Teorias Cognitivas Del Aprendizaje Pozo 6v273v

, según lo denomina KEIL (1986), no necesariamente Implica un paso de una definición probabilística a una concepción clásica, aunque existiría una conexión evolutiva entre ambas, ligada a una transición de definir un concepto por sus atributos inmediatos o aparentes a basar esa definición en cualidades esenciales de los conceptos, determinadas por su relación con otros conceptos (por ejemplo, el tío es el hermano de la madre o del padre). En otras palabras, sería una transición de la definición de los conceptos «desde abajo», en función de su referencia, a su definición «desde arriba», según su sentido. Este cambio plantea un serio interrogante: hasta qué punto los procesos de aprendizaje propuestos por las teorías probabilísticas pueden dar cuenta de él. Como hemos visto, estas teorías, en la medida en que reducen la definición del concepto a sus atributos más probables, no tienen en cuenta esa otra definición «esencial ». ¿ Es ésta una simple consecuencia de la acumulación del conocimiento sobre los atributos? O, en otras palabras, ¿puede reducirse el significado de un concepto a sus atributos característicos? Según KEIL (1986, 1987; también CAREY, 1985, 1986) ese cambio no es meramente acumulativo, sino que tiene una naturaleza cualitativa , Existen algunos datos que apoyan su posición. Tanto las teorías de la formación de conceptos basadas en la concepción clásica como las desarrolladas desde posociones probabilisticas, coinciden en definir los conceptos exclusivamente a partir de sus atributos relevantes, sean éstos nece-

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serios o sólo probables. Sin embargo, según han mostrado OSHERSON y SMITH (1981; SMITH y OSHERSON, 1984) en sus estudios sobre la «combinación conceptual», el significado de un concepto compuesto no puede reducirse a los atributos de los conceptos en que se basa. Así, una «madre política>' ni es madre ni, necesariamente, es política. Por tanto, el significado de un concepto compuesto no es igual a la suma de los atributos parciales que lo componen. Por lo mismo, la falta de un atributo probable de un concepto en un ejemplar del mismo no altera necesariamente su significado (GLEITMAN, ARMSTRONG y GLEITMAN, 1983). Un pájaro sin alas sigue siendo un pájaro. Las «noches blancas» de Leningrado siguen siendo noches, por más que luzca el sol. Su «esencia» no se altera porque cambie su apariencia. Paralelamente a las conservaciones cuantitativas de PIAGET e INHELDER (1941) habría unas conservaciones cualitativas (FLAVELL, 1977). La identidad de un estímulo, definida por su pertenencia a una categoría, no se altera porque cambie sus atributos perceptibles. En una serie de ingenisosos experimentos (por ej., DEVRIES, 1969; KEIL, 1986) se ha mostrado que a partir de los 4-5 años, pero no antes, los niños se niegan a aceptar, por ejemplo, que mediante ciertas transformaciones un gato pueda convertirse en un perro o menos aún en un florero. Sin embargo, aceptan más fácilmente que un objeto (por ej., un papel) pueda convertirse en otro objeto (un florero). Esta diferencia está relacionada con «las teorías ontológicas del niño» (KEIL, 1983, 1986), que no pueden reducirse a meras listas de atributos.

Al reducir un concepto a los atributos que lo componen se asume que los conceptos se aprenden por abstracción, mediante la aplicación de mecanismos asociativos simples, como la frecuencia, la detección de contingencias y la similitud. También en esto coinciden las teorías clásicas que hemos analizado en el Capítulo IV con las teorías probabilisticas. De hecho, según ha señalado WICKELGREN (1979) el modelo de aprendizaje basado en «la validez de claves» o en el «parecido familiar,>, analizado en el apartado anterior, es perfectamente compatible con la teoría clásica de Huir-SPENCE (sobre la vigencia de esta teoría véase también SPIKER. 1970). Pero tanto las teorías asociacionistas clásicas como las probabilisticas resultan insuficientes para explicar cómo adquieren significado los conceptos. Ambas se centran más en la identificación que en la formación de conceptos. Para comprobarlo, hasta analizar brevemente el potencial explicativo de sus dos mecanismos básicos: la similitud y la frecuencia. Los modelos de frecuencia de rasgos se basan en la detección de relaciones contingentes entre un rasgo y la pertenencia a una categoría. En último extremo, adquirir un concepto no es sino detectar la estructura correlacional de la realidad (ROSCH, 1978)- Esa detección puede ser limitada pero, finalmente, según el principio asociacionista de correspondencia, se adecuará a la realidad. RoScH (1977), pág. 222) cree que «dos humanos no pueden percibir estructuras corre!acionales donde no las hay; únicamente pueden ignorar las que existen>. Pero lo cierto es que los humanos no sólo ignoramos con frecuencia correlaciones existentes (por ej., CARRETERO, PÉREZ ECÑEVERRIA y POZO, 1985; CROCKER, 1981; PÉREZ ECHEVERRIA, 1968; PÉREZ EcHEVERRIA y CARRETERO, en prensa; Pozo, 1987a) sino que, con la misma frecuencia detectamos correlaciones «donde no las hay». El fenó-

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meno de la «correlación ilusoria», o percepción de contingencias cuando éstas son nulas , está sobradamente documentado en psicología, no sólo con sujetos ingenuos (LANGEn, 1975) o en la formación de estereotipos sociales (NISeETT y Ross, 1980), sino incluso en la propia labor profesional de los psicólogos (CHAPMAN y CHAPMAN, 1967, 1969). Aunque el mundo tenga una estructura correlacional, difícilmente nuestra representación conceptual del mundo se corresponderá con esa estructura . Es posible que esta desviación se deba a que el mundo tiene demasiadas estructuras correlaclonales. Hay muchas correlaciones objetivas, pero afortunadamente sólo unas pocas tienen significado. Imaginemos a un pobre hombre que todos los años acude a la cena de confraternidad de su oficina, que se celebra siempre en el mismo restaurante chino y siempre le produce los mismos ardores de estómago . Sin duda, sus ardores correlacionan con muchos atributos de la situación: la presencia de su jefe y de sus compañeros, la corbata nueva que estrena esa noche, el empapelado de la pared y, por supuesto, la comida china. Es muy Improbable que este hombre tenga en cuenta la correlación obje tiva existente entre sus ardores y el empapelado (salvo en caso de verdadero escándalo, como dice DICKINSON, 1980). Las contingencias percibidas en este caso se «restringirán» a las relaciones entre el menú y los ardores. Nuestro hombre intentará evitar aquellos platos que, según él, le hayan hecho más daño en otras ocasiones o renunciará directamente a la cocina china. Pero, en cualquier caso, su detección de contingencias está restringida a una pequeña parte de las correlaciones posibles. Sólo las relaciones potencialmente informativas, es decir, las que, en conexión con sus propios conceptos (sobre la enfermedad, la presencia del jefe, el empapelado, las corbatas, etc). permiten explicarla correlación global cena-ardor observada, serán detectadas (MuePHy y MEDIN, 1985). Al reducir la adquisición de conceptos a un mecanismo asociativo de detección de contingencias, ésta no tiene ninguna restricción por lo que no hay forma de explicar su selectividad. Sería una tortura detectar todas las correlaciones existentes en el mundo, Otro tanto sucede con el otro mecanismo asociativo postula do por las teorías probabilísticas. Sería agobiente y bastante poco eficaz percibir todas las semejanzas existentes entre las cosas. El mundo está lleno de semejanzas aparentes y de diferencias sutiles; y a la inversa. Como en las adivinanzas infantiles, podemos preguntar «en qué se parece» el aprendizaje a un elefante. Sólo los «ciegos» que nos dedicamos a estudiar el aprendizaje, y quienes sin ser ciegos hayan tenido la paciencia de leer las páginas anteriores, sabemos en qué se parece . En contra de la idea de RoSCH (1977, 1978), y al igual que sucede con la correlación, desde un punto de vista psicológico la semejanza no es «objetiva» sino producto de un sistema conceptual- Por ello difícilmente puede explicar, por si sola, cómo se forma ese sistema conceptual. De hecho, la semejanza, en forma de heurístico de representatividad (TvEHsKy y KAHNFMAN, 1974), tiene dentro de la psicología del pensamiento una naturaleza descriptiva pero no explicativa (GARCIA MADRUGA y CARRETERO, 1986 ; PÉREZ ECHEVERRIA, 1988) Lejos de ser la explicación de cómo se adquieren los conceptos, la percepción de correlaciones y semejanzas entre los estímulos y las categorías es algo que, a su vez necesita ser explicado (MuRPHV y MEDIN, 1985).

La falta de restricciones en la percepción de correlaciones y semejanzas incapacita a estas teorías para explicar la adquisición de conceptos. Pero este problema no es nuevo. De hecho, la dificultad más seria a la que se enfrenta cualquier teoría del aprendizaje basada en la abstracción o inducción es la de poner límites al proceso inductivo (BOLTON, 1977; HOLLANO y cols., 1986; KEIL, 1981). El filósofo Charles PElPeE (1931-1935, vol. 1, pág. 121) presenta un ejemplo de esa dificultad que se ha hecho ya clásico: Supongamos que a un ser de alguna parte remota del universo, donde las condiciones de existencia sean inconcebiblemente distintas de las nuestras, se le presenta el Informe del Censo de los Estados Unidos, que para nosotros es una mina de inducciones valiosas ... Tal vez empiece comparando la razón entre deudas y muertes por tisis en regiones cuyos nombres empiecen con distintas letras del alfabeto. No hace falta decir que acabará encontrando que esa razón es siempre la misma y que, por tanto, su investigación no conducirá a ninguna parte... El extraterrestre puede seguir haciendo durante algún tiempo preguntas inductivas, que el Censo responderá siempre con exactitud, sin aprender nada excepto que ciertas condiciones son independientes de otras... La naturaleza es un repertorio de hechos bastante más vasto y sin duda menos ordenado que un Informe del Censo; y si el hombre no se hubiese acercado a ella con actitudes especiales para hacer buenas conjeturas puede dudarse de que en los diez o veinte mil años que lleva existiendo, la mente más lúcida de la Humanidad hubiera llegado a alcanzar la cantidad de conocimiento que posee en realidad el mayor de los idiotas. La pesadilla del extraterrestre enfrentado al Censo de los Estados Unidos tiene cierto paralelismo con alguna otra pesadilla que se ha deslizado ya en estas mismas páginas. Nos recuerda la historia del hombre encerrado en aquella habitación llena de símbolos chinos (SEAnLE, 1984). Ambos seres tiene algo en común: no aprenden nada. Ambos, además, son víctimas del «problema humeanor+, el mal que aqueja a su enfoque asociacionista de solventar los problemas. Como sabemos, este mal consiste en la falta de principios organizadores de la realidad. Por eso, PelncE recurre a unas «actitudes especiales" del sujeto que, según él, serían conocimiento innatos. FonOn (1975, 1980, 1981) también resolvía así la ausencia de límites en la inducción. Sin embargó, desde las propias posiciones del asociacionismo han surgido diversos intentos de enfrentarse a este problema basados todos ellos en la metáfora del ordenador. Son las teorías computacionales del aprendizaje. A ellas está dedicado el próximo capítulo.

Teorías computacionales

Los ojos. Ada y sus ojos castaño oscuro. Pero, después de todo, ¿qué son los ojos? (pregunta Ada). Dos agujeros en la máscara de la vida ¿Qué podrían significar (pregunta Ada) para un homúnculo venido de otro glóbulo, de otra Burbuja láctea, y cuyo órgano de visión fuese (digamos) un parásito interno parecido a la forma escrita de la palabra «ojo»? ¿Qué representarían para tí dos ojos, dos bellos ojos (de hombre, de lemúrido, de lechuza] que encontraras abandonados en el asiento de un taxi? Vladímir Nabokov. Ada o el ardor

El auge de las teorías computacionales del aprendizaje En el Capítulo III analizamos las relaciones entre procesamiento de información y aprendizaje. Allí señalábamos que, aunque el aprendizaje ha sido unto de los más clamorosos olvidos del enfoque del procesamiento de información en los últimos años, están aumentando considerablemente los esfuerzos por elaborar teorías del aprendizaje basadas en los supuestos computacionales Este auge está vinculado al propio fracaso de los sistemas de procesamiento de propósitos generales. Los primeros modelos producidos por el procesamiento de inlorrnación, como por ejemplo el Solucionador General de Problemas de NFwrLL y SlMON (1972), partían de sistemas de procesamiento dotados de una gran capacidad sintáctica general que les permitía supuestamente enfrentarse a cualquier tarea sin necesidad de conocimientos específicos. Pero ese supuesto resultó ser erróneo. Además de una capacidad sintáctica, los sistemas de procesamiento, sean artificiales o humanos, necesitan una cierta cantidad de conocirnientos específicos para enfrentarse a un problema complejo, «semánticamente rico» (BHAStAR y SIMON, 1977). Se pasó así al diseño de sistemas expertos en áreas temáticas específicas, dotados de grandes conocimientos en esa área que les permiten resolver problemas enormemente complejos con una gran eficacia, siempre que pertenezcan a ese dominio de conocimientos . Buena parte de los esfuerzos

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reodes cognlfrves del ep,encilzale

de la Inteligencia Artificial están actualmente dirigidos al diseño de sistemas expertos (por ej., CUENA, 1986; HART, 1986; MUMPOWER y cols., 1987).

Pero el hecho de tener que cargar de contenidos semánticos a esos sistemas plantea la necesidad, no sólo teórica sino también técnica, de proporcionarles una cierta capacidad para adquirir esos conocimientos. De esta forma, el aprendizaje se constituye en un problema relevante para la ciencia cognitiva. Desde un punto de vista teórico, es necesario postular mecanismos que expliquen la adquisición de esos conocimientos por los sistemas humanos de procesamiento. Desde un punto de vista técnico, si no se quiere seguir toda la vida dándoles el conocimiento cucharada a cucharada, regla a regla, es necesario dotar a los computadores de la capacidad para adquirir por sí mismos conocimientos complejos, incluidos los conceptos. En los últimos años se han realizado numerosos y crecientes esfuerzos por proporcionar a los sistemas de procesamiento humanos y artificiales de un cierto poder de automodificación (por ej., ANOERSON, 1981, 1983; BoLC, 1987 HOLLAND y cols., 1986; KLAHR, LANGLEY y NECHES, 1987; MCCLELLANO, RUMELHART y grupo PDP, 1986; MICHALSKI, CARBONELL y MITCHELL, 1986; MITCHELL, CAnBONELL Y MICHALSKI, 1986; SCHANK, COLLINS y HUNTER, 1986; SHUELL, 1986; SIEGLER y KLAHR, 1982; Voss, 1984). Estos esfuerzos han desembocado en una serie de teorías computacionales del aprendizaje que, si bien difieren entre sí en aspectos importantes, comparten un núcleo conceptual común (véase Cap. III). En esencia, todas ellas se basan en la posibilidad de reducirla semántica a reglas sintácticas. Por tanto, la adquisición de conceptos deberá también explicarse sintácticamente. Pero, a partir de ese núcleo común, existen ciertas diferencias entre unas teorías y otras. Aquí no vamos a detenernos en analizar esas diferencias, como tampoco nos ocuparemos de todas las teorías. Unicamente señaleramos qué tipo de teorías, de entre las existentes, serán analizadas a continuación, de acuerdo con los intereses de este libro. Aunque comparten importantes puntos en común, algunas de las teorías computacionales se desarrollan en el ámbito de la Inteligencia Artificial (por ej., BOLO, 1987; MICHALSKI, CARBONELL y MITCHELL, 1986), mientras que otras tienen un origen psicológico (por ej., ANOERSON, 1983; HOLLANO y cols., 1986; RUMELHART y NORMAN, 1978). La diferencia reside en que, mientras la Inteligencia Artificial sólo se preocupa de que los sistemas funcionen, sin buscar su compatibilidad con los datos psicológicos, las otras teorías, respetando los límites de la metáfora computacional, intentan ser psicológicamente relevantes, adecuándose a los datos que se conocen sobre el procesamiento humano de información. Así, se intenta dotar a las teorías de una plausibilidad psicológica, proponiendo un procesamiento en paralelo en lugar de serial , una memoria de trabajo de capacidad limitada o un aprendizaje en tiempo real. Además se Intenta que las teorías expliquen los datos psicológicos relevantes sobre el aprendizaje perceptivo (RUMELHART y ZIPSER, 1985), de destrezas (ANOERSON, 1982, 1983) o de conceptos (ANDERSON, K}INE Y BEASLEY, 1979; ELIO y ANDERSON, 1981, 1984; HOLLANO y cols., 1986). Por último algunas teorías intentan incluso adecuarse a los datos conocidos sobre la neurofisiología humana (MCCLELLAND, RUMELHART, y grupo PDP, 1986).

Teoiim compuledonaly

119

Nuestra exposición se centrará obviamente en estas teorías computacionales de origen psicológico, que suelen caracterizarse por ser teorías generales del procesamiento en las que el aprendizaje es uno más de los procesos relevantes. De hecho, el aprendizaje suele ser el último de los procesos incorporados al sistema, ya que en muchos casos las teorías del aprendizaje surgen con el fin de validar un modelo de procesamiento estático (ANOERSON, 1987). Por ello, estas teorías suelen partir de un marco representacional, no siempre coincidente. Esto supone una ventaja, ya que, a diferencia de lo que sucedía en buena medida con las teorías analizadas en los capítulos anteriores, el aprendizaje se relaciona con el resto de los procesos psicológicos. Junto a su Inclusión en una teoría más general, estas teorías suelen paradójicamente aplicarse a dominios de conocimiento específi cos. Aquí nos ocuparemos tan sólo de las teorías aplicables a la adquisición de significados por un sistema de procesamiento, dejando a un lado otro tipo de teorías ocupadas, por ejemplo, en aprendizaje perceptivo (RUMELHART y ZIPSER, 1985) o en la adquisición de destrezas específicas (véase por ej., ANnERSON, 1981). Dentro de las teorías del aprendizaje computacional psicológicamente relevantes que se ocupan de la adquisición de conceptos, presentaremos tan sólo tres de sus ejemplos más prototípicos, como son las teorías ACT* (Adaptive Control el ThoughC Control Adaptativo del Pensamiento) de ANOEnsoN (1982, 1983), la teoría de los esquemas de RUMELHART Y NORMAN (1978) y la recientemente formulada teoría de la inducción pragmática de HorLANO y cols. (1986). Dejaremos a un lado otras teorías, como por ejemplo la teoría de la instrucción de GAGNE (1975, 1985) la teoría de la inducción pragmática de SCHANK, COLLINS y HUNTER (1986), las teorías "microestructurales" del aprendizaje (MCCr ELI ANO, RUMELHART y grupo PDP, 1986) u otras formulaciones de la teoría de los esquemas (véase por ej., BnEwER y NAKAMUnA, 1984; SIERRA, 1985). En cualquier caso, las teorías que analizamos a continuación recogen la mayor parte de los mecanismos del aprendizaje postulados en esas otras teorías.

Enfoque sintáctico : la teoría ACT de Anderson El sistema computacional ACT desarrollado por John R. ANDERSON constituye posiblemente el más ambicioso y completo intento de elaborar una teoría psicológica general y unitaria desde los supuestos computacionales de la ciencia cognitiva. Ante todo, el ACT es una teoría unitaria del procesamiento de información, ya que la idea básica que subyace a la teoría es que «todos los procesos cognitivos superiores, como memoria, lenguaje, solución de problemas, imágenes, deducción e inducción son manifestaciones diferentes de un mismo sistema subyacente» (ANDERSON, 1983, pág. 1). Por tanto, los mecanismos de aprendizaje están en el ACT estrechamente relacionados con el resto de los procesos, especialmente con la forma en que se representa la información en el sistema. En realidad, el ACT no es una teoría sino una familia de teorías que se suceden en el tiempo. A partir del sistema de memoria asociativa desarrollado por AN-

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Twtlu coan(Nea del e0,entllxele

DERSON y BowEn (1973), ANDERSON (1976, 1983) ha Ido elaborando versiones sucesivas de su propia teoría, acomodándola a los nuevos datos y convirtiéndola en una teoría capaz de enfrentarse a áreas experimentales cada vez más diversas. Las sucesivas versiones de la teoría han ido flexibilizando poco a poco el ACT, de forma que se adecuara más a los datos ya los conocimientos psicológicos actuales. La última versión de la teoría, el ACT* (ANDERSON, 1983), que, al igual que sus hermanas precedentes está totalmente traducida a un programa de computador, Incorpora una teoría del aprendizaje que estaba ausente en formulaciones anteriores del ACT. Nuestra exposición estará basada en este último ACT*, si bien tendremos en cuenta también algunas correcciones que recientemente ANDERSON (1987) ha considerado conveniente Introducir en su teoría del aprendizaje (para una comparación de las distintas versiones del ACT véase ANDERSON, 1983). Dado el carácter unitario de la teoría, antes de abordar los procesos de aprendizaje es necesario exponer los principios generales del ACT, aunque sea brevemente (para una exposición más extensa además de ANDERSON, 1983, véase DE VEGA, 1984).

ACT como teoría general El ACT es un sistema de procesamiento compuesto por tres memorias relacionadas (véase Figura 6.1.): tina memoria declarativa, una memoria de producciones y una memoria de trabajo. Además, el sistema consta de varios procesos (codificación, actuación, emparejamiento, ejecución, etc.) que requieren generalmente el uso de la memoria de trabajo. El «supuesto arquitectónico básico» del sistema, que le diferencia de otras teorías computacionales, es. no obstante, la existencia de dos tipos de memoria a largo plazo: una memoria declarativa, que contiene conocimiento descriptivo sobre el mundo, y una memoria procedural o

MEMORIA DCCIJARATIVA

7

ALMACENAMIENTO

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121

de producciones, que contiene Información para la ejecución de las destrezas que posee el sistema. Por tanto, esas dos memorias almacenan dos tipos distintos de conocimiento que se corresponden respectivamente con la distinticón filosófica (RYLE, 1949) entre el «saber qué» declarativo y el «saber cómo» procedural. Aunque el aprendizaje en el ACT es sobre todo procedural, es necesario conocer antes el funcionamiento de la memoria declarativa, ya que ambos tipos de conocimiento interactúan en la memoria de trabajo. El conocimiento declarativo consiste en Información sobre cómo está organizado el mundo y lo que en él sucede. Así, la frase «la noche está estrellada y tiritan azules los astros a lo lejos» declara algo sobre el mundo, pero no necesariamente implica una acción por parte del sistema. El conocimiento declarativo nunca desdencadena acciones sobre el mundo directamente sino que, como veremos, puede llegar a activar el conocimiento procedural responsable de esas acciones. La memoria declarativa está organizada en forma de red jerárquica (véase por ej., Figura 6.2.). En realidad, según ANOEnsoN (1983, pág. 25), tiene forma más bien de «jerarquía enmarañada». Como suele suceder en los modelos de memoria semántica, esa jerarquía se compone de «unidades cognitivas» o nodos, y eslabones entre esos nodos. En las primeras versiones del ACT (ANDERSON, 1976) esas unidades cognitivas estaban constituidas únicamente por proposiciones. Sin embargo, en su más reciente versión, ANDERSON (1983, cap. 2) distingue tres tipos de unidades cognitivas d nodos en la memoria declarativa, con propiedades diferenciadas: cadenas temporales, imágenes espaciales y proposiciones. nr1TAOim NTE

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FIGURA 6 .2. Ejemplo de «jerarquía enmarañada » del conocimiento necesario para «entrar a un restaurante », según Anderson ( 1983, pág . 25). Una conducta aparentemente tan simple requiera una red declarativo compuesta por diversas unidades cognitivas jerárquicamente ordenadas

FIGURA 6. 1. El marco general de procesamiento del ACT, incluyendo sus principales componentes estructurales y los procesos que los conectan , según Anderson ( 1983, pág. 19).

El conocimiento declarativo es estable y normalmente Inactivo. Sólo los nodos que se hallan activados en la memoria de trabajo tendrán influencia sobre el conocimiento procedural. Por ello, el concepto de activación es central en el ACT,

^

Teorías róehrvea d,I ep,endlrale

como lo es en las teorías de la memoria semántica. La activación puede proceder bien de los estímulos externos o bien del propio sistema, como consecuencia de la ejecución de una acción. A diferencia de otras versiones anteriores, en las que la activación de un nodo era un proceso todo o nada, la última versión del ACT considera que el proceso de activación es continuo, por lo que un nodo puede estar más o menos activado. Sin embargo, como la memoria de trabajo tiene una capacidad limitada, el número de nodos que pueden estar activos simultáneamente en ella es también limitado. Los nodos que accederán a la memoria de trabajo y podrán tener influencia sobre el procesamiento serán aquellos que tengan una mayor fuerza de activación. La activación de un nodo depende de la frecuencia con que se use y de su emparejamiento o correspondencia con la Información contenida en la memoria de trabajo. De esta forma, «la activación cumple en el ACT la función de un heurístico asociativo relevante. Es decir, la activación mide lo estrechamente asociada que una pieza de información está con respecto a la información actualmente usada» (ANDERSON, 1983, pág. 27). Cada nodo tendría una fuerza asociada que seria básicamente función de su frecuencia de uso. Al ser limitada la memoria de trabajo (según ANDERSON, 1983, no itiría más de diez nodos simultáneamente), los nodos más fuertes son los que tendrán más probabilidad de estar activos. Pero, dado que los nodos están conectados entre sí mediante eslabones, la activación de un nodo se propagará a través de la red jerárquica. Cuanto más fuerte sea un nodo, mayor será la cantidad de activación que propague. Cuando la fuente externa o interna de la activación desaparezca, ésta decaerá paulatinamente. En definitiva, los conocimientos declarativos más frecuentemente usados serán los que tengan mayor probabilidad de estar activos en la memoria de trabajo. Esos conocimientos activos actúan sobre el conocimiento procedural. Si la memoria declarativa del ACT se asemeja a los modelos de memoria semántica, la memoria proredural se basa en los sistemas de producción desarrollados por NEWELL y SIMON (1972). La idea básica de estos sistemas es que el conocimiento se almacena en forma de producciones o pares condición-acción. Las producciones adoptan la forma de un condicional «si... entonces...». La primera parte de la producción es la condición mientras que la segunda refleja la acción que debe realizarse al satisfacerse la condición. Una ejemplo simple y un tanto trivial de producción sería el siguiente: Condición: «si aparece un tigre» Acción: «salir corriendo» Cuando el conocimiento declarativo activo en la memoria de trabajo satisfaga o «se empareje» con la condición de una producción, se ejecutará inmediatamente la acción correspondiente. Así, si una forma rayada y con patas activa el nodo «tigre» en la memoria de trabajo, el sujeto saldrá corriendo automáticamente. Tanto la parte de la condicióp como la de la acción de una producción pueden contener más de un elemento. De hecho, lo más frecuente es que sea así. En el caso anterior, el «sistema» saldrá corriendo aunque esté presenciando una sesión de circo o el tigre esté disecado. Eso no sucedería si la condición fuera más compleja:

leerlas corepWeclonalae

Condición:

Acción:

« sl aparece un tigre y está vivo y no está encerrado» «salir corriendo»

Además, las producciones no suelen almacenarse aisladamente. Para que el conocimiento que contiene sea eficaz, deben encadenarse unas a otras, de tal forma que la acción de una producción satisfaga la condición de la siguiente. De este modo, el conocimiento se convierte en procedimientos efectivos de acción. La Tabla 6.1. muestra un ejemplo de producciones encadenadas para la solución de un problema, en este caso el conocido problema de la Torre de Hanoi, representado en la Figura 6.3.

e.

SITUACION INICIAL

sITUACION-META

FIGURA 6. 3. En el problema de la Torre de Hanoi hay tres pivotes (A, 8 y C) y cinco discos de diferentes tamaños, que tienen un agujero en el centro para poder insertarse en los pivotes. En la situación inicial (a), todos los discos están situados en el pivote A, formando una pirámide Lo que debe hacer el sujeto, la meta de la farsa , es situar todos los discos en forma de pirámide en el pivote C, como muestra la figura b . Los discos sólo pueden moverse de uno en uno. Además, sólo pueden moverse los discos que no tengan otro disco encima y nunca puede ponerse un disco sobre otro más pequeño. La Tabla 6.1. recoge un sistema de producción diseñado para resolver este problema.

TABLA 6 ,1. Sistema de producción para resolver el problema de la Torre de Hanoi (Anderson, 1983, págs. 158.159.) El sistema está compuesto por ocho reglas condiciónacción (Si ENTONCES), Tanto las condiciones como las acciones de las reglas suelen estar compuestas de varios elementos, es decir, son reglas bastante discriminativas. Las reglas son generales o abstractas, por lo que sirven para solo cionar cualquier problema de Torre de Hanoi (incluido el de la Figura 6 3 ), independientemente del número de discos que contenga , Según Andersen (1983) las tres primeras reglas fPl, P2, P3) son suficientes para resolver cualquiera de esos problemas. En el caso concreto del problema de la Fi gura 6 .3, la aplicación encadenada de las ocho reglas produciría la siguiente secuencia de sobrne-

tas -y por tanto de acciones cuando se satisfagan las condiciones de la regla como consecuencia de la ejecución de una regla anterior - con el fin de alcanzar la meta final: mover el disco 1 al pivote C, el disco 2 al B, el 1 al B, el disco 3 al C, el 1 al A, la pirámide de B al C ( lo cual requiere el establecimiento de nuevas submetas y la ejecución de varios movimientos), el disco 4 a B, la pirámide de C a B (nuevamente en varios movimientos ), el disco 5 a C y finalmente con varias acciones, la oirá

TeMpa comPWpclansrea

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mide de 8 a C, llegando a la situación b de la Figura 6 . 3. El sistema funciona automáticamente de forma que, cuando una submeta (condición) se satisface, «se dispara» la acción correspondiente, que a su vez satisface una nueva submeta, y as[ sucesivamente hasta alcanzar la meta final.

P1

Si la meta es transferir la pirámide N al pivote Z y la pirámide N consiste en el disco N más la subpirámide N-1 y la pirámide N está en el pivote X y el pivote Y no es X ni Z ENTONCES establecer como submetas 1. Transferir la pirámide N - 1 al pivote Y 2. Mover el disco N al pivote Z 3. Transferirla pirámide N-1 al disco Z

P2

P3

Si la meta es transferir la pirámide N al disco Z y la pirámide N es un solo disco

ENTONCES la meta es mover N a Z SI la meta es mover el disco N a Z y el pivote Z no contiene discos menores que N ENTONCES mover el disco N al pivote Z y la meta se habrá satisfecho plenamente

P4

Si la meta final es resolver la Torre de Hanoi y ninguna meta siguiente puede recuperarse y el disco N no es el disco más grande fuera del pivote meta ENTONCES establecer como meta siguiente mover el disco N al pivote meta

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SI la meta es mover el disco N al pivote Z

y no hay discos más pequeños en el pivote Z y el disco más grande sobre N es M y el disco N está en el pivote X y el pivote Y no es X ni Z ENTONCES establecer como submetas 1. Mover el disco Mal pivote Y 2. Mover el disco N al pivote Z

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Si la meta es mover el disco N al pivote Z y el disco más grande en Z es M

y N es más grande que M

y el disco más grande sobre N es L y Les más grande que M

y N está en el pivote X

y el pivote Y no es X niZ ENTONCES establecer como submetas 1. Mover el disco L al pivote Y 2. Mover el disco N al pivote Z P7

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SI la meta es mover el disco N al pivote Z y el disco más grande en Z es M y N es más grande que M y el disco N no está cubierto por otro y el disco N está en el pivote X y el pivote Y no es X ni Z ENTONCES establecer como submetas 1. Mover el disco M al pivote Z 2. Mover el disco N al pivote Z Si la meta es mover el disco N al pivote Z y el disco más grande en Z es M y N es más grande que M

y el disco más grande en N es L y M es más grande que L y N está en el pivote X

y el pivote Y no es X'ni Z ENTONCES establecer como submetas 1. Mover el disco Mal pivote Y

2. Mover el disco N al pivote Z

125

Puede suceder que la información existente en la memoria de trabajo no satisfaga plenamente la condición de ninguna producción. En ese caso, según el últi mo modelo del ACT, y a diferencia de los anteriores, podrán activarse aquellas producciones cuyas condiciones estén parcialmente satisfechas. Por ejemplo, si nos encontramos un tigre tumbado en una acera, aunque no sepamos si está muerto o durmiendo, probablemente será una condición suficiente para salir co rriendo. Tanto en el caso de emparejamiento parcial como total, las producciones existentes en la memoria procedural, al igual que sucede con los nodos declarati vos, compiten entre sí por ser activadas. Cuanto más frecuentemente se active una producción, mayor será su fuerza asociada. La producciones más fuertes se activan más rápidamente , por lo que tienen más probabilidad de ser activadas de nuevo. En cualquier caso, el aumento o descenso de la fuerza de una producción es uno de los mecanismos de aprendizaje que posee el ACT. Pero ¿cómo se forman las producciones? Hasta ahora hemos analizado un sistema estático, dotado tanto de conocimientos declarativos como procedurales. Para que el sistema sea psicológicamente realista es necesario que disponga de mecanismos para adquirir esos conocimientos . En la última versión del ACT, ANDERSON, (1983) ha elaborado una teoría del aprendizaje compatible con aquél.

Mecanismos de aprendizaje en el ACT ANDERSON (1982, 1983) propone una teoría del aprendizaje basada en tres estadios sucesivos. Toda destreza o concepto adquirido pasarla por tres fases. interpretación declarativa , compilación y ajuste (ver Tabla 6.2). Dado que la teoría es en esencia una teoría de aprendizaje procedural o «por la acción» está enfocada preferentemente hacia la adquisición de destrezas. Pero éstas deben entenderse en un sentido amplio, abarcando no sólo habilidades motoras sino también destrezas en la solución de problemas y toma de decisiciones e incluso procesos de categorización y formación de conceptos (ANDERSON, KI iNE y BEASLFV, 1979, 1980). Según ANDERSON ( 1983 ) existe una cierta paradoja en el ACT_ una producción sólo se creará cuando haya sido ejecutada con éxito, pero al mismo tiempo sólo se pueden ejecutar producciones que ya existan en el sistema , cuyas condiciones puedan ser satisfechas por el conocimiento declarativo activado en la memoria (le trabajo. Esta «paradoja del aprendizaje», que aqueja no sólo al ACT sino, como veremos más adelante , a casi todas las teorías , (también BEnEITER, 1985; PASCuAL-LEONE y GOODMAN, 1979), se resuelve, según ANDERSON (1982, 1983), postu

una fase declarativa o Interpretativa. Es-landoquetprizajcomen decir, la información que recibe el sistema es codificada en la memoria declarativa dentro de una red de nodos. Los mecanismos mediante los que se forma esa representación declarativa en ACT no son muy precisos. Supuestamente, cuando el sistema recibe las instrucciones para la solución de un problema o, en el caso de la formación de conceptos, información sobre la categorización de un objeto (por

Teorfaa cognl >Fms del aprendizaje

1 20

ej., la madre que dice a su hijo «mira, un perro»), se forma una copia en la memoria declarativa de esa información: «si se crea en la memoria de trabajo una unidad cognitiva temporal, hay una probabilidad p de que se cree una copia de la misma en la memoria declarativa a largo plazo» (ANDERSON, 1983, pág. 30). Esta reprentación declarativa, que nace con una fuerza igual a uno, aumentará su probabilidad de ser activada a medida que vaya siendo usada. TABLA 6 . 2. Un esquema de la teoría del aprendizaje de Anderson (explicación en el texto). FASES DEL

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Pero, aunque es bastante flexible, el conocimiento declarativo es computacionalmente costoso, debido a las limitaciones de la memoria de trabajo. Ello puede conducir a errores como consecuencia de una sobrecarga de ésta. Por ello, la automatización de ese conocimiento aumentará la eficacia del sistema, ya que hará posible un procesamiento en paralelo sin sobrecargar la memoria de trabajo. Esa automatización se logra en el segundo estadio del aprendizaje, mediante la

Tea rice compuledonelea

1 27

compilación o transformación del conocimiento declarativo en procedural. Según ANDERSON (1987) la compilación es el mecanismo básico de aprendizaje en el ACT. Implica dos subprocesos. La proceduralización hace que se elaboren versiones procedurales del conocimiento declarativo. La Información contenida en los nodos activados en la memoria de trabajo se traduce a producciones. Esta proceduralización produce cambios cualitativos en el conocimiento ya que permite que éste se aplique de modo automático, con rapidez y sin demanda de memoria (el sujeto ya no necesita repasar verbalmente el conocimiento declarativo: su destreza se ha automatizado ). Cuando un conocimiento declarativo se transforma en producciones, no necesariamente se pierden los nodos declarativos ori ginales . Como ha reconocido el propio ANDERSON (1983), este proceso tiene muchos rasgos en común con la automatización de SHIFFnIN y ScIINFIDFR (1977. 1984). Este proceso se ve completado por un segundo mecanismo, la composición, por la que una secuencia de producciones (o traducciones de declaraciones) se funde en una sola producción. En otras palabras, aquellas producciones que ocurren trencuentemente tienden a «compilarse » en una sola producción. En un principio (NEVES y ANDERSON, 1981), la composición se basaba en la contigüidad temporal entre las producciones, es decir , aquellas producciones que se ejecutaban de forma sucesiva acababan componiéndose en una sola producción. Sin embargo, posteriormente ANDERSON (1982), ha observado que la contigüidad temporal puede conducir a composiciones absurdas o poco eficaces entre producciones, por lo que defiende como condición para la composición de la existencia de lo que él denomina una «coritigüidad lógica » entre las producciones, regida por criterios de semejanza en sus metas. Pero el aprendizaje no concluye con la compilación. Una vez formadas las producciones , éstas serán sometidas, como consecuencia de la práctica, a procesos de ajuste, que constituyen el tercer estadio del aprendizaje. El ajuste se logra mediante tres mecanismos automáticos: generalización, discriminación y fortalecimiento (ANDERSON , KLINE y BEASLEY, 1 980). La generalización de una producción consiste en incrementar su rango de aplicación. Esto puede conseguirse sustituyendo valores constantes en las condiciones de la producción por variables. El ACT requiere sólo dos ejemplos para llegar a tina generalización . Esta se basará en la semejanza entre las condiciones o las acciones de dos produccio nes. Los mecanismos por los que se computa esa semejanza no están muy claros. ANDERSON (1983) sugiere que están basados en el solapamiento entre las condiciones de dos producciones. Cuando dos producciones tienen condiciones comunes tenderán a generalizarse . Sin embargo esto conduce, en muchos casos. a generalizaciones « espúreas » o ineficaces. Es necesario poner límites a la generalización en el ACT. Para ello, ANDERSON, KLINE y BEASLEY (1979, 1980) han impuesto ciertas restricciones de carácter sintáctico al modelo inicial de «fuerza bruta », que generalizaba siempre que era lógicamente posible. Así, proponen que sólo se Intentan generalizaciones cuando se ha formado tina producción nueva y, aun así, que en ningún caso se producen generalizaciones que exijan sustituir por variables más de la mitad de las constantes de la condición más pequeña de entre las producciones comparadas . Es decir, que existiría un límite en la pro-

128

teaata ~ftwas del ,a«^m:ele

porción de constantes que pueden sustituirse por variables. Además, el tiempo que el sistema dedica a buscar generalizaciones es también limitado. Pero estas restricciones siguen siendo Insuficientes, pudiéndose producir aún sobregeneralizaciones. Por ello, se propone un segundo mecanismo de ajuste de las producciones, la discriminación, cuya función es, al contrario de la generalización, restringir el ámbito de aplicación de una producción. Para que se realice una discriminación es necesario que el sistema disponga de casos de aplicación correcta e incorrecta de la producción, siendo medida la corrección por la adecuación de la producción a las metas propuestas. Un algoritmo busca y compara los valores de las variables en las aplicaciones correctas de una producción. Una vez localizadas esas variables, el sistema elige una de ellas al azar como base para la discriminación. Se trata, por tanto, de un proceso de búsqueda aleatoria en la memoria procedural (ANDERSON, BEASLEY y KLINE, 1980). Hay dos tipos de discriminación: de acción cuando produce la aparición de una nueva acción y de condición, cuando restringe las condiciones bajo las que se ejecuta una acción ya presente en el sistema de producciones. En este último caso, la discriminación puede producirse tanto sustituyendo una variable por una constante como añadiendo nuevas cláusulas a la condición de la producción. Ni la generalización ni la discriminación eliminan las producciones originales. Unicamente generan nuevas producciones que compiten con aquéllas. Los procesos de ajuste se completan con un mecanismo de fortalecimiento de las producciones, según el cual las producciones más fuertes emparejan sus condiciones más rápidamente con la información contenida en la memoria de trabajo y tienen más probabilidad de ser usadas. Los mecanismos de fortalecimiento de las producciones son muy similares a los descritos en el apartado anterior en relación con la activación de nodos declarativos. Al igual que sucedía con los nodos, la fuerza de una producción determina la cantidad de activación que recibe en relación con otras producciones. Cuando se crea una producción, sea por compilación o por ajuste de otras producciones, nace con una fuerza igual a uno. Cada vez que la producción se aplica con éxito incrementa su fuerza en otra unidad. Cuando se aplica incorrectamente pierde el 25% de su fuerza. ANDERSON (1983) reconoce que estos valores son un tanto arbitrarios, pero destaca la importancia de la relación, que hace que sea mayor el impacto de los castigos que el. de los premios sobre la fuerza de una producción. Sin embargo, hay un rasgo importante en los mecanismos de fortalecimiento del ACT. Cuando el sistema carece de información sobre la corrección con que ha sido aplicada una producción se computa, por defecto, como una aplicación correcta. De esta forma, la simple práctica o uso de una producción, aunque se carezca de información sobre su correción, fortalece la producción. Aunque ésta no cambia como consecuencia de la mera práctica, su ejecución se hace más rápida. Por último, al igual que sucediera con los nodos declarativos, la activación se propaga de una producción a otras similares. La fuerza ganada por una producción se aplica también a todas sus generalizaciones.

teoee. eomcrnacloneiaa

1 23

Aplicación del ACT a la formación de conceptos Como hemos señalado, la teoría del aprendizaje basada en el ACT está orientada fundamentalmente a la adquisición de destrezas (ANDEnSON, 1982). De hecho, pueden encontrarse con facilidad muchos ejemplos en que el adiestramiento en tina tarea responde a los tres estadios mencionados. Pensemos en una persona que está aprendiendo a conducir. El Instructor de la autoescuela le describe verbalmente cómo tiene que realizar el cambio de marchas. Al principio el aprendiz debe verbalizar e intentar recordar de manera deliberada cada una de las acciones y el orden en que ha de ejecutadas: levantar el pie del acelerador, pisar el embrague, mover la palanca de cambios, soltar suavemente el embrague y acelerar de nuevo. Cada una de estas acciones requiere toda la atención de esa persona. No puede realizar ninguna otra acción a la vez que ejecuta esa secuencia. En términos del ACT, el aprendizaje se halla en el estadio declarativo. Los cambios de marchas son en esta fase bruscos, deliberados o conscientes y generalmente poco diestros, pudiendo olvidarse algún paso de la secuencia o realizarlos en un orden inadecuado- Pero, como consecuencia de la práctica continuada, el conocimiento declarativo se va proceduralizando, las acciones se van haciendo automáticas. Además se van fundiendo en una misma secuencia. Las producciones que se van formando a partir del conocimiento declarativo se componen y automatizan. Nos hallamos en el estadio de la compilación. Las acciones dejan de ser deliberadas y pasan a constituir tina sola acción. Las acciones se ajeculan con tal rapidez que «el cambio de marchas» es para el conductor un poco avezado una única acción, que además no le impide realizar otras acciones a la vez ( mirar un coche detenido en el arcón, tararear una canción, pensar en el próximo examen, etc.). Al estar compilada la secuencia de producciones, no gasta recursos de la memoria de trabajo. A partir de aquí, suponemos que con el carné de conducir en el bolsillo, esa persona seguirá ajustando la ejecución del cambio de marchas mediante procesos automáticos de forma que la secuencia se realiza cada vez con más precisión. Este aprendizaje por ajuste no termina nunca. Basta con cambiar de coche para tener que iniciar nuevamente el ajuste de las producciones que componen la destreza de «cambiar de marcha». Pero el aprendizaje procedural del ACT no sólo es aplicable a este tipo de destrezas motoras relativamente simples. ANnenSON (1983) incluye también, como destrezas que se aprenden por esos mismos mecanismos, otro tipo de habilida des más complejas como la toma de decisiones, la solución de problernas matemáticos o la generación del lenguaje. Imaginemos, por ejemplo, a una persona aficionada al ajedrez. Al principio, cada tina de sus jugadas constituye una «unidad cognitiva» aislada, que exige toda su atención. Sin embargo, los grandes pi gadores se caracterizan por tener automatizadas o compiladas secuencias enteras de jugadas que ejecutan con gran rapidez (CHASE y SIMON, 1973). Las primeras diez jugadas de tina partida entre Karpov y Kasparov pueden durar cinco o diez minutos. Las «aperturas» consisten en producciones compiladas cuyas variantes están también automatizadas. Los grandes maestros no tienen que pensar duran-

Ib

Teorías cogmlwee del ep,endlzel=

te la apertura sobre cada jugada, únicamente deben decidir qué secuencia de producciones - la defensa india de rey, la defensa siciliana o el gambito Salvio van a seguir. Algo similar sucede con los expertos en otros dominios, como la solución de problemas matemáticos, el diagnóstico médico o el macramé. Al aplicarse a la adquisición de este tipo de destrezas complejas, el ACT puede también considerarse una teoría del aprendizaje de conceptos. La secuencia de producciones identificada como « defensa india de rey» constituye un concepto y cumple las funciones de un concepto, reseñadas al comienzo del Capitulo IV. Ninguna destreza compleja puede efectuarse sin la Intervención de un concepto. De hecho, la teoría ACT ha sido aplicada en diversas ocasiones a la formación de conceptos (por ej., ANDERSONJ, KLINE y BEASLEY, 1979 ; ELIO y ANDERSON, 1981, 1 984; LEwIS y ANDERSON, 1985; RICHARDS y GOLDFARB, 1986 ). ANDERSON, KLINE y BEASLEY (1979, págs. 293-294) describen así el proceso de categorización realizado por el ACT: «Para cada instancia presentada, el ACT designa una producción que reconoce y/o categoriza esa instancia . Las generalizaciones se producirán mediante la comparación de pares de esas producciones. Sise proporciona información sobre la corrección de esas generalizaciones, puede realizarse el proceso de discriminación. Nuestra definición operativa de un concepto será la de esa serie de designaciones, generalizaciones y discriminaciones». Los procesos que darían cuenta de la formación de conceptos serían,- sobre todo, la generalización y la discriminación, ya que la compilación y el fortalecimiento mejoran la eficacia de una producción pero no dan lugar a cambios en las producciones (ANDERSON, 1987). Por ello la teoría ACT del aprendizaje de conceptos es estrictamente inductiva. Sus mecanismos inductivos, similares a los propuestos en diversas teorías basadas en la inteligencia artifical, son tan sólo sintácticos. ya que «sólo atienden a la forma de la regla y a la forma de los contextos en que ésta tiene éxito o fracasa. No hay ningún intento de utilizar el conocimiento semántico sobre el contexto para influir en las reglas que se forman. Una consecuencia de este rasgo en la teoría ACT es que la generalización y la discriminación se consideran procesos automáticos, no sujetos a influencias estratégicas ni a control consciente» (ANDERSON, 1987, pág. 285). Dicho en otras palabras, los conceptos son conocimiento compilado y se adquieren por generalización y discriminación a partir de las primeras producciones formadas (véase Tabla (3.2.).

