Píldoras formativas. Factor D
FACTOR D. Cerebro y aprendizaje.
35. Neuromito: Existen periodos críticos para los aprendizajes, tras los cuales es posible que no se puedan adquirir determinadas habilidades
Autora: Dra. Carmen del Pilar Gallardo Montes.
Profesora Ayudante Doctora en Universidad de Granada.
Bienvenidos amantes de la Neuroeducación a esta aventura de desmitificar neuromitos. Soy Carmen del Pilar Gallardo Montes de la UGR y en esta ocasión vamos a erradicar el neuromito que dice que “Existen periodos críticos para los aprendizajes, tras los cuales es posible que no se puedan adquirir determinadas habilidades”.
¿Cómo se llegó a este neuromito y a su consecuente mitificación? La OCDE en su reunión en Granada (España) en el año 2002, advirtiendo de la amenaza y riesgo de las falacias sobre el funcionamiento cerebral, asumió la prevalencia de diversos mitos, entre los que se encuentra del que hablamos en este momento sobre la relación imprecisa e incierta de los erróneamente denominados períodos críticos (en lugar de ventanas de oportunidad). Luego es uno de los mitos cerebrales más tradicionales y recurrentes en las escalas de identificación de neuromitos revisadas.
Existen fundamentalmente tres períodos que se denominan «sensibles», en donde el cerebro se encuentra más receptivo a un tipo de aprendizajes (Carballo y Portero, 2018). Hace varios años se denominaban «períodos críticos», pero esta interpretación dio lugar al neuromito. Se (neuro)mitificó que existen unos periodos vitales en los que se han de culminar ciertos aprendizajes, de lo contrario no se conseguirán (OECD, 2002, pp. 75-77). Se ha demostrado que sí pueden adquirirse en cualquier momento, aunque algunos aprendizajes puedan resultar más complicados. Así pues, se han diferenciado los periodos críticos de los períodos sensibles o ventanas de oportunidad o de aprendizaje para desarrollar competencias biológicas, caracterizados por su gran “plasticidad cerebral”. Ejemplo de ello es el caso de la Bicicleta de Tolstói. Tolstói era un novelista ruso de 67 años al que le regalaron una bicicleta y, pese a su edad y dificultades, aprendió a montar en ella como si lo llevara haciendo toda su vida.
La neurociencia corrobora aspectos de la psicología educativa dándoles un enfoque neurocientífico y ofreciendo a los educadores una serie de principios para mejorar la enseñanza (Portellano, 2018), entre los que destaca la importancia de Construir el currículo educativo en función de los períodos madurativos del cerebro y desde la individualidad de cada estudiante. Los períodos no son «críticos», sino «sensibles», es decir, una vez superado dicho período, el individuo puede seguir aprendiendo el aspecto característico que este período integra gracias a la plasticidad cerebral, aunque quizá suponga un mayor esfuerzo. Son «ventanas a la oportunidad», como bien denomina Sousa (2019).
La diferencia y la refutación del mito es que existen ciertos periodos susceptibles de ser propicios (periodos sensibles) para ciertos aprendizajes, pero no excluyentes (periodos críticos), puesto que se pueden adquirir con posterioridad, aunque quizás con algo más de esfuerzo. Además, es un mito decir que el único y mayor periodo sensible y de mejor aprendizaje se produce entre los 0 y 3 años. El cerebro está creciendo y configurándose hasta los 20 años; después, incluso, pueden seguir generando nuevas neuronas y más conexiones hasta la vejez, aunque haya más actividad de interconexiones durante los primeros años de vida.
En conclusión, no, no existen esos períodos críticos, obligatorios y exclusivos para ciertos aprendizajes, como pudiera ser el periodo de los 0 a 3 años. El cerebro puede aprender cualquier cosa que se pueda aprender en cualquier momento de la vida, con la motivación, enseñanza o autoaprendizaje adecuado.
Referencias
Carballo, A. y Portero, M. (2018). 10 ideas clave: Neurociencia y educación. Aportaciones para el aula. En Diez ideas clave. Graó. https://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codigo=835934
OCDE (2002). Understanding the Brain: Towards a New Learning Science. OECD. https://www.oecd.org/education/ceri/31706603.pdf
Portellano, J. A. (2018). Neuroeducación y funciones ejecutivas (2.ª ed.). CEPE.
Rodríguez, A. (Coord.) (2024). ¿Ciencia o ficción en la neuroeducación? Estudio sobre neuromitos. Pirámide. https://www.youtube.com/watch?v=f42JR23qBOk
Sousa, D. A. (2019). Cómo aprende el cerebro. Obelisco
Welcome, neuroeducation enthusiasts, to this adventure of demystifying neuromyths. I am Carmen del Pilar Gallardo Montes from the University of Granada (UGR), and today we are going to debunk the neuromyth that “There are critical periods for learning, after which certain skills may not be acquired.”
How did this neuromyth and its consequent mythologizing come about? At its meeting in Granada (Spain) in 2002, the OECD, noting the threat and risk of fallacies about brain functioning, acknowledged the prevalence of various myths, including the one we are discussing now about the imprecise and uncertain relationship of the erroneously termed critical periods (instead of opportunity windows). This is one of the most traditional and recurring brain myths in neuromyth identification scales reviewed.
Fundamentally, there are three periods termed «sensitive,» during which the brain is more receptive to certain types of learning (Carballo & Portero, 2018). Years ago, these were called «critical periods,» but this interpretation led to the neuromyth. It was (neuro)mythologized that there are vital periods in which certain learnings must be completed; otherwise, they will not be achieved (OECD, 2002, pp. 75-77). It has been shown that these skills can be acquired at any time, although some learnings might be more challenging. Thus, critical periods have been differentiated from sensitive periods or opportunity windows for developing biological competencies, characterized by their great «brain plasticity.» An example of this is Tolstoy’s bicycle. Tolstoy was a 67-year-old Russian novelist who was given a bicycle and, despite his age and difficulties, learned to ride it as if he had been doing so all his life.
Neuroscience corroborates aspects of educational psychology by giving them a neuroscientific approach and offering educators a set of principles to improve teaching (Portellano, 2018), including the importance of constructing the educational curriculum based on the maturational periods of the brain and the individuality of each student. The periods are not «critical» but «sensitive,» meaning that once a period is passed, the individual can continue to learn the characteristic aspect of this period thanks to brain plasticity, although it might require more effort. They are «windows of opportunity,» as Sousa (2019) aptly describes.
The difference and refutation of the myth is that there are certain periods that are more favorable (sensitive periods) for certain learning, but not exclusive (critical periods) since they can be acquired later, though perhaps with a bit more effort. Additionally, it is a myth to claim that the only and best sensitive period for learning occurs between ages 0 and 3. The brain continues to grow and develop until around age 20; even after that, new neurons and more connections can continue to form into old age, although there is more interconnection activity during the early years of life.
In conclusion, there are no such critical, mandatory, and exclusive periods for certain learning, such as the period from 0 to 3 years. The brain can learn anything at any time in life, with the right motivation, teaching, or self-learning.
References
Carballo, A. y Portero, M. (2018). 10 ideas clave: Neurociencia y educación. Aportaciones para el aula. En Diez ideas clave. Graó. https://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codigo=835934
OCDE (2002). Understanding the Brain: Towards a New Learning Science. OECD. https://www.oecd.org/education/ceri/31706603.pdf
Portellano, J. A. (2018). Neuroeducación y funciones ejecutivas (2.ª ed.). CEPE.
Rodríguez, A. (Coord.) (2024). ¿Ciencia o ficción en la neuroeducación? Estudio sobre neuromitos. Pirámide. https://www.youtube.com/watch?v=f42JR23qBOk
Sousa, D. A. (2019). Cómo aprende el cerebro. Obelisco
36. Neuromito: Se aprende mejor cuando se recibe la información en el estilo de aprendizaje preferido (visual, auditivo, kinestésico)
Autora: Dra. Andjelka Pejovic.
Profesora en Universidad de Serbia.
Bienvenidos amantes de la Neuroeducación a esta aventura de desmitificar el neuromito de que se aprende mejor cuando se recibe la información en el estilo de aprendizaje preferido (visual, auditivo, kinestésico). Este mito fue identificado en la encuesta de alfabetización en neurociencia del docente en formación en Reino Unido realizada por Howard-Jones y otros en 2009 (Rodríguez Fuentes y otros 2024). Posteriormente se hicieron más estudios y este mito figuró entre los primeros en las escalas de identificación empleadas, como la de Dekker y otros en 2012, Dündar y Gündüz en 2016, etc.
Esta creencia falsa es una interpretación errónea de estudios sobre el funcionamiento del cerebro, que muestran que la información visual, auditiva y kinestésica se procesan en distintas partes del cerebro. Entonces, los profesores suelen hacer un esfuerzo por ofrecer imágenes, diagramas y materiales parecidos a los alumnos con preferencia visual, material auditivo a los estudiantes de estas preferencias, mientras que a los discentes kinestésicos se les posibilitan actividades basadas en movimiento. Sin embargo, cabe preguntarse, tal y como hacen algunos autores (por ej. Geake 2008, en Dündar y Gündüz 2016), cómo trabajar con alumnos visuales y kinestésicos en las clases de música, o con los alumnos auditivos y kinestésicos en las clases de pintura, o cómo deben actuar los alumnos auditivos y visuales en las actividades artesanales.
No hay instrumentos para determinar de manera fiable el estilo de aprendizaje del alumno, igual que para medir si los métodos de instrucción están debidamente adaptados al supuesto estilo de aprendizaje (Kirschner 2017: 167). El método que más se usa es la autoevaluación del alumno, que no es fiable por dos razones por lo menos: primero, porque es meramente subjetiva, y segundo, porque aun siendo el estilo preferente del alumno, no necesariamente significa que sea el mejor o siquiera el adecuado (Kirschner 2017: 167). Por lo tanto, los discentes pueden tener preferencias por un estilo de aprendizaje u otro, por un determinado canal de información (visual, auditivo, kinestésico), pero no existen pruebas de una mayor eficacia del aprendizaje mediante ello. De hecho, los estudios realizados (por ejemplo Constantidinou y Baker 2002, Cook, Thompson, Thomas y Thomas 2009, Rogowsky, Calhoun y Tallal 2015, en Kirschner 2017: 170) muestran la no correlación entre el método de instrucción adaptado al tipo de aprendizaje y un mejor rendimiento.
Asimismo, está comprobado que hay una interconexión entre las áreas cerebrales, que posibilita la transferencia de la información entre unas y otras (Gilmore et al. 2007, en Dekker et al. 2012), por lo cual la reducción del proceso de aprendizaje a una sola modalidad sensorial puede ir en detrimento del aprendizaje del alumno (Escorza Walker 2017: 95). Lo mejor es la integración multisensorial, que hace el almacenamiento más férreo.
En conclusión, no, no es cierto que se aprende mejor cuando se recibe la información en el estilo de aprendizaje preferido. Además de que no hay pruebas científicas de la eficacia del aprendizaje según el estilo de aprendizaje, está demostrado que las áreas cerebrales están conectadas y que la información no se procesa de manera lineal.
Un saludo.
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
Dündar, S. and Gündüz, N. (2016). Misconceptions Regarding the Brain: The Neuromyths of Preservice Teachers. Mind, Brain, and Education, 10(4), 212–232.
Escorza Walker, J. (2017). Crear puentes entre neurociencia y educación. Contextos, 37, 89–96.
Kirschner, P. A. (2017). Stop propagating the learning styles myth. Computers & Education, 106, 166–171.
Rodríguez Fuentes, 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
Welcome, lovers of Neuroeducation, to this journey of debunking the neuromyth that learning is better when information is received in the preferred learning style (visual, auditory, kinesthetic). This myth was identified in the survey on neuroscience literacy of trainee teachers in the UK conducted by Howard-Jones and others in 2009 (Rodríguez Fuentes et al., 2024). Subsequently, more studies were conducted, and this myth ranked among the top in the identification scales used, such as those by Dekker et al., 2012, Dündar and Gündüz, 2016, etc.
This false belief is a misinterpretation of studies on brain function, which show that visual, auditory, and kinesthetic information are processed in different parts of the brain. Therefore, teachers often strive to provide images, diagrams, and similar materials to students with a visual preference, auditory material to students with these preferences, while kinesthetic learners are offered movement-based activities. However, as some authors (e.g., Geake 2008, in Dündar and Gündüz 2016) question, how should visual and kinesthetic students be taught in music classes, or auditory and kinesthetic students in painting classes, or how should auditory and visual students behave in craft activities?
There are no instruments to reliably determine a student’s learning style, nor to measure whether instructional methods are properly adapted to the supposed learning style (Kirschner 2017: 167). The most commonly used method is student self-assessment, which is unreliable for at least two reasons: first, because it is merely subjective, and second, because even if it is the student’s preferred style, it does not necessarily mean it is the best or even adequate (Kirschner 2017: 167). Therefore, students may have preferences for one learning style or another, for a particular information channel (visual, auditory, kinesthetic), but there is no evidence of greater learning efficacy through them. In fact, studies conducted (e.g., Constantidinou and Baker 2002, Cook, Thompson, Thomas, and Thomas 2009, Rogowsky, Calhoun, and Tallal 2015, in Kirschner 2017: 170) show no correlation between instruction adapted to the learning type and better performance.
Furthermore, it is proven that there is an interconnection between brain areas, allowing information transfer between them (Gilmore et al. 2007, in Dekker et al. 2012), so reducing the learning process to a single sensory modality can be detrimental to student learning (Escorza Walker 2017: 95). The best approach is multisensory integration, which makes memory storage more robust.
In conclusion, no, it is not true that learning is better when information is received in the preferred learning style. Besides the lack of scientific evidence for learning efficacy according to learning style, it is proven that brain areas are interconnected and that information is not processed linearly.
Best regards.
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
Dündar, S. and Gündüz, N. (2016). Misconceptions Regarding the Brain: The Neuromyths of Preservice Teachers. Mind, Brain, and Education, 10(4), 212–232.
Escorza Walker, J. (2017). Crear puentes entre neurociencia y educación. Contextos, 37, 89–96.
Kirschner, P. A. (2017). Stop propagating the learning styles myth. Computers & Education, 106, 166–171.
