enero 2016

─ Yo más bien aprendo de manera visual, necesito ver las cosas.

¿Han escuchado frases así (quizá reemplazando “visual” por “auditivo” o “kinestésico”)? Si es así, bienvenidos al fascinante mundo de los estilos de aprendizaje, y bienvenidos a una nueva entrega de nuestra serie de artículos “Haciendo Enemigos”.

La hipótesis de los estilos de aprendizaje se hizo popular en los 70’ en el ámbito de la educación, y aproximadamente se puede formular así: “las personas se diferencian en cuanto a qué tipo de modalidad de aprendizaje es más efectiva para ellas” (Pashler, Mcdaniel, Rohrer, & Bjork, 2009)

Dicho de otro modo, postula que cada persona tiene una forma distintiva de aprender, y si esa forma es correctamente evaluada y el docente se ajusta a ella, el aprendizaje será más fluido y eficaz para esa persona.  Por ejemplo, uno de los modelos más populares de estilos de aprendizaje (y que vamos a usar varias veces de ejemplo en este artículo, pero no es el único), sugiere que las personas se dividen según su estilo de aprendizaje en visuales, auditivas o kinestésicas, según el medio de aprendizaje: las personas visuales aprenden mejor con gráficos y diagramas, las auditivas aprenden mejor escuchando, y las kinestésicas aprenden mejor a través del movimiento y la experiencia.

“las personas se diferencian en cuanto a qué tipo de modalidad de aprendizaje es más efectiva para ellas”

La hipótesis de los estilos de aprendizaje tiene consecuencias que no son desdeñables, ya que involucraría una serie de cambios en nuestra forma de enseñar y aprender. Después de todo, si fuera cierta implicaría que un alumno que recibiera una enseñanza ajustada a su estilo de aprendizaje obtendría mejores resultados que alguien cuya enseñanza no fuera ajustada a su estilo de aprendizaje. Podríamos decir que la hipótesis de los estilos de aprendizaje comprende tres ideas:

• Las personas tienen distintos estilos de aprendizaje que se agrupan en categorías.
• Los estilos de aprendizaje pueden ser evaluados confiable y consistentemente.
• Recibir enseñanza en el estilo de aprendizaje propio lleva a mejores resultados (y a peores resultados cuando se aprende en un estilo ajeno).

¿Cuáles estilos de aprendizaje?

Hasta aquí la cosa pareciera completamente evidente ─ lo cual debería bastar para ponernos en guardia. Los problemas empiezan a aparecer cuando intentamos precisar qué y cuáles son los estilos de aprendizaje. Después de todo, el estilo de aprendizaje que usamos como ejemplo (visual/auditivo/kinestésico, o VAK), es sólo una de entre muchas clasificaciones posibles. ¿Cuántas clasificaciones? Demasiadas, según parece.

Coffield, Moseley, Hall, y Ecclestone (2004), contaron 71 modelos de estilos de aprendizaje, mientras que Mitchell (1994), sostiene que hay más de 100. Cada uno desarrollado por distintas personas, proponiendo categorías e instrumentos de evaluación (tests, generalmente), distintas. La mayoría de esos modelos establece “tipos” -es decir, clasifican a la personas en categorías separadas, no en dimensiones- y suelen establecer polaridades dicotómicas. Por ejemplo, esa lista de 71 modelos incluye (sin agotarse) grupos de estilos de aprendizaje tales como:

• Intuitivo/Analítico
• Télico/Paratélico
• Negativismo/Conformidad
• Visual/Verbal
• Holista/Analista
• Simultáneo/Sucesivo
• Abordaje Profundo/Abordaje Superficial
• Activo/Reflexivo
• Sensorial/Intuitivo
• Secuencial/Global
• Tolerante/Intolerante
• Competitivo/Colaborativo
• Participante/Evitativo
• Heurístico/Algorítimo
• Convergente/Divergente
• Sintetizador/Idealista/Pragmatista/Analista/Realista
• Teorista/Humanitario
• Organizador/Innovador
• Asimilador/Explorador
• Perceptivo/Receptivo
• Serialista/Holista
• Amplio/Estrecho,

