Píldoras formativas. Factor C

Píldoras formativas. Factor C

FACTOR C. Diversidad cerebral.

23. Neuromito: Existen diferencias cerebrales funcionales según el sexo: niños y niñas desarrollan a ritmos diferentes

Autora: Mg. Lara Checa Domene.

Becaria de Colaboración en Universidad de Granada.   


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Bienvenidos amantes de la Neuroeducación. Mi nombre es Lara Checa Domene y, en esta ocasión, vamos a desmitificar el neuromito sobre si existen diferencias cerebrales funcionales según el sexo, es decir, si niños y niñas desarrollan a ritmos diferentes en su aprendizaje. Tal ha sido su trascendencia a la hora de fundamentar el funcionamiento cerebral que, actualmente, es aceptado y secundado entre los distintos profesionales del ámbito educativo, incluso para la orientación vocacional. De hecho, aparece recogido en la mayoría de las escalas de identificación de neuromitos empleadas en la actualidad, pese a no haber sido reconocido ccomo uno de los principales neuromitos por parte de la OCDE (2007).

Desde las primeras investigaciones, en el siglo XIX, sobre neurobiología y psicología del desarrollo, se empezó a creer que existían diferencias anatómicas significativas en el funcionamiento cerebral en función del sexo. Además, con el advenimiento de la neuroimagen en los años 90, ciertas investigaciones como la de Simon Baron-Cohen (1997) sugirieron que los cerebros masculino y femenino podían mostrar variaciones en áreas específicas, como en el tamaño del cuerpo calloso y en ciertas regiones del córtex prefrontal o el hipotálamo; lo que ayudaría a explicar ciertas diferencias observadas en comportamientos y habilidades. Sin embargo, estos hallazgos, a menudo, fueron simplificados y generalizados, lo que contribuyó a consolidar una creencia equívoca sobre la determinación universal de estas diferencias en el desarrollo infantil en función del sexo. 

Sin embargo, lo es cierto que… no es cierto que existan diferencias cerebrales funcionales según el sexo que determinen ritmos de desarrollo distintos entre niños y niñas. Aunque algunos estudios han identificado pequeñas diferencias en el volumen de ciertas áreas cerebrales o en la conectividad neuronal, estas diferencias son ínfimas y, por tanto, no determinan las capacidades cognitivas ni el potencial de aprendizaje, ni el ritmo de desarrollo. Además, se ha demostrado que tanto niños como niñas pueden adquirir determinadas habilidades y destrezas en ciertas áreas específicas como el lenguaje, la memoria y la resolución de problemas al mismo ritmo, independientemente de su identidad sexual biológica. Se ha evidenciado, al mismo tiempo, que las posibles diferencias están directamente condicionadas por otros factores, tales como la influencia y exigencia del entorno, el apoyo emocional o las experiencias de aprendizaje de cada niño/a. El cerebro como órgano extremadamente plástico cambia su estructura y su funcionamiento de forma constante a partir de la experiencia, con el principal propósito de garantizar la adaptación del individuo a un entorno también cambiante y en ese enclave, pero el factor sexo no tiene sentido (Blakemore y Frith, 2011).  

Por tanto, lo cierto es que…no es cierto que existan diferencias cerebrales funcionales según el sexo. Se trata de una creencia totalmente errónea que carece de fundamento científico. Por tanto, el desarrollo de los niños y las niñas, así como sus posibles diferencias en el ritmo van a venir determinadas principalmente, no solo por las propias diferencias individuales de cada uno a nivel cerebral, sino también por las influencias ambientales, culturales y las experiencias personales.  Hay que evitar la diferenciación en el entorno escolar y educativo en cuanto a exigencias, motivaciones y vocaciones en función del sexo, para pasar estas a ser individuales, no por sexo.

En conclusión, no, no es cierto que existan diferencias cerebrales funcionales según el sexo, así como tampoco es cierto que niños y niñas desarrollen a ritmos inherentemente diferentes. Es crucial, por tanto, superar esta creencia para evitar así reforzar estereotipos de género y asegurar, al mismo tiempo, que todos los niños y niñas reciban un apoyo educativo y emocional que reconozca y valore sus capacidades individuales por encima de todo e independientemente de su sexo. 

Referencias

Baron-Cohen, S., Jolliffe, T., Mortimore, C., y Robertson, M. (1997). Another advanced test of theory of mind. Journal of Child Pshychology and Psychiatry, 38(7), 813-822. https://doi.org/10.1111/j.1469-7610.1997.tb01599.x

Blakemore, S., y Frith, U. (2011). Cómo aprende el cerebro: las claves para la educación. Editorial Planeta. 

Carballo-Márquez, A., y Portero, M. (2018). Neurociencia y educación. Aportaciones para el aula. GRAO.

OCDE (2007) The brain and learning. OECD Publications Service.

Rodríguez, A. (coord.) (2024). ¿Ciencia o ficción en la neuroeducación? Estudio sobre neuromitos. Pirámide. 

Tokuhama-Espinosa, T. (2018). Neuromyths: Debunking false ideas about the brain. WW Norton & Company.


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Welcome, neuroeducation enthusiasts. My name is Lara Checa Domene, and today we will debunk the neuro-myth about functional brain differences based on sex, specifically whether boys and girls develop at different rates in their learning. This idea has significantly influenced the understanding of brain function and is widely accepted and supported by educational professionals, even impacting vocational guidance. It appears in most current scales used to identify neuro-myths, despite not being recognized as one of the main neuro-myths by the OECD (2007).

Since the first studies on neurobiology and developmental psychology in the 19th century, it was believed that there were significant anatomical differences in brain function based on sex. With the advent of neuroimaging in the 1990s, studies such as Simon Baron-Cohen’s (1997) suggested that male and female brains might show variations in specific areas, such as the size of the corpus callosum and certain regions of the prefrontal cortex or hypothalamus. These findings were thought to explain observed differences in behaviors and skills. However, these findings were often oversimplified and generalized, which contributed to the mistaken belief in the universal determination of these differences in child development based on sex.

However, the truth is… it is not true that there are functional brain differences based on sex that determine different development rates between boys and girls. Although some studies have identified small differences in the volume of certain brain areas or neural connectivity, these differences are minimal and, therefore, do not determine cognitive abilities, learning potential, or development rate. Moreover, it has been demonstrated that both boys and girls can acquire specific skills and abilities in areas such as language, memory, and problem-solving at the same rate, regardless of their biological sex. It has also been shown that potential differences are directly influenced by other factors such as environmental influence and demands, emotional support, or each child’s learning experiences. The brain, as an extremely plastic organ, constantly changes its structure and function based on experience, primarily to ensure the individual’s adaptation to a changing environment. In this context, sex is not a relevant factor (Blakemore & Frith, 2011).

Therefore, the truth is… it is not true that there are functional brain differences based on sex. This is a completely erroneous belief that lacks scientific basis. Consequently, the development of boys and girls, as well as any differences in their development rates, will mainly be determined not only by their brain differences but also by environmental, and cultural influences, and personal experiences. Differentiation in the school and educational environment regarding demands, motivations, and vocations based on sex should be avoided and should instead be individualized, not based on sex.

In conclusion, no, it is not true that there are functional brain differences based on sex, nor is it true that boys and girls develop at inherently different rates. It is crucial to overcome this belief to avoid reinforcing gender stereotypes and ensure that all children receive educational and emotional support that recognizes and values their capabilities above all, regardless of their sex.

References

Baron-Cohen, S., Jolliffe, T., Mortimore, C., y Robertson, M. (1997). Another advanced test of theory of mind. Journal of Child Pshychology and Psychiatry, 38(7), 813-822. https://doi.org/10.1111/j.1469-7610.1997.tb01599.x

Blakemore, S., y Frith, U. (2011). Cómo aprende el cerebro: las claves para la educación. Editorial Planeta. 

Carballo-Márquez, A., y Portero, M. (2018). Neurociencia y educación. Aportaciones para el aula. GRAO.

OCDE (2007) The brain and learning. OECD Publications Service.

Rodríguez, A. (coord.) (2024). ¿Ciencia o ficción en la neuroeducación? Estudio sobre neuromitos. Pirámide. 

Tokuhama-Espinosa, T. (2018). Neuromyths: Debunking false ideas about the brain. WW Norton & Company.

24. Neuromito: Generalmente, el cerebro de los niños es más racional, y el de las niñas, más emocional

Autor: Dr. David Ocampo Eyzaguirre.

Profesor Titular en Universidad Autónoma Tomás Frías Central, Bolivia.   


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¡Bienvenidos amantes de la Neuroeducación a esta aventura de desmitificar neuromitos! Soy David Ocampo, de Bolivia y, en esta ocasión, vamos a erradicar el Neuromito relacionado a que el cerebro de los niños es más racional y el de las niñas es más emocional. Se trata de uno de los Neuromitos que, en el campo de las Neurociencias, fue investigado ampliamente por autores como: Cordelia Fine (2010), quien critica las interpretaciones simplistas de las diferencias cerebrales entre hombre y mujeres; Lise Eliot (2011) quién examinó de manera crítica las investigaciones sobre el cerebro y el género; y Joel y Vikhanski (2020), neurocientífica conocida por su investigación sobre la diversidad neuronal en el cerebro y su relación con el género. 

Muchos de los Neuromitos se generalizaron, así como el Neuromito relacionado a que: El Cerebro de los niños es más racional y el de las niñas más emocional; de esta manera se utilizó en diversas escalas de medición de Neuromitos (Dekker, 2012)

Sin embargo, en la actualidad investigaciones, Eliot (2011) y Joel y Vikhanski (2020) han demostrado que no es cierto que el cerebro de los niños es más racional y el cerebro de las niñas es más emocional. En la mayor parte de los procesos cerebrales, tanto niños como niñas emplean la parte racional y emocional; es decir, que existe una integración entre lo racional y emocional. No existen diferencias ni intelectuales ni emocionales; en consecuencia, tanto niños como niñas tienen la misma capacidad para aprender, integrando los aspectos racionales y emocionales.

Por lo anterior es importante que los docentes y educadores superen los prejuicios relacionados con el neuromito relacionado a que: el cerebro de los niños es más racional y él de las niñas más emocional. Es importante potenciar y fortalecer a nuestros los estudiantes de la misma manera, sin diferencias en la orientación académica, personal y vocacional de estudiantes según su sexo o género, por ejemplo.

Más bien, los hallazgos neurocientíficos indican que no hay diferencias cerebrales funcionales entre niños y niñas. Y sí evidencias respecto a la integración entre lo racional y lo emocional, como en ejemplos siguientes:  

  • El proceso de toma de decisiones: cuando un niño o una niña toma una decisión importante, como elegir entre dos opciones, se activan tanto áreas del cerebro relacionadas con la emoción (como la amígdala) como áreas relacionadas con la cognición y el razonamiento (como la corteza prefrontal). Ambas partes del cerebro trabajan juntas para evaluar la información disponible y tomar la mejor decisión posible.
  • La respuesta al peligro: cuando un niño o niña se encuentra en una situación de peligro inminente, el cerebro emocional se activa rápidamente para desencadenar una respuesta de lucha o huida, mientras que el cerebro racional evalúa la situación y decide la mejor manera de actuar para garantizar la seguridad.
  • El aprendizaje emocional: las emociones juegan un papel fundamental en el proceso de aprendizaje. Estudios han demostrado que las experiencias emocionales intensas tienen un impacto duradero en la memoria y el aprendizaje, lo que sugiere una interacción entre el cerebro emocional y el cerebro racional tanto en los niños y las niñas.

Estos ejemplos muestran cómo en el cerebro se interconectan las funciones emocionales y las racionales y se funciona en conjunto para influir en el comportamiento y la toma de decisiones de las personas, independientemente del sexo (varón o mujer).

En conclusión, no, no es cierto que el cerebro de los niños es más racional y el de las niñas más emocional. En la mayor parte de los procesos cerebrales, tanto los niños como las niñas emplean tanto la parte racional y emocional. Dicho de otro modo, existe una integración entre el cerebro racional y el cerebro emocional. ¡Saludos y hasta siempre!