Rodríguez Fuentes, 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
37. Neuromito: Los alumnos no suelen dar muestras sobre sus preferencias por el modo de recibir la información (visual, auditiva, kinestésica).
Autora: Isarel Sosa Medrano.
Magister en Universidad de Granada.
Bienvenidos amantes de la Neuroeducación esta aventura de desmitificar el neuromito sobre “Los alumnos no suelen dar muestras sobre sus preferencias por el modo de recibir la información (visual, auditiva, kinestésica)”. Aprender es un proceso y es necesario entender que cada cerebro es único e irrepetible, por lo que se elimina la creencia de que existe un único modelo para aprender, dirigido a todo el alumnado, siendo fundamental estudiar y conocer esos procesos invisibles que suponen un reto en la educación, sobre todo para el docente. La información que aprendemos siempre nos llega de nuestro alrededor, a través de nuestros sentidos, registrando esa información o desechándola. Por tanto, ¿no deberíamos de utilizar metodologías que tengan en cuenta este y otros procesos asociados para el aprendizaje? (Sousa, 2018).
El ser humano aprende gracias a las experiencias generadas, adquiriendo información útil para su vida, evocando así lo aprendido y construyendo nuevos conocimientos. Algunos estudios nos enseñan que hay estilos populares en los estudiantes, lo que ayuda al docente a adaptar el proceso enseñanza-aprendizaje. (Mendoza Yépez et al., 2022).
Hay diferentes estilos de aprendizaje: activo, reflexivo, teórico, pragmático; que permiten al docente encontrar estrategias metodológicas que le permitan conseguir un mayor rendimiento en el alumnado. Los factores externos, y aquellos que competen al alumno son vitales para que se produzca el aprendizaje, influyendo la motivación y el contexto del discente. (Iglesias & Ensunza, 2023).
Por tanto, lo cierto es… que no es cierto que “Los alumnos no suelen dar muestras sobre sus preferencias por el modo de recibir la información (visual, auditiva, kinestésica)”, se trata de una creencia falsa. El alumno obtendrá mejores resultados en su estilo de aprendizaje preferido, aunque debemos tener en cuenta que el cerebro es plástico y que una enseñanza multisensorial ayudará al docente a llegar al alumnado de manera asertiva y eficaz (Mercedes et al., 2018).
En conclusión, enseñar desde los estilos de aprendizaje preferente permite al docente preparar las sesiones conscientemente, teniendo presente los distintos factores que intervienen en el proceso de enseñanza-aprendizaje, generando una preocupación por su práctica como maestro, entendiendo que explicar un contenido no significa que el alumno comprenda y aprenda. Se espera que el docente desarrolle nuevas habilidades que le permitan mejorar su proceso de enseñanza.
Referencias
Iglesias, A. and Ensunza, A. (2023). Motivación y estilo de aprendizaje en estudiantes de Educación Superior en la realización del Videocast. ÑEMITỸRÃ Revista Multilingüe de Lengüa Sociedad y Educación, 52(5). https://doi.org/10.47133/nemityra2023d11-2a1
Mendoza Yépez, M. M., León Quinapallo, X. P., Gilar Corbi, R. and Vizcaíno Mendoza, F. M. (2022). Management of the teaching-learning process: learning styles and academic performance. Revista Venezolana de Gerencia, 27(7), 281–296. https://doi.org/10.52080/rvgluz.27.7.19
Mercedes, N., Villalba, M., Humberto, J., Celi, T., Navarro, C. V. and Tobar Bohorquez, M. L. (2018). Teaching according to the learning style: the neuromyth we must uproot. 18, 67–80. http://cienciaytecnologia.uteg.edu.ec
Sousa, D. A. (2018). Implicar al cerebro reconectado. Editorial SM. Biblioteca de Innovación Educativa.
Welcome Neuroeducation enthusiasts to this adventure of demystifying the neuromyth: «Students do not usually show their preferences for the way they receive information (visual, auditory, kinesthetic)”. Learning is a process and it is necessary to understand that each brain is unique and unrepeatable, thus eliminating the belief that there is a single learning model, aimed at all students, is essential to studying and learning about these invisible processes that are a challenge in education, especially for teachers. The information we learn always comes to us from our surroundings, through our senses, registering that information or discarding it. Therefore, shouldn’t we use methodologies that consider this and other associated processes for learning? (Sousa, 2018).
The human being learns thanks to the experiences generated, acquiring useful information for his life, thus evoking what he has learned and building new knowledge. Some studies teach us that there are popular styles in students, which help the teacher to adapt the teaching-learning process. (Mendoza Yépez et al., 2022).
There are different learning styles: active, reflective, theoretical, and pragmatic; which allow the teacher to find methodological strategies that allow him/her to achieve a higher performance in the students. External factors, and those that are the responsibility of the student, are vital for learning to take place, influencing the motivation and context of the learner. (Iglesias & Ensunza, 2023).
Therefore, the truth is… it is not true that “Students do not usually show their preferences for the way they receive information (visual, auditory, kinesthetic)”, this is a false belief. The student will obtain better results in his preferred learning style, although we must take into account that the brain is plastic and that multisensory teaching will help the teacher reach the students assertively and effectively. (Mercedes et al., 2018).
In conclusion, teaching from the preferred learning styles allows the teacher to prepare the sessions consciously, keeping in mind the different factors involved in the teaching-learning process, generating a concern for his practice as a teacher, understanding that explaining content does not mean that the student understands and learns. The teacher is expected to develop new skills that allow him/her to improve his/her teaching process.
References
Iglesias, A. and Ensunza, A. (2023). Motivación y estilo de aprendizaje en estudiantes de Educación Superior en la realización del Videocast. ÑEMITỸRÃ Revista Multilingüe de Lengüa Sociedad y Educación, 52(5). https://doi.org/10.47133/nemityra2023d11-2a1
Mendoza Yépez, M. M., León Quinapallo, X. P., Gilar Corbi, R. and Vizcaíno Mendoza, F. M. (2022). Management of the teaching-learning process: learning styles and academic performance. Revista Venezolana de Gerencia, 27(7), 281–296. https://doi.org/10.52080/rvgluz.27.7.19
Mercedes, N., Villalba, M., Humberto, J., Celi, T., Navarro, C. V. and Tobar Bohorquez, M. L. (2018). Teaching according to the learning style: the neuromyth we must uproot. 18, 67–80. http://cienciaytecnologia.uteg.edu.ec
Sousa, D. A. (2018). Implicar al cerebro reconectado. Editorial SM. Biblioteca de Innovación Educativa.
38. Neuromito: El aprendizaje escolar requiere esfuerzo, práctica y perseverancia. Es la cultura del trabajo.
Autora: Dra. Karen Watkins Fassler.
Profesora en Tecnológico Nacional de México.
Bienvenidos amantes de la Neuroeducación a esta aventura de desmitificar neuromitos. Soy la Dra. Karen Watkins Fassler, adscrita al Tecnológico Nacional de México y UNIR. En esta ocasión vamos a erradicar el neuromito de que «El aprendizaje escolar requiere esfuerzo, práctica y perseverancia. Es la cultura del trabajo».
Este neuromito tiene raíces profundas en la historia de la educación, donde tradicionalmente se ha valorado la ética del esfuerzo y la perseverancia. Aunque estos componentes son esenciales, la interpretación exagerada de esta idea ha llevado a prácticas educativas que ignoran la importancia de métodos pedagógicos efectivos y el entendimiento científico del cerebro. Inicialmente popularizado a principios del siglo XX, este concepto se reforzó con la emergencia de la psicología cognitiva y el conductismo, que enfatizaban la repetición y la práctica en el aprendizaje (Rodríguez Fuentes et al., 2024).
Sin embargo, lo cierto es — que no es cierto que el aprendizaje escolar requiere esfuerzo, práctica y perseverancia. Es la cultura del trabajo. Aunque este neuromito puede sonar elocuente, es crucial entender que la mera repetición sin una estrategia adecuada no es suficiente. La investigación moderna en neuroeducación nos muestra que técnicas como la recuperación espaciada y el aprendizaje activo son mucho más efectivas. Por ejemplo, un estudio por Karpicke y Roediger (2008) demostró que la técnica de recuperación espaciada, donde el estudio se divide en varias sesiones a lo largo de días, es más eficaz que el estudio continuo y masivo. Los estudiantes que emplearon esta técnica no solo aprendieron más palabras en swahili, sino que también retuvieron mejor la información a largo plazo, cuestionando la idea de que solo el esfuerzo y la perseverancia son suficientes para el aprendizaje efectivo. En la misma línea, un estudio en la Universidad de California reveló que los estudiantes que participaron en sesiones de aprendizaje activo en un curso de física obtuvieron mejores resultados y menores tasas de fracaso en comparación con aquellos en clases tradicionales (Freeman et al., 2014). Este enfoque fomenta la participación directa en el aprendizaje, aumentando la retención y comprensión de los conceptos. Lo anterior nos lleva a cuestionar la validez de seguir promoviendo el esfuerzo sin guía como la clave del éxito educativo (Rodríguez Fuentes et al., 2024; Howard-Jones, 2014).
Por último, por ejemplo el juego y el descubrimiento se han develado como unas de las mejores estrategias para el aprendizaje, y sin embargo no requieren esfuerzo ni perseverancia, sino que se hacen de manera natural de modo propio y placentero. Aprender forzado además de no ser efectivo genera animadversión sobre lo aprendido, porque no es placentero: “solo se aprende aquello que se ama”, diría el dr Mora.
La ciencia moderna nos enseña que el aprendizaje efectivo es multifacético. Estrategias que involucran la activación de múltiples áreas cerebrales y que consideran la variabilidad individual en los estilos de aprendizaje son fundamentales. Esto refuta directamente la idea de que solo a través del esfuerzo y la perseverancia se alcanza el aprendizaje significativo (Rodríguez Fuentes et al., 2024; Geake, 2008).
En conclusión, aunque el esfuerzo y la perseverancia son importantes, no son suficientes por sí solos para garantizar un aprendizaje efectivo. Debemos adoptar un enfoque más holístico que considere los hallazgos de la neurociencia y la neuroeducación, enfocándonos en métodos que realmente aprovechen la capacidad del cerebro para aprender de manera óptima. No perpetuemos más este neuromito y movámonos hacia una educación basada en evidencias.
Referencias:
Freeman, S., Eddy, S. L., McDonough, M., Smith, M. K., Okoroafor, N., Jordt, H., & Wenderoth, M. P. (2014). Active learning increases student performance in science, engineering, and mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(23), 8410-8415. https://doi.org/10.1073/pnas.1319030111
Geake, J. (2008). Neuromythologies in education. Educational Research, 50(2), 123-133. https://doi.org/10.1080/00131880802082518
Howard-Jones, P. A. (2014). Neuroscience and education: Myths and messages. Nature Reviews Neuroscience, 15(12), 817-824. https://doi.org/10.1038/nrn3817
Karpicke, J. D., & Roediger, H. L. (2008). The critical importance of retrieval for learning. Science, 319(5865), 966-968. https://doi.org/10.1126/science.1152408
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 & Sociedad, 16(1), 235-245.
Welcome, neuroeducation enthusiasts, to this adventure of demystifying neuromyths. I am Dr. Karen Watkins Fassler, affiliated with the National Technological Institute of Mexico and UNIR. In this occasion, we will debunk the neuromyth that «school learning requires effort, practice, and perseverance. It is the culture of work.»
This neuromyth has deep roots in the history of education, where traditionally the ethic of effort and perseverance has been valued. Although these components are essential, the exaggerated interpretation of this idea has led to educational practices that ignore the importance of effective pedagogical methods and the scientific understanding of the brain. Initially popularized in the early 20th century, this concept was reinforced with the emergence of cognitive psychology and behaviorism, which emphasized repetition and practice in learning (Rodríguez Fuentes et al., 2024).
However, the truth is — and it is not true that school learning requires effort, practice, and perseverance. It is the culture of work. Although this neuromyth might sound eloquent, it is crucial to understand that mere repetition without a proper strategy is not enough. Modern research in neuroeducation shows us that techniques such as spaced retrieval and active learning are much more effective. For example, a study by Karpicke and Roediger (2008) demonstrated that the spaced retrieval technique, where studying is divided into several sessions over days, is more effective than continuous and massed studying. Students who used this technique not only learned more Swahili words but also retained the information better in the long term, questioning the idea that only effort and perseverance are sufficient for effective learning. Similarly, a study at the University of California revealed that students who participated in active learning sessions in a physics course achieved better results and lower failure rates compared to those in traditional classes (Freeman et al., 2014). This approach fosters direct engagement in learning, increasing retention and understanding of concepts. The above leads us to question the validity of continuing to promote effort without guidance as the key to educational success (Rodríguez Fuentes et al., 2024; Howard-Jones, 2014).
Lastly, for example, play and discovery have been revealed as some of the best strategies for learning, and yet they do not require effort or perseverance but happen naturally in an enjoyable and intrinsic manner. Learning through forced means, besides being ineffective, generates aversion to what is learned because it is not enjoyable: «one only learns what one loves,» said Dr. Mora.
Modern science teaches us that effective learning is multifaceted. Strategies that involve the activation of multiple brain areas and consider individual variability in learning styles are fundamental. This directly refutes the idea that only effort and perseverance lead to meaningful learning (Rodríguez Fuentes et al., 2024; Geake, 2008).
In conclusion, while effort and perseverance are important, they alone are not sufficient to guarantee effective learning. We must adopt a more holistic approach that considers the findings of neuroscience and neuroeducation, focusing on methods that truly leverage the brain’s capacity for optimal learning. Let us not perpetuate this neuromyth any longer and move towards evidence-based education.
Referencias:
Freeman, S., Eddy, S. L., McDonough, M., Smith, M. K., Okoroafor, N., Jordt, H., & Wenderoth, M. P. (2014). Active learning increases student performance in science, engineering, and mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(23), 8410-8415. https://doi.org/10.1073/pnas.1319030111
Geake, J. (2008). Neuromythologies in education. Educational Research, 50(2), 123-133. https://doi.org/10.1080/00131880802082518
Howard-Jones, P. A. (2014). Neuroscience and education: Myths and messages. Nature Reviews Neuroscience, 15(12), 817-824. https://doi.org/10.1038/nrn3817
Karpicke, J. D., & Roediger, H. L. (2008). The critical importance of retrieval for learning. Science, 319(5865), 966-968. https://doi.org/10.1126/science.1152408
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 & Sociedad, 16(1), 235-245.
