje para optimizar la tarea para enseñar y aprender en las instituciones educativas. La tarea de educar impacta de manera importante al desarrollo de la mente de los estudiantes siendo la actividad mental un producto del dinamismo del cerebro, órgano dúctil, permeable en relación a los estímulos del medio, que experimenta constantemente cambios físicos reales y como consecuencia de la permanente interacción con sus propias experiencias. Esta conexión con un medio ambiente enriquecido en vivencias directas y desafiantes, denominado como ambiente activo modificante según Feuerstein (1991), propicia oportunidades para 158

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

el desarrollo y crecimiento de las redes celulares entre las neuronas, implicadas en todos los procesos cognitivos como pilares y sustrato biológico de un aprendizaje holístico y global. El ser humano funciona como una unidad que reúne habilidades cognitivas, emocionales, sociales, físicas, morales y espirituales que pueden ser potenciadas mediante la exposición a experiencias significativas. Esta actividad mental se activa desde las funciones ejecutivas, definidas como habilidades de alto orden implicadas en la generación, la regulación, la ejecución efectiva y el reajuste de conductas dirigidas a objetivos,… las cuales constituyen mecanismos de integración intermodal e intertemporal que permiten proyectar cogniciones y emociones desde el pasado hacia el futuro con objeto de resolver situaciones novedosas y complejas (Verdejo-García y Bechara, 2010, p. 227). Las funciones ejecutivas incluyen, por ende, los conceptos de flexibilidad mental, capacidad para filtrar interferencias, impulsar el comportamiento hacia las metas ayudando a anticipar las consecuencias de nuestras acciones y dirigiendo las conductas éticas, morales y la conciencia de si mismo (Ardila, 2008). Dado lo anterior, es especialmente significativa, la tarea de educadores mediadores como agentes que creando entornos activos modificantes, ofrezcan vivencias que impulsen una actividad cerebral productiva en sus estudiantes, la cual permita la resolución de problemas, la toma de decisiones, la adquisición y aplicación de herramientas de autocontrol y monitoreo de los procesos afectivos, cognitivos y conductuales activados ante conflictos al mismo tiempo que se acompaña al estudiante a tomar conciencia de la expresión y canalización de las emociones que nacen ante estos desafíos. Estas acciones educativas de modelación y mediación cognitiva, facilitarán la movilización de los procesos mentales indispensables para establecer las relaciones entre información y procesamiento de la misma de manera de alcanzar y llegar a conclusiones y respuestas ante los conflictos presentados (Fuentes,2012; Fuentes y Rosário, 2013; Tébar, 2009; Verdejo-García y Bechara, 2010). El mediador cognitivo debe, consciente y explícitamente, mediar las habilidades cognitivas, metacognitivas, afectivas y sociales que 159

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

forman la base del funcionamiento intelectual del alumno. Este aprendizaje mediado interpreta la naturaleza y la calidad de las interacciones humanas propuestas para desencadenar cambios permanentes y significativos en los sujetos con el propósito de elevar su potencial de aprendizaje. El rol de mediador cognitivo se sostiene desde la vinculación entre seres humanos con la intencionalidad de propiciar oportunidades de vivencias de conflictos cognitivos. Este desafío permite el descubrimiento y aplicación de estrategias para el aprender a aprender, y el estudiante mediado comprenderá y significará esas herramientas y su empleo, en otras situaciones de su vida (trascendencia significativa). Estas herramientas necesarias para un buen pensador, posibilitarán en el estudiante, a modo de ejemplos, la toma de conciencia de procesos que debe modificar, estrategias para frenar impulsividad, implementar acciones para explorar sistemática y organizadamente, mayor precisión en la recopilación de datos, identificar y definir problemas, captar y reconocer información relevante, trazar planes de acción, elaborar y confirmar hipótesis y reflexionar antes de responder (Feuerstein, 1991, Fuentes, 2012). Todos estos procesos, base de esta actividad mental, son los fundamentos de los procesos autorregulatorios. Por otro lado, el aporte de la Neurociencia, ciencia que estudia la actividad cerebral, medida y registrada mediante diversas técnicas entre las cuales se destaca la imagenología, ha permitido comprender, información al respecto. Por ejemplo, que existen núcleos corticales que permiten activar los comportamientos asociados a la conexión y comprensión de significados basadas en la construcción de representaciones y modelos mentales (ejemplo, al leer). Comprender también, la capacidad de establecer inferencias, la capacidad de expresar ideas coherentes, asociadas, y organizadas. Junto a lo anterior, es muy importante destacar también, que esta esencial actividad cerebral, se sostiene y complementa sobre la representación de modelos sociales previamente incorporados mediante el aprendizaje vicario, el modelamiento y las estrategias de autorregulación (Bandura, 2001), proporcionando señales de alerta, de orientación y control ejecutivo (Posner, 2007). Esto permite desarrollar un estado de aviso ante los estímulos que ingresan, seleccionando la información relevante y regulando y conduciendo las acciones que 160

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

se establecen y vinculan entre nuestro sentir, pensar y actuar, triangulación importante que permite los procesos de autorregulación en el ser humano. Una de las características que se destacan de la actividad cerebral a partir de los aportes de diferentes investigaciones, es que este órgano establece un camino, una ruta para el aprendizaje (Feuerstein, 1991, Gazzaniga, 2009). Así, se establece que el cerebro, para aprender necesita percibir y codificar una información (input) y para ello utiliza recursos multisensoriales, requiriendo de la motivación y de otros procesos corpóreos junto a todos las decodificaciones previamente almacenados en la memoria. Desde el aspecto neurológico se desencadena una serie de sucesos necesarios e importantes para poder aprender, como es la activación de la atención, la que posibilita el procesamiento de la información más relevante y el control de distractores externos o internos, facilitando así el desarrollo de nuevas conexiones sinápticas y con ello, nuevas capacidades. Como señala Gazzaniga (2009), el aprendizaje se caracteriza por la habilidad de adquirir nuevas informaciones y transformar otras, por lo cual es fundamental, que la acción educativa conduzca a la vivencia de reales oportunidades de comprensión de cómo se produce el aprendizaje y de una conexión verdadera del estudiante con los procesos implicados en éste. Por ello, los educadores deben previamente reconocer y dominar información acerca de cómo aprende el cerebro, cautelando las condiciones para que la cognición y las emociones se encuentren, creando una atmósfera de aula de relajada alerta, con un alto desafío cognitivo, pero sin amenazas (situación percibida a veces como desamparo o fatiga), ya que un clima educativo estresante puede inhibir el aprendizaje. El avance continuo de las Neurociencias, facilitado por el enorme progreso y evolución de la tecnología, ha develado muchos aspectos ocultos del funcionamiento del cerebro humano y su desarrollo natural. Los estudios desde la Neurociencia cognitiva sugieren que la autorregulación tiene que ver con el control de la corteza prefrontal sobre regiones subcorticales mplicados en mecanismos de recompensa y emoción (Headtherton 2011; Verdejo-García y Bacheran, 2007). Se ha argumentado que el cerebro ha prosperado en distintos mecanis161