Y un largo, largo etcétera (traduje aquí aproximadamente una cuarta parte del listado, pueden ver la lista completa en Coffield y colaboradores, 2004). Como se puede observar, no hay absolutamente ningún criterio respecto a qué se considera “estilo de aprendizaje”, ya que puede referirse tanto al tipo de material (verbal/visual, por ej.), como a ciertas características del estudiante (competitivo/colaborativo, por ej.).

no pudimos encontrar apoyo a la hipótesis de que los verbales deben recibir instrucciones verbales y que los visuales deben recibir instrucciones visuales

Una aclaración es necesaria en este punto: no estamos hablando de preferencias aquí, sino de estilos de aprendizaje; preferir una modalidad no es lo mismo que obtener mejores resultados cuando el aprendizaje se da en esa modalidad (así que si van a dejar un comentario en la línea de «yo aprendo más con la modalidad X», ya saben a qué atenerse)

Una regla que parece aplicar bien a este caso es la siguiente: con frecuencia el nivel de confusión conceptual está en relación inversamente proporcional con el nivel de la evidencia disponible (usen esta regla como guía al lidiar con literatura académica, me lo pueden agradecer luego).

En este caso, si fuéramos a evaluar el estilo de aprendizaje de los alumnos, la pregunta que podríamos hacer es: ¿con qué clasificación? Evaluar 71 modelos, cada uno involucrando varias categorías, es ciertamente excesivo: ¿evaluamos si el alumno es convergente/divergente/asimilador/acomodador, si es visual/auditivo/kinestésico o si es secuencial concreto/aleatorio abstracto/secuencial abstracto/aleatorio concreto? Y en caso de que eligiéramos una de las setenta clasificaciones disponibles, ¿qué tan confiable resultaría esa clasificación?

Como quizá sepan, para que una evaluación o test que mide una variable psicológica se sostenga, en psicología se exige que exhiba buenas propiedades psicométricas, es decir, que tenga una buena consistencia interna, confiabilidad test-retest, validez predictiva y de constructo. Es decir, que mida de manera consistente lo que dice medir.

Es aquí en donde encontramos el primer problema. En la revisión de Coffield y colaboradores (2004), se seleccionaron 13 de los 71 modelos, y se evaluaron sus propiedades psicométricas: seis no cumplieron con criterios psicométricos, tres “se acercaron a cumplir” con los criterios psicométricos, otros tres cumplieron la mitad… Sólo uno de los modelos cumplió con los requisitos mínimos psicométricos (y el que cumplió con los requisitos no está dirigido tanto a estudiantes sino más bien a docentes y managers…).

Para resumir, de setenta y un modelos de estilos de aprendizaje solo uno cumplió con requisitos psicométricos básicos, lo cual ni siquiera es algo excepcionalmente destacable; es el mínimo absoluto que uno puede esperar de una herramienta de evaluación. Ciertamente, no parece prometedor si se tiene en cuenta que la hipótesis ha estado dando vueltas durante 40 años.

¿Vale la pena?

Como mencionamos al principio de este artículo, la hipótesis de los estilos de aprendizaje implica que los alumnos aprenderán mejor si la enseñanza es entregada en el estilo de aprendizaje propio, por tanto, los estilos de enseñanza deben ajustarse al alumno.

Así, al aprender un contenido, digamos, conceptos matemáticos, los alumnos “visuales” aprenderán mejor con gráficos y diagramas, los “auditivos” escuchando una clase oral, y los “kinestésicos” haciendo experimentos con objetos, por poner un ejemplo un tanto burdo. Si a un alumno “visual” se le intenta enseñar en modalidad “kinestésica”, por ejemplo, sus resultados serán menores (no aprenderá un cuerno, digamos).

La literatura falla en proporcionar soporte adecuado para aplicar evaluaciones de estilo de aprendizaje en ámbitos escolares

La evaluación de esa hipótesis es relativamente directa, basta con evaluar el estilo de los participantes, enseñar un contenido o tarea y ver si los resultados son mejores cuando el aprendizaje se entrega en la modalidad preferida.