Referencias:

Dekker, S., Lee, N. C., Howard-Jones, P. y Jolles, J. (2012). Neuromyths in education: prevalence and predictors of misconceptions among teachers. Frontiers Psychology, 3, 429. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2012.00429 

Fine, C. (2010). Delusions of Gender: How our minds, society and neurosexism create difference. https://transreads.org/wp-content/uploads/2019/09/2019-09-12_5d7abf5ca0a17_DelusionsofGender.pdf 

Joel, D. y Vikhanski, L. (2020). Mosaico de género: Más allá del mito del cerebro masculino y femenino. Editorial Kairos S.A. 

OCDE (2007) The brain and learning. OECD Publications Service.

Reverter-Bañón, S., y Medina-Vicent, M. (2018). La diferencia sexual en las neurociencias y la neuroeducación. Crítica. Revista Hispanoamericana De Filosofía50(150), 3 –26. https://doi.org/10.22201/iifs.18704905e.2018.13 


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Welcome, lovers of Neuroeducation, to this adventure of debunking neuromyths! I am David Ocampo, from Bolivia, and on this occasion, we will eradicate the neuromyth that boys’ brains are more rational and girls’ brains are more emotional. This is one of the neuromyths that, in the field of Neuroscience, has been extensively researched by authors such as: Cordelia Fine (2010), who critiques simplistic interpretations of brain differences between men and women; Lise Eliot (2011), who critically examined research on the brain and gender; and Joel and Vikhanski (2020), a neuroscientist known for her research on neuronal diversity in the brain and its relation to gender.

Many neuromyths have become generalized, including the neuromyth that boys’ brains are more rational and girls’ brains are more emotional, and this has been used in various scales measuring neuromyths (Dekker, 2012).

However, current research, including Eliot (2011) and Joel and Vikhanski (2020), has demonstrated that it is not true that boys’ brains are more rational and girls’ brains are more emotional. In most brain processes, both boys and girls use both the rational and emotional parts; that is, there is an integration between the rational and emotional. There are no intellectual or emotional differences; consequently, both boys and girls have the same capacity to learn, integrating rational and emotional aspects.

Therefore, it is important for teachers and educators to overcome the prejudices related to the neuromyth that boys’ brains are more rational and girls’ brains are more emotional. It is crucial to empower and strengthen our students equally, without differences in academic, personal, and vocational guidance based on sex or gender.

Rather, neuroscientific findings indicate that there are no functional brain differences between boys and girls, and there is evidence of the integration between the rational and emotional, as shown in the following examples:

  • Decision-making process: When a boy or girl makes an important decision, such as choosing between two options, both areas of the brain related to emotion (like the amygdala) and areas related to cognition and reasoning (like the prefrontal cortex) are activated. Both parts of the brain work together to evaluate the available information and make the best possible decision.
  • Response to danger: When a boy or girl faces an imminent danger, the emotional brain quickly activates to trigger a fight-or-flight response, while the rational brain evaluates the situation and decides the best way to act to ensure safety.
  • Emotional learning: Emotions play a fundamental role in the learning process. Studies have shown that intense emotional experiences have a lasting impact on memory and learning, suggesting an interaction between the emotional and rational brain in both boys and girls.

These examples show how emotional and rational functions in the brain are interconnected and work together to influence behavior and decision-making, regardless of sex (male or female).

In conclusion, no, it is not true that boys’ brains are more rational and girls’ brains are more emotional. In most brain processes, both boys and girls use both the rational and emotional parts. In other words, there is an integration between the rational and emotional brain. Greetings and goodbye!

 References: 

Dekker, S., Lee, N. C., Howard-Jones, P. y Jolles, J. (2012). Neuromyths in education: prevalence and predictors of misconceptions among teachers. Frontiers Psychology, 3, 429. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2012.00429 

Fine, C. (2010). Delusions of Gender: How our minds, society and neurosexism create difference. https://transreads.org/wp-content/uploads/2019/09/2019-09-12_5d7abf5ca0a17_DelusionsofGender.pdf 

Joel, D. y Vikhanski, L. (2020). Mosaico de género: Más allá del mito del cerebro masculino y femenino. Editorial Kairos S.A. 

OCDE (2007) The brain and learning. OECD Publications Service.

Reverter-Bañón, S., y Medina-Vicent, M. (2018). La diferencia sexual en las neurociencias y la neuroeducación. Crítica. Revista Hispanoamericana De Filosofía50(150), 3 –26. https://doi.org/10.22201/iifs.18704905e.2018.13 

25. Neuromito: Los niños son mejores en matemáticas y en habilidades espaciales que las niñas; y éstas en lenguaje y comunicación

Autor: Dr. Pedro José Arrifano Tadeu.

Profesor en Instituto Politécnico da Guarda, Portugal.   


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Bienvenidos, amantes de la Neuroeducación, a esta aventura de desmitificar neuromitos. Me llamo Pedro Tadeu, soy portugués y pertenezco a la institución de enseñanza superior Instituto Politécnico de Guarda en Portugal. Además de ser profesor de educación Matemática soy también director de la unidad de gestión del Centro de Investigación de Estudios en Educación y Innovación (CI&DEI). Pues hoy abordaremos el mito persistente que sostiene que “Los niños son mejores en matemáticas y en habilidades espaciales que las niñas; y éstas en lenguaje y comunicación”. Este neuromito fue destacado por la OCDE en 2002 como uno de los más comunes en el ámbito educativo, influyendo negativamente en políticas y prácticas pedagógicas a nivel mundial (OECD, 2002).

Este neuromito se basa en la percepción errónea de diferencias innatas entre géneros. Sin embargo, existen diversos estudios de autores, como por ejemplo los de Janet Shibley Hyde (2005), que han encontrado que las diferencias en habilidades matemáticas entre géneros son mínimas y atribuibles a factores ambientales y educativos, no a las diferencias neurológicas. Además, existen más investigaciones que han mostrado que las expectativas y estereotipos de género afectan significativamente el rendimiento académico, conduciendo a una profecía auto-cumplida que perpetúa este mito (Spelke, 2005). Nosotros, como profesores, educadores, maestros, personas conectadas con la enseñanza en general, tenemos que estar atentos a estos detalles para no crear situaciones de desequilibrio o inseguridad que no permitan a los estudiantes alcanzar sus máximas capacidades de aprendizaje en las matemáticas.

Contrario al neuromito, la evidencia actual indica que no existen diferencias innatas significativas en las habilidades matemáticas y espaciales entre niños y niñas. Un meta-análisis realizado por Lindberg et al. (2010) demostró que las diferencias de género en matemáticas son extremadamente pequeñas y se reducen aún más en sociedades con mayor igualdad de género. Esta evidencia muestra la importancia de proporcionar igual acceso y oportunidades en educación para ambos géneros. Tenemos que presentar a nuestros alumnos situaciones ricas de aprendizaje colaborativa, de trabajo conjunto de exploración de ideas en clase.

En conclusión, ¡no!, ¡no es cierto que “Los niños son mejores en matemáticas y en habilidades espaciales que las niñas; y éstas en lenguaje y comunicación”! Este mito no solo carece de fundamento científico, sino que también fomenta desigualdades educativas y limita el potencial de nuestros estudiantes. Como comunidad educativa, debemos esforzarnos por crear un entorno que promueva la igualdad y el respeto por las capacidades de todos los estudiantes.

Referencias:

Halpern, D. F., Benbow, C. P., Geary, D. C., Gur, R. C., Hyde, J. S., & Gernsbacher, M. A. (2007). The science of sex differences in science and mathematics. Psychological Science in the Public Interest, 8(1), 1-51.

Hyde, J. S. (2005). The gender similarities hypothesis. American Psychologist, 60(6), 581-592. https://www.apa.org/pubs/journals/releases/amp-606581.pdf   

Lindberg, S. M., Hyde, J. S., Petersen, J. L., & Linn, M. C. (2010). New trends in gender and mathematics performance: A meta-analysis. Psychological Bulletin, 136(6), 1123-1135.

OECD. (2002). Understanding the Brain: Towards a New Learning Science. OECD Publishing.

Rodríguez, A. (coord.) (2024). ¿Ciencia o ficción en la neuroeducación? Estudio sobre neuromitos. Pirámide.

Spelke, E. S. (2005). Sex differences in intrinsic aptitude for mathematics and science? American Psychologist, 60(9), 950-958.


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Welcome, neuroeducation enthusiasts, to this adventure of demystifying neuromyths. My name is Pedro Tadeu, I am Portuguese, and I belong to the higher education institution Instituto Politécnico da Guarda in Portugal. In addition to being a professor of mathematics education, I am also the director of the management unit at the Research Center for Studies in Education and Innovation (CI&DEI). Today we will address the persistent myth that “boys are better at math and spatial skills than girls; and girls are better at language and communication.” This neuromyth was highlighted by the OECD in 2002 as one of the most common in the educational field, negatively influencing policies and pedagogical practices worldwide (OECD, 2002).

This neuromyth is based on the erroneous perception of innate differences between genders. However, various studies by authors such as Janet Shibley Hyde (2005) have found that gender differences in mathematical abilities are minimal and attributable to environmental and educational factors, not neurological differences. Furthermore, research has shown that gender expectations and stereotypes significantly affect academic performance, leading to a self-fulfilling prophecy that perpetuates this myth (Spelke, 2005). As teachers, educators, and individuals connected to education in general, we must be vigilant about these details to avoid creating imbalances or insecurities that prevent students from reaching their full learning potential in mathematics.

Contrary to the neuromyth, current evidence indicates that there are no significant innate differences in mathematical and spatial abilities between boys and girls. A meta-analysis by Lindberg et al. (2010) demonstrated that gender differences in mathematics are extremely small and further diminish in societies with greater gender equality. This evidence underscores the importance of providing equal access and opportunities in education for both genders. We must present our students with rich collaborative learning situations and opportunities for joint exploration of ideas in class.

In conclusion, no, it is not true that “boys are better at math and spatial skills than girls; and girls are better at language and communication”! This myth not only lacks scientific basis but also fosters educational inequalities and limits the potential of our students. As an educational community, we must strive to create an environment that promotes equality and respect for the abilities of all students.

References:

Halpern, D. F., Benbow, C. P., Geary, D. C., Gur, R. C., Hyde, J. S., & Gernsbacher, M. A. (2007). The science of sex differences in science and mathematics. Psychological Science in the Public Interest, 8(1), 1-51.

Hyde, J. S. (2005). The gender similarities hypothesis. American Psychologist, 60(6), 581-592. https://www.apa.org/pubs/journals/releases/amp-606581.pdf   

Lindberg, S. M., Hyde, J. S., Petersen, J. L., & Linn, M. C. (2010). New trends in gender and mathematics performance: A meta-analysis. Psychological Bulletin, 136(6), 1123-1135.

OECD. (2002). Understanding the Brain: Towards a New Learning Science. OECD Publishing.

Rodríguez, A. (coord.) (2024). ¿Ciencia o ficción en la neuroeducación? Estudio sobre neuromitos. Pirámide.

Spelke, E. S. (2005). Sex differences in intrinsic aptitude for mathematics and science? American Psychologist, 60(9), 950-958.

26. Neuromito: Existen inteligencias múltiples que hacen a cada estudiante más capaz para unas determinadas tareas

Autor: Dr. Antonio Rodríguez Fuentes.

Profesor Titular en Universidad de Granada.   


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Bienvenidos, amantes de la Neuroeducación, a esta aventura de desmitificar neuromitos. Me llamo Pedro Tadeu, soy portugués y pertenezco a la institución de enseñanza superior Instituto Politécnico de Guarda en Portugal. Además de ser profesor de educación Matemática soy también director de la unidad de gestión del Centro de Investigación de Estudios en Educación y Innovación (CI&DEI). Pues hoy abordaremos el mito persistente que sostiene que “Los niños son mejores en matemáticas y en habilidades espaciales que las niñas; y éstas en lenguaje y comunicación”. Este neuromito fue destacado por la OCDE en 2002 como uno de los más comunes en el ámbito educativo, influyendo negativamente en políticas y prácticas pedagógicas a nivel mundial (OECD, 2002).

Este neuromito se basa en la percepción errónea de diferencias innatas entre géneros. Sin embargo, existen diversos estudios de autores, como por ejemplo los de Janet Shibley Hyde (2005), que han encontrado que las diferencias en habilidades matemáticas entre géneros son mínimas y atribuibles a factores ambientales y educativos, no a las diferencias neurológicas. Además, existen más investigaciones que han mostrado que las expectativas y estereotipos de género afectan significativamente el rendimiento académico, conduciendo a una profecía auto-cumplida que perpetúa este mito (Spelke, 2005). Nosotros, como profesores, educadores, maestros, personas conectadas con la enseñanza en general, tenemos que estar atentos a estos detalles para no crear situaciones de desequilibrio o inseguridad que no permitan a los estudiantes alcanzar sus máximas capacidades de aprendizaje en las matemáticas.