39. Neuromito: El aprendizaje, estudio y memorización en la infancia requieren control estricto, supervisión y disciplina.
Autora: Mtra. María Cruz López.
Universidad de Granada.
Bienvenidos amantes de la Neuroeducación a esta aventura de desmitificar neuromitos. Soy María Cruz López y en esta ocasión vamos a erradicar el neuromito de que el aprendizaje, estudio y memorización en la infancia requieren control estricto, supervisión y disciplina.
Este mito, popularizado a lo largo de la historia educativa tradicional, refleja una visión en la que el proceso de aprendizaje infantil se percibe como algo que necesita ser estrictamente controlado y supervisado. Este neuromito se originó en las primeras teorías del aprendizaje y la disciplina escolar, que enfatizaban la rigidez y el orden como esenciales para el éxito educativo. Estas ideas fueron promovidas especialmente durante la Revolución Industrial, cuando la educación se modeló para preparar individuos disciplinados y eficientes para trabajar en fábricas. Se ha probado que el cerebro experimenta bloqueos e ineficiencias ante la presión férrea, la supervisión inquietante y la disciplina como exclusiva de la motivación; y, sin embargo, se activa y optimiza por la curiosidad, expectativa, afectividad, juego…, a menudo contrarias a las anteriores.
Por tanto, lo cierto es … que no es cierto que el aprendizaje, estudio y memorización en la infancia requieren control estricto, supervisión y disciplina. Aunque este neuromito puede sonar intuitivo para muchos, es crucial entender que un ambiente de aprendizaje excesivamente controlado y disciplinado puede inhibir la creatividad y la exploración autónoma tan necesarias para el desarrollo cognitivo de los niños.
Investigaciones recientes cuestionan esta perspectiva y apuntan hacia la importancia de un enfoque más flexible y centrado en el niño (Rodríguez et al., 2024). Por ejemplo, estudios han demostrado que métodos educativos más libres, como los enfoques Montessori, donde los niños tienen la libertad de elegir y explorar actividades dentro de un ambiente preparado, conducen a mejores resultados en términos de creatividad, satisfacción y aprendizaje a largo plazo (Lillard & Else-Quest, 2006).
La neurociencia y neuroeducación modernas nos enseñan que el aprendizaje efectivo en la infancia se beneficia más de un ambiente que promueve la autonomía, la exploración y el juego dirigido por los propios niños. Estos enfoques fomentan no solo la memorización y el estudio, sino también el desarrollo de habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas (Rodríguez et al., 2024; Macdonald, Germine, Anderson, Christodoulou & McGrath, 2017). Howard-Jones (2016) también sugiere que entender correctamente las bases neurocientíficas del aprendizaje puede llevar a mejorar significativamente las técnicas pedagógicas, alejándose de métodos rígidos y controladores.
En conclusión, el control estricto, la supervisión intensiva y la disciplina dura no son los métodos más efectivos para facilitar el aprendizaje en la infancia. Debemos avanzar hacia métodos más motivadores y atractivos que respeten y promuevan la independencia y curiosidad natural de los niños. Abrazar estos métodos basados en evidencia científica moderna no solo es más efectivo, sino que también respeta la naturaleza intrínsecamente motivada del aprendizaje infantil.
Referencias:
Lillard, A. S., & Else-Quest, N. M. (2006). Evaluating Montessori Education. Science, 313(5795),
1893-1894. https://doi.org/10.1126/science.1132362
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.
Pasquinelli, E. (2015). Neuromyths: Why do they exist and persist? Mind, Brain, and Education,
9(3), 89-95. https://doi.org/10.1111/mbe.12070
Howard-Jones, P. A. (2016). Neuroscience and education: A review of educational interventions
and approaches informed by neuroscience. Education Endowment Foundation, 47-48.
Macdonald, K., Germine, L., Anderson, A., Christodoulou, J., & 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
Welcome, neuroeducation enthusiasts, to this adventure of demystifying neuromyths. I am Dr. Karen Watkins Fassler, affiliated with the National Technological Institute of Mexico and UNIR. In this occasion, we will debunk the neuromyth that «school learning requires effort, practice, and perseverance. It is the culture of work.»
This neuromyth has deep roots in the history of education, where traditionally the ethic of effort and perseverance has been valued. Although these components are essential, the exaggerated interpretation of this idea has led to educational practices that ignore the importance of effective pedagogical methods and the scientific understanding of the brain. Initially popularized in the early 20th century, this concept was reinforced with the emergence of cognitive psychology and behaviorism, which emphasized repetition and practice in learning (Rodríguez Fuentes et al., 2024).
However, the truth is — and it is not true that school learning requires effort, practice, and perseverance. It is the culture of work. Although this neuromyth might sound eloquent, it is crucial to understand that mere repetition without a proper strategy is not enough. Modern research in neuroeducation shows us that techniques such as spaced retrieval and active learning are much more effective. For example, a study by Karpicke and Roediger (2008) demonstrated that the spaced retrieval technique, where studying is divided into several sessions over days, is more effective than continuous and massed studying. Students who used this technique not only learned more Swahili words but also retained the information better in the long term, questioning the idea that only effort and perseverance are sufficient for effective learning. Similarly, a study at the University of California revealed that students who participated in active learning sessions in a physics course achieved better results and lower failure rates compared to those in traditional classes (Freeman et al., 2014). This approach fosters direct engagement in learning, increasing retention and understanding of concepts. The above leads us to question the validity of continuing to promote effort without guidance as the key to educational success (Rodríguez Fuentes et al., 2024; Howard-Jones, 2014).
Lastly, for example, play and discovery have been revealed as some of the best strategies for learning, and yet they do not require effort or perseverance but happen naturally in an enjoyable and intrinsic manner. Learning through forced means, besides being ineffective, generates aversion to what is learned because it is not enjoyable: «one only learns what one loves,» said Dr. Mora.
Modern science teaches us that effective learning is multifaceted. Strategies that involve the activation of multiple brain areas and consider individual variability in learning styles are fundamental. This directly refutes the idea that only effort and perseverance lead to meaningful learning (Rodríguez Fuentes et al., 2024; Geake, 2008).
In conclusion, while effort and perseverance are important, they alone are not sufficient to guarantee effective learning. We must adopt a more holistic approach that considers the findings of neuroscience and neuroeducation, focusing on methods that truly leverage the brain’s capacity for optimal learning. Let us not perpetuate this neuromyth any longer and move towards evidence-based education.
Referencias:
Freeman, S., Eddy, S. L., McDonough, M., Smith, M. K., Okoroafor, N., Jordt, H., & Wenderoth, M. P. (2014). Active learning increases student performance in science, engineering, and mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(23), 8410-8415. https://doi.org/10.1073/pnas.1319030111
Geake, J. (2008). Neuromythologies in education. Educational Research, 50(2), 123-133. https://doi.org/10.1080/00131880802082518
Howard-Jones, P. A. (2014). Neuroscience and education: Myths and messages. Nature Reviews Neuroscience, 15(12), 817-824. https://doi.org/10.1038/nrn3817
Karpicke, J. D., & Roediger, H. L. (2008). The critical importance of retrieval for learning. Science, 319(5865), 966-968. https://doi.org/10.1126/science.1152408
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 & Sociedad, 16(1), 235-245.
40. Neuromito: Cuanto más tiempo pasan los alumnos en la escuela más aprenden.
Autora: Dra. Sonia Casillas Martín.
Profesora Titular en Universidad de Salamanca.
Bienvenidos amantes de la Neuroeducación a esta aventura de desmitificar neuromitos. Soy Sonia Casillas, de la Universidad de Salamanca, y, en esta ocasión, vamos a erradicar el neuromito sobre cuanto más tiempo pasan los alumnos en la escuela más aprenden. Se trata de uno de los neuromitos más extendido. Este neuromito fue identificado y discutido en informes de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), especialmente en los años 2002 y 2007, donde se subrayó que el tiempo de instrucción debe acompañarse de estrategias pedagógicas efectivas. En el informe «Understanding the Brain: The Birth of a Learning Science» publicado en el año 2007, la OCDE examina con mayor detalle varios neuromitos, incluyendo la creencia de que más tiempo en la escuela lleva a un mejor aprendizaje. En este documento se enfatiza en que el tiempo de instrucción debe ir acompañado de estrategias pedagógicas efectivas y entornos de aprendizaje apropiados. Este neuromito se ha enunciado en diversas escalas y estudios sobre creencias educativas erróneas, tales como:
- Howard-Jones (2014): En su investigación sobre neuromitos, menciona que una proporción significativa de docentes cree que más tiempo en la escuela lleva automáticamente a un mejor aprendizaje.
- Dekker et al. (2012): En su estudio sobre neuromitos en la educación, se encontró que muchos profesores sostenían esta creencia, demostrando la necesidad de una mejor formación en neurociencia educativa.
Este neuromito surgió de la idea de que a más exposición a la educación formal mejor será el rendimiento académico. Sin embargo, investigaciones educativas han demostrado que la calidad de la instrucción es mucho más importante que la cantidad de tiempo escolar.
A pesar de su persistencia, la evidencia demuestra que mejorar el aprendizaje requiere enfoques más complejos que simplemente aumentar las horas de clase.
No, no es cierto que «cuanto más tiempo pasan los alumnos en la escuela, más aprenden» porque la calidad de la instrucción es un factor crucial que no se mejora simplemente aumentando el tiempo escolar. La eficacia del aprendizaje depende de métodos pedagógicos efectivos y de la capacidad de los docentes para adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes. Además, el agotamiento y la falta de atención pueden aumentar con jornadas escolares más largas, reduciendo la eficacia del aprendizaje. El contexto y el entorno de aprendizaje, incluidos factores socioemocionales, son esenciales para un aprendizaje significativo y no se optimizan únicamente con más horas de clase.
Un ejemplo claro de por qué más tiempo en la escuela no necesariamente conduce a un mejor aprendizaje se puede observar en los sistemas educativos de algunos países que implementan jornadas escolares extensas sin mejorar los resultados académicos. Por ejemplo, en algunos países de América Latina, donde las jornadas escolares son largas, los estudiantes, a menudo, muestran bajos niveles de rendimiento en pruebas internacionales como PISA. Esto se debe a que, aunque los estudiantes pasan más tiempo en la escuela, la calidad de la enseñanza, la motivación, los recusos y la adaptación de los métodos de enseñanza a las necesidades individuales de los alumnos no se han mejorado adecuadamente. Así, aumentar el tiempo de clase sin mejorar estos aspectos no garantiza un aumento en el aprendizaje efectivo.
En conclusión, ¡no!, ¡no es cierto que cuanto más tiempo pasan los alumnos en la escuela más aprenden. La calidad de la instrucción y los métodos pedagógicos efectivos son esenciales para el aprendizaje significativo. Simplemente aumentar las horas de clase no mejora los resultados educativos sin una enseñanza adaptada y motivadora.
Un saludo 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
Howard-Jones, P. (2009) Introducing Neuroeducational Research. Neuroscience, education and the brain from contexts to practice. Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203867303
OCDE (2007) Understanding the Brain: The Birth of a Learning Science. OECD Publications Service.
Rodríguez, A. (coord.) (2024). ¿Ciencia o ficción en la neuroeducación? Estudio sobre neuromitos. Pirámide.
Welcome neuroeducation fanatics to this adventure of demystifying neuromyths. I am Sonia Casillas, from University of Salamanca and, with this occasion, we will eradicate the neuromyth concerning that the more time students spend at school, the more they learn. This is one of the most widespread neuromyths. This neuromyth has been identified and discussed in the reports of Organization for Cooperation and Economical development (OCED), especially in 2002 and 2007, where it was emphasized that instructional time must be accompanied by efficient pedagogic strategies. In the report “Understanding the Brain: The Birth of a Learning Science”, published in 2007, OCED closer analyzes several neuromyths, including the belief that more time spend in school leads to better learning. This documents highlights the fact that instructional time must be accompanied by effective pedagogic strategies and adequate learning environments. This neuromyth was mentioned in different scales and studies on erroneous educational beliefs, such as:
- Howard-Jones (2014): In his researches about neuromyths, he mentioned that a significant proportion of teachers believe that more time spend in school automatically leads to better learning.
- Dekker et al. (2012):
In their study about the neuromyths in education, it has been shown that several teachers have had this belief, proving the necessity of a better training in educational neuroscience.
This neuromyth arose from the idea that, the bigger the exposure to formal education, the better will be the academic performance. However, research in education have shown that the quality of instruction is much more important than the quantity of school time.
Despite its persistence, evidence shows that the improvement of learning requires more complex approaches than to simply increase time students spend in school.
No, it is not true that “the more students spend time in school, the more they will learn” for the reason that the quality of instruction is a crucial factor that does not improve by merely increasing school time. Learning effectiveness depends on the efficient pedagogical methods and the extent to which teachers are capable to adapt to the individual needs of students. Additionally, exhaustion and inattention can increase simultaneously with longer school days, reducing learning effectiveness. The context and the learning environment, are essential for a meaningful learning and are not optimized by more class hours alone.
A clear example of why more time spend in school does not necessarily lead to better learning can be seen in educational systems of some countries that implemented long school days without improving academic results. For example, in some countries from Latin America, here school days are long, students constantly show low levels of performance in international tests such as PISA. This is for the reason that, although students spend more time in school, the teaching quality, motivation, resources and the adaptation of teaching methods to the individual needs of students have not been adequately improved. Thus, increasing class hours without the improvement of these aspects does not guarantee an increase in effective learning.
In conclusion, it is not true that the more time spend in school by students, the more they learn. Quality instruction and effective pedagogical methods are essential for meaningful learning. Simply increasing the class hours does not improve educational results without any adapted and motivating teaching.
A greeting and until forever.
