La escritura como herramienta cognitiva

Es increíble cuanto ha cambiado la tecnología aplicada a la escritura en 150 años, desde la escritura delineada con una pluma de ganso remojada en tinta, la cual permitía que las ideas fluyeran sobre el papel, hasta el punto en que ahora tecleamos ideas sobre una pantalla.

La tecnología de la escritura no ha cambiado demasiado si reflexionamos un segundo, durante muchos siglos las plumas fueron usadas, a veces de ganso o bien de otra ave que permitiera usar el cabo a modo de deposito para la tinta y no fue sino hasta el siglo XIX que se inventó la pluma fuente, la cual sufrió algunos cambios hasta que hizo su aparición la pluma de punto rodante en 1888.

No fue sino hasta el siglo XX que los cambios en los medios de la escritura fueron dramáticos. La mayoría de nosotros aprendimos a controlar el uso del lápiz o la pluma y cuando teníamos suficientes cosas anotar, cambiamos para comenzar nuestros intentos con una máquina de escribir, presionando teclas y malgastando papel por cada error que cometíamos. No pasaron muchos años antes de que hicieran su debut las computadoras con sus teclados unidos a pantallas. Parecía que escribir sería más sencillo, pues sin duda teclear sobre una pantalla y escribir a mano implica habilidades distintas.

Teclear sobre la pantalla, que son las ventajas que brindan los teléfonos inteligentes o las tabletas sin dudo benefició a algunos, por ejemplo, es muy obvio cuando una persona zurda escribe a mano, pues requiere dar a su cuerpo una posición particular, que si no logra, se refleja en una escritura difusa. Con los teclados o las pantallas no importa la posición, pues están diseñados para ser usados con ambas manos o incluso, solo es necesario un dedo.

Además, por si fuera necesario apreciar aun más los equipos modernos de escritura, son divertidamente atractivos para los niños, parece que tienen un pegamento especial diseñado especialmente para las manitas infantiles, quizá sea la razón por la cual los padres los adquieren  para que los pequeños puedan usarlos con mayor libertad. En un estudio llevado a cabo en los Estados Unidos los padres reportaron que tener niños es una justificación extra para comprar aparatos electrónicos.

En el artículo titulado The writing on screen además de compartir una breve historia sobre el desarrollo de la escritura, recuerda el valor de la misma como característica personal, ya que hay mucho que se puede decir por la forma en que se delinea cada idea, a través de nuestra inspiración personal al usar las palabras.

En este punto particular, es importante resaltar que mientras la escritura a mano requiere de movimientos específicos para delinear cada palabra, lo cual implica el reconocimiento motor y visual de cada letra, esto no es necesario de forma tan sofisticada con los teclados, aun así, debe diferenciarse cada letra y los espacios de escritura.  Es cierto que teclear solo requiere del reconocimiento de las teclas y no es necesario para algunos con gran pericia poner atención al teclado, aunque sabemos que produce los conocidos errores de dedo. 

Sin embargo,  escribir es mucho más, es un proceso altamente especializado, con necesidades básicas como tener una idea que compartir, pensamiento conceptual, transferencia de conocimientos, juicio, análisis crítico, a veces inducción, deducción, atención a los detalles, resolución de problemas, y empatía, solo por mencionar algunas habilidades necesarias.

No es posible negar que los equipos electrónicos son grandes apoyos ya que las herramientas de corrección de ortográfica (siempre y cuando las palabras estén incluidas en el diccionario), a veces ayudan incluso con la sintaxis, por lo que brindan a la escritura una nueva perspectiva; además los teclados permiten una velocidad de escritura difícilmente comparable con la escritura a mano (excepto en el caso de los médicos, cuya escritura es incomprensible), y también permite el uso de ambas manos o de solo un dedo, a diferencia de la escritura manual.

Pero sin importar si escribimos con un teclado, una pluma o un lápiz, la habilidad más importante será tener una idea clara para compartir, porque escribir es mucho más que solo unir letras. Sé que la mayoría de nosotros comenzamos nuestra escritura copiando letras en una página, pero escribir es una herramienta cultural profunda, con la cual requiere del desarrollo de ideas, las cuales debes ser escitas correctamente, tomando en cuenta a un lector imaginario. Escribir es tratar de captar la atención de una persona por un momento, y al final nuestras ideas deben dejarle algo que pensar.

Escribir de hecho puede ser una cuchillo en la yugular o un premio, las personas nos juzgan por los detalles de nuestra escritura, estrictamente hablando, el modelado de las letras sobre una superficie reflejan el carácter de una persona y pensando en el aprendizaje depende de la forma en que el cerebro procesa la información, las palabras pueden ser la puerta a nuestro mundo interior.

Ahora más que nunca, los autores necesitan tener mucho cuidado en como comparten su conocimiento, especialmente con las publicaciones en línea, ya que las palabras pueden tener diferentes significados en diversos contextos o culturas y esto determina el impacto de una frase.

No puedo evitar decir que la tecnología ha cambiado la forma en que decimos las cosas. Cuando era estudiante, nuestro maestro favorito era quien nos permitía escribir unas cuantas páginas, y era aún más apreciado si agregaba a su solicitud: lo que importa son las ideas y no el número de palabras.

Ahora odiamos twitter por las restricciones que tiene, ¿cómo es posible explicarle a alguien la teoría de los colores múltiples en blanco y negro si solo se tienen 140 caracteres?

El panorama no cambia con Facebook, ¿cómo es posible escribir una idea simple cuando hay 3 mil personas diciendo cosas al mismo tiempo?, lo que decimos es empujado al fondo o al principio si por alguna razón nuestro comentario abre la puerta a más de un significado y comienza un debate.

¿Cómo pueden nuestras palabras tocar a los lectores? O aún mejor: ¿cómo podemos desarrollar el gozo por escribir y compartir nuestras ideas con otros?. Tengo dos ideas en este aspecto:

1     1)   Escribir es una herramienta cultural, más allá de la herramienta que usemos, es mucho más que solo juntar palabras

                 2) Como herramienta, debe volverse una necesidad, no una obligación.

