No soy neurocientífico, pero llevo tiempo leyendo a quienes sí lo son porque la llegada de la inteligencia artificial ha convertido una vieja intuición docente en una pregunta urgente.
Al intentar entender qué perdemos cuando una herramienta entrega demasiado pronto una respuesta correcta, he vuelto una y otra vez a la investigación sobre cómo aprende el cerebro. Y cuanto más lees, más difícil resulta ignorar una idea básica: el aprendizaje necesita algún tipo de fricción.
No toda dificultad sirve. No todo esfuerzo enseña. Pero aprender algo que realmente permanece exige que el cerebro haga algo más que recibir una respuesta bien construida.
El cerebro no se limita a almacenar información
Stanislas Dehaene explica el aprendizaje como un proceso activo. El cerebro formula anticipaciones a partir de lo que ya sabe, compara esas predicciones con la información que recibe y utiliza las señales de error para reajustar sus modelos mentales.
Ese matiz importa mucho.
El error no es simplemente un fallo que debamos eliminar cuanto antes. Es también una de las señales que permiten al cerebro modificar lo que creía saber. Cuando el alumno intenta responder, duda, contrasta y corrige, no está perdiendo el tiempo antes de llegar a la solución. Está realizando parte del trabajo que hace posible el aprendizaje.
Una respuesta perfecta que llega demasiado pronto puede aclarar una duda. Pero también puede impedir que aparezca la duda que necesitábamos detectar.
El cerebro no aprende únicamente cuando recibe la respuesta correcta. Aprende cuando tiene que reajustar una respuesta que todavía no lo era.
La facilidad puede engañarnos
Daniel Willingham ha desarrollado otra idea especialmente relevante para el aula: pensar cuesta. Requiere atención, consume recursos cognitivos y no siempre produce una recompensa inmediata. Por eso tendemos a evitarlo cuando encontramos un camino más sencillo.
No se trata de pereza. Es una característica bastante humana.
Además, la sensación de facilidad puede resultar engañosa. Cuando una explicación es clara y fluida, sentimos que la hemos entendido. Cuando releemos un texto conocido, parece que lo dominamos. Cuando alguien nos muestra una respuesta bien construida, reconocemos su lógica con aparente naturalidad.
Pero reconocer no es lo mismo que recuperar. Y recuperar no es lo mismo que transferir.
Los trabajos de Jeffrey Karpicke y otros investigadores sobre la práctica de recuperación han mostrado que intentar reconstruir activamente una información puede producir un aprendizaje más sólido que limitarse a volver a estudiarla o recibirla de forma elaborada.
Ese esfuerzo inicial puede resultar incómodo. Precisamente por eso deja huella.
Dificultad deseable no significa dificultad gratuita
Robert y Elizabeth Bjork han utilizado la expresión dificultades deseables para describir determinadas condiciones que dificultan el rendimiento inmediato, pero favorecen una retención y una transferencia más duraderas.
La expresión contiene una advertencia importante: la dificultad tiene que ser deseable.
Una actividad confusa no enseña más por ser confusa. Una consigna innecesariamente compleja no convierte automáticamente una tarea en algo profundo. Un alumno completamente bloqueado no está aprendiendo por el mero hecho de sufrir.
La fricción útil se sitúa en otro lugar: obliga a recuperar, relacionar, distinguir, decidir o reformular, pero mantiene abierta la posibilidad real de avanzar.
La dificultad valiosa no es la que complica el camino. Es la que obliga al cerebro a construirlo.
La pregunta que abre la IA
Durante años, buena parte de esa fricción venía incorporada al propio trabajo escolar. Para redactar, resumir, argumentar o explicar había que realizar determinadas operaciones cognitivas. No siempre eran las mejores. Algunas eran mecánicas y prescindibles. Pero otras formaban parte del aprendizaje.
La IA nos obliga ahora a distinguir unas de otras con mucha más precisión.
Puede ayudarnos a eliminar esfuerzos innecesarios. Eso es una buena noticia.
Pero también puede eliminar, casi sin que lo notemos, el tipo de esfuerzo que permitía que una idea se consolidara, que un error apareciera o que una respuesta tuviera que ser realmente reconstruida.
La pregunta no es si debemos preservar toda dificultad. Evidentemente, no.
La pregunta es otra:
¿Qué parte de la fricción cognitiva debemos proteger porque, cuando desaparece, también desaparece una parte del aprendizaje?
Responderla bien exige distinguir entre la dificultad que ayuda a construir y la que simplemente bloquea.
Ese será el punto de partida del próximo artículo.
Referencias
Bjork, E. L. y Bjork, R. A. (2011). Making Things Hard on Yourself, But in a Good Way: Creating Desirable Difficulties to Enhance Learning. En M. A. Gernsbacher et al. (eds.), Psychology and the Real World. Worth Publishers.
Dehaene, S. (2015). Active Engagement, Curiosity and Error Correction. Curso Cognitive Foundations of School Learning. Collège de France.
Karpicke, J. D. y Blunt, J. R. (2011). Retrieval Practice Produces More Learning than Elaborative Studying with Concept Mapping. Science, 331(6018), 772–775.
Willingham, D. T. (2009). Why Don’t Students Like School? Because the Mind Is Not Designed for Thinking. American Educator, 33(1), 4–13.