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
Howard-Jones, P. (2009) Introducing Neuroeducational Research. Neuroscience, education and the brain from contexts to practice. Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203867303
OCDE (2007) Understanding the Brain: The Birth of a Learning Science. OECD Publications Service.
Rodríguez, A. (coord.) (2024). ¿Ciencia o ficción en la neuroeducación? Estudio sobre neuromitos. Pirámide.
41. Neuromito: El aprendizaje sucede por la activación de procesos cognitivos (mentales), no de los procesos emocionales.
Autor: Dr. Santiago Sevilla Vallejo.
Profesora Titular en Universidad de Salamanca.
Bienvenidos amantes de la Neuroeducación a esta aventura de desmitificar neuromitos, en esta ocasión nos vamos a referir al siguiente neuromito: El aprendizaje sucede por la activación de procesos cognitivos (mentales), no de los procesos emocionales
En la intersección entre la mente y el corazón, las emociones desempeñan un papel crucial en la formación y el funcionamiento de nuestros procesos cognitivos. A menudo, se ha tendido a pensar en estas dos esferas como separadas, pero la investigación contemporánea ha revelado una intrincada conexión entre ellas. Explorar el papel de las emociones en los procesos cognitivos nos brinda una perspectiva más completa de cómo funcionan nuestras mentes y cómo podemos optimizar nuestro aprendizaje y toma de decisiones.
- Atención y percepción: Las emociones tienen un impacto significativo en lo que captamos y cómo lo procesamos. Por ejemplo, en un estado emocional de miedo, es más probable que prestemos atención a estímulos amenazantes. Esto puede ayudarnos a detectar y responder rápidamente a situaciones peligrosas, pero también puede sesgar nuestra percepción hacia lo negativo en otros contextos. Así, las emociones influyen en qué información entra en nuestra conciencia y cómo la interpretamos.
- Memoria y codificación: Las emociones juegan un papel crucial en la codificación y recuperación de la información. Los eventos emocionales tienden a ser recordados con mayor intensidad y detalle que los eventos neutros. Este fenómeno, conocido como el efecto de memoria emocional, sugiere que las emociones afectan la profundidad y la calidad con las que almacenamos recuerdos. Además, las emociones pueden servir como señales de relevancia, ayudándonos a priorizar ciertos recuerdos sobre otros.
- Toma de decisiones y razonamiento: Las emociones influyen en cómo evaluamos opciones y tomamos decisiones. Nuestro estado emocional puede afectar nuestra percepción de riesgo, nuestra disposición a asumir desafíos y nuestra inclinación hacia ciertas alternativas. Además, las emociones pueden modular nuestro razonamiento y nuestra capacidad para resolver problemas. Por ejemplo, el optimismo puede fomentar la creatividad y la búsqueda de soluciones, mientras que la ansiedad puede obstaculizar nuestra capacidad para pensar con claridad.
En conjunto, una adecuada regulación emocional permite tanto mejorar los procesos cognitivos como un mayor bienestar psicológico. En el ámbito educativo, se ha observado que, en función de la adecuación de la estrategia de regulación emocional, los alumnos son más o menos capaces de prestar atención a la lectura, recordar detalles de esta y responder a las preguntas sobre los textos, lo cual implica analizar los mismos. Tal como ven en el estudio que aparece en pantalla, un caso significativo tuvo lugar durante el confinamiento por COVID, donde el contexto promovió estados de ánimo negativos y estrategias de regulación desadaptativas, lo cual correlacionó con el empeoramiento de todos los procesos cognitivos y resultados de la lectura (Ceballos-Marón y Sevilla-Vallejo, 2020).
NOSOTROS: Pese la creencia en el neuromito, lo cierto es que las emociones y los procesos cognitivos están estrechamente entrelazados (Canet et al. 2016; Garnefski et al. 2001), influyéndose mutuamente en múltiples niveles. Las emociones pueden influir en los distintos procesos cognitivos, favoreciéndolos o entorpeciéndolos y, como se ha visto, son fundamentales en la adquisición, el procesamiento y la utilización del conocimiento.
Referencias
Canet Juric, L., Introzzi, I., Andrés, M. L., y Stelzer, F. (2016). La contribución de las funciones ejecutivas a la autorregulación. Cuadernos de Neuropsicología/Panamerican Journal of Neuropsychology, 10(2), 107-128.
Ceballos-Marón, N. A. y Sevilla-Vallejo, S. (2020). El efecto del aislamiento social por el Covid-19 en la conciencia emocional y en la comprensión lectora. Estudio sobre la incidencia en alumnos con trastornos de aprendizaje y menor acceso a las nuevas tecnologías. Revista Internacional de Educación para la Justicia Social, 9(3), número extraordinario, 1-13.
Garnefski, N., y Kraaij, V. y Spinhoven, P. (2001). Negative life events, cognitive emotion regulation and emotional problems. Personality and Individual differences, 30(8), 1311, 1327. Recuperado de: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0191886900001136.
Welcome, neuroeducation enthusiasts, to this adventure of debunking neuromyths. Today, we will address the neuromyth: «Learning happens through the activation of cognitive (mental) processes, not emotional processes.»
In the intersection between the mind and the heart, emotions play a crucial role in shaping and functioning of our cognitive processes. Often, these two spheres have been considered separate, but contemporary research has revealed a complex connection between them. Exploring the role of emotions in cognitive processes provides a more comprehensive perspective on how our minds work and how we can optimize learning and decision-making.
Attention and Perception: Emotions significantly impact what we perceive and how we process it. For instance, in a state of fear, we are more likely to focus on threatening stimuli. This can help us detect and respond quickly to dangerous situations, but it can also skew our perception towards negativity in other contexts. Emotions influence what information enters our awareness and how we interpret it.
Memory and Encoding: Emotions play a crucial role in encoding and retrieving information. Emotional events tend to be remembered with greater intensity and detail than neutral events. This phenomenon, known as the emotional memory effect, suggests that emotions affect the depth and quality of our memory storage. Additionally, emotions can act as relevance signals, helping us prioritize certain memories over others.
Decision-Making and Reasoning: Emotions influence how we evaluate options and make decisions. Our emotional state can affect our perception of risk, our willingness to take on challenges, and our inclination towards certain alternatives. Emotions can also modulate our reasoning and problem-solving abilities. For example, optimism can foster creativity and the pursuit of solutions, while anxiety may hinder clear thinking.
In summary, appropriate emotional regulation enhances cognitive processes and psychological well-being. In the educational context, it has been observed that depending on the adequacy of emotional regulation strategies, students are more or less capable of paying attention to reading, remembering details, and responding to questions about texts, which involves analyzing them. For example, during the COVID-19 lockdown, negative emotional states and maladaptive regulation strategies correlated with worsened cognitive processes and reading outcomes (Ceballos-Marón & Sevilla-Vallejo, 2020).
Despite the belief in this neuromyth, emotions and cognitive processes are closely intertwined (Canet et al., 2016; Garnefski et al., 2001), influencing each other at multiple levels. Emotions can impact various cognitive processes, either facilitating or hindering them, and as shown, they are fundamental in the acquisition, processing, and use of knowledge.
References
Canet Juric, L., Introzzi, I., Andrés, M. L., y Stelzer, F. (2016). La contribución de las funciones ejecutivas a la autorregulación. Cuadernos de Neuropsicología/Panamerican Journal of Neuropsychology, 10(2), 107-128.
Ceballos-Marón, N. A. y Sevilla-Vallejo, S. (2020). El efecto del aislamiento social por el Covid-19 en la conciencia emocional y en la comprensión lectora. Estudio sobre la incidencia en alumnos con trastornos de aprendizaje y menor acceso a las nuevas tecnologías. Revista Internacional de Educación para la Justicia Social, 9(3), número extraordinario, 1-13.
Garnefski, N., y Kraaij, V. y Spinhoven, P. (2001). Negative life events, cognitive emotion regulation and emotional problems. Personality and Individual differences, 30(8), 1311, 1327. Recuperado de: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0191886900001136.
42. Neuromito: El cerebro solo se activa y opera cuando el estudiante es protagonista de la ejecución de una tarea (aprendizaje activo).
Autora: Dra. Úrsula Puentes Puentes.
Profesora en Universidad Abierta Para Adultos.
Bienvenidos amantes de la Neuroeducación a esta aventura de desmitificar neuromitos. Soy Úrsula Puentes de la Universidad Abierta para Adultos (UAPA) (República Dominicana), y en esta ocasión vamos a superar el neuromito de que “el cerebro solamente se activa cuando el estudiante realiza alguna acción”, compartiendo la investigación precisa de que lo hace también cuando observa a otros hacer la acción. Este neuromito hunde sus raíces en la necesidad de establecer la relación entre el cerebro y su actuación y los procesos asociados al aprendizaje y la memoria, cuyo vínculos fueron descritos en los trabajos del fisiólogo Eric Kandel (2000).
Las teorías educativas, las investigaciones sobre la plasticidad cerebral y cómo el cerebro cambia con la experiencia apoyaron la idea de que la participación activa puede fomentar el aprendizaje. Sin embargo, algunos educadores y divulgadores malinterpretaron estos hallazgos, llevando a una visión simplificada de que sólo la actividad protagonizada por el estudiante activa el cerebro de manera efectiva.
Como se aprecia en esta imagen, el cerebro siempre está en funcionamiento, dando respuestas a los estímulos a través de los mecanismos de regulación del comportamiento y la adaptación a las exigencias del medio. El estudiante construye su conocimiento a través de la exploración, reflexión y participación activa en clase, desarrolla habilidades y competencias que le permiten aplicar el conocimiento adquirido a situaciones reales. Esta construcción del conocimiento modifica estructural y funcionalmente el sustrato neural que se involucra en el aprendizaje.
Las redes neuronales en el cerebro están interconectadas y se comunican constantemente. La actividad cerebral es dinámica y se adapta según las demandas del entorno y las tareas que realizamos. Lo cierto es que ello ocurre incluso cuando no somos “protagonistas” activos, nuestro cerebro sigue procesando información y estableciendo conexiones. Incluso cuando estamos descansando, incluso cuando estamos observando. Sí, cuando no somos protagonistas de la acción.
Así es, se han descubierto un tipo de neuronas, denominadas espejo, que se activan tanto cuando se observa a un individuo que realiza una acción, especialmente un congénere, es decir, del mismo género, origen o derivación. Estas neuronas “reflejan” el comportamiento del otro, como si el observador estuviera realizando la acción. El término “espejo” se refiere a esta capacidad de reflejar el comportamiento. La existencia de las neuronas espejo se puede comprobar en la cotidianidad por el contagio de los bostezos. Cuando alguna persona bosteza el que está a su lado acaba bostezando. Es una prueba irrefutable de las neuronas espejo.
El descubrimiento de las neuronas espejo se atribuye al neurobiólogo italiano Giacomo Rizzolatti, quien estudió la corteza frontal inferior del cerebro de monos macacos en 1996. Estas neuronas también se han encontrado en el cerebro humano, en áreas como la corteza premotora, la corteza primaria somatosensorial y el área de Broca. Su función sigue siendo objeto de investigación científica, pero se cree que son importantes para comprender las acciones de otras personas y aprender nuevas habilidades por imitación.
Por todo lo anterior, se concluye que el neuromito: “el cerebro solo se activa y opera cuando el estudiante es protagonista de la ejecución de una tarea” es falso. El cerebro es un órgano increíblemente activo y versátil. No se limita a operar solo cuando somos protagonistas de una tarea específica, sino que siempre está en acción. La existencia de las neuronas espejo nos permiten refutar lo planteado en ese neuromito.
Referencias
Alomá, M., Crespo, L.M., González, K. y Estévez, N. (2022). Fundamentos cognitivos e
pedagógicos da aprendizagem ativa. Mendive. Revista de Educación, 20(4),
1353-1368.
http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-76962022000401353&
Arteaga, S. (2018). Filosofía y neurociencia: relación entre neuronas espejo y
empatía. Metafísica Y Persona, 20, https://doi.org/10.24310/Metyper.2018.v0i20.4837
Medina S, (2021) Neuromitos del aprendizaje: qué son y cómo evitarlos en la escuela.
https://www.haciendopedagogia.com/neuromitos-del-aprendizaje-que-son-y-como-ev
Rizzolatti, G. y Sinigaglia, C. (2006). Las neuronas espejo. Los mecanismos de la empatía
emocional.: Ediciones Paidós Ibérica.
Ruz S. (2022). Historia del estudio del cerebro humano: Un resumen de la Historia de la
investigación sobre el cerebro humano. ¿Cómo lo veíamos hace siglos?
https://psicologiaymente.com/neurociencias/historia-del-estudio-cerebro
Welcome neuroeducation fanatics in this adventure of demystifiyng neuromyths. I am Ursula Puentes from the Open University for Adults (UAPA) (Dominican Republic), and with this occasion we will overcome the neuromyth that “brain is only activated when the student performs an action” sharing the precise research that does so. also when watching others do the action. This neuromyth has its roots in the need to establish the links between brain and its performance and learning and memory associated processes, whose links were described in the works of physiologist Eric Kandel (2000).
Educational theories, research concerning the plasticity of the brain and how brain changes with experience supported the idea that active engagement may promote learning. However, some educators and disseminators have wrongly interpreted these findings, leading to a simplified view that only the activity performed by the student can activate the brain in an efficiently manner.
As can be seen in this image, the brain is constantly functioning, providing answers to stimuli trough behavior regulation mechanisms and adaptation to the demands of the environment. The student is building his knowledge trough exploration, reflection and active participation in class, developing abilities and competences that allow him to apply the knowledge acquired in real situations. This construction of knowledge changes in a structural and functional manner the neuronal substrate involved in learning. Neuronal networks in the brain are interconnected and are constantly communicating. The activity of the brain is dynamic and it adapts according to the demands of the environment and the tasks that we perform. The truth is that this happens even when we are not active “protagonists”, our brain processes information and establishes connections continuously. Even when we are resting, even when we are observing. Yes, when we are not the protagonists of the action.
That is right, it has been discovered a type of neurons called mirror neuron, which activates when a person is observed performing an action, especially a congener, that is, of the same gender, origin or derivation. These neurons “reflect” the behavior of others, as if the observer were performing the action. The term “mirror” refers to this ability to reflect behavior. The existence of mirror neurons can be tested in everyday life by the contagion of yawning. When someone yawns, the person near them ends up yawning. This is irrefutable proof of mirror neurons.