Escribir debe ser usada como herramienta de comunicación, desde tareas simples hasta hacerlas más complejas, como en la lista del super, un mensaje de texto, la carta a Santa Claus, una historia corta. ¿Han intentado decir una historia con 5 palabras?; los niños deben aprender a leer, a menos que quiera leer las quejas de los maestros y, sin deseo de hacer enojar a nadie, pero los niños no lo van a hacer por si mismos si no les invitamos a hacerlo, si la escritura no es vista como una necesidad cultural, será vista como una tortura escolar.

Dejemos de señalar que la gente no sabe escribir, demos estrategias para hacerlos escribir, y cada paso cuenta, desde mensajes de texto, twitter, Facebook, ese es el comienzo de un libro, dejemos de decir: Tú no sabes, mejor digamos: ¡esa frase es impresionante!.

La escritura manual y los teclados con complementarios, siguiendo la regla que de más es mejor, así que no hay razón para eliminar habilidades, ¡combinémoslas!. Los niños se sienten más atraídos por las pantallas que por los lápices, es por eso que todos los días hay nuevas aplicaciones que emulan la escritura manual sobre la pantalla, y nunca se sabe, algunos pueden encontrar que un lápiz es interesante, al final la herramienta que se emplee es solo apoyo.

En lugar de decir que alguien tiene pésima ortografía o que su escritura es incomprensible, añadiendo que esa persona no es inteligente, usemos un minuto para apreciar una frase lógica y hacer divertido el proceso, abrir otros canales sensoriales, por ejemplo, hay personas a las que les gusta el olor de la tinta. Algunas plumas son más atractivas que otras. Personalmente he tecleado tanto que usar una pluma me causa dolor, pero lo más importante es encontrar la forma de abrir un camino de oportunidades y descubrir una buena razón para compartir ideas, sin olvidar, que hay muchas otras formas elocuentes de expresión, y  la que cada uno decida, escritura manual, teclear o tocar, son solo un medio, la meta no es delinear letras, sino compartir ideas.

Quiero agradecer al increible artista español  Antonio Alonso Lopera, pues uno de sus dibujos ilustra este artículo. Él nos brinda un gran ejemplo de creatividad pues sus dibujos están hechos con una pluma Bic de punto fino, y es que a veces las palabras vienen en forma de imagenes. Pueden disfrutar de su arte en su página de  Facebook Antonio A L Arte o bien visitar su blog: http://arteaal.blogspot.com/
 

Alma Dzib Goodin

Si deseas conocer un poco más sobre mi trabajo puedes visitar: http://www.almadzib.com, en la parte superior derecha está la opción para leer la información en español.

Referencias:

Barragan, MA. (2012) Thinking in the internet age. Aeromexico Clase Premier. 3 (35) 78-80.

Bells, M. (W/D) A brief history of writing instruments. Disponible en: http://inventors.about.com/library/weekly/aa100197.htm

Casanova  Cardiel, H. (2012) México, con mayor número de analfabetas que hace poco más de 10 años. Boletin UNAM-DGCS-550. Disponible en: http://www.dgcs.unam.mx/boletin/bdboletin/2012_550.html

Dzib Goodin, A. (2011) La lectura y la escritura: mucho más que solo juntar letras. Disponible en: http://neurocognicionyaprendizaje.blogspot.com/2011/11/la-lectura-y-la-escritura-mucho-mas-que.html

Dzib Goodin, A. (2011) Las dificultades en el proceso de la lectura y la escritura. Disponible en: http://neurocognicionyaprendizaje.blogspot.com/2011/12/las-dificultades-en-el-proceso-de-la.html

Historic Connection (W/D) The history and development of writing. Disponible en: http://historicconnections.webs.com/historyofwriting.htm

Martina, E. (2012) The writing on the screen. Disponible en: http://ivichiesays.WordPress.com/2012/02/11/the-writing-on-the-screen/

Moses, L. (2012) Data points: wired child preescolers have more exposure to electronics than ever. Disponible en: http://www.adweek.com/news/technology/data-points-wired-child-143732

NHS Choices. (2011) Does typing make learning harder? Disponible en: http://www.nhs.uk/News/2011/01January/pages/writing-versus-typing-for-learning.aspx

Aprendizaje y evolución

Cuando la idea de estudiar el  aprendizaje comenzó a crecer en mi cabeza supuse que sería fácil, la biblioteca tenía al menos 10 pasillos dedicados a distintas estrategias, explicaciones, modelos, teorías sobre cómo se debía enseñar. Educar, enseñar o problemas de aprendizaje  eran como sinónimos de aprender.

Después de leer todos los libros, las revistas fueron una buena fuente de inspiración, pero solo creaban más notas en cuadernos que se terminaban rápidamente y finalmente decidí buscar en el cerebro, fue el paso lógico, pues  si es  ahí es donde se analiza, procesa y almacena el aprendizaje. 

Creí que encontraría respuestas en esa protuberancia que cargamos todos sobre los hombros, y parecía que no sería difícil, pues ¿cuánto puede caber en un espacio promedio  de 1130 cm³?.

Mi viaje fue de las estructuras con sus nombres en latín al connectome que es un mapa de las conexiones neuronales, y que busca describir la estructura cerebral, pues así como el genoma es más que una yuxtaposición de genes, el conjunto de conexiones neuronales es mucho más que la suma de sus componentes individuales (Biswal, Mennes, Zuo, Gohel, Kelly, Smith, Beckmann, Adelstein, Buckner, Colcombe et al, 2010).

Las conexiones 

Un gran experto en este tema, Sebastian Seung (2012) afirma que el connectome contiene millones de veces más conexiones que las letras del genoma, pero que cada quien va creando las conexiones específicas, por lo que cada uno es su connectome, el cual se forma basado en 4 principios: reponderación que significa cambios en la fortaleza de las sinapsis; reconexión que es la creación y eliminación de sinapsis; recableado que es la creación y eliminación de ramas neuronales y regeneración  que es la creación y eliminación de neuronas.

Si las neuronas lo fueran todo, parecía entonces que la comprensión del aprendizaje no debería llevar más de 10 años, pero como explica Dehaene (2011) el cerebro representa la respuesta de la evolución lenta de las especies gobernadas por el principio de la selección natural, misma que se ha perfeccionado a lo largo de los años permitiendo al cerebro optimizar la forma en que procesa el enorme flujo de información sensorial recibida para adaptar las reacciones del organismo a un ambiente competitivo y hostil.