ANDERSON, KLINE y BEASLEY (1979; también Euo y ANDERSON, 1981, 1984) han comparado su teoría del aprendizaje de conceptos con algunas de las teorías de la formación de conceptos naturales que hemos revisado en el capítulo anterior. Concretamente, comparan el ACT tanto con las teorías de abstracción de prototipos como con las teorías del ejemplar. Euo y ANDERSON (1981) sitúan el ACT como una variante de las teorías de frecuencia de rasgos, ya que se basa en procesos de generalización a partir de la comparación de rasgos o condiciones de las producciones, pero, a diferencia de otros modelos, usa preferentemente la información sobre la coocurrencia de rasgos Los propios autores (ANDERSON, KLINE Y BEASLEY, 1979) reconocen lá dificultad para diferenciar las predicciones de su leo tia de las que hacen los demás modelos Sin embargo, cuando estas predicciones diferenciadas pueden realizarse, el ACT se muestra capaz de simular muchos de

Teo,íee comp„lecloneles

101

los fenómenos empíricos observados en la formación de categorías naturales, tanto los que apoyan a las teorías del ejemplar (MEOiN Y SGHAFFEn, 1978) como los que sustentan a las teorías de la abstracción de prototipos (HAYES-ROTH y HAYES-ROTH, 1977; ROSCH, 1975). Además, en experimentos diseñados expresamente para diferenciar entre estas teorías, Ello y ANDEnSON (1981) comprobaron que la actuación de sus sujetos universitarios era, salvo en ciertos detalles, más acorde con el ACT. Ello le permite a ANDERSON (1983, pág. 255) afirmar que «los mecanismos de aprendizaje del ACT se han mostrado superiores a los mecanismos que almacenan correlaciones entre rasgos individuales y categorías (en lugar de correlaciones entre combinaciones de rasgos y categorías), a los mecanismos que forman un solo prototipo de la categoría (en lugar de múltiples producciones que describen diferentes tipos de de la categoría) o a los mecanismos que almacenan únicamente instancias individuales (en lugar de generalizaciones que resumen muchas instancias)». Más recientemente, RICHARDS y GotoFAne (1986) han elaborado un modelo de desarrollo conceptual parcialmente basado en el ACT. En realidad, su modelo, denominado «modelo de memoria episódica del desarrollo conceptual» intenta Integrar el ACT de ANDERSON (1983 ) con la teoría episódica del desarrollo concep-' tual de NELSON (1978, 1983). Según esta teoría , vinculada a las teorías del esquema que trataremos unas páginas más adelante, un solo encuentro con un ejemplar basta para formar un prototipo. Cuando más adelante se encuentra otro ejemplar, activa la representación episódica y crea lazos asociativos entre ambos nodos. De esta forma, la probabilidad de que esos nodos se activen juntos aumenta. Según RICHARDS y GOLDFARB (1986) un concepto consiste «en una serie de rasgos que se vuelven activos simultáneamente». En contra de las posiciones recientes de TuLVING (1983) con respecto a las relaciones entre memoria episódica y semántica, PocHAnDS y GOLDFARB (1986) consideran que es la memoria episódica la que da lugar al conocimiento semántico y no al revés. El proceso mediante el que esto se realiza no es otro que la aplicación de los mecanismos de activación y ajuste del ACT. Así, por ejemplo, RICHARDS y GOLOFARB (1986) describen cómo adquiere un niño el concepto «coche» según su modelo (Figura 6.4). El primer ejemplar de coche al que se enfrenta ese niño cuando va de paseo con su madre tiene una serie de rasgos que son almacenados en la memoria. Cuando su madre le señala un segundo coche procesa también sus rasgos y los compara con los del «episodio» anterior. Aquellos rasgos comunes a los dos episodios tienen más probabilidades de asociarse a la etiqueta verbal. Esos rasgos comunes, al fortalecerse, pueden llegar a activarse de manera Independiente a los demás rasgos. En el futuro se seguirán fortaleciendo y activando mutuamente.

RICHARDS y GOLDFARB (1986) aplican su modelo basado en el ACT a otros fenómenos distintos de los analizados por ANDERSON, KLINE Y BEASLEY (1979). Así, según los autores, su modelo explicaría algunos de los resultados recientes que han puesto en duda la universalidad de las teorías probabilísticas analizadas en el capitulo anterior, apoyando la existencia de modelos duales de la categorización. Así, los efectos de tipicidad observados en conceptos bien definidos por GLEIT-

Teorías cognxlrv del aprendizaje

132

MAN, ARMSTRONG y GLEITMAN (1983) se deberían a que los rasgos comunes a to-

dos los episodios constituyen el núcleo definitorio del concepto, mientras que aquellos otros rasgos más frecuentes, pero no presentes en todos los episodios, serían característicos o meramente probabilísticos. De la misma forma explican RiCHARDS y GOLDFARB (1986) el cambio evolutivo observado por KEIL (1986, 1987) de las características a la definición. Los rasgos centrales, comunes a todos los episodios, se irían fortaleciendo progresivamente y sedan más fáciles de activar y de recuperar. l grande azul

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FIGURA 6 .4. Proceso de adquisición del concepto « coche» según el modelo episódico del desarrollo conceptual de Richards y Goldiarb (1986). Tras subir a un primer coche (episodio t, Fig. a) el niño toma como atributos que definen a un « coche» las características de ese primer coche Tras el segundo episodio (Fig b) algunos rasgos son comunes a ambos «estímulos coche». Esos rasgos comunes tendrán mayor probabilidad de ser asociados en la memoria con la etiqueta verbal «coche» (Fig. e). Tras varios « episodios » más de categorización de objetos como coches, las probabilidades de recuperación de rasgos asociados a la etiqueta «coche)) habrán sufrido algunas variaciones (Fig. d) existiendo algunos rasgos centrales a la categoría (por ei., tiene cuatro ruedas y volante, lleva gente) y otros periféricos (color, tamaño, etc.).

Teorías aomnuredoneree

lao

De esta forma, la adaptación de la teoría ACT realizada por RIcHAROS y GoioFARS (1986) mediante su modelo de memoria episódica, consistente en realidad en un modelo mixto de ejemplar más prototipo como el sugerido por SMITH y MEOIN (1981), va más allá del propio ACT. Sin embargo , tales aventuras parecen excesivas para la endeblez del modelo. Es discutible que supere al propio ACT, una de cuyas mayores virtudes, la precisión de sus predicciones, está ausente en el modelo de memoria episódica. Pero, en cualquier caso, tanto el ACT como el modelo de memoria episódica derivado pretenden ser teorías generales y unitarias del aprendizaje. Ello les obliga a Ir más allá de las teorías revisadas en capítulos anteriores, que eran Insuficientes para explicar el aprendizaje de conceptos Al hacer una valoración del ACT es preciso comparar sus mecanismos de aprendizaje con los propuestos por las teorías anteriores para comprobar si pueden superar los límites que éstas tenían.

El ACT y «el escándalo de la inducción» El ACT nace con voluntad de constituirse en una teoría general del aprendiza- . je, algo que pocos autores se habían atrevido a ofrecer desde los gloriosos tiempos del neoconductismo: «El ACT incorpora la tesis sumamente poderosa de que un único conjunto de procesos de aprendizaje subyace a toda la gama del aprendizaje humano, desde los niños que aprenden su primer lenguaje oyendo hablar a los adultos, hasta los adultos que aprenden a programar un computador leyendo las instrucciones de un manual» (ANOERSON, KLINE y BEASLEY, 1979, pág. 278). Estos propósitos generales comunes al conductismo y al ACT no son fruto de una casualidad. El ACT es, sin duda, un ejemplar prototípico del asociacionismo computacional al que hacíamos referencia en el Capítulo M. Existen claras convergencias teóricas entre el ACT y el conductismo, como consecuencia de sus supuestos asociacionistas comunes. El propio ANnEnSON no tiene ningún problema en reconocerlo. Así, destaca la semejanza conceptual entre las asociaciones E -R y las producciones condición acción: «Los sistemas de producción pueden concebirse como teorías E-R 'cognitivas, a pesar de la contradicción en las connotaciones de esos términos» (ANoEnsoN, 1983, pág. 6). Como vimos en la Primera Parte de este libro tal contradicción es más aparente que real. El carácter asociaclonista del ACT no se agota en la representación median te sistemas de producción , sino que alcanza , sobre todo, a su teoría del aprendizaje. Los tres estadios del aprendizaje en el ACT recurren a mecanismos exclusivamente asociativos. Así, vimos que la designación o formación de una representación declarativa en el estadio de interpretación consiste, de acuerdo con el principio de correspondencia, en la elaboración de una copia o réplica exacta del input. En cuanto al segundo estadio, el mecanismo de compilación es una versión actualizada de las teorías de la contigüidad (ANDEnSON, 1987). La combinación de producciones se basa en la contigüidad temporal o «lógica» entre éstas. Los mecanismos de ajuste también son exclusivamente asociativos. Los métodos inductívos de generalización y discriminación no difieren mucho de las teorías conduc-

Teorías cognlllvea del aprend izaje

listas de la formación de conceptos por discriminación. El propio ANDERSON (1982) ite que las predicciones del ACT se aproximan más a las teorías conductistas de la continuidad que a las teorías de la discontinuidad basadas en la comprobación de hipótesis (véase Cap. M. Asimimo, ANDERSON (1982) considera que los r-ncesos de generalización en ACT son similares a los postulados en las teorías del muestreo de estímulos (ESTES, 1960; también KINTSCH, 1970). Por último, son obvias las semejanzas entre el fortalecimiento de los nodos y las producciones mediante los procesos de activación y las predicciones conductistas sobre la influencia de la práctica en el aprendizaje. Al igual que sucede con otras teorías computacionales del aprendizaje (ROSENBLOOM y NEWELL, 1987), el ACT parece aprender de forma muy parecida a los gatos encerrados en cajas trucadas por T14ORNDIKE (1911). Aunque las predicciones del ACT difieren en algunos aspectos de la «ley del ejercicio», ya que el ACT es sensible al castigo y puede mejorar su rendimiento incluso en ausencia de refuerzo (ANoEnsoN, 1983), la importancia de la fuerza asociativa como consecuencia de la práctica en el ACT es comparable a la que este mismo mecanismo tiene tanto en el conexionismo como en el conductismo. Pero estas semejanzas entre el ACT y otras teorías asociacionistas no deben ocultar la existencia de algunas diferencias importantes. Ante todo, el ACT, en su calidad de dispositivo computacional, tiene una potencia asociativa muy superior a la de cualquier teoría conductlsta. Ello permite sutiles diferencias en los procesos de generalización y discriminación (ANDERSON, 1982). Pero, sobre todo, permite llevar el principio asociacionista de correspondencia entre las representaciones y los inputs hasta sus últimas consecuencias. Como reconocen ANDERSON, KUNE y BEASLEV (1980), el ACT no es sólo una teoría basarla en la fuerza asociativa sino sobre todo una teoría «de fuerza bruta». Aunque también es algo más. Se trata posiblemente junto con los recientes Intentos neoconexionistas de RuMELHART, MOCLELLAND y grupo PDP (1986) del intento más completo y sistemático de elaborar una teoría asociacionista del conocimiento y el aprendizaje humano. En el ACT las formalizaciones sintácticas del asociacionismo alcanzan su máxima precisión, lo que permite la continua reelaboración de la teoría en sus sucesivas versiones. El ACT no sólo es una teoría potente sino también coherente y precisa. El problema es que este acopio de virtudes no puede ocultar la propia debilidad básica de la teoría asociacionista del aprendizaje subyacente. Un repaso de los mecanismos del aprendizaje en el ACT revela una total Incapacidad para explicar la aparición de conocimientos auténticamente nuevos (PASCUAL-LEONE, 1980). ANDERSON (1987) clasifica los mecanismos de aprendizaje del ACT en dos grupos: los que aumentan la eficacia del sistema pero no cambian sus producciones (compilación y fortalecimiento) y los que modifican realmente esas producciones (generalización y discriminación). Por consiguiente, la generación de nuevos conocimientos o destrezas en ACT se produciría por medio de la Inducción. Pero se recordará que las teorías de la inducción o abstracción vienen desde hace siglos enfrentándose al problema de las restricciones en el proceso inductivo, al que algunos han llegado a denominar «el escándalo de la fisolofía». Al llevar la posición asociacionista a su máxima expresión, ANDERSON consigue que ese escándalo

Teoría, compulaclonalee

1 35

sea aún más notorio. Aunque es consciente de que son necesarias esas restricciones, los mecanismos que dispone para imponerlas son exclusivamente sintácticos y no semánticos. En otras palabras, la inducción se realiza según criterios formales o si se prefiere lógicos. Como el extraterrestre enfrentado al censo de los Estados Unidos en el ejemplo de PEIRCE, el ACT se enfrenta al mundo dotado de una considerable «fuerza bruta» computacional que malgasta a manos llenas en generalizaciones y discriminaciones formalmente correctas pero no siempre útiles. De esta forma, los procesos inductivos del ACT pueden explicar el aprendizaje a pequeña escala, pero no son mecanismos explicativos de largo alcance. A partir de un conocimiento inicial, representado por sus sistemas de producción, el ACT puede modificar muy poco ese conocimiento, generalizando y discriminando sus producciones por mecanismos parcialmente aleatorios. Pero ¿de dónde procede ese concocimiento incicial? Es difícil llegar desde la <
Teodu cognulas dei ap,eñdi:ab

Enfoque semántico : la teoría de los esquemas El concepto de esquema tiene una larga tradición no sólo en la psicología. donde se remonta a BARTLETT (1982) Y PIAGET (1936) sino en la propia filosofía, en la que fuera usado por KANT (1781). Esta tradición remite a un pasado racionalista y constructivista. Esos orígenes condenaron a los esquemas a la clandestinidad durante la larga glaciación conductista en el estudio de los procesos superiores. Recientemente los esquemas han sido recuperados por la psicología cognitiva actual, si bien el concepto moderno de esquema difiere en algunos puntos de su viejo antepasado. El nuevo concepto de esquema tiene un origen computacional. Más concretamente, el concepto de esquema ha sido recuperado en el marco de los estudios sobre Inteligencia Artificial. Diversos autores (por ej., MINSKY, 1975: SCHANK y ABELSON, 1977) piensan que un programa capaz de realizar tareas que si las hicieran los humanos requerirían inteligencia - la definición de Inteligencia Artificial según MINSKY (1968) - debe tener no sólo una considerable potencia sintáctica sino también un componente semántico. Por ejemplo, si se quiere diseñar un programa que comprenda textos no basta con proporcionarle un conocimiento sintáctico y un léxico general. El programa ha de tener también una cierta cantidad de conocimientos específicos a la temática del texto presentado. Esos conocimientos constituyen los esquemas del sistema de procesamiento. En cierto sentido, los esquemas son los conceptos de que dispone el sistema de procesamiento. En palabras de David RUMELHART (1984, pág. 163), tal vez el autor más influyente en la teoría psicológica de los esquemas: «un esquema es una estructura de datos para representar conceptos genéricos almacenados en la memoria». Por ello, la teoría de los esquemas puede considerarse como una teoría de la representación y utilización de los conceptos almacenados en la memoria. Se trata por tanto, al igual que sucediera con el ACT, de una teoría general del procesamiento. Según los teóricos de los esquemas, todo el procesamiento de información depende de la activación de esquemas (RUMELHART, 1984). De esta forma, las teorías del aprendizaje elaboradas en el marco de los esquemas deben analizarse en relación con la teoría representacional en que se basan (NORMAN, 1978). Como es característico del procesamiento de información, el aprendizaje depende de memoria, pero lo inverso no siempre sucede. La teoría de los esquemas es más una teoría de la representación que una teoría del aprendizaje. En su calidad de concepto representacional, los esquemas han tenido una notable aceptación. Puede decirse que en los últimos años ha habido una auténtica «estampida» (THOnNDYKE, 1984) del concepto de esquema hacia áreas de investigación cada vez más amplias. Si Inicialmente se utilizó en la comprensión de textos (MINSKY. 1975; NORMAN, RUMELHART y grupo LNR, 1975), en la representación de hechos (SCHANK Y ABELSON, 1977), o en el reconocimiento de patrones visuales (MwsKY, 1975), su uso se ha extendido también a la psicología social (NELSON, 1981; TAYLOR Y CROOKER, 1981), a los estudios sobre razonamiento lógico (RUMELHART y NOnMAN, 1981; WASON, 1983) a la comprensión de la ciencia (HEwSON Y POSNER, 1984) o a la autoinstrucción (MARTIN, 1984). Esta generalidad en el uso del concepto de esquema trae consigo una inevitable diversificación del mis-

Teodas compmaeroaeies

mo. Hay diversos tipos de esquemas, que varían en la misma medida que los dominios a que se aplican. Así, hay esquemas de concepto (RUMELHART Y OnTONY, 1977) guiones de suceso (SCHANK, 1982; SCHANK y ABELSON, 1977), marcos en la percepción visual (MINSKY, 1975) o estereotipos sociales (TAYLOn Y CnocKER, 1981). Cada uno de estos tipos de esquemas tiene rasgos representacionales propios (véase BREWER y NAKAMURA, 1984; SIERRA, 1985; THORNDYKE, 1984; DE VEGA, 1984). Pero, por encima de las diferencias entre las diversas teorías de los esquemas, todas ellas comparten ciertos supuestos comunes con respecto a la forma en que se representa la Información en la memoria. Tal vez la teoría que mejor desarrolla esos rasgos comunes es la teoría proposicional desarrollada por NonMAN, RUMELHART y sus colaboradores (NORMAN, RUMELHART y grupo LNR, 1975; RUMELHART 1981, 1984; RUMELHART Y ORTONY, 1977). Además, a diferencia de otras versiones de la teoría de los esquemas, estos autores se han preocupado no sólo por la forma en que se representa la información sino también por cómo se adquiere (NORMAN , 1978; RUMELHART y NORMAN , 1978 , 1 981). Nos basaremos, por tanto, en esta versión de la teoría de los esquemas para analizar los mecanis mos del aprendizaje propuestos por este enfoque. Pero antes es necesario repasar brevemente en qué consisten los esquemas como sistemas de representación.

La teoría general de los esquemas Según RUMELHART (1981, 1984), la teoría de los esquemas se ocupa de un modo general de cómo se representa el conocimiento y de cómo se usa el conocimiento almacenado. La unidad básica del procesamiento serían los esquemas, consistentes en «paquetes de Información» sobre conceptos genéricos A diferencia de otros tipos de representación, los esquemas son unidades molares relativamente complejas. «Los esquemas no son atómicos- Un esquema contiene, como parte de su especificación, la red de interrelaciones que se cree normalrnen te que existe entre los constituyentes del concepto en cuesti(5n» (RUMELHARI Y OnTONY, 1977, pág. 118 de la trad. cast.). En este sentido, un esquema es un con cepto de un objeto, persona o situación, cuyos rasgos constituyentes se corresponden con los atributos del concepto. Más específicamente, «una teoría del esquema implica una teoría protolfpica del significado» (RuMEI HAnT, 1984, pág 163). RUMELHART Y ORTONY (1977) comparan un esquema con el texto de una obra de teatro. Cada representación concreta de la obra de teatro diferirá en algunos aspectos del texto original y, sin embargo, en todas las representaciones (salvo torpeza del director o adaptación vanguardista) se reconocerá fácilmente el texto original. Lo mismo sucede con los esquemas. Cada vez que se actualiza un esquema, existen ciertos rasgos diferenciales que sin embargo no dificultan la aplicación del mismo. RUMELHART (1981) considera que los esquemas son como el guión de un juego, como teorías o como procedimientos efectivos. Desde la perspectiva de nuestro trabajo, los esquemas son más bien como conceptos prototípi cos. De hecho es lícito pensar que constituyen una modalidad de concepto proha-

Teoeen eoynnmee eei eme^m:ele

bilistico (DE VEGA, 1984), tal como los analizados en el Capítulo V. Es además una modalidad con ventajas con respecto a otras teorías probabilísticas, ya que especifica con mayor detalle los rasgos representacionales del esquema o prototipo. Una de las características de los esquemas es su posición con respecto a la distinción entre conocimiento declarativo y procedural. Aunque las características del conocimiento procedural parecen asemejarse más al funcionamiento cognitivo humano, las representaciones exclusivamente procedurales resultan difícilmente automodificables, como pudo verse en el ACT de ANDERSON (1983). Es precisamente la necesidad de considerar los procesos de aprendizaje de los esquemas la que obliga a dotarles también de un carácter declarativo (RUMELHART Y NORMAN, 1981). Pero si ambos tipos de conocimiento difieren en ciertos aspectos relevantes, no por ello es necesario postular un tipo de representación distinto para cada tipo de conocimiento. El «saber qué» y el «saber cómo» no serían sino dos usos distintos de una misma representación de conocimiento en forma de esquemas, constituidos en redes proposicionales. La naturaleza flexible de los esquemas les permite ser utilizados tanto de modo declarativo como procedural. Esto es posible porque los esquemas son, según RUMELNART (1984, pág. 163), «paquetes de conocimiento en los que, además del propio conocimiento [hay] información sobre cómo debe usarse ese conocimiento». NORMAN Y RUMELNART y LNR (1975) proponen que todo el conocimiento de los esquemas puede recogerse en forma de redes proposicionales. La Figura 6.5. presenta un ejemplo sencillo de esquema según RUMELNART y ORTONY (1977). Se trata del esquema de «dar». Analizando este esquema sencillo podemos establecer las cuatro características fundamentales de los esquemas como sistemas de representación, según estos mismos autores: 1) Los esquemas tienen variables. 2) Los esquemas pueden encajarse unos en otros. 3) Los esquemas representan conceptos genéricos que varían en sus niveles de abstracción. 4) Los esquemas representan conocimientos más que definiciones.

FIGURA 6 . 5. Representación en forma de diagrama del esquema dar según Rumelhart y Ortony (1977).

Teorías -,,w-, one lea

109

El término que está dentro del cuadrado en la parte superior de la Figura 6.5. representa el nombre o etiqueta verbal del esquema («dan>). Las flechas representan las relaciones entre los nodos componentes del esquema. En su conjunto reflejan la estructura Interna del esquema. Entre esos nodos, aquellos situados dentro de un círculo son los subesquemas o elementos más simples que componen el esquema. Existen además componentes variables, con valores no precisos, representados por las letras X, Y, Z. En el caso del esquema «dar», esas variabtes son el sujeto que da («donante»), el sujeto que recibe («receptor») y el «objeto dado». Mientras que el resto de los componentes del esquema permanecen constantes , estos tres elementos pueden variar sus valores de una aplicación a otra del esquema. Son las variables tanto del esquema general como de los subesquemas jerárquicamente dependientes de él. Pero el esquema suele contener una serie de restricciones con respecto a los posibles valores de las variables. Así, por ejemplo, tanto el donante como el receptor son prototipicamente seres vivos dotados de voluntad. Estas restricciones no sólo limitan el significado de los esquemas, al restringir su campo de valores, sino que además pueden actuar como «valores por defecto», en caso de que se carezca de información suficiente sobre una actualización concreta del esquema. Así, si oímos que una persona pregunta a otra «¿se lo has dado?» supondremos «por defecto» que el receptor es otro ser humano. Aunque la activación de los valores prototípicos o más probables puede conducir a errores (tal vez le esté preguntando si le dió la comida al gato) permite activar los esquemas ante valores ausentes En este caso, los vale res ausentes se determinan por procesos inferenciales que pueden tener en cuenta la relación entre las variables (si el «donante» es una niña de tres años es probable que el «receptor» sea su muñeca favorita). Estos procesos Inferenciales dependen en gran medida de los conocimientos almacenados en el sistema, es decir, de la relación de ese esquema con el resto de los esquemas. RUMELNART Y ORTONV (1977) piensan que los esquemas se encajan unos en otros. El esquema «dar» está compuesto por otros subesquemas («causar», «obtener'>). Así, un esquema es una organización jerárquica del conocimiento, donde las unidades más globales pueden subdividirse a su vez en otras más simples que serían, según la terminología semántica, sus referentes. Los subesquemas serían equivalentes a los rasgos o atributos de un concepto. Sin embargo, este proceso de subdivisión no puede ser recurrente. Es necesario encontrar finalmente un elemento atómico o unidad de significativo indivisible. Ese esquema no subdivisible a una vez en otros subesquemas se denomina «primitivo». El problema es que no siempre es fácil identificar los primitivos o significados elementales de un esquema (DE VEGA, 1984). ¿Cuáles son los componentes primitivos del esquema «dar»? Es claro que «causar» y «obtener» pue den subdividlrse a la vez en otros subesquemas. Por ejemplo, el esquema de «causa» remite no sólo a una serie de variables espacio temporales sino también a diversos subesquemas. En último extremo, pueden identificarse ciertas leyes primitivas subyacentes o principios causales que cumple todo esquema causal, como serían la asimetría causa-efecto, la existencia de una transmisión generativa entre ambos, la constancia y el carácter condicional de la relación causal (Pozo,

uo

Teafas cogniWes del aprendizaje

1987b). No obstante, en el estudio del pensamiento causal no hay un acuerdo general con respecto a cuáles son los principios causales . Ni siquiera hay un acuerdo con respecto a si es necesario postulados, lo que resta eficacia al concepto de primitivo semántico, ya que en muchos casos no pueden ser identificados. El carácter jerárquico de la organización de los esquemas conlleva necesariamente la existencia de conceptos genéricos de diverso nivel de abstracción. A diferencia de otros sistemas representaclonales, como por ejemplo los modelos probabilísticos de la formación de conceptos, el encaje de unos esquemas en otros hace que todo esquema sea a su vez un subesquema de otro concepto más general, pudiendo provenir la activación de un esquema tanto de sus referentes o subesquemas como de su relación con otros esquemas superiores que determinan el sentido del esquema. En el primero caso, se habla de activación «de abajo a arriba» o «determinada por los datos» y en el segundo de activación «de arriba a abajo» o «determinada por los conceptos». Así, el esquema «causar» puede ser activado tanto por la presencia de algunos de sus subesquemas componentes antes mencionados como por la activación del esquema «dar». Los esquemas tienen un último rasgo relevante para nuestros intereses. No son definiciones clásicas o «entradas de diccionario» de los conceptos, sino que representan conocimientos para su uso flexible. Al tener variables cuyos valores se rellenan en cada caso según ciertas restricciones probabilísticas que pueden actuar por defecto, los esquemas son representaciones prototípicas de los conceptos. Como señalábamos anteriormente, el significado de los valores ausentes se activa por procesos inferenciales. Un esquema no contiene sólo conocimiento verbal estable sino también procedimientos efectivos para su aplicación a contextos concretos. En cuanto representaciones prototípicas, los esquemas poseen todas las caraterísticas de los «prototipos» analizados en el capítulo anterior y han de enfrentarse a todas las limitaciones que aquellos no superaban. Se recordará que una de esas limitaciones era la ausencia de una teoría del aprendizaje capaz de explicar la formación y el cambio de los prototipos. Esa limitación procedía de la reducción de los conceptos a meros referentes carentes de sentido. Los esquemas parecen superar, desde un punto de vista representacional, esa limitación. Queda por determinar si ello es suficiente para proveerles de mecanismos de aprendizaje capaces de explicar el origen del significado en los esquemas.

Tenlos COmpulanonele5

Idi

que son computacionalmente posibles en el ACT, mientras que RUMELHART y NonMAN (1978) formulan los mecanismos que un sistema cognitivo deberla tener para adquirir esquemas semánticamente complejos, pero sin que esos mecanismos estén, por fuerza, actualizados en un programa de ordenador. Según RUMELHART y NORMAN (1978, 1981; NORMAN, 1978, 1982; RUMELHART, 1984), desde un punto de vista lógico pueden distinguirse tres tipos de aprendizaje: el crecimiento, la reestructuración y el ajuste (ver Tabla 63). Mediante el crecimiento se acumula nueva Información en los esquemas ya existentes . Las leyes que rigen este crecimiento son básicamente asociativas: «siempre que se encuentra nueva información, se supone que se guarda en la memoria alguna huella del proceso de comprensión. Esta huella de memoria es la base del recuerdo. Generalmente, se supone que ésas son copias parciales del esquema original actualizado» (RUMELHART, 1984, pág. 181). El crecimiento es el mecanismo básico por el que el sistema adquiere las bases de datos con las que rellena las variables de los esquemas. Es, ante todo, un «aprendizaje de hechos» que no difiere en lo esencial de los clásicos procesos de aprendizaje por asociación. Se trata del mecanismo más frecuentemente usado y del más estudiado en la literatura sobre aprendizaje. Pero también se trata del mecanismo que menos cambios produce o en el sistema de esquemas (RUMELHART, 1984). De hecho, el crecimiento no modifica la estructura interna de los esquemas ni genera por sí mismo esquemas nuevos. La nueva información no modifica la estructura de los conocimientos ya existentes. Los esquemas necesarios para interpretar la información tienen que estar presentes ya antes de que tenga lugar el aprendizaje (RuMEt.HAnT y NonMAN, 1978). Si la única forma de aprender fuera mediante crecimiento de los esquemas, nunca se formarían nuevos conceptos. Para que esto suceda es lógicamente necesaria la acción de los otros dos mecanismos: el ajuste y la reestructuración.

TABLA 6.3. Tipos de aprendizaje según la tema de bs esquemas. rlpn de

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A diferencia de los mecanismos de aprendizaje postulados en el ACT, la teoría del aprendizaje de esquemas no tiene en su origen una lundamentación empírica sino lógica. Esta es una diferencia Importante, ya que, como consecuencia de ello, los mecanismos del aprendizaje de esquemas van a carecer de la precisión y coherencia teórica qt e tenía el aprendizaje en el ACT pero, sin embargo, intentan superar algunos de los límites del cambio de producciones en el ACT. Podríamos decir que ANDERSON (1983) se limita a proponer aquellos mecanismos

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142

Teodm coqnltNU del aprendizaje

Cuando los esquemas disponibles no bastan para comprender o Interpretar una situación es necesario generar nuevos esquemas o modificar los existentes. La modificación o evolución de los esquemas disponibles tiene lugar mediante un proceso de ajuste. Se utiliza cuando, para formar el nuevo esquema, basta con realizar modificaciones en las variables y constantes de un esquema sin que sea necesario cambiar la estructura interna del mismo (RUMELHART y NORMAN, 1978). El «ajuste fino» de los esquemas puede producirse de tres formas (RUMELHART, 1984). En primer lugar, un esquema se puede ajustar mediante modificación de los valores por defecto de un esquema en función de la experiencia en la aplicación del mismo. Un segundo tipo de ajuste consiste en una generalización del concepto al sustituir un valor constante del esquema por una variable. Por último, el ajuste por especialización del concepto se produce cuando se sustituye una variable del esquema por una constante. El ajuste es producto de la práctica (NORMAN, 1982) y tiene como consecuencia la modificación del campo de aplicación de un esquema. En realidad no produce esquemas auténticamente nuevos, ya que no afecta a la estructura de los esquemas. La generación o creación de nuevos esquemas tiene lugar mediante el proceso de reestructuración, que consiste en la «formación de nuevas estructuras conceptuales o nuevas formas de concebir las cosas» (NORMAN, 1982, pág. 111 de la trad. cast.). Según NORMAN, (1978), para que se produzca la reestructuración, sería necesario un insight o comprensión súbita de una nueva estructura en el área temática correspondiente. Mediante una reestructuración surgen estructuras conceptuales o interpretativas que anteriormente no estaban presentes en el sistema. El nuevo esquema se origina en otros esquemas ya disponibles. ¿Pero cómo se forman los esquemas nuevos a partir de los precedentes? Según RUMELHART y NORMAN (1978) pueden surgir de dos formas. Mediante una generación pautada el nuevo esquema consiste en una copia con modificaciones de un esquema anterior. Esa copia se forma por un proceso analógico. Así, por ejemplo, a un niño que ignora lo que es un rombo podemos presentarle el concepto mediante una analogía: un rombo es a un cuadrado lo que un paralelogramo es a un rectángulo (RUMELHART, 1984). Igualmente, los niños, que tienen serias dificultades para entender muchas nociones del tiempo histórico, pueden comprender mejor el tiempo histórico a partir de una analogía con las representaciones espaciales que ya han adquirido (ASENSIO, CARRETERO y Pozo, 1989; Pozo, 1985). Pero la formación analógica de esquemas implica generar una copia «modificada» del esquema. ¿En qué consiste esa modificación? Puede ser de tres tipos distintos (RUMELHART, 1981, 1984): generalización (cambio de una constante por una variable), especialización (introducción de una constante en lugar de una variable) o sustitución de variables o constantes del esquema original por nuevas variables o constantes. La generación pautada o formación analógica de esquemas serla el mecanismo habitual en la formación de conceptos (RUMELHART y NORMAN, 1978; ver también SIERRA, 1986; SIERRA y FROUEE, 1987). El segundo mecanismo de reestructuración, la induccióh de esquemas, sería bastante más Infrecuente. La inducción de un nuevo esquema se producirla cuando se detectase que cierta configuración de esquemas ocurre sistemáticamente según ciertas pautas espa-

Teorías compu lacloneles

143

cio-temporales. Se tratarla de un modo de aprendizaje por contigüidad (RUMELHART y NORMAN, 1978). Pero esa detección de contingencias entre esque-

mas requiere mecanismos de los que carece el sistema de esquemas, por lo que la inducción es un mecanismo poco frecuente de generación de esquemas (RUMELHART, 1984). La dificultad de la inducción reside en el descubrimiento de regularidades en la aplicación de esquemas próximos en el espacio o en el tiempo. TABLA 6.4. Características de los tras tipos de aprendizaje según Norman (1976). Crecimiento

Reestructuración

Ajuste

cemae,lsreas ,anemias

Añadir conocimientos a los ya acumulados ' aprendizaje verbal tradicional

Comprensión súbita Sentimiento de comprender materiales que antes estaban desorganizados. A menudo acompañado de ¡oh! o lahá!

Hacer más eficientes los esquemas existentes. Ni conocimientos ni estructuras nuevas, sólo refinamiento de las destrezas disponibles

Aldeums

Acumulación de conocimientos a los esquemas existentes

Se forman nuevas estructuras de esquemas

Los parámetros de los esquemas se ajustan para ta máxima eficiencia. Los casos especiales se codifican directamente

Eslralegla

Estudio, probablemente usando sistemas mnemotécnicos y un procesamiento profundo

Pensamiento. Enseñanza mediante ejemplos, analogías, metáforas. Diálogo socrático

Práctica

Eualuaeldn

Tests de hechos: respuestas cartas; elección múltiple. Tests de reconocimiento y de recuerdo básico

Tests de conceptos. Preguntas que exigen inferencias o solución de problemas

Rapidez, fluidez. Actuación bajo stress o presión

Alta

Media

Baja

Baja

Alta

De conocimientos

de las eseuau,as de mnoamlamoa riel alumno

de apendi-Jo

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,elaclonados

T,anale,enda e otros lem ,elacon

generales: alta. De conocimientos

específicos (ya ajustados )^ muy baja

los tres tipos de aprendizaje mencionados no sólo difieren entre sí en sus mecanismos subyacentes sino también en una serie de características (NORMAN, 1978). Así, cada tipo de aprendizaje es sensible a diferentes procedimientos de Instrucción, debe medirse de modo distinto, tiene una capacidad de transferencia

Teorías cognlMas del eprendlzale

144

diferente y está sujeto a una Interferencia con otros aprendizajes anteriores de distinta intensidad (véase Tabla 6.4.). Estas diferencias en los resultados producidos por cada uno de los procesos de aprendizaje hace que sean complementarios más que independientes. Según (RUMELHAnT y NORMAN, 1978) el crecimiento, la reestructuración y el ajuste coexisten e interactúan durante todo el ciclo de aprendizaje de un sistema jerarquizado de conceptos. De hecho, existiría una conexión necesaria entre los tres tipos de aprendizaje: no hay reestructuración sin crecimiento previo ni ajuste sin reestructuración anterior. Pero, aunque los tres mecanismos coexisten en todo el ciclo de aprendizaje, su importancia relativa varía según una pauta temporal característica (véase Figura 16). Al comienzo del aprendizaje en un área conceptual predominaría el crecimiento. La acumulación de conocimiento acabaría produciendo una reestructuración de los esquemas. Una tercera fase se caracterizaría de nuevo por un crecimiento de los esquemas generados, que finalmente desembocaría en un ajuste progresivo de los mismos.

Teorías campuracmnalee

Pero, como señalábamos al principio, tanto los mecanismos postulados como la importancia relativa de los mismos en cada una de las fases del aprendizaje se basan más en criterios «lógicos» o, si se prefiere, en intuiciones de los autores, que en un apoyo empírico. Ello no desmerece la relevancia de esta teoría del aprendizaje, ya que no es difícil encontrar datos empíricos que la avalen. De he cho, el problema de la teoría del esquema suele ser precisamente el inverso, que se adecúa demasiado bien a cualquier dato, lo que genera un uso un tanto indiscriminado del concepto (DE VEGA, 1984). Frente a la precisión y exactitud del ACT, que permite su talsación y la continua evolución de la teoría, los esquemas resultan en muchos casos demasldado vagos. Esta falta de concreción, poco deseable en un modelo computacional, se hace más patente aún al evaluar los mecanismos del aprendizaje propuestos y quizá explica el que, con escasas excepciones (por ej., RUMELHART y NORMAN, 1981), esos mecanismos no hayan sido, de hecho, actualizados en un programa de ordenador. En todo caso, esto no impide que pueda valorarse la suficiencia lógica de esos mecanismos para explicar el origen de los esquemas.

¿Cómo se forman los esquemas auténticamente nuevos? sobre Irla

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FIGURA 6 .6. División hipotética del tiempo de esfuerzo en cada uno de los tres modos de aprendizaje durante el estudio de un tema complejo, según Norman (1978, pág, 43).