The discovery of mirror neurons is attributed to Italian neurobiologist Giacomo Rizzolatti, who studied the inferior frontal cortex of the brain of macaque monkeys in 1996. These neurons have also been found in the human brain, in areas such as premotor cortex, the primary somatosensory cortex and Broca’s area. Their functions is still the subject of scientific researches, but they are believed to be important for the understanding of other people’s actions and for learning new abilities trough imitation.
For all of the above, it is concluded that the neuromyth: “the brain activates and operates only when the student is the protagonist of the execution of a task” is false. The brain is an incredibly active and versatile organ. It does not limit itself only to operate when we are the protagonists of a specific task, but is always in action. The existence of mirror neurons allows us to refute what is stated in that neuromyth.
References
Alomá, M., Crespo, L.M., González, K. y Estévez, N. (2022). Fundamentos cognitivos e
pedagógicos da aprendizagem ativa. Mendive. Revista de Educación, 20(4),
1353-1368.
http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-76962022000401353&
Arteaga, S. (2018). Filosofía y neurociencia: relación entre neuronas espejo y
empatía. Metafísica Y Persona, 20, https://doi.org/10.24310/Metyper.2018.v0i20.4837
Medina S, (2021) Neuromitos del aprendizaje: qué son y cómo evitarlos en la escuela.
https://www.haciendopedagogia.com/neuromitos-del-aprendizaje-que-son-y-como-ev
Rizzolatti, G. y Sinigaglia, C. (2006). Las neuronas espejo. Los mecanismos de la empatía
emocional.: Ediciones Paidós Ibérica.
Ruz S. (2022). Historia del estudio del cerebro humano: Un resumen de la Historia de la
investigación sobre el cerebro humano. ¿Cómo lo veíamos hace siglos?
https://psicologiaymente.com/neurociencias/historia-del-estudio-cerebro
43. Neuromito: El aprendizaje por descubrimiento es mejor que la tradicional explicación de contenidos.
Autor: Dr. Julio Ballesta Claver.
Profesor Titular en Centro Universitario la Inmaculada.
Bienvenidos amantes de la Neuroeducación a esta aventura de desmitificar el neuromito que versa sobre que el aprendizaje por descubrimiento es mejor que la tradicional explicación de contenidos.
En la actualidad, hay un rechazo generalizado para una instrucción centrada en el profesor, la clase magistral, en donde impera una memorización de los contenidos simple, provocando su olvido posteriormente (Tokuhama‐Espinosa, 2018). De ahí que se optó por ofrecer alternativas, como el focalizar la enseñanza en el alumno, de forma que ellos mismos pudieran actuar libremente, sin que se tengan las restricciones de la orientación adulta, generando con ello un mejor aprendizaje gracias a las herramientas que el propio estudiante pudiera emplear. Este enfoque corresponde al denominado “aprendizaje por descubrimiento”, cuyo origen se remonta a la persona de Jerome Bruner, el psicólogo que lo popularizó en los años 70 del siglo XX (Vílchez González, 2021). Por tanto, ¿deberíamos organizar las clases en donde el alumno aprendiera por sí mismo sin la ayuda del profesor? Otra duda es ¿se puede aprender todo por descubrimiento o hay contenidos que deben ser transmitidos?
Precisamente, una mala interpretación de este argumento generó el neuromito que estamos tratando. Los estudios científicos han descubierto que el aprendizaje por descubrimiento, sin un profesor que intervenga en todo el proceso de enseñanza-aprendizaje, es mucho menos eficaz y eficiente (Alfieri et al., 2011). ¿Por qué? Porque todo depende de los conocimientos previos que tengan los alumnos. En ausencia de ellos, este aprendizaje conduce al fracaso y a la frustración, situaciones que ocurrieron en el pasado y por lo que esta metodología quedó en desuso, aunque hoy se diga lo contrario por la confusión o mitificación del término. El aprendizaje ocurre porque nuestro cerebro crea conexiones neuronales o semánticas entre lo que sabemos, los conocimientos previos, y la nueva información que nos aporta la experiencia. Con un guía que ayude a crear esos vínculos a través de las retroalimentaciones necesarias (actividades, experiencias y explicaciones) se facilita el proceso, pudiendo además erradicar las ideas previas erróneas que se posean. El profesor es, por tanto, un eslabón fundamental de la cadena que acelera este proceso junto con la participación activa del estudiante, permitiendo de este modo que ellos mismos “descubran” el conocimiento. Es la esencia de la nueva metodología de la investigación formativa o para aprender.
En conclusión, el “aprendizaje por descubrimiento” no conduce al éxito a todos los estudiantes, pero, en cambio, el “aprendizaje por descubrimiento guiado” sí es capaz de proporcionarlo, permitiendo a los estudiantes a alcanzar sus objetivos (Ruiz-Martín, 2023). Parece ser que el guía se quedó por el camino, por lo que ya va siendo el momento de recuperarlo. Saludos y a descubrir juntos el conocimiento posible.
Referencias
Alfieri, L., Brooks, P. J., Aldrich, N. J. y Tenenbaum, H. R. (2011). Does discovery-based instruction enhance learning? Journal of Educational Psychology, 103(1), 1-18. https://doi.org/10.1037/a0021017
Ruiz-Martín, H. (2023). Edumitos. Ideas sobre el aprendizaje sin respaldo científico. International Science Teaching Foundation.
Tokuhama‐Espinosa, T. (2018). Neuromyths: debunking false ideas about the brain. W.W. Norton & Company.
Vílchez González, J. M. (2021). Introducción a la didáctica de las ciencias experimentales. En Didáctica de las ciencias para educación primaria (3a, pp. 21-48). Ediciones Pirámide. https://doi.org/10.17979/arec.2017.1.2.3066
Welcome, neuroeducation enthusiasts, to this adventure of debunking the neuromyth that asserts discovery-based learning is better than traditional content explanation.
Currently, there is widespread rejection of teacher-centered instruction, such as lectures, which often results in simple memorization of content that is subsequently forgotten (Tokuhama‐Espinosa, 2018). Consequently, alternatives have been proposed, such as focusing teaching on the student, allowing them to act independently without adult guidance, thereby generating better learning through the tools the students themselves might use. This approach is known as “discovery-based learning,” which originated with Jerome Bruner, the psychologist who popularized it in the 1970s (Vílchez González, 2021). So, should we organize classes where students learn on their own without the teacher’s help? Another question is: Can everything be learned through discovery, or are there content areas that need to be explicitly taught?
Precisely, a misinterpretation of this argument has led to the neuromyth we are addressing. Scientific studies have found that discovery-based learning, without a teacher intervening throughout the teaching-learning process, is much less effective and efficient (Alfieri et al., 2011). Why? Because it depends on the students’ prior knowledge. In the absence of such knowledge, this learning approach leads to failure and frustration—situations that occurred in the past and contributed to the decline of this methodology, although today there is confusion or mythification of the term. Learning occurs because our brain creates neural or semantic connections between what we already know (prior knowledge) and the new information provided by experience. A guide who helps create these links through necessary feedback (activities, experiences, and explanations) facilitates the process and can also correct any incorrect prior ideas. Therefore, the teacher is a crucial link in the chain that accelerates this process, along with the active participation of the student, enabling them to “discover” knowledge themselves. This is the essence of the new methodology of formative or learning-based research.
In conclusion, “discovery-based learning” does not lead to success for all students; however, “guided discovery-based learning” can indeed provide success, allowing students to achieve their goals (Ruiz-Martín, 2023). It seems that the guide has been left behind, so it’s time to recover it. Greetings, and let’s discover possible knowledge together.
References
Alfieri, L., Brooks, P. J., Aldrich, N. J. y Tenenbaum, H. R. (2011). Does discovery-based instruction enhance learning? Journal of Educational Psychology, 103(1), 1-18. https://doi.org/10.1037/a0021017
Ruiz-Martín, H. (2023). Edumitos. Ideas sobre el aprendizaje sin respaldo científico. International Science Teaching Foundation.
Tokuhama‐Espinosa, T. (2018). Neuromyths: debunking false ideas about the brain. W.W. Norton & Company.
Vílchez González, J. M. (2021). Introducción a la didáctica de las ciencias experimentales. En Didáctica de las ciencias para educación primaria (3a, pp. 21-48). Ediciones Pirámide. https://doi.org/10.17979/arec.2017.1.2.3066
44. Neuromito: El almacenamiento de la información se produce en zonas y áreas concretas del cerebro especializadas en la memorización.
Autor: Dr. David Livingstone Smith.
Profesor en Universidad de Nueva Inglaterra, Universidad de Antioch y Universidad de Londres.
Bienvenidos amantes de la Neuroeducación a esta aventura de desmitificar neuromitos, soy David Livingstone Smith (EE.UU) y pretendo destacar el neuromito “»El almacenamiento de la información se produce en zonas y áreas concretas del cerebro especializadas en la memorización” para colaborar en una aproximación del programa de La Universidad de Granada, en la exposición de todos estos mitos para la cooperación de la buena divulgación del saber científico.
Para remontarnos al origen de este neuromito nos tenemos que ubicar en el Localizacionismo del Siglo XIX que inició o que se inauguró con los científicos Broca y Wernicke. En el siglo XIX, estudios de Paul Broca y Carl Wernicke sobre el cerebro llevaron al descubrimiento de áreas específicas asociadas con el lenguaje. Broca identificó una región en el lóbulo frontal (Área de Broca) implicada en la producción del lenguaje, mientras que Wernicke identificó una región en el lóbulo temporal (Área de Wernicke) asociada con la comprensión del lenguaje. Estos descubrimientos fomentaron la idea de que funciones específicas del cerebro estaban localizadas en áreas concretas. No obstante, fue Franz Joseph Gall quien propuso la frenología, una teoría que sugería que diferentes partes del cerebro estaban asociadas con diferentes características y capacidades mentales, el mayor responsable de esta falsa creencia. Aunque desacreditada, esta teoría popularizó la noción de localización estricta de funciones cerebrales, creencia que siguió su curso por la mayor parte del siglo XX, hasta recién los noventa, donde la literatura científica moderna (Gazzaniga, 1995), le refuta sólidamente.
Otro hallazgo en la difusión del mito lo podemos ubicar en el caso de H.M., un paciente que sufrió amnesia anterógrada después de la resección bilateral del hipocampo, ello reforzó la idea de que el hipocampo y áreas relacionadas eran cruciales para la formación de nuevas memorias. Este caso tuvo una influencia significativa en cómo se entendía la memoria y su localización en el cerebro.
Para justificar los hallazgos correspondientes que refutan este neuromito tenemos que remontarnos principalmente al trabajo de Eric Kandel (2001), quien en dicho artículo marca un antes y un después, allí él describe cómo los mecanismos moleculares y celulares de la memoria implican cambios sinápticos que ocurren en diversas partes del cerebro, desafiando la idea de que la memoria está localizada en áreas concretas, aunque es Richard F. Thompson (2005), quien cuatro años después le va a sepultar más a esta falsa creencia, en ese año él y su equipo investigaron el concepto del engrama, o rastro de memoria, y encontraron que la memoria no está confinada a áreas específicas, sino que involucra múltiples regiones del cerebro, y Karl Friston (2011), revisa cómo las funciones cognitivas emergen de la conectividad funcional y efectiva entre diferentes áreas del cerebro, en lugar de depender de zonas aisladas del cerebro.
El mito de que el almacenamiento de la información se produce en zonas concretas del cerebro especializadas en la memorización es falso, y hoy en el punto más sólido de evidencia de la neurociencia se ha demostrado que la memoria y otras funciones cognitivas dependen de redes neuronales distribuidas, reflejando la complejidad y plasticidad del cerebro humano.
Referencias
Gazzaniga, M.S. (Ed.). (1995). The Cognitive Neurosciences. MIT Press.
Friston, K.J. (2011). Functional and Effective Connectivity: A Review. Brain Connectivity, 1(1), 13-36.
Kandel, E.R. (2001). The Molecular Biology of Memory Storage: A Dialog Between Genes and Synapses. Bioscience Reports, 21(5), 565-611.
Thompson, R.F., & Kim, J.J. (1996). Memory systems in the brain and localization of a memory. Proceedings of the National Academy of Sciences, 93(24), 13438-13444.
Welcome, neuroeducation enthusiasts, to this journey of demystifying neuromyths. I am David Livingstone Smith (USA), and I aim to highlight the neuromyth «Information storage occurs in specific and specialized areas of the brain dedicated to memory» to support the University of Granada’s program in exposing these myths and promoting the good dissemination of scientific knowledge.
To trace the origin of this neuromyth, we must go back to 19th-century Localizationism, which began with scientists Broca and Wernicke. In the 19th century, studies by Paul Broca and Carl Wernicke on the brain led to the discovery of specific areas associated with language. Broca identified a region in the frontal lobe (Broca’s Area) involved in language production, while Wernicke identified a region in the temporal lobe (Wernicke’s Area) associated with language comprehension. These discoveries fostered the idea that specific brain functions were localized in concrete areas. However, it was Franz Joseph Gall, who proposed phrenology—a theory suggesting that different parts of the brain were associated with different mental characteristics and abilities—who was primarily responsible for this false belief. Although discredited, this theory popularized the notion of strict localization of brain functions, a belief that persisted through most of the 20th century until the 1990s, when modern scientific literature (Gazzaniga, 1995) refuted it solidly.
Another significant case in the spread of this myth can be found in H.M., a patient who suffered anterograde amnesia after the bilateral resection of the hippocampus, reinforcing the idea that the hippocampus and related areas were crucial for forming new memories. This case had a significant influence on how memory and its localization in the brain were understood.
To justify the corresponding findings that refute this neuromyth, we must primarily refer to the work of Eric Kandel (2001), who marked a before-and-after in his article. He described how the molecular and cellular mechanisms of memory involve synaptic changes that occur in various parts of the brain, challenging the idea that memory is localized in concrete areas. However, it was Richard F. Thompson (2005), who four years later, further buried this false belief. That year, he and his team investigated the concept of the engram or memory trace and found that memory is not confined to specific areas but involves multiple regions of the brain. Karl Friston (2011) reviewed how cognitive functions emerge from functional and effective connectivity between different brain areas, rather than depending on isolated zones of the brain.
