¿Qué nos dicen las ondas cerebrales sobre la enseñanza y el aprendizaje?
La tecnología avanzada está impulsando la investigación en la neurociencia de la cognición
por Charlotte Albright / Dartmouth
Tradicionalmente, cuando los estudiantes son evaluados en un tema, usan papel y lápiz, o tal vez una computadora, para demostrar lo que han aprendido. Pero, ¿qué pasaría si los escáneres cerebrales pudieran mostrarlos en el acto de adquirir conocimiento y luego aplicarlo a preguntas y problemas?
Esa es la pregunta que impulsa la investigación realizada por David Kraemer, profesor asistente de educación y asesor de posgrado en ciencias psicológicas del cerebro, con su equipo de estudiantes de posgrado y pregrado en el Laboratorio de Neurociencia Cognitiva del Aprendizaje de Dartmouthen el departamento de Educación.
"Estamos buscando patrones de actividad cerebral que estén significativamente relacionados con haber aprendido algo, en lugar de no haberlo aprendido. Hay muy pocos datos sobre cómo aprender algo en la escuela cambia el cerebro, especialmente al nivel de un estudiante individual", dice Kraemer. .
Los miembros del laboratorio usan tecnología avanzada, que incluye escaneos fMRI y dispositivos de realidad virtual, para mapear las experiencias, condiciones y estrategias que conducen a un aprendizaje exitoso. Kraemer trabaja en estrecha colaboración con Xia Zhouy Devin Balkcom, ambos profesores asociados de informática, entre otros profesores.
Un hilo conductor recorre el trabajo del laboratorio: el examen del aprendizaje en la mente de las personas. Pero los objetivos de experimentos específicos varían ampliamente. Por ejemplo, los resultados de un estudio pueden ayudar a los maestros a enseñar conceptos STEM (science, technology, engineering and mathematics) de manera más efectiva. Otro conjunto de experimentos podría permitir a los estudiantes de lenguaje de señas avanzar más rápidamente. Y un tercer proyecto explora cómo evitar que las personas procesen información de una manera sesgada en gran medida por sus creencias anteriores.
¿Se va a caer este puente?
El estudio de aprendizaje STEM del laboratorio, en colaboración con Vicki May, profesor de ingeniería en la Thayer School of Engineering y el Salomón Diamond, profesor asociado de ingeniería en Thayer, analiza las diferencias en la forma en que los estudiantes de ingeniería intermedios frente a sus pares sin física avanzada o educación en ingeniería captan los conceptos relacionados con la estabilidad de las estructuras. Joshua Cetron '16 también trabajó en este proyecto, primero por su tesis de honores de neurociencia y luego como investigador a tiempo completo en el laboratorio.
Ambos grupos recibieron una breve descripción de la tercera ley de Newton: por cada acción hay una reacción igual y opuesta. Luego se les mostraron imágenes (puentes, postes de luz, edificios, etc.) y se les preguntó si las flechas superpuestas en las imágenes describían con precisión las fuerzas en el trabajo. Los estudiantes de ingeniería intermedios tenían razón aproximadamente el 75 por ciento del tiempo, mientras que sus compañeros novatos tenían razón aproximadamente la mitad del tiempo (que es lo mismo que adivinar).
Las puntuaciones de las pruebas se correlacionaron con los escáneres cerebrales. "Los dos grupos están literalmente viendo lo mismo", dice Kraemer, refiriéndose a las secciones en los escaneos donde tiene lugar el procesamiento visual. "Pero están pensando en lo que ven de diferentes maneras".
Los cerebros de los estudiantes de ingeniería más avanzados mostraron actividad neuronal en lugares donde los cerebros de los principiantes eran menos activos: en la corteza motora, que, curiosamente, controla las manos, así como las regiones de la corteza visual que procesan el conocimiento categórico de nivel superior. Esto plantea la posibilidad de que los estudiantes exitosos obtengan información valiosa a través de la instrucción práctica, una hipótesis que el equipo ahora está probando en un estudio de seguimiento.
"Los resultados pueden ser bastante significativos para los desarrolladores de programas educativos, por ejemplo", dice Kraemer. "A medida que desarrolles un enfoque de instrucción, podrías tener grupos focales, con una clase aprendiendo de una manera y otra aprendiendo de otra manera. Podrías hacerles una prueba al final para ver cuánto aprendieron, pero también darles un escáner cerebral para ver si la prueba cerebral y la prueba tradicional juntas pueden predecir qué plan de estudios conduce a un mejor aprendizaje y retención a largo plazo ".