Si la clave del aprendizaje radicara exclusivamente del cerebro, entonces era válida la idea de que el aprendizaje se adapta al medio y erróneamente llegué a proponer que el aprendizaje permitía esta adaptación, no puedo negar el error pues lo publiqué en diferentes artículos. Fue  que un biólogo me hizo recordar que otras especies se adaptan, incluyendo las proteínas como explique en otra entrada de este blog (Dzib Goodin, 2012). Los priones me quitaron el sueño por un rato.

Así que fue momento de buscar los mecanismos evolutivos. Finalmente somos la suma de los procesos de cambios y adaptaciones.

Años de cambio

Alguien muy amable me sugirió explorar el Efecto Baldwin, también conocida como evolución ontogénica que es una teoría del probable proceso evolutivo del aprendizaje, la cual fue  publicada por primera vez en 1896. La teoría propone un mecanismo para la capacidad de aprendizaje en general, pues los descendientes seleccionados de un grupo, pueden tener mayor capacidad de aprender nuevas habilidades en lugar de limitarse a las capacidades otorgadas por el código genético el cual es relativamente rígido.

Suena muy lógica la idea, pero la teoría ha resultado ser controversial a la luz de la síntesis evolutiva moderna y no ha sido sencillo probar la ocurrencia del fenómeno. Aunque personalmente voy a comenzar a documentar mis batallas de verano entre las malas hierbas, las babosas y caracoles para mantener sanos mis jardines. 

La principal limitación del efecto Baldwin, mencionan Hinton y Nowlan (1984)  es que sólo es eficaz en espacios que serían difíciles de buscar, especies muy específicas a las cuales sea posible seguir, sin un proceso adaptativo de restructuración del espacio. Pero para aquellos biólogos, que afirman que los espacios naturales están bien estructurados, el efecto Baldwin es un mecanismo importante en permite los procesos adaptativos dentro del organismo para mejorar en gran medida el espacio en que evoluciona una especie.

Esa teoría me llevó a buscar algo más, y ¡voila!, regresé a un viejo tema, ¿pueden creer que la evolución de los procesos cerebrales ha sido mejor explicada por los teóricos de la inteligencia artificial?

Bajo el supuesto de que el cerebro se puede adaptar y aprender de la experiencia pasada, pues la evolución específica no solo conductas heredadas sino que agrega metas heredadas que son usadas para guiar el aprendizaje bajo las órdenes de un código genético que tiene dos componentes en las especies. El primer componente es un grupo de valores iniciales para crear una red de acción que mapea la entrada sensorial para la conducta, la cual se presentan como un conjunto de conductas innatas que son heredadas de los padres (Stefano, Elman, y Parisi, 1994).

El ejemplo que me viene a la mente es un bebé recién nacido, que comienza a reconocer el ambiente, las primeras reacciones son sensoriales, como bien lo reconoció Piaget en el siglo pasado. Algunas de esas reacciones comienzan a distinguirse entre la especie, por ejemplo, los reflejos se van haciendo más sofisticados y algunos bebés dan signos de precocidad, mientras que otros siguen un patrón claro de desarrollo.

El segundo componente es una red de evaluación que centra la acción en la entrada sensorial  a un valor escalar que ayuda a moverse de una mala a una buena situación modificando su peso en la acción de la red durante el proceso y que los individuos mantienen como metas de aprendizaje (Stefano, y Parisi 1994). 

No hay placer más grande que observar a un bebé que se encuentra en un  dilema. Si logra controlar la motricidad y construye la red de mirar un objeto y tomarlo, ¿cómo reacciona cuando a pesar de realizar los mismos movimientos, el objeto no se desprende?. Su primera reacción es: ¡hey, ven a mi, te estoy tomando!. Otros lo intentaran más de 5 veces, mientras que algunos observaran el problema, y no falta el bebé que llorará, explicándole al juguete que mamá no tardará en enterarse de su rebeldía y que con mamá no se juega.

En este sentido se puede decir que la evolución de la redes neuronales contiene información no solo en términos genéticos, sino también una colección de conductas desarrolladas por los antecesores que puede ser comprendida como la cultura (Dehaene, 2012, Conrad, 2004).

 

Es entonces que  cultura tiene una papel primordial debido a que las adaptaciones en el entorno no siempre están determinadas por códigos cerrados y por ende no pueden llegar a ser más fuerte que los establecidos por la selección (incluidos los cambios en el entorno social). El mejor ejemplo de ello es el lenguaje, ya que anteriormente la especie no era dependiente del habla, hasta que  comienzan a evolucionar las capacidades lingüísticas, es así que los procesos de desarrollo que no habían participado con anterioridad en la lengua pueden ser objeto de selección debido a sus efectos en la adquisición del lenguaje, dando por resultado la modificación de mayores adaptaciones (Barret, 2012).

Sin embargo, la cultura no se absorbe en todo el cerebro, al menos así lo explica Stanislas Dehaene (2004) en su teoría del reciclado neuronal, cuando dice que las adquisiciones culturales pueden tener lugar en un área limitada de la superficie y acotada por la corteza cerebral. Como ejemplo de esto el autor analiza la lectura y la aritmética que tienen mayor reproductibilidad en la neo corteza.

Esta idea le ha quitado el sueño a más de uno, por ejemplo en un artículo publicado por Conrad (2004) se presenta una teoría sobre la conformación del sistema nervioso central basada en el procesamiento de la información a partir de la descripción de los sistemas biológicos moleculares. En ella explica que el Sistema Nervioso Central consta de varios tipos de regiones unitarias de las cuales hay muchas réplicas intercambiables.

 Cada región contiene neuronas cuyo encendido está determinado por las enzimas que reconocen los patrones de entrada  específicos de esa región determinados por los genes heredados o cultivados. Finalmente, el Sistema Nervioso Central tiene circuitos de selección que ponen  prueba y evaluación distintas regiones, determinando el control de la producción de genes sobre la base de dicha evaluación. 

Al mismo tiempo, existen  genes cuya producción es estimulada de manera difusa en las regiones en las que se producen para transformar otras regiones competentes del mismo tipo. En este sentido, la función de las moléculas es la misma en estas nuevas regiones porque la estructura del tejido y propiedades celulares son los mismos. 