La teoría del aprendizaje de esquemas de RUMEt IART y NORMAN (1978) tiene varios rasgos de Interés que la diferencian de otras teorías anteriormente analizadas. Ante todo, destaca la distinción entre varios mecanismos de aprendizaje con funciones diferencladass dentro de un proceso general. Esta distinción entre va rios tipos de aprendizaje estaba ya presente en el ACT de ANDERSON (1983), pero en el caso de RuMELHART y NORMAN (1978) el modelo es más rico y árticulado. La principal diferencia entre ambos reside, sin duda, en la introducción de un proceso de aprendizaje por reestructuración del que carece el ACT (NORMAN, 1980). Los otros dos procesos presentes en la teoría de los esquemas estaban ya en el ACT. El crecimiento recoge algunos de los rasgos del estadio declarativo, como es la formación de copias declarativas en la memoria, y de los procesos de fortalecimiento, como el cambio de los valores de las variables y constantes del esquema. Los mecanismos de activación de esquemas son, a este respecto, bastante menos precisos que los del ACT. En cuanto a los procesos de ajuste de esquemas son similares a la generalización y discriminación de producciones en el ACT, ya que, en ambos casos, el ajuste se produce sustituyendo constantes por variables, y viceversa. La inclusión de un mecanismo de reestructuración supone, en principio, tina diferencia importante con respecto no sólo al ACT sino también a otras teorías computacionales del aprendizaje. Según NORMAN (1980, pág. 242) con ello se intenta superar la principal deficiencia de esas otras teorías, que consiste en «tratar al aprendiz humano como un recolector de información, añadiendo un nuevo conocimiento a la estructura aquí, generalizando allá e interpretando siempre lo que está sucediendo de una manera fiel, sistemática». Al introducir la reestructuración de esquemas, RuMELHART y NORMAN (1978) intentan superar las limitacio-

r

149

.roa„ coysme, dei ep,e,dizele

nes del principio asociacionlsta de correspondencia y concebir el aprendizaje como un proceso constructivo. La Idea del cambio en la estructura de los esquemas unida a un procesamiento conceptualmente dirigido parece conseguir estos propósitos, pero cuando se analiza con más detalle la forma en que se produce la reestructuración, la superación del asociacionismo resulta menos clara. RUMELHART y NORMAN (1978) proponen dos tipos de reestructuración: la Inducción y la analogía. Mientras que la inducción es un proceso de aprendizaje por contigüidad, según los propios autores, no es difícil reconocer en la analogía una forma de aprendizaje por semejanza. Además, tal como se formula en esta teoría, el aprendizaje por analogía, que sería el principal modo de reestructurar los esquemas, se produce mediante procesos de ajuste por generalización, especialización y sustitución. De esta forma resulta difícil distinguir la reestructuración del ajuste. El problema no reside en que la reestructuración se base en procesos asociativos, sino en qué se reduce a esos procesos. Si la reestructuración fuera sólo un aprendizaje asociativo, por contigüidad o por semejenza, debería producirse continuamente, y los propios RUMELHART y NORMAN (1978) , así como otros muchos autores (por ej., CAREY, 1985; KEIL, 1987) reconocen que se trata de un proceso difícil que ocurre sólo ocasionalmente. En otras palabras, si la reestructuración no es un simple producto de la práctica, es necesario que la teoría explique no sólo por qué se produce, sino fundamentalmente por qué no se produce en otras muchas ocasiones en que se reúne esa práctica. Nos encontramos nuevamente ante la necesidad de postular restricciones en el proceso inductivo. Si la reestructuración no es una consecuencia automática del crecimiento y el ajuste ¿qué limita su aparición?, ¿qué condiciones son necesarias para que se genere un nuevo esquema por analogía?, ¿cómo se selecciona el esquema análogo de la memoria?, ¿qué factores del entorno y del esquema determinan ese emparejamiento? La teoría de RUMELHART y NORMAN (1978) carece de recursos restrictivos para la inducción. NORMAN (1978) sugiere un proceso que podría restringir el rango de generalizaciones y especializaciones de los esque mas. Se trata del insight o comprensión súbita de una nueva estructura de esquemas. Pero, más allá de su enunciado, no se especifica la forma en que podría producirse ese insight, tal vez debido a las dificultades que los procesos de conciencia plantean a las teorías del procesamiento de Información (véase Cap. III). Si la toma de conciencia de tina nueva estructura es una condición necesaria de la reestructuración, ¿qué condiciones se precisan a su vez para que se produzca ese insight?, ¿quién restringe al mecanismo restrictor? La debilidad explicativa de la reestructuración de esquemas es producto también de las relaciones poco claras entre los distintos tipos de aprendizaje. Aunque resulta sin duda un avance intentar integrar diversos tipos de aprendizaje en una teoría común, el modelo propuesto por NORMAN (1978; RUMELHART y NORMAN, 1978) no respeta el carácter cíclico o continuo que debe esperarse en todo proceso de aprendizaje complejo. Concretamente, la función del ajuste en la reestructuración resulta poco clara, reíorzándo la Idea de que ésta es un producto semiautomático del crecimiento.

De esta forma, la teoría de RUMELHART y NORMAN (1978) se muestra insuficien-

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te para explicar la aparición de esquemas «auténticamente nuevos» (PASCUALLEONE, 1980). En último extremo, la base computaclonal y logiclsta de estos modelos (DE VEGA, 1981) vuelve a conducirnos a la imposibilidad de simular el aprendizaje mediante mecanismos exclusivamente asociativos, que son los que subyacen a las teorías computacionales. El problema es aún más grave en el caso de la teoría de los esquemas, dado el fuerte componente semántico introducido. ¿De dónde proceden los esquemas ? Queda claro que un sistema sólo puede formar nuevos esquemas cuando dispone ya de otros esquemas suficientemente complejos. Pero ¿cómo surgen esos primeros esquemas? ¿Cuál es el origen de los significados de los esquemas? No es necesario reiterar la irreductibilidad de los contenidos a criterios exclusivamente formales. Dado que finalmente la teoría de los esquemas, en cuanto teoría computacional, sólo dispone de procesos sintácticos, la introducción de nuevos conceptos sólo podrá hacerse por «programa», sea éste el programa genético de la especie o, más frecuentemente, un programa de computador Introducido a través del teclado. Esta limitación en la evolución o el cambio verdadero de los esquemas pone en duda el carácter constructivista del concepto moderno de esquema y le diferencia claramente del concepto de esquema formulado por la psicología europea de entreguerras . Aunque la teoría de los esquemas es el paladín del constructivismo dentro del procesamiento de información (por ej., BnEwEn y NAICAMUsA, 1984), su posición constructivista es un tanto li mitada- Podríamos distinguir dos tipos de constructivismo: estático y dinámico. El estático quedaría reflejado en la célebre frase de KOFFKA, según la cual «vemos las cosas no como son, sino como somos nosotros». Según esta Idea, en cada caso de conocimiento construimos o Interpretamos la realidad a partir de nuestros esquemas de conocimiento. Según el constructivismo dinámico, no sólo construimos la realidad que conocemos, sino también los esquemas mediante los que la conocemos. Mientras que el primer tipo está presente en la teoría de los esquemas, el segundo no. El problema reside en que ese constructivismo estático es compatible con el principio de correspondencia del asociaclonismo, mientras que el dinámico es incompatible con ese principio. De hecho la Idea de que nuestra percepción de la realidad es fruto de los conocimientos almacenados en nuestra memoria está presente no sólo en la teoría de los esquemas sino también en la corriente neoasociacionista en el aprendizaje animal y, en un sentido más general, en toda teoría asociacionista que no Incurra en un empirismo ciego y ita que los aprendizajes anteriores o «la historia de refuerzos» del sujeto determinan los nuevos aprendizajes. Pero la teoría computacional de los esquemas no sólo se diferencia de las teorías europeas de los esquemas, como la de PIAGET (1936, 1975), en su Incapacidad para explicarla generación de conceptos nuevos. La moderna teoría de los esquemas es estática también en otro sentido estrictamente representacional. Mientras que los esquemas de BARTLETT (1932) eran estructuras de conocimiento dinámicas adaptadas a su contexto de uso, los esquemas modernos son, en ocasiones, demasiado rígidos o estables (KESSEL y BEVAN, 1985). Como señala CotE (1983), «dos esquemas y los guiones de la ciencia cognitiva son huellas estáticas dejadas por los hechos». HoLLANO y cols. (1986) presentan un ejemplo ex-

T.odd cognNVee ael eWenel:ele

tremo de este carácter estático. Uno de los esquemas más célebres dentro de la ciencia cognitiva actual es el «guión del restaurante» (ScHANK y ABELSON, 1977) que establece la secuencia de acciones que tienen lugar cuando acudimos a un restaurante. Sin embargo, ese guión sólo recoge las acciones «típicas» de esa situación: sentarse, recibir la carta del camarero, pedir el menú, etc., pero no predice qué debemos hacer cuando se produce un hecho anómalo, ya que esos hechos anómalos no forman parte del guión. Así, el guión no contiene información sobre qué debemos hacer si, por ejemplo, en vez de un camarero se acerca una cabra a nuestra mesa. Como en la estructura del guión del restaurante no hay nada sobre cabras, será necesario recurrir a otro esquema distinto. De esta forma, «el guión del restaurante» no sirve para situaciones nuevas, aunque no sean tan extremas. Esta falta de flexibilidad ha sido reconocida por el propio SCHANK (1982). De hecho, ambos problemas, la falta de mecanismos de cambio y la rigidez de su aplicación, están relacionados. Si el esquema tiene dificultades para adpatarse a nuevas demandas ambientales, como la entrada de cabras, es porque sus mecanismos de automodificación son poco eficaces. Y si los esquemas no se automodifican es porque no se adaptan a las cabras que Intentan entrar en ellos. Si ambos problemas están relacionados, también sus soluciones podrían estar relacionadas. As¡ lo creen HOLLAND y cols. (1986), quienes consideran que la generación de nuevos conceptos por mecanismos inductivos sólo es posible mediante la imposición de fuertes restricciones al proceso inductivo, y que esas restricciones deben proceder precisamente del contexto en el que se activan los significados. Estos autores proponen una teoría pragmática de la inducción basada en los supuestos computacionales. Aunque en ciertos puntos se solapa tanto con el ACT como con la teoría de los esquemas, su propuesta resulta muy sugestiva en algunos aspectos que serán analizados a continuación.

TeoSe, compulecbnelee

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ses of inference, learning and discovery. (Inducción. Procesos de inferencia, aprendizaje y descubrimiento). El libro expone una teoría muy ambiciosa que tiene en común muchos rasgos con las teorías computacionales anteriormente revisadas. Entre esos rasgos comunes se halla el de constituir no sólo una teoría del aprendizaje sino una teoría general del procesamiento, aplicable a un amplio abanico de tareas. Además la teoría se sitúa dentro de los límites impuestos por el procesamiento de información y se halla parcialmente actualizada en ordenador, mediante dos programas distintos: los «sistemas clasificadores» de HOLLAND (1986) y el «proceso de Inducción,> de THAGARD y HOLYOAK (1965) Pero si la teoría de HOLLAND y cols. ( 1986 ) coincide con el ACT y la teoría de los esquemas en una serie de aspectos, difiere en otros. Así, además de la filosofía computacional, la teoría parte de tres ideas fundamentales, paralelas a algunas de las críticas que venimos realizando a las teorías computacionales. En primer lugar, el enfoque «asume que el problema central de la inducción es especificar las restricciones de procesamiento que aseguren que las inferencias efectuadas por el sistema cognitivo tenderán a ser plausibles y relevantes para las metas del sistema» (HOLLANO y cols., 1986, pág. 5). En segundo lugar, asumen la insuficiencia, tanto en la filosofía y la psicología como en la informática, de los enfo- 0 ques exclusivamente sintácticos para Imponer esas restricciones. Por último, los autores piensan que, si bien desde el punto de vista de su arquitectura todo modelo computacional es puramente sintáctico, es posible simular mediante estos modelos los objetivos y metas del sistema en su interacción con el entorna Esas metas constituirán las restricciones básicas del proceso inductivo, que tendrá por tanto un carácter pragmático, en lugar de sintáctico, como el ACr, o semántico, como la teoría de los esquemas. Pero, al igual que sucedía en estas teorías antes de analizar esos mecanismos pragmáticos del aprendizaje, es necesario conocer el modelo representacional subyacente.

Enfoque pragmático : una teoría pragmática de la inducción

La representación del conocimiento mediante modelos mentales

Uno de los rasgos característicos de la Ciencia Cognitiva es que constituye una empresa interdisciplinar, en la que deben confluir las aportaciones no sólo de psicólogos cognitivos, sino también de filósofos, lógicos, lingüistas, Informáticos, etc. Pero, en muchos casos, ese fusión de disciplinas científicas no pasa de ser una virtud deseada. De hecho, en el ámbito de las teorías computacionales del aprendizaje pueden distinguirse nítidamente las que están dirigidas a la Inteligencia Artificial (COHEN, y FEIGENBAUM, 1982; MICHALSKI, CARBONELL Y MITCHEL, 1986) y las que tienen una orientación más psicológica como el ACT y la teoría de los esquemas. Por esta razón, la aparición de un libro verdaderamente interdisciplinar constituye un hecho destacable. El hecho se convierte en acontecimiento cuando ese libro está dedicado a proponer una nueva teoría del aprendizaje Inductivo basada en los supuestos dé la computación. Recientemente, J. HOLLAND, un científico de la computación, K. HOLVOAK, un psicólogo cognitivo, R. NISBETT, un psicólogo social, y P. THAGARD, un filósofo, se han unido para escribir lnductvon. Proces-

El sistema de representación propuesto por HOLLAND y cois. (1986) tiene ras gos comunes tanto con el ACT como con la teoría de los esquemas Al igual que el ACT de ANDERSON (1983), está basado en reglas o sistemas de producción, pe ro se asemeja a la teoría de los esquemas en que sus unidades significativas de representación tienen un carácter más bien molar. Esas unidades son los modelos mentales, compuestos por series de reglas o sistemas de producción. El concepto de modelo mental se basa en la Idea de que los sistemas cognitivos construyen modelos de las situaciones con las que interactúan que les permiten no sólo interpretadas sino también hacer predicciones a partir de ellas (véase GENTNER Y STEVENS, 1983; JOHNSON-LAIRD, 1983). Pero, aunque se parezcan a ellos, los modelos mentales difieren de los esquemas en que mientras éstos últimos consti tuyen representaciones estables, los modelos mentales se construyen con ocasión de cada interacción concreta. Con el fin de superar la escasa flexibilidad de los esquemas, los modelos mentales -al Igual que otros tipos de «memoria dis-

Teon., ^.gnnr d de!,p,enei:ae

tribuida» (RUMELHARt, MCCLELLAND y grupo PDP, 1986) - son representaciones dinámicas e impl/citas en la memoria, en lugar de estáticas y explícitas como los esquemas. Si en el apartado anterior veíamos que los esquemas se corresponden con la teoría del prototipo en la representación de los conceptos, los modelos mentales se corresponderían con la teoría del ejemplar. Los modelos mentales desarrollados por HOLLANO y cols. (1986) están formados por conjuntos de reglas relacionadas activadas simultáneamente. Esas reglas consisten en producciones o pares condición-acción similares a las empleadas por ANDERSON (1983). Esas reglas son los ladrillos con los que se construyen los conocimientos del sistema. Tanto la condición como la acción de la regla pueden estar compuestas por varios elementos. Se distinguen dos tipos fundamentales de reglas: empíricas e inferenciales. Las reglas empíricas representan el conocimiento sobre el mundo y a su vez se dividen en varios tipos (ver Tabla 6.5). Las reglas sincrónicas representan la información descriptiva típica de la memoria semántica y se dividen en reglas categóricas, que Informan sobre relaciones jerárquicas entre categorías y son la base de los juicios de identificación de conceptos, y reglas asociativas, que relacionan conceptos no vinculados jerárquicamente sino por su coocurrencia. Las reglas diacrónicas informan sobre los cambios que pueden esperarse en el entorno si se satisfacen sus condiciones. Pueden ser reglas predictivas, cuando proporcionan una expectativa, y efectivas, cuando causan una acción por parte del sistema.

TABLA 6 .5. Ejemplos de reglas empíricas según Holland ycols. (1986, pág. 42)

A. Sincrónicas 1.

Categóricas Si un objeto es un perro, entonces es un animal Si un objeto es un perro grande y delgado con el pelo blanco y dorado y muy largo, entonces es un collie Si un objeto es un perro, entonces puede ladrar

2.

Asociativas Si un objeto es un perro, entonces activar el concepto de «gato» Si un objeto es un perro, entonces activar el concepto de «hueso»

8. Diacrónicas 1.

Predictivas Si una persona molesta a un perro, entonces el perro le morderá

Si una persona silba a un perro, entonces el perro irá hacia la persona 2.

Efectivas Si un perro te persigue, sal corriendo Si un perro se acerca a ti meneando la cola, acarícialo.

reaiu compulacianelm

151

Como en el ACT de ANOERSON (1983), las reglas se activarán cuando su condición sea satisfecha por información activa en la memoria, que recibe el nombre de mensaje. Los mensajes pueden proceder de un input perceptivo, de otras reglas o de los conocimientos almacenados por el propio sistema . Las acciones de las reglas se ejecutarán cuando sus condiciones sean satisfechas . Las acciones pueden dirigirse tanto hacia el exterior como hacia el Interior. En este último caso, se modificará el sistema de conocimientos y se producirá aprendizaje. Además de las reglas sincrónicas y diacrónicas, que constituyen las reglas empíricas, el sistema dispone también de reglas Inferenciales, cuya misión es producir mejores reglas empíricas y que constituyen los mecanismos básicos del aprendizaje que analizaremos más adelante, y de reglas operativas o principios generales de procesamiento del sistema. Entre esos principios generales se halla el procesamiento en paralelo. En cualquier momento, el sistema puede disponer de múltiples reglas activadas al mismo tiempo. De hecho , como el sistema carece de reperesentaciones molares estables en forma de esquemas, ha de construir modelos mentales basados en la activación simultánea de reglas relacionadas, sea explícita o implícitamente Aquellas que suelen activarse juntas, tienden a relacionarse formando racimos de reglas que constituyen categorías Estas categorías están organizadas en forma de jerarquías defectivas, compuestas por conceptos subordinados y supradordinados, donde los valores de los conceptos supraordinados actúan «por defecto» en ausencia de especificaciones concretas, Así, si una persona temerosa de los perros escucha un ladrido a su espalda sentirá miedo; pero si puede ver que el ladrido lo produce un chihuahua tal vez su miedo se transforme en ira. Por tanto, los conceptos no se hallan definidos en la memoria sino sólo representados de un modo probabilístico, coherente con las teorías del ejemplar. Los conceptos se formarán a partir de reglas con condiciones similares Pero, a pesar del proceso paralelo, las reglas compiten por ser activadas. En esa competición triunfarán aquellas reglas que «(a) proporcionen una descripción de la situación actual (emparejamiento), (b) tengan una historia de utilidad en el pasado para el sistema (fuerza), (c) produzcan la descripción más completa (especificidad) y (d) tengan la mayor compatibilidad con otra información activa en ese momento (apoyo)» (HOLLAND y cols., 1986, pág. 49). En otras palabras, de todas las reglas cuyas condiciones sean satisfechas por los mensajes presentes, aquellas que sean más fuertes y específicas y tengan mayor apoyo tendrán más probabilidades de ser ejecutadas. La fuerza de una regla depende de la frecuencia y el éxito con que haya sido ejecutada anteriormente La especificidad hace alusión a la presencia de valores concretos en lugar de los valores por defecto. Por último, el apoyo de una regla depende de la activación de otras reglas afines y depende, por tanto, de la propagación de la activación en el sistema. A diferencia del ACT de ANDERSON (1983), en el que la activación se propaga como un fuego, de modo automático, HOLLAND y cols. (1986) postulan un proceso de propagación controlado por las propias reglas. Así, la activación se propagará de un concepto a otro cuando compartan reglas comunes, pero no por simple contigüidad o coocurrencia, como sucede en el ACT. Así, el modelo mental o concep-

152

Teoría, coanilaa del ap,entllzaje

te de «toro» activará el concepto de «vaca», ya que ambos tienen muchas reglas o rasgos comunes, pero no activará el de «leche », aunque esté fuertemente conectado al concepto «vaca». De esta forma la activación, en lugar de ser automática, se halla también pragmáticamente dirigida. En definitiva, según la teoría de Hou.AND y cds. (1986), los conceptos serían modelos mentales, formados por reglas activadas simultáneamente en función de las demandas contextuales y de las metas del sistema, y constituidos en jerarquías defectivas que generan expectativas y dirigen la acción. Por tanto, el aprendizaje de conceptos consiste en la adquisición de nuevas reglas y relaciones entre reglas. Esas nuevas reglas tienen su origen, según los autores, en procesos inductivos guiados pragmáticamente.

Aprendizaje por inducción pragmática Según HoLLAND y cols. ( 1986) el sistema debe realizar tres tareas inductivas básicas: ( a) evaluar y perfeccionar las reglas disponibles , ( b) generar nuevas reglas y ( c) formar asociaciones y racimos de reglas con el fin de crear estructuras de conocimiento más amplias . Estas tres tareas deben , sin embargo , lograrse mediante dos únicos mecanismos inductivos : el refinamiento de las reglas existentes y la generación de nuevas reglas . La combinación de estos dos procesos dará lugar, a su vez , a la formación de esas asociaciones y relaciones entre las reglas. Por tanto, en la medida en que un concepto es un « racimo jerarquizado de regias» deberá formarse por combinación del refinamiento y la generación de reglas. El refinamiento de las reglas consiste en una reevaluación constante de la fuerza de las reglas en función de sus éxitos y fracasos . Un éxito se logra cuando el sistema alcanza una meta. El problema es que, al disponer de un procesamiento en paralelo , ese éxito puede atribuirse a cualquiera de las reglas simultáneamente activadas . De hecho, según las clásicas teorías del refuerzo - y según el ACT de ANDERSON ( 1983) - ese éxito se asociará a todas las reglas activadas. Pero HOLLAND y cds. ( 1986) disienten de esa opinión. Según estos autores, el sistema debe distribuir el éxito, o en su caso el fracaso, entre aquellas reglas que hayan sido realmente responsables del resultado obtenido. Este proceso recibe el nombre de « asignación del crédito» y está presente también como mecanismo restrictivo en otros modelos de aprendizaje pragmático ( por e) ., SOHANK, COLUNS y HUNTER, 1986). El mecanismo se basa en la Idea de que el éxito o fracaso se distribuye entre las reglas en función de las expectativas de éxito generadas por cada regia , medidas por su fuerza o éxito previo . Para ello el sistema dispone de varios algoritmos , que, en esencia , están regidos por una especie de «ley de la oferta y la demanda». Si una regla proporciona más éxito del que su fuerza inicial hace prever, su fuerza aumenta: si su éxito es menor del previsto, se debilita. El sistema puede también reevaluar la fuerza de una regla a partir de sus predicciones, sin necesidad de que sea reforzada ( aprendizaje latente).

Teotlaa compol ar[enala.

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La fuerza de una regla actúa de un modo conservador, Impidiendo la ejecución de reglas nuevas o más débiles. Para impedir que este mecanismo bloquee el aprendizaje , el sistema evalúa las reglas mediante una función estocástica de su fuerza. De esta forma , puede llegar a eludir en algunos casos la tendencia a usar las reglas más fuertes , que da lugar a fenómenos como la fijeza funcional de DUNCKER ( 1945), la superstición (JAHODA, 1766), la ilusión de control (L4NGER, 1975) y otras muchas manifestaciones de conservadurismo cogniWo (véase CARRETERO, y GARCIA MADRUGA, 1984a). El proceso de refinamiento puede cambiar la fuerza de una regla, y con ella su probabilidad de uso, pero no puede introducir reglas nuevas. Cuando el sistema no disponga de reglas eficaces para un contexto, se verá obligado a poner en marcha el proceso de generación de reglas. El sistema genera nuevas reglas que dan lugar a conceptos nuevos mediante la activación de sus reglas inferenciales o mecanismos inductivos. Pero estos mecanismos no están siempre en funcionamiento, sino que su acción está restringida a la presencia de ciertas condiciones desencadenantes, como son el fracaso de una predicción o la ocurrencia de un hecho Inesperado. Sólo cuando se produce una de estas dos situaciones el sistema realizará inferencias inductivas. Pero incluso esas inferencias estarán sometidas a nuevas restricciones Algunas de esas restricciones partirán de reglas generales e independientes de cualquier dominid concreto existentes en el sistema, que recogen conocimiento sobre leyes causales, estadísticas o de razonamiento. Otras restricciones en la inducción provienen de las limitaciones en la capacidad de procesamiento del sistema , sobre todo del decaimiento de huellas, que limita temporalmente la formación de reglas diacrónicas, de la codificación insuficiente. por ausencia de reglas relevantes, y, sobre todo, de una capacidad limitada para detectar covariaciones entre reglas , por la que el sistema sólo atenderá a aquellas covariaciones que, según su conocimiento, sean previsibles. De esta forma, la teoría de HOLLAND y coas (1986) intenta escapar al rnaleficio del extraterrestre castigado por PFInCE a hacer todas las inducciones posibles a partir del Censo de Población de los Estados Unidos. Gracias a las restricciones impuestas al sistema , los autores creen que éste sólo hará las inferencias inductivas pragmáticamente relevantes , de acuerdo con los modelos mentales activados y las presiones ambientales . Pero, con esas restricciones, ¿cuáles son las reglas Inductivas que permiten generar nuevas regias empíricas? Según los autores. «prácticamente todas las inferencias inductivas pueden considerarse en un sentido como generalizaciones o como especializaciones» (op. cit., pág 65). Por tanto toda la generación de reglas, y con ella la formación de conceptos, se reduciría a esos dos procesos. La generalización puede conseguirse de dos formas: mediante una simplificación de las condiciones de una regla (eliminando o ignorando parte de sus elementos ) o a partir de ejemplos concretos, en los que ciertas constantes son sustituidas por una variable. La especialización es el pro ceso inverso que, como la discriminación en el ACT, tiene como función evitar la sobregeneralización , que suele dar lugar a una predicción errónea. En ese caso, se puede generar una regla más especializada bien añadiendo nuevos elementos a la condición de la regla , y por tanto haciendo más exigente su ejecución, o bien

Teerlaf c gnHNee del eprendlxele

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sustituyendo la acción de la regla , consistente en una expectativa Incumplida, por el resultado inesperado encontrado. HOLANO y cols. (1986) aplican su teoría del aprendizaje de reglas a diversos tipos de tareas. Así, muestran su compatibilidad, y en algunos puntos su superioridad, con respecto a las modernas teorías neoasoclaclonistas del aprendizaje animal. Un programa de computador actualizado de acuerdo con su teoría logra replicar efectos como el bloqueo de KAMIN, (1969), los experimentos de condicionamiento inhibitorio de RESCORLA, (1968) o los fenómenos de aprendizaje latente de TOLMAN y HozNIK (1930). Pero la teoría también puede aplicarse según sus autores a tareas más complejas, como la formación de categorías, el razonamiento analógico, la formación de modelos mentales con respecto al mundo físico y social o incluso el descubrimiento científico. Sin embargo, para estas tareas complejas aún no existen programas de computador, sino únicamente intuiciones teóricas. La exposición de cada una de estas áreas mostraría con claridad las posibilidades explicativas de la teoría. Pero en esta ocasión nos ceñiremos exclusivamente a la explicación ofrecida de la formación de categorías. La formación de categorías o conceptos depende del establecimiento de relaciones y asociaciones entre reglas mediante los procesos inductivos señalados. Un concepto es un racimo de reglas organizado en una jerarquía defectiva. El sistema tiende a asociar aquellas reglas que se activan juntas (relación sincrónica) o sucesivamente (relación diacrónica). Un concepto se basa en relaciones sincrónicas entre reglas que comparten un elemento común entre sus condiciones. Cuando otra regla contenga ese mismo elemento en su acción se «acoplará» a las anteriores, ya que su ejecución satisfará las condiciones de las otras reglas El elemento común a todas esas reglas se convertirá en la etiqueta del concepto. El proceso toma la siguiente forma:

Si p,n Si p,s

> entonces x > entonces x

Si p - > entonces x Si r,t -> entonces p

Si r,t -> entonces p -> entonces x

Este proceso inductivo se basa en la asociación y la generalizaicón de reglas. HOLLANO y cols. (1986) presentan varios ejemplos de cómo se realiza la generalización de reglas en los prograrfias de computador actualizados a partir de su teoría. Un ejemplo de generalización mediante simplificación de condiciones podría ser el siguiente:

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Si X es el restaurante chino Chongyuan, entonces es lúgubre. Si X es el restaurante chino Chingyuon, entonces es lúgubre. Si X es un restaurante chino, entonces es lúgubre.

Esta generalización puede ser abusiva. Tal vez haya en algún sitio algún restaurante chino que no sea lúgubre. Para corregir estos errores, el sistema dispone del proceso de especialización de las reglas . Esto se produce cuando una regla conduce a una expectativa errónea. Imaginemos que un ingenuo ciudadano extranjero (idealmente estadounidense) tuviera la siguiente regla: Si un partido es socialista , es de izquierdas. Es uno de sus viajes llega a España y conoce la situación política española. Supongamos que comprueba que su regla es errónea y genera una regla más especializada El contenido de esa nueva regla dependerá de su conocimiento previo de otros partidos socialistas y otras situaciones políticas. En función de ese conocimiento puede generar cualquiera de las reglas siguientes: Si un partido es socialista y no es europeo, es de izquierdas. Si un partido es socialista y tiene oposición, es de Izquierdas. Si un partido es socialista y no está en el poder, es de Izquierdas. Según HOUAND y cols. (1986), la aplicación de estas reglas inferenciales, res tringidas por los mecanismos anteriormente mencionados, permite explicar la mayor parte de los datos experimentales existentes en la literatura sobre conceptos probabilísticos, ya sean ejemplares o prototipos También permite dar cuenta del razonamiento análogo y de la existencia de numerosas concepciones espontáneas erróneas sobre el mundo físico y social. Dado que muchos conocimientos en estos ámbitos se reciben en contextos educativos, los autores iten la existencia de otro mecanismo de aprendizaje no inductivo, que consistiría en la inserción de reglas desde el exterior por medio de la instrucción. Pero esas reglas insertadas no necesariamente se imponen a las reglas Inducidas por el propio sistema, sino que han de competir con ellas. Ello explicaría en muchos casos el fracaso de la instrucción y la persistencia de las ideas erróneas contrarias a esa Instrucción. En último extremo, una vez Insertada, la regla queda sometida a los procesos de aprendizaje mediante Inducción pragmáticamente restringida postulados por la teoría. De hecho, según HOLLANO y cols. (1986) todo el aprendizaje quedaría reducido a esos procesos. A pesar de los nuevos elementos introducidos en su teoría, los límites del asociacionismo siguen vigentes. Es dudoso que con tales límites pueda generarse una teoría del aprendizaje suficiente para explicar cómo se forman los conceptos.

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¿Puede un sistema computacional funcionar pragmáticamente? La teoría pragmática de la inducción de HOLLAND y cols. (1986) constituye sin duda uno de los proyectos más prometedores surgidos en los últimos años desde el enfoque del procesamiento de información. Esta teoría reúne algunos de los rasgos definitorios de la más reciente generación de propuestas teóricas dentro de la familia computacional, como son el procesamiento en paralelo , al igual que el ACT de ANOEnSON (1983) o las modernas teorías neoconexionistas (RUMELHART, McCLELLANO y grupo PDP, 1986), la utilización de sistemas de producción, como el propio ACT y los modelos desarrollados por el grupo de Carnegie - Mellon (KLAHR, LANGLEY y NECHES, 1987) o la representación implícita del conocimiento mediante modelos mentales o de «memoria distribuida» como el propio proyecto PDP (Por Parallel Distributed Processhig o Procesamiento Distribuido en Paralelo) (también GENTNER Y STEVENS, 1983; JoHNSON-LAIRD, 1983). Pero además de estos rasgos que aumentan su potencia y flexibilidad computacional, la teoría Intenta superar algunas de las limitaciones clásicas que aquejan a las teorías computacionales en su calidad de teorías asoclacionlstas. Los tres supuestos de los que parten HOLLAND y cols. (1986) suponen un reconocimiento explícito de la Imposibilidad de generar una teoría del aprendizaje de conceptos basada exclusivamente en criterios sintácticos, al mismo tiempo que un intento de elaborar mecanismos computacionales que no sean únicamente sintácticos. Por ello, al analizar esta teoría estamos en cierto modo evaluando las posibilidades actuales de que el asociacionismo computacional supere sus propios límites, tanto en relación con la representación del conocimiento como con el aprendizaje. Desde el punto de vista representacional, la teoría de la inducción pragmática resulta muy potente y flexible. Parece posible representar Incluso muchos de los conocimientos científicos complejos mediante modelos mentales constituidos por sistemas de producción. El carácter implícito de este tipo de representaciones se adecúa además a los datos disponibles sobre los conceptos formados espontáneamente. Estos datos muestran que la gente dispone de teorías Implícitas sobre el mundo, que son, en muchos casos, inaccesibles a la conciencia (FURNHAM, 1988, Pozo Y CARRETERO, 1987). De hecho, una parte importante del cambio de esos conceptos consiste en hacer explícitas esas teorías o representaciones (Pozo, 1987a). En la terminología de la formación de conceptos diríamos que el cambio conceptual requiere, en algún rfiomento, el paso de representaciones mediante modelos mentales o ejemplares a representaciones mediante conceptos explícitos o prototipos. La teoría de la inducción pragmática puede servir para representar ambos tipos de conocimiento. Es por tanto una teoría eficaz desde un punto de vista representacional. Pero lamentablemente su éxito como sistema de representación de conocimiento no se ve acompañado por un éxito idéntico como modelo para la adquisición de esas mismas representaciones. Aunque fa teoría incorpora nuevas restricciones ausentes en otros sistemas computacionales, no parecen suficientes. De hecho, los procesos de aprendizaje de que dispone el modelo son sustancialmen-

reo,re. mmpulaclanales

te equivalentes a los postulados por la teoría de los esquemas de RuMELHAnT Y NORMAN (1978). Así, el refinamiento es similar al proceso de crecimiento, la generación se basa en procesos de ajuste y la formación de asociaciones y racimos de reglas es equivalente a la reestructuración. La diferencia entre ambas teorías reside, entre otras cosas, en que HoLLANO y cols- (1986) reconocen que, dentro de una teoría computacional, los procesos de reestructuración deben reducirse necesariamente a los procesos más simples de crecimiento y ajuste. Por consiguiente, la única forma efectiva de adquirir nuevas reglas es, además de la instrucción o inserción externa , fa inducción mediante generalización y especialización. El problema es que , por más que se intente restringidos , estos mecanismos son ciegos al contenido de las reglas. Son mecanismos formales o sintácticos. Recordemos la inducción realizada por el sistema en relación con el ambiente lúgubre de los restaurantes chinos. Se pueden hacer otras muchas inducciones similares, formalmente correctas pero semánticamente irrelevantes o incorrectas. Por ejemplo, el contenido de la siguiente inducción «fodoriana» es incorrecto, aunque sintácticamente puede ser una generalización aceptable. a)

Si el conductismo es una teoría asociacionista del aprendizaje, entonces no puede explicar cómo se adquieren los conceptos. h) Si el ACT es una teoría computacional del aprendizaje, entonces no puede explicar cómo se adquieren los conceptos. Conclusión: Si X es una teoría del aprendizaje, entonces no puede explicar cómo se adquieren los conceptos. Para limitar estas sobregeneralizaciones, la teoría impone restricciones pragmáticas al proceso inductivo. Una inducción se realizará cuando se adecúe a los conocimientos activos en el sistema. Ahora bien, ¿esos conocimientos activos pueden considerarse de hecho como restricciones pragmáticas? En otras palabras ¿puede un sistema de computación funcionar de forma pragmática? En nuestra opinión, la pragmática está indisolublemente ligada a dos de los grandes problemas del asociacionismo analizados en la Primera Parte de este trabajo el problema del significado y el problema de la intencionalidad. Si las metas pragmátlcas están definidas por las reglas actualmente activas en el sistema, habría que preguntar ¿quién activa las reglas? ¿para qué se activan? ¿y qué reglas tiene el sistema disponibles para ser activadas? En la teoría de la inducción pragmática de HOLLAND y cols. (1986) el pragmatismo queda reducido a un control de las reglas por sus consecuencias, similar en cierto modo al definido por SKINNEn (1981). Otro tanto sucede con otras teorías computacionales pragmáticamente guiadas (por ej., SCHANK, COLLINS y HuNTEn, 1986). La actividad pragmática del sistema computacional se reduce a una mera respuesta automática a las demandas ambientales. Las reglas activadas son una respuesta a los estímulos pre sentados. Y la activación de una regla depende probabilísticamente de su historia anterior de éxitos y fracasos. El problema sigue siendo el origen de esa regla El modelo propuesto por HOLLANO y cols. (1986), para ser efectivo, debe disponer ab initio de una gran cantidad de conocimientos «por programa», sea éste ge-

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nético o «insertado» por el teclado. Como el resto de los sistemas computacionales, sólo aprende lo que ya sabe. En último extremo, como señalábamos en el Capítulo III, no es posible generar conocimiento, o significados, mediante reglas exclusivamente sintácticas. La paradoja de todo sistema computacional, tan bien descrita por FonOn (1980), es que mediante reglas sintácticas actúa como si tuviera conocimiento. Pero ya vimos entonces que sólo las mentes pueden conocer; y una mente es algo más que un sistema de computación. En consecuencia, un sistema de computación puede simular que tiene conocimiento pero no puede simular que lo adquiere, porque para adquirir conocimiento por procesos constructivos internos, no mediante inserción de reglas, es necesario tener realmente conocimiento. Esta es la paradoja de las teorías computacionales del aprendizaje, que no es sino una versión actualizada de los límites tradicionales de las teorías de la abstracción ola inducción. Tal vez, para concluir nuestra exposición de las teorías asociacionistas del aprendizaje, sea conveniente precisar los limites, pero también los logros, de las teorías asociacionistas del aprendizaje hasta aquí revisadas. Sólo así conoceremos los ingredientes que debería reunir una teoría para explicar cómo se adquieren los conceptos. Algunos de esos ingredientes los encontraremos más adelante en las teorías organicistas del aprendizaje por reestructuración.

Los límites del aprendizaje por asociación Todas las teorías del aprendizaje de conceptos que hemos revisado en esta Segunda Parte, desde la teoría conductista de HuLL-SPENCE hasta los diversos modelos computacionales, pasando por todos los de la familia de teorías probablísticas de la adquisición de conceptos naturales, comparten una misma fundamentación asociacionista del proceso de aprendizaje. Como señala BOLTON (1977), toda teoría de la adquisición de conceptos supone, explícita o implícitamente, una opción sobre la naturaleza de la realidad y, en definitiva, una toma de posición epistemológica. En la mayor parte de las teorías revisadas esa opción se halla implícita, aunque en algunos casos se expresa claramente (por ej., Rosca, 1977) Como veíamos en la Primera Parte, las teorías asociacionistas adoptan una postura definida con respecto a las naturaleza del conocimiento ya la forma en que se adquiere. Esa postura tiene como rasgos sobresalientes el elementismo, el empirismo y el realismo o correspondencia entre realidad y conocimiento. En su aplicación al estudio de los conceptos y su formación, estos rasgos dan lugar a teorías componenciales de los conceptos, según las cuales los conceptos vienen definidos como la lista de rasgos que las instancias del concepto tienen en común (GLEITMAN, AHMSTRONO y GLEITMAN, 1983). Prácticamente sin excepción, las teorías que hemos venido revisando tratan los conceptos como si fueran entidades reales y río nominales y parten de la idea de que su definición viene dada por sus referentes o elementos componentes y no por su sentido o conexión «hacia arriba» con otros conceptos. Por consiguiente, en relación con

leones con,pWeaoneree

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el aprendizaje de conceptos, el asociacionismo da lugar a teorías de la abstracción o inducción de conceptos. La Idea de que los conceptos se forman extrayendo o abstrayendo las regularidades existentes en la realidad se remonta a AnlsTbTELES, el padre del asociacionismo, y dentro de la filosofía moderna es recogida por el empirismo británico, La teoría de la abstracción ha sido objeto de numerosas críticas en la filosofía (por ej., PFIRCE, 1931-1935; PUTNAM, 1975; QUINE, 1960; REY, 1983), pero, en cambio, ha sido aceptada con entusiasmo en la psicología. Así, las teorías revisadas hasta ahora comparten tres supuestos básicos con respecto a la inducción o abstracción que han sido fuertemente contestados en la filosofía (BOLTON, 1977): a)

Los conceptos se forman mediante el reconocimiento de similitudes entre objetos.

b)

El progreso en la formación de conceptos va de lo particular a lo general.

c)

Los conceptos concretos son primarios, ya que constituyen la base para la adquisición de conceptos más abstractos.

A partir de estos supuestos comunes, las distintas teorías difieren en los mecanismos o procesos de aprendizaje que dan cuenta de esa abstracción y en los resultados producidos por ese aprendizaje, que da lugar ya sea a conceptos probabilfsticos o de estructura dif usa o a conceptos clásicos o bien definidos. Pero estas diferencias no son sino formas distintas de desarrollar los mismos supuestos asociacionistas subyacentes y, por consiguiente, todas las teorías estarán sujetas a las li mitaciones propias del asociacionismo. No vamos a detallar aquí nuevamente las causas del fracaso del asociacionismo, ya sea conductual o computacional, en su Intento de elaborar una Teoría General del conocimiento y el aprendizaje. Baste recordar que los dos grandes escollos del asociacionismo, la ausencia de una organización en el sujeto psicológico, que se traduce en una imposibilidad de explicar la coherencia conceptual (MUnrHy Y MEDIN, 1985), y la incapacidad de explicar el origen de los sisgnificados, se encuentran presentes en todas las teorías revisadas, incluso en las más sotisficadas teorías computacionales. Pero si el asociacionismo, en cualquiera de sus versiones, carece de una Teoría General del Aprendizaje - Imprescindible desde sus supuestos epistemológicos- no debemos menospreciar sus aportaciones a la elaboración de esa Teoría. Aunque se trate de una aportación Insuficiente, contiene algunos elementos que pueden resultar necesarios para cualquier intento de establecer una teoría del aprendizaje, y más específicamente del aprendizaje de conceptos Especialmente, la precisión y el detalle con los que se han desarrollado los modelos computacionales, unidos a su potencia de cálculo, permiten simular algunas conductas conceptuales relevantes y especificar la función de algunos mecanismos Así, las teorías computacionales resultan eficaces desde un punto de vista representacional, especialmente a partir de la adopción de sistemas con gran capacidad de procesamiento paralelo que permiten un formato representacional implícito, sea

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Teorías cognnlss dei eprendlT4e

en forma de modelos mentales (HOLLAND y cols., 1986) o de memoria distribuida (MCCLELLAND, RUMELHART y PDP, 1986). Dado que gran parte del conocimiento humano es implícito, la existencia de sistemas que construyen las representaciones «sobre la marcha» en función de las necesidades contextuales puede ser muy útil para estudiar ese conocimiento implícito. Sin embargo, resulta peligroso reducir todo el conocimiento a ese tipo de representaciones (NORMAN, 1986), como sucede en el nuevo conexionismo de MCCLELLAND, RUMELHART y el grupo PDP (1986), ya que una buena parte del conocimiento conceptual sigue siendo explícito. Además, la adopción de la teoría del ejemplar como modelo único en la representación de conceptos plantea problemas insalvables con respecto a la adquisición de conceptos, especiamente debido a la ausencia de restricciones que permitan explicar la coherencia conceptual (MuRPHY y MEDIN, 1985). Si los conceptos estuvieran representados sólo por sus ejemplares correspondientes sería muy difícil explicar su consistencia interna. La existencia de ejemplares no es incompatible con la representación mediante prototipos. El riesgo del «monoteísmo teórico» es sin embargo inherente prácticamente a cualquier aportación nueva en psicología. Como señala RtcHELLE (1982) lo malo de la psicología actual no es que haya muchas teorías diferentes sino que cada una de ellas se concibe como la teoría correcta. Además de esta capacidad representacional, las teorías computacionales aportan una considerable dosis de precisión a los mecanismos del aprendizaje por asociación, como son el crecimiento o fortalecimiento de los conceptos y el ajuste de los mismos por generalización y discriminación. En cuanto al crecimiento, las teorías computacionales han supuesto un nuevo y necesario impulso para el estudio de los efectos de la práctica en el aprendizaje. Las distintas versiones computacionales de la «ley del ejercicio», basadas en el concepto de fuerza asociativa y en la existencia de mecanismos de activación excitatoria e inhibitoria (por ej., ANOERSON, 1983; MCCLELLAND, RUMELHART y el grupo PDP, 1986; NEwELL y ROSENRLOOM, 1981; RoSENBLOOM y NEWELL, 1987) constituyen una de las más i mportantes aportaciones de las teorías computacionales al estudio del aprendizaje. La práctica es, sin duda, un elemento necesario para la formación de conceptos. Pero en ningún caso es suficiente , La práctica mejora y consolida la ejecución (por ej., la identificación de conceptos), pero no la modifica (formación de conceptos). El estudio de los erectos de la práctica está también relacionado con el interés de las teorías computacionales por la adquisición y automatización de destrezas. Esto es Importante porque una parte de la conducta conceptual (nuevamente identificar o clasificar los objetos) es a menudo automática. Sin embargo, hay otra parte de esa conducta, en especial el aprendizae de nuevos conceptos o la modificación de los anteriores, que resulta difícilmente explicable por mecanismos automáticos, como ha reconocido el propio ANDERSON (1987; también NORMAN, 1986).