Eso fue precisamente lo que hicieron Massa y Mayer, (2006), en una serie de tres experimentos en donde evaluaron si seguir la modalidad preferida del alumno (visual o verbal), generaba diferencias en el aprendizaje.  Lo que encontraron es la modalidad de presentación no tiene impacto en términos de resultados. Digamos, si un alumno “visual” recibe un contenido de forma visual o verbal da lo mismo:

“En términos generales, a pesar de evaluaciones cuidadosas utilizando más de una docena de medidas de verbalizadores versus visualizadores, no pudimos encontrar apoyo a la hipótesis de que los verbales deben recibir instrucciones verbales y que los visuales deben recibir instrucciones visuales. En cambio, añadir ayudas visuales a una lección online que tenía mucho texto tendió a ser de utilidad tanto a visualizadores como a verbalizadores” (Massa y Mayer, 2006, p.334).

Pashler y colaboradores (2009), citan resultados similares en varios otros casos, y ofrecen la siguiente frase:

“La literatura falla en proporcionar soporte adecuado para aplicar evaluaciones de estilo de aprendizaje en ámbitos escolares. Más aún, varios estudios que utilizaron diseños de investigación apropiados encontraron evidencia que contradicen la hipótesis de los estilos de aprendizaje. Finalmente, incluso si un estudio de una clasificación particular de estilos de aprendizaje y sus métodos instruccionales correspondientes revelara la evidencia necesaria, tal hallazgo sólo apoyaría ese sistema de clasificación –y sólo si sus beneficios sobrepasaran el alto costo de las evaluaciones de los estudiantes y la instrucción personalizada” (p.116)

En la misma línea Lilienfeld, Lynn, Ruscio, & Beyerstein (2010) sostienen lo siguiente: “desde los 70 hasta ahora, la cantidad de estudios que no apoyaron este abordaje es la misma que los que sí la apoyaron (Kavale & Forness, 1987; Kratzig & Arbuthnott, 2006; Stahl, 1999; Zhang, 2006). Esto es mayormente porque ciertos estilos de enseñanza a menudo arrojan mejores resultados que otros sin importar el estilo de aprendizaje de los estudiantes (Geake, 2008; Zhang, 2006).

Algunos apuntes finales

Llegados a este punto, adherimos a lo que varios investigadores han afirmado: los estilos de aprendizaje constituyen un mito, una hipótesis cuyo sustento dista mucho de ser tan sólido como pareciera ser si diéramos fe a su popularidad y duración (Coffield et al., 2004; Lilienfeld et al., 2010; Riener & Willingham, 2010; Scott, 2010)

Por supuesto, decir que la hipótesis de los estilos de aprendizaje carece de evidencia sólida no significa afirmar que los alumnos son todos iguales, ni que las cosas son fantásticas así como están, ni que queremos que nadie aprenda nada, ni ninguna otra de las cosas de las cuales nos van a acusar en los comentarios (internet es un lugar mágico).

los estilos de aprendizaje constituyen un mito, una hipótesis cuyo sustento dista mucho de ser tan sólido como pareciera

No significa nada más que esto: hay poca evidencia que sustente esa hipótesis tal como está planteada, y ciertamente, no suficiente evidencia como para justificar el tremendo gasto de recursos que significaría evaluar a todos los alumnos y tener varias versiones de un mismo contenido según el estilo de los alumnos. No hay buena evidencia de que valdría la pena.

Sin embargo, efectivamente hay formas mejores de aprender ciertos materiales. Pero como varios autores señalan, quizá se trate de que algunos contenidos son más fáciles de aprender de ciertas maneras. No parece tener mucho sentido aprender salto en largo utilizando modalidad auditiva, o aprender a bailar utilizando gráficos, por ejemplo.

El diario satírico The Onion ilustra esto brillantemente cuando en uno de sus artículos refiere: Respaldados por expertos en educación olfatoria, padres de alumnos nasales están demandando que las escuelas públicas de Estados Unidos provean una currícula basada en olores para sus niños con dificultades académicas.