The myth that information storage occurs in specific brain areas specialized for memory is false. Today, at the most solid point of evidence in neuroscience, it has been demonstrated that memory and other cognitive functions depend on distributed neural networks, reflecting the complexity and plasticity of the human brain.
References
Gazzaniga, M.S. (Ed.). (1995). The Cognitive Neurosciences. MIT Press.
Friston, K.J. (2011). Functional and Effective Connectivity: A Review. Brain Connectivity, 1(1), 13-36.
Kandel, E.R. (2001). The Molecular Biology of Memory Storage: A Dialog Between Genes and Synapses. Bioscience Reports, 21(5), 565-611.
Thompson, R.F., & Kim, J.J. (1996). Memory systems in the brain and localization of a memory. Proceedings of the National Academy of Sciences, 93(24), 13438-13444.
45. Neuromito: La estimulación rica, múltiple y abundante es fundamental para la madurez y funcionalidad cerebral del alumnado infantil.
Autora: Dra. Viviana Carazo Vargas.
Profesora en Universidad de Costa Rica.
Bienvenidos amantes de la Neuroeducación a esta aventura de desmitificar neuromitos, en este caso, sobre el hecho de que la estimulación rica, múltiple y abundante es fundamental para la madurez y funcionalidad cerebral del alumnado infantil.
Este mito o sesgo sobre el cerebro se ha ido construyendo a lo largo del tiempo, sin embargo, se considera que la conferencia que la entonces primera dama Hillary Clinton impartió en la Casa Blanca de Estados Unidos, el 17 de abril de 1997 fue definitoria en su difusión (Bruer, 2000). Allí, abordando el tema del desarrollo y el aprendizaje en la primera infancia y acuerpada por diversos políticos y científicos, destacó que “las primeras experiencias de los niños determinan sus conexiones cerebrales…y pueden determinar si se convertirán en ciudadanos pacíficos o violentos, en trabajadores diligentes o indisciplinados, en padres atentos o indiferentes” (Bruer, 2000, p.17). En la misma conferencia, se anotó que “unas experiencias correctas permiten que el niño emplee todo su potencial intelectual hasta el límite de su capacidad” (Bruer, 2000, p.18).
De estas ideas, es posible deducir que, si las experiencias iniciales tienen tal poder de determinación para el resto de la vida de un ser humano, entonces la mayor estimulación posible, dentro de un entorno enriquecido en los primeros años, delinearía un sistema nervioso óptimo y formaría a una persona también óptima. Pero realmente es un neuromito que la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE), reconoció en el 2002 como tal; y así fue incorporado en diversas escalas sobre esta temática, como la escala de Dekker et al. (2012), la escala de MacDonald et al. (2017) y la de Papadatou-Pastou et al. (2017), entre otras citadas en Rodríguez et. al (2024).
Es altamente probable que la interpretación sesgada de los resultados de investigaciones como la de William Greenough (1987) también se utilizaran para sustentar esta idea. Este neurocientífico realizó diversos estudios con animales, ratas en particular, a las cuales colocaba en diversos entornos: unas ubicados en jaulas individuales, únicamente con agua y comida, otras en “jaulas sociales” con una o más congéneres, y otras en ambientes en los que interactuaban con individuos de su misma especie, jugaban entre sí, tenían túneles, cuevas, escaleras, variedad de estímulos que les desafiaban y estimulaban a hacer ejercicio físico. A manera de identificación, denominó estos últimos encierros como un “ambiente enriquecido o complejo”. Luego de que los animales se desarrollaban en estos lugares, medía su capacidad para atravesar con rapidez un laberinto en el que al final, encontraban reforzamiento. Evidentemente, los mejores resultados se obtuvieron de los organismos que se desarrollaron en los “ambientes complejos o enriquecidos”.
Todo parecía encajar para concluir sobre los múltiples beneficios que esta exposición rica en estímulos tendría sobre el proceso de desarrollo de un ser vivo, el señor Greenough tenía claro cuál es el ambiente típico de las ratas, y éste fue el que procuró reproducir en los encierros “enriquecidos”. Pero sus hallazgos se asumieron distintos en el tema del desarrollo infantil.
Indiscutiblemente, se trata de una creencia falsa. Como bien señalan Blakemore y Frith (2007), no hay ninguna evidencia neurocientífica que sustente el hecho de que la estimulación adicional o sobre estimulación, genere un aumento en las conexiones sinápticas, generando “mejores encéfalos”. Lo que sí es claro e irrefutable (y de hecho fue una de las conclusiones del estudio de Greenough, 1987), es que la deprivación y la exclusión del acceso a las vivencias típicas en cada momento del desarrollo (algo así como lo que sucedía en las jaulas individuales), limita el aprovechamiento de la capacidad que cada ser humano posee.
En conclusión, ¡no!, ¡no es cierto que la estimulación rica, múltiple y abundante sea de beneficio extra para la madurez y funcionalidad cerebral del alumnado infantil. Lo que sí debemos tener presente es que existe un umbral de riqueza ambiental por debajo del cual, un entorno precario, afecta la promoción del potencial de neurodesarrollo (Blakemore y Frith, 2007). Así que ni mucho ni poco, sino lo justo
Un saludo y mil gracias!
Referencias
Blakemore, S. & Frith, U. (2007). Cómo aprende el cerebro, las claves para la educación. Ariel
Bruer, J. (2000). El mito de los tres primeros años, una nueva visión del desarrollo inicial del
cerebro y del aprendizaje a lo largo de la vida. Paidós.
Dekker, S., Lee, N. C., Howard-Jones, P., & Jolles, J. (2012). Neuromyths in education: prevalence
and predictors of misconceptions among teachers. Frontiers Psychology, 3(429), 1-8.
Greenough, W., Black, J. & Wallace, C. (1987). Experience and Brain Development. Child
Development. 58(3), 539–559.
Macdonald K, Germine L, Anderson A, Christodoulou J, McGrath LM. (2017). Dispelling the
Myth: Training in Education or Neuroscience Decreases but Does Not Eliminate Beliefs in
Neuromyths. Front Psychol. 8:1314
OCDE (2002). Understanding the Brain: Towards a New Learning Science. OECD.
https://www.oecd.org/education/ceri/31706603.pdf
Papadatou-Pastou, M., Haliou, E. & Vlachos, F. (2017). Brain Knowledge and the Prevalence of
Neuromyths among Prospective Teachers in Greece. Frontiers in Psychology. 8:804.
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.
Welcome neuroeducation fanatics to this adventure of demystifying neuromyths, in this case, about the fact that rich, multiple and abundant stimulation is essential for maturity and brain functionality of students. This myth or bias concerning the brain has been built over time, however, it is considered that the conference that the then first lady Hillary Clinton gave at the White House of the United States on April the 17th 1997 was defining in its diffusion (Bruer, 2000). There, addressing the issue of development and learning in early childhood and supported by many politicians and scientists, she emphasized that “first experience of children determines their brain connections….and can determine if they end up becoming peaceful or violent citizens, hard workers or undisciplined, in attentive or undisciplined parents” (Bruer, 2000, p.17). In the same conference, it was noted that “correct experiences allow the child to use all of his intellectual potential to the limit to his capacities” (Bruer, 2000, p.18). From these ideas we can deduce that, if initial experiences have such determinant power for the rest of one’s life, then the greatest possible stimulation in an enriched environment in the first years of life, would outline an optimal nervous system and it would also form an optimal person. But it really is a neuromyth that the Organization of Economic Cooperation and Development (OECD) recognized in 2002 as such; and thus it was incorporated in various scales on this topic, such as the scale of Dekker et al. (2012), the scale of McDonald et al. (2017) and that of Papadatou-Pastou et al. (2017), among other cited in Rodríguez et. al (2024).
It is highly probable that the biased interpretation of the research results, such as the one done by William Greenough (1987), was also used to support this idea. This neuroscientist has done various studies on animals, especially rats, which he placed in different environments: some located in individual cages, only with water and food, others in “social cages” with one or more conspecifics, and others in environments in which they interacted with individuals of the same species, played with each other, had tunnels, caves, stairs, a variety of stimuli that challenged them and encouraged them to do physical exercises. By way of identification, he named these last isolations “complex or enriched environment”. After animals have developed in this places, I measured their ability to quickly traverse a maze in which, at the end, they found reinforcement. Evidently, the best results were obtained from organisms that developed in “complex or enriched environments.”
Everything seemed to fit together to conclude on the multiple benefits that this exposure rich in stimuli would have on the development process of a living being, Mr. Greenough was clear about what the typical environment of rats is, and this was the one that he tried to reproduce in the confinements. “enriched.” But their findings were assumed differently on the subject of child development.
Without any doubt, this is a false belief, As highlighted by Blakemore and Frith (2007), there are no neuroscientific evidences to support the fact that additional or overstimulation generates an increase in synaptic connections, generating “better brains.” What is clear and irrefutable (and in fact was one of the conclusion of the study done by Greenough, 1987), is that privation and exclusion of access from any typical experience at each development stage (what has happened in individual cages), limits the capacity which defines every human being.
In conclusion, it is not true that rich, multiple and abundant stimulation is of extra benefit for the maturity and brain functionality of children. What we have to keep in mind is that there is a threshold of environmental richness below which, a precarious environment, affects the promotion of individual neurodevelopment (Blakemore y Frith, 2007). Therefore, neither too much nor too little, but just enough.
Greetings and a thousands thanks!
References
Blakemore, S. & Frith, U. (2007). Cómo aprende el cerebro, las claves para la educación. Ariel
Bruer, J. (2000). El mito de los tres primeros años, una nueva visión del desarrollo inicial del
cerebro y del aprendizaje a lo largo de la vida. Paidós.
Dekker, S., Lee, N. C., Howard-Jones, P., & Jolles, J. (2012). Neuromyths in education: prevalence
and predictors of misconceptions among teachers. Frontiers Psychology, 3(429), 1-8.
Greenough, W., Black, J. & Wallace, C. (1987). Experience and Brain Development. Child
Development. 58(3), 539–559.
Macdonald K, Germine L, Anderson A, Christodoulou J, McGrath LM. (2017). Dispelling the
Myth: Training in Education or Neuroscience Decreases but Does Not Eliminate Beliefs in
Neuromyths. Front Psychol. 8:1314
OCDE (2002). Understanding the Brain: Towards a New Learning Science. OECD.
https://www.oecd.org/education/ceri/31706603.pdf
Papadatou-Pastou, M., Haliou, E. & Vlachos, F. (2017). Brain Knowledge and the Prevalence of
Neuromyths among Prospective Teachers in Greece. Frontiers in Psychology. 8:804.
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.
46. Neuromito: Aprender produce cambios en el cerebro por la génesis de nuevas neuronas responsables de lo aprendido y de su almacenamiento.
Autor: Dr. Sergio Mora Gutiérrez.
Profesor en Universidad Mayor y Fundación Cien.
Bienvenidos amantes de la Neuroeducación, soy Sergio Mora, profesor de Farmacología y Neurociencia Educativa y mi misión en esta oportunidad es desmitificar la falsa creencia de que “Aprender produce cambios en el cerebro por la génesis de nuevas neuronas, fenómeno denominadao neurogénesis, responsables de lo aprendido su almacenamiento”. En otras palabras, se plantea que aprender produce neurogénesis, la cual sería la responsable del aprendizaje y la memoria. Otros enunciados de este neuromito, mencionados en la literatura, son: “El aprendizaje se debe a la adición de nuevas células al cerebro” y “El aprendizaje se produce por la generación de nuevas células cerebrales”. Si bien la neurogénesis y su relación con el aprendizaje ha sido demostrada en roedores, no hay evidencias concluyentes de que esta se produzca también en el cerebro humano adulto. En todo caso es un error atribuir a las nuevas neuronas la responsabilidad exclusiva del aprendizaje, como trataremos de demostrar a continuación.
Fernando Nottebohn (1989) describió la aparición de nuevas neuronas en el cerebro de canarios jóvenes y adultos, tras el aprendizaje de canciones, lo cual lo llevó a sugerir que en estas aves el aprendizaje del canto podría depender de la neurogénesis. Posteriormente, varios trabajos han mostrado que cuando los roedores aprenden ciertas tareas aumentan la neurogénesis y la supervivencia de las nuevas neuronas en el giro dentado del hipocampo (Kempermann, 2006). Muchas de estas células, sin embargo, no sobreviven y pocas se integran al circuito cerebral para ser funcionales. La relación entre neurogénesis, aprendizaje y memoria ha llevado a postular a algunos autores que las nuevas neuronas generadas en el hipocampo proporcionarían el substrato anatómico que procesa y almacena la información recién adquirida. Y ello ha sido incorporado en diversas escalas de medición de neuromitos.
Para el proceso de aprendizaje son fundamentales la calidad y eficiencia de las conexiones sinápticas (Mora, 2013). La formación de nuevas conexiones, así como el fortalecimiento de las conexiones existentes, son mas relevantes para el aprendizaje que simplemente el numero absoluto de neuronas. Los datos existentes en la actualidad no proporcionan evidencias claras sobre los procesos cognitivos mediados por las nuevas neuronas generadas en el cerebro adulto (Nieto Gómez y Moreno-Montoya, 2011). Los estudios de neurogénesis en adultos humanos han sido controversiales. La afirmación de que en el cerebro de las personas adultas nacen neuronas nuevas se sostiene, sobre todo, en los estudios en roedores y en pocos y dispares investigaciones con humanos. Por otra parte, a medida que ascendemos en la escala filogenética, la capacidad del cerebro adulto de generar neuronas disminuye. En humanos, de acuerdo con un trabajo publicado en Nature, la neurogénesis hipocampal disminuye drásticamente en los primeros años de vida y no continua o es extremadamente rara en adultos (Sorrells, 2018).
