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viernes, 31 de enero de 2014

Educación vs Aprendizaje

Hace unos días observé con sorpresa que la entrada sobre los 10 problemas de la educación es el más visitado de este blog, ¡el número es enorme!. Quiero suponer que el 20% de los lectores terminaron  decepcionados por no encontrar la solución a dichos problemas y les pido una disculpa, pues este espacio no busca resolver los problemas de la Educación. De hecho, supongo que tal vez  el número de lectores molestos por mis ideas sea mayor si consideramos que no entiendo de educación, lo mío es intentar comprender el aprendizaje.

Seguro que después de esta confesión el número de lectores decepcionados  creció a 75%. Al resto de los lectores, solo les puedo ofrecer ideas sobre el porque aprendemos.

Debo admitir que como todo buen neurocientífico mi aproximación al tema del aprendizaje estuvo centrado en un principio exclusivamente en el cerebro, delineando redes neuronales y aprendí con ello que a diferencia de la educación, la neuro-cognición analiza el proceso de aprendizaje a partir de una red de experiencias que se organizan de manera diferenciada en cada individuo a partir de procesos moleculares, físico-químicos y que no se detiene fuera de los salones de clase.

Sin embargo, cabe decir que en ciencia hay un principio que indica que no es posible estudiar algo a partir de si mismo y fue entonces que planteé una nueva pregunta: ¿cómo llegó el aprendizaje al cerebro?

Hace unos días leí con deleite un articulo sobre la tarea de ser científico, y lejos de lo que muchos piensan, la labor no es responder a todo.

Mi mayor aprendizaje a nivel superior no fue responder todas las preguntas, fue aprender a decir: “no sé”.  Recuerdo los mensajes de mi asesor de tesis escritos con letras rojas mayúsculas: “no me digas el problema, dime la solución”. Así que la mayor labor de un científico es plantear preguntas, encontrar problemas. Por eso este blog es solo mi cuaderno de notas mentales, que con un poco de tiempo e inspiración  (cuando no cae nieve, se termina el café, o se descongela un Iceberg en el Polo Norte), puedo compartir algo que vale la pena…  Quiero agradecer a todos quienes lo siguen, lo comparte, a quienes lo usan como material didáctico y a quienes lo han visitado aunque sea una vez, ¡GRACIAS!

Cuando inicié esta aventura, como muchos, pensé que podría compartir ideas, sin importar si eran bien o mal recibidas, pero es cierto que quien no intenta no gana,  y es que creo que hay dos tipos de personas, las que se sientan a esperar las respuestas y las que generan preguntas.

 Voy a admitir que no me interesa la Educación, no la entiendo, y no he tenido buenas experiencias con quienes la generan; a mi me interesa el futuro de los niños,  quisiera ver niños felices aprendiendo en un salón de clase donde las ideas fluyan y les permitan impregnar la curiosidad y la capacidad de resolver problemas, quiero ver disminuir el número de egresados de las Universidades sin un empleo relacionado con lo que estudiaron por tantos años.

Es por ello que a la par de mi escritura en revistas científicas y en este blog, que es el más conocido y por el cual he hecho grandes amigos, comencé una historia totalmente inventada, con el ya famoso David, a quien al principio escribí de forma anónima pues no quería hacer enojar a nadie, pero que con el tiempo, se ha vuelto más y más conocido. La idea detrás de David, no es que la Educación entienda como enseñar a los niños, sino tener la capacidad de aprender de los niños.
 

De la imagen anterior, seguramente ya hay quien comienza a dudar de mi capacidad, pero exploré el tema de la Inteligencia en otra entrada.
Yo no soy educador, yo estudio el cerebro, y cuando el cerebro dejó de ofrecer respuestas a mis preguntas, busque otros horizontes. Me arrojé de clavado y sin paracaídas en el tema de la evolución, de las moléculas, de los virus, de la capacidad de adaptación y pervivencia de las especies.