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

mos para posibilitar el autoconocimiento y la regulación de las acciones a ejecutar, favoreciendo así la satisfacción personal y la integración social (Torrano y González, 2004). Algunos estudios fundamentales de la Neurociencia explican los mecanismos del aprendizaje humano, como un proceso de organización y reorganización del cerebro dado que cambia su estructura física, modificando su funcionalidad. Otros reportan que partes diferentes del cerebro pueden estar preparadas para aprender en tiempos distintos, que la experiencia moldea al cerebro haciéndolo mas dinámico y funcional, permitiendo asimismo, que el desarrollo no sea simplemente un proceso de evolución biológica, sino que esté permanentemente matizado por la información que recoge de la experiencia (Posner y Rothbart, 2012). Las estructuras de la corteza prefrontal que participan en estos procesos tienen un alto nivel de plasticidad, especialmente en edades tempranas (Kolb & Gibb, 2001). Por tanto es necesario iniciar estos procesos desde la niñez, desde allí la necesidad de promover y potenciar ambientes familiares y escolares activos y modificantes, que susciten la reflexión, el descubrir estrategias, aprender de los errores, superar frustraciones con herramientas emocionales y cognitivas adecuadas a la tarea. Estas oportunidades de vivir experiencias enriquecedoras y desafiantes propiciarán la modificación de esquemas de funcionamiento y el desarrollo de nuevas habilidades para alcanzar logros significativos (Feuerstein, 1991; Fuentes y Rosário, 2013) que pueden reflejarse en cambios neuroplásticos en el cerebro. Hoy se fundamenta con mas información objetiva la importancia de los primeros años de vida en el desarrollo del ser humano. Los primeros cinco años de vida juegan un papel crítico en el desarrollo de las funciones ejecutivas, especialmente en la resolución de problemas nuevos dado que las funciones ejecutivas son comportamientos adaptativos, dirigidos a objetivos que permiten anular y controlar los pensamientos y las respuestas más automáticas. La función más importante, es por ello, la regulación de la percepción, el pensamiento y el comportamiento a través de la activación e inhibición de otras áreas del cerebro, periodo neurobiológico de desarrollo mas tardío (Garon, Brysony Smith, 2008). Por esto, durante el periodo preescolar las fun-

162

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

ciones ejecutivas forman una base esencial para la promoción futura de los procesos cognitivos. La importancia del correcto desarrollo de los procesos antes señalados implica una adecuada adaptación del niño a su ambiente en periodos de mayor sensibilidad para el desarrollo cognitivo. Entonces, la tarea educativa adquiere un rol clave que debiera incorporarse en el diseño de políticas educativas y sociales, y por cierto, aplicarlo al aula. Por otro lado, la identificación de las diferentes variables que influyen sobre estos procesos, permite la posibilidad de aplicar programas de promoción de estrategias de autorregulación del aprendizaje, destinados a poblaciones en situación de mayor vulnerabilidad (Stelzer, Cervigni, y Martino, 2011). En este contexto se cuenta actualmente con programas educativos para promover el desarrollo de estrategias de autorregulación del aprendizaje, como el Programa Travesuras del Amarillo (Rosário, et al., 2010), proyecto investigado y adaptado como un medio para potenciar estas herramientas en niños de 5 a 10 años (Högemann et al., 2015; Rosário, Polydoro, Fuentes y Gaeta, 2012; Rosário, Núñez, Rodríguez et al., 2015) o el programa de Cartas de Gervásio (Rosário, Núñez, y González-Pienda, 2006, 2010), orientado para estudiantes de enseñanza media y universitaria con efectos positivos ya investigados y demostrados en Chile, España, Portugal y Mozambique (Fuentes y Rosário, 2013; Rosário et al., 2015). Además, diversos estudios han evidenciado que los niños en la etapa escolar ya poseen la capacidad de regular su comportamiento de acuerdo a las exigencias de las actividades disciplinares, manteniendo un nivel atencional y motivacional apropiado para desempeñarse en ellas, cautelando al mismo tiempo la inhibición de respuestas que puedan alejarlo de alcanzar las metas propuestas para su aprendizaje. Junto con esto, se espera que ya posea un conjunto de competencias sociales que le permitan relacionarse e integrarse con sus pares, ajustando y respetando con su comportamiento las reglas de convivencia y las establecidas por el sistema escolar, tales como la adecuación y respeto por el ordenamiento, tanto de horarios, de rutinas, de turnos, de funcionamiento de clases, de cumplimiento de tareas y de expresión de emociones (Dignath, Buettner y Langfelt, 2008, Fuentes y Rosá-