Contrario al neuromito, la evidencia actual indica que no existen diferencias innatas significativas en las habilidades matemáticas y espaciales entre niños y niñas. Un meta-análisis realizado por Lindberg et al. (2010) demostró que las diferencias de género en matemáticas son extremadamente pequeñas y se reducen aún más en sociedades con mayor igualdad de género. Esta evidencia muestra la importancia de proporcionar igual acceso y oportunidades en educación para ambos géneros. Tenemos que presentar a nuestros alumnos situaciones ricas de aprendizaje colaborativa, de trabajo conjunto de exploración de ideas en clase.

En conclusión, ¡no!, ¡no es cierto que “Los niños son mejores en matemáticas y en habilidades espaciales que las niñas; y éstas en lenguaje y comunicación”! Este mito no solo carece de fundamento científico, sino que también fomenta desigualdades educativas y limita el potencial de nuestros estudiantes. Como comunidad educativa, debemos esforzarnos por crear un entorno que promueva la igualdad y el respeto por las capacidades de todos los estudiantes.

Referencias:

Halpern, D. F., Benbow, C. P., Geary, D. C., Gur, R. C., Hyde, J. S., & Gernsbacher, M. A. (2007). The science of sex differences in science and mathematics. Psychological Science in the Public Interest, 8(1), 1-51.

Hyde, J. S. (2005). The gender similarities hypothesis. American Psychologist, 60(6), 581-592. https://www.apa.org/pubs/journals/releases/amp-606581.pdf   

Lindberg, S. M., Hyde, J. S., Petersen, J. L., & Linn, M. C. (2010). New trends in gender and mathematics performance: A meta-analysis. Psychological Bulletin, 136(6), 1123-1135.

OECD. (2002). Understanding the Brain: Towards a New Learning Science. OECD Publishing.

Rodríguez, A. (coord.) (2024). ¿Ciencia o ficción en la neuroeducación? Estudio sobre neuromitos. Pirámide.

Spelke, E. S. (2005). Sex differences in intrinsic aptitude for mathematics and science? American Psychologist, 60(9), 950-958.


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Welcome, neuroeducation enthusiasts, to this adventure of demystifying neuromyths. My name is Pedro Tadeu, I am Portuguese, and I belong to the higher education institution Instituto Politécnico da Guarda in Portugal. In addition to being a professor of mathematics education, I am also the director of the management unit at the Research Center for Studies in Education and Innovation (CI&DEI). Today we will address the persistent myth that “boys are better at math and spatial skills than girls; and girls are better at language and communication.” This neuromyth was highlighted by the OECD in 2002 as one of the most common in the educational field, negatively influencing policies and pedagogical practices worldwide (OECD, 2002).

This neuromyth is based on the erroneous perception of innate differences between genders. However, various studies by authors such as Janet Shibley Hyde (2005) have found that gender differences in mathematical abilities are minimal and attributable to environmental and educational factors, not neurological differences. Furthermore, research has shown that gender expectations and stereotypes significantly affect academic performance, leading to a self-fulfilling prophecy that perpetuates this myth (Spelke, 2005). As teachers, educators, and individuals connected to education in general, we must be vigilant about these details to avoid creating imbalances or insecurities that prevent students from reaching their full learning potential in mathematics.

Contrary to the neuromyth, current evidence indicates that there are no significant innate differences in mathematical and spatial abilities between boys and girls. A meta-analysis by Lindberg et al. (2010) demonstrated that gender differences in mathematics are extremely small and further diminish in societies with greater gender equality. This evidence underscores the importance of providing equal access and opportunities in education for both genders. We must present our students with rich collaborative learning situations and opportunities for joint exploration of ideas in class.

In conclusion, no, it is not true that “boys are better at math and spatial skills than girls; and girls are better at language and communication”! This myth not only lacks scientific basis but also fosters educational inequalities and limits the potential of our students. As an educational community, we must strive to create an environment that promotes equality and respect for the abilities of all students.

References:

Halpern, D. F., Benbow, C. P., Geary, D. C., Gur, R. C., Hyde, J. S., & Gernsbacher, M. A. (2007). The science of sex differences in science and mathematics. Psychological Science in the Public Interest, 8(1), 1-51.

Hyde, J. S. (2005). The gender similarities hypothesis. American Psychologist, 60(6), 581-592. https://www.apa.org/pubs/journals/releases/amp-606581.pdf   

Lindberg, S. M., Hyde, J. S., Petersen, J. L., & Linn, M. C. (2010). New trends in gender and mathematics performance: A meta-analysis. Psychological Bulletin, 136(6), 1123-1135.

OECD. (2002). Understanding the Brain: Towards a New Learning Science. OECD Publishing.

Rodríguez, A. (coord.) (2024). ¿Ciencia o ficción en la neuroeducación? Estudio sobre neuromitos. Pirámide.

Spelke, E. S. (2005). Sex differences in intrinsic aptitude for mathematics and science? American Psychologist, 60(9), 950-958.

27. Neuromito: Cada estudiante tiene un estilo de aprendizaje preferente (visual, auditivo, kinestésico), lo cual explica las diferencias en sus capacidades para aprender

Autor: Dr. Alessandro Di Vita.

Profesor Titular en Universidad de Estudios de Palermo, Italia.   


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Bienvenidos amantes de la Neuroeducación. Soy ADV y hoy vamos a desmitificar el neuromito de los estilos de aprendizaje preferentes (visual, auditivo, kinestésico), que supuestamente explicarían las diferencias en la capacidad de aprender.

Este mito sobre el cerebro, ampliamente difundido, fue inicialmente abordado por Kolb (1976) con su modelo de aprendizaje experiencial. Kolb no afirmó que las personas tuvieran un estilo de aprendizaje fijo, sino que podían atravesar las etapas de diferentes maneras según la situación. Posteriormente, Gardner (1984) propuso la teoría de las inteligencias múltiples, sugiriendo que hay diferentes formas de inteligencia que pueden ser desarrolladas y utilizadas de manera diferente de una persona a otra. Sin embargo, Gardner mismo aclaró que las inteligencias múltiples no son lo mismo que los estilos de aprendizaje y que la idea de adaptar la enseñanza a los estilos de aprendizaje no está respaldada por la investigación. Posteriormente, las teorías sobre los estilos de aprendizaje se multiplicaron sin control, desde el modelo VAK (visual, auditivo, kinestésico) (Fleming, 2001) hasta hoy. La OCDE, además, identificó este neuromito en 2002 como uno de los cinco más comunes.

Ello aparece enunciado en algunos instrumentos: por ejemplo, en el cuestionario utilizado en la encuesta de alfabetización en neurociencia del docente en formación de Reino Unido (Howard-Jones, 2009), y en la escala de Dekker et al. (2012) utilizada en dicho País.

Aunque muchos profesores usan el concepto de “estilos de aprendizaje” para adaptarse a la personalidad del alumno, su significado específico es ambiguo, resultando en definitiva una creencia falsa. Una prueba convincente de esta falsedad nos es ofrecida por los resultados de un experimento significativo realizado por Kratzig y Arbuthnott (2006). Estos autores compararon las relaciones entre los indicadores de estilos de aprendizaje: en un primer estudio, a 65 estudiantes de 23 años de la Universidad de la Reina (Canadá) se les pidió que evaluaran su propio estilo — distinguido en visual, auditivo y kinestésico — respondiendo a una pregunta abierta y que posteriormente se sometieron a dos distintos cuestionarios que los clasificara como visuales, auditivos o kinestésicos; en un segundo estudio, se les midió su memoria visual, auditiva y kinestésica con tres distintas pruebas estándares. 

Si la noción de estilo de aprendizaje tuviera consistencia, nos esperaríamos encontrar una relación entre estas seis medidas: por ejemplo, un estudiante que se considerara visual debería tener una puntuación más alta en la parte visual y una mejor memoria de los contenidos mostrados visualmente, y así sucesivamente. Sin embargo, al contrario, las medidas no mostraron ninguna relación: en contraste con la teoría de los estilos de aprendizaje, resulta que las personas son capaces de aprender eficazmente utilizando las tres modalidades sensoriales de manera indiferenciada.

Diseñar programas educativos basados en estilos específicos es problemático, ya que no hay evidencia científica convincente que respalde su eficacia: la aplicación de programas basados en estilos de aprendizaje no sólo implica un desperdicio de recursos, sino que incluso puede retrasar el aprendizaje (Clark, Nguyen, Sweller, 2006). Numerosos estudios desde la década de 1980 han mostrado la debilidad de este enfoque. En lugar de considerar los estilos de aprendizaje, las acciones educativas deben centrarse en factores con evidencia sólida como las diferencias lingüísticas, conocimientos previos, atención, autorregulación y disposición del alumno a cultivar la relación con el profesor.

En conclusión, se puede afirmar que adoptar un estilo de aprendizaje preferente (visual, auditivo, cinestésico) no explica las diferencias en las capacidades de aprender.

Un saludo y hasta siempre.

Referencias:

Clark, R.C., Nguyen, F., & Sweller, J. (2006). Efficiency in learning: evidence-based guidelines to manage cognitive load. Pfeiffer.

Dekker, S., Lee, N.C., Howard-Jones, P. y Jolles, J. (2012). Neuromyths in education: prevalence and predictors of misconceptions among teachers. Frontiers Psychology, 3, 429. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2012.00429

Fleming, N.D. (2001). Teaching and Learning Styles: VARK Strategies. Christchurch.

Gardner, H. (1984). The Theory of Multiple Intelligences: Frames of Mind. Heimann.

Howard-Jones, P. (2009). Introducing Neuroeducational Research. Neuroscience, education and the brain from contexts to practice. Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203867303

Kolb, D.A. (1976). The Learning Style Inventory: Technical Manual. McBer.

Krätzig, G.P., & Arbuthnott, K.D. (2006). Perceptual learning style and learning proficiency: A test of the hypothesis. Journal of Educational Psychology, 98 (1), 238-246. https://doi.org/10.1037/0022-0663.98.1.238

Rodríguez, A. (Ed.) (2024). ¿Ciencia o ficción en la neuroeducación? Estudio sobre neuromitos. Pirámide.


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Welcome, lovers of Neuroeducation. I am Alessandro Di Vita, and today we are going to debunk the neuromyth of preferred learning styles (visual, auditory, kinesthetic), which supposedly explain differences in learning abilities.

This widely disseminated brain myth was initially addressed by Kolb (1976) with his experiential learning model. Kolb did not claim that people had a fixed learning style but suggested they could go through the stages differently depending on the situation. Later, Gardner (1984) proposed the theory of multiple intelligences, suggesting that there are different forms of intelligence that can be developed and utilized differently from person to person. However, Gardner himself clarified that multiple intelligences are not the same as learning styles and that the idea of adapting teaching to learning styles is not supported by research. Subsequently, theories about learning styles proliferated uncontrollably, from the VAK model (visual, auditory, kinesthetic) (Fleming, 2001) to today. The OECD also identified this neuromyth in 2002 as one of the five most common.

This myth appears in some instruments: for example, in the questionnaire used in the neuroscience literacy survey of trainee teachers in the UK (Howard-Jones, 2009), and in the scale by Dekker et al. (2012) used in that country.

Although many teachers use the concept of “learning styles” to adapt to the student’s personality, its specific meaning is ambiguous, ultimately resulting in a false belief. Convincing evidence of this falsity is provided by the results of a significant experiment conducted by Kratzig and Arbuthnott (2006). These authors compared the relationships between learning style indicators: in the first study, 65 students aged 23 at Queen’s University (Canada) were asked to evaluate their own style—distinguished as visual, auditory, or kinesthetic—by responding to an open-ended question and subsequently subjected to two different questionnaires that classified them as visual, auditory, or kinesthetic; in a second study, their visual, auditory, and kinesthetic memory was measured with three different standard tests.

If the notion of learning style had consistency, we would expect to find a relationship between these six measures: for example, a student who considered themselves visual should score higher on the visual part and have a better memory of visually presented content, and so on. However, on the contrary, the measures showed no relationship: in contrast to the learning styles theory, it turns out that people can effectively learn using all three sensory modalities indiscriminately.