La principal y más distintiva característica del cerebro humano es su sorprendente capacidad de reorganizarse a sí mismo como consecuencia del aprendizaje. Es lo que conocemos como neuroplasticidad, la cual se expresa a través de modificaciones de funcionalidad y estructura del sistema nervioso central. La plasticidad funcional involucra cambios en la eficacia de la transmisión sináptica y aumento en la liberación de neurotransmisores. La plasticidad estructural implica la activación de la síntesis de proteínas, el crecimiento de dendritas, el aumento de la densidad de botones sinápticos y la formación de nuevas conexiones entre las neuronas (sinaptogénesis). Cerca de 70 años de investigaciones científicas han demostrado el papel de los cambios en la conectividad neuronal como controladores del aprendizaje. Según la hipótesis unificadora del almacenamiento de la memoria (Sweatt, 2016), los recuerdos se almacenan como alteraciones en la fuerza de las conexiones sinápticas. Según esta hipótesis, los cambios en el aprendizaje deben estar respaldados por un cambio subyacente en la conectividad neuronal.
En conclusión, no, no es cierto que la génesis de nuevas neuronas sea la responsable exclusiva de lo aprendido y su almacenamiento (al menos en humanos). El principal mecanismo subyacente al aprendizaje y la memoria es la plasticidad sináptica, es decir, la formación de nuevas conexiones sinápticas o el fortalecimiento de las ya existentes, y no la génesis de nuevas neuronas. Más aún, la neurogénesis no ha sido demostrada consistentemente en el adulto humano y, aunque así fuera, no tiene la trascendencia de la plasticidad sináptica. De esta manera se refuta el neuromito. Saludos y hasta siempre.
Referencias
Kempermann, G. (2006). Neurogénesis. Mente y Cerebro, 19, 10-13.
Mora, S. (2013). El cerebro y el aprendizaje. Revista de Farmacología de Chile, 6(2), 5-9. https://www.sofarchi.cl/wp-content/uploads/Revista2013-V6-N2.pdf
Nieto-Escamez, F., Moreno-Montoya (2011). Neurogénesis en el giro dentado del hipocampo: implicancias para el aprendizaje y la memoria en el cerebro adulto. Archivos de Neurociencias, 16(4), 193-199. https://www.medigraphic.com/cgi-bin/new/resumen.cgi?IDARTICULO=33412
Sepulcre, J. (2018). Redes cerebrales y plasticidad funcional: el cerebro que cambia y se adapta. Emse Edapp, S.l.
Sorrells, S.F. et al (2018). Human hyppocampal neurogenesis drops sharply in children to undetectable levels in adults. Nature, 555, 377-381.
Sweatt, J.D. (2016). Neuroplasticity and behavior – sixty years of conceptual advances. Journal of Neurochemistry, 439(52), 179-199. https://doi.org/10.1111/jnc.13580
Welcome, neuroeducation enthusiasts, I am Sergio Mora, a professor of Pharmacology and Educational Neuroscience. My mission today is to demystify the false belief that «learning produces changes in the brain through the genesis of new neurons, known as neurogenesis, which are responsible for what is learned and its storage.» In other words, it is claimed that learning produces neurogenesis, which would be responsible for learning and memory. Other statements of this neuromyth mentioned in the literature include: «Learning is due to the addition of new cells to the brain» and «Learning occurs through the generation of new brain cells.» While neurogenesis and its relationship with learning have been demonstrated in rodents, there is no conclusive evidence that this occurs in the adult human brain. In any case, it is a mistake to attribute exclusive responsibility for learning to new neurons, as we will demonstrate below.
Fernando Nottebohm (1989) described the appearance of new neurons in the brains of young and adult canaries after learning songs, which led him to suggest that song learning in these birds might depend on neurogenesis. Subsequently, several studies have shown that when rodents learn certain tasks, neurogenesis and the survival of new neurons in the dentate gyrus of the hippocampus increase (Kempermann, 2006). However, many of these cells do not survive, and few integrate into the brain circuitry to become functional. The relationship between neurogenesis, learning, and memory has led some authors to postulate that new neurons generated in the hippocampus provide the anatomical substrate that processes and stores newly acquired information. This idea has been incorporated into various scales measuring neuromyths.
The quality and efficiency of synaptic connections are fundamental to the learning process (Mora, 2013). The formation of new connections, as well as the strengthening of existing ones, is more relevant to learning than simply the absolute number of neurons. Current data do not provide clear evidence on cognitive processes mediated by new neurons generated in the adult brain (Nieto Gómez and Moreno-Montoya, 2011). Studies on adult human neurogenesis have been controversial. The claim that new neurons are born in the adult human brain is mainly based on rodent studies and a few disparate human studies. Moreover, as we ascend the phylogenetic scale, the ability of the adult brain to generate neurons decreases. In humans, according to a study published in Nature, hippocampal neurogenesis decreases dramatically in the first years of life and does not continue or is extremely rare in adults (Sorrells, 2018).
The main and most distinctive feature of the human brain is its remarkable ability to reorganize itself as a result of learning. This is known as neuroplasticity, which is expressed through modifications in the functionality and structure of the central nervous system. Functional plasticity involves changes in the efficacy of synaptic transmission and increased neurotransmitter release. Structural plasticity involves the activation of protein synthesis, dendrite growth, increased synaptic bouton density, and the formation of new connections between neurons (synaptogenesis). Nearly 70 years of scientific research have demonstrated the role of changes in neuronal connectivity as controllers of learning. According to the unifying hypothesis of memory storage (Sweatt, 2016), memories are stored as alterations in the strength of synaptic connections. According to this hypothesis, changes in learning must be supported by an underlying change in neuronal connectivity.
In conclusion, no, it is not true that the genesis of new neurons is exclusively responsible for learning and its storage (at least in humans). The main mechanism underlying learning and memory is synaptic plasticity, that is, the formation of new synaptic connections or the strengthening of existing ones, and not the genesis of new neurons. Furthermore, neurogenesis has not been consistently demonstrated in the adult human brain and, even if it were, it does not have the significance of synaptic plasticity. In this way, the neuromyth is refuted. Greetings and goodbye.
References
Kempermann, G. (2006). Neurogénesis. Mente y Cerebro, 19, 10-13.
Mora, S. (2013). El cerebro y el aprendizaje. Revista de Farmacología de Chile, 6(2), 5-9. https://www.sofarchi.cl/wp-content/uploads/Revista2013-V6-N2.pdf
Nieto-Escamez, F., Moreno-Montoya (2011). Neurogénesis en el giro dentado del hipocampo: implicancias para el aprendizaje y la memoria en el cerebro adulto. Archivos de Neurociencias, 16(4), 193-199. https://www.medigraphic.com/cgi-bin/new/resumen.cgi?IDARTICULO=33412
Sepulcre, J. (2018). Redes cerebrales y plasticidad funcional: el cerebro que cambia y se adapta. Emse Edapp, S.l.
Sorrells, S.F. et al (2018). Human hyppocampal neurogenesis drops sharply in children to undetectable levels in adults. Nature, 555, 377-381.
Sweatt, J.D. (2016). Neuroplasticity and behavior – sixty years of conceptual advances. Journal of Neurochemistry, 439(52), 179-199. https://doi.org/10.1111/jnc.13580
47. Neuromito: El aprendizaje produce cambios en la densidad de neuronas y conexiones, no en la anatomía ni estructura del cerebro.
Autora: Mg. Lara Checa Domene.
Universidad de Granada.
Bienvenidos amantes de la Neuroeducación a esta aventura de desmitificar neuromitos. Mi nombre es Lara Checa Domene y en esta ocasión, vamos a extirpar uno de los neuromitos que ha permeado a lo largo del tiempo en el ámbito educativo y que está estrechamente relacionado con la creencia de que el aprendizaje produce cambios en la densidad de las neuronas y las conexiones, y no tanto en la anatomía y la estructura del cerebro.
Este neuromito surge a partir de una comprensión limitada y, a menudo, simplificada de los conceptos de neuroplasticidad y de los cambios cerebrales inducidos por el aprendizaje. Investigaciones pioneras, como la de Donald Hebb en 1949, focalizadas en el estudio de la comprensión del cerebro y su relación con el aprendizaje, sentaron las bases para entender que el cerebro no es una estructura rígida e inmutable, sino un órgano flexible y adaptativo que se va modificando en respuesta al aprendizaje y a la experiencia propia de cada uno, gracias a su (neuro)plasticidad sináptica que permite que las neuronas se reorganicen y modifiquen al formar nuevas conexiones neuronales o fortaleciendo las ya existentes.
Sin embargo, la difusión de estos descubrimientos condujo a simplificaciones y malinterpretaciones al centrarse únicamente en los cambios sinápticos, ignorando la evidencia de que dichos cambios pudiesen ir acompañados de modificaciones cerebrales anatómicas y estructurales más amplias, como el crecimiento de nuevas neuronas en ciertas áreas del cerebro, así como determinados cambios en el volumen de la materia gris y blanca del mismo gracias a su neuroplasticidad.
Por tanto, esta simplificación y distorsión de la plasticidad cerebral no solo subestimó la complejidad de los procesos neurobiológicos involucrados en el aprendizaje, sino que también permitió que este neuromito fuese erróneamente aceptado entre la comunidad educativa y que, por ello, haya sido considerado como una de las principales afirmaciones neuroeducativas de estudio en las escalas más influyentes en este ámbito, como la de Howard-Jones et al. (2009), Dekker et al. (2012) e inclusive en validaciones recientes como la de Rodríguez et al. (2024) sobre Alfabetización Neuroeducativa Docente.
A partir de su aceptación por parte de la comunidad educativa, numerosos estudios han demostrado que el aprendizaje no solo cambia la densidad de las neuronas y sus conexiones, sino que también el ensayo extenso de algunos procesos mentales, así como la falta de otros procesos, puede producir cambios significativos en la anatomía y estructura de algunas áreas cerebrales específicas, refutando por tanto esa idea equívoca de que el aprendizaje no provoca cambios a nivel estructural y anatómico.
De hecho, diversas investigaciones han evidenciado que el aprendizaje de habilidades complejas, como la práctica intensiva de instrumentos musicales o aprender un segundo idioma, está asociado a cambios en el volumen de la materia gris y al aumento del volumen del lóbulo temporal, así como a una reorganización cortical somatosensorial. O bien, el estudio llevado a cabo por Maguire y colaboradores (2000) en el que se encontró que el hipocampo posterior, encargado de la memoria espacial, era significativamente más grande en taxistas que en conductores no especializados, demostrando así que el aprendizaje y la experiencia pueden inducir a cambios anatómicos a nivel cerebral.
Justamente esto es una prueba más de que el neuromito sobre que el aprendizaje produce cambios en la densidad de neuronas y conexiones y no en la anatomía y estructura del cerebro, es solo eso, un neuromito. Por tanto, reducir el impacto del aprendizaje solo a estos aspectos es simplificar excesivamente un proceso altamente complejo y llevar a una comprensión incompleta de cómo ocurren los procesos de aprendizaje y cómo el cerebro se adapta a ellos.
En conclusión, no, no es cierto que el aprendizaje solo afecta a la densidad de neuronas y conexiones y no a la anatomía y estructura del cerebro. Cuando aprendemos, se generan nuevas sinapsis, se fortalecen otras, algunas se debilitan y otras se podan produciendo, en cualquier caso, una serie de cambios anatómicos y estructurales que forman parte de la propia adaptación y plasticidad cerebral. Un saludo.
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
Ferreres, A., y Abusnamra, V. (2019). Neurociencias y educación. Premisa.
Hebb, D.O. (1949). The organization of behavior: a neuropsychological theory. Wiley.
Howard-Jones, P.A. (2014). Neuroscience and education: myths and messages. Nature Reviews Neuroscience, 15, 817-824. https://doi.org/10.1038/nrn3817
Maguire, E.A., Gadian, D.G., Johnsrude, I.S., Good, C.., Ashburner, J., Frackowiak, R.S., y Frith. C.D. (2000). Navigation-related structural change in the hippocampi of taxi drivers. PRoceedings of the National Academy of Science, 97(8), 4398-4403.
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.
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.
48. Neuromito: Aprender, reforzar y practicar es la secuencia perfecta para progresar, más que errar, corregir y repetir.
Autor: Dr. Raxiel Martínez Pedraza.
Profesor Titular en Universitat de les Illes Balears.
Bienvenidos amantes de la Neuroeducación a esta aventura de desmitificar neuromitos. Soy Raxiel Martínez y en esta ocasión vamos a erradicar el neuromito sobre aprender, reforzar y practicar como secuencia perfecta para progresar, más que errar, corregir y repetir. Se trata de un neuromito que surge en el siglo pasado y que se ha ido extendiendo en una sociedad donde el error no es bien visto. El error ha sido tan negativamente caracterizado que las instituciones educativas han priorizado una enseñanza libre de errores (Mera-Equiza, 2018). Consideran que el error afecta la adquisición de nuevos conocimientos (Thairy-Briceño, 2009).
El error tiene una alta connotación negativa. Docentes e investigadores lo valoran como una penalización; mientras que el estudiante lo ve como un elemento altamente perjudicial. Se relaciona al error con la incompetencia, la falta de habilidad o de talento; sin ver en él oportunidades de aprendizajes (Sánchez-Chinchilla, 2022).
Sin embargo, nada más alejado de la verdad que estos criterios. Es cierto que al aprender, reforzar y practicar el estudiante progresa; no obstante, el error es parte del mismo aprendizaje. Cuando Thomas Edison perfeccionó la bombilla, tuvo más de mil intentos infructuosos. Al preguntarle si estos fracasos no lo desanimaron, el inventor respondió: “En cada descubrimiento me enteré de un motivo por el cual una bombilla no funcionaba. Ahora ya sé mil maneras de no hacer una bombilla». Y es que precisamente, “aprender es arriesgarse a errar». Cuando la escuela olvida este hecho, el sentido común lo recuerda, diciendo que el único que no se equivoca es el que no hace nada” (Astolfi, 2004, p. 8).