163

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

rio, 2012, Postner 2007; Stelzer, Cervigni, y Martino, 2011, Zelazo, Craik, y Booth, 2004). De esta manera, los procesos que posibilitan la autorregulación del aprendizaje, debieran ser motivo de ocupación educativa explícita ya desde el jardín infantil, dado que son estos procesos los que promuevan la formación de habilidades de planificación, implementación, evaluación y monitoreo, propio de las funciones ejecutivas que intervienen en el control cognitivo (Rosário et al., 2013). Sumado a lo anterior, es interesante reiterar que el proceso de planificación, cuya base neurológica radica en el lóbulo prefrontal, es muy importante en el desempeño humano, ya que es el que dirige al resto de los procesos cognitivos. Es el responsable de realizar las funciones metacognitivas que se activan para resolver problemas, diseñar y ejecutar planes, controlar y regular el proceso de resolución y adaptación de estrategias a la situación que se resuelve. Este aspecto, esencial para el funcionamiento humano, es básico en los procesos de autorregulación del aprendizaje, y curiosamente, no siempre se proyecta espontáneamente en el actuar humano de manera reflexiva e intencionada antes de acometer un desafío, muy por el contrario, en muchas ocasiones se funciona con tendencia a la impulsividad y a la improvisación, con las consecuencias que ello conlleva. Esto reafirma la necesidad que estos procesos sean metas a trabajar de manera explícita e intencionada desde la tarea educativa en el aula. En relación a la Autorregulación del Aprendizaje, se puede señalar desde una perspectiva amplia, que se refiere a actos intencionales que se dirigen desde el interior de la persona (Bandura, 1997, 2001). Precisando mas este concepto, se señala que es un proceso activo en el cual los sujetos establecen los objetivos que nortean su aprendizaje intentando monitorear, regular y controlar sus cogniciones, motivación y comportamientos con la intención de alcanzarlos (Rosário, 2004 p. 37). Desde esta visión, la interacción mutua de la biología, la cultura y el aprendizaje, predisponen a ciertas emociones, pensamientos y conductas en circunstancias específicas, pero la autorregulación permite a las personas modificarlas, superarlas o inhibirlas, según se requiera. Esta última característica, la inhibición, es una particularidad 164

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

fundamental de la autorregulación y se refiere al proceso que permite a las personas iniciar, ajustar, interrumpir, detener o cambiar los sentimientos, pensamientos o acciones con el fin de alcanzar la realización de objetivos personales (Carver y Scheier, 2002). Sin embargo, a pesar que todos los seres humanos tienen una portentosa capacidad para la autorregulación, muchas veces se pierde el control del comportamiento en una amplia variedad de circunstancias, evidenciándose así, que los fracasos son comunes y reiterados en este ámbito (Heatherton, 2011). Mirado desde la tarea de aprender, no siempre estos procesos surgen de manera espontánea en los que aprenden y, por ello, deben ser intencionados y promocionados desde la tarea docente para que se activen consciente y eficazmente. En este sentido, la literatura aporta con abundantes y variados documentos referidos a la promoción de competencias para el aprendizaje, enfatizando sobre los procesos autorregulatorios y enfoques de aprendizaje profundos como esenciales para incrementar la motivación y el aprendizaje académico de calidad (Pintrich y Schunk, 2006; Rosário, Núñez, González-Pienda 2004; Rosário, et al., 2013; Zimmerman, 2008). Una de las características importante de los procesos autorreguladores es que están conectados con los esfuerzos para intentar lograr objetivos personales, como también apuntan a evitar resultados no deseados. Higgins (2002), señala en relación a este tema, que los seres humanos actúan de acuerdo a dos tipos de objetivos que los impulsan, los objetivos de promoción, que son aquellos que centrándose en las ganancias potenciales, agencian hacia las metas ideales, y los objetivos de prevención que se refieren a que las personan actúan para evitar pérdidas buscando hacer lo que deben hacer para asegurar el éxito (Bandura, 2001, Carver y Scheier, 2002). En este ámbito el proceso de la motivación, es esencial en el aprendizaje autorregulado, entendiéndose por ello, al proceso que se dirige hacia el objetivo o meta de una actividad, que la provoca y la mantiene (Pintrich y Schunk, 2006). La tarea de aprender es una de las constantes vitales del ser humano, por ello no se dejaría de aprender nunca, ya sea por que es condición para poder adaptarse y modificar el ambiente de vida o 165

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

porque se quiere aprender para encontrar explicación respecto de los fenómenos que acompañan la existencia. Sin embargo, esta capacidad de querer aprender, esta motivación intrínseca, no siempre se traslada de manera espontánea a los contextos formales de educación con la misma pujanza que sucede en otros contextos. Variadas investigaciones ya han demostrado la estrecha vinculación de la motivación sobre el rendimiento humano y la utilización de adecuadas estrategias de aprendizaje en diferentes contextos académicos (Cleary y Chen, 2009; Rosário, et al., 2013). Dado que los procesos de autorregulación se vinculan de manera importante con la búsqueda de metas de aprendizaje, cuando éstas se alcanzan, se activa un ciclo recurrente que incita a establecer nuevas metas y nuevos desafíos, pero también puede ocurrir lo contrario, si estos objetivos no se alcanzan, se produce un proceso de desmotivación que incide en el compromiso e implicación personal en el aprendizaje. La vivencia de desafíos cognitivos, debe ser por ello, acompañado, modelado y mediado inicialmente, hasta que el estudiantes disponga de herramientas que le posibiliten un desempeño autónomo. Otro aspecto importante acerca del logro de un aprendizaje autorregulado tiene que ver con la implicación de la voluntad (will) y de las habilidades (skill) (Zimmerman 2002) aspecto que debe ser educado desde el aula para ser movilizado adecuadamente, sorteando los procesos de procrastinación, entendida como el acto de postergar las tareas académicas (Boekaerts y Corno, 2005; Rosário, Costa, et al., 2009; Schunk y Zimmerman, 2008), acto que atenta contra la voluntad tornándola débil y vulnerable. Con este fin, los estudiantes deben ser orientados a dirigir su motivación hacia objetivos valiosos y significativos, formulados de manera, concreta, realista y evaluable, ayudándoles reflexivamente a ser conscientes de sus emociones, estrategias y pensamiento, complementando esta reflexión con la activación de las acciones necesarias para concretar su actuar (Rosário, et al., 2010, 2014, 2014a; Fuentes y Rosário, 2013). Este funcionamiento se debe orientar hacia una participación activa en su aprendizaje vinculando los aspectos metacognitivo, motivacional y comportamental. Aquí adquiere también gran importancia, junto a la atención, los procesos 166