Pero no se trata de una especulación inocua; la hipótesis de los estilos de aprendizaje parece ignorar peligrosamente los contextos de los aprendizajes, para centrarse solamente en supuestas fortalezas individuales. En palabras de Lilienfeld, Lynn, Ruscio, & Beyerstein(2010):

“Los modelos de estilos de aprendizaje no parecen percatarse de la posibilidad de que los mejores abordajes para enseñar y aprender pueden depender de lo que los estudiantes están tratando de aprender. Considérese la primera pregunta del Inventario Paragon de Estilo de Aprendizaje: “cuando está en una nueva situación usualmente trata de a) intentarlo inmediatamente y aprender haciéndolo, o b) prefiere observar primero e intentar después?” Es difícil de responder esta pregunta sin conocer el tipo de situación nueva. ¿Aprenderías un nuevo lenguaje, resolverías ecuaciones matemáticas y realizarías rutinas gimnásticas usando los mismos métodos?”

Esto pareciera ser consistente con las conclusiones del estudio de Massa y Mayer que citamos antes: “añadir ayudas visuales a una lección online que tenía mucho texto tendió a ser de utilidad tanto a visualizadores como a verbalizadores”, es decir, enriquecer el material sirvió a todos por igual, más allá del estilo de aprendizaje asignado.

Quizá, pero esto ya es discusión para otro día, sea una buena idea utilizar estilos de enseñanza variados, eficaces y atractivos, sin que esto implique necesariamente una evaluación de hipotéticas características de los alumnos.

Y cerramos con las palabras de Frank Coffield (link): Le hacemos un flaco favor a los estudiantes al implicar que tienen solo un estilo de aprendizaje, más que un repertorio flexible del que escoger dependiendo del contexto.

Nos leemos la próxima!

Referencias

Coffield, F., Moseley, D., Hall, E., & Ecclestone, K. (2004). Learning styles and pedagogy in post-16 learning A systematic and critical review. Learning and Skills Research Centre, 84.

Lilienfeld, S. O., Lynn, S. J., Ruscio, J., & Beyerstein, B. L. (2010). 50 myths of popular psychology. John Wiley & Sons, Ltd.

Massa, L. J., & Mayer, R. E. (2006). Testing the ATI hypothesis: Should multimedia instruction accommodate verbalizer-visualizer cognitive style? Learning and Individual Differences, 16, 321–335. http://doi.org/10.1016/j.lindif.2006.10.001

Mitchell, D. P. (1994). Learning style: a critical analysis of the concept and its assessment. In R. Hoey (Ed.), Design for learning: aspects of educational technology. London: Kogan Page.

Pashler, H., Mcdaniel, M., Rohrer, D., & Bjork, R. (2009). Learning Styles Concept and Evidence. Psychological Science in the Public Interest, 9(3), 15.

Riener, C., & Willingham, D. (2010). The Myth of Learning Styles. Change: The Magazine of Higher Learning, 42(5), 32–35. http://doi.org/10.1080/00091383.2010.503139

Scott, C. (2010). The enduring appeal of “learning styles.” Australian Journal of Education, 54(1), 5–15. http://doi.org/10.1177/000494411005400102

El volumen del cerebro no tendría un vínculo relevante con el Coeficiente Intelectual. En cambio, su estructura e integridad parecen ser más importantes como una base biológica del CI, sugiere un estudio publicado en Neuroscience and Biobehavioral Reviews.

Un equipo internacional de investigadores, conducido por Jakob Pietschnig, Michael Zeiler, y Martin Voracek, de la facultad de Psicología de la Universidad de Viena, junto a Lars Penke (Universidad de Göttingen) y Jelte Wicherts (Universidad de Tilburg), realizaron un meta-análisis que examina las correlaciones entre el volumen cerebral in-vivo y el Coeficiente Intelectual. Basados en los datos de 148 muestras que comprenden más de 8000 participantes, reportaron una asociación robusta pero débil entre el tamaño del cerebro y el CI. Esta asociación parece ser independiente del sexo y la edad del participante.