Designing educational programs based on specific styles is problematic, as there is no convincing scientific evidence to support their efficacy: implementing programs based on learning styles not only implies a waste of resources but can even delay learning (Clark, Nguyen, Sweller, 2006). Numerous studies since the 1980s have shown the weakness of this approach. Instead of considering learning styles, educational actions should focus on factors with solid evidence such as linguistic differences, prior knowledge, attention, self-regulation, and the student’s willingness to cultivate a relationship with the teacher.

In conclusion, adopting a preferred learning style (visual, auditory, kinesthetic) does not explain differences in learning abilities.

Greetings and farewell.

References:

Clark, R.C., Nguyen, F., & Sweller, J. (2006). Efficiency in learning: evidence-based guidelines to manage cognitive load. Pfeiffer.

Dekker, S., Lee, N.C., Howard-Jones, P. y Jolles, J. (2012). Neuromyths in education: prevalence and predictors of misconceptions among teachers. Frontiers Psychology, 3, 429. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2012.00429

Fleming, N.D. (2001). Teaching and Learning Styles: VARK Strategies. Christchurch.

Gardner, H. (1984). The Theory of Multiple Intelligences: Frames of Mind. Heimann.

Howard-Jones, P. (2009). Introducing Neuroeducational Research. Neuroscience, education and the brain from contexts to practice. Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203867303

Kolb, D.A. (1976). The Learning Style Inventory: Technical Manual. McBer.

Krätzig, G.P., & Arbuthnott, K.D. (2006). Perceptual learning style and learning proficiency: A test of the hypothesis. Journal of Educational Psychology, 98 (1), 238-246. https://doi.org/10.1037/0022-0663.98.1.238

Rodríguez, A. (Ed.) (2024). ¿Ciencia o ficción en la neuroeducación? Estudio sobre neuromitos. Pirámide.

28. Neuromito: Los problemas de aprendizaje asociados a déficits en el desarrollo de las funciones cerebrales no pueden remediarse con la educación

Autora: Dra. Inmaculada García Martínez.

Profesora Permanente Laboral en Universidad de Granada.   


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Bienvenidos amantes de la Neuroeducación a esta aventura de desmitificar neuromitos. Mi nombre es Inmaculada García de la Universidad de Granada y voy a erradicar el neuromito que afirma que los problemas de aprendizaje asociados a déficits en el desarrollo de las funciones cerebrales NO pueden remediarse con la educación.

Surgió a principios siglo XX en un intento por comprender cómo funcionaba el cerebro al aprender cuando presentaba ciertos déficits neurológicos y genéticos específicos y, desde entonces, ha sido aceptado por muchos de los profesionales dentro del campo educativo, especialmente en las últimas décadas. Pese a no ser aceptado como uno de los neuromitos más influyentes en el ámbito educativo por parte de la OCDE (2007), aparece incluido en las primeras escalas que aparecieron sobre neuroeducación y neuromitos, como la de Howard-Jones et al. (2009) o la de Dekker et al. (2012). 

Autores como Lewis Terman y colaboradores, sugirieron entonces que la capacidad cognitiva de una persona estaba predeterminada y permanecía inmutable; por tanto, era difícil de modificar. Sin embargo, a medida que la neurociencia avanzó y con ella las técnicas de neuroimagen algunos hallazgos evidenciaron la plasticidad sináptica del cerebro, lo que puso en duda la creencia de que las diferencias neurológicas subyacentes no podían ser superadas mediante la intervención educativa, debilitando, por tanto, un enfoque determinista que podía llevar a la estigmatización de aquellos estudiantes con dificultades de aprendizaje.

En efecto, se ha evidenciado que esta perspectiva ignora rotundamente la vasta evidencia de que el cerebro es altamente plástico y capaz de adaptarse a cualquier circunstancia y cambiar en respuesta al aprendizaje y a la experiencia, pues gracias a su neuroplasticidad tiene la capacidad para reorganizarse y formas nuevas conexiones sinápticas que van a permitir el aprendizaje de nuevas habilidades, así como la modificación de lo ya adquirido. Se habla entonces de neurodiversidad y neurodivergencia (Mondéjar et al, 2024) para enfatizar en la unicidad de cada cerebro.

La evidencia científica actual subraya que, con intervenciones educativas adecuadas, es posible mitigar e, incluso, superar muchos de los desafíos asociados con los problemas de aprendizaje. Al respecto, diversos estudios, basados en la evidencia, han demostrado que el entrenamiento cognitivo intensivo a través de programas específicos concretos puede modificar la actividad en las áreas cerebrales al crear nuevas redes neuronales implicadas en el procesamiento cognitivo, resultando efectivas en la mejora de aquellas funciones ejecutivas y habilidades cognitivas que intervienen, por ejemplo, en el aprendizaje de niños con Trastornos de Atención e Hiperactividad (TDAH) y otras dificultades de aprendizaje como la dislexia o discalculia (Kucian et al., 2011), a las que se han denominado como diversidad funcional.

Por tanto, lo cierto es …que no es cierto que los problemas de aprendizaje asociados a déficits en el desarrollo de las funciones cerebrales no pueden remediarse con la educación. Se trata de una creencia totalmente falsa. Con las intervenciones educativas adecuadas, es posible paliar, reducir o mitigar muchos de los problemas de aprendizaje asociados a déficits en el desarrollo de las funciones cerebrales, aunque no los trastornos en sí mismos sino sus consecuencias.

En conclusión, no, no es cierto que los problemas de aprendizaje asociados a déficits en el desarrollo de las funciones cerebrales no pueden remediarse con la educación. Reconocer y aprovechar la plasticidad sináptica del cerebro no sólo va a permitir un enfoque más inclusivo y efectivo en la educación, sino que también ofrece posibilidades de mejora para aquellos alumnos que enfrentan estos desafíos. Un saludo, y a reconocer y trabajar la neurodiversidad de todo el alumnado.

Referencias

Dekker, S., Lee, N.  C., Howard-Jones, P., y Jolles, J.  (2012).  Neuromyths in education:  prevalence and predictors of misconceptions among    teachers. Frontiers Psychology, 3(429), 1-8. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2012.00429

Howard-Jones, P.A. (2014). Neuroscience and education: myths and messages. Nature Reviews Neuroscience, 15, 817-824. https://doi.org/10.1038/nrn3817

Kucian, K., Grond, U., Rotzer, S., Henzi, B., Schönmann, C., Plangger, F., Gäili, M., Martín, E., y Von Aster, M. (2011). Mental number line training in children with developmental dyscalculia. Neuroimage, 57(3), 792-795. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.01.070

Mondéjar, J., Rodríguez, A., & Fierro, B. (2023). El paradigma de apoyos al aprendizaje desde la neurodidáctica: una necesidad en la formación universitaria. Entretextos, 17(33), 90-108. doi:10.5281/zenodo.8218195

Terman, L. M., y Childs, H. (1912). A tentative revision and extension of the Binet-Simon Measuring Scale of Intelligence I, II, III. The Journal of Educational Psychology, 3, 61-74.

Tokuhama-Espinosa, T. (2018). Neuromyths: Debunking false ideas about the brain. WW Norton & Company.


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29. Neuromito: Si una zona cerebral está afectada por lesión o daño, su funcionalidad se verá también afectada

Autor: Dr. José Gregorio Guarapana.

Profesor Titular en Universidad Nacional Francisco de Miranda.   


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Bienvenidos apasionados de la Neuroeducación a esta aventura de desmitificar neuromitos, soy José Gregorio Guarapana (Venezuela) y me gustaría abordar el siguiente neuromito “Si una zona cerebral está afectada por lesión o daño, su funcionalidad se verá también afectada”, para poder colaborar de alguna manera en la superación de este mito sobre el cerebro.

              La creencia en sí, de “si una zona cerebral está afectada por lesión o daño, su funcionalidad se verá también afectada” no es exactamente (al menos no en sentido estricto) veritativa, sino que es más bien una trampa del sentido común. También la podríamos observar como una afirmación que, aunque tiene una base de verdad, es incompleta y no refleja toda la complejidad del cerebro humano y su capacidad de adaptarse. De hecho, un prejuicio limitado, contrario a lo que arroja la evidencia.

El mito de que “si un área del cerebro se daña, se pierde su funcionalidad” tiene sus raíces en el desarrollo temprano de la neurociencia y la neurología, esto lo podríamos establecer en el siglo XIX y podría deberse a diversos factores que estableceremos en tres tipos:

  1. Descubrimientos Iniciales en Neurociencia. En el siglo XIX, los primeros neurocientíficos como Paul Broca y Carl Wernicke identificaron áreas específicas del cerebro responsables de funciones particulares, como el lenguaje. Estos descubrimientos llevaron a la idea de la localización funcional, donde cada área del cerebro tiene una función específica y distinta (Ardila et al. 2016).
  2. Lesiones Cerebrales y Observaciones Clínicas. Observaciones clínicas de pacientes con lesiones cerebrales, especialmente durante las guerras mundiales, mostraron que daños en ciertas áreas resultaban en déficits funcionales claros. Estas observaciones reforzaron la idea de que la pérdida de una parte del cerebro necesariamente llevaba a la pérdida de su función correspondiente.
  3. Limitaciones Tecnológicas. Las limitaciones en las tecnologías de imagen cerebral y en la comprensión de la neuroplasticidad también contribuyeron a este mito. Antes del advenimiento de técnicas avanzadas como la resonancia magnética funcional (fMRI), los científicos no podían observar la reorganización del cerebro en respuesta a daños.

Con todos esos factores, el mito se difundió ampliamente en la literatura médica y en la educación debido a la simplicidad de la explicación y la falta de evidencia empírica para desafiarlo en ese momento, la falta de testeo, sobre todo. La idea de localización estricta y fija de funciones cerebrales se convirtió en una enseñanza estándar.

Para justificar el hallazgo de manera correcta a este neuromito nos tenemos que remontar a tres autores claves, dos organizaciones científicas mundiales, una maniobra médica y un descubrimiento en la medicina, que podríamos resumir de la siguiente manera:

  1. Karl Lashley (1950s). Lashley, a través de sus experimentos con ratas, propuso el principio de equipotencialidad, sugiriendo que otras partes del cerebro pueden asumir funciones cuando una parte está dañada. Sus trabajos desafiaron la estricta teoría de localización.
  2. Michael Merzenich y Edward Taub (1980s). Michael Merzenich es conocido por sus estudios sobre la plasticidad cerebral en primates y humanos. Edward Taub desarrolló la “terapia de restricción del movimiento” para pacientes de accidentes cerebrovasculares, mostrando que la función motora podía recuperarse a través de la neuroplasticidad (Sierra, León, 2019).
  3. Organizaciones de Investigación en Neurociencia. Instituciones como la Society for Neuroscience y publicaciones científicas como Nature Neuroscience y The Journal of Neuroscience promovieron consensos que definitivamente sepultaron la creencia con evidencia dura.
  4. Neurorehabilitación- El campo de la neurorehabilitación ha sido crucial en demostrar la plasticidad del cerebro. Terapias modernas basadas en la neuroplasticidad han mostrado resultados positivos en la recuperación funcional después de lesiones cerebrales (Castellanos et al. 2010).
  5. El descubrimiento de las Neuroimágenes. Estudios usando resonancia magnética funcional (fMRI) y la tomografía por emisión de positrones (PET) han demostrado cómo el cerebro puede reorganizar sus funciones después de una lesión. Estos estudios han sido fundamentales para observar directamente los cambios en la actividad cerebral en respuesta a daños.

En conclusión, el mito de que una lesión en una zona del cerebro implica una pérdida funcional irreversible es insostenible y falsa. El cerebro puede asumir funcionalidades diversas a través de otras áreas. Es algo que también me ha tocado comprobar y demostrar en cirugías a cerebro abierto en diversidad de oportunidades. 

Referencias:

Ardila, A., Bernal, B. y Rosselli, M. (2016). ¿Qué tan localizadas están las áreas del cerebro del lenguaje? Una revisión de la implicación de las áreas de Brodmann en el lenguaje oral. Archivos de Neuropsicología Clínica, 31(1), 112-122. https://doi.org/10.1093/arclin/acv081

Sierra, E.M. y León, M.Q. (2019). Plasticidad cerebral, una realidad neuronal. Rev Ciencias Médicas, 23(4), 599-609. 