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

relacionados con la memoria y el lenguaje, aspectos importantes de las funciones ejecutivas e indispensables para todo aprendizaje. Posner y Rothbart (2009), señalan que el proceso atencional estaría conformado por tres redes independientes, pero en estrecha colaboración: el foco, la conciencia y la atención ejecutiva, que es la que regula la planificación en la toma de decisiones de mayor orden. Señalan que hoy se sabe cómo entrenar la atención por lo cual los educadores debieran desarrollar programas orientados a este fin ya desde edades tempranas, lo que permitiría que la actividad en la corteza cingular anterior se estimule y con ello, aumente el núcleo de la atención ejecutiva, contribuyendo de esta manera, a mantener la atención de manera voluntaria (Posner y Rothbart, 2009, 2012). Pintrich, (2004) destaca cuatro aspectos importantes que están sustentando el proceso del aprendizaje autorregulado, los cuales están muy enlazados entre si y corresponden a la planificación, el automonitoreo, el control y la evaluación, integrándose en cada uno de estos procesos, lo cognitivo, lo motivacional afectivo, lo comportamental y lo contextual. En la fase de Planificación se destacan, por ejemplo, aspectos como establecimiento de metas, activación de conocimientos previos, anticipación de recursos y estrategias, percepción de autoeficacia, gestión del tiempo y características de la tarea. En la fase de AutoMonitoreo, se enfatiza especialmente, la característica de mantener consciencia de los procesos que se desarrollan, acciones que se ejecutan, estrategias y gestión del tiempo, es decir, consciencia sobre los aspectos planificados anteriormente. Este monitoreo, permite ajustar, corregir y rectificar, oportunamente, a partir de esta conciencia metacognitiva. En la etapa correspondiente al Control, se activa la alerta para registrar el proceso del pensamiento, el efecto de los distractores externos (ej. celular, facebook) como los internos (ej., hambre, sueño), el nivel de motivación, el control del tiempo y del esfuerzo. Estas dos etapas (auto monitoreo y control) se proyectan en la realidad casi

167

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

como una sola, lo que dificulta su observación aisladamente (Torrano y González, 2004). Finalmente, la fase relacionada con la Evaluación tiene que ver con un proceso reflexivo focalizado hacia la emisión de juicios que surgen desde la comparación entre lo anticipado y planificado y lo realmente ejecutado, los posibles factores que incidieron en este resultado(ej. atribuciones causales) y la proyección de lo aprendido hacia acciones futuras. Es así, que lo que finalmente se persigue con este proceso reflexivo es establecer en el estudiante la certeza que si él lo quiere (voluntad) es posible modificar recursos, estrategias, contexto, implicación y motivación ante las tareas. Junto a lo anterior, Zimmerman (2000a), señala que la Autorregulación del Aprendizaje es un proceso cíclico en que la retroalimentación del desempeño de la tarea previa se utiliza para evaluar y ajustar uno de los métodos de aprendizaje buscando optimizar los resultados académicos. Este proceso cíclico se proyecta en tres fases secuenciales: previsión (procesos que preceden a los esfuerzos para aprender o realizar algo), control del rendimiento (procesos que ocurren durante los esfuerzos del aprendizaje), y la auto-reflexión (procesos que tienen lugar después de finalizar el aprendizaje). A la vez, dentro de cada una de estas tres fases se activan varios otros subprocesos interrelacionados. Desde este enfoque, se propone un modelo cíclico explicativo del aprendizaje autorregulado (Zimmerman, 1998, 2000) que sirve de base al modelo PLEJE (Planeamiento, Ejecución y Evaluación) (ver figura 1 y Rosário 2004a para una explicación más detallada), modelo que incorpora una estructura recursiva representada en tres fases: planificación, ejecución y evaluación de las tareas, conectando dos lógicas cíclicas. Este proceso organiza la planificación para la evaluación, pasando por la ejecución, pero además, en cada una de las fases señaladas, se desarrolla la misma dinámica cíclica del proceso, reforzando de esta manea la lógica autorregulatoria (ver figura 17). Este modelo representa una secuencia del proceso autorregulatorio, en el cual, cada fase operacionaliza a su vez, el mismo proceso cíclico. De esta manera, cada una de las fases de planificación, ejecución y evaluación, también deben ser planeadas, ejecutadas y evaluadas, reforzando de esta mena168

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

ra, la sinergia autorregulatoria como un todo (Rosário, 2004a, Rosário et al., 2006; Rosário et al., 2007b, 2012).

Figura 17. Modelo PLEJE del aprendizaje autorregulado (Rosário et al., 2006).

La línea de trabajo con procesos autorregulatorios del aprendizaje consideran tres aspectos esenciales para el estudio de estos procesos: a) las estrategias de autorregulación del aprendizaje en los estudiantes, b) sus percepciones de autoeficacia y c) su compromiso con los objetivos educativos. Las estrategias de autorregulación del aprendizaje corresponden a acciones que implican actividad, propósito y percepción de instrumentalidad por parte de los estudiantes (Zimmerman, 1989). La Autoeficacia se refiere a las percepciones de los estudiantes sobre sus propias capacidades de organización e implementación de acciones necesarias para alcanzar un determinado objetivo o el desenvolvimiento de una competencia para realizar una tarea específica. El tercer elemento considerado, los objetivos, varían no solo en lo relativo a su naturaleza, sino también en cuanto al establecimiento del tiempo necesario para alcanzarlos (Bandura, 1986; Bandura y Schunk, 1981). Es importante por ello, que los estudiantes empleen diversas estrategias de autorregulación con el fin de mejorar la eficacia de estos 169