Esto hace posible un proceso de ensayo y error para aprender a ser mediada por los mismos mecanismos que la evolución natural, excepto que es más eficiente debido a los circuitos de selección. Los sistemas que operan sobre la base anterior son capaces de realizar cualquier operación ejecutable como una computadora convencional, pero con ciertas restricciones importantes sobre la programación. Así, estos sistemas también son (estructuralmente) más simples que los dispositivos convencionales de procesamiento de la información y más susceptibles de aprendizaje y evolución (Conrad, 2004; Changeux y Dehaene, 2000).

Esto es claro ya que durante la evolución del cerebro, las propiedades de desarrollo de los tejidos del cerebro están sujetas a modificación evolutiva a partir de los efectos sobre los fenotipos del cerebro. Esto puede ser iniciado por los cambios en los sistemas de desarrollo (por ejemplo, a través de la mutación), los cambios en el entorno en el que se desarrollan (cultura, ambiente), o ambas cosas (Barret, 2012). 

Una idea de cómo ocurre esto es brindada por Fernando, Szathmáry, y Husbands (2012) quienes afirman que la evolución darwiniana puede suceder en el cerebro durante por ejemplo, el pensamiento complejo, o el desarrollo del lenguaje en los niños, aunque nada más allá del nivel de la sinapsis se somete a la evolución darwiniana en el cerebro. Los cual confirma la afirmación de Seung: somos nuestro connectome.

Evolutivamente, la ventaja de contar con algoritmos de replicación que tienen lugar por la selección natural no es observable a simple vista comparada con los modelos de aprendizaje instrumental (Fernando, y Szathmáry 2010). De hecho, la noción de la dinámica de réplica en el cerebro sigue siendo controvertido y la creación de redes neuronales es un proceso costos que depende del desarrollo tecnológico, ejemplo de ello es el Blue Brain Project.

Redes neuronales artificiales

Es así que los avances tecnológicos hacen posible la creación de redes neuronales que intenta simular la capacidad biológica para adaptarse y aprender de la experiencia pasada que tiene el cerebro. 

Sin embargo, aun para los expertos en redes neuronales, la tarea de explicar los mecanismos del aprendizaje no han sido sencillo, pues como explican Iriki y Taoka, (2012) la evolución cerebral tiene 3 componentes esenciales, uno desarrollado por la integración multisensorial (ver, oir, oler, sentir) y transformación de coordenadas para el control de los movimientos en el espacio habitado que es una función esencial del sistema nervioso (lo que se conoce como nicho ecológico).  Pero esta mejora neural no es un evento aislado, ya que permitió al cerebro pasar del  procesamiento al  resumen de información, mediante la aplicación y reutilización de los principios existentes del procesamiento de información espacial  que se adaptó para el sometimiento de las funciones mentales y que en última instancia condujo al desarrollo de la lengua con lo que fue posible comunicar localizaciones o espacios (que dio lugar a un nicho cognitivo).

 Esto también fue útil manipulación de la imagen del cuerpo en el espacio, lo cual se volvió indispensable para la manipulación de herramientas, que dio como resultado la  aceleración de los vínculos interactivos entre las bases neuronales, cognitivas cognitivo y dio paso al tercer nicho que es el de construcción.

Por si acaso sonó complejo aquí una explicación sencilla, para que un bebé pueda emitir palabras coordinadas, debe saber usar el órgano lingual, moverlo de manera coordinada, aprender a controlar el aire, cuando logra dominar la diferencia entre emitir un sonido y llegar a una palabra debe emprender la carrera por perfeccionar esa habilidad. 

Personalmente disfruto mucho de esos intentos, los bebés van de los sonidos simples como ma, pa, aba a las palabras: mamá, papá, agua. Una vez que han consolidado eso, comienzan a usar las herramientas y los padres se asustan cuando ven al niño con la Ipad o el celular en su poder, nada más divertido que verlo usar un lápiz. Cuando los padres se logran relajar, los niños envían su primer mensaje de texto, y luego leerán su primer libro. De ahí a describir el mundo.

Esto explica que un ambiente humano modificado ejerce presión sobre las generaciones venideras para adaptarse a él, tal vez mediante la adquisición de nuevos recursos que se han de adecuar a los diferentes órganos, con lo cual es posible explicar la plasticidad inducida epigenéticamente (este término se refiere al estudio de los factores no genéticos que intervienen en el desarrollo de un organismo), incluyendo el desarrollo de mecanismos de aprendizaje que participan en tales procesos. De esta manera, la información  genómica adicional puede ser transmitida entre generaciones a través de las interacciones mutuas entre los nichos ecológico, neuronal y los dominios cognitivos. Este escenario localizar el cerebro humano como parte de un ecosistema integral en evolución (Iriki y Taoka, 2012).

Es así que surge la neuroevolución como campo de estudio, la cual busca la creación de  Redes Neuronales Artificiales (RNA) a través de algoritmos evolutivos, y que  a veces ha centrado sus esfuerzos en las redes neuronales estáticas que no puede cambiar su función durante su vida, ya que son las más sencillas de replicar (Miikkulainen, Feasly, Hohnson, Karpov, Rajagopalan, Rawal y Tansey, 2012; Gauci and Stanely, 2010).

 Sin embargo, un grave problema con la evolución de los sistemas adaptativos es que aprender a aprender es muy engañoso, como  explican Risi, Hughes y O Stanley (2010), porque es más fácil un principio para mejorar la condición física sin evolucionar la capacidad de aprender, por que  no se basa en la adaptación heurística. Esto es aprender una tarea rígida sin mayor toma de decisiones, que es un modelo alejado de la realidad. 

En su estudio, los autores llegan a la conclusión de que la búsqueda de la novedad tiene el potencial de fomentar la aparición de la conducta adaptativa en recompensa basada en el aprendizaje de tareas, lo que abre una nueva dirección para la investigación en la evolución de las redes neuronales de plástico, lo cual hace más interesante y sencillo aprender las conductas adaptativas que habían sido difíciles de observar en los modelos humanos.

Pero cómo bien sabe Henry Markram, al cerebro le ha llevado billones de años evolucionar  y tiene muchas reglas, por lo que el reto de la neuroevolución es describirlas cuidadosamente empleando leyes matemáticas y si es posible lograr eso, el reto entonces será construir un modelo realista del cerebro (Kushner, 2012).