Castellanos, N.P., Nuria, P., Ordoñez, V.E., Demuynck, O., Bajo, R., Campo, P. y Maestu, F. (2010). Reorganization of functional connectivity as a correlate of cognitive recovery in acquired brain injury. Brain. 133(8). https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/208264339


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Welcome, enthusiasts of Neuroeducation, to this adventure of debunking neuromyths. I am José Gregorio Guarapana from Venezuela, and I would like to address the neuromyth: “If a brain area is affected by injury or damage, its functionality will also be affected,” to help dispel this misconception about the brain.

The belief that “if a brain area is affected by injury or damage, its functionality will also be affected” is not strictly true; it is more a trap of common sense. This statement, while having a basis of truth, is incomplete and does not reflect the full complexity of the human brain and its ability to adapt. In fact, it is a limited prejudice, contrary to what evidence shows.

The myth that “if an area of the brain is damaged, its functionality is lost” has its roots in the early development of neuroscience and neurology in the 19th century and can be attributed to several factors categorized into three types:

  1. Initial Discoveries in Neuroscience.
    In the 19th century, early neuroscientists like Paul Broca and Carl Wernicke identified specific areas of the brain responsible for particular functions, such as language. These discoveries led to the idea of functional localization, where each area of the brain has a specific and distinct function (Ardila et al. 2016).
  2. Brain Injuries and Clinical Observations.
    Clinical observations of patients with brain injuries, especially during the world wars, showed that damage to certain areas resulted in clear functional deficits. These observations reinforced the idea that losing a part of the brain necessarily led to the loss of its corresponding function.
  3. Technological Limitations.
    Limitations in brain imaging technologies and understanding neuroplasticity also contributed to this myth. Before advanced techniques like functional magnetic resonance imaging (fMRI), scientists could not observe the brain’s reorganization in response to damage.

These factors led to the widespread dissemination of this myth in medical literature and education due to the simplicity of the explanation and the lack of empirical evidence to challenge it at the time. The idea of strict and fixed localization of brain functions became standard teaching.

To accurately address this neuromyth, we need to look at key contributors, scientific organizations, medical advancements, and significant discoveries in medicine, summarized as follows:

  1. Karl Lashley (1950s).
    Lashley, through his experiments with rats, proposed the principle of equipotentiality, suggesting that other parts of the brain can take over functions when one part is damaged. His work challenged the strict localization theory.
  2. Michael Merzenich and Edward Taub (1980s).
    Michael Merzenich is known for his studies on brain plasticity in primates and humans. Edward Taub developed “constraint-induced movement therapy” for stroke patients, showing that motor function could be recovered through neuroplasticity (Sierra, León, 2019).
  3. Research Organizations in Neuroscience.
    Institutions like the Society for Neuroscience and scientific publications like Nature Neuroscience and The Journal of Neuroscience promoted consensuses that definitively debunked the belief with hard evidence.
  4. Neurorehabilitation.
    The field of neurorehabilitation has been crucial in demonstrating brain plasticity. Modern therapies based on neuroplasticity have shown positive results in functional recovery after brain injuries (Castellanos et al. 2010).
  5. Discovery of Neuroimaging.
    Studies using functional magnetic resonance imaging (fMRI) and positron emission tomography (PET) have shown how the brain can reorganize its functions after an injury. These studies have been fundamental in directly observing changes in brain activity in response to damage.

In conclusion, the myth that an injury in a brain area implies an irreversible loss of function is unsustainable and false. The brain can assume diverse functionalities through other areas. This is something I have had to verify and demonstrate in open-brain surgeries on various occasions.

Greetings and farewell.

References:

Ardila, A., Bernal, B. y Rosselli, M. (2016). ¿Qué tan localizadas están las áreas del cerebro del lenguaje? Una revisión de la implicación de las áreas de Brodmann en el lenguaje oral. Archivos de Neuropsicología Clínica, 31(1), 112-122. https://doi.org/10.1093/arclin/acv081

Sierra, E.M. y León, M.Q. (2019). Plasticidad cerebral, una realidad neuronal. Rev Ciencias Médicas, 23(4), 599-609. 

Castellanos, N.P., Nuria, P., Ordoñez, V.E., Demuynck, O., Bajo, R., Campo, P. y Maestu, F. (2010). Reorganization of functional connectivity as a correlate of cognitive recovery in acquired brain injury. Brain. 133(8). https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/208264339

30. Neuromito: La denominación de alumnado con diversidad funcional se debe a que su funcionamiento cerebral es diferente al de sus compañeros, cuyo funcionamiento es idéntico

Autor: Dr. Karel Llopiz Guerra.

Profesor en Universidad Central Marta Abreu de Las Villas, Cuba.   


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Bienvenidos amantes de la Neuroeducación a esta aventura de desmitificar neuromitos. Soy Karel Llopiz, de Cuba y, en esta ocasión, vamos a erradicar el neuromito que plantea que la denominación de alumnado con diversidad funcional se debe a que el funcionamiento cerebral de estos es diferente al resto de sus compañeros, cuyo funcionamiento es idéntico. Se trata de una nomenclatura muy extendida en el mundo. 

Fue investigado por Romañanch y Lobato (2005) dado que el término Diversidad Funcional propone una visión positiva de la discapacidad hablando de “diferentes capacidades”.

A partir de entonces, se generalizó el estudio de los neuromitos y la diversidad funcional en el alumnado en relación con el funcionamiento cerebral, sea diferente al resto de sus compañeros.

Entre ellas, las escalas más influyentes como el Manual de Matrices progresivas de Raven 2019, las Escala de inteligencia abreviada de Wechsler (WASI, 1999) y el Diagnóstico neuropsicológico infantil de Luria (1982).

No obstante, el neuromito de la “diferente forma de funcionar” del alumnado con diversidad funcional puede tener consecuencias negativas, que recomienden la segregación escolar ancestral, contraria a la Inclusión educativa de todo el alumnado. 

Su propagación se debe a que es cierto que el estudiantado con discapacidad pueda tener un funcionamiento cognitivo particular, más aún el estudiantado con trastornos. Por ejemplo, es cierto que algunos estudiantes con discapacidad intelectual presentan limitaciones en las funciones cognitivas y conductas adaptativas que condicionan el funcionamiento en la vida diaria. Flores (2024) afirma que en el desarrollo del cerebro humano se aprecian dos líneas fundamentales: la que es común a todos los individuos y define su condición humana, y la que es particular a cada uno y define sus cualidades personales e inteligencias. La neurociencia nos permite detectar y analizar los fallos en el desarrollo de estas dos líneas, que son el origen de la discapacidad intelectual, para poder elaborar los apoyos necesarios.

Pero no es menos cierto es que todos los alumnos muestran un funcionamiento cognitivo particular. Todos y cada uno de los cerebros de los aprendientes funciona de manera exclusiva. La diversidad funcional y neurodiversidad son elementos que caracterizan a los seres humanos, a todos, no solo a un colectivo que padezca discapacidades o trastornos. Por ejemplo, todos los procesos cerebrales de planificación, abstracción, resolución de problemas teóricos y prácticos, niveles de comprensión de lo simple a lo complejo, aprendizajes de la vida cotidiana y académico, así como el logro de habilidades desde lo conceptual y social para el logro de una vida adulta e independiente son elementos evidentes que denotan el funcionamiento diverso en todos los niños.

Lo que nos han demostrado los neurocientíficos, derivado de la neurodiversidad, es que todos los estudiantes tienen una maduración, activación, ejecución y mantenimiento cerebral único e irrepetible. La neuroplasticidad y neurodivergencia vienes a reforzar esta tesis, añadiendo el impacto de todo lo que cada individuo vive como igualmente único e irrepetible. De ahí el argumento pedagógico reconocido de abrazar la diversidad no como algo negativo e irremediablemente inevitable sino como un riqueza y oportunidad para que todos, estudiantes e incluso docentes aprendan y progresen.

La neurodiversidad y neurodivergencia dentro del marco de la Neuroeducación y probadas en su matriz de la Neurociencia deben acogerse como una apuesta por una enseñanza accesible para todos, con múltiples formas de implicación, representación y acción y expresión, como indica el Diseño Universal de Aprendizaje. La diversidad funcional se concentra en el tema de la igualdad y de la equiparación de oportunidades. Pero esta debe ser para todos, de ahí que las nuevas tendencias aluden al Diseño Universal de Aprendizaje (DUA) para todos los alumnos que pueden encontrar Barreras para el Aprendizaje y la Participación (BAP) y no exclusivamente de los ajustes razonables y las adecuaciones o adaptaciones curriculares para los que presentan necesidades educativas especiales y aún menos por discapacidades o trastornos (Rodríguez, 2020).

En conclusión, se debe dejar claro que todos los niños aprenden y que todos lo hacen de forma diferente, y que la limitación para ello no es intrínseca a ellos ni a su diversidad, pues es características de todos, sino que es más propio de las deficiencias en el entorno educativo, familiar, y social. Es decir, propio de las Barreras para el Aprendizaje y la Participación (BAP), que deben superarse con programaciones educativas bajo el Diseño Universal de Aprendizaje (DUA). Saludos y a luchar contra esas Barreras con este Diseño.

Bibliografía:

Candel, J. A. G., Almagro, M. L. B., & Vicente, M. Á. G. (2024). La tolerancia a la frustración en jóvenes con discapacidad intelectual de Todos Somos Campus, en la Universidad de Murcia. Revista de Educación Inclusiva, 17(1), 10-30.

Iriarte, E. G., Arretxe, M. B., Delaney, J., McMeel, K., O’Regan, H., Morris, G., … & Doolan, M. (2024). Toma de decisiones por personas con discapacidad intelectual: Una revisión de la literatura. Pedagogia i Treball Social, 13(1), 7-21.

Llauradó, E. V., & Lorite, P. D. C. (2024). El potencial creativo en las personas con discapacidad intelectual. Siglo Cero, 55(2), 11-23.

Flores. J. (2024). Diversidad funcional, neurodiversidad, discapacidad intelectual. Revista Virtual Síndrome de Down, 226. https://www.down21.org/revista-virtual/1773-revista-virtual-sindrome-de-down-2020/revista-virtual-marzo-2020-n-226/3417-diversidad-funcional-neurodiversidad-discapacidad-intelectual.html

Rodríguez Fuentes, A. (2020). A propósito de la diversidad de capacidades y necesidades. Revista RETOS XXI4(1). A-12. https://doi.org/10.33412/retosxxi.v4.1.2783


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Welcome, lovers of Neuroeducation, to this adventure of debunking neuromyths. I am Karel Llópiz from Cuba, and today we are going to eradicate the neuromyth that claims the labeling of students with functional diversity is due to their brain functioning being different from the rest of their peers, whose functioning is identical. This is a widely spread nomenclature around the world.

It was investigated by Romañanch and Lobato (2005) since the term Functional Diversity proposes a positive view of disability by referring to “different abilities.”

Since then, the study of neuromyths and functional diversity in students in relation to brain functioning, being different from the rest of their peers, has become widespread. Among these are the most influential scales such as the Raven’s Progressive Matrices Manual 2019, the Wechsler Abbreviated Scale of Intelligence (WASI, 1999), and the Luria’s Pediatric Neuropsychological Diagnosis (1982).

However, the neuromyth of the “different way of functioning” of students with functional diversity may have negative consequences, recommending the ancestral segregation of students, contrary to the inclusive education of all students.

Its spread is due to the fact that it is true that students with disabilities may have particular cognitive functioning, especially those with disorders. For example, it is true that some students with intellectual disabilities present limitations in cognitive functions and adaptive behaviors that affect their daily life. Flores (2024) states that the development of the human brain shows two fundamental lines: one that is common to all individuals and defines their human condition, and one that is particular to each individual and defines their personal qualities and intelligences. Neuroscience allows us to detect and analyze failures in the development of these two lines, which are the origin of intellectual disabilities, in order to provide the necessary support.

But it is also true that all students exhibit unique cognitive functioning. Every single learner’s brain functions in a unique way. Functional diversity and neurodiversity are characteristics of all humans, not just a group suffering from disabilities or disorders. For example, all brain processes related to planning, abstraction, theoretical and practical problem-solving, levels of understanding from simple to complex, everyday and academic learning, as well as achieving skills from conceptual and social aspects for an independent adult life, are clear indicators of diverse functioning in all children.