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

procesos para lo cual deben adquirir y aplicar secuencias de actividades ordenadas que serán herramientas claves para que los estudiantes adquieran logros en su desempeño al mismo tiempo que generan creencias de mejor auto eficacia (Rosário, et al., 2010, 2012, 2013;Schunk, 2001; Weinstein, Husman & Dierking, 2000). En palabras de Cleary y Chen (2009), las estrategias de autorregulación facilitarán la planificación, el establecimiento de objetivos antes de aprender (previsión), mejorarán su atención-concentración y los procesos de autocontrol durante el aprendizaje o el desempeño de tareas (control del rendimiento), y les permitirá evaluar la eficacia de sus métodos de aprendizaje después de la ejecución de tareas (autorreflexión ) (p. 293). La intervención en el campo de los procesos de autorregulación contribuye de esta manera a estimular las funciones ejecutivas, recordando que éstas se refieren a la capacidad de la mente del ser humano de orientar su energía hacia el logro de objetivos, ya sean personales o sociales, constituyendo mecanismos de integración intermodal e intertemporal proyectando cogniciones y emociones desde el pasado hacia el futuro. Esto permite descubrir la mejor solución a situaciones novedosas y compleja incluyendo mecanismos de energización, actualización, inhibición, cambio y toma de decisiones (Verdejo-García y Bechara, 2010). En las últimas dos décadas, especialmente, han aumentado los estudios preocupados del tema de las funciones ejecutivas, particularmente por su relación con los procesos cognitivos, responsables y supervisores de la supresión o inhibición de tendencias reactivas o automatizadas y la regulación del comportamiento conforme al logro de metas (Garon, Brysony Smith, 2008). Es así, que la vinculación de la Neurociencia, con la educación y los procesos de autorregulación del aprendizaje, debieran instituir, vincular y consolidar desde las acciones educativas, la creación de entornos enriquecidos y modificantes que ayuden a los estudiantes a aprender con autonomía, fundando creencias de autoeficacia sobre su desempeño y logrando formarlos como estudiantes autorreguladores de su aprendizaje. De esta manera se requiere que el estudiante (Fuentes y Rosário, 2013): 170

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

 Tome la iniciativa en su proceso de aprendizaje. Lleve a cabo un diagnóstico previo de las necesidades propias de su  aprendizaje, con o sin la ayuda de otros. Formule metas de aprendizaje propias.  Identifique los recursos humanos y materiales necesarios para alcan zar las metas de aprendizaje establecidas. Elija e implemente las estrategias de aprendizaje adecuadas.  Lleve a cabo un proceso de autoevaluación de los resultados del  aprendizaje (p. 8).

Conclusión El tema de las Neurociencias y la relación de las funciones ejecutivas con los procesos y las estrategias de autorregulación del aprendizaje, es sin duda, de gran trascendencia para el ámbito educativo, como ya se ha argumentado en los párrafos precedentes. Estos procesos debieran ser guiados y moldeados desde la educación formal como también desde los modelos sociales. Es así, que esta línea de estudio, se convierte en una complementariedad que fortalece las habilidades docentes, dado que el espacio académico es el llamado a potenciar en la nueva generación las habilidades necesarias y el tipo de pensamiento adecuado, para formar estudiantes con capacidades de funcionar con estrategias de autorregulación de su aprendizaje y así, poder enfrentar las demandas sociales de una cultura competitiva y exigente con el sujeto, como la actual (Fuentes y Rosário, 2013 p. 44). La promoción de los procesos y estrategias de autorregulación del aprendizaje en el desempeño de los estudiantes aporta a la formación de personas con capacidad para planificar y organizar el tiempo productivamente, atender y concentrarse en la atención en las tareas, organizar y relacionar la información, funcionar con flexibilidad de pensamiento, monitorear los avances, despertar la automotivación y la autoevaluación, en fin, agenciarse de la responsabilidad y complicidad 171

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

que le cabe en el acto de aprender, es decir, cumplir con el esperado rol de ser verdadero protagonista de su aprendizaje. Todos estos aspectos debieran ser potenciados intencionadamente desde docentes mediadores con conocimiento de la trascendencia de estos procesos para el aprendizaje, capacitados en los programas que lo desarrollan y con una orientación de su rol como educadores hacia la búsqueda de optimizar con estas herramientas el funcionamiento autónomo de los estudiantes, característica que no solo se proyectará hacia el quehacer en el aula, sino y muy especialmente, hacia su aplicación en todo contexto de vida. El considerar la relación de las funciones ejecutivas con los procesos de autorregulación del aprendizaje como una meta y tarea a desarrollar por la educación, permitirá evidentemente, poder enseñar a los estudiantes a aprender a aprender de mejor manera y abrirá nuevas oportunidades para educar a cada persona desde su singularidad y diversidad, contribuyendo con ello a crear los pilares que tanto facilitan y necesita el verdadero desarrollo social. Promover estrategias de autorregulación y la adopción de un abordaje profundo del aprendizaje, debiera incentivar a los estudiantes a asumir un papel de agente proactivo en su aprendizaje.

No hay ninguna edad en la que el ser humano termine de construirse para llegar a ser autónomo; un esfuerzo semejante se prolonga a lo largo de toda su existencia (Henri Hartung).

172

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Referencias Bibliográficas Ardila, A. (2008). On the evolutionary origins of executive functions. Brain and Cognition, 68 (1), 92-99. Bandura, A. (2001). Social cognitive theory: Anagentic perspective. American Review of Psychology, 52, 1-26. Barberá, E., Castelló, M. y Monereo, C. (2003). La toma de apuntes como sistema de autorregulación del propio aprendizaje. En C. Monereo y J.I. Pozo (Eds.), La universidad ante la nueva cultura educativa. Enseñar y aprender para la autonomía, 93-110. Madrid: Síntesis. Boekaerts, M., y Corno, L. (2005). Self-Regulation in the Classroom: A Perspective on Assessment and Intervention. AppliedPsychology, 54, 199-231. Carver, Ch., y Scheier, M. (2002). Control processes and self-organization and complementary principles under lying behavior. Personality and Social PsychologyReview, 6 (4), 304 -315. Cerezo, R., Núñez, J., Rosário, P., Valle, A., Rodríguez, S., Bernardo, A. (2010). New media for the promotion of self-regulated learning in higher education. Psicothema, 22, 2, 306-315. Clayton, G. (2005). Aprendiendo a aprender: objetivo clave en el currículum del siglo XXI. Cuadernos de Información y Comunicación, 10, 259-264. Cleary, T., y Chen, P. (2009). Self-regulation, motivation, and math achievement in middle school: Variations across grade level and math context. Journal of SchoolPsychology, 47, 291-314. Dignath, C., Buettner, G., y Langfelt, H., (2008). How can primary school students learn self-regulated learning most effectively? A meta-analysis on self-regulation training programmes. Educational Research Review, 3, 101129. Feuerstein, R., Klein, P., y Tannenbaum, A. (1991). Mediated Learning Experience (MLE): Theoretical psychosocial and Learning implications. Freund Publishing house Ltd. England. Flavell, J.H. (1976). Metacognitive Aspects of Problem Solving, en Resnick L.B. (ed.). The Nature of Intelligence. Hillsdale. Nueva York: Lawrence Erlbaum.