John C. Maxwell popularizó la sugerente frase de “algunas veces se acierta y otras, se aprende”. Y, de hecho, existe una metodología didáctica sobre Aprendizaje Basado en Errores (ABE) que hunde sus raíces en la asimilación cognitiva por conflicto cognitivo detallada por Ausubel como aprendizaje significativo, adicional a la acomodación cognitiva. Precisamente, esta plataforma para superar falsos mitos cerebrales pretende este ABE. Ciertamente, al aprender el estudiante puede dar respuestas equivocadas y esto no significa que vaya hacia el fracaso. El errar aportará información determinante sobre la vía seguida. El análisis del error por parte del estudiante permite fomentar el pensamiento crítico y la toma de decisiones para determinar en qué se equivocó. Aprendiendo de sus experiencias y desarrollando una comprensión profunda del proceso. Lo anterior ofrecerá nuevas oportunidades de aprendizaje para corregir el fallo. De esta forma se puede optar por diferentes recursos y estrategias de abordaje a fin de repetir procesos de forma correcta y alcanzar los objetivos propuestos.
En definitiva, lo cierto es que no solo funciona “Enseñar, reforzar y practicar como secuencia perfecta para progresar” sino también “errar, corregir y repetir”. A través del error, la corrección y la repetición también se progresa, derivando nuevos conocimientos, habilidades y métodos para lograr un objetivo a partir de la información proporcionada por los errores (Grohnert et al., 2018). La aceptación del error, su análisis y posteriormente el crecimiento sobre él constituye también una práctica de aprendizaje valioso (Guerrero-Benavides et al., 2013). El error ofrece oportunidades de superarse ante diversas situaciones, gestando un nuevo y mejorado conocimiento. Saludos y aceptemos el error para superarlo y aprender de él.
Referencias
Astolfi, J. P. (2004). El “error”, un medio para enseñar. https://www.rmm.cl/sites/default/files/usuarios/13793347/articulos/astolfi_jean_pierre._el_error_un_medio_para_ensenar.pdf.
Grohnert, T., Meuwissen, R. H., & Gijselaers, W. H. (2018). Enabling young professionals to learn from errors – the role of a supportive learning climate in crossing help network boundaries. Vocations and Learning, 12, 217-243. https://doi.org/10.1007/s12186-018-9206-2.
Guerrero-Benavides, J. I., Castillo-Molina, E. J., Chamorro-Quiroz, H. G., & Gil, G. I. (2013). El error como oportunidad de aprendizaje desde la diversidad en las prácticas evaluativas. Plumilla Educativa, 12(2), 361-381. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4757466.
Marín-García, E. (2019). Condiciones de aparición del aprendizaje basado en errores: Relación semántica del material y recuperación del error [Tesis Final de Grado, Universidad del País Vasco]. https://addi.ehu.es/bitstream/handle/10810/45466/TFG%20Definitivo_Mera_Yeray.pdf?sequence=1&isAllowed=y.
Sánchez-Chinchilla, M. (11 de noviembre de 2022). El error es aprendizaje. Fundación Telefónica : https://telos.fundaciontelefonica.com/el-error-es-aprendizaje.
Welcome, neuroeducation enthusiasts, to this adventure of demystifying neuromyths. I am Raxiel Martínez, and on this occasion, we are going to eradicate the neuromyth about learning, reinforcing, and practicing as the perfect sequence for progress, more than erring, correcting, and repeating. This neuromyth emerged in the past century and has spread in a society where errors are not well regarded. Errors have been so negatively characterized that educational institutions have prioritized error-free teaching (Mera-Equiza, 2018). They consider that errors affect the acquisition of new knowledge (Thairy-Briceño, 2009).
Errors have a highly negative connotation. Teachers and researchers see them as penalties, while students view them as highly detrimental elements. Errors are associated with incompetence, lack of skill, or talent, without recognizing them as learning opportunities (Sánchez-Chinchilla, 2022). However, nothing could be further from the truth than these beliefs. It is true that by learning, reinforcing, and practicing, students make progress; however, errors are part of the same learning process. When Thomas Edison was perfecting the light bulb, he had more than a thousand unsuccessful attempts. When asked if these failures discouraged him, the inventor replied, “With each discovery, I learned a reason why a light bulb would not work. Now I know a thousand ways not to make a light bulb.» As Astolfi (2004, p. 8) put it, “Learning is risking error. When schools forget this fact, common sense remembers, saying that the only one who does not make mistakes is the one who does nothing.”
John C. Maxwell popularized the suggestive phrase, «Sometimes you win, sometimes you learn.» In fact, there is a didactic methodology called Error-Based Learning (EBL) that roots itself in cognitive assimilation through cognitive conflict, detailed by Ausubel as meaningful learning, in addition to cognitive accommodation. This platform aims to overcome false brain myths through EBL. Certainly, when learning, students may give incorrect answers, which does not mean they are failing. Errors provide crucial information about the path taken. Analyzing the error allows students to foster critical thinking and decision-making to understand where they went wrong. Learning from their experiences and developing a deep understanding of the process offers new learning opportunities to correct the mistake. This way, different resources and strategies can be employed to repeat processes correctly and achieve the proposed objectives.
In conclusion, it is true that «teaching, reinforcing, and practicing as the perfect sequence for progress» works, but so does «erring, correcting, and repeating.» Through error, correction, and repetition, progress is made, leading to new knowledge, skills, and methods to achieve a goal based on the information provided by errors (Grohnert et al., 2018). Accepting the error, analyzing it, and subsequently growing from it also constitutes valuable learning practice (Guerrero-Benavides et al., 2013). Errors offer opportunities to overcome various situations, creating new and improved knowledge. Best regards, and let’s accept the error to overcome it and learn from it.
References
Astolfi, J. P. (2004). El “error”, un medio para enseñar. https://www.rmm.cl/sites/default/files/usuarios/13793347/articulos/astolfi_jean_pierre._el_error_un_medio_para_ensenar.pdf.
Grohnert, T., Meuwissen, R. H., & Gijselaers, W. H. (2018). Enabling young professionals to learn from errors – the role of a supportive learning climate in crossing help network boundaries. Vocations and Learning, 12, 217-243. https://doi.org/10.1007/s12186-018-9206-2.
Guerrero-Benavides, J. I., Castillo-Molina, E. J., Chamorro-Quiroz, H. G., & Gil, G. I. (2013). El error como oportunidad de aprendizaje desde la diversidad en las prácticas evaluativas. Plumilla Educativa, 12(2), 361-381. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4757466.
Marín-García, E. (2019). Condiciones de aparición del aprendizaje basado en errores: Relación semántica del material y recuperación del error [Tesis Final de Grado, Universidad del País Vasco]. https://addi.ehu.es/bitstream/handle/10810/45466/TFG%20Definitivo_Mera_Yeray.pdf?sequence=1&isAllowed=y.
Sánchez-Chinchilla, M. (11 de noviembre de 2022). El error es aprendizaje. Fundación Telefónica : https://telos.fundaciontelefonica.com/el-error-es-aprendizaje.
49. Neuromito: Aunque un aprendizaje no se practica, las neuronas y sus conexiones responsables siguen activas, no desaparecen.
Autora: Dra. Anna Forés.
Profesora Titular en Universitat de Barcelona.
Bienvenidos amantes de la Neuroeducación, seguimos nuestra aventura para conocer un poquito más de nuestro cerebro para ayudar a aprender mejor y enseñar, en consecuencia, de una manera más eficiente.
Sabemos que aprender desde el punto de vista más biológico es establecer conexiones por tanto nuestra gran tarea como educadores es facilitar que los estudiantes conecten los nuevos conocimientos con los que ya tienen. Parece obvio pero muchas veces no lo hacemos y dificultamos los aprendizajes.
Durante la vida de los seres humanos transcurren diferentes etapas de desarrollo y cambio cerebral. Las conexiones neuronales se incrementan exponencialmente en los primeros años de vida. Los primeros 1000 días son muy significativos, se van produciendo multitud de sinapsis neuronales conforme el bebé va aprendiendo, incluso antes de nacer, y después relacionándose y descubriendo el mundo que le rodea. En si toda experiencia es un aprendizaje y por tanto una conexión nueva.
Nuestro cerebro es muy eficiente y por tanto aquellas conexiones débiles y espacialmente aquellas neuronas que no se conecten desaparecerán.
Biológicamente tenemos programadas dos grandes podas. La primera poda sináptica se produce en la infancia y es determinante para un crecimiento adecuado, la neurociencia ha demostrado que se produce un primer momento de poda sináptica y reestructuración cerebral, por el cual se fortalecen aquellas conexiones que se usan con más frecuencia y se eliminan aquellas que no se utilizan (Blakemore et al. 2005)
Otro momento clave de cambios cerebrales se produce en la pubertad y adolescencia, momento en el que acaban de madurar diferentes áreas del cerebro, especialmente la corteza prefrontal. Estas dos fases de poda son muy importantes y resultan fundamentales para la formación de adultos sanos y felices (Guillén,2016)
El entorno, los ejemplos, las experiencias, las relaciones interpersonales, constituyen elementos que influyen directamente en la formación de esas nuevas conexiones. Es evidente que el papel de la educación en estas fases esencial, en palabras del Doctor Álvaro Pascual-Leone (2015): “En el sistema nervioso hay una poda programada modificable por experiencias, si uno no tiene una infancia con estímulos adecuados hay una pérdida de la poda y si hay una pérdida de la poda al final hay una pérdida de capacidades con el tiempo (…) tener más conexiones de las que necesitas no es bueno, es ruidoso y costoso para el cerebro (…) Y por lo tanto el reto de la educación, al fin y al cabo, es guiar esa poda. La capacidad dinámica del sistema nervioso define lo que llamamos su capacidad plástica, su capacidad de adaptarse al medio ambiente e ir cambiando. Y por lo tanto, el reto de la educación, no es estimular la plasticidad, ¡la plasticidad es una propiedad del sistema nervioso! El reto es guiarla, es que se poden algunas cosas y no se poden otras, y los buenos profesores saben hacer eso sin tener la más remota idea de Neurobiología. Y lo que estamos intentando en Neurobiología entender es ¿cómo es que hacen esa guía de la poda? Que como cualquier buen profesor te diría, requiere individualizar la intervención porque los árboles de cada uno de nosotros son ligeramente distintos.”
Úsalo o piérdelo, esta gran frase resume mucho este neuromito. Lo importante es como reforzar aquellas conexiones que queremos seguir conservando para seguir siendo eficientes en nuestros aprendizajes. Todo un reto, vamos a seguir investigando y aportando.
Referencias
- Blakemore, Sarah-Jayne; Frith,(2012) Uta. Cómo aprende el cerebro: las claves para la educación. Ariel. Reimpresión
- Guillén, J.C Escuela con Cerebro https://escuelaconcerebro.wordpress.com/2016/08/18/aprendizaje-cooperativo-y-neuroeducacion-guiando-la-poda-sinaptica/
- Pascual-Leone, A. Promoviendo la Salud Cerebral. Conferencia ofrecida en el marco de la celebración del 50 aniversario del Institut Guttmann. 5 de octubre de 2015. Barcelona. https://www.youtube.com/watch?v=34uw3FXs3qk
- Rodríguez, A. (coord.) (2024). ¿Ciencia o ficción en la neuroeducación? Estudio sobre neuromitos. Pirámide. https://www.youtube.com/watch?v=f42JR23qBOk
Welcome, enthusiasts of Neuroeducation! We continue our adventure to learn a little more about our brain to help us learn better and, consequently, teach more efficiently.
We know that learning from a biological perspective is about establishing connections, so our great task as educators is to facilitate students in connecting new knowledge with what they already have. It seems obvious, but often we don’t do it, which hinders learning.
Throughout human life, different stages of development and brain changes occur. Neural connections increase exponentially in the early years of life. The first 1,000 days are very significant, with a multitude of neuronal synapses being produced as the baby learns, even before birth, and later on, as they relate to and discover the world around them. Essentially, every experience is a learning process and therefore a new connection.
Our brain is very efficient, and thus, those weak connections and especially those neurons that do not connect will disappear.
Biologically, we have two major programmed pruning phases. The first synaptic pruning occurs in childhood and is crucial for proper growth. Neuroscience has shown that there is an initial moment of synaptic pruning and brain restructuring, during which the connections that are used more frequently are strengthened, and those that are not used are eliminated (Blakemore et al., 2005).
Another key moment of brain changes occurs during puberty and adolescence, when different areas of the brain, especially the prefrontal cortex, fully mature. These two pruning phases are very important and are fundamental for the development of healthy and happy adults (Guillén, 2016).
The environment, examples, experiences, and interpersonal relationships are elements that directly influence the formation of these new connections. It is evident that the role of education during these phases is essential. In the words of Dr. Álvaro Pascual-Leone (2015): “In the nervous system, there is a programmed pruning that can be modified by experiences. If one does not have a childhood with adequate stimuli, there is a loss of pruning, and if there is a loss of pruning, eventually there is a loss of abilities over time (…) having more connections than you need is not good; it is noisy and costly for the brain (…) Therefore, the challenge of education, after all, is to guide this pruning. The dynamic capacity of the nervous system defines what we call its plastic capacity, its ability to adapt to the environment and change. Therefore, the challenge of education is not to stimulate plasticity—plasticity is an inherent property of the nervous system! The challenge is to guide it so that some things are pruned and others are not, and good teachers know how to do that without having the slightest idea of Neurobiology. What we are trying to understand in Neurobiology is how they guide this pruning. As any good teacher would tell you, it requires individualizing the intervention because each of our trees is slightly different.”
«Use it or lose it»—this great phrase sums up much of this neuromyth. What is important is how to reinforce those connections we want to keep to remain efficient in our learning. A real challenge—let’s keep researching and contributing.
References
- Blakemore, Sarah-Jayne; Frith,(2012) Uta. Cómo aprende el cerebro: las claves para la educación. Ariel. Reimpresión
- Guillén, J.C Escuela con Cerebro https://escuelaconcerebro.wordpress.com/2016/08/18/aprendizaje-cooperativo-y-neuroeducacion-guiando-la-poda-sinaptica/
- Pascual-Leone, A. Promoviendo la Salud Cerebral. Conferencia ofrecida en el marco de la celebración del 50 aniversario del Institut Guttmann. 5 de octubre de 2015. Barcelona. https://www.youtube.com/watch?v=34uw3FXs3qk
- Rodríguez, A. (coord.) (2024). ¿Ciencia o ficción en la neuroeducación? Estudio sobre neuromitos. Pirámide. https://www.youtube.com/watch?v=f42JR23qBOk