What neuroscientists have shown us, derived from neurodiversity, is that all students have unique and unrepeatable brain maturation, activation, execution, and maintenance. Neuroplasticity and neurodivergence reinforce this thesis, adding the impact of everything each individual experiences as equally unique and unrepeatable. Hence, the recognized pedagogical argument is to embrace diversity not as something negative and inevitably remedial but as a wealth and opportunity for everyone—students and even educators—to learn and progress.

Neurodiversity and neurodivergence within the framework of Neuroeducation, and proven in its neuroscience matrix, should be embraced as a commitment to accessible teaching for all, with multiple forms of involvement, representation, action, and expression, as indicated by Universal Design for Learning (UDL). Functional diversity focuses on equality and equal opportunities. But this should be for everyone, which is why new trends refer to Universal Design for Learning (UDL) for all students who may encounter Barriers to Learning and Participation (BLPs), not exclusively for reasonable adjustments and curricular adaptations for those with special educational needs and even less so for disabilities or disorders (Rodríguez, 2020).

In conclusion, it must be made clear that all children learn, and they all do so in different ways, and that limitations in learning are not intrinsic to them or their diversity, as it is a characteristic of all, but rather are more related to deficiencies in the educational, family, and social environment. That is, related to Barriers to Learning and Participation (BLPs), which should be overcome with educational programs based on Universal Design for Learning (UDL). Greetings and let’s fight against those barriers with this design.

References: 

Candel, J. A. G., Almagro, M. L. B., & Vicente, M. Á. G. (2024). La tolerancia a la frustración en jóvenes con discapacidad intelectual de Todos Somos Campus, en la Universidad de Murcia. Revista de Educación Inclusiva, 17(1), 10-30.

Iriarte, E. G., Arretxe, M. B., Delaney, J., McMeel, K., O’Regan, H., Morris, G., … & Doolan, M. (2024). Toma de decisiones por personas con discapacidad intelectual: Una revisión de la literatura. Pedagogia i Treball Social, 13(1), 7-21.

Llauradó, E. V., & Lorite, P. D. C. (2024). El potencial creativo en las personas con discapacidad intelectual. Siglo Cero, 55(2), 11-23.

Flores. J. (2024). Diversidad funcional, neurodiversidad, discapacidad intelectual. Revista Virtual Síndrome de Down, 226. https://www.down21.org/revista-virtual/1773-revista-virtual-sindrome-de-down-2020/revista-virtual-marzo-2020-n-226/3417-diversidad-funcional-neurodiversidad-discapacidad-intelectual.html

Rodríguez Fuentes, A. (2020). A propósito de la diversidad de capacidades y necesidades. Revista RETOS XXI4(1). A-12. https://doi.org/10.33412/retosxxi.v4.1.2783

31. Neuromito: El cerebro de los niños con Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH) está sobreexcitado

Autor: Dr. José Antonio Vela Romero.

Profesor en Universidad de Huelva, España.   


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Hola aficionados a la neuroeducación, estamos aquí para desmentir otro de los neuromitos que influyen en nuestra sociedad y sistema educativo y contra los que debemos acabar. Soy José Antonio Vela y en este caso vamos a desmentir el que el celebro de los niños con Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad, conocido por sus siglas TDAH, está sobreexcitado, 

Este mito o sesgo sobre el cerebro surge se originó en la segunda mitad del siglo XX, en parte debido a una comprensión limitada y sesgada de la neurobiología del trastorno y la popularización de ideas simplificadas sobre el funcionamiento cerebral. Fue incorporado, como el primer neuromito de los 8, en la escala de Papadatou-Pastou y otros en 2017 (Rodríguez, 2024).

Se trata de una creencia falsa porque este trastorno aparece por diversas razones, relacionadas con el desarrollo neuronal del TDAH y tratamiento:

  • En primer lugar, existen diferencias de base en el celebro de los niños/as con TDAH respecto de aquellos/as que no lo padecen. Por ejemplo, en relación con la conectividad cerebral, hay menor riego sanguíneo; lo cual influye en los procesos motores, cognitivos y emocionales, como plantean Hale y otros (2007). O los altos niveles de actividad en la DMN (Red de tareas negativas), que producen problemas para focalizar y concentrarse. Ello no implica que el celebro esté sobreexcitado.
  • En segundo lugar, los niveles de sobreexcitación no son constantes, como demuestran estudios como los de Barkley y otros (2008), quienes mediante un estudio longitudinal demostraron que sus niveles de excitación varían a lo largo del día.
  • En tercer y último lugar, resaltamos su tratamiento farmacológico, que se trata de psicoestimulantes, como “rubifen” y “concerta”, aunque por su hipercinesia el imaginario colectivo puede plantear que su tratamiento farmacológico se base en tranquilizantes, se trata de psicoactivos, así lo avalan investigaciones como las de Wigal y otros (2014) o Saiz (2018) donde se refleja la eficiencia de los psicoactivos en la capacidad de concentración y autocontrol en las personas con TDAH.   

 En consecuencia, lo cierto es que no es cierto que el cerebro de los niños con TDAH esté sobreexcitado permanentemente, como plantea Barkley y otros (2008), aún más sabiendo que su tratamiento se plantea en parte con psicoestimulantes. Por lo cabe concluir que:

  • No hay evidencias que respalden la idea de un estado constante de sobrexcitación. Puede presentarse solo Trastorno por Déficit de Atención.
  • Los estudios han demostrado que la diferencia está relacionada más con la función cerebral que con el nivel de actividad. 
  • Y, por último, resaltar que el TDAH es un trastorno complejo con una variedad de síntomas diversos. 

En conclusión, ¡no!, ¡no es cierto que el cerebro de los niños con TDAH esté sobreexcitado. Como su nombre indica es un trastorno cerebral que afecta a la atención o a la hiperactividad o a ambas. Un saludo y hasta siempre. 

Referencias 

Rodríguez, A. (coord.) (2024). ¿Ciencia o ficción en la neuroeducación? Estudio sobre neuromitos. Pirámide.  

Barkley, R. A., Cahn, C. K., & Straub, M. (2008). Attention-deficit/hyperactivity disorder: A clinical handbook. Guilford Press.

Hale, T. S., Kane, A. M., Kaminsky, O., Tung, K. L., Wiley, J. F., McGough, J. J., Loo, S. K., & Kaplan, J. T. (2014). Visual network asymmetry and default mode network function in ADHD: An fMRI study. Frontiers in Psychiatry, 5, 81. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2014.00081 

Saiz, L. C. (2018). Psicoestimulantes para el TDAH: análisis integral para una medicina basada en la prudencia. Revista de la Asociación Española de Neuropsiquiatría, 38(133), 301-330. 10.4321/S0211-57352018000100301 

Wigal, S. B., Hervas, A., Weiss, M. D., McCracken, J., Wigal, T., Kupper, R. J., & Dittmann, R. W. (2014). A randomized placebo-controlled double-blind study evaluating the time course of response to methylphenidate hydrochloride extended-release capsules in children with attention-deficit/hyperactivity disorder. Journal of Child and Adolescent Psychopharmacology, 24(10), 562-569. https://doi.org/10.1089/cap.2014.0037


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Hello, neuroeducation enthusiasts. We are here to debunk another neuromyth that influences our society and educational system, and which we must dispel. I am José Antonio Vela, and in this case, we are going to debunk the myth that the brains of children with Attention Deficit Hyperactivity Disorder, known by its acronym ADHD, are overexcited.

This myth or bias about the brain originated in the second half of the 20th century, partly due to a limited and biased understanding of the neurobiology of the disorder and the popularization of simplified ideas about brain function. It was incorporated as the first neuromyth of the 8 in the Papadatou-Pastou scale and others in 2017 (Rodríguez, 2024).

This is a false belief because this disorder appears for various reasons related to the neuronal development of ADHD and its treatment:

  • First, there are fundamental differences in the brains of children with ADHD compared to those who do not have it. For example, in relation to brain connectivity, there is less blood flow, which influences motor, cognitive, and emotional processes, as suggested by Hale and others (2007). Or the high levels of activity in the DMN (Default Mode Network), which produce problems in focusing and concentrating. This does not imply that the brain is overexcited.
  • Secondly, the levels of overexcitement are not constant, as demonstrated by studies like those of Barkley and others (2008), who in a longitudinal study showed that their levels of excitement vary throughout the day.
  • Thirdly, we highlight its pharmacological treatment, which involves psychostimulants such as “Ritalin” and “Concerta.” Although their hyperkinesia might lead the public to believe that their pharmacological treatment is based on tranquilizers, it actually involves psychoactive drugs, as supported by research like that of Wigal and others (2014) or Saiz (2018), which reflect the efficiency of psychoactive drugs in enhancing concentration and self-control in people with ADHD.

Consequently, it is not true that the brains of children with ADHD are permanently overexcited, as Barkley and others (2008) assert, especially considering that their treatment partly involves psychostimulants. Thus, it can be concluded that:

  • There is no evidence to support the idea of a constant state of overexcitation. Only Attention Deficit Disorder might present.
  • Studies have shown that the difference is more related to brain function than to the level of activity.
  • Finally, it is important to note that ADHD is a complex disorder with a variety of diverse symptoms.

In conclusion, no, it is not true that the brains of children with ADHD are overexcited. As its name indicates, it is a brain disorder that affects attention or hyperactivity or both. Greetings and farewell.

References:

Rodríguez, A. (coord.) (2024). ¿Ciencia o ficción en la neuroeducación? Estudio sobre neuromitos. Pirámide.  

Barkley, R. A., Cahn, C. K., & Straub, M. (2008). Attention-deficit/hyperactivity disorder: A clinical handbook. Guilford Press.

Hale, T. S., Kane, A. M., Kaminsky, O., Tung, K. L., Wiley, J. F., McGough, J. J., Loo, S. K., & Kaplan, J. T. (2014). Visual network asymmetry and default mode network function in ADHD: An fMRI study. Frontiers in Psychiatry, 5, 81. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2014.00081 

Saiz, L. C. (2018). Psicoestimulantes para el TDAH: análisis integral para una medicina basada en la prudencia. Revista de la Asociación Española de Neuropsiquiatría, 38(133), 301-330. 10.4321/S0211-57352018000100301 

Wigal, S. B., Hervas, A., Weiss, M. D., McCracken, J., Wigal, T., Kupper, R. J., & Dittmann, R. W. (2014). A randomized placebo-controlled double-blind study evaluating the time course of response to methylphenidate hydrochloride extended-release capsules in children with attention-deficit/hyperactivity disorder. Journal of Child and Adolescent Psychopharmacology, 24(10), 562-569. https://doi.org/10.1089/cap.2014.0037 

32. Neuromito: El TDAH es consecuencia, principalmente, de la escasa disciplina de los padres y madres

Autora: Dra. Ana Isabel Invernón Gómez.

Profesora Sustituta Interina en Universidad de Almería, España.   


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Bienvenidos amantes de la Neuroeducación a esta aventura de desmitificar neuromitos. Mi nombre es Ana Isabel Invernón Gómez, profesora de la UAL, y hablaré sobre el neuromito que atribuye falsamente el TDAH a una escasa disciplina de padres y madres en el hogar.

Este mito o sesgo sobre el TDAH surge con posterioridad a la primera publicación lanzada por la OECD en el año 2002 acerca de los neuromitos y que supuso un primer acercamiento al concepto, definiéndolo como una distorsión de la realidad científica que ha generado conceptos erróneos y cierta desinformación entre los educadores. Fruto de este primer acercamiento, se extiende la preocupación por el estudio de los neuromitos y en 2017, la escala elaborada por Papadatou-Pastou y colaboradores. Añade, en su análisis sobre neuromitos entre estudiantes de educación, la falsa idea de que el cerebro de los niños/as con trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH) está sobreexcitado. Hecho que se puede relacionar con una educación familiar poco consistente. Este estudio supuso el origen y el reconocimiento de la existencia de este neuromito y su posterior expansión.

Sin embargo, se trata de una creencia falsa puesto que el TDAH es un trastorno del desarrollo complejo y multicausal, con un origen claramente neurobiológico y que cuenta con una gran carga genética. Si una persona tiene TDAH probablemente en torno al 76% se explique a través de causas genéticas. 