Cerebro y escuela

Aunque suene a necedad, el proceso de aprendizaje ha recorrido un largo camino, desarrollando sus reglas propias que la escuela como institución no debería ignorar, aunque lo hace. La consecuencia no son niños infelizmente educados, son adultos sin empleo que dan muestra de los errores educativos a nivel mundial. No hay sistema educativo perfecto, ni siquiera el cerebro tiene leyes establecidas, las modifica generación tras generación, intentando encontrar un equilibrio biológico.

Por supuesto, es posible esperar que un experto en programación diseñe una aplicación que se conecte por medio de una interfase y con solo un clic podamos aprender cualquier cosa, incluso aquellas para las que no somos físicamente aptos, como en la película de The Matrix, pero mientras eso pasa, valdría la pena poner al cerebro en las aulas y comprender sus mecanismos. 

No es mi idea que los maestros sepan neurociencia, no me malinterprete, pero al menos me gustaría que cuando se vea un niño con problemas de aprendizaje puedan verle como un problema de enseñanza por que el cerebro se ha adaptado y sobrevivido sobre la faz de la Tierra mucho más de lo que cualquier currículo lo ha hecho. 

Parte de esa evolución implica que como los estudios indican, el cerebro se modifica todo el tiempo y en este sentido, si un niño no es capaz de ejecutar una tarea hoy, lejos de etiquetarlo, debería pensarse que bajo las estrategias correctas, logrará hacerlo, con un ritmo, precisión y especificidad distinta a la de los demás, después de todo no hay nada más impresionante que ser únicos, diferentes y especiales.

El éxito del cerebro es tal que ha sido capaz de mirar al infinito y más allá, la luna no fue su límite, ahora mismo explora Marte, se ha esforzado al máximo, ha crecido, inventado, fantaseado y hecho posible lo que se pensaba imposible, todo en un espacio promedio  de 1130 cm^3., imagine ahora que serán capaces de hacer muchos con un fin común: una enseñanza efectiva.

Alma Dzib Goodin

Si te ha parecido interesante este escrito, te invito a conocer un poco más de mi trabajo en http://www.almadzib.com. Para la versión en español, de clic en la parte superior derecha.

Referencias

Ackley D., and Littman, M. (1991) Interactions between learning and evolution. In Artificial life II, SFI studies in the sciences of complexity. Vol X edited by CG Langton, C Taylor, JD Farmer & S, Rasmussen. Addison –Wesley. United States.

Baldwin, JA. A New Factor in Evolution. American Naturalist 30, (1896): 441-451, 536-553. Disponible en http://www.brocku.ca/MeadProject/Baldwin/Baldwin_1896_h.html


 Barret, HC. (2012) A hierarchical model of the evolution of brain specializations. Proceedings of the National Academy of Science of the United States of America. 19 (Supl 1). 10733- 10740.

Biswal BB, Mennes M, Zuo XN, Gohel S, Kelly C, Smith, SM, Beckmann, CF, Adelstein, JS, Buckner RL, Colcombe S, et al (2010) Toward discovery science of human brain function. Proceedings of the National Academy of Sciences 107 (10) 4734-4740.

Conrad, M. (2004) Evolutionary learning circuits. Journal of theoretical Biology. 46 (1) 167-188.

Dehaene, S. (2004) Evolution of human cortical circuits for Reading and arithmetic: the neuronal recycling hypothesis. In S. Dehaene, J. R. Duhamel, M. Hauser & G. Rizzolatti (Eds.), From monkey brain to human brain (2004). Cambridge, Massachusetts: MIT Press.

Dehaene, S. (2011) The number sense: How the mind creates mathematics. Oxford University Press. USA.

Dzib Goodin, A (2012) El aprendizaje de cómo se aprende. Disponible en: http://neurocognicionyaprendizaje.blogspot.com/2012/05/el-aprendizaje-de-como-se-aprende.html

Fernando, C., and Szathmáry, E. (2010) Natural selection in the brain. In B., Glatzeder, V. Goel,  and A. Muller (Eds) Towards a theory of thinking: building blocks for a conceptual framework.  Springer.  Germany.

Fernando, C., Szathmáry, F., and Husbands, P. (2012) Selectionist and evolutionary approaches to brain function. A critical appraisal. Frontiers in Computational Neuroscience. 6 (Art. 24). Disponible en http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3337445/pdf/fncom-06-00024.pdf.

Gauci, J., and  Stanley, K.O. (2010) Autonomous evolution of topographic regularities in artificial neural networks. Neural Computation 22(7)  1860-1898.

Hinton, GE., and Nowlan, SJ. (1987) How learning can guide evolution. Complex Systems. 1. 495-502.

Iriki, A., and Taoka, M. (2012) Triadic (ecological, neural, cognitive) niche construction: a scenario of human brain evolution extrapolating tool use and language from the control of reaching actions. Philosophical Transactions of the Royal Society Biological Science. 367. 10-23.

Krushner, D. (2011) The man who builds brains. The Brain, Discovery Magazine. Disponible en red: http://discovermagazine.com/2009/dec/05-discover-interview-the-man-who-builds-brains

Miikkulainen, R., Feasly, E., Hohnson, L. Karpov, I., Rajagopalan, P., Rawal, A., and Tansey, W. (2012) Multiagent learning through neuroevolution. Advances in Computational Intelligence. 7311. 24-46.

Nolfi, Stefano, and Domenico Parisi (1994). Good teaching inputs do not correspond to desired responses in ecological neural networks. Neural Processing Letters 1 no. 2 (11/94) pp. 1-4.

Nolfi, Stefano, Jeffrey L. Elman, and Domenico Parisi (1994). Learning and evolution in neural networks. Adaptive Behavior 2 (1994): 5-28.

Risi, S., Hughes, CE., y O Stanley, K. (2010) Evolving plastic neural networks with novelty search. Adaptative Behavior. 18 (6) 470-491.

Seung, HS. (2012) Connectome: How the Brain's Wiring Makes Us Who We Are. New York: Houghton Mifflin Harcout.

¿Deben los maestros saber neurociencia o ciencia?

Esta pregunta ronda constantemente en los blogs,  blogs científicos  y los mensajes tanto de educación como los especializados en neurociencia y ciencia. Personalmente reviso cada uno pues es el tema principal de mis escritos. Si creo que la neurociencia puede hacer mucho por la educación y mi argumento es que ya es tiempo de poner el cerebro en las aulas, y no me cansaré de decir que la educación en ciencia beneficia a cualquier país en todos los niveles, especialmente el económico. Puede usted interpretar mi frases como guste, no hay una receta.

