Joe Kirby se pregunta en este artículo cuán sólida es la teoría de la carga cognitiva, habida cuenta de la importancia que desde la Educación Guiada en la Investigación se le da. Para ello, la pone a prueba para ver si resiste el embate. Bienvenidos a la 8ª píldora del Curso Acelerado de Ciencia Cognitiva disponible en su idioma original en https://pragmaticreform.wordpress.com/ .
Todo tipo de cosas nos parecen importantes en el aprendizaje , dada la seguridad física, fisiológica y emocional básica: motivación extrínseca e intrínseca, expectativas, mentalidad, conocimiento previo, interés intrínseco en el tema, relevancia percibida, desafío, curiosidad, atención, enfoque, esfuerzo. , comparación de ejemplos, práctica, retroalimentación, memoria, revisión, resumen, elección, autodisciplina, responsabilidad, propiedad, apoyo de los padres, modelos a seguir, la conexión emocional con el maestro y la organización del material, trabajo duro... la lista podría continuar incesantemente. Comprender lo que más importa en el aprendizaje es crucial si queremos enfocar nuestra enseñanza.
¿La ciencia cognitiva es buena o mala ciencia?
La ciencia cognitiva es un campo interdisciplinario de investigadores académicos de la psicología, la neurociencia, la lingüística, la filosofía, la informática y la antropología que buscan comprender la mente y aplicar los hallazgos a la educación. Entonces, ¿ la ciencia cognitiva es tan pseudociencia como la gimnasia cerebral, o practica lo que predica? En esta publicación se quiere reducir la ciencia cognitiva a su esencia y aplicarle dos pruebas de fuego:
una _ ¿Hasta qué punto la investigación científica es sólida, revisada por pares y satisfactoria cuando se vuelve a leer?
dos _ ¿Hasta qué punto la evidencia científica tiene aplicaciones prácticas en el aula que premian la reutilización?
Prueba de fuego uno: ¿Qué tan sólida es la investigación?
Décadas de investigación científica (desde 1968) han explorado lo que es vital para el aprendizaje. En pocas palabras, aquí hay tres principios básicos y su fundamento intuitivo y empírico.
1. Se debe minimizar la carga de la memoria de trabajo.
2. Debe maximizarse la retención de la memoria a largo plazo.
3. El esquema de conocimiento debe acumularse y automatizarse.
1. Carga de memoria de trabajo
En pocas palabras, la memoria de trabajo se usa para pensar y, como es como un pequeño cuello de botella, se sobrecarga fácilmente. Si la memoria de trabajo está sobrecargada, hace que las cosas nuevas sean mucho más difíciles de aprender y recordar.
Intuitivamente, sabemos que esto es cierto por aprender a conducir y aprender a enseñar. A la hora de empezar a conducir, hay demasiado que tener en cuenta: pedales, marchas, intermitentes, espejos, dirección e instrucciones que nos abruman. De manera similar, cuando comienza a enseñar en su primera escuela, su memoria de trabajo se siente atascada: nuevos sistemas, políticas, reglas, más de 200 nombres, ubicaciones y sanciones sobrecargan su cerebro. Del mismo modo, los alumnos más pequeños se sienten abrumados por tantos nuevos compañeros de clase, maestros, materias, conceptos, estudiantes mayores, reglas, ubicaciones e interacciones en el patio de recreo, y se derraman muchas lágrimas.
Empíricamente, el último medio siglo de investigación internacional ha proporcionado evidencia abrumadora e inequívoca sobre este tema, con Atkinson y Shiffrin (1968) como la primera exploración de la memoria de trabajo y de largo plazo. Las metasíntesis de Sweller (1998), Kirschner et al (2006) y Willingham (2009) son concluyentes.
2. Retención de la memoria a largo plazo
La idea aquí es que la memoria a largo plazo es un gran almacén que nos ayuda a superar las limitaciones de cuello de botella en nuestra memoria de trabajo. De modo que aprender es en realidad recordar de manera disfrazada: 'si nada ha cambiado en la memoria a largo plazo, nada se ha aprendido'. (Kirschner et al 2006, p77).
Intuitivamente, sabemos que esto es cierto al aprender a leer. Antes de que pudiéramos leer, las letras en la página significaban muy poco. No teníamos las reservas en nuestra memoria a largo plazo para decodificar los símbolos y luchamos con lo que ahora es automático. Trate de memorizar los diez símbolos '%^&$£@&*!@' en comparación con 'los chicos corrieron' como ejemplo de la poderosa fragmentación de su memoria a largo plazo. O pruebe 7 × 8 en lugar de 18 × 7: uno se almacena y retiene automáticamente, el otro requiere capacidad de memoria de trabajo para sumar 10 × 7 + 8 × 7 a 126. De manera similar, todos nosotros en el pasado hemos empollado para exámenes que si hiciéramos ahora, probablemente suspenderíamos. Eso es porque nuestras memorias a largo plazo requieren uso para la retención. Cuanto más trabajo se hace para recuperar la memoria, más fuerte se vuelve.