Además de los efectos de la práctica y los procesos de automatización, las teorías computacionales han desarrollado con notable precisión los mecanismos de ajuste de conceptos mediante generalización y diferenciación. Han mostrado cómo un sistema de procesamiento, sea humano o artificial , puede ir afinando su

Teoriee

1 61

conocimiento a las demandas de la realidad. Sin embargo, este ajuste es limitado. Para que el sistema ajuste sus conceptos debe poseerlos ya. Los sistemas computacionales son incapaces de explicar el origen de esos conocimientos, ya que en última Instancia, como sabemos, un sistema computacional no tiene conocimiento sino que sólo procesa mecánicamente información. Ello hace que, en ciertos contextos restringidos ab initio por programa, el sistema pueda ajustar sus conceptos. Pero, dado que el sujeto computacional carece de organización interna y, como consecuencia de ello, de capacidad real de comprensión, el aprendizaje computacional es más aparente que real. Sólo se produce en tareas externamente restringidas. Ello explica la aparente contradicción entre las críticas que venimos realizando a la capacidad del procesamiento de información para proporcionar una teoría del aprendizaje y la aparición de numerosos informes y publicaciones sobre «máquinas que aprenden» (por ej., MIcHALSKI, CARBONELL y MITCHELL, 1986; MITCHELL, CAnBONELL y MICHALSKI, 1986)- Es cierto que los computadores pueden aprender, pero sólo en un sentido un tanto trivial. Pueden fortalecer e Incluso modificar algo sus reglas pero en condiciones muy limitadas. Básicamente, los programas que aprenden son sistemas expertos en un dominio muy específico, a diferencia del sujeto humano que tiene conocimiento en muchas ^ áreas a la vez, y se automodifican a corto plazo y con propósitos muy específicos, previa y externamente definidos, mientras que el sujeto humano está aprendiendo a lo largo de toda su vida y por motivación no sólo extrínseca sino también intrín seca. Para que un computador -o en general un sistema computacional apren diera en un sentido más real sería necesario, como desean HouAND y cds. (1986. pág. 359), que . el sistema computacional no contenga ninguna estructura que no haya sido producida por los mecanismos inductivos del sistema», Tal propósito, a nuestro entender, exigiría dotar a los sistemas computacionales de capacidades difícilmente compatibles con su naturaleza asociativa y, en definitiva, sintáctica- La Insuficiencia de los modelos sintácticos del aprendizaje está siendo reconocida no sólo desde la psicología (por ej., HOLLAND y cols. 1986; NECHES, LANCLEY y KLAHR, 1987; NORMAN, 1981 ) sino también desde la Inteligencia Artificial, donde en los últimos años ha surgido una nueva corriente de modelos de aprendizaje «basados en la explicación» (por ej., CARBONELL, 1986; LEeowiTZ, 1986). La necesidad de tener en cuenta los aspectos semánticos (NECHES, LANGLEY y KLAHn, 1987; RUMELHART y NORMAN, 1978) O pragmáticos (HOtiAND y COIS. 1986; SCHANK, COLLINS y HuNTER, 1986) en el aprendizaje desemboca en la formulación de me canismos como la reestructuración (RUMELHART y NORMAN, 1978), el insight o control consciente (NORMAN, 1978, 1986) o las restricciones semánticas o prag máticas en la Inducción (HOLLAND y cols. 1986; NECHES, LANCLEY y KLAHR, 1987), que en último extremo resultan muy difíciles de desarrollar desde una teoría computacional, a no ser que se reduzcan a procesos de ajuste o crecimiento, con lo cual pierden casi todo su valor explicativo. El procesamiento de información es un marco excesivamente estrecho para desarrollar una teoría suficiente del aprendizaje. Por suerte no sólo de computaciones vive el hombre. Como señalábamos en el Capítulo III, el sistema cognitivo humano forma parte de un organismo, que

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Teod., cognnIV del ev,enatreh

no puede reducirse directamente a un mero mecanismo . Ello permite afrontar el problema del aprendizaje desde una perspectiva organicfsta que, aunque en muchos aspectos es diametralmente opuesta al asociacionismo , puede, en último extremo, complementar sus aportaciones. De hecho, las teorías organicistas del aprendizaje van a basarse esencialmente en esos mecanismos necesarios para el aprendizaje pero incompatibles con la lógica computacional. Estas teorías conciben ante todo el aprendizaje como un proceso de reestructuración de conocimientos. La Tercera Parte del libro está dedicada a analizar algunas de las teorías que desarrollan esta Idea.

TERCERA PARTE

APRENDIZAJE POR REESTRUCTURACION

CAPITULO VII

Teorías de la reestructuración'

Un señor tome el tranvía después de comprar el diario y ponérselo bajo el brazo. Media hora más larde desciende con el mismo diaria bajo el mismo brazo, oPero ya no es el mismo diario, ahora es un montón de hojas Impresas que el señor abandona en un banco de una plaza. Apenas queda solo en el banco , el montón de hojas se convierte otra vez en un diario, hasta que un muchacho lo ve, lo lee , y lo deja convertido en un montón de hojas impresas. Apenas queda solo en el banco, el montón de hojas se convierte otra vez en un diario, hasta que una anciana lo encuentra, lo lee, y lo deja convertido en un montón de hojas impresas Luego se lo lleva a su casa yen el camino lo usa para empaquetar medio kilo de acelgas , que es para lo que sirven los diarios después de estas excitantes metamorfosis. Julio Cortázar Historias de cmnoplos y de famas.

De la asociación a la reestructuración: la paradoja del aprendizaje En el Capítulo III observamos que entre el conductismo y el procesamiento de Información existe una continuidad mayor de la que en un principio puede pensarse . Ambos enfoques comparten una misma concepción asociacionista del aprendizaje. Ello hace que, especialmente en el área del aprendizaje, la revolución cognitiva sea más aparente que real . Treinta años después del triunfo de la revolución los manuales de Psicología del Aprendizaje siguen teniendo una orientación mayoritariamente conductual. Aunque en los últimos años, como acabamos de ver, han comenzado a surgir teorías del aprendizaje basadas en el procesamiento de información, pueden considerarse como versiones sofisticadas del conductismo (RUSSELL, 1984), por lo que, sin ser su aportación desdeñable, lo que la llamada revolución cognitiva ha venido a proporcionar al estudio del aprendizaje es, en En la elaboración de este capítulo hemos utilizado parte de trabajos nuestros anteriores, especialmente Pozo (1987a).

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Teodee cogonr n.. del ng,endtrsIe

el mejor de los casos, cambios cuantitativos, en la potencia asociativa, pero no cambios cualitativos en la forma de abordar el aprendizaje. SI la psicología se hallaba saciada de asociaciones, el procesamiento de información ha aumentado la dosis asociativa bajo la potente máscara de la computación. Pero el procesamiento de información, si bien es la corriente dominante en la psicología cognitiva, no agota todas las posibilidades del enfoque cognitivo. De hecho, puede hablarse legítimamente de la existencia de dos tradiciones cognitivas distintas. Una, la dominante, de naturaleza mecanicista y asociacionista, representada actualmente por el procesamiento de información. La otra, de carácter organicista y estructuralista, se remonta a la psicología europea de entreguerras, cuando autores como PIAGET, VvGOSTKtI, BARTLETT o la escuela de la Gestalt oponían al auge del conductismo en la otra orilla del Atlántico una concepción del sujeto humano radicalmente antiasociacionista. En la Tabla 3.1, del Capítulo lll,(pág. 59) resumimos algunas de las diferencias entre ambas tradiciones cognitivas. En realidad es más lo que les separa que lo que les une. Por ello, la paulatina recuperación que se está produciendo de esa psicología cognitiva europea, racionalista y antiempirista, es vista por algnos autores como un signo Inequívoco de descontento con el procesamiento de Información y un anuncio de un Inminente divorcio entre las dos culturas de la psicología cognitiva (KESSEL y BEvAN, 1985; Lucero, 1982). De hecho, puede decirse que, desde 1956, la corriente organicista y estructuralista ha ido ganando fuerza progresivamente dentro de la psicología cognitiva, actuando como un caballo de Troya dentro del asociacionismo Imperante, que va siendo relegado poco a poco (para un relato de este abandono progresivo del asociacionismo en los estudios de memoria y aprendizaje véase Voss, 1984). Sin duda esta coexistencia ha dado lugar también a numerosas ambigüedades y confusiones, derivadas de la asunción de conceptos teóricos, como por ejemplo los «esquemas», que finalmente resultan incompatibles con el asociacionismo. Voss (1984, pág. 193) resume con claridad las dos razones fundamentales de esa incompatibilidad: «Una está relacionada con lo que se supone que se aprende. En el asociacionismo clásico, el aprendizaje consiste en formar y reforzar asociaciones entre dos unidades verbales... que se supone que difieren cuantitativamente (en su fuerza) pero no cualitativamente. Hoy, se supone generalmente que se aprenden relaciones entre unidades verbales y así los vínculos pueden diferir cualitativamente. La segunda.., está relacionada con cómo se aprende algo. En la concepción clásica, se suponía que las asociaciones se desarrollaban y reforzaban mediante le operación de las 'leyes' de la asociación, Las más importantes de las cuales eran la contigüidad y la frecuencia. Hoy, las leyes asociativas suelen considerarse como una explicación insuficiente del aprendizaje, sobre todo porque, en su interpretación tradicional, no tienen en cuenta la adquisición de relaciones ni el desarrollo de estructuras organizadas». Tal vez, la diferencia esencial entre el procesamiento de información y el estructuralismo cognitivo resida en la unidad básicá de análisis de la que parten. Mientras el procesamiento de información es elementista y parte de las unidades mínimas, considerando que una totalidad puede descomponerse en sus partes (por ej., un concepto es una lista de rasgos), el otro enfoque cognitivo parte de

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unidades más molares, en las que el todo no es simplemente la suma de sus partes componentes. VvooTSKrI (1934), uno de los más lúcidos defensores de un enfoque molar en psicología, considera que éste debe basarse en lo que él denomina análisis por unidades, donde las unidades serían «un producto del análisis que, contrariamente a los elementos, conversa todas las propiedades básicas del total y no puede ser dividido sin perderse». (VYGOTSKII, 1934, pág. 25 de la trad. cast.). Según este psicólogo soviético, el enfoque elementalista de la psicología asociacionista «puede ser comparado al análisis químico del agua que la descompone en hidrógeno y oxigeno, ninguno de los cuales tienen las propiedades del total, y cada uno de ellos tiene cualidades que no están presentes en la totalidad. Los estudiosos que apliquen este método para huscar la explicación de alguna propiedad del agua, por qué extingue el fuego, por ejemplo, descubrirán con sorpresa que el hidrógeno lo enciende y el oxígeno lo mantiene. Estos descubrimientos no les ayudarían mucho en la solución del problema... La clave para la comprensión de las cualidades del agua no se encuentran en su composición química sino en la interconexión de sus moléculas» (VYGOTSKI, 1934, págs. 23 y 25 de la trad. cast.). El estudio de la formación de conceptos a partir de esas unidades o globalidades supone rechazar la idea comúnmente aceptada por todas las teorías revisadas en los capítulos anteriores de que los conceptos quedan definirlos por los rasgos o atributos que los definen Si en la química se diferencia entre una mezcla, constituida por átomos de diversos elementos que conservan sus propiedades originales, y un compuesto, en el que los átomos diferentes componen una nueva sustancia con propiedades emergentes, como es el caso del agua, en psicología del aprendizaje puede diferenciarse entra la reducción de un concepto a sus rasgos componentes, defendida por los enfoques hasta ahora analizados, y el establecimiento de su significado a partir de otros conceptos dentro de una teoría o estructura general, posición que adoptarán las teorías de la reestructuración Las diferencias entre el análisis componencial de los conceptos y su estudio a partir de las teorías de las que forman parte quedan resumidas en la Tabla 5.1 , tomada de MunPtty y MEnIN (1985). Estas diferencias son paralelas a la distinción de FOEGE (1892) entre la referencia de un concepto, o conjunto de hechos que designa, y su sentido. En otras palabras, implica pasar de estudiar los procedimientos de identificación de un concepto a estudiar su núcleo (MILLER Y JOHNSON-LAIno, 1976) y remite a las diversas dicotomías aparecidas recientemente en el estudio de las representaciones conceptuales (por ej., NEISSER, 1987a; Scuot.NICK, 1983). En definitiva, el paso del asociacionismo al estructuralismo supone pasar de Investigar la identificación de conceptos a ocuparse también de su adquisición o formación. Al itir que los conceptos no son simples listas de rasgos acumuladas, sino que forman parte de teorías o estructuras más amplias, el aprendizaje de conceptos sería ante todo, el proceso por el que cambian esas estructuras. Por tanto, el proceso fundamental del aprendizaje seria la reestructuración de las teorías de la que forman parte los conceptos. Dado que las teorías o estructuras de conocimiento pueden diferir entre sí en su organización interna, la reestructuración es un proceso de cambio cualitativo y no meramente cuantitativo.

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TABLA 7. 1. Diferencias entre las teorías asociacionistas (enfoque basado en la similitud) y organicistas (enfoque basado en las teorías) en el aprendizaje de conceptos según Murphyy Medin ( 1985).

Aspecto de la Teoría Conceptual

Enfoque basado en la similitud

Enfoque basado en la Leerla

Representación de conceptos

Estructura de similitud, lista de atributos, atributos correlacionados

Atributos correlacionados más principios que determinan qué correlaciones se detectan

Definición de categorías

Varias medidas de la similitud y suma de atributos

Un principio explicativo común a los de la categoría

Unidades de análisis

Atributos

Atributos más relaciones entre atributos y conceptos explícitamente representados

Base de la categorización

Emparejamiento de atributos

Emparejamiento más procesos inferenclales proporcionados por los principios subyacentes

Ponderación de los atributos

validez y sallencia de atributos

Determinado en pase por la Importancia en los principios subyacentes

Estructura interconceptual

Jerarquía basada en atributos compartidos

Red formada por relaciones causales y explicativas así como aquellas propiedades compartidas que se consideren relevantes

Desarollo conceptual

Incremento de rasgos

Cambiar la organización y las explicaciones de los conceptos como resultado del conocimiento sobre el mundo

La adopción de esta perspectiva común hace que las teorías de la reestructuración difieran de fas teorías asociacionistas en varios rasgos generales . Así, en su mayor parte, las teorías de la reestructuración consideran el cambio como un proceso inherente al organismo, adoptando una posición organicista. Ello les lleva a interesarse por los procesos de desarrollo y por los cambios a largo plazo más que por los microcambios generados experimentalmente. De igual forma, al asumir unidades molares, no elementales, se ocupan de la adquisición de conocimientos complejos organizados en forma de teorías. Si muchas de las teorías asociacionistas se han basado en estudios sobre conceptos como «mesa», «verde» o «triángulo azul pequeño», las teorías de la reestructuración se van a ocupar también de la adquisición de conceptos científicos (AUSUBEL, NOVAK y

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HANESIAN, 1978; CAREY, 1985; PIAGET, 1970; VYGOTSKIl, 1934) o incluso de la propia creación del conocimiento científico (PIAGET y GARCIA, 19831 WERTHFIMER, 1945).

Pero la diferencia fundamental entre ambos enfoques, al abordar el aprendizaje de conceptos, reside en la posición constructivista que adoptan. En el capítulo anterior veíamos que el asociacionismo computacional parte de un constructivismo estático que, respetando el principio de correspondencia entre las representaciones y el mundo, asume que el sujeto interpreta la realidad a partir de sus conocimientos anteriores. En cambio, las teorías de la reestructuración asumen además un constructivismo dinámico por el que no sólo se construyen interpretaciones de la realidad a partir de los conocimientos anteriores, sino que también se construyen esos mismos conocimientos en forma de teorías. La diferencia entre el constructivismo estático y dinámico remite, en último extremo, a la propia naturaleza mecaniclsta y organicista de los dos enfoques Mientras que los mecanismos son estables y sólo se modifican por intervención exterior, los organismos son, por definición, seres cambiantes, criaturas heraclíteas que no se bañan dos veces en el mismo río ni conocen dos veces con el mismo concepto. Pero la violación del principio asociacionista de correspondencia tiene sus riesgos. Si las teorías asociacionistasluchan tenazmente con la «paradoja de la inducción» -si disponemos de mecanismos inductivos ¿por qué no inducimos siempre? - y han de esforzarse en la búsqueda de restricciones que nos eviten la pesadilla del extraterrestre enfrentado al Censo de los Estados Unidos y puedan explicar de modo convincente la adquisición de conceptos por procedimientos inductivos, los defensores de las teorías de la reestructuración también tienen sil propia pesadilla. Si aprender es reestructurar las propias teorías o estructuras de conocimiento, dentro de la psicología constructivista en la que nos movemos, la reestructuración sería el proceso por el que de una estructura más simple surge otra más compleja. ¿Cómo es esto posible? PASCUAL-LEONE (1980; PASCUAL-LEONE y GOODMAN, 1979; véase también BEREITER, 1985) considera que en bsta afirmación se está planteando una paradoja, la paradoja del aprendizaje. Quizá la mejor manera de Ilustrar esa paradoja sea recurrir a una simple metáfora: en el juego de las muñecas rusas, ¿cómo es posible que de una muñeca extraigamos otra más grande en lugar de otra más pequeña? ¿Cómo pueden surgir las operaciones formales de las operaciones concretas? Para que así sea, sostiene PAS. CUAL-LEONE, deben estar contenidas ya en la estructura precedente. En ese caso, lo que se aprende está ya presente antes del aprendizaje. Esa es la paradoja. Y esa es la pesadilla contra la que deben luchar las teorías de la reestructuración. Al igual que sucedía con las teorías computacionales, se han propuesto diversas teorías del aprendizaje basadas en la reestructuración, de las que aquí podremos recoger una muestra significativa. Nos ocuparemos fundamentalmente de lo que antes hemos denominado la psicología europea de entreguerras, con la exposición de las concepciones sobre el aprendizaje en la psicología de la Gestalt, la teoría de la equilibración de PIAGET y las posiciones de VYGOTSKII con respecto al aprendizaje de conceptos. Por último, nos ocuparemos de una teoría más reciente, orientada hacia la instrucción, la teoría del aprendizaje asimilativo de AUSUBEL. Dejaremos a un lado otras teorías relevantes con orientación evolutiva,

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corno las teorías de WERNER ( 1948; WERNER y KAPLAN, 1950 ), de KLAUSMEIER, GRATALA y FRAYER (1974) o de SICEL (1983) y BRAINEno ( 1 983), as í como otras teorías cognitivas ( por ej ., SALTZ, 1971) y de la instrucción (véase, CHIPMAN, SEGAL y GLASER, 1985; WITTROCK, 1 986).

La «Gestalt»: aprendizaje por «Insight» La escuela de la Gestalt (término alemán que podría traducirse por configuración o forma) surge en el contexto de la psicología de comienzos de siglo y constituye, sin duda, un caso paradigmático de la respueta organicista europea a la crisis que entonces padecía la psicología, caracterizada por una escisión similar a la que actualmente se está fraguando en la psicología cognitiva. Por aquel entonces, a ambos lados del océano se había llegado al convencimiento de que el asociacionismo estructuralista, que pretendía abordar el estudio analítico de la conciencia mediante la introspección, en busca de una especie de química mental o de los elementos puros de la conciencia, estaba condenado al fracaso. Pero la respuesta no pudo ser más dispar a uno y otro lado del océano. Mientras la psicología americana, profundamente imbuida de las concepciones empiristas, se mantenía dentro del asociacionismo pero renunciando al estudio de los procesos mentales superiores, fermentando as( las Ideas básicas del conductismo, un grupo de psicólogos alemanes a cuya cabeza estaban KóIILER y WERTHEIMER, optó por seguir estudiando esos procesos mentales superiores, pero rechazando el enfoque asociacionista del estructuralismo. De esta forma, casi al mismo tiempo que WATSON (1913) formulaba el manifiesto del conductismo, Max WERTHEIMER (1912) publicaba su célebre artículo sobre la percepción del movimiento aparente, que suele considerarse como el escrito fundacional de la Gestalt. Nacían así dos concepciones opuestas de la psicología, cuya suerte histórica sería muy diversa, pero que, bajo diversos ropajes, permanecen hasta nuestros días. Las ideas que presiden la obra de la Gestalt son totalmente opuestas a los principios del asociacionismo. Estas ideas se podrían definir como antiatomistas (en la medida en que rechazan la concepción del conocimiento como una suma de partes preexistentes) y estructuralistas (o antiasociacionistas, ya que conciben que la unidad mímina de análisis es la estructura o la globalidad). En definitiva, se rechaza frontalmente la idea de que, el conocimiento tiene una naturaleza acumulativa o cuantitativa, de forma que cualquier actividad o conducta puede descomponerse en tina serie de partes arbitrariamente separadas. KÓHLER (1929, pág. 205 de la trad. cast.) expresa esta idea muy prácticamente: «Nadie puede comprender una partida de ajedrez si únicamente observa los movimientos que se verifican en tina esquina del tablero». Para la Gestalt, la psicología debe estudiar el significado y éste no es divisible en elementos más simples. Por ello, las unidades de análisis deben ser las totalidades significativas o gestalten. La Figura 7.1. ilustra la diferencia entre un análisis elementista, por átomos, y una análisis global, por unidades o gestalten. Si analizamos esas partituras por elementos, nota a nota, A y B son muy similares, ya que comparten las dos prime-

Teonez de le,eeslmduradan

ras notas, y difieren claramente de C y D, que a su vez son similares entre sí. Sin embargo, esta clasificación por elementos es superficial; de hecho, si esas partículas se tocan al plano, si se conciben como una Gestalt, como tina melodía y no sólo como notas separadas, los criterios de semejanza son muy diferentes. «Las dos notas que la clasificación, con el procedimiento atómico, considera como idénticas son, de hecho, muy diferentes en cuanto al papel que desempeñan en la melodía... Así, las dos primeras notas de A y 8... difieren en su naturaleza, mientras que, por el contrario, las dos primeras notas de A y C son idénticas, a todos los efectos, es decir, estructuralmente, al igual que sucede con las primeras notas de 8 y D. La clasificación AB/CD es ciega a la estructura; carece de sentido ya que no toma las melodías como un todo, sino que separa las dos primeras notas, trozo a trozo, de su contexto, como si fueran partes independientes» (WERTHEIMER, 1945, págs. 254-255). DOS PRIMERAS NOTAS

1

WA FIGURA 7 . 1. De estas cuatro partituras, tomadas de Wertheimer (1945, pág. 253), los pares AB/CD tienen una similitud supmticial si se analizan por elementos . Sin erribargo . estructuralmente , analizadas como una Gestalt , la similitud es AO/BD.

Pensamiento productivo y reproductivo Esta insistencia en la importancia de la Gestalt o estructura global de los he chos y los conocimeintos hizo que se concediera mucha más importancia a la comprensión que a la simple acumulación de conocimientos. A este respecto, WEnTHEIMER (1945) distinguía entre pensamiento reproductivo y pensamiento pro ductivo. El pensamiento reproductivo sería aquel que consiste simplemente en aplicar destrezas o conocimientos adquiridos con anterioridad a situaciones nuevas. As(, por ejemplo, todos hemos aprendido a aplicar de modo reproductivo la ecuación del «binomio de Newton» para hallar el cuadrado de una suma: (a+b)2= (a2+b2+2ab). En cambio, el pensamiento productivo sería aquel que im-

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pficara el descubrimiento de una nueva organización perceptiva o conceptual con respecto a un problema, una comprensión real del mismo (como comprender el «binomio de Newton» a partir de la Figura 7.2). La ventaja de la «comprensión» o solución productiva de un problema frente al simple aprendizaje memorístico 0 reproductivo de una fórmula, es que la verdadera comprensión resulta más fácil de generalizar a otros problemas estructuralmente similares . Así, a partir de la Figura 7.2. se halla con facilidad el resultado de (a+b+c)2, (a+b+c+d+e)2, (a-b)2, (a-b-c)2, e Incluso se puede generalizar a (a + b)3, (a+b+c)3, etc. Según WERTHEIMER (1945), lo fundamental para obtener una solución productiva a un problema y comprenderlo realmente es captar los rasgos estructurales de la situación más allá de los elementos que la componen. Mientras que el enfoque asociacionista estudiaba la realidad -y con ella el funcionamiento psicológico- troceándola en partes, que se unían entre sí de modo arbitrario, sin atender a la estructura general, la Gestalt va a Invertir las relaciones entre la estructura y las partes componentes. La solución de problemas y el aprendizaje no se obtendrían por la asociación de elementos próximos entre sí, sino de la comprensión de la estructura global de las situaciones Era, por tanto, necesario determinar los procesos mediante los que llega a captarse dicha estructura,

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FIGURA 7. 2. Representación geométrica del cuadrado de una suma ( a+ b)', que facilita un aprendia +b + c)2. zaje productivo del binomio de Newton, así como su generalización a otros problemas (

Reestructuración por insigl5t Los autores de la Gestalt realizaron un buen número de ingeniosos experi-

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mentos sobre percepción y pensamiento en apoyo de sus formulaciones teóricas (algunos de esos experimentos pueden encontrarse en BURTON y BuRTON, 1978; CARRETERO y GARCtA MADRUGA, 1984a ; MAYER, 1983; DE VEGA, 1984). Algunas de sus invetigaciones consistían en situaciones de aprendizaje que, en términos generales, venían a mostrar la superioridad del aprendizaje por comprensión o restructuraclón sobre el simple aprendizaje memorístico o asociativo (por ej., KATONA, 1940). Ahora bien, ¿cómo se produce esa reestructuración? Las gestaltistas creen que la reestructuración tiene lugar por insight o comprensión súbita del problema. En sus clásicos estudios realizados con monos durante su estancia obligada en Tenerife en la Primera Guerra Mundial, KOHLER (1921) observó cómo resolvían sus sujetos un problema significativo para ellos: estando encerrados en una caja en la que hay unos cestos quieren coger unos plátanos colgados del techo que están lejos de su alcance Los monos, tras varios Intentos baldíos y un período de reflexión, acababan por amontonar los cestos y subidos a ellos alcanzar los plátanos y comérselos triunfalmente. A diferencia de los estudios de los conductistas, en los que los animales aprenden por ensayo y error, los monos de KOHLER aprenden reorganizando los elementos del problema tras una profunda reflexión. Las diferencias entre ambos tipos de estudios fueron subrayadas con su Ironía habitual por Bertrand RussELL (1927), pág. 37, cit. en CARRETERO y GARC(A MADRUGA, 1984b, pág. 27): «Los animales estudiados por los americanos se precipitan frenéticamente, de forma increíblemente apresurada y vigorosa, y al final alcanzan por azar el resultado deseado. Los animales observados por los alemanes se sientan tranquilamente y piensan, y por fin obtienen la solución a partir de su conciencia interna». Estas dos formas tan distintas de aprender están presentes también en los estudios con humanos. Mientras los sujetos del conductismo aprenden de modo asociativo, los de la Gestalt lo hacen por insight. WERTHEIMER, (1945) considera que a cada uno de los mecanismos de aprendizaje asociativo le corresponde un mecanismo alternativo en las concepciones gestallstas . Así, la asociación dejaría de ser un enlace de elementos «ciego» a la estructura, para interpretarse como la comprensión de la relación estructural entre una serie de elementos que se requieren unos a otros. La repetición no producirla conexiones ciegas sino que ayudaría a captar la relación entre los elementos dentro de la estructura. También el ensayo y error dejada de ser aleatorio para convertirse en tina comprobación estructural de hipótesis significativas. Una consecuencia importante es que, en el enfoque gestaltista , el sujeto aprende reinterpretando sus fracasos y no sólo a través del é xito, si bien también puede aprender del éxito si es capaz de comprender las razones estructurales que lo han hecho posible. Esta contraposición radical de la Gestalt con el asoclaclonismo se refleja también en el tipo de Investigación realizada desde ambos enfoques Los psicólogos alemanes se ocuparon en tareas de aprendizaje mucho más compleajas que las estudiadas por el conductismo. Así, WERTHEIMER (1945) presenta dos ejemplos de cómo se produce la comprensión súbita de la estructura de los problemas científicos. Analiza el descubrimiento de la teoría de la relatividad por EINSTEIN y la com-

Teorlee eognNWee Gel epeendkaIe

prensión de la Inercia por parte de GALILEO. En este último caso, muestra que GALILEO descubrió la ley de la inercia cuando se dió cuenta de que el reposo y el movimiento rectilíneo constante eran dos situaciones estructuralmente equivalentes. De esta forma, reorganizó completamente la estructura conceptual de la mecánica, al intepretar el reposo como un caso de velocidad constante. Puede decirse que WERTHEIMEP (1945) fue uno de los primeros psicólogos que utilizó sistemáticamente la historia de la ciencia como área de estudio de la psicología del pensamiento y el aprendizaje. Este camino ha sido seguido por otros muchos autores Interesados por el aprendizaje por reestructuración, con PIAGET a la cabeza (por ej., PIAGET y GARcIA, 1983; también el excelente estudio de BARTLET7, 1958), y constituye hoy una fuente de datos cada vez más solicitada en el estudio del aprendizaje humano complejo (por ej., GRUBER, 1981, 1984; TWENEY, DOHERTY Y MYNATT, 1981) y en la aplicación de estos estudios a la instrucción (por el., SALTIEL, Y VIENNOT, 1985; también WSER Y CAREY, 1983).

Experiencia previa e insight Según muestra WERTHEIMER (1945), la comprensión de un problema está ligada a una toma de conciencia de sus rasgos estructurales. Una nueva estructura surge cuando se logra desequilibrar la estructura anterior (BURTON Y BURTON, 1978). Pero ¿cuándo sucede esto?, o en otras palabras, ¿cuáles son las condiciones necesarias para que se produzca un insight? En este punto, como en otros muchos, las formulaciones de la Gestalt resultan muy vagas. Aunque según algunas interpretaciones simplificadoras, el insight sería un proceso repentino o inmediato, algunos gestalistas iten que puede exigir un largo período previo de preparación. De hecho, así sucede en los casos de EINSTEIN Y GALILEO analizados por WERTHEIMER (1945). Pero, aun así, no se especifica lo que sucede durante ese período de preparación y menos aún cuáles son los factores desencadenantes del insight. Algunos autores (por ej., WALLAS, 1926) sugieren Incluso que esa comprensión súbita se producirá más fácilmente tras un período de «Incubación» en el que se deje de lado el problema para realizar otras actividades. Aunque pueda encontrarse algún caso en apoyo de esta idea, posiblemente basado en una menor influencia de la fijeza funcional, a la que nos referiremos más adelante, no parecé que la incubación sea una explicación suficiente del insight de los procesos cognitivos que están Implicados en el mismo. En otras palabras, la Gestalt no proporciona una explicación sobre la influencia de la experiencia pasada en la comprensión súbita de un problema. De hecho, el efecto de la experiencia previa más estudiado por los gestaltistas, la fijeza funcional, está relacionado más bien con la influencia negativa de esa experiencia, que, según sus investigaciones, en ciertas circunstancias vendría a dificultar la reestructuración del problema en lugar de facilitada, en un efecto semejante a la tendencia a la verificación postulada por los trabajos recientes en psicología del pensamiento (CARRETERO, y GARCIA MADRUGA, 1984b). En términos generales, cuando una tarea o problema tenga varias estructuras posibles y alguna de ellas resulte más inmediata o fácil de percibir para el

Teo, óe de k ,ee.WCNm

sujeto, la reestructuración resultará más difícil. Igualmente , cuando en la solución de una tarea entren en juego Intereses o motivos personales , el cambio a una estructura distinta de la situación se verá obstaculizado (WEnTHEIMEn, 1945). En ambos casos la fijeza funcional o resistencia a reestructurar la tarea Impedirán su correcta solución y , por tanto , el aprendizaje productivo. Pero, si bien parece demostrado que la experiencia previa puede en muchos contextos obstaculizar e incluso impedir la reestructuración , sin duda en otras muchas ocasiones la experiencia será una condición necesaria para que la reestructuración se produzca . Pero la relación positiva entre la información acumulada y la reestructuración apenas queda recogida en la teoría de la Gestalt . Sin embargo, algunas investigaciones realizadas con posterioridad parecen acreditar la importancia de esa experiencia previa para la producción del insight. Por ejemplo, BIncH ( 1945) realizó una réplica de los trabajos de KOHLEn ( 1921) sobre solución de problemas en monos . BIRCH comprobó que, cuando se permitía a los animales tener alguna experiencia previa con los elementos de la tarea por separado, la reorganización global de la situación resultaba más fácil. Parece que, en términos generales , la experiencia previa con un problema ayuda a la solución de problemas estructuralmente similares o al menos que contienen ciertos rasgos estructurales comunes , mientras que puede entorpecer cuando las tareas exigen soluciones nuevas o productivas , produciéndose un fenómeno de fijeza funcional. El problema que se está planteando aquí es , en último extremo , el de las relaciones entre aprendizaje por asociación o acumulación de conocimientos y el aprendizaje por reestructuración . La posición de la Gestalt al respecto es clara: «todos los efectos ejercidos por el aprendizaje sobre la subsiguiente experiencia constituyen post- efectos de la organización previa. Si aprendizaje... equivale a asociación y si es que estamos en lo correcto , la asociación es un post-efecto de la organización » KOHLER, 1929, pág. 227 de la trad , casi). El propio KÓHLER (1941 ) mostró la falsedad del principio asociaclonista de equipotencialidad, al comprobar que no todas las asociaciones se aprenden con la misma facilidad e Interpretó este dato como una muestra de que las asociaciones se producen a partir de una organización previa (HENLE, 1985). El problema es que, al afirmar la influencia de la organización o estructura sobre la asociación pero negar , o al menos no establecer explícitamente , la relación inversa de la asociación a la estructura, los gestaltistas están incurriendo plenamente en la paradoja del aprendizaje a la que aludíamos anteriormente. itiendo que todo lo que se aprende sea un efecto de la organización precedente, ¿de dónde surge esa organización? ¿y cómo se producen las reestructuraciones que dan lugar a nuevas formas de organización? Si las nuevas estructuras están ya contenidas potencialmente en las estructuras anteriores, se está negando la posibiblidad del aprendizaje y se está hablando exclusivamente de maduración . Si no están contenidas es necesario explicar su origen . De hecho no es casual que la Gestalt defendiera un carácter innato en las leyes de la percepción y la organización del conocimiento,

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Teorías cognnNa del aprendizaje

Las condiciones del insight Pero, junto a esta Incapacidad de la Gestalt para relacionar la acumulación de conocimientos con la reestructuración, existen otras críticas importantes a este movimiento, además de la vaguedad consustancial a todas sus formulaciones teóricas. Ya VYGOTSKII (1934) criticaba a la Gestalt por su Incapacidad para explicar los aspectos semánticos del conocimiento. Aunque pretendían estudiar la conducta signiticativa, los gestaltistas no distinguían entre percepción y pensamiento. Mientras que aquélla se basa en una categorización de los objetos directa, casi inmediata, el pensamiento está mediatizado por estructuras de conceptos cuya naturaleza y origen son bien distintos. Según esta crítica de VYGOTSKI1 (1934), corroborada por los actuales enfoques ecológicos en el estudio de la categorización, que distinguen entre sus aspectos perceptivos y conceptuales (NEISSER, 1987b), los procesos de reestructuración perceptiva y conceptual son diferentes. De modo más especifico, la toma de conciencia o insight adquiere dimensiones distintas en uno y otro caso. La toma de conciencia conceptual requiere una reflexión sobre el propio pensamiento que no está necesariamente presente en el insight perceptivo. De hecho, las críticas más importantes a la Gestalt tienen que ver con el concepto de insight Por un lado, existen serias dudas de que ciertos tipos de conocimientos (por ej., una lengua extranjera o las habilidades de lectoescritura) puedan adquirirse mediante insight (GAGNE, 1965). Pero, aunque así fuera, la propia noción de comprensión súbita es, cuando menos, ambigua, como apuntara el propio VYGOTSKII (1934). Así, BuRTON Y BuRTON (1978) señalan que el insight corresponde más a una experiencia subjetiva irrepetible que a un hecho psicológico contrastable. En la misma línea, RESNICK (1933) observa que el sentimiento de comprender repentinamente una cosa puede que no se corresponda con un auténtico aprendizaje -esto es, que no Implique una auténtica reestructuración cognitiva- sino más bien con la toma de conciencia de un aprendizaje previamente realizado. En último extremo uno sólo puede tomar conciencia de algo que ya está presente. Esa toma de conciencia desempeñaría un papel terminal importante en el aprendizaje, pero seguiríamos ignorando cuáles son las fases precedentes. - A pesar de estas críticas, los psicólogos de la Gestalt han realizado aportaciones importantes para la elaboración de una teoría cognitiva del aprendizaje. Aunque esas aportaciones suelen ser ignoradas, en los últimos años se está produciendo un redescubrimiento de la Gestált (por ej., BECK, 1982; HENLE, 1985; RoeERSTON, 1986). Esa recuperación se hace incluso desde posiciones computacionales, como muestra NEWELL (1965) al analizar las aportaciones de DuNCKER (1945) al estudio de la solución de problemas, señalando su coincidencia con muchas de las ideas desarrolladas, décadas más tarde, por el procesamiento de información. Pero tales coincidencias no deben ocultar disparidades más profundas. Aunque NEWELL (1985) llega incluso a proponer un modelo computacional del insight y está convencido dique el propio DuNCKER (1945) adoptaba un punto de vista computacional avant la fettre, reconoce finalmente que DutdcKEn no había llegado a «exorcizar por completo el homúnculo de la psicología», cosa que

Te.,ra, de la reear,^ne,aîan

1 77

sí se ha propuesto decididamente la ciencia cognitiva. No parece que la eliminación de la conciencia sea uno de los propósitos de los esfuerzos de la Gestalt, sino al contrario, puede considerarse que una de sus aportaciones más relevantes es precisamente la recuperación de la conciencia para el estudio del aprendizaje, aunque sea de modo Impreciso. Esta recuperación, vinculada a su proyecto antiasociacionista, es no sólo uno de sus logros sino también una de las razones de su prolongado exilio en el interior de la psicología americana, adonde emigraron los gestaltistas alemanes huyendo del nazismo. Aunque históricamente la Gestalt sucumbió ante el empuje del conductismo, sus ideas conservan buena parte de su vigor original. En numerosas ocasiones se ha anunciado la muerte de la Gestalt como movimiento. Pero, como señala HENLE (1985), un muerto que es enterrado con tanta frecuencia, debe tener una extraña vitalidad. Por nuestra parte, la vitalidad de la Gestalt como teoría del aprendizaje se resume, a pesar de sus limitaciones, en su Insistencia en la superación de un enfoque atomista, que debería ser sustituido por un estudio molar del conocimiento y de los procesos cognitivos, en el que la unidad básica de análisis fuera la estructura. Pero, además de estas Ideas generales para la elaboración de un nuevo enfoque en psicología del aprendizaje, la Gestalt ha aportado también algunos conceptos que, aunque en su formulación Inicial puedan resultar vagos o poco operativos, esbozan algunos de los conceptos nucleares de una teoría del aprenclizaje alternativa al asociacionismo. Así, distinguen entre el pensamiento reproductivo y productivo y, en consecuencia, entre aprendizaje memorístico y comprensivo, siendo este último producto del insight o reestructuración súbita del problema Además, en la Gestalt esa reestructuración queda vinculada al concepto de equilibrio. Esta misma Idea será desarrollada por PIAGET, hasta el punto de convertirse en el núcleo central de su teoría del aprendizaje, que abordamos a continuación.

La teoría de la equilibración de Piaget En cualquier repaso a las teorías psicológicas del aprendizaje es obligado referirse a la obra de PIAGET. Y sin embargo, PIAGET se ocupó en muy pocas ocasiones de los problemas del aprendizaje y casi siempre con un cierto distanciamiento. De hecho, según señala una de sus máximas estudiosas (VuYK, 1980), entre su inmensa obra publicó una sola experiencia de aprendizaje como coautor (INHELDER, BLANCHET, SINCLAIR Y PIAGET, 1975), además del prólogo al libro sobre aprendizaje de INHELDER, SINCLAIR Y BOVET (1974). Pero este rechazo de PIAGFT por los problemas del aprendizaje es más terminológico que real. De hecho, PIAGET (1959) distinguía entre aprendizaje en sentido estricto, por el que se adquiere del medio información especifica, y aprendizaje en sentido amplio, que consistiría en el progreso de las estructuras cognitivas por procesos de equilibración PIAGET considera que el primer tipo de aprendizaje, representado principalmente por el condicionamiento clásico y operante (PIAGET, 1970), está subordinado al segundo o, dicho de otra forma, que el aprendizaje de conocimientos específicos depende

17e

Tewles cognnrvee del aprendlzele

por completo del desarrollo de estructuras cognitivas generales, que él formaliza en términos lógicos (para resumen de la teoría piagetiana de los estadios véase PIAGET, 1970; también FLAVELL, 1963, 1977). Esta posición de PIAGET con respecto a las relaciones entre aprendizaje y desarrollo le lleva a negar cualquier valor explicativo al aprendizaje por asociación, ya que, según él, «para presentar una noción adecuada del aprendizaje, hay primero que explicar cómo procede el su¡ero para construir e inventar, no simplemente cómo repite y copia» (PIAGET, 1970, pág. 27 de la trad. casi.). Como veremos más adelante, esta posición conduce a un intento de reducir el aprendizaje asociativo a una situación especial de aprendizaje por reestructuración, reducción que tendrá importantes consecuencias para la teoría piagetiana del aprendizaje.

reor(es de le eeeslmcluraNÓn 1)9

realidad. Así, la categorización conceptual seria un claro ejemplo de asimilación de un objeto a un esquema cognitivo.

De momento, conviene destacar que, para PIAGET, el progreso cognitivo no es consecuencia de la suma de pequeños aprendizajes puntuales, sino que está regido por un proceso de equilibración. De esta forma, PIAGET se adhiere a una larga tradición dentro de la psicología (en la que están incluidos autores como DEwEV, FnEUO o W. JAMES, además de la escuela de fa Gestatt, como acabamos de ver) que considera que el comportamiento y el aprendizaje humanos deben interpretarse en términos de equilibrio (para un análisis crítico de esta tradición véase HAROUTOUNIAN, 1983). Así, el aprendizaje se produciría cuando tuviera lugar un desequilibrio o un conflicto cognitivo (CANTOR, 1983; HEwSON y HEWSON, 1984; MURRAY, 1983; ZIMMERMAN y BLOM, 1983). ¿Pero qué es lo que está en equilibrio y puede entrar en conflicto? En el caso de PIAGET, son dos procesos complementarios: la asimilación y la acomodación.

Asimilación y acomodación Tal como destaca FLAVELL (1977, 1985), la teoría piagetiana del conocimiento, basada en una tendencia a un equilibrio cada vez mayor entre los procesos de asimilación y de acomodación, tiene por objeto explicar no sólo cómo conocemos el mundo en un momento dado sino también cómo cambia nuestro conocimiento sobre el mundo. En relación con ambos aspectos, el acto de conocer y el cambio en el conocimiento, la teoría de PIAGET asume una posición inequívocamente constructivista, al defender un constructivismo tanto estático (por ej., en la catégorización) romo dinámico (por ej., en la formación de categorías). La explicación de ambos tipos de construcción se debe, según PIAGET, a la tendencia al equilibrio entre los dos procesos mencionados, la asimilación y la acomodación. Usando una metáfora tomada de la biología, PIAGET (1970, pág. 18 de la trad. cast.) dice que la «asimilación es la integración de elementos exteriores a estructuras en evolución o ya acabadas en el organismo». As¡, en términos psicológicos, la asimilación sería el proceso por el que el sujeto intepreta la información que proviene del medio, en función de sus esquemas o estructuras conceptuales disponibles. Por ejemplo, lós bebés conocen el mundo a través de los esquemas de succión (PIAGET, 1936). Asimilan todos los objetos a sus activiades de succión. En cambio, los adultos disponemos de esquemas más complejos para asimilar la

FIGURA 7.3. Lámina V del test de F7orschach.