Mi problema surge cuando se dice: los maestros DEBEN saber neurociencia, y a eso se suma una larga lista de deberes, como DEBEN saber física, matemáticas, Historia, química, biología, astronomía, para que la enseñen de manera correcta a los estudiantes. Prácticamente cualquier tema en la que alguien sea experto, los maestros deben dominarlo, para que las futuras generaciones tengan una educación científica.

Por supuesto a la enorme lista de temas que deben manejar los maestros  como expertos, se agregan  el limpiado de mocos, cómo separar  boxeadores, lectura de jeroglíficos, descifrado de claves, enseñar a leer y escribir, cómo responder a  preguntas tales cómo: ¿puedo ir al baño?, ¿puedo entregar la tarea mañana?, ¿cómo sabe usted que lo copié de Wikipedia? O ¿qué va a hacer para que mi hijo aprenda a escribir?.

Si los maestros fueran expertos en tantos campos, deberían cobrar su sueldo, más el sueldo de todos los expertos. Ser maestro, sería una buena profesión, y tendrían suficiente dinero para leer revistas especializadas y acudir a todas las reuniones, conferencia y mesas redondas organizadas por los que saben, en las cuales se cobra para compartir el conocimiento. Eso de compartir es un decir, por que el experto en ciencia, no habla con los simples mortales, solo cobra su sueldo por acudir un par de horas, pedir que compren su libro, lo lean y los sigan en las redes sociales. 

Si los maestros tienen dudas o quieren compartir algo, pues lo pueden hacer. No serán respondidas aquellas preguntas que no sean relevantes. La relevancia la decide el experto, no usted.

La pregunta surge entonces si los maestros deben saber de ciencia y que tanto pueden aplicar lo que saben, en una sociedad que no está interesada.

Vamos por partes en esta pregunta, que no es tan fácil como parece.

La relación de la ciencia con la sociedad

Una vez leí que no se puede enseñar lo que socialmente no se comparte, y que los maestros trabajan con lo que la sociedad les da para moldear. Si socialmente no se está alfabetizado científicamente, no es posible brindar la ciencia que los expertos, esos afortunados que han podido aprovechar su enorme pasión por un tema, muchas veces apoyados en casa, porque  que todo es más fácil si se cuenta con otros apoyos, además de los escolares.

Cuando se piensa en científicos, se piensa en mentes brillantes capaces de responder a todo y de comprender la complejidad del mundo, en parte es una imagen que ellos mismos han creado, sin embargo, la ciencia en números dista mucho de la sociedad.

Analicemos algunos datos. Entre 1996 a 2010 en Estados Unidos se publicaron 5,322590 artículos científicos  De los cuales los documentos citables son 4.972 679, ¿suena como muchos artículos? Bueno, si se compara con su población 313,967,000 habitantes quiere decir que no son tantos, y si se piensa en que no todos se leen por que además de complejos, a veces cada artículo cuesta entre 20 y 40 dólares, pues ya hablamos de distancias.

 Los países que siguen en la lista con más producción científica son China con 1,848,727 artículos publicados, pero con una población de 1,347,350,000. El Reino Unido sumó 1,633,434 artículos y su población es de  62,262, 000.

Si se compara con los países con menos artículos se destaca El Estado de la Ciudad del Vaticano con 4 artículos publicados en el mismo periodo, pero una población de 800 habitantes. La Isla de Santa Helena tiene 1 artículo publicado y una población de 4,255 habitantes. Por supuesto la proporción es abismal entre los países más dotados de apoyos científicos.  

¿Parece entonces que los Estados Unidos son un país científicamente alfabetizado?, no lo creo, pues uno de los temas que más ha dado dolor de cabeza es cómo hacer que la ciencia tenga mejores resultados.

En un estudio realizado por La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos en 2009, aplicado a estudiantes de 15 años de edad entre 65 países, Estados Unidos ocupó en lugar 23 en ciencia, y el 31 en matemáticas.

No es la idea de este artículo descubrir el hilo negro, pero creo que el problema está entre la distancia de la ciencia con la sociedad. Para argumentar, propongo hacer algunas comparaciones: a Carl Zimmer lo siguen 922 050 en Google plus, a  Hugh Jackman 2, 878,747, a Daniel Tosh, lo siguen 6.2 millones de personas en twitter.

Pero parece que a la gente si le interesa un poco la ciencia, siempre y cuando la pueda comprender, pues si se analizan los sitios científicos más populares se encuentra que las visitas que se hacen a los mismos se distribuyen como sigue:

1. How stuff works?, it’s good to know 12,000,000 !Claro, si nos explican como funcionan las cosas cotidianas, puedo disfrutar de ello, y quizá ¡comprenderlo!.

2. NOAA 10,000,000

3. Discovery Channel 9,400,000. ¿Qué maestro no ha oido: lo vi en el Discovery Channel?.

4. NASA 8,900,000

5. Science direct 4,500,000

6. Science Daily 2,400,000

7. Nature 1,800,000

8. Treehuger 1,700,000

9. PopSci.com 1,400,000

10. Science Blogs 1,250,000

11. PhysOrg 1,200,000

12. New Scientist 1,000,000

13. Live Science 950,000

14. Space 750,000

15. Red Orbit 600,000 

Habrá que considerar que estos sitios no se ven solo en los Estados Unidos, si se calcula que la población mundial es de 7 billones de personas y que muchos de los que somos asiduos a estas publicaciones seguimos más de una, las lecturas científicas se reducen a muy poco, comparado con los 27, 815 976 seguidores de Lady Gaga en twitter, ¿suena que la leen más personas?.

Pero, si se mira de nuevo la lista, es posible observar que el nivel de complejidad en que se abordan los temas científicos es inversamente  proporcional a la audiencia. Menos complejidad, más audiencia.

¿Por qué no se lee ni se entiende la ciencia?

En mi primera clase de ciencia, con un nivel tal que llegó a interesarme, me explicaron que  hay tres niveles de la ciencia, está la ciencia básica, donde están los de más alto nivel, a veces en laboratorios, con equipo costoso, muchas veces intentando dar respuestas a las cosas más complejas del universo. Entre ellos y los simples mortales, se encuentran quienes interpretan las cosas complejas y tienen la capacidad de explicar lo complejo con palabras sencillas. A veces ellos mismos fueron científicos, otras veces son apasionados, pero sin su habilidad para explicar con palabras lo que los científicos escriben en base a moléculas o cálculos matemáticos, no se comprendería mucho de los que hacen.