Aunque es posible que un estilo de crianza menos consistente, desorganizado y sin límites, pueda agravar la situación, siempre debe existir el trastorno de base. Características familiares como por ejemplo la falta de comunicación, de afectividad, enfrentamiento entre los padres por separación o divorcio, entre otros, son algunos rasgos que contribuyen al incremento de sus síntomas, pero no son el detonante. 

Realmente con recomendaciones sencillas se puede controlar y mejorar su conducta: 

Lo cierto es que el cerebro de una persona con TDAH tiene un funcionamiento diferente, principalmente en la corteza prefrontal responsable de organizar y controlar la atención y el comportamiento. Esta anomalía les hace presentar dificultades en la regulación de su nivel de actividad (hiperactividad), en su capacidad para frenar o inhibir sus pensamientos y comportamientos (impulsividad) y/o en la dificultad de mantener la atención en las actividades que llevan a cabo durante un tiempo moderado (inatención). 

En los niños/as con TDAH se han descubierto curvas de neurodesarrollo anormales relacionadas con el grosor de la corteza cerebral y alteraciones en el sistema de neurotransmisión con funciones complejas como la atención, regulación motora, toma de decisiones y control emocional. También se ha descubierto que situaciones traumáticas prenatales, perinatales y posnatales sobre el sistema nervioso central puede agravar los síntomas del TDAH, como por ejemplo el consumo de nicotina y alcohol en periodos de gestación. Pero no se ha evidenciado, en absoluto, su vínculo con patrones disciplinarios de los progenitores.

En conclusión, ¡no!, ¡no es cierto que el TDAH sea consecuencia de la escasa disciplina de los padres y madres. Esta es una creencia falsa ya que se trata de un trastorno complejo multicausal con un origen neurobiológico y genético que, en ningún caso, puede atribuirse a la falta de disciplina de los padres. 

Un afectuoso saludo, nos vemos en el próximo neuromito. 

Referencias

OCDE (2002). Understanding the Brain: Towards a New Learning Science. OECD. https://www.oecd.org/education/ceri/31706603.pdf

Rodríguez, A. (coord.) (2024). ¿Ciencia o ficción en la neuroeducación? Estudio sobre neuromitos. Pirámide. 

Rodríguez, A., Mondéjar, J. J., Fierro, B. M. y Gallardo, C. P. (2024). Instrumentos para la medición de neuromitos docentes para su empleo en Cuba y España. Universidad & Sociedad, 16 (1), 235-245. https://rus.ucf.edu.cu/index.php/rus/article/view/4323   

Shaw, P., Gogtay, N., & Rapoport, J. (2010). Childhood psychiatric disorders as anomalies in neurodevelopmental trajectories. Human Brain Mapping, 31(6), 917-925. https://doi.org/10.1002/hbm.21028 

Soutullo, C. y Díaz, A. (2007). Manual de diagnóstico y tratamiento del TDAH. Editorial Médica Panamericana.


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Welcome, lovers of Neuroeducation, to this journey of debunking neuromyths. My name is Ana Isabel Invernón Gómez, a professor at UAL, and today I will discuss the neuromyth that falsely attributes ADHD to poor parental discipline at home.

This myth or bias about ADHD emerged after the first publication by the OECD in 2002 on neuromyths, which marked an initial approach to the concept, defining it as a distortion of scientific reality that has generated erroneous concepts and some misinformation among educators. As a result of this initial approach, the concern for studying neuromyths spread, and in 2017, the scale developed by Papadatou-Pastou and collaborators included in their analysis the false idea that the brains of children with ADHD are overexcited. This idea can be related to inconsistent family education. This study marked the origin and recognition of this neuromyth and its subsequent spread.

However, this is a false belief, as ADHD is a complex and multifactorial developmental disorder with a clear neurobiological origin and a significant genetic component. If a person has ADHD, approximately 76% can be explained through genetic causes. While a less consistent, disorganized parenting style without limits can potentially exacerbate the situation, the underlying disorder must always be present. Family characteristics such as lack of communication, affection, conflicts between parents due to separation or divorce, among others, can contribute to the increase in symptoms, but they are not the trigger.

Indeed, with simple recommendations, their behavior can be controlled and improved:

In fact, the brain of a person with ADHD functions differently, primarily in the prefrontal cortex responsible for organizing and controlling attention and behavior. This anomaly causes difficulties in regulating activity levels (hyperactivity), in the ability to inhibit thoughts and behaviors (impulsivity), and/or in maintaining attention in activities for a moderate period (inattention). In children with ADHD, abnormal neurodevelopmental curves related to cortical thickness and alterations in the neurotransmission system have been discovered, affecting complex functions such as attention, motor regulation, decision-making, and emotional control. Additionally, prenatal, perinatal, and postnatal traumatic situations affecting the central nervous system can exacerbate ADHD symptoms, such as nicotine and alcohol consumption during pregnancy. However, there is no evidence linking it to parental disciplinary patterns.

In conclusion, no, ADHD is not the result of poor parental discipline. This is a false belief, as it is a complex, multifactorial disorder with neurobiological and genetic origins that cannot, in any case, be attributed to a lack of parental discipline.

Warm regards, and see you in the next neuromyth discussion.

References

OCDE (2002). Understanding the Brain: Towards a New Learning Science. OECD. https://www.oecd.org/education/ceri/31706603.pdf

Rodríguez, A. (coord.) (2024). ¿Ciencia o ficción en la neuroeducación? Estudio sobre neuromitos. Pirámide. 

Rodríguez, A., Mondéjar, J. J., Fierro, B. M. y Gallardo, C. P. (2024). Instrumentos para la medición de neuromitos docentes para su empleo en Cuba y España. Universidad & Sociedad, 16 (1), 235-245. https://rus.ucf.edu.cu/index.php/rus/article/view/4323   

Shaw, P., Gogtay, N., & Rapoport, J. (2010). Childhood psychiatric disorders as anomalies in neurodevelopmental trajectories. Human Brain Mapping, 31(6), 917-925. https://doi.org/10.1002/hbm.21028 

Soutullo, C. y Díaz, A. (2007). Manual de diagnóstico y tratamiento del TDAH. Editorial Médica Panamericana.

33. Neuromito: Las nuevas generaciones son nativos digitales mientras que las antiguas son inmigrantes digitales, con menor capacidad para aprender y usar las TIC

Autor: Dr. Marcos Cabezas González.

Profesor Titular en Universidad de Salamanca, España.   


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Bienvenidos amantes de la Neuroeducación, soy Marcos Cabezas de la USAL, a esta aventura de desmitificar neuromitos sobre las nuevas generaciones son nativos digitales mientras que las antiguas son inmigrantes digitales, con menor capacidad para aprender y usar las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC).

Los términos de nativo digital e inmigrantes fueron popularizado por Marc Prensky en un ensayo publicado en 2001 titulado “Digital Natives, Digital Immigrants” (Prensky 2001), para referirse a las generaciones anteriores y posteriores a los años 80, donde estas últimas han vivido siempre rodeadas de tecnologías digitales, logrando integrarlas, con cierta destreza, en sus actividades diarias. Ello supuestamente provocaba cambios en sus estructuras mentales, de modo que piensan y procesan la información de manera distinta a las generaciones anteriores (inmigrantes digitales), debido a su exposición constante a la tecnología.

En la actualidad, esta concepción sobre la estructura mental de los jóvenes se evidencia como un nuevo mito para plantear en las escalas o en los instrumentos de recogida de información sobre neuromitos (Rodríguez Fuentes et al., 2024). La escala de Gülsün y Köseoğlu (2020) añade una serie de neuromitos que van en la dirección de este que nos ocupa. 

Se trata de una creencia falsa ya que, a comienzos del siglo XXI, diferentes investigaciones educativas ponen en duda esta teoría sobre los nativos digitales. Las evidencias científicas confirman que no existen certezas empíricas de cuáles son las diferencias en la estructura cerebral de los adultos y de los jóvenes que utilizan las tecnologías digitales (Helsper & Eynon, 2010) y aunque existe un subconjunto de jóvenes que podrían tener las características de los nativos digitales, estos son la excepción y no la regla (Kennedy et al., 2010).

La creencia de que los nativos digitales tienen una capacidad innata para comprender y utilizar tecnología de manera efectiva, de que son naturalmente mejores en la multitarea debido a su exposición a múltiples fuentes de información simultáneamente, y de que adoptan y adaptan a las nuevas tecnologías más rápidamente y con menos esfuerzo, no resulta cierta, o no ha sido probada. Su amenaza educativa es que lleva a suponer que estos jóvenes no requieren de un enfoque educativo centrado en el uso y dominio de las TICS, enfoque radicalmente diferente al de las generaciones anteriores (Kirschner & De Bruycker, 2017). Esta asunción puede originar brechas precisamente digitales de las que parte en el aprendizaje y en la implementación ineficaz de tecnologías educativas.

En conclusión, ¡no!, ¡no es cierto que las nuevas generaciones son nativos digitales mientras que las antiguas son inmigrantes digitales, con menor capacidad para aprender y usar las tecnologías de la información y la comunicación. Este neuromito subestima la complejidad del aprendizaje y el dominio de la tecnología. Reconocer la diversidad en las habilidades tecnológicas y la necesidad de una educación y formación continuas es crucial para aprovechar al máximo las herramientas digitales. Es importante desafiar este mito para evitar expectativas poco realistas y garantizar que todos, independientemente de su edad, tengan la oportunidad de desarrollar competencias tecnológicas adecuadas, superando brechas digitales.

Referencias:

Gülsün, Y. y Köseoğlu, P. (2020). Determining Biology Teachers’ Neuromyths and Knowledge About Brain Functions. Education and Science, 45(204), 303-316. https://doi.org/10.15390/eb.2020.8456

Helsper, E.J., & Eynon, R. (2010). Digital natives: where is the evidence? British Educational Research Journal, 36(3), 503-520. https://doi.org/10.1080/01411920902989227

Kennedy, G., Judd, T., Dalgarno, B., & Waycott, J. (2010). Beyond natives and immigrants: Exploring types of net generation students. Journal of Computer Assisted Learning, 26(5), 332-343. https://doi.org/10.1111/j.1365-2729.2010.00371.x

Kirschner, P.A., & De Bruycker, P. (2017). The myths of the digital native and the multitasker. Teaching and Teacher Education, 67, 135-142. https://doi.org/10.1016/j.tate.2017.06.001

Prensky, M. (2001). Digital natives, Digital inmigrants. MCB University Press, 9(5), 1-6.

Rodríguez Fuentes, A., Mondéjar Rodríguez, J.J., Fierro Chong, B.M. & Gallardo Montes, C.P. (2024). Instrumentos de medición de neuromitos docentes para su empleo en Cuba y España. Universidad y Sociedad, 16(1), 235-245. https://hdl.handle.net/10481/88821


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Welcome, neuroeducation enthusiasts, to this adventure of demystifying neuromyths. I am Marcos Cabezas from the University of Salamanca (USAL), here to debunk the neuromyth that new generations are digital natives while older generations are digital immigrants with less capacity to learn and use Information and Communication Technologies (ICT).

The terms “digital natives” and “digital immigrants” were popularized by Marc Prensky in a 2001 essay titled “Digital Natives, Digital Immigrants” (Prensky, 2001). These terms refer to generations born after the 1980s, who have always been surrounded by digital technologies and have supposedly integrated them with ease into their daily activities. This supposedly causes changes in their mental structures, leading them to think and process information differently from previous generations (digital immigrants), due to their constant exposure to technology.

However, this conception of the mental structure of young people is now recognized as a new myth to be considered in scales or instruments for collecting information about neuromyths (Rodríguez Fuentes et al., 2024). The scale by Gülsün and Köseoğlu (2020) includes a series of neuromyths that align with the one we are addressing here.

This is a false belief, as early 21st-century educational research cast doubt on the theory of digital natives. Scientific evidence confirms that there are no empirical certainties about the differences in brain structure between adults and young people using digital technologies (Helsper & Eynon, 2010). Although there is a subset of young people who may exhibit characteristics of digital natives, they are the exception rather than the rule (Kennedy et al., 2010).

The belief that digital natives have an innate ability to understand and use technology effectively, are naturally better at multitasking due to exposure to multiple sources of information simultaneously, and adopt and adapt to new technologies more quickly and with less effort, is unproven. The educational threat of this belief is that it leads to the assumption that these young people do not require an educational approach focused on the use and mastery of ICTs, which is radically different from that of previous generations (Kirschner & De Bruycker, 2017). This assumption can create digital gaps that hinder learning and the effective implementation of educational technologies.