Para ilustrar el proceso de asimilación, tomemos un ejemplo sugerido por FLAVELL (1977, 1985), que constituye además una acertada metáfora de toda la teoría piagetiana del conocimiento El lector debe mirar atentamente la Figura 73. ¿Qué ve en ella? La mayor parte de las personas adultas que han visto esa figura dicen que se trata de una mariposa o de un .. lulciélago (EXNFR, 1974). Sin embargo, la Figura 7.3. es sólo una mancha de tinta hecha sobre un papel que posteriormente ha sido doblado. Se trata de la lámina V del conocido les( de Horschach. Es éste un test proyectivo en el que las personas son enfrentadas a una serie de estímulos ambiguos a los que deben atribuir significado Al margen de otras posibles interpretaciones clínicas, psicoanalíticas o simplemente perceptivas que puedan darse a la respuesta «murciélago» o «mariposa», puede hacerse una interpretación piagetiana de la construcción o proyección de la respuesta Aunque los sujetos se ven enfrentados a un estímulo carente de significado, una simple y caprichosa mancha de tinta, asimilan ese estímulo a uno de sus esquemas o conceptos disponibles: el concepto de murciélago o de mariposa De hecho, todo nuestro conocimiento procede así. El mundo carece de significados propios y somos nosotros los que proyectamos nuestros propios significados so-

leo

Teo,tes =ognxwv dei aprendí:ye

bre una realidad ambigua como una mancha de tinta . Recuperando una vez más la sentencia de KOFFKA, «vemos las cosas no como son sino como somos nosotros». Asimilamos las vagas formas del mundo a nuestras Ideas . Así conocemos, adaptando las cosas a la forma y el conocimiento de nuestros conceptos. Pero si el conocimiento se basara sólo en la asimilación, viviríamos en un mundo de fantasías y fabulaciones muy próximo al de Alicia en la país de las maravillas. Las cosas no serían sino lo que nosostros quisiéramos o pretendiéramos que fueran. Aunque impongamos sobre la realidad nuestros propios significados, el mundo parece regirse por sus propias leyes. Puedo creer que este bolígrafo es un avión y que la chica de mis sueños por fin se interesa por mf, pero finalmente el bolígrafo caerá al suelo y se romperá la punta y la chica estará buscando sólo mis apuntes. Si únicamente existiese la asimilación, gran parte de nuestros conocimientos serían fantásticos y conducirían a continuas equivocaciones. Es necesario, por ello, un proceso complementarlo, que PIAGET denomina acomodación. Gracias a él, nuestros conceptos e Ideas se adaptan recíprocamente a las características, vagas pero reales, del mundo. Ante la Figura 7.3. las personas activan determinados esquemas de asimilación y no otros. Nadie o casi nadie ve un búfalo o un pelícano. Aunque se trate de una mancha de tinta , su contorno sugiere ciertos objetos y no otros. Pero la acomodación no sólo explica la tendencia de nuestros conocimientos o esquemas de asimilación a adecuarse a la realidad, sino que, sobre todo, sirve para explicar el cambio de esos esquemas cuando esa adecuación no se produce. Si mis esquemas son Insuficientes para asimilar una situación determinada, probablemente modificaré alguno de mis esquemas, adaptándolo a las características de la situación. Es así como PIAGET (1970, pág 19 de la trad casi) define la acomodación. «Llamaremos acomodación a cualquier modificación de un esquema asimilador o de una estructura, modificación causada por los elementos que se asimilan». A medida que el niño aplica una y otra vez su esquema de succión a objetos diferentes, el esquema va adaptándose a los objetos chupados. Del mismo modo, el bebé que es capaz de ver pero no de mirar, adquiere los esquemas de mirada modificando sus esquemas de asimilación Iniciales a medida que fija su vista en los objetos y la adapta a la forma y movimiento de éstos. La adquisición de nuevos conceptos en los adultos por modificación de otros conceptos anteriores sería también un ejemplo de acomodación. Pero la acomodación supone no sólo una modificación de los esquemas previos en función de la Información asimilada, sino también una nueva asimilación o reinterpretacián de los datos o conocimientos anteriores en función de los nuevos esquemas construidos. La adquisición de un nuevo concepto puede modificar toda la estructura conceptual precedente. Cuando, por fin, entiendo lo que la chica de mis sueños quiere de mi, comprendo por qué es tan amable conmigo en ciertos asuntos y tan esquiva en otros. Según la metáfora de DRIVER, GuESNE y TiREnoHiEN (1985), un conocimiento recién adquirido sería como un alumno nuevo que se incorpora a una clase una vez comenzado el curso. Según las características del alumno y del grupo al que se Incorpora, su influencia sobre la clase puede ser diversa: puede no relacionarse con sus compañeros y permanecer aislado,

Teedn de I.,eealrucluncldn

1B1

puede juntarse con algún grupo ya formado o puede ser un líder que revolucione toda la clase . Lo mismo sucede con los conocimientos nuevos : pueden consistir en un saber aislado, Integrarse en estructuras de conocimiento ya existentes, mo dflicándolas levemente , o reestructurar por completo los conocimientos anteriores. Como se puede ver, ambos procesos , la asimilación y la acomodación, se implican necesariamente : « no hay asimilación sin acomodación pero.., la acomodación tampoco existe sin una asimilación simultánea » (PIAGET, 1970 , pág. 19 de la trad . cast). Según PIAGET , el progreso de las estructuras cognitivas se basa en una tendencia a un equilibrio creciente entre ambos procesos . Cuanto mayor sea ese equilibrio , menores serán los fracasos o errores producidos por las asimilaciones o intepretaclones de las cosas . Pero también , y esto es muy I mportante, sólo de los desequilibrios entre estos dos procesos surge el aprendizaje o el cambio cognitivo. PIAGET elaboró , a lo largo de su obra , varios modelos dei funcionamiento de ese proceso de equilibración . En el último de ellos (PIAGET, 1975; véase también COLL, 1983; HAROUTOUNIAN , 1983 ; VuYK, 1980) sostiene que el equilibrio entre asimilación y acomodación se produce - y se rompe - en tres niveles de complejidad r creciente: 1)

2)

3)

En el primer nivel, los esquemas que posee el sujeto deben estar en equilibrio con los objetos que asimilan. Así, cuando la «conducta« de un objeto -por ej., un objeto pesado que flota- no se ajusta a las predicciones del sujeto, se produce un desequilibrio entre sus esquemas de conocimiento -es el peso absoluto el que determina la flotación de los cuerpos (CAnnerEnO, 1984) - y los hechos que asimilan. En este segundo nivel, tiene que existir un equilibrio entre los diversos esquemas del sujeto, que deben asimilarse y acomodarse recíprocamente De lo contrario, se produce un «conflicto cognitivo» o desequilirio entre dos esquemas. Así sucede, por ejemplo, con los sujetos que piensan que la fuerza de la gravedad es la misma para todos los cuerpos y, sin embargo, los objetos más pesados caen más deprisa (Pozo, 1987a, 1987c). Por último, el nivel superior del equilibrio consiste en la integración jerárquica de esquemas previamente diferenciados Así, por ejemplo, cuando un sujeto adquiere el concepto de fuerza, debe relacionarlo con otros conceptos que ya posee ( masa , movimiento, energía ) Integrándolo en una nueva estructura de conceptos (Pozo, 1987a; WEST y PINES, 1985). En este caso , la acomodación de un esquema produce cambios en el resto de los esquemas asimiladores . De no ser así, se producirán continuos desequilibrios o conflictos entre esos esquemas.

Es obvio que estos tres niveles de equilibrio están -también ellos- jerárquicamente Integrados. Un desequilibrio en el tercer nivel acabará produciendo conflictos en el segundo (contradicciones entre afirmaciones sucesivas del sujeto) y en el primero (predicciones erróneas ). Pero en los tres casos los desequilibrios

temfu cognR. del eprendireie

W

muestran la Insuficiencia de los esquemas disponibles para asimilar la información presentada y, por tanto, la necesidad de acomodar esos esquemas para recuperar el equilibrio. Pero ¿cómo se superan esos desequilibrios?

Respuesta a los conflictos cognitivos : la toma de conciencia Según PIAGET (1975) habría dos tipos globales de respuesta a las perturbaciones o estados de desequilibrio. Las respuestas no adaptativas consistirían en no tomar conciencia del conflicto existente, esto es, en no elevar la perturbación a rango de contradicción. Es obvio, que, al no concebir la situación como conflictiva, el sujeto no hará nada por modificar sus esquemas. En este sentido, la respuesta no es adaptativa, ya que no produce ninguna acomodación y, por tanto, ningún aprendizaje, no ayudando en absoluto a superar el conflicto latente entre los esquemas y los objetos asimilados. Las respuestas adaptativas serian aquellas en las que el sujeto es consciente de la perturbación e Intenta resolverla. Las respuestas adaptativas pueder ser de tres tipos: La regulación de la perturbación no se traduce en un cambio del sistema de conocimientos, ya sea porque la perturbación es muy leve y puede ser corregida sin modificar el sistema o porque, siendo fuerte, se Ignora o no se considera (es la respuesta de tipo alpha» b) El elemento perturbador se Integra en el sistema de conocimientos, pero como un caso más de variación en el Interior de la estructura organizada (respuesta beta). e) Hay una anticipación de las posibles variaciones que dejan de ser perturbaciones para convertirse en parte del juego de transformaciones del sistema (respuesta gamma).

reorfu de y reeslruclurecidn

sabido, es el principal objeto de los estudios plagetianos- Aquí surge un nuevo interrogante, ¿cuándo se produce esa acomodación óptima (y por extensión el resto de las respuestas adaptativas)? O dicho de otra forma ¿qué condiciones ha de reunir el desequilibrio para que dé lugar a un verdadero progreso en el conocimiento? En el caso de PIAGET, como en el de LAKATOS (véase Capítulo 1) esas condiciones están relacionadas con el grado de desarrollo y coherencia interna de la teoría o sistema conceptual que sea contrastado con los hechos. Existe una Interacción compleja entre el conjunto de esquemas de asimilación y la realidad asimilada. De esa interacción surge la reestructuración. En el caso de PIAGET se especifican con mayor detalle que en el de LAKATOS los procesos por los que se modifica una teoría o un conjunto de esquemas. PIAGET y GAnCIA (1983) encuentran que toda teoría o conjunto de esquemas organizados se ve sometida en su desarrollo a tres tipos de análisis que implican una reorganización jerárquica progresiva: a)

a)

A grandes rasgos, las respuestas adaptativas al desequilibrio se corresponden con las tres formas de reaccionar la clase ante el alumno nuevo: no aceptarlo, integrarlo en sus estructuras o modificar sus estructuras para recibirlo- Según PIAGET (1975), estas respuestas poseen una eficacia creciente, de forma que las respuestas gamma dan lugar a una profunda reestructuración de los conocimientos y, por tanto, permiten acceder a niveles superiores de equilibrio. Existe una estrecha correspondencia entre estos•tres tipos de respuesta y las reacciones de los científicos ante las anomalías de los hechos, tal como han sido establecidas por LAKATOS (1978) en el marco de su teoría (Pozo, 1987a). En un análisis que hemos realizado de los cambios conceptuales producidos en dos áreas temáticas -mecánica newtoniana e historia- durante la solución de problemas por expertos y novatos en esas áreas, hemos podido comprobar que, en ambos casos, es muy raro que los sujetos cambien el núcleo de sus concepciones (respuesta gamma) como consecuencia de los conflictos hallados en la solución de la tarea (véase respectivamente POzo, 1987a; Pozo y CARRETERO, 1989). En otras palabras, raramente los desequilibrios dan lugar a una acomodación óptima de los esquemas de conocimiento, al menos en el caso del conocimiento científico que, como es

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b)

c)

Análisis introbjetal, mediante el cual se descubren tina serie de propiedades en los objetos o en los hechos analizados (por ej., en el caso de la r mecánica newtoniana el peso de los objetos, su movimiento, etc.) Análisis interobjetal, por el cual se establecen relaciones entre los objetos o características antes descubiertos. Estas relaciones permiten explicar las transformaciones que se producen en situaciones causales (por ej., la velocidad de dos bolas en un choque determina la distancia a la que se desplazan). Análisis transobjetal, que consiste en establecer vínculos entre las diversas relaciones construidas, de forma que compongan un sistema o estructura total, reduciendo así las perturbaciones posibles (por ej., elaboración de un modelo explicativo, tal como el «modelo newtoniano de mundo»).

Lo importante de esta secuencia es que, según PlACEr y GAneIA (1983), se repite siempre que una teoría o sistema de conceptos es sustituida por otra, ya sea en la génesis Individual o en la historia de la ciencia. Cuando una teoría ha quedado construida como sistema cerrado (por ej., las leyes de NEWTON), puede empezar a modificarse mediante un análisis interobjetal de las categorías absolutas definidas en la teoría (por ej., espacio y tiempo son para EINSTEIN relaciones, no categorías absolutas). Estos niveles de análisis de complejidad creciente implican una evolución desde el estudio de los objetos en sí mismo a la reflexión sobre la propia teoría que uno mantiene con respecto a los objetos y su comparación y posible integración con otras ideas. Este progreso se caracteriza por una toma de conciencia progresiva inicialmente con respecto a las cualidades de los objetos y más adelante con respecto a las operaciones o acciones virtuales que se pueden aplicar a esos objetos dentro de un sistema de transformaciones. Esta toma de conciencia conceptual o tematización es, sin duda, tino de los núcleos fundamentales del modelo piagetiano del cambio conceptual.

T,ode, oopnnwds del ep,e,dlmle

La tematización resulta i mprescindible para la atribución a los objetos de las operaciones que les son aplicadas, de modo no consciente , en toda situación causal (PIAGET y GARCIA, 1971) y ocupa un lugar central en las últimas formulaciones teóricas de PIAGET (1974a, 1974b, 1975, 1977; PIAGET y GARCIA, 1983 ). Así, la toma de conciencia resulta esencial para pasar de tener éxito (reussir) en un problema a comprender (comprendre) por qué se ha tenido éxito ose ha fracasado. En el primer caso, las acciones del sujeto se dirigen únicamente al objeto; en el segundo, cuando Intenta comprender, tienen como fin principal conocer y modificar su propio conocimiento. La toma de conciencia desempeña en la teoría de PIAGET una función similar al insight en la distinción de WERTHEIMER (1945) entre el pensamiento reproductivo, que busca repetir el éxito, y el productivo, dirigido a la comprensión . Pero, a diferencia de lo que sucedía en la teoría del aprendizaje de la Gestalt , PIAGET (1977) distingue entra la toma de conciencia de las propiedades de los objetos (abstracción empírica) y la toma de conciencia de las propias acciones o conocimientos aplicados a los objetos (abstracción reflexiva). El papel de la toma de conciencia en la conceptualización y el cambio conceptual estaría ligado a esa abstracción reflexiva que conduciría a niveles de equilibrio y desequilibrüo cada vez más complejos Según la clasificación anteriormente presentada, esos niveles irían del conflicto entre una predicción y un observable, en el nivel inferior, al conflicto producido por la integración de nuevos conceptos en la estructura de conocimientos. En palabras de A. MORENO (1989, pág. 61), en la teoría de PIAGET «el mecanismo de la toma de conciencia aparece en todos sus aspectos como un proceso de conceptualización que reconstruye, y luego sobrepasa en el plano de la semiotización y la representación, lo que se había adquirido en el plano de la acción». En cualquier caso, en el marco de la teoría piagetiana del aprendizaje, la toma de conciencia de un conflicto cognitivo debe considerarse como una condición necesaria pero no suficiente para la reestructuración de los conocimientos. Sólo mediante una respuesta adaptativa, con la que el sujeto toma conciencia del conflicto e intenta resolverlo acomodando sus esquemas, puede lograrse una reestructuración. Aun así, no todas las respuestas adaptativas conducen, al menos directamente, a la reestructuración. De hecho, mientras que los desequilibrios entre esquemas y objetos de conocimiento son muy frecuentes, la toma de conciencia de ésos conflictos ya no lo es tanto, aunque mucho más que las reestructuraciones, que constituyen un bien realmente escaso. ¿Cuáles son los factores de la tarea, del sujeto o, más probablemente, de la Interacción entre ambos que facilitan una más eficaz resolución de los conflictos? ¿Qué condiciones ayudan a la toma de conciencia? Dado el nivel de abstracción ( reflexiva sin duda) de la teorización piagetiana, tal vez la mejor forma de obtener una respuesta, aunque sea parcial, a estas preguntas, sea exponer brevemente una situación empírica de entre las realizadas por el equipo de investigación de PIAGET en Ginebra. Esta exposición servirá además como ilustración de toda la teoría piagetiana del aprendizaje. De entre los estudios sobre aprendizaje realizados por la Escuela de Ginebra uno de los más influyentes, junto con la más completa obra de INHELDER, SINCLAIR

no,le, de ie 'ee,wctu,,^wn

y BOVET (1974), es sin duda una elegante investigación realizada por KARMILOFFSMITR e INHELDER (1975) y publicada con un título muy Indicativo y sugerente: Si quieres avanzar, hazte con una teoría . Este estudio , complementarlo en cierto modo del citado volumen sobre Aprendizaje y estructuras del conocimiento, se basó en un trabajo experimental sobre «la actividad espontánea» de niños de 4 a 9 años. Utilizando un método microgenético, es decir de exposición repetida del sujeto a la misma tarea , KARMILOFF-SMITH e INHELDER (1975) investigaron cómo aprendían los niños a equilibrar bloques como los recogidos en la Figura 7.4 Barra de Metal

Tipo A Bloques - longitud

D

Tipo R llTipo C Bloques de peso visible Tipo D Tipo E Bloques de peso no visible

Tipo F Bloques de diferente peso para insertar dentro de F (equilibrable sólo por medio de contrapesos)

FIGURA 7.4. Bloques utilizados en la investigación de Karmiloa -Smith e Inhelder (1975)

Los resultados que obtuvieron son sumamente ricos, pero aquí destacaremos sólo los que están relacionados de forma directa con la teoría piagetiana del aprendizaje que estamos exponiendo. Prácticamente todos los niños, sea cual Cuera su edad, comenzaban por centrar su atención tan sólo en equilibrar los bloques sin preocuparse por las causas de este equilibrio En la terminología de PIAGET, buscaban sólo tener éxito, orientaban sus esfuerzos hacia el objeto, no hacia su conocimiento del objeto. Por ello, el único elemento eficaz para consolidar este tipo de aprendizaje era el refuerzo proporcionado por el éxito. Pero si todos los niños comenzaban la tarea así, los mayores, tras los primeros fracasos en sus Intentos de equilibrar los bloques, iban desviando su atención hacia la compren-

Teodan coy„ mm^. dei na,eêi:nle

sión del problema, mientras que los pequeños permanecían centrados sólo en la búsqueda del éxito. Ello conducía al hecho aparentemente paradójico de que los intentos de equilibrio que los niniños de 6-7 años fracasaran más veces en sus ños de 4-5 años. Tal como destacaba ya WERTHEIMER ( 1945), mientras que en el aprendizaje reproductivo, que busca el éxito, se aprende sobre todo de los aciertos, en el aprendizaje comprensivo o productivo son los fracasos los que resultan más informativos, porque proporcionan información sobre la insuficiencia asimiladora de nuestros esquemas o conocimientos. Enfrentados a la comprensión de la tarea , la mayor parte de los niños parecual los bloques se equilibran cían confiar en una « teoría -en-acción» según la cuando se apoyan sobre su centro geométrico, es decir cuando la longitud que , implícita ya que queda a cada lado del punto de apoyo es la misma . Esta teoría capaces de verbalizada, explicaba el comportamiento los sujetos no siempre eran de algunos bloques (los llamados bloques-longitud, que tienen distribuido el peso simétricamente), pero resultaba errónea cuando se trataba de equilibrar los bloques con peso asimétrico (fuera «visible» o «Invisible»). ¿Cómo reaccionaban los niños ante este desequilibrio (no sólo del bloque sino también de su teoría)? En las reacciones recogidas por KARMILOFF-SMITH e INHELDEn (1975) hay ejemplos no sólo de respuestas no adaptativas (los niños que ponían un dedo bajo el lado más pesado del bloque), sino también de los tres tipos de respuestas adaptativas. Así, tras reiterados fracasos, algunos niños catalogaban los bloques de peso visible e invisible como «imposibles de equilibrar». Esta clásica respuesta alpha a la contradicción implica considerar los contraejemplos como molestas excepciones. Pero cuando esas excepciones se van haciendo frecuentes, es posible que el niño llegue a darse cuenta de la regularidad de la excepción, que pasa a considerarse como una variación dentro de la teoría general. Esta respuesta beta se daba en algunos niños que llegaban a sostener simultáneamente dos teorías-en-acción alternativas, aplicadas a dos tipos de bloques distintos: los que se equilibran sobre su centro geométrico (bloques-longitud) y los que dependen de su peso (sea visible o invisible). Como señalan las autoras, «La teoría del centro geométrico... podía aún se conservaba para la mayor parte de las situaciones en que la teoría mantenerse como verdadera y una nueva teoría, completamente independiente más evide ella, se desarrollaba con el objeto de hacer frente a las excepciones dentes» (KARMILOFF-SMITH e INHELDER, 1975, pág. 316 de la trad . cast .). Sólo cuando los niños eran capaces de unificar ambas teorías bajo un mismo techo --la teoría del centro de gravedad- se podía hablar de tina respuesta gamma, que daba lugar a una verdadera reestructuración. Como puede observarse, para alcanzar esa reestructuración el sujeto debe Ir superando desequilibrios de naturaleza diversa. Si Inicialmente son fracasos empíricos (un bloque que debería mantenerse en equilibrio se cae), más adelante pasan a ser conflictos de naturaleza conceptual, entre esquemas o teorías-en-acción. También observamos el paso del análisis lntráobjetal (centrado en una sola dimensión: la longitud), al análisis interobjetal (a partir de dos dimensiones, longitud y peso) para acabar constituyendo un sistema transobjetal que Integra todas las dimensiones presentes.

Teodu de in,een -w,nció„

Pero ¿cuáles son los desencadenantes de este proceso? ¿Cuáles son los requisitos de la reestructuración? Según KARMiLOFF-SMITH e INHELDE_R (1975) los niños llegan a modificar, y en su caso abandonar, la teoría del centro geométrico debido a la confluencia de tres factores: la regularidad de los contraejemplos, su progreso cognitivo general y la Integración de información propioceptiva. Esta últi ma proporciona sin duda una retroalimentación muy eficaz de las acciones del niño. Si no pudieran manipular los bloques, difícilmente cambiarían los niños sus esquemas. Pero no basta con que los manipulen. Necesitan encontrarse con con- _ flictos que tengan una cierta regularidad. Necesitan fracasar. Pero tampoco esto es suficiente . Para que esos conflictos adquieran significado, es preciso que los niños dispongan de elementos conceptuales que permitan unificados o, lo que es lo mismo, tomar conciencia de su regularidad, Según las autoras, fieles a las ideas plagetianas sobre las relaciones entre aprendizaje y desarrollo, eso sólo será posible cuando los niños alcancen la conservación del peso como parte de los logros intelectuales propios del estadio de las operaciones concretas. Vemos por tanto que, tal como señalábamos al comenzar la exposición de esta investigación, las contradicciones son tina condición necesaria, pero no suficiente, de la reestructuración. Pero además, comprobamos que existe un progreso gradual en las reacciones a la contradicción que es producto de «la regularidad de los contraejemplos», La acumulación de contraejemplos y por tanto la práctica, parece desempeñar alguna función en el progreso cognitivo. Esto resulta contradictorio con el desprecio plagetianó por el aprendizaje asociativo o «en sentido estricto» y en definitiva nos devuelve a la polémica sobre las relaciones entre aprendizaje y desarrollo. Si el niño no logra resolver satisfactoriamente las contradicciones cuando alcanza la conservación del peso y ésta es un producto del progreso general de las estructuras cognitivas, ¿qué influencia tiene la práctica con objetos inestables para adquirir la noción de peso?, ¿influye en el paso a las operaciones concretas?, ¿puede acelerarse ese desarrollo mediante experiencias de aprendizaje? Estos interrogantes, a los que irónicamente PIAGET llamaba la «pregunta americana», por ser la primera -y casi la única- que los psicólogos americanos se hacían ante la obra de PIAGET, nos conducen a las numerosas críticas que la posición piagetiana sobre el aprendizaje ha provocado, no sólo desde posiciones empiristas sino también desde supuestos constructivistas.

Los desequilibrios de la teoría de la equilibración Acogiéndose a los propios niveles de equilibrio postulados por PIAGET, podríamos decir que su teoría del aprendizaje se ha visto obligada a enfrentarse a dos tipos de conflictos. Por un lado, existen pruebas empíricas en contra de la noción piagetiana del aprendizaje como un sucedáneo del desarrollo y, por otro, hay claros problemas teóricos en el modelo de aprendizaje por equilibración defendido por PIAGET. Aunque no podemos extendernos como quisiéramos en ambas críticas, expondremos algunos de los argumentos esenciales en un orden de

Teodu engnmtae del eprendlx;b l as

complejidad creciente, es decir, empezando por las críticas procedentes de los empiristas. Es obvio que la Idea piagetiana de que el aprendizaje asociativo no desempeña ninguna función en el avance de los conocimientos choca frontalmente con las anglosajona posiciones predominantes durante varias décadas en la psicología auténtica avalancha de del aprendizaje. Por ello, no es extraño que surgiese una estudios que Intentaban mostrar que muchas nociones plagetianas, en su mayor parte correspondientes al período de las operaciones concretas, podían adquirirse también mediante técnicas basadas en el aprendizaje asociativo, como la exposición verbal dei concepto o regla (por ej., en el caso del estudio anteriormente del centro expuesto sobre el equilibrio de bloques ¿aprenderían los niños la teoría enseñara explícitamente en lugar de tenerla que descubrir de gravedad si se les ellos por procesos de equilibración?), el retuerzo (¿aprenderían esa teoría si se premiasen las respuestas deseadas?), la exposición a modelos (por ej., viendo a un adulto equilibrar los bloques), etc. El propósito de esos estudios era mostrar que esas nociones podían adquirirse mediante lo que PIAGET llamaba «aprendizaje en sentido estricto», sin que interviniera necesariamente la equilibración. Pero, asociativo y como señala CARRETERO (1985b), la contraposición entre aprendizaje equilibración resultó ser un «inútil combate» entre empiristas y piagetianos. La distancia metodológica y conceptual entre unos y otros hacía imposible una Interpretación única de los datos recogidos (un ejemplo más de la asimilación de la realidad a los esquemas propios). Dejando a un lado los graves problemas metodológicos de estos trabajos (véase CARRETERO, 1985b; KuHN, 1974), existen tres razones muy ilustrativas por las que esos estudios no lograron lo que se proponían: Antes que nada ¿cómo puede determinarse que en un aprendizaje no Interviene la equilibración? Las leyes de la asociación pueden no estar libres de esos procesos de equilibración. De hecho, eso es lo que sostiene PIAGET al reinterpretar el aprendizaje por condicionamiento en términos de su modelo de equilibración. Según PIAGET (1967) la «asociación» no seda sino un corte arbitrario en el proceso de asimilación de la realidad a los propios esquemas, ya que en la asociación entre un estimulo y una respuesta, el estímulo sólo existe en la medida en que hay un organismo capaz de interpretado, es decir, de asimilado a sus esquemas de conociSegún esta intermiento, cuya manifestación observable es la respuesta . pretación -o asimilación piagetiana del concepto de asociación a su propia teoría - el aprendizaje asociativo quedaría reducido, también él, a procesos de equilibración. Por tanto, las técnicas basadas en mecanismos asociativos, usadas por los empiristas en sus Investigaciones, sólo tendrían éxito en la medida que fomentaran los procesos de asimilación y acomodación, por lo que dBlcllmente esas Investigaciones podrían invalidar o refutar la teoría piagetiana de la equilibraclón. Una vez más el aprendizaje es subsumido por los procesos generales del desarollo. y produzca un 2) En segundo lugar, aunque una técnica se muestre eficaz

1)

Tearbe de Is reeelnrclu<ecldn

1u

aprendizaje neto, no por elfo demuestra que sea necesaria para producir ese aprendizaje (FLAvEci, 1977, 1985 ; KUHN, 1974). Lo único que demuestra es que el concepto en cuestión puede adquirirse así, Pero sigue siendo posible e incluso probable que generalmente el aprendizaje se produzca por otros procesos. Además , la adquisición o no de una noción depende también de las técnicas usadas para evaluar el aprendizaje alcanzado. Hay aquí una divergencia Insalvable entre pfagetfanos y empiristas en cuanto a lo que consideran como prueba suficiente de que un niño ha adquirido un concepto (CARRETERO, 1985b). En genera?, el enfoque plagetlano es mucho más exigente que el asociacionista Podríamos decir que la Escuela de Ginebra exige que el niño haya comprendido e? concepto, mientras que los estudios empiristas se conforman con que tenga éxito en su aplicación a algunas pruebas de generalización. 3) Las limitaciones de estos estudios son mayores si consideramos que la inmensa mayoría de los trabajos entrenan a los sujetos (habitualmente niños en edad preescolar) en nociones correspondientes al estadio de las operaciones concretas . Y esas nociones concretas, se entrene o no a los niños, acaban siendo adquiridas por todos los sujetos normales entre los 7 y los 12 años. Es decir, aunque nadie se esfuerce en enseñadas, las nociones concretas, acaban por adquirirse En este sentido, las operaciones concretas como el lenguaje o los principios de la causalidad constituyen «aprendizajes naturales » o espontáneos, o dicho de otra forma, estructuras de conocimiento necesarias. En cambio, no puede decirse lo mismo del conocimiento clentifico, que, al ser artificial, no constituye una adquisición necesaria . Mientras que las estructuras que hemos llamado necesarias se adquieren normalmente de un modo incidental - esto es, sin que haya un propósito explícito de que se adquieran ni por parte del sujeto ni por parte de su entorno social- las estructuras no necesarias sólo pueden adquirirse Intencionalmente, es decir, mediante instrucción, La función tanto de la asociación como de la equlibración podría ser muy diferente en uno y otro tipo de aprendizajes. Este último problema nos conduce al segundo tipo de críticas, más profundas, que acometen directamente el problema de la equilibración. De entre los muchos análisis críticos que pueden hacerse de la teoría piagetiana de la equilibración (por ej., CoLL, 1983; HAnouTOLINIAN, 1 983 ; M!SCHEL, 1971; RUSSELL, 1978; VUYK, 1980) vamos a extraer aquí una sola cuestión, que resulta la más relevante para nuestros propósitos. Uno de los más graves problemas a que se enfrenta la teoría piagetiana de la equilibración es que supuestamente debe explicar la aparición de estructuras generales de conocimiento que poseen un carácter necesario o universal. En palabras del propio PIAGET (1979, pág. 51 de la trad. casi): «el problema central es el de comprender cómo se efectúan tales creaciones (las estructuras cognitivas) y por qué siendo consecuencia de construcciones no predeterminadas pueden durante el camino hacerse lógicamente necesarias ». En el Capítulo 111 vetamos

.

renda. cognnlw del apendo-ele

que los racionalistas posdarwinianos se han visto obligados en psicología a optar entre la necesidad o la preformación de la mente. Mientras que FoDOR (1979, 1983) y CHOMSKY (1980) optan por las estructuras mentales Innatas , PIAGET (1979) intenta mostrar cómo esas estructuras pueden ser necesarias sin ser innatas. Pero, como señala TouLMIN (1972), existe un cierto finalismo en las formulaciones piagetianas, según el cual el desarrollo conduce necesariamente a la formación de cierto tipo de estructuras lógicas, correspondientes al pensamiento formal. Resulta en cierto modo paradójico que cada persona construya Individualmente su propio conocimiento y al final todas las personas acaben construyendo el mismo conocimiento. Esa posición finalista no sólo resulta teóricamente discutible sino que además no se corresponde con la realidad. Según los datos de que se dispone en la actualidad con respecto al desarrollo del pensamiento formal (véase CARRETERO, 1985a; LAWSON, 1985 ; POZO y CARRETERO, 1987), parece muy dudoso que las estructuras cognitivas correspondientes a ese estadio sean lógicamente necesarias y, menos aún, que tengan un carácter general. Los sujetos adquieren más bien estructuras específicas de conocimiento que no son, en este sentido, necesarias. De hecho, es muy frecuente que los sujetos, siendo capaces incluso de razonar de un modo formal, posean concepciones desviadas que son muy resistentes a la reestructuración (Pozo, 1987a). A la luz de estos datos, podemos decir que los desequilibrios que preceden a la reestructuración de los conocimientos se producen en el seno de estructuras de conocimiento específicas, de forma que lo que el sujeto aprenderá finalmente no será una estructura general sino un conjunto de conocimientos específicos que le hafán ser más o menos experto en un área de conocimiento, pero que no necesariamente Implicarán un progreso a un estadio cognitivo superior. Esto nos devuelve al problema de las relaciones entre aprendizaje y desarrollo. La posición de PIAGET con respecto a esas relaciones no puede explicarnos cuándo se resuelven favorablemente los desequilibrios, porque, como sucedía en el caso de la Gestalt, el aprendizaje se concibe sólo como un post-efecto de la aplicación de una estructura o, dicho de otra forma, la adquisición de conocimientos específicos es un efecto de la reorganización de las estructuras cognitivas generales y no al revés. De éste modo, al negar la importancia del aprendizaje acumulativo específico, PIAGET incurre de nuevo en la llamada paradoja del aprendizaje que, en su caso, adquiere dimensiones aún más nítidas al postular estructuras necesarias pero no predeterminadas, lo que constituye, sin duda, una singular paradoja. En nuestra opinión, existen múltiples datos que muestran que el aprendizaje por reestructuración puede apoyarse muchas veces en adquisiciones asociativas previas. Esto es así tanto en el caso de los aprendizajes naturales como en el de los artificiales. Tal vez el aprendizaje natural por excelencia sea el del lenguaje. Algunos autores (por ej., RIvIERE, 1983) creen que un funcionamiento inadecuado de los mecanismos de detección de asociaciones puede dañar seriamente la adquisición del lenguaje. Del mismo modo, en el caso de los aprendizajes no necesarios (como, por ej., las leyes de la mecánica newtoniana) hemos podido com-

Teodne de la reeslrvgvrecldn

1 91

probar que, si bien las Ideas de los sujetos tienen una fuerte resistencia al cambio, se ven influidas por su experiencia previa. Aunque en el pensamiento causal predomina el componente semántico ( teorías causales) éste se ve influido también por el componente sintáctico ( reglas de Inferencia basadas en las leyes de la asociación), de forma que en el cambio de las teorías causales desempeñan alguna función los procesos asociativos (Pozo, 1987a). Por consiguiente, el aprendizaje de conceptos sólo puede explicarse desde posiciones que establezcan una interacción efectiva entre asociación y reestructuración. La posición de PIAGET a este respecto resulta sin duda poco satisfactoria y, en último extremo, da lugar a graves problemas cuando se trata de trasladar su teoría del aprendizaje al aula . La defensa a ultranza de la enseñanza por descubrimiento es una muestra más de la confusión entre aprendizajes naturales y artHlciales en la obra de PIAGET. Según su célebre frase, tantas veces repetida, «cada vez que se le enseña prematuramente a un niño algo que hubiera podido descubrir sólo, se le impide a ese niño inventarlo y, en consecuencia, entenderlo completamente> (PIAGET, 1970, págs. 28-29 de la trad casi.) De esta forma, PIAGET equipara descubrimiento o Invención con reestructuración. Pero si esa equiparación puede sostenerse en el caso de los aprendizajes naturales , en los que el niño aprende por descubrimiento, la mayor parte de los conceptos relevantes difícilmente pueden ser Inventados o descubiertos por el propio niño, ya que, a diferencia de los aprendizajes naturales, no constituyen adquisiciones necesarias. La interacción social, y más específicamente la instrucción, son muy importantes en el aprendizaje de conceptos. Al reducir todo el aprendizaje a desarrollo o, lo que es lo mismo, todos los aprendizajes a adquisiciones espontáneas y necesarias, PIAGET está defendiendo un cierto individualismo « rousseauniano », minimizando la importancia no sólo de los aprendizajes asociativos sino también de los procesos de instrucción. Afortunadamente, dentro del aprendizaje por reestructuración, encontramos teorías que se oponen a estos reduccionismos e Intentan conciliar los procesos de aprendizaje asociativo con la reestructuración, concediendo para ello una mayor importancia a los procesos de Instrucción. Tanto VYGOTSKII (1934) como más recientemente AusueEt (AUSUnEL, NOVAK y HANESIAN, 1978) han abordado el aprendizaje de conceptos desde posiciones cercanas a la Instrucción Ambos esfuerzos pueden, en cierto modo, considerarse complementarios. Mientras VYGOTSKU ( 1934) no pudo Ir más allá de desarrollar el armazón teórico de lo que debería haber sido su teoría del aprendizaje y la instrucción, AuSuRE, ha desarroli ado esa teoría, aunque careciendo en buena medida de una teoría psicológica general en la que enmarcada.

La teoría del aprendizaje de Vygotskii En los últimos años ha aumentado notablemente el interés de los psicólogos cognitlvos por la obra de VYGOTSKII (por ej., RMERE, 1985; SIGUAN, 1987; WERTSCH, 1985). Pero, en este caso, la «recuperacióma de VYGOTSKII adquiere rasgos pecu-

192

Teadv eo~nhlvea del epre dlzaie

liares si se la compara con lo sucedido con PIAGET o la Gestalt. A diferencia de estos otros autores, la obra de VYGOTSKII ha sido totalmente desconocida durante varias décadas no sólo en «la psicología burguesa» occidental, como suelen decir los psicólogos soviéticos, sino incluso en su propio país, donde no existían barreras idiomáticas que justificaran ese aislamiento, sino más bien ideológicas y debidas a la evolución Interna de la psicología soviética (véase CARRETEOO y GARCIA MADRUGA, 1983). Esto hace que la obra de VVGOTSKII, inconclusa al igual que la de la Gestalt, aunque por razones históricas diferentes -en este caso la prematura muerte da VYGOTSKI1 en 1934-, haya carecido de una continuación adecuada. Ello es especialmente claro cuando se analiza su teoría del aprendizaje. Aunque un animoso grupo de colaboradores de VYGOTSKII, encabezado por LunIA, LEONTIEV, ZAponoztETS, etc., ha seguido trabajando durante muchos años en desarrollar sus ideas, no puede decirse que el clima social e Intelectual en que se movían haya sido muy favorable a su empresa. Durante muchos años, en que la psicología soviética mantenía tina orientación esencialmente asociacionista, basada en las ideas de SECRENOV y PAVLOV, en la Unión Soviética se consideraba que la obra de VYGOTSKI1 era «idealista e intelectualista» (por ej., BOGOVAVLENSKII y MENGNwSKAVA, 1960; TALYZINA, 1975). Tal calificativo, que en el contexto de la psicología soviética trasciende el mero desacuerdo teórico, ha sido un obstáculo para el desarrollo de algunas de las Ideas esbozadas por VYGOTSKI1 con respecto al aprendizaje. Sin embargo, la extraordinaria lucidez de los análisis realizados en su día por VYGOTSKI1 (1934) con respecto a fa adquisición de conceptos espontáneos y científicos, hace que sus ideas hayan sido en gran medida confirmadas por trabajos tan distantes de su propio pensamiento como los de RosCH (1977, 1978), sobre la formación de categorías naturales, o los recientes estudios sobre la influciencia de las concepciones espontáneas de los alumnos en la comprensión de nociones científicas (por ej., DRIVER, 1986; DRIVER, GuESNE y TIBERGHIEN, 1985). Por todo ello, la teoría vygotskiana del aprendizaje resulta hoy de la máxima actualidad, aunque cincuenta años después siga siendo todavía el boceto de una teoría más que una teoría propiamente dicha.

La respuesta vygotskiana ante la escisión de la psicología: actividad y mediación El acercamiento de VYGOr5KII a lá psicología es contemporáneo al de PIAGET y tiene en común , tanto con el autor ginebrino como con la escuela de la Gestalt, partir de una posición decidida en contra del asoclaclonismo y el mecanicismo que comenzaban a dominar en las teorías psicológicas . Pero, en el caso de VYGOTSKII, esa respuesta está enmarcada en un análisis más global de la crisis y el significado de la psicología de comienzos de siglo. Cuando VYGOTSKI1 tomó o con la psicología (con respecto a las circunstancias en que tuvo lugar ese afortunado encuentro véase el brillante análisis histórico- cultural del pensamiento de VVGOTSKII realizado por RIVIERE , 1985, o el hermoso relato autobiográfico de LuRIA, 1979), se dió cuenta de que la psicología , una ciencia neonata, se ha-

Teorlm de le ,eealmqureclón

li aba en realidad escindida en dos proyectos distintos: uno Idealista , de hondas raíces filosóficas, representado sobre todo por la fenomenología alemana, y otro naturalista, de carácter asociacionista y en definitiva mecanicista , según el cual la psicología debía concebirse más bien como una rama de la fisiología , para lo cual se contaba con el fuerte apoyo de las Ideas de PAVrov (véase LuPIA, 1979). En el caldo de cultivo de la Revolución de 1917, VYGOTSKI1 comprendió que la única solución para la elaboración de una psicología científica consistía en una reconciliación integradora, usando la terminología de AUSUREL, entre ambas culturas psicológicas. La necesidad de llevar a cabo esa Integración y la forma que adoptó ésta en la obra de VYGOTSKI1 resultan muy esclarecedoras para quienes hoy estamos viviendo nuevamente una escisión entre dos enfoques muy similares a aquéllos dentro de la psicología cognitiva (véase Cap. III de este trabajo). El esfuerzo en busca de una psicología unitaria, que no única, pasa en VYGOTSKI1 por una concepción dialéctica de las relaciones entre lo fisiológico o mecánico y lo mental. VYGOTSKII rechaza por completo los enfoques que reducen la psicología, y en nuestro caso el aprendizaje , a una mera acumulación de reflejos o asociaciones entre estímulos y respuestas. Existen rasgos específicamente humanos no reducibles a asociaciones, como la conciencia y el lenguaje, que no pueden ser ajenos a la psicología. Pero esos rasgos no pueden estudiarse de espaldas al sustrato fisiológico, a lo mecánico. ta voluntad integradora de VVGOTSKII queda clara en el siguiente párrafo: «Si la reflexología excl uye del círculo de sus investigaciones los fenómenos psíquicos, por considerar que no son de su competencia, obra como la psicología idealista, que estudia lo psíquico sin relación alguna con nada más, como un mundo encerrado en sí mismo... Los estados psíquicos en sí mismos -fuera del espacio y de las causas - no existen. Tampoco puede existir, por consiguiente, la ciencia que los estudie. Pero estudiar la conducta del hombre sin lo psíquico, como pretende la psicología, es tan imposible como estudiar lo psíquico sin la conducta. Por tanto no hay sitio para dos ciencias distintas... El estado actual de las dos ramas del saber plantea insistentemente la cuestión de la necesidad y fecundidad de la completa fusión de ambas ciencias» (VVGOTSK i, 1926, pág. 101 de la trad, casi.). En el caso del aprendizaje, y desde nuestra perspectiva actual, esa fusión pasa por la Integración de los procesos de asociación y reestructuración en una teoría unitaria del aprendizaje . Pero esa Integración, como señalábamos en el Capítulo IN, no puede realizarse en un plano de Igualdad. VYGOTSKII era consciente de ello. De hecho, su posición con respecto al aprendizaje está más próxima a los supuestos organicistas que a los mecanicistas (análisis por globalidades en lugar de por elementos, carácter cualitativo del cambio en lugar de cuantitativo, procesos conscientes y no sólo automáticos, etc.). En este sentido, puede considerarse la teoría vygotskiana como una variante del enfoque organicista (véase P€HEZ PEREIRA, 1987). Pero, a diferencia de otras posiciones Igualmente organicistas, como las de PIAGET o las de la Gestalt, VYGOTSKI1 no va a negar por principio la importancia del aprendizaje asociativo, aunque coincide con esos autores en que se trata de un mecanismo claramente insuficiente. Es lamentable, como veremos más adelante, que, aunque VYGOTSKI1 no niega los aprendizajes asociativos, no

'e

Teoeas eosnnmu dei emenepele

ll egue a desarrollar suficientemente cómo interactúan con los procesos más complejos del aprendizaje por reestructuración. Para llevar a cabo su proyecto reconciliador, VycorSKII considera necesario partir de una unidad de análisis distinta de la clásica asociación E-R. Frente a la idea reactiva del concepto de reflejo, VYGOTSKI1 propone, basándose en la concepción que tenía ENGELS de la actividad como motor de la humanización, una psicología basada en la actividad. El concepto de actividad ha adquirido en la psicología soviética posterior una extraordinaria importancia, si bien su significado actual difiere del que tenía en VYGOTSKI (véase, por ej., LEONTIEV, 1975; WERTSCH, 1981; más recientemente ASMOLOV, 1986-87, BRUSHUNSKII, 1987 o RAOZIKHOVSKII, 1987; para la aplicación de este concepto al estudio del aprendizaje véase DAWoov, 1972; TALYZINA, 1975). Al basar su psicología en el concepto de actividad, VYGOTSKI1 considera que el hombre no se limita a responder a los estímulos sino que actúa sobre ellos, transformándolos. Ello es posible gracias a la mediación de instrumentos que se interponen entre el estímulo y la respuesta. Frente a las cadenas de estímulos y respuestas, VYGOTSKI1 opone un ciclo de actividad, representado en la Figura 7.5., en el que, gracias al uso de Instrumentos mediadores, el sujeto modifica el estimulo; no se limita a responder ante su presencia de modo reflejo o mecánico sino que actúa sobre él. La actividad es un proceso de transformación del medio a través del uso de instrumentos.