Finalmente está la ciencia aplicada, o quienes toman lo que el segundo nivel hace y lo ponen en acción. A veces son mercenarios y cobran cara la ciencia pero, de algo deben comer.

Muchos periodistas y blogueros científicos se encuentran en el segundo nivel, a veces se comunican directamente con los científicos, aunque siempre con miedo de que les respondan que están equivocados o que no entienden un comino (este fue un comentario de Carl Zimmer).

Tan es así,  que existen manuales para argumentar con los científicos como el escrito por Jacquelyn Gill, en donde explica que los científicos solo hablan entre ellos y solo aceptan evidencias de escritos que hayan sido revisados por pares, sus pares. Artículos que como se han demostrado en algunos casos, pueden o no ser correctos. Especialmente cuando la competencia entre ellos es tan fuerte y a veces desleal. En algunos países tiene sentido, cuando los programas para ciencia y academia depende de presupuestos limitados, y se ha de repartir entre tantas mentes brillantes unas pocas monedas.

Gill explica que si una idea fue escrita en un blog o en una revista que no tenga cierta credibilidad, simplemente es descalificada por los expertos. Además, si los simples mortales no son capaces de comprender su lenguaje, entonces es el fin de cualquier discusión.

A eso se suma, que como indican los números, la mayor cantidad de artículos científicos se escriben en inglés. Así que si no se es bilingüe pues, tampoco se puede leer mucho.

Pero también aprendí en mi clase a ser escéptico, se me dijo que era una cualidad peculiar en las mentes científicas, y que ayuda a buscar más allá de lo que las cosas parecen en su primera mirada. Ejemplos en la historia de la ciencia son muchos, pero el que me gusta es la disculpa que el periódico New York Times, tuvo que brindar a  Robert Goddard, a quien tacharon de loco al decir en voz alta que era posible construir cohetes tripulados, impulsados por combustible, capaces de llegar a la luna.

La comunidad lo ridiculizó, y tuvo que esperar 49 años, para que le dieran una disculpa, por que su idea, no solo era correcta, sino posible.

Otro pensamiento generalizado es que las mejores ideas se escriben en ciertas revistas o se hacen en ciertos laboratorios o academias. Cómo si pensar estuviera atado a un lugar, a veces me da la impresión que piensan solo de 8 am a 6pm y después de eso cualquier cosa es vana. Pero para escribir en esas revistas o estar en esos lugares un simple mortal ha de hacer méritos, y cuando lo más importante es comer, pues es muy fácil olvidarse de la ciencia.

Si aprendí bien, entonces cuando se lee algo ¿por qué solo es válida si está escrita por un nombre o en una revista conocida?, ¿acaso nadie más tiene derecho a pensar?, y ¿qué tal que el escritor de un blog es un profesor retirado?. Pero no pidan más a los expertos, hacer mayores preguntas, están ocupados haciendo ciencia.

¿Es posible tener una sociedad alfabetizada en ciencia?

La respuesta es compleja, por que se necesita que la sociedad esté interesada y como los números indican eso no ocurre. Pero cuando se pregunta ¿quién es el científico vivo más famoso, el primer nombre en la mente de todos es Stephen Hawking.

Él ha aparecido en diversos programas populares de televisión (quiero decir con millones de espectadores), por ejemplo su aparición en los Simpson, en el capitulo 22 de la décima temporada, solo en los Estados Unidos tuvo una audiencia de 6.8 millones de espectadores. Otros le conocen por su aparición en  South Park,  y últimamente en Big Bang Theory. Sé que de verlo y reconocer su nombre a comprender sus teorías hay mucha distancia, pero la gente lo reconoce, como si hablara de Michael Phelps, Derek Jeter o Madonna. Solo en Facebook  El Dr Hawking tiene 209, 210 suscriptores.

En una lista dada a conocer por un escritor se dice que hay otros cuatro científicos famosos vivos. Pueden o no estar de acuerdo con ella, yo tendría en mi lista personal a David Eagleman, por que me interesan sus ideas sobre el cerebro o a Francis Crick por que me apasiona su trabajo sobre la mente, y no podría faltar Stanilas Dehaene, por su trabajo con el aprendizaje, pero aquí les dejo los nombres de la lista original y una de sus conferencias en TED:

1.    James Watson TED http://www.ted.com/talks/james_watson_on_how_he_discovered_dna.html 382 204 han visto este Video

2.    Jane Goodall Ted  http://www.ted.com/talks/jane_goodall_at_tedglobal_07.html  tiene 204,047  visitas

3.    Richard Dawkins http://www.ted.com/talks/richard_dawkins_on_our_queer_universe.html

Este video ha sido visto 743,076 veces

4.    James Hansen http://www.ted.com/talks/james_hansen_why_i_must_speak_out_about_climate_change.html Este video ha sido visto 491,350 veces

Si queremos una sociedad alfabetizada en ciencia, habrá que pedirle a los científicos que respondan las preguntas necias de sus seguidores, que estén cerca de los políticos, de los periodistas, que comenten en foros de gente común y corriente, que se quiten el traje de arrogantes y que recuerden que un día fueron gente normal y que hasta comieron palomitas mientras hacían la tarea y miraban un programa de ciencia en la televisión. Mucho antes de Tivo.

Hablando de políticos, hace un año, durante la crisis económica en los Estados Unidos, veía como las reuniones políticas se alargaban sin que hubiera una solución al dilema. No resistí y le pregunté a mi esposo y a mi suegro, si hay tantos premios Nobel de economía en este país, ¿Por qué no uno de ellos resuelve la situación?. No me pudieron responder.

Es por todos las notas sobre lo que los maestros y los políticos deben saber sobre ciencia que decidí escribir esta nota, en respuesta a todos y desde mi muy humilde punto de vista. ¿Lo que los políticos deben saber de ciencia?, que hace la vida social más sencilla y económicamente aporta mucho a corto, mediano y largo plazo.

¿Qué deben saber los científicos de los maestros, de los políticos, de las personas comunes?, más allá de que somos objetos de estudio constante, debe comenzar el dialogo, o la distancia se hará cada vez más grande.