In conclusion, no, it is not true that new generations are digital natives while older ones are digital immigrants with less capacity to learn and use information and communication technologies. This neuromyth underestimates the complexity of learning and mastering technology. Recognizing the diversity in technological skills and the need for continuous education and training is crucial for maximizing the benefits of digital tools. It is important to challenge this myth to avoid unrealistic expectations and ensure that everyone, regardless of age, has the opportunity to develop adequate technological competencies and overcome digital divides.

Referenes:

Gülsün, Y. y Köseoğlu, P. (2020). Determining Biology Teachers’ Neuromyths and Knowledge About Brain Functions. Education and Science, 45(204), 303-316. https://doi.org/10.15390/eb.2020.8456

Helsper, E.J., & Eynon, R. (2010). Digital natives: where is the evidence? British Educational Research Journal, 36(3), 503-520. https://doi.org/10.1080/01411920902989227

Kennedy, G., Judd, T., Dalgarno, B., & Waycott, J. (2010). Beyond natives and immigrants: Exploring types of net generation students. Journal of Computer Assisted Learning, 26(5), 332-343. https://doi.org/10.1111/j.1365-2729.2010.00371.x

Kirschner, P.A., & De Bruycker, P. (2017). The myths of the digital native and the multitasker. Teaching and Teacher Education, 67, 135-142. https://doi.org/10.1016/j.tate.2017.06.001

Prensky, M. (2001). Digital natives, Digital inmigrants. MCB University Press, 9(5), 1-6.

Rodríguez Fuentes, A., Mondéjar Rodríguez, J.J., Fierro Chong, B.M. & Gallardo Montes, C.P. (2024). Instrumentos de medición de neuromitos docentes para su empleo en Cuba y España. Universidad y Sociedad, 16(1), 235-245. https://hdl.handle.net/10481/88821

34. Neuromito: Un signo común de la dislexia es que se perciben en el cerebro las letras al revés (palabras en espejo)

Autora: Dra. Linda Zuppardo.

Profesora de Educación Secundaria en Catania, Italia.   


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Bienvenidos, amantes de la Neuroeducación, a esta aventura de desmitificar neuromitos. Soy Linda Zuppardo y hablo también en nombre de la profesora Concetta Pirrone, ambas de Italia. En esta ocasión, vamos a erradicar el neuromito de que la dislexia es una dificultad de aprendizaje que se caracteriza por la lectura y escritura de palabras al revés, en espejo. Se trata de uno de los neuromitos más controvertido y extendido, que aparece en algunas escalas de neuromitos actuales. Este trastorno mental, conocido como dislexia, afecta aproximadamente al 5% de la población, según Blakemore y Firth (2011), por tanto, tiene una alta prevalencia, de ahí el interés por su estudio. Produce severas dificultades para el aprendizaje lector, que no son generalizables a otras facetas y aprendizajes, donde pueden incluso destacar por su competencia. Como neuromito reduce esta notable dificultad a la lectura en espejo, siendo integrado como que su cerebro percibe las letras al revés o palabras en espejo, como recogen por primera vez McDonald y otros (2017) en su investigación sobre neuromitos y también Abusamra et al (2021).

Como se insinua, se trata de un error de simplificación y reducción excesiva, puesto que aunque puede que la lectura en espejo sea, en realidad, una característica propia de personas disléxicas no es, en absoluto, la conducta que define el diagnóstico, según los avances de la neurociencia. Por eso, se indica como error de interpretación o conocimiento simplista.

Y es que la dislexia ha tratado de ser explicada por muchas vías. En un principio, se argumentó que se trataba de un trastorno visual, lo cual fue refutado rápidamente mediante la investigación psicológica, que evidenció que se debía a un déficit verbal, concretamente fonológico. En efecto, las personas que padecen dislexia muestran dificultades importantes en el “procesamiento de los sonidos del habla. Este compromiso fonológico es suficientemente sutil como para no manifestarse en el desarrollo y uso del lenguaje oral. Pero es lo suficientemente importante como para afectar el aprendizaje de la lectoescritura. El déficit fonológico afecta sobre todo el desarrollo de la habilidad para manipular conscientemente los sonidos del lenguaje, la conciencia fonológica (Abusamra, 2021, 27).

Todos los niños, no sólo los disléxicos, confunden transitoriamente las letras en espejo, como (“p” y “q”, “b” y “d”), ya que su sistema visual interpreta como idénticas. La “caja de letras del cerebro” debe desaprender esta semejanza entre las letras en espejo, para discriminarlas adecuadamente conforme experimentan la tarea de lectura y reconocimiento de fonemas y su asociación con grafemas. 

En cambio, las personas con dislexia encuentran dificultades para aprender las correspondencias grafema-fonema (letras en sonidos), lectura en voz alta, convirtiéndose en una tarea lenta, costosa y con errores de decodificación, así como por intentos fallidos de compensar el déficit por adivinación, ya sea de la palabra completa o de una parte.

De tal manera que las personas con dislexia presentan una falla en la sincronización de la activación de las diferentes áreas del cerebro y la coordinación de la zona anterior y posterior del cerebro, afectando la necesaria conciencia fonológica, o de los sonidos del habla, requerida para la lectura. Emplean más tiempo en la activación encadenada de las diferentes áreas cerebrales. Ello hace que no automaticen las reglas de correspondencia grafema-fonema, propias de la fase inicial lectora: la decodificación lectora. Y, como consecuencia, proliferan dificultades de integración de las letras en palabras que, por supuesto, afecta también a las siguientes fases: la comprensión lectora, así como, también, la autorregulación de todo el proceso lector. 

Desde un punto de vista psicolingüístico, la investigación actual establece que las personas con dislexia presentan dificultades metalingüísticas, es decir, un déficit en el procesamiento fonológico y dificultades en las habilidades fonológicas relacionadas con la conciencia fonológica o en la memoria de trabajo verbal. Estas dificultades son consecuencia de los aspectos neurológicos, y pueden ser explicadas por el modelo de déficit fonológico, que trata de aclarar las dificultades en la habilidad de transformar el habla en códigos lingüísticos y su manipulación en la memoria de trabajo, así como su almacenamiento y recuperación de la memoria a largo plazo. De aquí derivan las dificultades en la conversión grafema-fonema y en la representación ortográfica de las palabras.

En conclusión, no, no es cierto que un signo común de la dislexia es que se perciben en el cerebro las letras al revés. El déficit fonológico afecta el aprendizaje de las correspondencias grafema-fonema y todo el desarrollo posterior de la lectura incluyendo un pobre desarrollo del vocabulario visual y la falta de automatización de la decodificación. Finalmente, la ausencia del reconocimiento fluido de las palabras escritas hace que todos los recursos del lector se concentren en la decodificación, lo que afecta la comprensión del texto y autorregulación, e impacta en la motivación y el placer por la lectura. Saludos.

Referencias:

Abusamra, V., Armele, M. Arévalo, A., Fretes, S. … y de Benedictis, C. (2021). Develando mitos de la Neurociencia. Universidad de Buenos Aires.

BlakemoreS., y Firth, U. Cómo aprende el cerebro. (2011) Barcelona: Editorial Ariel.

Macdonald, K., Germine, L., Anderson, A., Christodoulou, J. y McGrath, L. M. (2017). Dispelling the myth: training in education or neuroscience decreases but does not eliminate beliefs in neuromyths. Frontiers in Psychology, 8, 1314. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.01314

Rodríguez, A. (coord.) (2024). ¿Ciencia o ficción en la neuroeducación? Estudio sobre neuromitos. Pirámide.  

Zuppardo. L. (2020). Evaluación de los efectos del tratamiento de rehabilitación de la autoestima y del comportamiento en un grupo de pacientes diagnosticados con dislexia y disortografía (Tesis Doctoral). Universidad de Granada.


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Welcome, lovers of Neuroeducation, to this adventure of demystifying neuromyths. I am Linda Zuppardo, speaking also on behalf of Professor Concetta Pirrone, both from Italy. On this occasion, we will debunk the neuromyth that dyslexia is a learning difficulty characterized by reading and writing words backward, in a mirror image. This is one of the most controversial and widespread neuromyths, appearing in some current scales of neuromyths. This mental disorder, known as dyslexia, affects approximately 5% of the population, according to Blakemore and Firth (2011), hence its high prevalence and the interest in studying it. It causes severe difficulties in reading acquisition that are not generalizable to other areas and types of learning, where individuals may even excel. As a neuromyth, it reduces this significant difficulty to mirror reading, suggesting that the dyslexic brain perceives letters or words in reverse, as first reported by McDonald et al. (2017) in their research on neuromyths and also by Abusamra et al. (2021).

As hinted, this is an error of oversimplification and excessive reduction. While mirror reading may indeed be a characteristic of some individuals with dyslexia, it is not, by any means, the behavior that defines the diagnosis according to advances in neuroscience. Hence, it is regarded as an error of interpretation or simplistic knowledge.

Dyslexia has been explained through various approaches. Initially, it was argued to be a visual disorder, but this was quickly refuted by psychological research, which demonstrated that it was due to a verbal deficit, specifically phonological. Indeed, individuals with dyslexia exhibit significant difficulties in “processing speech sounds.” This phonological impairment is subtle enough not to manifest in oral language development and use but significant enough to affect reading and writing acquisition. Phonological deficit primarily impacts the ability to consciously manipulate language sounds, known as phonological awareness (Abusamra, 2021, p. 27).

All children, not just those with dyslexia, temporarily confuse mirror letters (such as “p” and “q,” “b” and “d”) as their visual system interprets them as identical. The “letter box” in the brain must unlearn this similarity between mirror letters to discriminate them properly as they engage in the task of reading, recognizing phonemes, and associating them with graphemes.

In contrast, individuals with dyslexia face difficulties in learning grapheme-to-phoneme correspondences (letters to sounds), reading aloud, resulting in slow, laborious tasks with decoding errors, and failed attempts to compensate for the deficit by guessing, whether by the whole word or part of it.

Thus, people with dyslexia exhibit a failure in synchronizing the activation of different brain areas and coordinating the anterior and posterior regions of the brain, affecting the necessary phonological awareness—awareness of speech sounds—required for reading. They take more time to activate the linked brain areas. This results in the inability to automate grapheme-to-phoneme correspondence rules, which are essential in the initial reading phase: decoding. Consequently, they face difficulties integrating letters into words, which, of course, also affects subsequent phases: reading comprehension and self-regulation of the entire reading process.

From a psycholinguistic perspective, current research establishes that individuals with dyslexia exhibit metalinguistic difficulties, meaning a deficit in phonological processing and challenges in phonological skills related to phonological awareness or verbal working memory. These difficulties stem from neurological aspects and can be explained by the phonological deficit model, which seeks to clarify the difficulties in transforming speech into linguistic codes and manipulating them in working memory, as well as their storage and retrieval from long-term memory. This leads to difficulties in grapheme-to-phoneme conversion and the orthographic representation of words.

In conclusion, it is not true that a common sign of dyslexia is perceiving letters in the brain as reversed. The phonological deficit affects learning grapheme-to-phoneme correspondences and all subsequent reading development, including poor visual vocabulary development and lack of decoding automatization. Ultimately, the absence of fluent recognition of written words causes all of the reader’s resources to be focused on decoding, which affects text comprehension and self-regulation, impacting motivation and pleasure in reading. Best regards.

 References:

Abusamra, V., Armele, M. Arévalo, A., Fretes, S. … y de Benedictis, C. (2021). Develando mitos de la Neurociencia. Universidad de Buenos Aires.

BlakemoreS., y Firth, U. Cómo aprende el cerebro. (2011) Barcelona: Editorial Ariel.

Macdonald, K., Germine, L., Anderson, A., Christodoulou, J. y McGrath, L. M. (2017). Dispelling the myth: training in education or neuroscience decreases but does not eliminate beliefs in neuromyths. Frontiers in Psychology, 8, 1314. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.01314

Rodríguez, A. (coord.) (2024). ¿Ciencia o ficción en la neuroeducación? Estudio sobre neuromitos. Pirámide.  

Zuppardo. L. (2020). Evaluación de los efectos del tratamiento de rehabilitación de la autoestima y del comportamiento en un grupo de pacientes diagnosticados con dislexia y disortografía (Tesis Doctoral). Universidad de Granada.

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