Para el 10% que aún sigue aquí leyendo… les comparto lo que he aprendido del aprendizaje hasta ahora, vuelvan en un año  y  seguro seguirán leyendo el porque creo que está muy alejado de la Educación.

La educación es un conjunto de ideas que parten de un grupo de personas quienes suponen que existen una serie de habilidades que los niños deben desarrollar, con el fin de ser competentes en su entorno. Se conjuntan planes y programas y se espera que los maestros logren añadir sus habilidades y que eso de cómo resultado el aprendizaje, el cual miden con pruebas que se responden con una letra y que sin importar cómo se hayan diseñado ni los millones que se gasten en ellas, siempre tienen un margen de error entre el 20 y un 30% y las cuales no son sensibles al análisis de las habilidades metacognitivas de quienes las responden. Pueden ser respondidas lo mismo por un robot que por un humano.

Sin embargo, uno de los primeros problemas es que los humanos son la única especie que envía a sus crías a espacios artificiales para aprender cómo responder en la vida. Nunca se ha visto a un pingüino emperador enviar a sus crías a Australia para aprender como sobrevivir en la Antártica.

Este conjunto de habilidades, además es asincrónico a los movimientos culturales, pues lo que hoy es absolutamente necesario, la siguiente generación lo habrá revolucionado, cambiado, hecho mejor, ampliado y agregado cámaras milimétricas; sin embargo la naturaleza, no puede darse el lujo de tener bajo resguardo una habilidad que no será usada, por lo que si la educación quiere ser eficiente, debe ser capaz de crear programas flexibles, acordes al entorno.

Si se observa por un momento, la naturaleza es cambiante, desde el desarrollo corporal, el crecimiento de los tejidos y por supuesto las ideas. Personalmente, la idea de iniciar un blog, fue justamente porque me permite rastrear la evolución la perspectiva sobre un tema a partir del conocimiento que se va adquiriendo. A veces, cuando parece que ya encontré una respuesta, surge una nueva pregunta.

Con ello encontré dos grandes diferencias entre la Educación y el aprendizaje: mientras que la educación parte del supuesto de que todos aprenden de la misma forma y deben dar las mismas respuestas, sin importar el contexto, el cerebro procesa la información desde las diferencias individuales, ya  que éste fue diseñado de manera natural para responder dependiendo de las necesidades del ambiente y no  a partir de lo que un examen espera.


A diferencia de lo que se cree, parece que solo se trasmiten de una generación a otra conductas flexibles que permitan adaptarse al medio, y en el ser humano existen muy pocas, que son el lenguaje, la escritura, la lectura y el uso de números, ya que los cambios ambientales son obvios de una generación a otra.

El aprendizaje, no depende de planes, programas, presupuestos, entornos computarizados, o de un salón de clase, el aprendizaje  depende del cerebro y es un proceso natural, puesto al servicio de todas las especies, con el fin de pervivir sobre la faz de la tierra. Depende del entorno, es moldeable y tiene la cualidad de ser una experiencia subjetiva, lo que significa que cada quien aprende lo que le parece conveniente, y va a responder en el entorno a partir de una combinación de estrategias aprendidas, en ocasiones probando cuales funcionan mejor y adaptando nuevas conductas si es necesario, hasta lograr una ejecución estable. Ahí tenemos a los artistas, atletas y el resto de los mortales.

Por todo esto, a los dos lectores que me quedan después de esta confesión, los invito a comprender por que incluso la adaptación puede darse en las condiciones más difíciles, por ejemplo, ¿cuánto creen que es capaz un perro sordo ciego?

Gracias por leerme, si regresan prometo más ideas, pero no espere que solucione el problema de la Educación.

lunes, 6 de enero de 2014

La evolución desde la perspectiva matemática


En esta ocasión les voy a compartir una propuesta fascinante sobre un desarrollo matemático considerado un autómata celular que es conocido como el Juego de la Vida, o simplemente Vida entre los expertos de los números y la Inteligencia Artificial, que fue creado por el matemático inglés John Horton Conway en 1970.