173

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Fuentes, S. (2012). Competencias percibidas para el aprendizaje autónomo en la universidad: una mirada desde estudiantes y docentes de primer año en Chile. (Tesis Doctoral), Universidad de Granada, España. Fuentes, S. y Rosário, P. (2012). Autorregulación del Aprendizaje en el Párvulo: Una experiencia de Intervención Mediada con niños de 5 años. Perspectiva, 30, 27-41. Facultad de Ciencias de la Educación, U. Central de Chile. Fuentes, S., y Rosário, P. (2013). Mediar para la Autorregulación del Aprendizaje: Un Desafío Educativo para el Siglo XXI. INDESCO, U. Central de Chile, Santiago de Chile. Garon, N., Bryson, S., y Smith, I. (2008). Executive Function in Preschoolers: A Review Usingan Integrative Framework. Psychological Bulletin, 134 (1), 31-60. Gazzaniga, M. (2009). Editor. The Cognitive Neurosciences. Massachusetts Institute of Technology. Cambridge, Massachusetts London, England. Heatherton T. (2011). Neuroscience of Self and Self-Regulation. Annual Review Psychology, 62, 363-390. Higgins, T. (2002) How Self-Regulation Creates Distinct Values: The Case of Promotion and Prevention Decision Making. Journal of Consumer Psychology, 12, 177-191. Högemann, J., Rosário, P., Núñez, J.C., Rodríguez, C., y Valle, A. (2015). Promoting self-regulatory skills in writing using a story-toll. In Fidalgo, R., Harris, K., & Braaksma, M. (Eds.) (2015). E-book: Design Principles for Teaching Effective Writing. Leiden: Brill Editions. Kolb, B. y Gibb, R. (2001). Brain Plasticity and Behaviour in the Developing Brain. Journal of the Canadian Academy of Child and Adolescent Psychiatry, 20 (4), 265-276. Manrique, V. (2006). El aprendizaje Autónomo en la educación a distancia. 1er. Congreso Virtual Latinoamericano de Educación a Distancia. Pontificia U. Católica. Disponible en: http:/espacio.uned.es/fez/eserv.php?pid=bibiliu ned:20478&dsID0aprendizaje_coorpeativo.pdf Núñez, J., Rodríguez, S.; Valle, A.; Cabanach, R. y Rosário, P. (2010). Goals and strategies in self-regulated learning: a hypothetical model. Education & PsychologyI+D+i, 51-65.

174

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Pintrich, P., (2004). A conceptual framework for assessing motivation and self-regulated learning in college students. Educational Psychology Review, 16 (4), 385-407. Pintrich, P.R. y Schunk, D.H. (2006). Motivación en contextos educativos. Madrid, Pearson. Posner, M. (2007). Evolution and Development of Self-Regulation. James Arthur Lecture., 77, 1-25.Posner, M. y Rothbart, M. (2009). Toward a physical basis of attention and self regulation. Physics of Life Reviews, 6(2), 103-20. Posner, M., Rothbart, M. (2012). Willpower and Brain Networks. International Society for the Study of Behavioral Development Bulletin, 2 (1), 7-10. Rosário, P. (2004). Estudar o Estudar: As (Des)venturas do Testas. Porto: Porto Editora. Rosário, A., Núñez, J.C., Vallejo, G., Paiva, O., Valle, A., Fuentes, S. y Pinto, R. (2014). Are teachers’ approaches to teaching responsive to individual student variation? A two-level structural equation modeling. European Journal of Psychology of Education,29, 1, 577-601. Rosário, P., Pereira, A., Högemann, J., Nunes, A. R., Figueiredo, M., Núñez, J. C., Fuentes, S., Gaeta, M.L. (2014a). Autorregulación del aprendizaje: una revisión sistemática en revistas de la base SciELO. Universitas Psychologica,13 (2), 781-798. Rosário, P., Núñez, J.C., Rodríguez, C., Cerezo, R., Fernández, E., Tuero , E., y Högemann, J. (2015). Analyzis of instructional programs for improving self-regulated learning SRL through written text. In Fidalgo, R., Harris, K., & Braaksma, M. (Eds.). Design Principles for Teaching Effective Writing. Leiden: Brill Editions. Rosário, P., Lourenço, A., Paiva, M., Valle, A. y Tuero-Herrero, E. (2012). Autoeficacia y utilidad percibida como condiciones necesarias para un aprendizaje académico autorregulado. Anales de Psicología, 28, 37-44. Rosário, P., Costa, M., Núñez, J. C., González-Pienda, J., Solano, P., y Valle, A. (2009). Academic procrastination: Associations with personal, school, and family variables. Spanish Journal of Psychology, 12(1), 118-127. Rosário, P., Núñez, J. C., González-Pienda, J. A. y Valle, A. (2010). Enhancing primary school students self-regulated learning: Yellow’strials and tribulations project. In J. Fuente Arias, & M. Ali Eissa, M (Eds), Internatio175