HERRAMIENTA

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: las heFIGURA 7.5. El ciclo de actividad según Vygotskil. Se distinguen dos tipos de mediadores , que modifirramientas, que actúan directamente sobre los estímulos, modificándolos , y los signos can al propio sujeto y a través de éste a los estimulos.

Teodas de ie nee:o-uewredeo

La introducción de elementos mediadores es superficialmente análoga a las posiciones del conductismo mediacional. Pero la analogía acaba ahí, ya que el tipo de elementos mediadores y la propia función de éstos es muy diferente en tino y otro caso (RIVIÉRE, 1985). Mientras que para el conductismo mediacional, los estímulos y respuestas mediadoras son, según el principio de correspondencia, meras copias no observables de los estímulos y respuestas externas, los mediadores vygostkianos son más complejos y se alejan de un marco teórico asociacionista Los mediadores no son réplicas de las asociaciones E-R externas ni un eslabón más de las cadenas asociativas. En la concepción de VYGOTSKI1 (1978), como queda dicho, los mediadores son instrumentos que transforman la realidad en lugar de imitarla Su función no es adaptarse pasivamente a las condiciones ambientales sino modificarlas activamente. El concepto vygotskiano de mediador está más próximo al concepto piagetiano de adaptación como un equilibrio de asimilación y acomodación que al conductismo mediacional. Al igual que en PIAGET, se trata de una adaptación activa --en lugar de refleja o mecánica como en el conductismo-- basada en la interación del sujeto con su entorno. Sin embargo, la posición de VYGOTSKI1 también diferirá de la PIAGET al interpretar el ciclo de actividad, no sólo en lo que se refiere al origen de esos instrumentos de mediación y a r las relaciones entre aprendizaje y desarrollo en su adquisición, sino también en cuanto a la orientación de esa actividad. VvGOTSKII (1978) distingue dos clases de instrumentos en función del tipo de actividad que hacen posible. El tipo más simple de instrumento sería la herramienta que actúa materialmente sobre el estímulo, modificándolo. Así, un martillo ac túa de manera directa sobre el clavo, de tal forma que la acción a que da lugar no sólo responde al entorno sino que lo modifica materialmente. Este es el tipo de instrumento al que hacía referencia ENGELS cuando consideraba la importancia del trabajo en el proceso de hominización. La cultura proporciona al individuo las herramientas necesarias para modificar su entorno, adaptándose activamente a él. Pero, según VvGOTSKII (1978), existe un segundo tipo de instrumentos mediadores, de diferente naturaleza, que producen una actividad adaptativa distinta. Además de proporcionar herramientas, la cultura está constituida fundamentalmente por sistemas de signos o símbolos que median en nuestras acciones. El sistema de signos usado con más frecuencia es el lenguaje hablado, pero hay otros muchos sistemas simbólicos que nos permiten actuar sobre la realidad (por ej., los sistemas de medición, la cronología o la aritmética, el sistema de lectoescritura, etc.). Pero, a diferencia de la herramienta, el signo no modifica material mente el estímulo sino que modifica a la persona que lo utiliza como mediador y, en definitiva, actúa sobre la interaccción de esa persona con su entorno. La diferencia entre ambos tipos de instrumentos queda clara en las siguientes palabras de VYGOTSKII (1978, pág. 91 de la trad. casi.): «La función de ta herramienta no es otra que la de servir de conductor de la influencia humana en el objeto de la actividad; se halla externamente orientada y debe acarrear cambios en los ohjetos. Es un medio a través del cual la actividad humana externa aspira a dominar y triunfar sobre la naturaleza. Por otro lado, el signo no cambia absolutamente nada en el objeto de una operación psicológica. As¡ pues, se trata de un medio de

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actividad Interna que aspira a dominarse a sí mismo; el signo, por consiguiente, está internamente orientado». Son los signos, como mediadores que modifican al sujeto y, a través de éste, a los objetos, los que tienen mayor interés para la psicología cognitiva. En nuestro caso, ese interés es aún más específico, ya que los sistemas de signos, en tanto recurren a unidades de significado realmente simbólicas -y no a meros símbolos chinos como los denunciados por SEARLE (1984) en el procesamiento de información- están constituidos por conceptos y estructuras organizadas de conceptos. La pregunta es inmediata ¿cómo se adquieren, según VYGOTSKU, los mediadores simbólicos o, si se prefiere , los significados? El origen de los significados : las relaciones aprendizaje / desarrollo Según VYGOTSKII, los Instrumentos de mediación, incluidos los signos, los proporciona la cultura, el medio social. Pero la adquisición de los signos no consiste sólo en tomarlos del mundo social externo, sino que es necesario interiorizados, lo cual exige una serie de transformaciones o procesos psicológicos. En este sen tido, como en tantos otros, la posición de VvGOTSKII, manteniéndose fiel a sus creencias constructivistas y, en la terminología actual, organiclstas, establece un puente entre las ideas asociacionistas y la teoría de PIAGET con respecto al origen de los significados. VYGOTSKI1 rechaza la explicación asoclacionista según la cual los significados están en la realidad y sólo es necesario abstraerlos por procedimientos inductivos. Pero su posición se distancia también de la de PIAGET (1936), quien defiende el a la simbolización a través de las acciones sensoriomotoras individuales del niño. Para VYGOTSKI1 los significados provienen del medio socia¡ externo, pero deben ser asimilados o Interiorizados por cada niño concreto. Su posición coincide con la de PIAGET al considerar que los signos se elaboran en interacción con el ambiente, pero, en el caso de PIAGET, ese ambiente está compuesto únicamente de objetos, algunos de los cuales son objetos sociales, mientras que, para VYGOTSKII está compuesto de objetos y de personas que median en la interacción del niño con los objetos (KAYE, 1982; PERINAT, 1986; RIVIERE y COLL, 1986). En otras palabras, según VYGOTSKI1 (1978) el vector del desarrollo y del aprendizaje iría desde el exterior del sujeto al interior, serla un proceso de internalización o transformación de las acciones externas, sociales, en acciones internas, psicológicas. La ley fundamental de la adquisición de conocimiento para VYGOTSKII afirmaría que éste comienza siendo siempre objeto de intercambio social, es decir, comienza siendo interpersonal para, a continuación, Internalizarse o hacerse intrapersonal: «En el desarrollo cultural del niño, toda función aparece dos veces: primero entre personas (interpsicológica), y después en el interior del propio niño (intrapsicológica). Esto puede aplicarse igualmente a la atención voluntaria, a la memoria lógica y a la formación de conceptos. Todas las funciones superiores se originan como relaciones entre seres humanos» (VYGOTSKII, 1978, pág. 94 de la trad. casi). Este vector internalizador en el desarrollo cultural - en lugar de cognitivo- recibé el nombre de ley de la doble formación, ya que, según él, todo conocimiento se adquiere, por así decirlo, dos veces.

La formación de significados como un proceso de internalización supone una

Teodn de le nen,ndnncMn

posición teórica mediadora entre la Idea asociaclonista de que los significados se toman del exterior, de acuerdo con el principio de correspondencia, y la teoría piagetiana según la cual el sujeto construye sus significados de forma autónoma y, en muchos casos, autista . La posición vygotskiana, aunque más próxima a la Idea constructlvista de PIAGET, Incorpora también, de un modo claro y explícito la Influencia del medio social. Para él, el sujeto ni Imita los significados - como sería el caso del conductismo- ni los construye como en PIAGET, sino que literalmente los reconstruye. VYGOTSKI1 (1978) presenta varios ejemplos de reconstrucción del significado exterior en significado Interior. Tal vez el más conocido sea el de la paulatina transformación del «movimiento de asir en acto de señalar». Al principio el bebé Intenta coger un objeto estirando su mano hacia él, pero no lo alcanza. Su madre, que lo ve, Interpreta sus deseos y le acerca el objeto. De esta forma, mediante su acción, el niño ha provocado la intervención de una acción mediadora que le facilita el objeto Poco a poco, esa mediación se va Interiorizando y el niño, al estirarse hacia el objeto, no dirigirá en realidad su acción a éste sino a su madre. Ya no Intentará coger directamente el objeto, sino que lo señalará para que su madre se lo acerque. Ello producirá una transformación física en la propia acción que se simplificará y adquirirá un significado que Inicialmente no tenla. Ese significado hubiera sido Imposible sin la Intervención de otra persona atribuyendo sentido e Intenciones a la conducta del niño (véase también BnuNER, 1984; KAYE, 1982; PERINAT, 1986; RMERE y COLL, 1986). El carácter mediador, o si se quiere reconciliador, de la posición de VYGOTSKII con respecto al origen del conocimiento es igualmente patente en el caso de las relaciones entre aprendizaje y desarrollo. La ley de la doble formación se aplica también a estas relaciones. Mientras que el asociacionismo niega la existencia de un desarrollo independiente de los procesos de aprendizaje asociativo - o en otras palabras reduce todo el desarrollo a aprendizaje-, en el apanado anterior veíamos que PIAGET (1970) adopta una posición inversa, al negar la relevancia de los aprendizajes asociativos para la equilibración, que es el motor fundamental del desarrollo. La posición de VYGOTSKII (1934) va a ser nuevamente intermedia Ambos procesos son, según VYGOTSKI1, interdependientes. Aunque el desarrollo -o en la terminología de PIAGET el «aprendizaje en sentido amplio» equivalente a los procesos de reestructuración por equilibración no es una simple suma acumulativa de aprendizajes asociativos puntuales, se ve facilitado por éstos. No hay desarrollo sin aprendizaje ni aprendizaje sin desarrollo previo. Desde nuestra perspectiva, diríamos que no hay reestructuración sin acumulación asociativa ni asociación sin estructuras previas. Pero si ambos procesos son interdependientes, VYGOTSKII considera que. de acuerdo con la ley de la doble formación, el proceso de aprendizaje consiste en una internalización progresiva de instrumentos mediadores. Por ello debe Iniciarse siempre en el exterior, por procesos de aprendizaje que sólo más adelante se transforman en procesos de desarrollo interno. En consecuencia, VYGOTSKII (1934) entiende que el aprendizaje precede temporalmente al desarrollo, que la asociación precede a la reestructuración. Esta precedencia temporal queda manifiesta en la distinción vygotskiana entre dos niveles de desarrollo o dos tipos de

Tweea cognH. eel ep,enel:n.

conocimiento en las personas . Para VYGOTSKII (1934) el rendimiento medido habitualmente mediante tests, o incluso a través del método clínico, se corresponde con el nivel de desarrollo efectivo. Este nivel está determinado por lo que el sujeto logra hacer de modo autónomo, sin ayuda de otras personas o de mediadores externamente proporcionados. El nivel de desarrollo efectivo representaría los mediadores ya internalizados por el sujeto. En cambio, el nivel de desarrollo potencial estaría constituido por lo que el sujeto sería capaz de hacer con ayuda de otras personas o de instrumentos mediadores externamente proporcionados. Se tratarla de determinar los mediadores que el sujeto puede usar externamente pero que aún no ha Internalizado. La diferencia entre el desarrollo efectivo y el desarroese sujeto en esa tarea o doll o potencial sería la zona de desarrollo potencial de minio concreto. VYGOTSKII (1934, 1978) estima que es el desarrollo potencial el que debe atraer el mayor interés no sólo de los psicólogos sino también de los educadores. Considera que la psicología no debe ocuparse preferentemente de «conductas fosilizadas» sino de conductas o conocimientos en proceso de cambio. Ello hace que, en la teoría del aprendizaje de VVGOTSKII, tengan una especial Importancia los procesos de instrucción o facilitación externa de mediadores para su internalización. Esta idea hace que la posición de VYGOTSKII con respecto al aprendizaje resulte, una vez más, muy actual, al situar los procesos de aprendizaje en estrecha relación con la instrucción, una de las áreas en auge dentro de la psicología DILLON Y STERNBERG, cognitiva actual (por el., CHIPMAN, SEGAL yGLASER, 1985; 1 986, WITTROCK, 1986). Además hace que las posiciones de VYGOTSKII tengan una particular relevancia educativa (CARRETERO, 1986b; PALACIOS, 1987; RIVIéRE, 1985).

Esta relevancia es mayor si tenemos en cuenta que las ideas de VYGOTSKII consiguen superar un cierto bloqueo producido en las relaciones desarrollo/instrucción por la aplicación Inmediata de la obra de PIAGET a la educación. Ese bloqueo queda excelentemente resumido en el falso dilema analizado por DucKWORTH (1979) con respecto a la aplicación de PIAGET al aula: «o se lo enseñamos demasiado pronto y no pueden aprenderlo o se lo enseñamos demasiado tarde y ya lo saben». Al romper la unidireccionalidad de las relaciones entre aprendizaje/instrucción y desarrollo, VYGOTSKII logra superar este dilema, con lo que permite una más fructífera aplicación de la psicología del aprendizaje a la educación, consistente con la psicología cognitiva y evolutiva actual (CARRETERO, 1986b; PALACIOS, 1987). la estrecha vinculación entre los procesos de aprendizaje y la Instrucción en la internalización y consiguiente reestructuración de mediadores simbólicos es particularmente clara cuando se analizan las ideas de VYGOTSKII sobre el aprendizaje de conceptos. En estas ideas encontramos el esbozo de una teoría que debe servir nuevamente como puente conciliador entre muchas de las teorías del aprendizaje de conceptos que hemos venido revisando.

Teo,í. s de te,een>,uclurecldn

Formación de conceptos espontáneos y científicos En las ideas de VYGOTSKII sobre la generalización y adquisición de conceptos se concentran, tal vez como en ningún otro aspecto, las mejores virtudes de la teoría histórico-cultural de VvGOrsxll, pero también sus mayores defectos Ello es así porque, fiel a su rechazo del análisis elementista y a su propia concepción de las relaciones entre pensamiento y lenguaje, VYGOTSKII (1934) estableció que la unidad de análisis de la psicología debla buscarse en el «significado de la palabra», en el que se encuentra no sólo la mínima unidad comunicativa que conserva la propiedades del total sino también la unidad mínima del «pensamiento generalizado». De esta forma, los conceptos, en cuanto generalizaciones, tendrán su origen en la palabra que, una vez internalizada, se constituirá en signo mediador: «Todas las funciones psíquicas superiores son procesos mediatizados y los signos, los medios básicos utilizados para dominarlos y dirigirlos... En la formación de conceptos ese signo es la palabra» (VVGOTSKII, 1934, págs. 98-99 de la trad. casi). En sus estudios sobre la formación de conceptos, VvcorsKll (1934) parte de la idea de que ésta no puede reducirse a meras conexiones asociativas, una idea contraria a las teorías paviovianas que predominarían en la psicología soviética durante muchas décadas, incluso tras la muerte de VYGOTSKII (por ej., BoGOVAvLENSKII y MENCHINSKAVA, 1959, 1960; RAHMANI, 1973). Ingenuamente, VYGOTSKf creía que los estudios realizados por AcH (1921), un miembro de la Escuela de Wurzburgo, sobre la adquisición de conceptos hablan «desacreditado de una vez y para siempre el punto de vista mecanicista en la formación de conceptos» (op. cit., pág. 88 de la trad. cast.), ya que habían demostrado que no se trata de un proceso pasivo o de formación de cadenas asociativas sino creativo, basado según AcH (1921) en las «tendencias determinantes» o búsqueda de metas inherentes a los propios conceptos. Sin embargo, para VYGOTSKII esto muestra que los procesos asociativos son Insuficientes en si mismos para formar conceptos, pero no por ello deben ser totalmente rechazados: «El proceso, sin embargo, no puede ser reducido a la asociación, la atención, la imaginación, la inferencia o las tendencias determinantes. Todas son indispensables, pero al mismo tiempo insuficientes sin el uso del signo o la palabra» (op. cit., pág. 9n de la trad. cast)

Con el fin de comprobar la Importancia de la palabra en la formación de conceptos espontáneos o familiares en los niños -por oposición a los conceptos científicos- VYGOTSKII (1934) recurre al «método de la doble estimulación», también conocido como «método genético-experimental», Este método, ideado por SAKHAnov, uno de sus colaboradores, es coherente con la ley de doble formación y con el concepto de zona de desarrollo potencial, y consiste en la presentación simultánea de dos series de estímulos, una como centro de la actividad del niño y la otra como conjunto de signos que pueden servir para apoyar esa actividad En los estudios sobre formación de conceptos, la serie principal estaba constituida por objetos y figuras geométricas que variaban en diversos rasgos (color, forma, peso, etc.) mientras que la serie auxiliar consistía en palabras que designaban a esas figuras . Se trataba de comprobar cómo descubría el sujeto el significado de

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Temes ceo, ~ del ep,endi ele

esas palabras en relación con los objetos presentados. Mediante este métalo, VvooTSKU identificó tres fases principales en la formación de conceptos espontáneos en los niños. Aunque la primera fase, los cúmulos no organizados , parece ser característica sólo de los niños preescolares , las dos fases superiores, los complejos y los conceptos, se producen también en el aprendizaje adulto de conceptos. La clasificación de los objetos mediante cúmulos no organizados consiste en agrupar objetos dispares sin ninguna base o rasgo común. El niño va amontonando juntos objetos distintos a partir de una impresión perceptiva superficial. Las palabras proporcionadas por la serie de estímulos auxiliares no tienen en este tipo de clasificación ningún significado. Esta fase se corresponde con el pensamiento sincrético o participativo identificado tanto en la psicología evolutiva (por ej. PIAGET, 1927; WALLON, 1945; WERNER, 1 948) como en los estudios sobre el pensamiento de los pueblos primitivos (LEW-BRUHL, 1910 ; WERNER, 1948). VYGGTSKII (1934, Cap. V) distingue tres tipos de cúmulos o «conglomeraciones sincréticas» coincidentes todos ellos en la ausencia de una coherencia en la clasificación. Dada la falta de organización generalizadora, esta etapa se caracteriza por el uso de las palabras como nombres propios, que recurriendo a la distinción clásica entre referencia y significado en la definición de los conceptos (véase al respecto el Cap. IV de este libro, págs. 65-67), tienen según VYGGTSKII, como única función la referencia, careciendo de significado. El pensamiento sincrético es el único tipo de categorización que carece de significado conceptual. El siguiente tipo, el pensamiento mediante complejos posee ya tanto referencia como significado. Un complejo es una asociación de objetos basada en sus rasgos perceptivos comunes inmediatos. Sin embargo, la conexión o nexo común entre los objetos que forman parte del complejo no es estable y puede variar continuamente. VYGGTSKII Identifica cinco tipos de complejos distintos. De entre ellos, los complejos-cadena son «la forma más pura de este tipo de pensamiento» e ilustran claramente su naturaleza, como refleja el siguiente esejemplo: «si la muestra experimental es un triángulo amarillo, el niño podría digacoger unas pocas figuras triangulares hasta que su atención fuera captada, mos, por el color azul de una figura recién agregada; se desvía entonces a seleccionar figuras azules de cualquier forma (triangulares, circulares, semicirculares). Esto, a su vez, es suficiente para cambiar otra vez de criterio; haciendo abstracción del color comienza a elegir de nuevo figuras redondeadas. El atributo codecisivo cambia durante todo el proceso... Cada eslabón... es tan importante mo el primero y puede convertirse en un imán que atraiga a nuevos objetos» (op. cit., pág. 97 de la trad. cast). Pero, si las cadenas muestran con la mayor claridad la naturaleza de los complejos, la manifestación más relevante de este tipo de pensamiento para el aprendizaje de conceptos son los pseudoconceptos. Aunque, desde un punto de vista interno, psicológico, el pseudoconcepto sigue siendo un complejo, desde el punto de vista externo, lógico, aparenta ser un concepto. En este sentido constituye la forma más avanzada de los complejos, sirviendo como puente hacia la formación de conceptos propiamente dichos. Un pseuconcepto agrupa adecuadamen-

raerles de 1.,eea ,ueru.eelón

te los objetos , pero a partir de sus rasgos sensoriales Inmediatos, sin que el sujeto tenga una Idea precisa de cuáles son los rasgos comunes a los objetos, sin que conozca propiamente el concepto . En otras palabras , podemos decir que los pseudoconceptos (por ej ., « forma triangular ») tienen los mismos referentes que sus conceptos correspondientes « ,triángulo») pero distinto significado . Ello hace que sean muy difíciles de diferenciar de los conceptos . Al mismo tiempo , al compartir prácticamente el mismo campo referencial , es posible la comunicación a través del lenguaje entre personas que no atribuyen el mismo significado a las palabras pero sí los mismos referentes . De hecho, según VvcorsKll , el origen de los pseudoconceptos estaría en una asimilación del habla adulta , pero careciendo de los conceptos o generalizaciones adecuados para captar también el significado de las palabras : «ésta es la razón por la cual ciertos pensamientos no pueden ser comunicados a los niños , aunque estén familiarizados con las palabras necesarias, pues puede faltar el concepto adecuadamente generalizado que asegure la comprensión total. TOLSTOI dice en sus escritos sobre educación que, a menudo, los niños tienen dificultad para aprender una nueva palabra no a causa de su pronunciación sino del concepto al cual se refieren. Cuando el concepto ha madurado, casi siempre hay una palabra disponible» (op. cit., pág. 27 de la trad . casi). Pero los pseudoconceptos no sólo aparecen en el pensamiento infantil, Aunque a partir de la adolescencia los sujetos son capaces ya de formar auténticos conceptos, éstos deben convivir de por vida con los pseudoconceptos. De hecho, VYGGTSKII encuentra que el lenguaje cotidiano de los adultos, e incluso la evolución de los significados en la propia lengua, están llenos de ejemplos de i>seudoconceplos: «La identidad del referente combinada con la divergencia del significado se basa también en la historia de las lenguas ... Si trazamos la historia de una palabra cualquiera en cualquier lengua, veremos , aunque a primera vista parezca sorprendente, que sus significados cambian tal como sucede en el pensamiento infantil... Más a menudo de lo que se supone, nuevos fenómenos y objetos reciben denominaciones que tienen en cuenta atributos no esenciales, de modo que el nombre no expresa realmente la naturaleza de la cosa nombrada Un nombre nunca es un concepto cuando surge por primera vez» (op ., cit., págs . 107-108 de la trad . cast). No puede decirse que VVOOTSKII exagerara la importancia de los pseudoconceptos en el pensamiento adulto. De hecho , los estudios actuales sobre formación de conceptos naturales en los adultos (véase Cap. V) muestran que los pseudoconceptos no solamente existen sino que constituyen en algunos ámbitos la forma dominante de conceptualización . En nuestra opinión existe tina Indudable convergencia entre los pseudoconceptos , tal como los define VvcotsKll, y los conceptos probabillsticos, ya sean prototipos o ejemplares, Identificados por ROSCH (1977, 1978) y que constituyen hoy el objeto preferente de los estudios sobre la formación de conceptos (NEISSER, 1987a; RoscH y LLoto, 1978; ScHOLNICK, 1983). Al Igual que los conceptos probabilísticos , los pseudoconceptos están basados también en un « parecido familiar», De hecho, según VYGOT SKI¡, Si los cúmulos sincréticos son nombres propios , los complejos , y más específicamente los

202

Teod.. wqonm.. ea

pseudoconceptos, son como apellidos, compartidos por los de una misma familia: «En esta etapa de su desarrollo, el niño piensa , por así decirlo, en apellidos; el universo de los objetos individuales se torna organizado al agruparse en 'familias ' separadas, pero mutuamente relacionadas » (op. cit., pág. 94 de la trad. casi). Datos desconocidos cuando VvoorsKII escribía estas líneas, pero sobradamente conocidos en la actualidad, muestran que no sólo los niños «piensan en apellidos», sino que también los adultos lo hacemos de modo frecuente y sistemático. Una vez más las Ideas de VvGOTSKII resultan de una modernidad sorprendente, aunque tal vez debiéramos preguntarnos si no es la psicología actual la que demuestra una antigüedad sorprendente. La actualidad de VYGOTSKI se basa no sólo en que define la existencia de categorías difusas, que tienen los mismos referentes que los conceptos clásicos o científicos correspondientes pero distinto significado, sino en que llega incluso a anticipar los datos recogidos en los más recientes estudios sobre formación de categorías naturales. Estos estudios muestran que de hecho las personas disponen de dos sistemas distintos de conceptualizar la realidad, uno basado en categorías difusas o probabilisticas y el otro consistente en conceptos clásicos o lógicamente definidos (por ej., GLEITMAN, ARMSTRONG y GLEITMPN, 1983; KEIL, 1986, 1987; NEIMARK, 1983; NEISSER, 1987b). En su momento veíamos que estos nuevos datos han dado lugar a una larga serie de dicotomías conceptuales que raramente van más allá de una coexistencia pacifica entre ambos tipos de conceptualización de la realidad. Sin embargo, VvGOTSKII, como han intentado algunos autores recientemente (KEIL, 1987), no se limita a propugnar la coexistencia sino que va más allá y propone una conexión o interacción entre ambos sistemas. De hecho, como señalamos anteriormente, los pseudoconceptos son para VvGOTSKII un puente hacia el tercer tipo de clasificación, los conceptos. En la medida en que los pseudoconceptos se basan en una generalización a partir de rasgos similares, son una vía para la formación de los conceptos propiamente dichos. Estos se constituirán además por una segunda vía, la de los conceptos potenciales, consistentes en la abstracción de un rasgo constante en una serie de objetos. En este caso, no sólo hay generalización sino también procesos de análisis que permiten diferenciar o aislar un rasgo para su estudio. Pero, por cualquiera de estas dos vías, basadas en procesos inductivos o asociativos, difícilmente se ll ega a la formación de conceptos verdaderos o abstractos, como son los conceptos científicos. Mediante los procesos tradicionales de abstracción, los conceptos cotidianos sólo pueden llegar a ser representaciones generales, lo que les diferencia de los conceptos científicos. En este punto, VYGOTSKII considera Insuficiente el enteque tradicional, o teoría de la abstracción, y lo contrapone a la vía inversa por la que se adquieren los conceptos científicos. De hecho lo que diferencia a uno y otro tipo de conceptos no es tanto su contenido como los procesos de aprendizaje mediante los que se adquieren (véase DAWDOV, 1972). Como consecuencia de ello, los conceptos espontáneos y científicos -o los dos sistemas de conceptualización, probabillstico y clásico- van a compartir los mismos referentes, pero van a poseer distintos significados. Según VyGOTSKII (1934), los conceptos verdaderos son los conceptos cientffi-

Teod., d. i.

2od

cos adquiridos a través de la instrucción. A diferencia de los conceptos espontáneos, los conceptos científicos tienen tres rasgos característicos en su adquisición (ver también DAwoov, 1972):

a)

Los conceptos científicos forman parte de un sistema.

b)

Se adquieren a través de una toma de conciencia de la propia actividad mental. I mplican una relación especial con el objeto basada en la internalización de la esencia del concepto.

c)

Los dos primeros aspectos son fundamentales en la adquisición de conceptos científicos y determinan el logro del tercero . De hecho, la sistematización y la toma de conciencia son inseparables en el aprendizaje de conceptos científicos. A diferencia de los conceptos espontáneos en los que la actividad consciente del sujeto está dirigida a los propios objetos, a cuyos rasgos se aplican los procesos de generalización y de análisis , en la formación de los verdaderos conceptos la conciencia del sujeto está dirigida hacia los propios conceptos . Por ello, los conceptos espontáneos y científicos se aprenden por vías opuestas ; los conceptos espontáneos van de lo concreto a la abstracto mientras que los científicos siguen el camino inverso. Según VvootsKS ( 1934 , pág. 148 de la trad . casi , subrayado del autor), «Q I desóllo arr de los con ceptos esnontáneo s del n iño procgdde modo ascendente v el de sus contentos científicos de mod o scendente» Es las vías opuestas son posibles porque los conceptos no se hallan aislados «como los guisantes en una vaina», según dice VYGOTSKI, sino que, en expresión feliz, forman parte de una pirámide de conceptos. La adquisición de los conceptos espontáneos parte de abstracciones realizadas sobre los propios objetos, pero la adquisición de conceptos científicos parte del propio sistema o pirámide de conceptos. Un concepto científico sólo adquiere significado por su relación con otros conceptos dentro de esa pirámide : « A nosotros nos parece obvio que un concepto sólo pueda estar sujeto a un control consciente y deliberado cuando es parte de un sistema. Si conciencia significa generalización , la generalización a su vez significa la formación de un concepto supraordenado que incluye el concepto dado como un caso particular. Un concepto supraordenado implica la existencia de una serie de conceptos subordinados y presupone también una /erarqula de conceptos de niveles de generalidad » (op. cit ., pág. 130 de la trad. casi). Por ello, en la adquisición de conceptos científicos, conciencia y sistematización - u organización en forma de estructuras de conceptos - son una misma cosa , ya que los conceptos se adquieren tomando conciencia de su relación con otros conceptos dentro de la pirámide. De esta forma , los diferentes procesos seguidos en el aprendizaje de los conceptos espontáneos y científicos determinan definiciones y estructuraciones distintas de los mismos. Así, los conceptos espontáneos se adquieren y se definen a partir de los objetos a que se refieren , por su referencia , mientras que los conceptos científicos se adquieren siempre por relación j erárquica con otros conceptos. por su sentido , Esto hace que en los conceptos científicos llegue a captarse la

Teoda. cog,,nNee dei apre ,.dln e

«esencia» del concepto, posible mediante el análisis consciente de sus relaciones con otros conceptos. Recientes estudios de KEIL (1986 , 1987) muestran no sólo que este proceso se produce realmente , sino que tiene lugar Incluso a edades más tempranas de las Imaginadas por VYGOTSKII. Pero, mientras los referentes de un concepto pueden determinarse por vía asociativa, por procesos de abstracción que conducen a una «representación generalizada » o concepto potencial, la adquisición de su significado o sentido sólo es posible por procesos de reestructuración o reorganización del sistema de conceptos . El aprendizaje de nuevos conceptos más generales obliga a reestructurar progresivamente toda la pirámide: «Los conceptos nuevos y superiores transforman a su vez el significado de los interiores... (pero) el niño no tiene que reestructurar separadamente todos sus conceptos anteriores, lo que resultaría además algo semejante a la tarea de Sisifo. Una vez que una nueva estructura ha sido incorporada a su pensamiento -. generalmente a través de conceptos adquiridos recientemente en la escuela -, se expande gradualmente sobre los viejos conceptos a medida que éstos ingresan en las operaciones intelectuales de tipo superior» (op. cit., pág. 155 de la trad. cast). Según observa el propio VYGOTSKII, no todos los caminos que recorren la pirámide de conceptos para su reestructuración son Igualmente fáciles de seguir. La toma de conciencia de las diferencias es, según él, más fácil que la de semejanzas, ya que esta última requiere una estructura de generalización más avanzada. Por ello, es más fácil diferenciar los conceptos que Integrados generando un nuevo concepto de nivel jerárquicamente superior. Pero VYGOTSKn no se limita a intentar diferenciar los dos sistemas de aprendizaje de conceptos. Quiere hacer también lo más difícil: conectados o integrarlos en un sistema común. En esa conexión, las estructuras de conceptos científicos parecen llevar la mejor parte. En opinión de VvGOTSKtt, los conceptos científicos, adquiridos en la Instrucción, son la vía a través de la cual se Introduce en la mente la conciencia reflexiva, que posteriormente se transfiere a los conceptos espontáneos. Esta idea, acorde con su concepción de las relaciones entre aprendizaje y desarrollo, queda claramente expresada en la siguiente comparación establecida por el propio VYGOTSKI1 (1934, pág. 149 de la trad. cast.): «La influencia de los conceptos científicos sobre el desarrollo mental del niño es análoga al efecto del aprendizaje de un idioma extranjero, un proceso consciente y deliberado desde su comienzo. En la lengua nativa los aspectos primitivos del habla se adquieren antes que los más complejos... En el aprendizaje de un idioma extranjero las formas superiores se desarrollan antes que las espontáneas y fluidas... Para el niño, los puntos fuertes de un idioma extranjero son los débiles en el propio, y viceversa». Pero esa influencia no es unidireccional. Aunque los conceptos cientlticos hagan posible logros que los conceptos espontáneos por sí solos nunca alcanzarían, también existe la relación Inversa. De hecho, el aprendizaje de una lengua extranjera se apoya en el dominio de la propia lengua materna. Igual sucede con los conceptos; según VvoOTSKII todo aprendizaje escolar «tiene su prehistoria». Los conceptos científicos pueden aprenderse sólo cuando los conceptos espontáneos se hallan ya relativamente desarrollados: «41 elaborar su lento cami-

Teoría, de 1. reeeevnu,acro„

4os

no, un concepto cotidiano despeja la trayectoria para el concepto científico y su desarrollo descendente . Crea una serie de estructuras necesarias para la evolución de los aspectos elementales y más primitivos de un concepto ., (op cit., pág. 148 de la trad. cast). En la terminología usada en este trabajo, diríamos que el significado de los conceptos científicos no puede construirse sin el referente de los conceptos cotidianos. O, en términos de proceso de aprendizaje, los verdaderos conceptos sólo pueden adquirirse por reestructuración , pero esa reestructuración sólo es posible si se apoya en asociaciones previas Pero llegados a este punto, VYGOTSKII no especifica cómo interactúan concretamente ambos procesos o sistemas de conceptos. De hecho, como señala DAwoov (1972), aunque establece la necesidad de diferenciar los conceptos científicos (verdaderos) de las representaciones generales (conceptos potenciales), no proporciona criterios suficientes para esa diferenciación en casos concretos. Lo que parece diferenciar a los unos de los otros son los mecanismos mediante los que se aprenden. Pero el carácter Inacabado de la obra de VvoorsKll hace que la relación entre esos mecanismos diferenciados sólo alcance a ser esbozada . Con todo, ese esbozo supone ya un paso adelante suficientemente firme y constituye una contribución decisiva a la elaboración de una teoría unitaria e Integradora del aprendizaje de conceptos. Los límites de una teoría inacabada Como decíamos antes, en la explicación vygotskiana del aprendizaje de conceptos se destacan, posiblemente como en ningún otro dominio, las virtudes del pensamiento de VvGOTSKll, pero también los límites de una teoría que permanece Inacabada. Muchas de las Ideas de VYGOTSKII resultan más sugestivas que suficientes. Su temprana desaparición, unida al largo silencio del organicismo, no sólo en la Unión Soviética sino también en la «psicología burguesa. dejó inconclusas muchas sugerencias prometedoras. Por ello, en muchos aspectos, la aportación de VYGOTSKI1 sigue siendo más Importante desde el punto de vista metateórico que desde el estrictamente teórico. Entre las mayores virtudes de VYGOTSKI1 se halla el Intento de aunar su rechazo decidido del reduccionismo asociacionlsta con una firme voluntad integradora. VYGOTSKI1 evita incurrir en un reduccionismo de signo contrario. Ello es especialmente claro en su Identificación de dos sistemas conceptuales adquiridos por procesos de aprendizaje distintos pero relacionados. La caracterización de los conceptos espontáneos como pseudoconceptos y su diferenciación de los conceptos verdaderos o científicos no sólo han sido refrendadas empíricamente por numerosos trabajos posteriores, sino que todavía no han sido superadas por otras teorías de la formación de conceptos más recientes, como las que hemos venido analizando. Existen dos áreas de Investigación complementarias en las que la aplicación de las ideas de VYGOTSKI1 puede resultar particularmente fructífera. Por un lado, los estudios sobre formación de categorías naturales como conceptos probabilísticos, apoyados en los trabajos de RoscH (1978), han desembo-

208

Teoría, m¢onwn del epmndmule

cado, en estos últimos años, en una rehabilitación de los conceptos como estructuras lógicas, dando lugar a un nuevo dualismo en los modelos de formación de conceptos (por ej., DEMOPOULOS y MARRAS, 1986; NEISSER , 1987a ; SCHOLNICK, 1983). Las ideas de VYGOTSKII sobre las relaciones entre ambos tipos de representaciones conceptuales pueden ser un marco adecuado para desarrollar modelos Integradores y no dicotómicos. También los estudios sobre la Influencia de las concepciones espontáneas de los alumnos en el aprendizaje de la ciencia pueden beneficiarse de las Ideas de VvGOTSKII. Estos estudios, cuyo número e Influencia ha crecido enormemente en los últimos años ( por ej ., DRIVER , GUESNE y TIBERGHIEN, 1985; GSBORNE y FREYBERO, 1985; WEST y PINES, 1985), han venido a desbancar las Ideas piagetianas sobre la influencia del pensamiento formal en el aprendizaje de la ciencia y a modificar los hábitos didácticos y las estrategias de enseñanza de la ciencia. Sin embargo, estos estudios carecen en realidad de un marco teórico en el que englobar sus abundantes y a veces sorprendentes resultados. Las ideas de VYGOTSKI1 sobre las relaciones entre conceptos espontáneos y científicos y sobre el papel de la Instrucción, aunque discutibles -y las trataremos brevemente más adelante-, pueden contribuir a la construcción de ese marco teórico que integre multitud de datos dispersos. La gran virtud de la teoría vygotskiana es no sólo diferenciar esos dos sistemas conceptuales y los mecanismos mediante los que se adquieren, sino sobre todo volverlos a unir una vez diferenciados. Al considerar que el aprendizaje por asociación y por reestructuración, según nuestra terminología, no se excluyen sino que, al contrario, se necesitan el uno al otro, VYGOTSKII evita incurrir en la paradoja del aprendizaje, en la que caían tanto la Gestalt como PIAGET. Además VvGOTSKII muestra que es posible tal integración sin abandonar las Ideas básicas del organicismo sobre el aprendizaje. De hecho, las ideas de VYGOTSKII sobre el aprendizaje están dirigidas ante todo a analizar los cambios cualitativos que tienen lugar en la organización del conocimiento a medida que se internalizan nuevos conceptos. En WGOTSKII la reestructuración requiere una conciencia reflexiva con respecto a la propia organización jerárquica de los conceptos. Esta idea es muy similar al papel que desempeña la toma de conciencia en las últimas versiones de la teoría plagetiana de la equilibración (PIAGET, 1975). De hecho, en éste como en otros muchos aspectos, las ideas de VYGOTSKI1 y PIAGET guardan una estrecha similitud, mayor, como señala MORENO (1989), de la que últimamente suele reconocerse. Ambos autores se acercan a la psicología desde otras disciplinas y, por diferentes motivos, están interesados en el origen de la función semiótica, ambos adoptan un enfoque genético e histórico para analizar el pensamiento adulto, ambos se oponen al asociacionismo y al positivismo experimentalista y, finalmente, ambos adoptan una posición organicista con respecto al problema del aprendizaje. Pero estas similitudes entre sus teorías no ocultan discrepancias importantes, que fueron destacadas ya por el propio VvGoTSKII (1934). Para nuestros propósitos, sin duda la más importante es que VvcoTSKll, a diferencia de PIAGET, cree que el aprendizaje asociativo puede actuar como facilitador de la reestructuración. Esto se refleja en sus diferencias con respecto a las relaciones entre aprendizaje y desarrollo y, en último extremo, en el papel concedido por uno y otro al

Teorías de le reeelrvclurecldn

207

medio social y, como consecuencia, en la Importancia atribuida a la instrucción. Mientras que para PIAGET é stos son factores que, si bien pueden facilitar el desarrollo, no determinan su curso, para VYGOTSKI1 son los factores determinantes del aprendizaje, de acuerdo con la ley de la doble formación . Este es, sin duda, otro mérito importante de la teoría de VvGOTSKIl, la extraordinaria Importancia que le concede a la Instrucción y las estrechas relaciones existentes en su teoría entre aprendizaje e instrucción. Pero este mérito , y con ello entramos ya en las debilidades de la teoría de VYGOTSKII, puede convertirse fácilmente en un demérito. Ya PIAGET (1962), en sus comentarlos críticos añadidos a la edición Inglesa de Pensamiento y lenguaje de VYGOTSKI1 (1934), acusaba a éste de caer en un «excesivo optimismo biosociab, (op. cit, pág. 200 de la trad . casi), por tener una confianza desmedida en las capacidades adaptativas de la actividad La crítica de PIAGET parece bastante justificada - aunque curiosamente ¿también se puede aplicar a la propia concepción plagetiana del pensamiento formall - e incluso puede añadirse que VYGOTSKII incurre también en un optimismo socioeducativo, apuntado por el mismo PIAGET (1962). Los datos disponibles con respecto al aprendizaje de conceptos científicos por adolescentes o estudiantes universitarios muestran que su asimilación es bastante más difícil e infrecuente de lo que las Ideas de VYGOTSKII hacen suponer (CARRETERO, 1 985a; Pozo, 1987a). No sólo los adolescentes, sino incluso la mayor parte de los adultos sostienen concepciones erróneas sobre muchos fenómenos científicos, ya sean físiconat urales (por ej., DRIVER, GUESNE y TIBERGM[N, 1985. OSBORNE y FREYBERG, 1985), sociales o históricos (véase CARRETEnO, POZO y ASENSIO, 1989, FuRNHAM, 1988) o incluso psicológicos (véanse los estudios sobre metaconocimiento, por ej., MORENO, 1989; YUSSEN, 1985). En muchos casos, esos sujetos han sido sometidos a una prolongada instrucción científica que, sin embargo, no modifica sus concepciones espontáneas. Nuevamente, si la teoría de VvoorSKll puede explicar cómo se adquieren los conceptos científicos, deja a un lado un fenómeno mucho más frecuente e igualmente importante para una teoría del aprendizaje: ¿por qué en muchos casos no se aprenden esos conceptos? De hecho, la relación facilitadora entre conceptos espontáneos y científicos sostenida por VYGOTSKn, sería refrendada por muy pocos profesores, dada la fuerte resistencia de los conceptos espontáneos a ser modificados. Hoy en día los conceptos espontáneos se reconocen como uno de los mayores enemigos de la labor docente. Se trata , sin duda, de un serio error didáctico. Una estrategia didáctica eficaz para la enseñanza de conceptos científicos debe basarse en las ideas espontáneas de los alumnos para modificarlas (Pozo, 1987a) pero tampoco en este punto la aportación de VYGOTSKII es muy concreta. Aunque VYGOTsKn defiende una estrecha relación entre aprendizaje e instrucción, incurre en una cierta imprecisión o bien en una Ingenuidad didáctica, al no especificar qué tipos de enseñanza favorecen realmente al aprendizaje de conceptos y cuáles no. En muchos puntos, resulta dificil delimitar si la teoría de VvcoTSKll está inacabada n simplemente es incorrecta. Este es tino de ellos: si la instrucción es el motor del aprendizaje, de acuerdo con la ley de la doble formación, ¿qué procesos de instrucción favorecen al aprendizaje? ¿Cualesquiera? En ese caso, la teoría es clara-