El juego está determinado por la evolución de su estado inicial,  sin necesidad de nuevas intervenciones, el juego inicia con una configuración inicial y simplemente se observa como evoluciona.

El juego surge debido al interés de Conway en un problema presentado por el matemático John von Neumann que trataba de encontrar una máquina que pudiera construir copias de si misma.

Neumann tuvo éxito cuando se encontró con un modelo matemático para una máquina de este tipo con reglas aplicadas en una cuadricula rectangular, que es muy similar a la llamada Máquina Universal de Turing, la cual es descrita como un artefacto autómata que fue dado a conocer en 1936 en la revista Proceedings of the London Mathematical Society y que es básicamente  un dispositivo que manipula símbolos sobre una cinta de acuerdo a una serie de reglas que puede ser adaptada para simular la lógica de cualquier algoritmo, por lo que puede ayudar a entender los límites de cálculos mecánicos, que brinda avances a la teoría de la complejidad.

Volviendo al juego de la vida, Conway encontró la forma de simplificar drásticamente la noción de von Neumann empleando solo 4 reglas para la ejecución de un autómata celular.


El juego se dio a conocer en octubre de 1970 en la revista Scientific American en la columna de juegos matemáticos de Martin Gardner y abrió una línea de investigación matemática conocida como el campo de los autómatas celulares a causa de la analogía del surgimiento, transformaciones y caídas  de  cualquier sociedad de organismos vivos que pertenece a los bien conocidos juegos de simulación en los cuales los patrones pueden evolucionar.

Vida permite un ejemplo de surgimiento  y auto-organización de patrones por lo que ha atraído el interés de  múltiples campos de la ciencia y que dan paso a estudios de complejidad emergente o sistemas de auto-organización


El juego surge en una red ortogonal infinita de celdas cuadradas (recomiendo ampliamente visitar la referencia de Wikipedia que aquí refiero), cada una de las celdas está en uno de dos estados posibles, vivo o muerto.

Cada célula interactúa con sus 8 vecinos, que son las células horizontales o verticales, diagonales o adyacentes, con el paso de tiempo es posible observas las siguientes transiciones que son las reglas del juego:





























El patrón inicial se considera la semilla del sistema. La primera generación se crea mediante la aplicación de las reglas anteriores de forma simultanea a todas las células de las semillas que incluye que nacimientos y muertes pueden ocurrir al mismo tiempo y en forma discreta se le llama a esto un  tick, lo cual implica que cada generación es una función pura de la precedente y el juego continua hasta que la última célula muere.

A partir de estas simples reglas, Vida se ha convertido en uno de los ejemplos de lo que se conoce como complejidad emergente o sistemas de auto-organización
 
Designed by Paul Rendell 02/April/00, disponible en http://rendell-attic.org/gol/tm.htm
Ahora bien, permítanme explicar porque todo esto me hizo brincar de mi asiento y subir corriendo las escaleras para buscar al respecto en Google:

Estas simples reglas permiten la comprensión de fenómenos tan complejos como el acomodo de los pétalos de una rosa, o los patrones sobre la piel de una cebra, y es que en la vida, la ciencia intenta explicar patrones complejos, siempre aplicando la idea de que simple es mejor, recuerdo claramente al profesor  Colm Donaldson diciendo a gritos: lo simple es más bello en ciencia, !hazlo sencillo!.

Es así que patrones simples de interacción comienzan un proceso complejo de interacción que en el caso de Vida y a diferencia de otros juegos, parte de las propias normas para lograr patrones,  mientras que en los juegos convencionales, los programadores crean múltiples situaciones de juego que deben ser atendidas para avanzar.
 
Vida ha servido incluso para analizar patrones de conducta probando diferentes modelos y observando su interacción. Por ejemplo el llamado R-Pentomino fue el primer patrón observado por Conway, que es muy estable y por ende fácil de predecir, aunque para ello se requieren 1 103 pasos.