Jakob Pietschnig, del Instituto de Psicología Aplicada de la Universidad de Viena, explica que: “la asociación observada significa que el volumen del cerebro juega solo un rol menor al explicar el desempeño de los humanos en los tests de CI.” Y aclara que si bien se observa cierta asociación, “el volumen del cerebro parece ser sólo de una pequeña relevancia práctica. Más bien, la estructura e integridad del cerebro parecen ser más importantes como una base biológica del CI, mientras que el tamaño del cerebro funciona como uno de los muchos mecanismos compensatorios de las funciones cognitivas.”

Las diferencias en la estructura del cerebro parecen ser mayormente las responsables de las diferencias entre especies en cuanto al desempeño cognitivo. Entre los Homo sapiens, hay indicaciones que dan una asociación más grande entre el CI y el volumen del cerebro igualmente cuestionables. Por ejemplo, las diferencias en el tamaño del cerebro entre hombres y mujeres están bien establecidas, dando, en comparación, cerebros más grandes a los hombres que a las mujeres. Sin embargo, no hay diferencias en el desempeño global en tests de CI entre hombres y mujeres. Otro ejemplo son los individuos con síndrome de megalencefalia (volumen cerebral aumentado) quienes típicamente presentan un rendimiento inferior al de la población promedio en los tests de CI.

“Por lo tanto, los aspectos estructurales parecen ser más importantes para el desempeño cognitivo entre los humanos también,” concluye Pietschnig.

Fuente: ScienceDaily

Perder el sentido de la dirección es uno de los primeros síntomas del Alzheimer. Cuando se trata de tareas espaciales específicas, estudios y estadísticas nos muestran que los hombres tienden realizarlas mejor que las mujeres. Un nuevo estudio, publicado en Behavioral Brain Research, pretende dilucidar si eso está vinculado a las hormonas sexuales o a las condiciones culturales u otros factores.

“Casi todas las enfermedades relacionadas con el cerebro son diferentes en hombres y mujeres, ya sea en el número de individuos afectados o en la severidad. Por eso, es posible que algo esté protegiendo o dañando a las personas de un sexo. Desde que sabemos que el doble de mujeres que de hombres son diagnosticadas con la enfermedad de Alzheimer, podría haber algo relacionado a las hormonas sexuales que sea perjudicial,” sostuvo el médico Carl Pintzka, candidato a recibir su doctorado en el Departamento de Neurociencias de la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología. Pintzka incluyó los datos que obtuvo en este estudio a su tesis doctoral sobre cómo funcionan los cerebros de manera diferente en hombres y mujeres.

Los participantes del estudio debían orientarse en un gran laberinto virtual utilizando anteojos 3D y un joystick, mientras se grababan continuamente imágenes funcionales (IRMf) de sus cerebros.

Los hombres utilizan direcciones cardinales. En cambio, las mujeres usualmente se orientan a lo largo de una ruta

Antes de los escaneos, las 18 mujeres y los 18 hombres que participaron tuvieron una hora para conocer el diseño del laberinto. Durante los escaneos se les dio 30 segundos para resolver cada una de las 45 tareas de navegación. Una de ellas, por ejemplo, fue “encontrar el auto amarillo” desde distintos puntos de partida.

Los hombres resolvieron 50% más de las tareas que las mujeres. Según Pintzka, las mujeres y los hombres tienen estrategias de navegación distintas. Los hombres utilizan direcciones cardinales durante la navegación en mayor grado. En cambio, las mujeres usualmente se orientan a lo largo de una ruta.

Según el estudio, usar los puntos cardinales es más eficiente porque es una estrategia más flexible: se puede llegar más rápido a destino porque la estrategia depende menos del punto de partida.

Por otro lado, las imágenes por Resonancia Magnética Funcional mostraron que tanto mujeres como hombres usan grandes áreas del cerebro cuando navegan, pero algunas son diferentes. Los hombres usaron más el hipocampo, mientras las mujeres usaron en mayor medida sus áreas frontales. Esto está en sintonía, sostiene Pintzka, con el hecho de que el hipocampo es necesario para usar los puntos cardinales.