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

nal Perspective on Applying Self-Regulated Learning in Different Settings. Almeria: Education & Psychology, pp. 139-156. Rosário, P., Núñez, J. C., y González-Pienda, J. (2012a). Cartas do Gervásio ao seu Umbigo: comprometer-se com o estudarna Educação Superior. São Paulo: Almedina-Brasil Editores. Rosário, P., Núñez, J., Valle, A., González-Pienda, J., y Lourenço, A. (2013). Grade level, study time, and grade retention and their effects on motivation, self-regulated learning strategies, and mathematics achievement: a structural equation model. European Journal of Psychology of Education. doi 10.1007/ s10212-012-0167-9. Rosário, P., Polydoro, S., Fuentes, S., Gaeta, M. (2012). Programas de promoção da autorregulaçãoao longo da escolaridade: estórias-ferramenta como motor da aprendizagem. En: Viera da Veiga, Bragagnolo y Menna, Autorregulação da aprendizagem e narrativas autobiográficas: epistemologia e prácticas. Editorial EdiPUC, Edufren, Eduneb, p. 179-207, Brasil. Rosário, P.; Núñez, J.C., Trigo, L., Guimarães, C., Fernández, E., Cerezo, R., Fuentes, S., Orellana, M., Santibáñez, A., Fulano, C., Ferreira A., & Figueiredo, M. (2015). Transcultural analysis of thee ffectiveness of a program to promote self-regulated learning in Mozambique, Chile, Portugal, and Spain, Higher Education Research & Development, 34, 1, 173-187. Schunk, D. H., & Zimmerman, B. J. (2008). Motivation and Self-regulated learning. Theory, research and applications. New York: Lawrence Erlbaum. Stelzer, F., Cervigni, M.A. & Martino, P. (2011). Desarrollo de las Funciones Ejecutivas en Niños Preescolares: Una revisión de algunos de sus factores Moduladores. Liberabit,17(1), 93-100. Tébar, L. (2009). Reuven Feuerstein o el carisma de la mediación educadora. Revista Magisterio, 40, Agosto-septiembre, 24-29, Bogotá, Colombia. Torrano, F., González, M.C. (2004). El Aprendizaje Autorregulado: presente y futuro de la investigación. Revista Electrónica de Investigación Psicoeducativa, 2 (1), 1-34. Verdejo-García, A. y Bechara, A. (2010). Neuropsicología de las funciones ejecutivas. Psicothema, 22, 2, 227-235. Weinstein, C., Husman, J. y Dierking, D., (2000). Self-regulation interventions with a focus on learning strategies. En M. Boakaerts, P.R. Pintrich 176

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

y M. Zeidner (Eds.), Handbook of self-regulation, 727-747. Orlando, FL: Academic. Zelazo, P.D., Craik, F.I.M., & Booth, L. (2004). Executive function across the lifespan. Acta Psychologica, 115, 167-184. Zimmerman, B. (2000a). Attainingself-regulation. A social cognitive perspectives. En M. Boekaerts, P.R. Pintrich y M. Zeidner (Eds.), Handbook of self-regulation, 13-39. London, UK: AcademicPress. Zimmerman, B. (2002). Becoming a self–regulated learner: an overview. Theoryinto Practice, 41 (2), 64-70. Zimmerman, B. (2008). Investigating Self-Regulation and Motivation: Historical Background, Methodological Developments, and Future Prospects. Disponible en: http://aer.sagepub.com/content/45/1/166.abstract Zimmerman, B. y Schunk, D. (2011). Handbook of self-regulation of learning and performance. N.Y. USA: Routledge.

177

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Conclusión Final

Los artículos seleccionados aportan evidencia de la relación entre la Neurociencia, la Psicología y la Educación. En especial, examina algunos hallazgos del funcionamiento cerebral y nervioso en general que influyen en los procesos de aprendizaje. Fundamentalmente, el individuo ha sido considerado como un ser que aprende integralmente, mediante la interacción de numerosos procesos que subyacen en la conducta observable. El aprendizaje es concebido desde la conjunción de los procesos de socialización y de individuación para el desarrollo del ser humano, desde una visión interdisciplinaria que se integra en forma compleja durante los distintos momentos evolutivos. Por tanto, un proceso educativo debiera considerar esta articulación, de tal forma que en el aula, el denominado proceso de enseñanza aprendizaje incluya dicho proceso de individuación como fin educacional a lograr. En ello, los postulados de Vigotsky parecieran cobrar fuerza, debido a que consideraba el aprendizaje como un proceso de desarrollo y éste es indisoluble con el de aprendizaje. Por otra parte, para el desarrollo del pensamiento, los procesos psicoafectivos cumplen un rol potenciador relevante, donde las motivaciones y las emociones, al ser asociadas a cogniciones, contribuyen al fortalecimiento de los aprendizajes. Así, una estrategia de aprendizaje debiera contemplar esta relación en sus objetivos fundamentales. Ello permitiría avanzar desde habilidades básicas como el describir y explicar hacia mecanismos de mayor complejidad que converjan en el desarrollo de las funciones ejecutivas. Estas pueden entrenarse y consolidarse estructuralmente mediante mecanismos neuroplásticos para un funcionamiento complejo que contemple procesos metacognitivos. Pareciera que el proceso de autorregulación del aprendizaje que pudieran desarrollar los agentes educativos, tanto docentes como dis179

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

centes, abarca justamente el desarrollo de la metacognición con sus tres pilares que son la planificación, la dirección/ejecución y el control inhibitorio, insertos en la autoevaluación permanente de los aprendizajes. Ello favorece la autonomía en el aprender, y está relacionado con el proceso de individuación, ya que la persona adquiere competencias para su desarrollo. Lo anterior es favorecido con un adecuado desarrollo del lenguaje. Por ello la presentación de la información en un contexto coherente puede ayudar a la significación, es decir a la comprensión. Si es agregado el compromiso gestual en la comunicación, podrían lograse metas de aprendizaje más efectivas. Además podrán establecerse nexos y vinculaciones que favorecerán la ampliación contextual de los aprendizajes, con un alcance social potenciador. Por ello el gesto y la actitud ayudan a la comprensión de los conceptos, que están a la base de las habilidades cognitivas superiores. Finalmente, estos procesos pueden ser potenciados con mayor efectividad si son considerados los ritmos biológicos de los individuos y se planifica en consecuencia. Cada cronotipo es un dato relevante para el desarrollo de las habilidades de los individuos y que pueden incidir en el aprendizaje. Los fenómenos plásticos subyacentes se verán favorecidos, provocando posibles cambios y consolidaciones que permiten al estudiante el manejo de conceptos con mayor efectividad. Por tanto, si es activado un proceso plástico en el cerebro considerando la cronobiología, podría favorecer los mecanismos de consolidación de información. Si bien, estas evidencias han sido extractadas con técnicas propias de las ciencias biológicas, nos podría impulsar a desarrollar metodologías y estrategias propias del ámbito educativo o psicológico, para producir conocimientos directamente desde el aula de clases.