Es por ello que algunos de los programas diseñados para Vida al principio se limitaban a describir el destino de un patrón pequeño y específico, sin embargo con el desarrollo de las computadoras, actualmente es posible ejecutar patrones mucho más sistemáticos e inimaginables.

Una de las preguntas de Conway fue determinar si el patrón inicial  o cualquier otro sistema de Vida podía crecer indefinidamente, por lo que ofreció un premio de 50 dólares a cualquiera que pudiera responder a estar pregunta. En 1970 un grupo del MIT dirigido por RW Gosper ganó el premio encontrando el patrón conocido como Glider Gun  (Arma planeador) que emite un nuevo agente cada 30 generaciones indefinidamente, por lo que el patrón crece por siempre.

Conforme se encontraron más y más patrones, se definieron otros aspectos del juego, por ejemplo la velocidad de la luz concepto que se define como la velocidad máxima sostenible por cualquier objeto en movimiento, o  la tasa de propagación dada en un paso ya sea horizontal, diagonal o verticalmente por generación. En este sentido para ambos procesos es la tasa máxima en la cual la información puede viajar y por ende determina la velocidad del patrón.

A partir de ello, los matemáticos han jugado y creado diferentes teoremas que van observando con los patrones desarrollados


Esto es parte de un conjunto de ideas que se integran en la teorías del juego, entre las que se encuentran la denominada del equilibrio de Nash, la cual  es un concepto de la solución de un juego y toma de decisiones, que  analiza las estrategias empleadas por los jugadores a partir del beneficio que es posible obtener al cambiar sus estrategias  lo cual crea un principio de estabilidad en el intercambio de solución durante el juego y que se conoce como la teoría del equilibrio de Nash.

Por supuesto, uno de los campos que más desarrollo se han permitido es el conocido como Vida  artificial que se define como una vida hecha por una mente humana y no por la naturaleza y se relaciona también con el  estudio de organismos no orgánicos, más allá de las creaciones de la naturaleza, que poseen propiedades esenciales que permiten comprenderla dentro de un ambiente artificial creado específicamente para su desarrollo dentro de una máquina programable (generalmente se puede pensar en una computadora) por lo que la Vida Artifical (ALife en inglés) permite comprender tres propiedades de los seres vivientes que son la reproducción, las propiedades emergentes y la evolución.

¿Puede todo esto explicarnos el cómo los alumnos serian capaces de cambiar patrones a partir de reglas simples de acción?, bueno, parece que muchos han intentado aplicar estos principios, personalmente creo que el programa de Neuro-modulación Ambiental Asistida al partir de micro tareas capaces de crear patrones de conducta especifica, puede ser una ejemplo aplicado, pero sin duda hace falta mucha lectura para hacer simple la complejidad.

Referencias:

Ashwani, K.  (2013) Cellular automation: A discrete approach for modeling and simulation of artifical life systems. International Journal of Scientific and Research Publications.  3 (10) Disponible en red: http://www.ijsrp.org/research-paper-1013/ijsrp-p2213.pdf

Gardner, M (1970) Mathemathical Games: The fantastic combinations of John Conway’s new solitarie game “life”. Disponible en red: http://web.archive.org/web/20090603015231/http://ddi.cs.uni-potsdam.de/HyFISCH/Produzieren/lis_projekt/proj_gamelife/ConwayScientificAmerican.htm

Gymerek, M. (2010) Conway’s game of life. Disponible en red: http://web.mit.edu/sp.268/www/2010/lifeSlides.pdf

Wikipedia. Conways’s Game of Life. Disponible en red: http://en.wikipedia.org/wiki/Conway%27s_Game_of_Life

Si desean ver algunos patrones generados por Vida, este vínculo vale la pena: http://www.frank-buss.de/automaton/golautomaton.html