La publicación de A Nation at Risk en 1983 focalizó la atención sobre el estado de la educación americana. El informe dice que, como nación, los EE.UU. han cometido un “acto irreflexivo y unilateral desarme educativo” (Comisión Nacional de Excelencia en Educación, 1983:5).
En 1956, un grupo de psicólogos, lingüistas e informáticos se reunió en el Instituto de Tecnología de Massachusetts con motivo de un simposio sobre la ciencia de la información, lo que dio pie a una revolución cognitiva en psicología. Se afirmó que la mente humana y los ordenadores son lo suficientemente similares para que una única teoría –la teoría de la computación- pudiese guiar la investigación en ambas ciencias, la psicología y la informática.
Esta revolución científica se convirtió en un movimiento y, eventualmente, en una disciplina llamada ciencia cognitiva. Los científicos cognitivos estudian cómo funciona la mente –cómo pensaos, recordamos y aprendemos-. Esto tiene implicaciones en la reestructuración de las escuelas y en la mejora de los entornos de aprendizaje. La ciencia cognitiva –la ciencia de la mente- nos puede dar una ciencia aplicada del aprendizaje y la instrucción.
Se dice que la ciencia cognitiva no es la única solución a todos los problemas de la educación; en la educación hay mucho más que cognición, pero la ciencia cognitiva puede conducir el progreso y ayudar a los profesores a tomar decisiones que fomenten el bienestar educativo de sus estudiantes.
Las puntuaciones obtenidas en test estandarizados, la baja clasificación en las comparaciones internacionales y el curso de evaluaciones nacionales, proporcionan, como afirma el informe mencionado anteriormente, se les llama “indicadores de riesgo”.
La National Assessment of Educational Progress (NAEP) es una institución de evaluación en los Estados Unidos que realiza continuas evaluaciones a los estudiantes en diferentes áreas como matemáticas, lectura, ciencia, escritura, artes, civismo, economía, geografía e historia de los Estados Unidos.
La NAEP proporciona la medida común necesaria para indicarnos cómo se están desempeñando los estudiantes estadounidenses en varias materias. Nos informa sobre los cambios en la realización de los estudiantes a lo largo del tiempo, y permite a los estados comparar su progreso con el de otros estados y del país en conjunto.
Como la "Libreta de Calificaciones del País" NAEP debe proveer datos que representen en forma exacta a todos los estudiantes. Para reducir la carga de administrar el examen, la NAEP selecciona el menor número posible de escuelas y estudiantes para dar una idea exacta del estado o el país en general. Por eso, es importante que todos los estudiantes seleccionados para participar en la NAEP acepten participar.
Esta institución define cinco niveles de competencia:
ü Procesos aritméticos simples.
ü Habilidades iniciales de comprensión.
ü Operaciones básicas e inicio de solución de problemas.
ü Procedimientos y razonamientos de complejidad moderada.
ü Solución de problemas multifases y álgebra.
De acuerdo a los estudios realizados por la NAEP, se detectaron varias deficiencias que se convierten en áreas de oportunidad en educación:
ü Los estudiantes tienen una escritura pobre.
ü Carecen de una comprensión razonable de la historia y de la cultura.
ü No se adaptan a los niveles de exigencia de ciencias y matemáticas.
ü No tienen la habilidad del pensamiento abstracto y carecen de las adecuadas habilidades de razonamiento formal.
A partir de estos resultados, se está exigiendo que todos los estudiantes posean habilidades de alto rango, habilidades que hace una generación se observaba sólo para aquellos que asistirían a los mejores centros de enseñanza superior. Este aumento en las expectativas plantea un reto sin precedentes a la educación pública de los EE.UU.
Otra situación encontrada es que se debe cambiar la forma en que los profesores interactúan con los estudiantes en el aula, y los cambios deben basarse en el conocimiento sobre cómo aprenden éstos.
Una ciencia de la mente: el encuentro MIT
Glaser afirma que se necesita una ciencia aplicada del aprendizaje. A partir de la década de los 50’s el siglo pasado se dio el paso hacia dicha ciencia educativa aplicada.
En los 50’s el conductismo dominaba la ciencia psicológica americana. B.F. Skinner junto con otros conductistas consideraron que la ciencia psicológica tenía que basarse únicamente en el comportamiento observable. Para el conductismo, una explicación psicológica podía ser válida sólo si hacía referencia a estímulos ambientales observables y a las respuestas observables que los organismos emiten ante dichos estímulos.
En el terreno educativo, el conductismo enfatiza también el hecho de disponer el ambiente del estudiante de manera que los estímulos inculquen la deseada cadena estímulo-respuesta. Los profesores presentan los contenidos en partes pequeñas y manejables (estímulos), piden a los alumnos que actúen (respuesta) y les proporcionan refuerzos (preferiblemente positivos y no negativos) hasta que los estudiantes están condicionados para dar las respuestas correctas.
El teórico y lingüista Noam Chomsky presentó su alternativa: la teoría de la gramática transformacional. Ésta explica nuestro comportamiento lingüístico partiendo de la base de que tenemos almacenados nuestros conocimientos lingüísticos en la mente en forma de u conjunto reducido de frases simples. Chomsky llama a estas frases simples estructuras profundas. Una serie de transformaciones mentales o reglas operan sobre las estructuras profundas para generar las frases, o estructuras de superficie, que decimos, escribimos y comprendemos.
Chomsky plantea que nuestra habilidad para hablar y entender un lenguaje proviene del procesamiento de estructuras simbólicas, mentales e inobservables. Si la psicología debe explicar el lenguaje, necesariamente ha de ser una ciencia de la mente.