180

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Glosario

Se definen algunos conceptos tratados en los artículos precedentes para favorecer la comprensión de los mismos. Aprendizaje Autorregulado: proceso a través del cual los estudiantes activan y sostienen en su conducta, cogniciones y emociones orientadas sistemáticamente a la consecución de objetivos de aprendizaje. Aprendizaje: modificación consistente de la cognición y la conducta, resultante de la práctica o de otras experiencias personales, que provienen de una estructura nerviosa flexible. Autoeficacia: percepción sobre la propia capacidad para realizar una tarea a un determinado nivel. Cortezas de asociación: Zonas del cerebro de procesamiento complejo uni o polimodal. Cortezas primarias: Zonas del cerebro que procesan información simple. Las sensoriales dan cuenta de que existe información de estímulos y la motora envía una orden de ejecución. Fármacos simpaticomiméticos: sustancias que activan el Sistema Nervioso Simpático Autónomo; inhiben la recapturación sináptica de las monoaminas como norepinefrina y dopamina; su representante más utilizado en la medicina es el Metilfenidato y algunos antidepresivos. Matutinos: el perfil matutino corresponde al 20% de la población y se refiere a los individuos que cuyas funciones cognitivas son máximas por la mañana, empiezan a disminuir por la tarde, lo que le lleva a acostarse temprano y madrugar. Metacognición: conciencia y control sobre la propia cognición. Implica planificación y monitorización de la actividad cognitiva. 181

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Metaplasticidad: La “plasticidad de la plasticidad”, la sensibilidad de un sistema para cambiar sobre sus transformaciones previas. Metilfenidato: Su nombre comercial de “Ritalin” o Aradix, entre otros es prescrito para personas diagnosticadas con Trastorno de Déficit Atencional/Hiperactividad”. Ayuda al control de la impulsividad y la atención mantenida por un aumento de niveles de dopamina y norepinefrina principalmente en la corteza prefrontal. Modelado: se refiere al proceso por el cual los observadores modifican sus comportamientos, creencias, estrategias y acciones después de ser llevadas a cabo por uno o más modelos. Monoaminas: Sustancias con un grupo amino (-NH2). En el sentido estrecho se refiere a los transmisores adrenalina, noradrenalina, dopamina, serotonina y histamina. Se consideran también como “neuromoduladores”, porque modulan el funcionamiento de neuronas corticales. Motivación: proceso por el cual se inician o sustentan las actividades orientadas hacia los objetivos. Neurotransmisores: Sustancias que se liberan en la transmisión sináptica entre neuronas desde vesículas y que difunden de la parte presináptica hacia los receptores de la parte postsináptica. Objetivo: representación cognitiva de aquello que el sujeto prevé alcanzar. Planificación: etapa de evaluación de los recursos propios y establecimiento de objetivos que guíen la actividad cognitiva. Plasticidad neuronal: Cualquier sistema funcionalmente flexible del sistema nervioso que tiene la capacidad de “reprogramarse” como consecuencia de su historia. PLEJE: modelo que representa el proceso de autorregulación del aprendizaje en tres fases: Planificación, Ejecución y Evaluación. Potenciación y Depresión a Largo Plazo: Cambios relativamente duraderos (media hora o más) de la eficacia sináptica como consecuen182

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

cia del uso de la sinapsis; potenciación sería un aumento y Depresión una disminución de tal eficacia. Proceso C: determinado por un oscilador auto-sostenido, el núcleo supraquiasmático (NSQ) y sincronizado al ciclo luz oscuridad, promueve el incremento de la vigilia durante el día en la medida que se “acumula” sueño, previniendo que los sujetos se duerman cuando la presión del sueño es mayor, cuando la fase cambia a la noche biológica, la señal circadiana cambia para la promoción del sueño, oponiendose a la disipación del sueño del proceso S. Proceso S: a lo largo del día, en la medida que transcurre la vigilia, se produce un incremento de la presión por dormir, por acumulación de neurotransmisores y hormonas que inducen sueño y una disipación del sueño a lo largo de la noche. Procesos psicoafectivos: Son aquellas funciones subcorticales que son automáticas, espontáneas, involuntarias e inconscientes y que tienen que ver con motivación y emoción. Procrastinación: aplazamiento sucesivo de las tareas. Reloj Biológico: es un núcleo cerebral o de otro tipo celular en el cuerpo que envía señales para un órgano o el organismo completo se integren en ritmos de actividad o reposo de diferentes períodos. Estas señales pueden ser de la propia actividad celular del Reloj Biológico o de la integración de señales de tiempo ambientales como la luz. Sinapsis: Zona de contacto entre las neuronas; una neurona forma cientos o miles de sinapsis con otras células. Sistema límbico: Conjunto de estructuras que permiten la evaluación del contenido emocional de los estímulos y susceptible de provocar una respuesta que es manifestada mediante el hipotálamo, por lo cual una carencia, una necesidad son aspectos a desarrollar por un individuo que aprende. Sueño: estado de autorregulación del organismo que afecta la dimensión fisiológica y psicológica del individuo. Se producen cambios celulares, inmunológicos, energéticos y cognitivos entre otros. 183

Descubriendo un cerebro que aprende en el aula

Vespertinos: el perfil vespertino corresponde al 20% de la población y se caracterizan porque las funciones cognitivas superiores son máximas por la tarde y noche, por lo que tienden a acostarse tarde y a levantarse tarde. Zeitgeber: también denominado sicronizador, es una señal ambiental de tiempo que permite que el organismo, por medio de los relojes biológicos se informe del momento del día. El zeitgeber más importante para los seres vivos es la luz. En humanos, además de la luz, las claves sociales (horarios de las actividades sociales) también son relevantes sincronizadores.

184

Related Documents


More Documents from "saul"

Debian-handbook
January 2021 0
February 2021 0
Steel Wire Jewelry
February 2021 0
Modelos.pdf
February 2021 1