INVESTIGACIÓN DOCENTE

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En el corazón de mi viaje para aprender sobre el aprendizaje se encuentran varios elementos clave; muchos de ellos presentes en el maravilloso «Cómo aprendemos» de Stanislas Dehaene. Hoy hablo de algunas ideas tras leer el libro, especialmente sobre la sorpresa y el papel de la predicción y el aprendizaje para que se construya una comprensión significativa.

La atención, tal como la nos explica la psicología cognitiva, actúa como la fuerza guía que dirige nuestros recursos cognitivos hacia estímulos relevantes. Actúa como un portero, seleccionando y amplificando cuidadosamente la información para un procesamiento más profundo. La taxonomía de los sistemas de atención de Michael Posner (alerta, orientación, ejecutivo central) destaca aún más la naturaleza matizada de este mecanismo cognitivo, enfatizando su papel fundamental en dirigir nuestro enfoque mental hacia tareas y estímulos pertinentes.

Sin embargo, la atención por sí sola no es suficiente para facilitar resultados de aprendizaje robustos. La participación activa, caracterizada por la participación, la interacción y la generación de hipótesis, es igualmente indispensable. La participación activa impulsa al sistema cognitivo de los individuos a predecir resultados en lo que muchos llaman un estilo de razonamiento bayesiano.

Nuestros cerebros integran constantemente nueva información con conocimientos existentes para formar creencias o predicciones actualizadas sobre el mundo. Este proceso se alinea estrechamente con la inferencia bayesiana, donde las creencias previas (modelos de lo que sucederá) se combinan con nueva evidencia para formar creencias posteriores. Por ejemplo, cuando encontramos nueva información, nuestros cerebros instintivamente evalúan su credibilidad en función de nuestro conocimiento existente y ajustan nuestras creencias en consecuencia. Para más información sobre esto, recomiendo encarecidamente «Explicando la evidencia» de David Lagnado, que ya trabajamos en el blog aquí.

Además, el razonamiento bayesiano permite la incorporación de la incertidumbre y la ambigüedad, reflejando la naturaleza probabilística de la cognición humana. Nuestros cerebros inherentemente manejan la incertidumbre, sopesando probabilidades y tomando decisiones basadas en información incompleta. La inferencia bayesiana proporciona un marco formal para este proceso intuitivo, permitiéndonos tomar decisiones racionales en entornos inciertos.

Cuando experimentamos sorpresa o fracaso, ya sea en esfuerzos académicos, profesionales o desafíos personales, nos enfrentamos a una discrepancia entre nuestras expectativas y la realidad. Esta discrepancia puede verse como nueva evidencia que actualiza nuestras creencias o modelos mentales sobre la tarea en cuestión, similar al proceso de actualización bayesiana.

El razonamiento bayesiano nos permite incorporar esta nueva evidencia (es decir, sorpresa) en nuestra base de conocimientos existente (creencias previas) para formar creencias o hipótesis actualizadas (creencias posteriores) sobre qué salió mal y cómo mejorar. Al abrazar el fracaso como retroalimentación informativa en lugar de una marca de incompetencia, podemos refinar iterativamente nuestra comprensión, estrategias y enfoques.

De hecho, el fracaso, a menudo estigmatizado y temido, emerge como un catalizador crucial para el crecimiento y el desarrollo. La hipótesis planteada por Robert Rescorla y Allan Wagner subraya la profunda importancia de la disonancia cognitiva en el viaje de aprendizaje. Según su marco, el aprendizaje prospera en la disonancia entre la expectativa y la realidad, siendo la sorpresa un desencadenante potente para la adaptación y refinamiento cognitivo.

Lejos de ser un impedimento, el fracaso ofrece oportunidades invaluables para la reflexión, la iteración y la mejora. La regla de aprendizaje de Rescorla-Wagner proporciona una base teórica para comprender cómo las señales de error impulsan la adaptación cognitiva, incitando a las personas a actualizar sus representaciones internas para alinearlas mejor con la realidad.

¿Qué significa esto para los maestros? Los educadores debemos priorizar una retroalimentación objetiva y no punitiva que empodere a los estudiantes a identificar, analizar y corregir sus errores. Por ejemplo, utilizando cuestionarios de baja importancia. Después de leer extensamente sobre retroalimentación y evaluación formativa, encuentro que estas ideas pueden explicar los principios que hacen que ambos sean altamente efectivos de manera recurrente. Además, todo esto resuena con el modelo 5E desarrollado por Bybee (haz clic aquí para más información sobre esto). El modelo 5E es un enfoque sistemático para la educación en ciencias, proporcionando un marco estructurado para involucrar a los estudiantes en el proceso de aprendizaje. Comienza con una actividad o pregunta atractiva para captar el interés de los estudiantes y activar conocimientos previos. A través de la exploración, los estudiantes profundizan en el tema, haciendo observaciones y realizando experimentos para desarrollar su comprensión. Es decir, creando una predicción del fenómeno.

Después, en la fase de explicación, los docentes brindan orientación y explicaciones, ayudando a los estudiantes a conectar sus observaciones con conceptos científicos y desvelando el nivel de desajuste entre sus predicciones y la realidad. Este proceso fomenta la sorpresa y la corrección del error.

Finalmente, otra idea que me rondaba mientras escribía esta entrada fue el «fallo productivo» de Manu Kapur. Este enfoque permite a los alumnos confrontar y explorar nuevos conceptos antes de enseñarlos. Esta exploración les ayuda a construir experiencias relevantes con las que luego pueden codificar la instrucción. Por ejemplo, ayuda a entender cómo se deben aplicar ciertos conceptos, qué significan y cómo se pueden usar para ensamblar ideas más complejas.

En resumen, mi exploración de «Cómo aprendemos» de Stanislas Dehaene, ampliada por conocimientos adicionales, subraya la naturaleza multifacética del aprendizaje efectivo. Espero que esta publicación haga lo mismo por ti.