Aprendizaje del lenguaje de señas americano
Otro estudio sobre cognición podría cambiar la forma en que el lenguaje de señas estadounidense (ASL) se enseña en línea. Los participantes usan gafas y guantes de realidad virtual. Aprenden un pequeño conjunto de signos de ASL de uso común, y tratan de usarlos para comunicarse como sensores en los guantes y en la cámara de la computadora para comparar los movimientos de sus manos con las posiciones correctas. El estudio, realizado en conjunto con la Universidad Gallaudet en Washington, DC, se encuentra en una etapa preliminar, aunque las pruebas piloto iniciales parecen prometedoras. Cuando se complete, podría mejorar los tutoriales de ASL autoguiados.
Dicho sistema no reemplazaría el aprendizaje cara a cara, dice Kraemer, pero podría mejorar la práctica. "Y entonces la pregunta es, ¿puedes aprender de esto más rápido de lo que lo harías solo? En el futuro, también queremos aprender cómo el cerebro atribuye significado a lo que, inicialmente, son movimientos de manos desconocidos".
Detectando 'Razonamiento Motivado'
¿Pueden las imágenes cerebrales revelar la diferencia entre el pensamiento lógico y el uso selectivo de hechos para apoyar una conclusión inevitable? Este último se llama "razonamiento motivado", y es el foco del trabajo que realiza Katherine Alfred, Guarini '20 en el laboratorio, con orientación adicional del profesor de gobierno Brendan Nyhan. Los participantes reciben conjuntos de datos relacionados con dos preguntas muy diferentes: "¿Es efectiva esta legislación de control de armas para reducir las tasas de criminalidad?" y "¿Es esta crema para la piel efectiva para reducir las erupciones?"
"Entonces, obtenemos una comparación realmente buena de cómo las personas abordan un problema cuando hay un tipo de contenido neutral (crema para la piel) versus contenido sobre el que tienen fuertes creencias previas: las armas", dice Alfred. "Estamos viendo cómo cambia el proceso de razonamiento según el tema y las intervenciones diseñadas para mejorar ese proceso".
Todos estos experimentos conducen a una conclusión similar, dice Kraemer.
"Lo que has aprendido sobre algo puede cambiar la forma en que lo miras". Y alguien más puede estar mirando lo mismo y pensar algo muy diferente ".
Charlotte Albright puede ser contactada charlotte.e.albright@dartmouth.edu
por Charlotte Albright / Dartmouth
Tradicionalmente, cuando los estudiantes son evaluados en un tema, usan papel y lápiz, o tal vez una computadora, para demostrar lo que han aprendido. Pero, ¿qué pasaría si los escáneres cerebrales pudieran mostrarlos en el acto de adquirir conocimiento y luego aplicarlo a preguntas y problemas?
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| El profesor asistente David Kraemer, centro, trabaja con estudiantes de posgrado y pregrado en el Laboratorio de Neurociencia Cognitiva del Aprendizaje de Dartmouth en el Departamento de Educación. (Foto por Robert Gill) |
"Estamos buscando patrones de actividad cerebral que estén significativamente relacionados con haber aprendido algo, en lugar de no haberlo aprendido. Hay muy pocos datos sobre cómo aprender algo en la escuela cambia el cerebro, especialmente al nivel de un estudiante individual", dice Kraemer. .
Los miembros del laboratorio usan tecnología avanzada, que incluye escaneos fMRI y dispositivos de realidad virtual, para mapear las experiencias, condiciones y estrategias que conducen a un aprendizaje exitoso. Kraemer trabaja en estrecha colaboración con Xia Zhouy Devin Balkcom, ambos profesores asociados de informática, entre otros profesores.
Un hilo conductor recorre el trabajo del laboratorio: el examen del aprendizaje en la mente de las personas. Pero los objetivos de experimentos específicos varían ampliamente. Por ejemplo, los resultados de un estudio pueden ayudar a los maestros a enseñar conceptos STEM (science, technology, engineering and mathematics) de manera más efectiva. Otro conjunto de experimentos podría permitir a los estudiantes de lenguaje de señas avanzar más rápidamente. Y un tercer proyecto explora cómo evitar que las personas procesen información de una manera sesgada en gran medida por sus creencias anteriores.
¿Se va a caer este puente?