Por otro lado, el psicólogo George Miller presentó su versión de la comunicación; observó que el número siete aparecía repetidamente en la literatura psicológica como un límite en la capacidad del sistema nervioso humano. Los psicólogos han demostrado que nuestra memoria a corto plazo –la capacidad memorística que usamos para recordar un número de teléfono lo suficientemente largo como para marcarlo- tiene siete cifras, dos arriba o dos abajo.
Los científicos de la información miden cuánta información puede transmitir un canal de comunicación. Para ello utilizan como unidad de medida el llamado dígito binario o bit. Los dígitos binarios son series de ceros y unos. Los bits pueden codificar un conjunto de información.
Miller argumenta que la capacidad de la memoria a corto término no puede medirse en bits. La mayoría de nosotros podemos recordar en la memoria a corto término una serie de aproximadamente siete ceros y unos, pero tenemos dificultades cuando la serie de números es más larga. El límite de la capacidad de la memoria a corto término es el número de símbolos que puede recordar –uno por espacio- y no la cantidad de información que cada símbolo codifica.
Miller concluye diciendo que dicha capacidad memorística a corto término debe medirse por trozos o grupos de información –chunks-, un término que iba a experimentar una difusión en psicología. Su informe concluye que el ser humano es un activo procesador de información que codifica y maneja estructuras simbólicas internas. También sugiere que el hombre trabaja activamente para sacar al máximo provecho de su limitada capacidad cognitiva.
Newell y Simon (1956) describieron un programa informático llamado el Teórico Lógico (LT), que fue el primer programa de inteligencia artificial en funcionamiento. El LT podía probar teoremas lógicos utilizando los mismos métodos que un hombre experto podía utilizar. La obra fue uno de los primeros logros de la lógica-matemática. El LT reproduce este monumental logro cognitivo utilizando un conjunto de reglas para manipular estructuras simbólicas.
Los ordenadores y mentes pueden diferir en numerosos aspectos; sin embargo, como muestran las comunicaciones del simposio del MIT, ambos, mentes y ordenadores procesan símbolos. Quizás el hombre, como los ordenadores, ha elaborado recursos –símbolos, operadores y memorias- para construir y hacer funcionar programas.
Chomsky y Miller argumentaron que la psicología científica debe incluir estructuras simbólicas y operaciones mentales. Newell y Simpson mostraron que la teoría de la computación proporciona un marco teórico adecuado para estudiar los procesos mentales.
La revolución pasa a ser disciplina
En los años sesentas la revolución cognitiva continuó y se difundió para dar lugar a una disciplina científica.
Newell y Simon en 1972, sintetizaron los resultados de su anterior programa de investigación y establecieron una perspectiva teórica y unos métodos de investigación que guiarán una buena parte del trabajo que ahora tiene gran relevancia en la educación. Plantearon que para poder entender cómo se da el aprendizaje en un ámbito concreto, es necesario analizar en detalle cómo las personas resuelven problemas en dicho ámbito.
Los científicos cognitivos plantean un problema a una persona y observan todo aquello que ésta hace o dice mientras busca la solución al mismo. Newell y Simon incitaban a sus sujetos a pensar en voz alta. El énfasis en la ejecución de resolución de problemas y en las diferencias entre expertos y principiantes significó un primer paso hacia una nueva comprensión del aprendizaje.
Empezaron a estudiar la resolución de problemas en física, en matemáticas y diagnóstico médico. También iniciaron el estudio de las habilidades lingüísticas, como la lectoescritura, y cómo los estudiantes utilizan dichas habilidades para adquirir más conocimientos.
Para los años 70’s los científicos cognitivos estudiaban las tareas escolares de los alumnos, de principiante a experto, y de preescolar, a enseñanza secundaria.
Ya en los 80’s, surgió una nueva teoría del aprendizaje, Glaser la describe: “se ocupa de las características de la psicología del desarrollo de los cambios en la ejecución, es decir, el estudio de los cambios que se dan en el proceso de adquisición de conocimientos y estrategias cognitivas complejas”.
Atascos cognitivos
Se conocen varios “atascos” cognitivos que los estudiantes tienen que superar para progresar del nivel inicial al intermedio y de éste al superior en el dominio de una materia.
Situaciones como el conocimiento informal de los números, la interpretación de datos para fundamentar una teoría o de interpretar el diseño de un experimento así como la capacidad de resumir, trabajar sobre y hacer predicciones a partir de un texto leído; también los alumnos carecen de las habilidades superiores de planificación y organización que son necesarias para una comunicación escrita efectiva.
Saber el porqué
El mundo no necesitó que Isaac Newton para saber que las manzanas caen de los árboles, pero sí que lo necesitó para que nos diese una teoría general que explicase por qué las manzanas caen de los árboles. Saber el porqué de las cosas genera otros descubrimientos, nuevas aplicaciones y posteriores perfeccionamientos.
La investigación proporciona “una investigación científica para la mejora de la instrucción” porque “nos dice no sólo si un programa instructivo tiene éxito, sino por qué” (Resnick, 1984:37).
Bibliohemerografía:
T. Bruer, John (1997). Aplicando lo que sabemos en nuestras escuelas: Una nueva teoría del aprendizaje. En textos Selectos de Pedagogía de Avanzada II. México: Instituto Mexicano de Pedagogía A.C.
http://nces.ed.gov/nationsreportcard/parents/importance_sp.asp, consultada el 8 de enero 2011.
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