Empíricamente, la importancia crítica de la memoria a largo plazo se ha establecido más allá de toda duda razonable:
'Nuestra comprensión del papel de la memoria a largo plazo en la cognición humana ha cambiado drásticamente en las últimas décadas. Ya no se ve como un depósito pasivo de fragmentos de información discretos y aislados que nos permiten repetir lo que hemos aprendido. Tampoco se ve solo como un componente de la arquitectura cognitiva humana que tiene una influencia meramente periférica en procesos cognitivos complejos como el pensamiento y la resolución de problemas. Más bien, la memoria a largo plazo ahora se considera la estructura central y dominante de la cognición humana. Todo lo que vemos, oímos y pensamos depende en gran medida de nuestra memoria a largo plazo y está influido por ella”. (Kirschner et al 2006, p76)
3. Esquema de conocimiento
Cuanto más conocimiento tenga, y cuanto más automáticamente pueda acceder a él, más fácil le resultará recordar nuevos conocimientos y más rápido se desarrollarán sus habilidades.
Intuitivamente, muchos profesores saben esto al impartir clases de habilidades mixtas: aquellos alumnos que saben más al principio, aprenden más rápido. También lo sabe al leer un artículo en The Economist sobre la educación en comparación con las finanzas: su conocimiento existente lo ayuda a comprender de qué se trata. Sería más fácil para nosotros debatir de memoria sobre el sistema educativo que sobre el sistema de cazatalentos en Borneo, porque sabemos mucho más sobre uno que sobre el otro.
Empíricamente, en estudios desde 1988 se ha construido una vasta base de investigación que muestra los poderosos y beneficiosos efectos del conocimiento sobre la memoria (Recht et al 1988; Alexander et al 1994; Cummings et al 1999; Van Overschelde 2001, Willingham 2007, 2009, etc).
Dado que el aprendizaje se ve inhibido por la sobrecarga de la memoria de trabajo, acelerado por la recuperación de la memoria a largo plazo y automatizado por la acumulación de conocimiento, el imperativo para los docentes dentro y entre las lecciones es claro: minimizar la sobrecarga, maximizar la recuperación y automatizar y acumular conocimiento. La investigación está rigurosamente revisada por pares y pasa mi prueba de fuego de relectura gratificante: cuanto más analizo la psicología cognitiva de cómo aprende la mente, más aprovecho en términos de cómo enseñar. Es como leer los códigos de trucos de la inteligencia.
Prueba de fuego dos: ¿Qué tan práctica es la evidencia?
Mi prueba de fuego aquí es simple: cuanto más lo aplique en el aula, más útil debería volverse. Además de las cinco prácticas básicas de instrucción, que incluyen ejemplos, preguntas, práctica, retroalimentación y conceptos erróneos, sobre los cuales he escrito aquí , hay tres herramientas de enseñanza específicas sugeridas por científicos cognitivos aplicables al trabajo de aprendizaje en todas las materias y grupos de edad (Sweller et al. 1998), (Kirschner et al 2006), (Dunlosky et al).
1. Ejemplos resueltos
2. Problemas de finalización
3. Hojas de trabajo del proceso
Algunos de los mejores maestros que conozco los usan sin las etiquetas. Si no los usa, pruébelas y compruebe usted mismo si pasan la prueba de fuego. Ciertamente, cuanto más las uso en las lecciones, más sacan provecho de ellas mis alumnos.
1. Ejemplos resueltos
El efecto del ejemplo resuelto, replicado varias veces (1985, 1987, 1992, 1993, 1994, 1996 y 1999), muestra que los alumnos que deben resolver problemas se desempeñan peor en los problemas de prueba posteriores que los alumnos que estudian los ejemplos resueltos equivalentes.
Estudiar y comparar muchos ejemplos resueltos reduce la sobrecarga cognitiva. La memoria de trabajo se libera por completo para el estudio del problema y los pasos de solución. En inglés y otras materias con una gran carga de escritura, esto significa hacer que los estudiantes comparen ejemplos resueltos de párrafos modelo, ya sea para criticar y mejorar, o para anotar y aspirar a lograrlo. Si no han visto un ejemplo de lo que buscan, ¿cómo pueden trabajar para lograrlo? Los mejores profesores escriben montones y montones de párrafos de ejemplo, introducciones, conclusiones y ensayos en matemáticas.
2. Problemas de finalización
Los problemas de finalización son ejemplos resueltos con soluciones parciales, donde los estudiantes completan el resto de la solución. Los marcos de escritura en inglés ayudan a prevenir la sobrecarga cognitiva y obligan a los estudiantes a hacer muchos puntos analíticos sólidos en párrafos concisos. Los mnemotécnicos de siglas como PEEL en inglés y SOHCAHTOA en matemáticas ayudan a los estudiantes a retener el proceso subyacente en la memoria a largo plazo.
3. Hojas de trabajo del proceso
Las hojas de trabajo del proceso guían a los estudiantes a través de una serie secuencial de pasos necesarios para resolver un problema complejo como completar el cuadrado en matemáticas o comparar poemas en inglés. Minimizan la sobrecarga mientras maximizan la recuperación.
Entonces, ¿qué puede decirnos la ciencia sobre cómo aprenden los alumnos? ¿Y cómo podemos enseñar para que los alumnos aprendan mejor? En general, la evidencia científica es concluyente de que los alumnos aprenden mejor con esfuerzo y trabajo duro: pensando, concentrándose, practicando, memorizando y recordando el contenido de la materia. Los profesores pueden acelerar el aprendizaje de los alumnos minimizando la sobrecarga cognitiva y luego especificando, secuenciando, probando y revisando el conocimiento de la materia hasta que se automatice en su memoria a largo plazo.