El estudio de aprendizaje STEM del laboratorio, en colaboración con Vicki May, profesor de ingeniería en la Thayer School of Engineering y el Salomón Diamond, profesor asociado de ingeniería en Thayer, analiza las diferencias en la forma en que los estudiantes de ingeniería intermedios frente a sus pares sin física avanzada o educación en ingeniería captan los conceptos relacionados con la estabilidad de las estructuras. Joshua Cetron '16 también trabajó en este proyecto, primero por su tesis de honores de neurociencia y luego como investigador a tiempo completo en el laboratorio.
Ambos grupos recibieron una breve descripción de la tercera ley de Newton: por cada acción hay una reacción igual y opuesta. Luego se les mostraron imágenes (puentes, postes de luz, edificios, etc.) y se les preguntó si las flechas superpuestas en las imágenes describían con precisión las fuerzas en el trabajo. Los estudiantes de ingeniería intermedios tenían razón aproximadamente el 75 por ciento del tiempo, mientras que sus compañeros novatos tenían razón aproximadamente la mitad del tiempo (que es lo mismo que adivinar).
Las puntuaciones de las pruebas se correlacionaron con los escáneres cerebrales. "Los dos grupos están literalmente viendo lo mismo", dice Kraemer, refiriéndose a las secciones en los escaneos donde tiene lugar el procesamiento visual. "Pero están pensando en lo que ven de diferentes maneras".
Los cerebros de los estudiantes de ingeniería más avanzados mostraron actividad neuronal en lugares donde los cerebros de los principiantes eran menos activos: en la corteza motora, que, curiosamente, controla las manos, así como las regiones de la corteza visual que procesan el conocimiento categórico de nivel superior. Esto plantea la posibilidad de que los estudiantes exitosos obtengan información valiosa a través de la instrucción práctica, una hipótesis que el equipo ahora está probando en un estudio de seguimiento.
"Los resultados pueden ser bastante significativos para los desarrolladores de programas educativos, por ejemplo", dice Kraemer. "A medida que desarrolles un enfoque de instrucción, podrías tener grupos focales, con una clase aprendiendo de una manera y otra aprendiendo de otra manera. Podrías hacerles una prueba al final para ver cuánto aprendieron, pero también darles un escáner cerebral para ver si la prueba cerebral y la prueba tradicional juntas pueden predecir qué plan de estudios conduce a un mejor aprendizaje y retención a largo plazo ".
Aprendizaje del lenguaje de señas americano
Otro estudio sobre cognición podría cambiar la forma en que el lenguaje de señas estadounidense (ASL) se enseña en línea. Los participantes usan gafas y guantes de realidad virtual. Aprenden un pequeño conjunto de signos de ASL de uso común, y tratan de usarlos para comunicarse como sensores en los guantes y en la cámara de la computadora para comparar los movimientos de sus manos con las posiciones correctas. El estudio, realizado en conjunto con la Universidad Gallaudet en Washington, DC, se encuentra en una etapa preliminar, aunque las pruebas piloto iniciales parecen prometedoras. Cuando se complete, podría mejorar los tutoriales de ASL autoguiados.
Dicho sistema no reemplazaría el aprendizaje cara a cara, dice Kraemer, pero podría mejorar la práctica. "Y entonces la pregunta es, ¿puedes aprender de esto más rápido de lo que lo harías solo? En el futuro, también queremos aprender cómo el cerebro atribuye significado a lo que, inicialmente, son movimientos de manos desconocidos".
Detectando 'Razonamiento Motivado'
¿Pueden las imágenes cerebrales revelar la diferencia entre el pensamiento lógico y el uso selectivo de hechos para apoyar una conclusión inevitable? Este último se llama "razonamiento motivado", y es el foco del trabajo que realiza Katherine Alfred, Guarini '20 en el laboratorio, con orientación adicional del profesor de gobierno Brendan Nyhan. Los participantes reciben conjuntos de datos relacionados con dos preguntas muy diferentes: "¿Es efectiva esta legislación de control de armas para reducir las tasas de criminalidad?" y "¿Es esta crema para la piel efectiva para reducir las erupciones?"
"Entonces, obtenemos una comparación realmente buena de cómo las personas abordan un problema cuando hay un tipo de contenido neutral (crema para la piel) versus contenido sobre el que tienen fuertes creencias previas: las armas", dice Alfred. "Estamos viendo cómo cambia el proceso de razonamiento según el tema y las intervenciones diseñadas para mejorar ese proceso".
Todos estos experimentos conducen a una conclusión similar, dice Kraemer.
"Lo que has aprendido sobre algo puede cambiar la forma en que lo miras". Y alguien más puede estar mirando lo mismo y pensar algo muy diferente ".
Charlotte Albright puede ser contactada charlotte.e.albright@dartmouth.edu
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