Otros estudios han documentado que las mujeres son mejores que los hombres para encontrar objetos localmente. “En términos sencillos, las mujeres son más rápidas para encontrar cosas en la casa, y los hombres son más rápidos para encontrar la casa,” dijo Pintzka. Y agrega una razón evolucionista: “en los tiempos antiguos, los hombres eran cazadores y las mujeres recolectoras. Por eso, nuestros cerebros probablemente evolucionaron de manera diferente.”

 las mujeres son más rápidas para encontrar cosas en la casa, y los hombres son más rápidos para encontrar la casa

La segunda parte del estudio consistió en dar, a un grupo diferente de mujeres, testosterona antes de que resolvieran las tareas del laberinto. Esta parte contó con 42 participantes de las cuales 21 recibieron testosterona y 21 un placebo. El estudio fue doblemente ciego, por lo que ni las participantes, ni Pintzka sabían quién había recibido qué.

“Esperábamos que fueran capaces de resolver más tareas, pero no lo hicieron. Pero habían mejorado el conocimiento del diseño del laberinto. Y usaron el hipocampo en mayor medida, que tiende a ser más usado por los hombres durante la navegación,” dijo Pintzka.

Él espera que entendiendo de qué manera las mujeres y los hombres usan diferentes áreas del cerebro y estrategias de navegación, los investigadores sean capaces de mejorar el entendimiento del desarrollo de la enfermedad, y desarrollar estrategias de afrontamiento para quienes ya están afectados.

Fuente: Psypost

La migraña es una de las condiciones más desesperantes que existe. Sientes que tu cerebro va a explotar. La luz, el ruido, el movimiento son insoportables. No sabes qué hacer para que el dolor disminuya y sólo puedes esperar inmóvil a que el dolor pase.

Los tratamientos actuales no son muy eficaces y como mucho ofrecen una ayuda paleativa. Para disminuir la frecuencia de los ataques, un grupo de científicos evaluó el efecto del consumo de la marihuana sobre la migraña y encontró una importante disminución de la frecuencia de los ataques después de consumir marihuana médica. Sus resultados están en la revista Pharmacotherapy.

En total participaron 121 sujetos que estaban diagnósticados con migraña y que recibieron por 5 años tratamiento con marihuana. Terminado ese tiempo se compararon los datos y se halló que la frecuencia de los ataques disminuyó de 10.4 a 4.6 migrañas por mes, la cual se considera una disminución estadísticamente significativa. De todos los pacientes, 15 personas reportaron el mismo número de ataques de migraña por mes y sólo 3 reportaron incremento de las migrañas.

No todos consumían de igual manera la marihuana. La mayoría la fumaba para reducir la intensidad de los ataques y otros la consumían en brownies y otras formas comestibles para prevenir las migrañas, porque comestible toma más tiempo en hacer efecto.

Todavía no se sabe cuáles son mecanismos químicos por los cuales la marihuana reduce la frecuencia de las migrañas. Los científicos creen que los receptores cannabinoides – que están en los tejidos conectivos del cerebro y del sistema inmune – tienen propiedades antiflamatorias y reductoras del dolor. Así también se hipotetiza que la marihuana afecta a la serotonina, un neurotrasmisor que juega un rol importante en los ataques de migrañas.

La marihuana como cualquier otra droga tiene efectos potencialmente beneficiosos como nocivos. Por eso es importante que sólo sea administrada bajo una rigurosa administración médica y que los pacientes estén completamente informados de los nocivos efectos secundarios.

Los científicos terminan diciendo que hubo distintos controles metodológicos que no pudieron completar a causa de las limitaciones impuestas por las leyes antidrogas de Estados Unidos como: administración aleatoria de la marihuana, administración de la dosis, control del efecto placebo, etc. Quizás en un futuro se puedan desarrollar otros estudios más controlados en otros países con leyes más flexibles. La investigación en relación a la marihuana y la migraña recién empieza.

Fuente: Psypost