T~ ~0. eel nv,e^ tllxele

Teo,lee ae le rcen,uciu,eclón 2W

mente incorrecta. ¿Sólo algunos? ¿Entonces cuáles? En este caso , la teoría es Imprecisa. Al ser excesivamente optimista en cuanto a la eficacia de la Instrucción en el conocimiento científico, las ideas de VYGOTSKI1 con respecto a la naturaleza y organización de los conceptos adultos no se ajustan mucho a la realidad . Al no adquirirse conceptos científicos, difícilmente puede haber una transferencia hacia el resto de los conceptos espontáneos. Aunque esto suponga en realidad un apoyo empírico a las relaciones teóricas establecidas por VYGOTSKII entre ambos tipos de conceptos, hace que el pensamiento conceptual de los adultos sea bastante distinto de lo que VYGOTSKII suponía. Como señala Foooe (1972) en su conocida crítica a la obra capital de VYGOTSKII, muchas de las cosas que VvGOTSKli dice con respecto a los niños son, con igual motivo, aplicables a los adultos. Las supuestas deficiencias en la conceptualización infantil, caracterizada por el uso de pseudoconceptos, no son tales -o al menos no son deficiencias evolutivas-, si se tiene en cuenta que también los adultos usan mayoritariamente pseudoconceptos, como muestra la abundante literatura sobre categorías naturales. Según Fooon (1972), lo que sucede es que VYGOTSKI1 ( 1934) tiene una concepción equivocada de la naturaleza de los conceptos, según la cual éstos tienen una estructura clásica o bien definida. Aunque esta concepción sea acorde con la lógica booleana, no habría ningún criterio de orden psicológico para mantener que los conceptos clásicos se hallan en un nivel necesariamente superior a los conceptos probabilfsticos- De hecho, el uso del término «pseudoconceptm> para referirse a éstos últimos parece basarse en un apriorismo psicológicamente Injustificado. Pero el problema de la jerarquización entre los dos sistemas conceptuales se complica aún más, ya que, como señala DAVVnov (1972), no hay criterios suficientes en la teoría de VYGOTSKI1 para determinar cuándo un concepto pertenece a un sistema o a otro. Ello es especialmente grave en el caso de la diferenciación entre conceptos potenciales, consistentes en representaciones o abstracciones generales, y conceptos verdaderos, sólo posibles a partir de la conciencia reflexiva generalizada de los conceptos científicos. Esta falta de criterios nos conduce a tino de los límites más importantes de la teoría Inacabada de VVGOTSKII, su falta de concreción o precisión, la vaguedad, ambigüedad o circularidad de algunos de sus postulados que hacen muy difícil su especificación. Ello hace que, en muchos aspectos, la aportación de VYGOTSKI1 sea más metateórica que propiamente teórica. Es decir, las ideas de VYGOTSKII, más que constituir una teoría desarrollada, en nuestro caso para el aprendizaje de conceptos, proporcionan un marco general en el que podría desarrollarse esa teoría, Tal empresa, cincuenta años después de su desaparición, está aún por realizar. La sinfonía sigue estando inacabada. Las razones por las que sigue Inacabada pueden, en algunos casos, encontrarse en la propia evolución de la psicología soviética y occidental, pero en otros son achacables a la propia teoría. Así, por ejemplo, si bien VYGOTSKI1 ha contribuido a una reformulación de las relaciones entre aprendizaje y desarrollo mediante su concepto de zona de desárrollo potencial, resulta difícil utilizar ese concepto de modo específico, en un contexto educativo o experimental. Mientras que la medición del desarrollo específico es fácil, la determinación del desarrollo poten-

cial está sujeta a una cierta circularidad. Si el sujeto se aprovecha de los mediadores externamente proporcionados, podemos fijar su nivel potencial, pero sl no es así, ¿se debe a que el sujeto carece de potencialidades en ese aspecto o simplemente a que los mediadores usados no son los adecuados ? Y en este último caso ¿cómo podemos saber cuáles son los adecuados? Nos encontramos nuevamente ante la falta de especificación didáctica, tan Importante en una teoría que condiciona el aprendizaje a la Instrucción. En último extremo, la circularidad del concepto de zona de desarrollo potencial, es la misma que está presente en la distinción entre competencia y actuación. COHEN (1981) ha argumentado que es imposible demostrar empíricamente que un sujeto carece de una determinada competencia, lo cual es cierto. Pero, como indica DE VEGA (1985a), ello hace que la distinción entre competencia y actuación sea escasamente útil, Otro tanto sucede, en nuestra opinión, con el concepto vygotskiano de zona de desarrollo potencial. Aunque sugestivo, su aplicación efectiva se halla limitada por la ausencia de medidas independientes de la competencia o desarrollo potencial La misma inconcreción subyace a otros conceptos vygotsklanos. Tal es el caso de las relaciones entre los diversos tipos de aprendizaje . Aunque se postulan Interacciones entre ellos, no se especifica la naturaleza de esas Interacciones. Se dice que los conceptos espontáneos «facilitan la labor descendente» de los científicos, pero no parece que sea siempre así. ¿Cuándo son facilitadores y cuándo se convierten en un obstáculo? ¿Cuándo el aprendizaje por asociación y por reestructuración se apoyan mutuamente y cuándo actúan en direcciones opuestas? La respuesta a estas preguntas en la teoría de VycorsKii debería hallarse lógicamente en las estrategias de Instrucción utilizadas. Dado que los conceptos científicos '-la única vía para acceder a los conceptos «verdaderos» - sólo pueden adquirirse por instrucción, ¿qué técnicas de instrucción deben usarse? Como señalábamos anteriormente, la vaguedad o indefinición de VYGOTSKI1 es extrema en este punto. Afortunadamente, en cuanto a las relaciones entre aprendizaje e instrucción sí disponemos de teorías que complementen la metateorfa de Vycorsxn. De entre ellas, la teoría del aprendizaje de AUSUBEL (ASUBEL, NovAK y HANESIAN, 1978) es, en nuestra opinión el mejor apoyo para las sugestivas, y en muchos casos geniales, Ideas de VVGOTSKIL

La teoría del aprendizaje significativo de Ausubel De entre las teorías cognitivas del aprendizaje elaboradas desde posiciones organicistas, la propuesta por AUSUBEL (1973; AUSUBEL, NovAK y HANESIAN, 1978; NovAK, 1977; NovAK y GowIN, 1984) es especialmente interesante tras la exposición de la teoría de VYGOTSKII, ya que está centrada en el aprendizaje producido en un contexto educativo, es decir en el marco de una situación de interiorización o asimilación, a través de la Instrucción. Pero además, la teoría de AusunEL se ocupa específicamente de los procesos de aprendizaje/enseñanza de los conceptos científicos a partir de los conceptos previamente formados por el niño en su vida cotidiana. En la terminología de VvcorsKll, diríamos que AusuBEL desarro-

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lía una teoría sobre la Interiorización o asimilación, a través de la Instrucción, de los conceptos verdaderos, que se construyen a partir de conceptos previamente formados o «descubiertos» por el niño en su entorno. Además, al igual que otras teorías organicistas -o verdaderamente constructivistas- AUSUaEL pone el acento de su teoría en la organización del conocimiento en estructuras yen las reestructuraciones que se producen debido a la interacción entre esas estructuras presentes en el sujeto y la nueva información. Pero, a diferencia de otras posiciones organicistas como la de PIAGET o la propia Gestalt, AusueEt cree, al igual que VyGoTsKll, que, para que esa reestructuración se produzca se precisa de una instrucción formalmente establecida, que presente de modo organizado y explícito la información que debe desequilibrar las estructuras existentes, ta distinción entre el aprendizaje y la enseñanza es precisamente el punto de partida de la teoría de AusueeL.

Teor!a, de ra r,enu^ruraáen

regias de enseñanza. AusunEL viene a mostrar que, aunque el aprendizaje y la instrucción interactúan, son relativamente independientes, de tal manera que ciertas formas de enseñanza no conducen por fuerza a un tipo determinado de aprendizaje. Más concretamente, tanto el aprendizaje significativo como el memorístico son posibles en ambos tipos de enseñanza, la receptiva o expositiva y la enseñanza por descubrimiento o investigación, como se ejemplifica en la Figura 7,6. Aprendizaje significativo

Aprendizaje memorístico y significativo AusueEt. considera que toda situación de aprendizaje, sea escolar o no, puede analizarse conforme a dos dimensiones, que constituyen los ejes vertical y horizontal de la Figura 7.6. Cada uno de estos dos ejes corresponde a un continuo. El continuo vertical hace referencia al tipo de aprendizaje realizado por el alumno, es decir, los procesos mediante los que codifica, transforma y retiene fa información, e Iría del aprendizaje meramente memorístico o repetitivo --de un número de teléfono o de la forma de obtener comida cuando se está encerrado en una caja de SKINNEP- al aprendizaje plenamente significativo -del concepto de entropía o de la teoría piagetiana de la equilibración. El continuo horizontal se refiere a la estrategia de instrucción planificada para fomentar ese aprendizaje, que irla de la enseñanza puramente receptiva, en la que el profesor o Instructor expone de modo explícito lo que el alumno debe aprender -Incluyendo tanto la clásica «lección magistral» como la lectura comprensiva de un texto- a la enseñanza basada exclusivamente en el descubrimiento espontáneo por parte del alumno -predominante en la vida extraescolar, pero también presente en la escuela, sea en forma de investigación en el laboratorio o, más frecuentemente, de solución de problemas. Una de las aportaciones más relevantes de la posición de AUSUREL es la dislinción entre estos dos ejes, que serían bastante independientes el uno del otro. Además, al concebir el aprendizaje y la enseñanza como continuos, y no como variables dicotómicas, AusueEt evita reduccionismos y, además, establece la posibilidad de interacciones entre asociación y reestructuración en el aprendizaje. Ello permite distinguir entre distintos tipos de instrucción en función de su colocación en ambos continuos, tal como recoge la Figura 7.6. Aunque no podemos ocuparnos aquí de las estrategias de enseñanza, la distinción entre aprendizaje y'enseñanza supone la superación de la vieja y falsa dicotomía entre la enseñanza tradicional y la mal llamada «enseñanza activa», dicotomía sustentada en la indiferenciación entre procesos de aprendizaje y estra-

Aprendizaje por repetición

Clarificación de

Enseñanza

Investigación

las relaciones entre los conceptos

aodlotutelar bien diseñada

clentltica (música e arquitectura nueva)

Conferencias o presentaciones de la mayor parte de los li bros del texto

trabajo escolar en el laboratorio

"Investigación' más rutinaria 0 producción intelectual

Tablas de multiplicar

Aplicación de fórmulas para resolver problemas

Solucionesa rompecabezas por ensayo y error

Aprendizaje por recepción

Aprendizaje por descubrimiento guiado

Aprendizaje por descubrimiento autónomo

FIGURA 7 .6. Clasificación de las situaciones de aprendizaje según Ausobel, Nnvak y I lanesian (1978, pág 35 de la trad . casi Psicología educativa. Reproducido con permiso de Editorial Trillas, SA.).

Centrándonos en el eje vertical, AusueEt distingue entre aprendizaje memo ristico y significativo. Según AuSUnEL, un aprendizaje es significativo cuando «puede relacionarse, de modo no arbitrario y sustancial (no al pie de la letra) con lo que el alumno ya sabe. (AUSUBEL, NovAK y HANESIAN, 1978, pág. 37 de la trad. casi). En otras palabras, un aprendizaje es significativo cuando puede incorporarse a las estructuras de conocimiento que posee el sujeto, es decir cuando el nuevo material adquiere significado para el sujeto a partir de su relación con co nocimientos anteriores. Para ello es necesario que el material que debe aprender se posea un significado en sí mismo, es decir, que haya una relación no arbitraria o simplemente asociativa entre sus partes. Pero es necesario además que el alumno disponga de los requisitos cognitivos necesarios para asimilar ese significado, sobre los que volveremos más adelante.

212

Te.d.s eognnr es del .preedl.y.

El aprendizaje memorístico o por repetición es aquel en el que los contenidos están relacionados entre sí de un modo arbitrario, es decir careciendo de todo significado para la persona que aprende. Es el clásico aprendizaje por asociación: «se da cuando la tarea de aprendizaje consta de puras asociaciones arbitrarias» (op. cit., pág. 37). Es el tipo de aprendizaje estudiado en esa larga tradición del aprendizaje verbal, nacida en EBBINGNAUS, que estudia cómo los sujetos memorizan y retienen cadenas de dígitos o sílabas sin significado. No obstante, el aprendizaje memorístico también puede producirse con materiales que posean un significado en sí mismos, siempre que no se cumplan las condiciones del aprendizaje significativo desarrolladas en el próximo apartado. Además de diferenciarse cognitivamente, ambos extremos del continuo de aprendizaje se distinguen también por el tipo de motivación que promueven y por las actitudes del alumno ante el aprendizaje. Todas esas diferencias quedan reflejadas en el resurhen de NOVAK y GowN (1984) que se recoge en la Tabla 7.2.

rentas de la rseseunuracló„

211

que puede basarse en las relaciones de significado establecidas ya en la lengua materna). En cualquier caso, según AUSUBEL, el aprendizaje significativo será generalmente más eficaz que el aprendizaje memorístico. Esa mayor eficacia se debería a las tres ventajas esenciales de la comprensión o asimilación sobre la repetición (NOvAK, 1977): producir una retención más duradera de la información, facilitar nuevos aprendizajes relacionados y producir cambios profundos -o significativos- que persisten más allá del olvido de los detalles concretos. En cambio, el aprendizaje memorístico sólo será superior en el caso - extremadamente frecuente, por cierto- de que la evaluación del aprendizaje requiera un recuerdo literal del original. En todo caso, debe recordarse que los tipos de aprendizaje constituirían un continuo y no una simple dicotomía, por lo que aprendizaje memorístico y significativo no son excluyentes, sino que pueden coexistir. No obstante, la teoría de AusuBEL está dedicada exclusivamente a analizar cómo se produce la adquisición de nuevos significados, por lo que la repetición o la memorización sólo es tenida en cuenta en la medida en que pueda intervenir en esa adquisición.

memorístico, TABLA 7.2. Diferencias fundamentales entre el aprendizaje significativo yo( aprendizaje según Novak yGowin ( 1984). APRENDIZAJE SIGNIFICATIVO

APRENDIZAJE MEMORISTICO

r Las condiciones del aprendizaje significativo

Incorporación sustantiva, no arbitraria y no verbalista de nuevos conocimientos en la estructura cognitiva. Esfuerzo deliberado por relacionar los nuevos conocimientos con coro ceptos de nivel superior, más inclusivos, ya existentes en la estructura cognitiva. Aprendizaje relacionado con experiencias, con hechos u objetos. I mplicación afectiva para relacionar los nuevos conocimientos con aprendizajes anteriores.

Incorporación no sustantiva, arbitraria y verbalista de nuevos conocimientos en la estructura cognitivaNingún esfuerzo por Integrar los nuevos conocimientos con conceptos ya existentes en la estructura cognitiva. Aprendizaje no relacionado con experiencias , con hechos u objetos. Ninguna implicación afectiva para relacionar los nuevos conocimientos con aprendizajes anteriores

Es evidente que, al establecer esta distinción, similar a la que hicieran los autores de la Gestalt, PIAGET o VVGOTSKII, AuSUBEL está señalando que el aprendizaje de estructuras conceptuales implica una comprensión de las mismas y que esa comprensión no puede alcanzarse sólo por procedimientos asociativos (o memorísticos). No obstante, AuSUBEL ite que, en muchos momentos del aprendizaje escolar o extraescolar, puede haber aspectos memorísticos. Pero el aprendizaje memorístico va perdiendo importancia gradualmente a medida que el niño adquiere más conocimientos, ya que al aumentar éstos se facilita el establecimiento de relaciones significativas con cualquier material (por ej., el aprendizaje del vocabulario en una segunda lengua no será exclusivamente memorístico, ya

Pero ¿cuándo se produce el aprendizaje significativo? Según AusueEl. para que se produzca un aprendizaje significativo es preciso que tanto el material que debe aprenderse como el sujeto que debe aprenderlo cumplan ciertas condiciones. En cuanto al material, es preciso que no sea arbitrario, es decir que posea significado en sí mismo. Un material posee significado lógico o potencial si sus elementos están organizados y no sólo yuxtapuestos. Es difícil que puedan aprenderse significativamente aquellos materiales que no tienen significado. Y, durante varias décadas, el estudio del aprendizaje humano en los laboratorios de psicología se ha basado en materiales sin significado potencial, como sílabas sin sentido o dígitos. Para que haya aprendizaje significativo, el material debe estar compues. te por elementos organizados en una estructura, de tal forma que las distintas partes de esa estructura se relacionen entre sí de modo no arbitrario. La lista de los Reyes Godos o la de los afluentes del Duero por la izquierda difícilmente pueden aprenderse de modo significativo. La única forma de hacerlo -y es a la que recurren la mayor parte de las mnemotecnias (por ej., LIEUnv, 1981)- es establecer relaciones significativas entre las partes (por ej., a través de la evolución de los reinos visigodos y de la conexión temporal y causal de un período -y un reycon otro). Pero no siempre los materiales estructurados con lógica se aprenden significativamente. Para ello es necesario además que se cumplan otras condiciones en la persona que debe aprenderlos. En primer lugar, es necesaria tina predisposición para el aprendizaje significativo. Dado que comprender requiere siempre un esfuerzo, la persona debe tener algún motivo para esforzarse. Es sobradamente conocido, desde las Investigaciones de los conductistas con ratas corriendo hambrientas por los laberintos, que el aprendizaje -como los crímenes- necesita

Teoau acgnHWas del aa,anmmte

siempre un móvil. Por más significativo que sea un material - es decir, por más relaciones potenciales que contenga-, si el alumno o aprendiz no está dispuesto a esforzarse en relacionar y se limita a repetir el material, no habrá aprendizaje significativo. Al margen de los numerosos motivos que un alumno puede tener para no interesarse en relacionar o aprender significativamente un material', AUSUeEL señala dos situaciones frecuentes en la instrucción que «extinguen» la predisposición para el aprendizaje significativo en el alumno, Induciendo un aprendizaje memorístico. «Una razón de que se desarrolle comúnmente en los alumnos una propensión hacia el aprendizaje repetitivo en relación con materiales potencialmenreste significativos consiste en que aprenden, por triste experiencia, que las puestas sustancialmente correctas, que carecen de correspondencia literal con lo que les han enseñado, no son válidas para algunos profesores. Otra razón consiste en que, por un nivel generalmente elevado de ansiedad o por experiencias de fracasos crónicos en un tema dado-.., carecen de confianza en sus capacidades para aprender significativamente y de ahí que, aparte del aprendizaje por repetición, no encuentren ninguna otra alternativa que el pánico» (AUSUeEL, NovAK y HANESIAN, 1978, págs. 48-49 de la trad. cast). Esta última causa del aprendizaje repetitivo de materiales que deberían ser comprendidos está siendo resaltada por numerosos estudios sobre la motivación de logro en el rendimiento académico (por ej., ALONSO TAPIA, 1983, 1984; ALONSO TAPIA Y PARDO, 1986, ROGEBS, 1982; WEINER, 1972, 1979). Según estos estudios, la Interiorización de los fracasos académicos, como consecuencia de su atribución a factores personales internos, hará que el alumno, enfrentado a una nueva tarea de aprendizaje, prevea un nuevo fracaso y no esté, por tanto, en disposición de esforzarse por encontrar un sentido a la nueva tarea. Sin duda, una de las razones que puede conducir a los alumnos a no intentar comprender y -en la terminología de PIAGET - limitarse a buscar el éxito, puede ser que sus intentos anteriores por comprender materiales potencialmente significativos hayan concluido en un fracaso, debido a la ausencia de una tercera condición del aprendizaje significativo que reside también en el sujeto. Para que se produzca un aprendizaje significativo, además de un material con significado y una predisposición por parte del sujeto, es necesario que la estructura cognitiva del alumno contenga ideas inclusoras, esto es, ideas con las que pueda ser relacionado el nuevo material. Es posible que la mayor parte de los lectores de este libro, enfrentados a un Tratado de Física del Estado Sólido o, tal vez, a la Teoría de la Relatividad, difícilmente lograrán comprender gran cosa, por más empeño que pongan y por bien que esté organizado el material. Por consiguiente, la transformación del significado lógico en significado psicológico no está asegurada sólo con estructurar los materiales. Según AuSUOEL, Claxon ( 1 984) recoge una anécdota de Postman y Weingartner ( 1971) que ilustre vívida 1 mente algunos de esos motivos . Parece ser que un profesor de una escuela de un ghetto negro en Estados Unidos preguntó a un niño : «¿ Cuántas patas tiene un saltamontes? ». El niño, moviendo tristemente la cabeza , contestó: « Ojalá tuviera los mismos problemas que usted».

leerla, da la ,eean,no,aîen

215

el significado psicológico es siempre Idiosincrásico y se alcanza cuando una per sona concreta asimila un significado lógico (por ej., un concepto cienti ico) dentro de su propia estructura cognitiva individual. En otras palabras, el aprendizaje significativo es producto siempre de la interacción entre un material o una información nueva y la estructura cognitiva preexistente. En último extremo, los significados son siempre una construcción individual, íntima, ya que la comprensión o asimilación de un material implica siempre una deformación personal de lo aprendido, Sin embargo, esto no es incompatible con la idea ausubeliana de que la mayor parte de los significados se reciben, no se descubren. De hecho, el aprendizaje significativo es la vía por la que las personas asimilan la cultura que les rodea (AUSU8EL, 1973), una Idea fuertemente vygostkiana que hace de la teoría de AusuBEL un complemento instruccional adecuado al marco teórico general de VVGOSTSKII. A pesar del carácter intrapersonal de los significados psicológicos, éstos se adquieren generalmente en contextos de instrucción, Interpersonales, que generan una notable homogeneidad intracultural en esos significados. Hemos dicho que el aprendizaje significativo se produce cuando se relaciona -o asimilia - información nueva con algún concepto inclusor ya existente en la estructura cognitiva del Individuo que resulte relevante para el nuevo material que se intenta aprender. A su vez, en un proceso muy similar a la acomodación piage tiana (para una comparación de ambos véase LAWTON, SAUNDERS Y MuNS, 1980), la nueva información aprendida modificará la estructura cognitiva del individuo. En función de la naturaleza de la nueva información y de su relación con las ideas activadas en la mente de la persona que aprende, AUSUBEL distingue varios tipos de aprendizaje significativo.

Tipos de aprendizaje significativo En función de la naturaleza del conocimiento adquirido, AusueEL, NovAK Y HANESIAN (1978) distinguen tres tipos básicos de aprendizaje significativo (véase Tabla 7.3): el aprendizaje de representaciones, de conceptos y de proposiciones. Existe una escala de «signíicatividad» creciente en estos tres tipos de conocimiento, de forma que las representaciones son más simples que los conceptos y, por tanto, más próximas al extremo repetitivo del continuo de aprendizaje, mientras que, a su vez, las proposiciones son más complejas que tos conceptos, ya que por definición una proposición es la relación entre varios conceptos. El aprendizaje de representaciones tiene como resultado conocer que «las palabras particulares representan yen consecuencia significan psicotógicamente las mismas cosas que sus referentes,' (AusuBEL, NovAK y HANESIAN, 1978, pág 57 de la trad. casi.). Se trata por tanto, de la adquisición del vocabulario, dentro de la cual AusultEL establece, a su vez, dos variantes: el aprendizaje de representaciones previo a los conceptos y el posterior a la formación de conceptos. Las primeras palabras que el niño aprendería representarían objetos u hechos reales y no categorías. Sólo más adelante, cuando el niño haya adquirido ya sus primeros conceptos, deberá aprender subsiguientemente un vocabulario que los represen

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te. La diferencia entre ambos tipos de aprendizaje representativo reside, según Ausuec_L, en que en el caso del vocabulario conceptual, antes de aprender el significado de la palabra el niño ha tenido que «aprender significativamente lo que significa el referente » (op. cit., pág 59 ), lo que no sucede en el vocabulario relativo a cosas o hechos reales , no categóricos . En cualquier caso, el aprendizaje de representaciones sería el tipo de aprendizaje significativo más próximo a lo repetitivo, ya que siempre en el aprendizaje del vocabulario hay elementos o relaciones arbitrarias que deben adquirirse por repetición- Un ejemplo muy obvio sería el aprendizaje del vocabulario en una segunda lengua. Dado que, por definición, los nombres de las cosas son generalmente convencionales o arbitrarios y no guardan ninguna relación necesaria con sus referentes , será necesario repetirlos para afianzar esa asociación arbitraria. Pero, aun en este caso, persiste un mínimo de significatividad en el aprendizaje , va que la nueva palabra extranjera habitualmente puede asociarse («traducirse») a un término equivalente en la lengua materna, que posee ya un significado propio. Además, existen raíces, etimologías y reglas de formación que hacen que incluso el aprendizaje del vocabulario de una lengua extranjera sea muchas veces una tarea sustancial y no arbitraria

TABLA 7.3,- Tipos básicos de aprendizaje signircatiw en la teoría de Ausubei.

REPRESENTACIONES

Adquisición de vocabulario C

previa ala formación de conceptos posterior ala formación de conceptos

Formación (a partir •de los objetos i Adquisición CONCEPlcs. ( a partir de conceptos p eexistentes )

pnoPOSIaoNEs

comprobación de hipótesis diferenciación progresiva -' ^y (concepto subordinado) ver --^ Integración jerárquica ( concepto supraordinado) *----Tabla 7.4. combinación t(concepto del mismo nivel jerárquico)

reo,m de Ia,eenbuaumaón

AUGUBEL (op. cit , pág. 61 ) define los conceptos como «objetos, eventos, situaciones o propiedades que poseen atributos de criterio comunes y que se designan mediante algún símbolo o signo ». Por tanto, para AUSUBEL los conceptos son claramente una estructura lógica, alineándose dentro de la concepción clásica (véase Caps . IV y V de este libro). Según su teoría , habría dos formas básicas de aprender los conceptos , es decir de relacionar determinados objetos, eventos, etc., con ciertos atributos comunes a todos ellos . En primer lugar, habría un proceso de formación de conceptos consistente en tina abstracción Inductiva a partir de experiencias empíricas concretas . Sería un aprendizaje basado en situacio nes de descubrimiento que Incluiría procesos como la diferenciación, la generalización , la formulación y comprobación de hipótesis , etc. En términos generales, la formación de conceptos en la teoría de AusueEL tendría lugar por procesos muy similares a los analizados en el Capítulo IV dedicado a la adquisición de conceptos artificiales, especialmente con las teorías de la comprobación de hipótesis. Según AusueEL, ésta sería la forma predominante de adquirir conceptos en el periodo preescolar . Pero , a medida que el niño va recibiendo Instrucción formal, se iría produciendo cada vez en mayor grado una asimilación de conceptos, consistente en relacionar los nuevos conceptos con otros anteriormente formados y ya existentes en la mente del niño . Mientras que en la formación de conceptos el significado se extraería por abstracción de la propia realidad, en la asimilación el significado es un producto de la Interacción entre la nueva Información con las estructuras conceptuales ya construidas . Según AUSUBEL, la asimilación sería la forma predominante de adquirir conceptos a partir de la edad escolar y muy especialmente en la adolescencia y la edad adulta . A diferencia de la formación de conceptos, la asimilación sería un aprendizaje significativo producido en contextos receptivos y no de descubrimiento , por lo que sólo será posible a partir de la Instrucción. La asimilación de conceptos nos conduce al tercer tipo básico de aprendizaje significativo . Si asimilar un concepto es relacionado con otros preexistentes en la estructura cognitiva , el aprendizaje de proposiciones consiste en adquirir el signó ficado de nuevas Ideas expresadas en una frase o una oración que contiene dos o más conceptos . Por ejemplo, la célebre definición según la cual «el viento es el aire en movimiento » es una proposición . Como dice NovAK ( 1985, pág- 192, nota 2) «Las proposiciones son dos o más conceptos ligados en una unidad semántica... Utilizando una metáfora un tanto tosca, las proposiciones son las 'molécu las' a partir de las que se construye el significado y los conceptos son los 'átomos' del significado ». De acuerdo con esta metáfora , que como se recordará fue usada ya por VVGOnsKll con fines similares , el significado de una proposición no será igual a la suma de los significados de sus «á tomos» componentes. En la medida en que las proposiciones Implican una relación entre conceptos, sólo pueden ser adquiridas por asimilación. Por tanto, a partir de la edad escolar, la asimilación es el proceso fundamental de la adquisición de significados . Tal como venimos insistiendo , el rasgo esencial del proceso de asimilación -- donde la coincidencia terminológica con PIAOEr no es casual aunque no siempre haya sido destacada - es la relación entre la estructura de los materiales presentados para

Teodes w9nlliac del aprendizaie

Teorles de la reeslrutlv2dón

219

218

el aprendizaje y la estructura cognitiva de la persona que aprende. En función del tipo de relación jerárquica entre las ideas ya existentes y las nuevas ideas, AusuBEL distingue tres formas de aprendizaje por asimilación, que se recogen en la Tabla 74. la asimilación de Ausubel (en Ausignificativo según la teoría de TABLA 7.4. Formas de aprendizaje Psicologia educativa . Reproducido con percasi: trad. 71 de la subel, Nnvak y Hanesian, 1978, pág. --miso de Editorial T(illas, S.A). ----------Idea establecida -----. --irrad. ' A subordinada Aprendizaje l.

A. Inclusión derlvativa

Nueva ^ a,

al

a2

33

ao

En la Inclusión derivativa la nueva Información a, es vinculada ala idea supraordinada A y representa otro caso o extensión de A No se cambian los atributos de criterio del concepto A. pero se reconocen nuevos eiemplos como relevantes. Idea establecida B.

x

Inclusión correlativa

Nueva ^y

\\ u v w

a la idea X, pero es una extensión, En la inclusión correlativa, la nueva información y es vinculada incluido pueden ser extendidos modificación o limitación de X. Los atributos de criterio del concepto con la nueva inclusión correlativa. o modificados

Aprendizaje supraordinado:

p.

Idea nueva A + A

Ideas establecidas

s2

aa

En el aprendlzane supraordinado, las ideas establecidas at, a2, y as se reconocen como eiemplos mAs especiticos de la Idea nueva A y se vinculan a A La idea supraordinada Ase define mediante un conlunta nuevo de alribulos de criterio que abarcan las ideas subordinadas. 3.

Aprendizaje combinatorio:

Id ea nueva A - 13-C-D

Ideas establecidas En el aprendbaje combinatorio, la idea nueva A es vista en relación con las ideas existentes e, C Y En este caso, se considera que D. pero no es más inclusiva ni más espeficica que las ideas B, C y D. la idea nueva A tiene algunos atributos de criterio en común con las Ideas preexistentes,

Según AUSUBEL, la mayor parte de los aprendizajes significativos son subordinados, es decir la nueva Idea aprendida se halla jerárquicamente subordinada a una idea ya existente. En este tipo de aprendizajes se produce una diferenciación progresiva de conceptos ya existentes en varios conceptos de nivel inferior Así, por ejemplo, en un determinado momento un alumno puede aprender a diferenciar entre diversos tipos de velocidades: Instantánea, media, etc. Muchos de los errores conceptuales que se observan en la comprensión de los conceptos científicos (por ej., en la mecánica newtoniana véase DnlvER , 1986; Pozo, 1987a, 1987c) son, de hecho, producto de tina diferenciación Insuficiente entre conceptos. Existen dos tipos de aprendizaje subordinado. En el caso de la inclusión derivativa, la nueva Información subordinada se limita a ejemplificar o apoyar un concepto ya existente, pero sin que cambien los atributos que definen a éste. En este caso, la diferenciación consiguiente da lugar simplemente a un reconocimiento de la existencia de varias subclases de un concepto pero sin que éste sufra ninguna modificación. En cambio, cuando se produce una Inclusión correlativa, la diferenciación habida acaba modificando a su vez el significado del concepto inclusor supraordinado. Por ejemplo, en el caso de la diferenciación entre diversos tipos de velocidades acabará dando lugar a la aparición del concepto de aceleración que subvierte completamente el significado de la velocidad en la estructura conceptual de la mecánica. La idea asubeliana de que la mayor parte de los conocimientos se adquieren por diferenciación progresiva de los conceptos o estructuras ya existentes es, sin duda, atractiva. El propio VvGOTSKI1 (1934) reconocía la mayor facilidad de la diferenciación en la reestructuración conceptual. Más recientemente, BFnEITEn (1985) ha señalado que esta preferencia se debe, en parte, a que resulta más fácil explicar cómo surge un conocimiento más especifico de uno más general que a la inversa. Sin embargo , en este caso, el problema es explicar cómo surgen los conceptos inclusores más generales de los que se diferencian todos los demás. Si el único mecanismo de aprendizaje fuera la diferenciación, estaríamos una vez más plenamente inmersos en una paradoja del aprendizaje y serla imposible elaborar una teoría del aprendizaje de conceptos, como piensa, recordemos, FonoR, (1975, 1979). Por ello, aunque AususEt. está convencido de la primacía de la diferenciación, ite otras dos formas de aprendizaje significativo. El aprendizaje supraordina do es justamente el proceso Inverso a la diferenciación. En él las ideas existentes son más específicas que la idea que se Intenta adquirir. Se produce una reconciliación integradora entre los rasgos de una serie de conceptos que da lugar a la aparición de un nuevo concepto más general o supraordinado. Al referirnos, cuando exponíamos la teoría del aprendizaje de la Gestalt, al análisis de WERTHEIMER (1945) sobre la definición de la ley de la inercia por GAULEo, vimos un ejemplo de este aprendizaje supraordinado. GAULEo se dió cuenta de que dos conceptos que hasta entonces se hallaban a un mismo nivel jerárquico pero sin conexión entre sí (el reposo y la velocidad constante de un móvil) eran en realidad dos manifestaciones de una misma ley general: la ley de la inercia. De hecho, la aparición de nuevas Ideas o teorías en la historia de la ciencia se produce, en muchos ca-

r

Teo,lee cogn1Nee del eprendliele

220

sos, mediante el descubrimiento de nuevas leyes o conceptos más generales que permiten explicar de una misma forma fenómenos que antes se consideraban dispares. Tal es el caso no sólo en la mecánica newtoniana (por ej., KOVRÉ, 1965; MORENO, 1988; PIAGET, y GARCIA 1983; POZO, 1987c) sino también de la revolución darwiniana en biología (GRUBER, 1981; PISKOPPEL, 1985) y de otras revoluciones científicas (LAKATOS, 1978).

Una última forma de aprendizaje significativo es el combinatorio . En este caso, la Idea nueva y las ideas ya establecidas no están relacionadas jerárquicamente, sino que se hallan al mismo nivel dentro de la <
Aprendizaje significativo y reestructuración El problema, tal como lo planteábamos antes, es, una vez más, conseguir integrar en una misma teoría ambas posiciones aparentemente contradictorias. En su momento vimos las insuficiencias del asociacionismo. Pero la posición de AUSUBEL tampoco está libre de críticas. La idea de que la mayor parte de los conceptos se adquiere por diferenciación de otros más generales es, cuando menos,

Teorías de la reeeln

201

discutible, tanto si nos referimos a los aprendizajes naturales o espontáneos como a los artificiales o científicos, En el caso del aprendizaje de conceptos naturales (véase Cap. V), se ha comprobado que los primeros conceptos que se adquieren no son ni los más generales ni los más específicos sino que tienen un nivel de abstracción intermedio (ROSOH, 1977, 1978). Así, los aprendizajes naturales proceden tanto por diferenciación de conceptos en otros más específicos como por abstracción de conceptos más generales a partir de conceptos subordinados. Igual sucede en el caso de los aprendizajes artificiales. Los análisis psicológicos de WERTF1EIMER (1945) que hemos mencionado anteriormente, a los que podrían añadirse los de otros autores (por ej., GRUeER , 1981 ; PIAGET y GAncíA, 1983; PisKGPPEL, 1985), muestran que, en la historia de la ciencia, los nuevos conceptos surgen generalmente por integración de otros más simples y no por procesos de diferenciación. Lo realmente nuevo de una teoría suele ser la reorganización de Ideas que ya suelen estar presentes en otras teorías anteriores, de tal forma que todas ellas, de acuerdo con los principios del aprendizaje por reestructuración, adquieren un nuevo significado. Pero si la ciencia no avanza sólo por diferenciación progresiva de sus conceptos, sino sobre todo por reconciliaciones Integradoras que dan lugar a verdaderas revoluciones o reestructuraciones, quedaría la duda de si estos mismos procesos se reproducen en el caso del aprendizaje de la ciencia o si son característicos sólo de la creación cientíica. Los estudios comparativos sobre la organi zación conceptual en expertos y novatos en diversas áreas científicas que se analizarán a continuación, en el Capítulo VIII -muestran que, al igual que sucede en los procesos de creación científica, el aprendizaje de la ciencia procede en muchos casos de lo específico a lo general (véanse CHI y GLASER, 1985; CHI, GLASen y REES, 1982). El conocimiento de los expertos difiere del de los novatos en que está organizado en torno a conceptos de nivel jerárquico superior. En otras palabras, como veremos en las próximas páginas, la conversión de una persona en experto Implica la construcción de una red de conceptos más generales en los que quedan Integrados los conocimientos anteriores más específicos, En definitiva, los datos que conocemos sobre el aprendizaje de conceptos muestran que, como muy bien señalaba VYGOTSKII (1934), éste se produce tanto de modo ascendente como descendente en la pirámide de conceptos Aunque la teoría de AUSUBEL reconoce este hecho, al diferenciar entre varios tipos de aprendizaje significativo, parece excesivamente centrada en el aprendizaje por diferenciación, ya que no hay pruebas de que el aprendizaje significativo o la reestructuración se produzcan sólo por diferenciación, aunque sí es cierto que diversos autores (por ej., BEREITER, 1985 ; VyGOTSxII, 1934) han destacado que la diferenciación resulta psicológicamente más fácil que la Integración. Junto al tratamiento Insuficiente de los procesos Inductivos, la teoría de AusuBEL adolece de un problema más general que afecta a todos los tipos de aprendizaje significativo, ya sean Inductivos o deductivos. Se trata del escaso y poco desarrollado papel de la toma de conciencia en la reestructuración Esto es especialmente patente en el desarrollo didáctico de su teoría del aprendizaje. Aunque la enseñanza expositiva basada en las ideas de AuSUBEL atiende a los conceptos pre-

22

Teor(ee cognnhm del ayrendinle

vios de los alumnos, no llega a conceder suficiente importancia a la naturaleza y la persistencia de esos conceptos. Para comprender este punto, sería necesario considerar la teoría de AuSUBEL desde una perspectiva didáctica. De hecho, aunque hemos venido exponiendo la teoría ausubeliana del aprendizaje sin referirnos explícitamente a sus i mplicaciones didácticas, el lector habrá comprendido que esta teoría sólo cobra auténtico significado en su aplicación a la enseñanza (véanse por el., ARAUJO y CHADWICK, 1975; GARCIA MADRUGA y MARTIN CORDERO, 1987; JOYCE y WEIL, 1978; MoREIRA y NovAK, 1988; NovAK, 1977). En último extremo, el aprendizaje significativo, y en general la reestructuración de conocimientos, es un producto directo o indirecto de la instrucción. Una síntesis de los rasgos comunes a las teorías de la reestructuración revisadas en este capítulo, así como de la posible complementariedad de esas teorías, nos mostrará las razones de esta vinculación entre reestructuración e instrucción, así como la necesidad de que los enfoques organicistas logren integrar los procesos asociativos como parte constitutiva de la reestructuración, integración que se producirá necesariamente en contextos de instrucción.