De entrada, deben comprender que los políticos no saben nada de ciencia, pero ellos autorizan presupuestos destinados a la misma. ¿Vale la pena hablar con ellos y explicarles un poco de las ventajas de la ciencia?

Intentos para divulgar la ciencia entre los más jóvenes se están llevando a cabo, por ejemplo la idea de Google Science Fair, que reúne a científicos jóvenes de todo el mundo y la propuesta de Scientific American de reunir a 1000 científicos en 1000 días, que Increíblemente, solo ha logrado reunir a 1552 científicos, suena a muy poco si se considera que la Academia Nacional de Ciencia en los Estados Unidos fue fundada en 1863 y actualmente cuenta con 2,200 miembros y 400 asociados extranjeros; la Academia Nacional de Ingeniería cuenta con 2,200 miembros más 200 asociados extranjeros y el Instituto de Medicina cuenta con 1, 700 miembros y 100 asociados extranjeros, y esto es solo la crema y nata de la ciencia en los Estados Unidos.

Pero regreso a la pregunta original:

¿Deben los maestros saber de neurociencia?

Siempre he dicho que entre el deber y el desear hay una gran distancia. Los maestros deberán conocer de neurociencia tanto como ellos deseen, y aplicarla tanto como los programas educativos oficiales se los permitan. Porque siempre estamos dispuestos a decirles como se enseña mejor, pero no conocemos lo que sus programas indican. El conocimiento se ha de adquirir a una velocidad enorme, se han de atender asuntos burocráticos, atender a muchos niños en un aula, lidiar con padres de familia, autoridades educativas y sobrevivir al tráfico. ¿Quiénes somos nosotros para decirles como enseñar?.

Porque los científicos nos especializamos en la neurona X, pero no hemos sido capaces de explicar del todo cómo funciona el cerebro. Hay mucha información molecular, bioquímica, eléctrica, de neuroimágen, neuroanatómica, de redes neuronales, intentamos explicar procesos, pero hasta ahora, nadie alza la mano y dice: así funciona y así se aprende. Eso es lo fascinante de la ciencia, entre más se estudia algo, más preguntar surgen.

Pero los maestros si saben algo y bien claro. Los niños aprenden cuando quieren, cómo quieren y lo que quieren, y no como los planes y programas indican, ni como el gobierno y los organismos internacionales indican, ni como los neurocientíficos escriben en sus revistas costosas.

Si los científicos deseamos ser escuchados, tendremos que aprender a escuchar y a leer lo que dice y piensa la gente común, estar en contacto con los periodistas sin hacerlos sentir que no saben, por que es cierto, no saben lo que el experto sabe, ¡pero lo está intentando!.

Creo que si la ciencia toca la puerta de los hogares, y las oficinas de los políticos, habrá menos enfermedades, menos resistencia a tratamientos, mayor aceptación de ideas que logren el progreso de todos, solución de problemas, si lo sé, soy idealista.

Alma Dzib Goodin

Si te ha gustado esta entrada, ¡compártela!

Puedes conocer más de mi trabajo en http://www.almadzib.com

Referencias:

Berezow AB (2012) Why psychology isn’t a science. Disponible en: http://www.latimes.com/news/opinion/opinion-la/la-ol-blowback-pscyhology-science-20120713,0,1641705.story

Berger, E. (2009)  The top five most famous living scientist.Disponible en:
http://blog.chron.com/sciguy/2009/10/the-top-five-most-famous-living-scientists/

Carey, J. (2012) The neuroscience of teaching and learning: David Eagleman. Disponible en: http://indianajen.com/2012/02/03/the-neuroscience-of-teaching-and-learning-david-eagleman/

Carey, B. (2011) Fraud case seen as a red flag for psychology research. Disponible en: http://www.nytimes.com/2011/11/03/health/research/noted-dutch-psychologist-stapel-accused-of-research-fraud.html%20%20%20

Cassadewall, A. Fang, FC. (2012) Winners Takes all. Scientific American. 307 (2) 13

Dzib Goodin, A. (2011) Cuando la ciencia sale de los centro científicos y se vuelve popular. Disponible en :http://neurocognicionyaprendizaje.blogspot.com/2011/08/cuando-la-ciencia-sale-de-los-centros.html

e Biz/MBA (2012) The top 15 most popular science website: July 2012. Disponible en: :http://www.ebizmba.com/articles/science-websites

Ferguson, CJ. Can we trust psychological research?. Time Ideas. Disponible en: http://ideas.time.com/2012/07/17/can-we-trust-psychological-research

Fields, D. (2011) Can politicians be trusted with science? Scientific American, guest blog. Disponible en: http://blogs.scientificamerican.com/guest-blog/2011/08/31/can-politicians-be-trusted-with-science

Gill, J. (2012) How to argue with a scientist: A guide. Disponible en:

http://karenmahon.com/2012/07/24/405/ 

Google Science Fair (2012) Disponible en: http://www.google.com/intl/en/events/sciencefair/index.html

Kluger, J. (2011) Why Scienctist are smarter than politicians. Time Science. Disponible en: http://www.time.com/time/health/article/0,8599,2095264,00.html

Moreno, JD. (2012) Should teachers learn neuroscience? Disponible en: http://www.psychologytoday.com/blog/mind-wars/201206/should-teachers-learn-neuroscience%20%20%20

Omarklin. (2012) La legendaria disculpa del NY Times (49 años) después de burlarse de un científico. Disponible en: http://culturaesceptica.com/2012/07/14/la-legendaria-disculpa-del-ny-times-49-anos-despues-de-burlarse-de-un-cientifico

Primack, P.  (2012) Science Denied. Disponible ent:http://www.tufts.edu/alumni/magazine/summer2012/features/science-denied.html

SCImago (2007) SJR — SCImago Journal & Country Rank. Retrieved July 24, 2012. Disponible ent: http://www.scimagojr.com/

Science Agenda by Editors (2012) Can the U.S get an A in science?. Scientific American. 307 (2) 12.

Scientific American 1000 scientist in 1000 days. Disponible en: http://www.scientificamerican.com/1000scientists/

Tokuhama-Espinosa, T. (2011) What mind, brain and education (MBE) can do for teaching?. New Horizon for learning. Johns Hopkins University School Education. Disponible en: http://education.jhu.edu/PD/newhorizons/Journals/Winter2011/Tokuhama2