Los límites de las teorías organicistas:

la reestructuración como un producto de la instrucción Aunque las diversas teorías de la reestructuración revisadas en este capítulo difieren en algunos puntos Importantes -por ej., no todas ellas estarían de acuerdo con el título que encabeza este apartado- coinciden en los aspectos más relevantes. Esta coincidencia es producto de una concepción común del conocimiento, que al comienzo del capítulo definíamos como un constructivismo dinámico, contrario a los principios de correspondencia y equipotencialidad de los que parten las teorías asociacionistas. Aunque, en su intento de eludir la llamada «paradoja del aprendizaje» (PASCUAL-LEONE, 1980), las diversas teorías organicistas resuelven ese constructivismo de modo diferente, todas ellas coinciden en que el aprendizaje es un producto de la interacción entre dos sistemas, dotado cada tino de ellos de sus propias formas de organización: el sujeto y el objeto. La reestructuración seria el proceso por el que el sujeto, como consecuencia de sus interacciones con los objetos, halla nuevas formas de organizar o estructurar sus conocimientos más adaptadas a la estructura del mundo externo. Esa reestructuración - yen esto también coinciden en máyor medida todas las teorías revisadas- requerirá una toma de conciencia por parte del sujeto. Pero, según apuntan sobre todo PIAGET y VvGOTSg n, esa toma de conciencia debe ir esencialmente dirigida hacia las propias estructuras de conocimiento, Ya en el Capítulo III observábamos, a partir del celebrado ejemplo de la habitación china, que los significados son un producto de la conciencia. A lo largo de este capítulo, hemos Ido viendo que la reestructuración es un proceso complejo, que requiere la convergencia de diversas condiciones para su ocurrencia. Así hemos señalado que la reestructuración no es un producto directo de la «conducta» de los objetos, no se corresponde con ellos. Más bien es un

Teoriv de la reealmeNradón

22]

producto de la toma de conciencia de que las estructuras conceptuales no se co rresponden con la realidad sobre la que se proyectan. CLAXTON (1984) pone un ejemplo muy Ilustrativo de esta distinción. Según él, para movernos por el mundo - «el territorio» - necesitamos disponer de modelos o teorías personales que organicen el mundo - «los mapas». Para que cambiemos de mapa (lo reestructuremos), no basta con que no se corresponda con el territorio, ya que por definición todos los mapas difieren de los territorios que representan. Es necesario además que nos perdamos en el territorio y sepamos qué está equivocado en nuestro mapa. Para ello no es suficiente con pasear por el territorio; hay que conocer y analizar el propio mapa. En definitiva, como señala LAKATOS (1978) no son nunca los datos los que refutan las teorías; es la aparición de otra teoría mejor. Pero si los datos no cambian directamente las teorías o estructuras conceptuales , y por tanto éstas no reflejan la realidad sino que - como los mapas - la representan de un modo útil, la reestructuración sólo puede explicarse por la confrontación de las teorías con la realidad, del sujeto con el objeto. Como dice el propio CLAXTON (1984, págs. 33 y 34 de la trad. casi.) «lo que hago depende de lo que mi teoría me dice sobre el mundo, no de cómo es el mundo en realidad. Sin embargo, lo que sucede después depende de cómo es el mundo en realidad, no de cómo creo que es». La toma de conciencia de los desequilibrios entre los «mapas» y los «territorios» es otro de los rasgos que definen a las teorías organicistas del aprendizaje. Y esa toma de conciencia es, como recogen varias de las teorías analizadas , progresiva o gradual. Como muy bien mostraba la investigación de KARMILOFF-SMITH e INHELDER (1975), hay un proceso acumulativo, por el que la repetición de los desequilibrios conduce a su clasificación o regularización, que sólo más adelante puede traducirse en una integración o verdadera reestructuración. Parece que, una vez más, el cambio cualitativo procede de un Incremento cuantitativo previo. Sin la asociación repetida de ciertas condiciones, no habría reestructuración. De acuerdo con el inleraccionismo antes enunciado, el proceso de adaptación activa, recogido tanto en la noción piagetiana de equilibración como en la mediación vygotskiana, hace que la reestructuración sea un producto no sólo de la estructura cognitiva del sujeto, sino también de la estructura de lo real Por ello, la estructuración de situaciones óptimas para el aprendizaje es tina condición necesaria para la reestructuración . Como sostenía VYGOTSKII (1934), y avalan numerosos estudios recientes sobre la formación de categorías naturales (véase Cap V), sólo mediante la Instrucción es posible la construcción de verdaderos conceptos dentro de una «pirámide de conceptos». Sólo mediante la instrucción se tiene conciencia de los límites del «mapa» y de la complejidad del «territorio,,, lo que permite, aunque no asegura, una mayor complejidad y organización interna del «mapa». Aunque la instrucción no debe nunca confundirse con la escolarización -ya que se inicia, de un modo Informal, mucho antes de la edad escolar y persiste de muy diversas formas durante toda la vida social - en nuestra sociedad son las instituciones educativas las responsables más directas de la instrucción Por ello, concluiremos el libro con un análisis de las relaciones entre instrucción y aprendi-

Teotlu r,,x

O del e x-,re-le

224

zaje en el contexto educativo. Más concretamente, se tratará de esbozar un modelo integrador de las teorías del aprendizaje analizadas en este libro -tanto de la asociación como de la reestructuración- al tiempo que se analizan algunos modelos de cambio conceptual en la Instrucción.

CAPITULO VIII

Hacia una integración de asociación y reestructuración en la instrucción

«¿Me podrías indicar, por favor, hacia dónde tengo que ir desde aquí?», preguntó Alicia. « Eso depende de dónde quieras llegar», contestó el Gato. «A mí no me Importa demasiado a dónde...», empezó a explicar Alicia. «En ese caso da Igual hacia dónde vayas», interrumpió el Gato. «...siempre que llegue a alguna parte», terminó Alicia a modo de explicación. «!Oh! Siempre ll egarás a alguna parte», dijo el Gato, «si caminas lo bastante», Lewis Carroll . Alicia en el país de las maravillas Recuerdo también las clases de Filosofía , en las que el profesor nos explicaba, con una media sonrisa compasiva , la doctrina del pobre Kant, por ejemplo, que se había equivocado tan lastimosamente en sus razonamientos metafísicos . Nosotros tomábamos notas apresuradas. En la clase siguiente , el profesor llamaba a uno de los alumnos y le decía « I Mantecónl ¡Refúteme a Kantl» Si Mantecón llevaba la lección bien aprendida , la refutación duraba menos de dos minutos.

Luis Buñuel . Mi último suspiro

Cambios cuantitativos y cualitativos en el aprendizaje Una de las diferencias esenciales entre las dos concepciones del aprendizaje que hemos analizado, el asociacionismo y el organicismo, reside en la naturaleza de los cambios que estudian. Las teorías asociacionistas, en sus diversas variantes, se ocupan de cambios continuos, medibles, y por tanto cuantificables, que tienen lugar como consecuencia de la práctica acumulada bajo ciertas condiciones. Por el contrario, las teorías organicistas o de la reestructuración, al huir de un

ne

Teotlee crgnNNes del eprendlzele

enfoque atomista, se ocupan de los cambios producidos en la organización de las estructucturas cognitivas como consecuencia de la interacción entre esas estructuras y los objetos a los que se aplican. Por ello, la Integración entre ambas formas de entender el aprendizaje pasa necesariamente por la reconciliación entre los cambios cuantitativos y cualitativos. Hasta ahora ha habido intentos de reducir un tipo de cambio a otro. Esos intentos, que se han producido en una y otra dirección, no han conducido a ninguna solución que permita recoger las aportaciones de las dos tradiciones o «culturas» del aprendizaje reseñadas. Más bien se ha pretendido demostrar la Inutilidad del enfoque alternativo y la suficiencia explicativa del propio. Los enfoques computacionales han Intentado reducir el aprendizaje por reestructuración a mecanismos asociativos de diferenciación y generalización (véase Capítulo VI). Por su parte, algunos autores organicistas, como por ejemplo PIAGET ola Gestalt, han tratado de reducir la asociación a los procesos de reestructuración (Capítulo VII). La insuficiencia de estos intentos reduccionistas de uno y otro signo ha impulsado algunos esfuerzos por relacionar o conectar, en lugar de reducir, ambos tipos de cambio. Tal vez una de las áreas en las que más claramente puede observarse la convivencia y el necesario entendimiento final entre las dos tradiciones mencionadas sean los estudios sobre las diferencias entre expertos y novatos en dominios de conocimiento específicos. Aunque la mayor parte de estos trabajos ha tenido una orientación más descriptiva -en qué difieren- que explicativa -por qué difieren-, los resultados obtenidos son ilustrativos de esos esfuerzos integradores y de las dificultades contra las que se enfrentan.

Las diferencias en el conocimiento entre expertos y novatos En estos últimos años ha aparecido una considerable literatura sobre las diferencias entre sujetos expertos y novatos en la forma de resolver problemas y ejecutar tareas específicas. En la compleja sociedad actual estamos siempre en manos de expertos, personas peritas en un área o un conjunto de tareas especializadas. Desde el piloto de avión al abogado laboralista, pasando por el mecánico de coches, el oftalmólogo o el psicólogo clínico, muchas de las tareas y profesiones que se ejercen en nuestra sociedad requieren una larga y costosa formación especializada, miles de horas de práctica distribuidas a lo largo de unos cuantos años (NORMAN, 1982). ¿Qué diferencias hay entre esa persona experta y todos los que somos novatos en esa materia? ¿En qué consiste ser experto? ¿Cuáles son los procesos psicológicos responsables de la transición de novato a experto? El descubrimiento de la Importancia de esta área de estudio para la psicología se ha debido no sólo a las necesidades teóricas de la psicología cognitiva imperante, a partir de la «recuperación» del aprendizaje por el procesamiento de información (véanse Capítulos III y VI), sino muy especialmente a las necesidades tecnológicas derivadas dek diseño de sistemas informáticos expertos en la solución de problemas específicos (véase CuENA, 1986; HART, 1986). Según la definición de WELBANK recogida por HART (1986, pág. 19) «un sistema experto es un

Hecie une Inlegreelón de eeodecln y retervnWrecIón en le Inarvcdón

programa que tiene una amplia base de conocimientos en un dominio restringido y usa un razonamiento inferencial complejo para ejecutar tareas que haría una persona experta». Para alcanzar las obvias ventajas que traen consigo los sistemas expertos es preciso que emulen ciertos rasgos del conocimiento experto. Ello ha impulsado sin duda el interés por conocer más sobre la naturaleza psicológica de la pericia (expertise). Pero últimamente ha Impulsado también el estudio de los procesos mediante los que evolucionan los conocimientos del experto. Dado lo complejo que resulta construir un sistema experto, es muy rentable conocer cómo podría aprender, ya que eso posibilitaría el diseño de sistemas expertos más flexibles, capaces de adaptarse a nuevas situaciones. El estudio psicológico sobre las diferencias entre sujetos expertos y novatos se ha multiplicado en los últimos años (ver CHI, GLASER Y FARR, 1988) Desde los trabajos ploneros sobre la memoria de posiciones de ajedrez (CHASE Y SIMON, 1973; DE GROOT, 1966) se ha pasado a estudiar diversas áreas «semánticamente ricas» (BHASKAR Y SIMON, 1977), que abarcan hoy un espectro muy amplio, Incluyendo tareas de medicina (GROEN Y PATEL, 1988; KumEns y KASSIRER, 1984; LESGOLD, 1984), matemáticas (GREENO, 1978; STASZEWSI, 1988) arquitectura (AKIN, 1980), ciencias sociales (Pozo Y CARRETERO, 1989; VOSS y cola., 1984; VOSS, r TYLER Y YENGO, 1983), política (CARSONELL, 1978), psicología (HOLLAND y cols, 1 986; MuRPHY Y WRIGHT, 1984), lectura y aprendizaje de textos (CHIESI, SPILICH Y VOSS, 1979; MEYER, 1984; VOSS, 1984), programación de ordenadores (ADELSON, 1984; ANDERSON, FARRELL Y SAt1ER5, 1984; ANDERSON,PIROLLI y FARRELL, 1988) e incluso baseball (ARKES y FREEDMAN, 1984). Pero el mayor número de trabajos se centra en la solución de problemas de cinemática y mecánica newtoniana (por ej., CHI, FELTOVICH y GLASER, 1981; LARKIN, 1985; LARKIN, MCDERMONT, SIMON Y SIMON, 1980; Pozo, 1987a ; SIMON Y SIMON , 1 978). Dado que la diferencia entre expertos y novatos consiste básicamente en sus distintas «bases de conocimiento específicas» y que éstas dependen del área temática de que se trate, resulta muy dificil la comparación entre esas diversas áreas No obstante, intentaremos buscar lo que de común hay entre todos los trabajos antes reseñados, aunque utilizaremos como hilo conductor de la exposición los trabajos sobre mecánica newtoniana, ya que, al ser los más numerosos, son los que ofrecen un cuadro más completo de la convergencia entre diferencias cuantitativas y cualitativas entre expertos y novatos.

Más allá de su especificidad temática, todos los estudios comparativos entre expertos y novatos parten de unos presuptiestos comunes, unas veces explícitos y otras Implícitos, que, a nuestro modo de ver, son los siguientes: a)

La diferencia experto/novato es básicamente una diferencia de conocimientos y no de procesos cognitivos básicos o capacidades generales de procesamiento.

b)

Esa diferencia de conocimientos es tanto cuantitativa como cualitativa: esto es, los expertos no sólo saben más que los novatos, sino que sobre todo llenan organizados sus conocimientos de una forma distinta.

Teodu cogniiaa del eprendlzele

Hacia una Ireegreclón de asociación y reMmcluraclón en la Inl eclón

229

c)

La pericia es un efecto de la práctica acumulada, esto es . un efecto del aprendizaje, desdeñándose, por tanto, los factores innatos y las posibles diferencias Individuales.

1)

d)

La pericia está circunscrita a áreas especificas de conocimiento, de forma que se es experto o no con respecto a algo. Un mismo sujeto puede tener grados diversos de pericia para problemas conexos de una misma área.

Los expertos , antes de empezar a aplicar ecuaciones , se detienen en una fase de representación , en la que realizan un análisis cualitativo , basado en una Intuición física (LA RKIN, 1979). En cambio , el novato Inicia inmediatamente las ecuaciones.

2)

Ambos grupos difieren en la estrategia seguida para la solución del problema . Los novatos hacen un análisis hacia atrás , esto es, parten de la meta final (solución desconocida del problema ) y luego buscan los datos disponibles que pueden ser útiles para alcanzada . Por el contrario , los expertos trabajan hacia adelante , utilizando los datos conocidos para buscar la solución desconocida . Esta diferencia desaparece significativamente cuando los problemas se complican , ya que entonces también los expertos trabajan « hacia atrás » (LAnKIN y cols., 1980 ). Esta estrategia consiste en un análisis medios finos (LAPKIN , 1983) similar al que usan los sujetos en la solución de problemas carentes de carga semántica , como la torre de Hanoi , en los que no pueden aplicar conocimientos específicos previos.

3)

Al aplicar las ecuaciones , el novato las hace de una en una , mientras el experto las realiza agrupadas, es decir calcula varias ecuaciones )untas, después hace una pausa y a continuación realiza otro grupo de ecuaciones (LARKIN , 1980 ). Se considera que estos grupos de ecuaciones corresponden a chunks de conocimientos, análogos a los empleados por los jugadores expertos de ajedrez en el recuerdo de las posiciones (CHASE Y SIMON , 1973), y revelarían la existencia de «racimos de conocimiento» organizados en la mente del experto , frente al conocimiento más deslabazado o aislado del novato.

4)

Por último, los novatos realizan muchos más metaenunciados con respecto al propio proceso de solución (SIMON Y SIMON, 1978). Esto es, dedican más tiempo a pensar sobre la estrategia que deben seguir y a analizar y planificar los pasos siguientes. Por contra los expertos apenas «piensan en voz alta» sobre las operaciones que deben hacer para solucionar las ecuaciones Se diría que los expertos no necesitan tomar decisiones sobre la forma en que debe resolverse el problema, mientras que los novatos deben dedicar una buena parte de su tiempo precisamente a hallar la vía de solución adecuada.

En cuanto a la metodología empleada en estos trabajos, existen también numerosas variantes. No obstante, suelen basarse en la solución de un problema por un grupo de expertos y otro de novatos. Los problemas planteados pueden ser de naturaleza más cualitativa -toma de decisiones en espacios de problema más o menos restringidos, organización jerárquica de los conceptos relevantes para la solución de un problema, etc. - o simplemente cuantitativa -solución de ecuaciones o cálculos matemáticos. Asimismo, la información se recoge mediante técnicas diversas (thinking-aloud, categorización de problemas, recuerdo libre, etc.). En el caso de la investigación sobre expertos y novatos en mecánica newtoniana, se hallan claramente diferenciados dos enfoques distintos que vendrían a ocuparse respectivamente de las diferencias cuantitativas y cualitativas. Ambos tipos de diferencias pueden conectarse con algunas de las teorías del aprendizaje revisadas en capítulos anteriores.

Diferencias cuantitativas entre expertos y novatos Las primeras Investigaciones en esta área fueron realizadas por el grupo de Carnegie-Mellon, encabezado por Herbert SIMON, uno de los padres de la psicología cognitiva del procesamiento de Información. El método empleado es muy parecido en todas ellas. Se presentan a un grupo de sujetos expertos y otro de novatos (cuyo número oscila entre uno y once sujetos) una serie de problemas de cinemática, consistente cada uno de ellos en la resolución de varias ecuaciones sobre movimientos rectilíneos. Suelen ser problemas fáciles, que pueden resolverse en uno o dos minutos. A los sujetos se les pide que «piensen en voz alta» mientras resuelven el problema. Firíalmente, con los datos recogidos se realiza un sistema de producción (véase Capítulo VI, págs. 124-126) para cada sujeto, que posteriormente se traduce a un programa de ordenador, que simula ambas ejecuciones. En la resolución de esas ecuaciones por expertos y novatos surgen diferencias de naturaleza cuantitativa. Así, los novatos cometen más errores y tardan, por término medio, cuatro veces más que los expertos en resolver el problema (LARKIN y cols., 1980; SIMON Y SIMON, 1978). Pero obviamente estas dos diferencias son consecuencia de las distintas estrategias usadas por uno y otro tipo de sujetos. Esas diferencias pueden resumirse así:

Todas las diferencias anteriores, en especial las tres últimas, han sido in terpretadas como una muestra de que la conversión de una persona en un experto consiste básicamente en un proceso de automatización de sus conocimientos, de tal forma que no necesita Ir tomando decisiones a medida que resuelve el problema, por lo que parte directamente de los datos, sin hacer, como el novato, acercamientos progresivos a la meta final. Obviamente la solución del experto re-

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Teodn cognniae del ependiteie

sulta así no sólo eficaz, sino sobre todo más eficiente (HAnT, 1986). Consume menos tiempo, se equivoca menos y realiza «racimos de ecuaciones» que ha automatizado en una misma secuencia. Todas estas ventajas se deberían a un proceso de automatización, como el postulado por ANDERSON (1983) dentro de su teoría ACT (ver Capítulo VI, págs. 125 y ss.). El experto se caracterizaría por haber compilado o agrupado su conocimiento en secuencias de acción automáticas que no precisan de esfuerzo atencional para su ejecución. Ello no sólo hace más rápida y eficiente la ejecución, sino que además libera espacio de procesamiento para dedicarlo a los rasgos novedosos de la situación o a controlar el propio procesamiento (FLAVELL, 1985). El proceso de conversión en experto -y por tanto la naturaleza psicológica de la propia pericia- sería así similar a lo que sucede cuando una persona está aprendiendo a conducir, tal como narrábamos en la exposición de la teoría de ANOERSON (1983). Acciones que Inicialmente, en el novato, se ejecutan de una en una y con un costo atencional pasan, como consecuencia de la práctica repetida acompañada generalmente de un , a ejecutarse en el experto en una misma secuencia automática , compilada y proceduratizada. Pero estas diferencias, existentes sin duda entre los expertos y los novatos en la vida contidiana - piénsese en el llamado «ojo clínico» o diagnóstico casi automático de enfermedades por parte de los médicos expertos frente al más concienzudo pero titubeante diagnóstico de un médico novato-, parecen depender también de la naturaleza del problema presentado. Aunque es cierto que los expertos resuelven por procesos automáticos problemas familiares para ellos - que en cambio requieren procesos controlados en los novatos -, esta diferencia puede diluirse si enfrentamos a los expertos a problemas nuevos. De hecho, podemos preguntarnos si en la solución de ecuaciones de mecánica -como en el diagnóstico de enfermedades cotidianas- los expertos están resolviendo realmente un problema o simplemente realizando un «ejercicio» (GODO, 1984). La simple aplicación de estrategias automatizadas o compiladas no se ajusta a lo que normalmente se entiende por solucionar un problema. En efecto, cuando se plantean tareas de mecánica más complejas que las utilizadas por el grupo de Carnegie-Mellon, muchas de sus diferencias parecen diluirse. Así, CHI, GLASER y REES (1982) replicaron esos trabajos pero con problemas aparentemente más difíciles. Sus resultados son diametralmente opuestos: no existía ninguna diferencia en el tiempo de solución (si acaso los novatos tardaban menos), ni tampoco habla diferencias en las pausas entre ecuaciones. En cuanto al análisis cualitativo previo que según LARKIN (1979) es característico de los expertos, también se producía en los novatos. La única diferencia importante entre expertos y novatos consistía en el mayor número de errores que estos cometían, como consecuencia tanto de errores de cálculo como, especialmente, de la aplicación al problema de conocimientos Inadecuados o insuficientes. Por tanto, al complicar la tarea , desaparecen los efectos de la automatización del conocimiento experto, pero empiezan a aparecer diferencias cualitativas más profundas en la forma en que expertos y novatos organizan su conocimiento. El tipo de problemas y el método utilizado en las investigaciones reseñadas hasta

Hacia une inlegraclón de asociación y reeeleudunción en le Inehueclán

231

ahora no permite profundizar en el análisis de esas diferencias de conocimientos entre expertos y novatos Según CHI, GIASEn y REES (1982), el análisis de las verbalizaciones de los sujetos durante la solución de un problema no basta para desentrañar la estructura de sus conocimientos. Además. los problemas cuantitativos pueden resolverse en muchos casos sin aplicar análisis conceptuales exhaustivos Por ello es necesario recurrir a una nueva metodología para Identificar las diferencias cualitativas entre el conocimiento novato y experto en un área concreta.

Diferencias cualitativas entre expertos y novatos En el mismo trabajo en el que replican los estudios del grupo de CarnegieMeilon , CHI, GLASER y REES ( 1982; también CHI, FELTOVICH y GLASER , 1981) presentan una extensa Investigación en la que analizan la diferente estructura cualitativa de los conocimientos de expertos y novatos en la misma área de mecánica, utilizando técnicas diversas de recogida de datos, tales como categorización y clasificación jerárquica de problemas, resúmenes de textos e Identificación de los rasgos relevantes del problema. En cada tarea comparan a un grupo de expertos, y otro de novatos (que varían de 2 a 8 sujetos), a los que en algunos casos incorporan un tercer grupo de sujetos «intermedios>. Cada tarea consiste en realizar una determinada actividad cualitativa, como las anteriormente señaladas, con un número variable de problemas generalmente extraídos de un manual introductorio de Física El análisis de los datos no se basa en protocolos verbales, sino en tina disección cualitativa de las respuestas de los sujetos a partir del marco conceptual proporcionado por la mecánica newtoniana. Una de las tareas que CHI y colaboradores planteaban a sus sujetos consistía en clasificar una serie de problemas sobre mecánica. Los expertos y novatos dife rían en los criterios o atributos en que basaban su clasificación. Los expertos categorizaban los problemas según su estructura conceptual profunda, determinada por las leyes y conceptos físicos relevantes para su solución, mientras que los no vatos guiaban sus clasificaciones por la estructura superficial, basada en objetos reales y términos explícitos en el enunciado de los problemas La Figura 8.1. indica la frecuencia con la que los sujetos expertos y novatos de CHI, Gt4SEn y REEs (1982) usaban determinadas «etiquetas de categoría» Puede observarse que el solapamiento en las etiquetas usadas por uno y otro grupo es escaso. Los conceptos activados por expertos y novatos -los esquemas desde los que asimilan la realidad- son en general diferentes. Estas diferencias quedaron aún más patentes en otro de los estudios de CHI, GLASEn y REES ( 1982 ). Los autores diseñaron una serie de veinte problemas, algunos de los cuales tenían tina considerable semejanza superficial, ya que implica ban los mismos materiales reales -por ej., poleas o rampas- pero diferían en los conceptos implicados en su solución. En cambio otros problemas, utilizando distintos materiales , compartían principios explicativos comunes Como cabía esperar, los novatos tendieron a clasificar juntos los problemas superficialmente simila res pero estructuralmente distintos, mientras que los expertos hacían justo lo con-

Teorías cognirivaa del eprentllxale

t ey de la werza Principios de la Energía Principios del MOmenm m rmenroengular mommienlo cLcular aenlro de esnnc-a coesweción movimiento angular Irabelo un-mérroa lineal

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hacia una Inlegradón de asociación y teev'Irucrurecbn en la Instrucción

errores conceptuales. La Figura 8.2 representa los aparatos usados en dos problemas de mecánica superficialmente similares (Pozo, 1987a). En ambos problemas hay planos inclinados y bolas que caen por ellos. En apariencia, son problemas similares. Sin embargo, desde un punto de vista conceptual, se trata de problemas muy diferentes. En el primer caso (Figura 8.2a) están implicados conceptos tales como «energía potencial» o «conservación de la energía», eta El segundo caso (Figura 8.2.b) implica solo la caída en movimiento parabólico de la bola, como consecuencia de la independencia de los movimientos horizontal y vertical y se basa en conceptos como
movrmlenlo angular m relleg c entro de pena plano Inclinado ece yla -Mita

Vebalo poleas oalocmad y aceleración

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FIGURA B.I. Frecuencia ron la que usaban distintas etiquetas de categoría ocho sujetos expertos (gráfica superior) y ocho novatos (gráfica inferior ) en la Investigación de Chi, Rees y Glaser (1982, pág. 56),

tracio. DE KLFER (1977) establece una distinción semejante entre sistemas expertos y novatos: mientras que los expertos se guían por abstracciones conceptuales, las representaciones de los novatos consisten en objetos reales organizados según parámetros de tiempo real. Esta tendencia de los novatos a comprender los problemas a partir de sus rasgos superficiales puede llevarles a cometer serios

2a]

FIGURA 8 .2. Tareas planteadas en la investigación de Pozo (1987a).

234

Teoees cognllrvet del evrenm:ele

Esta misma investigación sirve para ilustrar otra de las diferencias más relevantes observadas por CHI y colaboradores entre los expertos y los novatos. Ambos difieren en sus conocimientos declarativos básicos, esto es, en el contenido de los esquemas o conceptos que activan. Aun cuando utilicen las mismas etiquetas verbales, lo que, según vimos anteriormente no es muy frecuente, el significado de las mismas varía. Si se descomponen las leyes de NEWTON en sus elementos conceptuales básicos, los esquemas o modelos mentales expertos contienen más conceptos físicos básicos que los novatos. Esto desde luego no es sorprendente, ya que está Implícito en la definición circular de lo que es un experto. Lo más llamativo es la escasa comprensión que los novatos tienen de los conceptos físicos básicos. Volviendo a la Figura 8.2., los sujetos novatos cometían en esa tarea numerosos errrores conceptuales (Pozo, 1987a). A pesar de haber sido instruidos en física durante varios años, no llegaban, por ejemplo, a comprender conceptos como la Inercia o el movimiento parabólico en la caída libre de la bola de la Figura 8.2b. Estos errores conceptuales se deberían a la existencia en los novatos de fuertes «concepciones espontáneas» o «teorías implícitas- sobre el movimiento de los objetos (DRIVER y ERICKSON, 1983; Pozo, 1987c), que han dado lugar a una gran cantidad de literatura, un verdadero género literario dedicado a comprensión intuitiva de la ciencia por parte de las personas novatas (por ej., ARCHENHOLO y COIS., 1980; DRIVER, GUESNE y TIBERGHIEN, 1985; HELM y NOVAK, 1 983; WEST y PINES, 1985). Según estos estudios, el paso de novato a experto no i mplicaría únicamente un cambio en el contenido declarativo de los esquemas o conceptos, sino que requeriría un verdadero cambio conceptual, tina auténtica

liada une l,,t greelón de asociación y reeelrueto,eclón ee le Insl,ucclón

215

rías básicas pero más discriminaciones e integraciones; cada categoría es más comprehensiva y está más relacionada con otras categorías. De hecho, las clasificaciones jerárquicas de los expertos en la Figura 8.3. se corresponden con las características que según FLAVELL (1985, pág. 89) tienen las estructuras conceptuales de los expertos: «en la red conceptual almacenada por el experto hay múltiples rutas de cada uno de los conceptos a los demás; podemos decir que cada concepto tiene en el diccionario mental del experto múltiples referencias cruzadas. Esta mayor densidad de conexiones entre conceptos en la red conceptual del experto significa a su vez que la probabilidad de que cualquier concepto dado evoque otros conceptos relacionados es mayor». Esta mayor interconexión en los conceptos del experto se refleja también en sus explicaciones causales (POZO, 1987a; Pozo, ASENSIO y CARRETERO, 1988; Pozo y CARRETERO, 1989): los novatos tienden a dar explicaciones basadas en una sola causa o en varias yuxtapuestas, mientras que los expertos integran diversas causas en un sistema común, analizando las interacciones entre ellas. novato

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revolución conceptual similar a las ocurridas en el progreso del conocimiento científico a lo largo de la Historia.

Aunque más adelante, en este mismo capítulo, nos ocuparemos del cambio conceptual y de sus requisitos, una de las consecuencias de entender así el paso de novato a experto es que debe Implicar cambios estructurales y no sólo de contenidos. La propia Investigación de CHI, GLASER y REES (1982) avala la existencia de diferencias estructurales entre el conocimiento experto y novato. Además de diferir en su contenido, los esquemas o conceptos activados por unos y otros difieren también en su organización. Así, tras una primera clasificación de un conjunto de 40 problemas se pidió a ambos grupos de sujetos que hicieran nuevas categorizaciones. Se encontraron notables e imprevistas diferencias individuales en ambos grupos que, por lo demás,, no son exclusivas de esta investigación No obstante, se observaron ciertos rasgos característicos de las organizaciones conceptuales respectivas de novatos y expertos. La Figura 8.3. representa las clasificaciones jerárquicas establecidas por dos novatos y dos expertos. En primer lugar, puede observarse que los novatos tienen un mayor número de categorías básicas, recuperando la terminología de ROSCH (1978; véase Cap. V de este libro). Además, muchas de esas categorías incluyen un solo problema por lo que no son susceptibles de nuevas discriminaciones. Por último, y esto no se refleja en la Figura 8.3., el contenido de las categorías de los novatos vuelve a estar basado en rasgos superficiales u objetos reales de la situación. Estas clasificaciones novatas contrastan con las que hacen los expertos: hay menos catego-

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2 FIGURA 83 . Representación gráfica de la clasificación realizada por dos novatos y dos expertos ante las 40 problemas presentados por Chi, Glaser y Rees ( 1 982). Los círculos representan las categorías inicialmente establecidas por los sujetos , Cuando después se les pedía que estableciesen nuevas categorías a partir de ésas , los sujetos discriminaban categorías subordinadas a las anteriores (cuadrados y hexágonos ) pero también formaban categorías supraordinadas (triángulos ) En todos los casos la cifra que hay denro de la figura geométrica indica el número de problemas -sobre el total de 40- que el sujeto incluía en esa categoría

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Teodn cognnlme del aprenel:e e

Por tanto, los novatos y los expertos difieren no sólo en sus conocimientos específicos en un área sino también en la forma en que organizan esos conocimientos. De hecho, ambos aspectos están íntimamente relacionados. La estructura de una teoría o modelo explicativo está muy relacionada con su contenido, de tal forma que puede afirmarse que el progreso en el conocimiento se debe tanto a un incremento cuantitativo del saber cuanto a una reorganización cualitativa de las ideas que componen la teoría, De hecho, el contenido y la estructura de las teorías mantenidas por expertos y novatos en tareas de mecánica correlacionan positivamente de modo significativo (POZO, 1987a). La relación entre el progreso estructural y el avance de los conocimientos específicos se refleja en otro de los estudios realizados por CHI, FELTOViCH y GLASER (1981). Cuando analizaron la representación jerárquica que tenían sus sujetos novatos y expertos de un problema de «plano inclinado» se encontraron con diferencias muy informativas. La Figura 8.4. recoge la representación del problema por un novato y un experto res pectivamente. Aunque muchos conceptos coinciden en ambas representaciones, su lugar dentro de la estructura es diferente. En la parte superior de la jerarquía del novato hay, una vez más objetos reales o categorías superficiales, a las cuales se hallan subordinados algunos principios físicos, pero no todos los relevantes. En cambio, la representación del experto está presidida por leyes y principios físicos, a los cuales aparecen subordinados los conceptos que en el novato son supraordinados. Según los autores, los expertos poseen conceptos de nivel superior que los novatos, que integran los objetos del mundo real que constituyen las categorías básicas del novato. La principal carencia conceptual de los novatos reside precisamente en el poco uso que hacen de los principios generales de la mecánica para resolver los problemas. Ya en la Figura 8.3. pudo observarse la mayor tendencia de los expertos a clasificar los problemas de mecánica combinándolos en unas pocas categorías supraordinadas. Además de esta organización jerárquica, por la que los conocimientos de los novatos quedan subsumidos y, por tanto, modificados, en esquemas de nivel superior, los esquemas de los expertos tienen también mayor contenido procedural, ya que son en sí mismos procedimientos Idóneos para la solución efectiva de problemas, cosa que no sucede en el caso de los novatos. En otros términos, los modelos conceptuales expertos pueden concebirse como sistemas de producción compuestos por unidades condición-acción. En cambio, los modelos novatos carecen de información sobre quándo debe activarse el esquema (LARKIN, 1979). La Figura 8.4, ilustra también esta diferencia: la representación del experto especifica las condiciones de aplicación de las leyes y principios generales, mientras que la del novato no contiene esas especificaciones. Una última diferencia digna de mención entre los expertos y los novatos reside en el procesamiento selectivo que realizan ante problemas mecánicos- Cuando se les pide que seleccionen los rasgos más Importantes para la solución de un problema, los novatos, una vez más, se refieren a objetos reales o a términos mencionados en el problema. Muy raramente mencionan por sí mismos rasgos de segundo orden, esto es, no perceptibles directamente. En cambio, los rasgos destacados por los expertos pueden caracterizarse como «descripciones de los

Hacia una integración de acocieddn y reealr ,MUrecidn en la ina,ucclen

estados y condiciones de la situación física descrita por el problema» (CHI FE_LTOVicH y GLASER,., 1981 , pág. 142). En otras palabras, enfrentados al mismo problema un experto y un novato no ven el mismo problema, ya que sus esquemas de asimilación son diferentes, una prueba más de la naturaleza constructiva del conocimiento.

FIGURA 8.4. Representación jerárquica del esquema de plano inclinado por un novato (arriba) y un experto (abajo), Tomado de Chi, Glaser y Reas (1962, págs. 57-58).

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2.

En definitiva, el paso de novato a experto Implica no sólo cambios cuantitativos en la cantidad de conocimientos como consecuencia de la práctica sino también una verdadera reorganización de esos conocimientos . Cuando una persona se convierte en un experto , no sólo automatiza ciertas destrezas sino que además Cuáles reestructura sus conocimientos . Pero ¿ cómo se produce esa transición ? ¿ son las condiciones que favorecen la reestructuración de conocimientos que llamamos pericia ? ¿ Qué conexión genética hay entre automatizar y reestructurar? Desgraciadamente , no hay todavía respuestas firmes a algunas de estas preguntas. Hasta la fecha, los estudios comparativos entre novatos y expertos han tendido a ser demasido estáticos , descriptivos, tal vez por las dificultades metodológicas que implica estudiar la transición de novato a experto . No obstante, la comparación expertos / novatos está siendo propuesta por algunos autores como un modelo adecuado para analizar el desarrollo cognitivo ( por ej ., CHI y REES, 1983; FvwEtL, 1985). Hay Incluso quien afirma que los niños no son sino «novatos universales » ( BROWN y DELOACHE , 1978) y que lo que otros autores consideran diferentes estadios de desarrollo , correspondientes a estructuras intelectuales distintas , no son sino niveles diferentes de pericia en dominios específicos, debidos a que los niños tienen menos conocimientos y peor organizados (CAREY, 1985). Esta posibilidad incrementa el interés por analizar los procesos de reestructuración en la conversión de una persona novata en un experto.

Reestructuración débil y fuerte Recientemente, Susan CAREY (1985) ha establecido una distinción entre dos tipos de reestructuración, según ésta Implique o no un verdadero cambio concep tual. En su primer sentido, la reestructuración débil, representada por los estudios realizados sobre las diferencias entre expertos y novatos, se referiría a los cambios producidos en la organización conceptual como consecuencia de esa transición, que dan lugar ocasionalmente a la aparición de nuevos conceptos integradores que no estaban presentes en las representaciones de los novatos La reestructuración que se produce en el paso de novato a experto consiste en procesos de diferenciación y generalización conceptual que pueden producir conceptos nuevos. Sin embargo, el novato y el experto comparten algunos conceptos comunes, aunque su organización no sea la misma. Dado que se produciría por procesos de generalización y discriminación, en principio la reestructuración débil sería compatible con el enfoque asociaclonista, en especial con los desarrollos computacionales del mismo. Las reestructuraciones débiles suponen el establecimiento de nuevas relaciones conceptuales unidas a la producción de conceptos nuevos, pero conservando un núcleo de conceptos comunes entre la teoría o jerarquía inicial y la nueva teoría desarrollada. Por ello, no puede hablarse, según CAREY (1985), de cambio conceptual en la reestructuración débil. Un segundo tipo de reestructuración, que sí implica un genuino cambio conceptual, se ha estudiado en la epistemología y la historia de la ciencia Según la visión más radical de la reestructuración fuerte, la nueva teoría surgida del cam-

Hela une Inbg,aeIán de uoclsNón y reetlmcWredón en le ^nalmcclón

bio conceptual no comparte con la vieja teoría un mismo sistema conceptual, sino que, al cambiar la teoría se modifica el significado de todos los conceptos incluí dos en ella . Según esta versión , el significado de un concepto está determinado por sus relaciones con otros conceptos en la teoría , con su red de relaciones dentro de la pirámide de conceptos . Al cambiar esas relaciones , se modifica el significado de todos los conceptos , aunque superficialmente pueda parecer que la nueva y la vieja teoría comparten un núcleo conceptual común , Según CAREY (1985) el cambio conceptual o reestructuración fuerte Implica modiffflcaciones en los siguientes aspectos:

a)

El dominio de fenómenos explicados por la teoría,

b) c)

La naturaleza de las explicaciones aceptadas por la teoría. Los propios conceptos que constituyen en el centro de la teoría.

CAREY (1985) encuentra un buen ejemplo de esta reestructuración fuerte en la evolución histórica de la propia mecánica clásica. En efecto, la mecánica newtoniana supone, con respecto a otras teorías anteriores sobre el movimiento, un cambio radical en los tres aspectos mencionados (Pozo, 1987c): un nuevo domi- w nio de fenómenos explicados -por ej., el principio de gravedad permite explicar como fenómenos sujetos a las mismas leyes mecánicas no sólo la caída de los cuerpos sino también los movimientos orbitales de los astros, que hasta entonces no se consideraban sujetos a los principios de la inercia -, nuevas formas de explicación -hasta entonces el movimiento de los objetos debía explicarse mediante causas eficientes pero gracias al principio de la inercia, puede explicarse me diente causas formales; dicho de otra forma, a partir de NEWTON no es el movimiento lo que necesita ser explicado por Intervención de agentes externos, sino el cambio de movimiento - y por último, nuevos conceptos pasan a constituir el centro de la teoría modificando el sentido de los conceptos periféricos en concreto, las leyes fundamentales de la mecánica, que ocupan el centro de la teoría newtoniana, dotan de un nuevo significado a conceptos como fuerza, peso, energía, etc., que ya estaban presentes en teorías anteriores Otro ejemplo de reestructuración fuerte lo encontraríamos en la propia psico logía del aprendizaje, si bien en este dominio no puede acreditarse aún que el nuevo programa surgido del cambio conceptual se haya impuesto como progra ma dominante (véase Capítulo III). Así, en el paso del mecanicismo al organicismo (véase Tabla 3.1. de la pág. 57), y tal como hemos expuesto en capítulos anteriores, hay en primer lugar un cambio en el dominio de fenómenos explicados por la teoría. Aunque algunos problemas empíricos son comunes a ambas tradiciones, como por ejemplo el estudio de la formación de las categorías naturales, el énfasis de las teorías asociacionistas está puesto en explicar el origen de conductas o esquemas simples, muchas veces arbitrarios, mientras que el enfoque organicista se ha ocupado preferentemente de fenómenos tan complejos como la adquisición o el propio descubrimiento del conocimiento científico. En segundo lugar, las explicaciones ofrecidas por ambos enfoques son de naturaleza distinta Mientras los asociacionistas basan sus teorías en explicaciones causales mecanicistas, las

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teorías de la reestructuración introducen formas de explicación Intencional, basadas en la eficiencia de la conciencia, no reductibles a aquéllas (por ej., FonOR, 1968; RussELL, 1984). Por último, los conceptos centrales o nucleares de las teorías del aprendizaje por asociación y por reestructuración no pueden ser más dispares: de la repetición, la discriminación y la generalización a la equilibración y el insigth o la toma de conciencia. La idea de que el progreso de las teorías científicas requiere ocasionalmente reestructuraciones fuertes de las mismas está presente en la mayor parte de las teorías epistemológicas actuales. Así, las revoluciones científicas de KuHN (1962) Implican un cambio de paradigma tan radical que las teorías sucesivas resultan Incluso inconmensurables. La posición de LAKATO5 (1978) resulta a este respecto más rica que la de KuHN, ya que su teoría ite la existencia tanto de reestructuraciones fuertes como débiles. Como veíamos al comienzo de nuestro trabajo (véase Capítulo Primero), LAKATOS (1978) diferencia entre los cambios que tienen lugar en el cinturón protector de ideas auxiliares y los cambios que se producen en el núcleo de la teoría. En el primer caso, se trataría de reestructuraciones débiles, que tendrían precisamente como finalidad preservar Intacto el núcleo de la teoría. Este sólo se modificaría como consecuencia de reestructuraciones fuertes o cambios conceptuales con las características señaladas por CAREY (1985). En este sentido, la teoría de LAKATOS (1978) lleva Implícita también una teoría del aprendizaje de conceptos científicos (por ej., Pozo, 1987a), al igual que sucede con otras teorías sobre eI cambio conceptual en la ciencia, como el falsacionismo de POPPER (por ej., BERKSON y WETTERSTEN, 1984) ola teoría de los cambios paradigmáticos de KuHN, (por ej., GIesoN, 1985). Ahora bien, los dos tipos de reestructuración identificados por CAREY (1985) ¿son dos procesos distintos ose trata de dos manifestaciones diferentes de un mismo proceso? ¿Qué tipo de reestructuración tiene lugar realmente en el paso de novato a experto? Aunque inicialmente CAREY (1985) considera que el aprendizaje de la ciencia, reflejado en la transición de novato a experto, implica sólo una reestructuración débil, un análisis más detallado del cambio ocurrido desde los conceptos espontáneos del novato a los conceptos científicos del experto muestra que posiblemente se produzcan ambos tipos de reestructuración. Aunque el progreso de novato a experto implica pequeñas reorganizaciones puntuales, en las que CAREY (1985) basaba sus juicios Iniciales, también requiere ocasionalmente cambios más profundos o radicales. Así, se ha comprobado por ejemplo que el aprendizaje de la mecánica newtoniana implica una verdadera «revolución conceptual» en la mente del alumno similar a la producida en la historia de la ciencia De hecho, las concepciones espontáneas de los alumnos en esta área tienen un extraordinario parecido con las ideas aristotélicas o medievales sobre el movimiento, opuestas radicalmente al sistema newtoniano (MORENO, 1988; PIAGET y GARCIA, 1983; Pozo, 1987c). Ejemplos similares pueden encontrarse en otras áreas, como los conceptos de calor y temperatura (WISER y CAREY, 1983), la geometría (PIAGET y GARCÍA, 1983),o la biología (CAREY, 1985). Además, como ha señalado la propia CAREY (1986), el uso de un mismo concepto por novatos y expertos no implica que éste posea el mismo significado para todos ellos. Al contrario,

Hele une Integmdan ae asociación y reeelvc >meclón en le ImlmccMn

24i

parece comprobado que, de acuerdo con la distinción vygotskiana entre pseudo conceptos y conceptos científicos, los conceptos espontáneos pueden compartir habitualmente el mismo referente con los conceptos científicos pero poseer distinto significado. Por ejemplo, los sujetos pueden usar de forma espontánea el término «fuerza» en situaciones en las que también se aplicaría el concepto newtoniano de «fuerza», pero en realidad se trata de dos conceptos distintos. Es precisamente esta aparente simURud la que les hace tan persistentes al cambio. Pero el hecho de que el aprendizaje de conceptos científicos requiera una reestructuración fuerte no invalida en nuestra opinión la utilidad de la distinción establecida por CAREY (1985). Ambos tipos de reestructuración pueden concebir se como fases sucesivas de un mismo proceso de transición de novato a experto En otras palabras, la reestructuración débil puede considerarse como un requisito de la reestructuración fuerte. Esta Idea se ve apoyada por diversos estudios empíricos que muestran la conexión entre los cambios cualitativos y la acumulación de nuevos conocimientos, como por ejemplo, los citados estudios sobre novatos y expertos (CHI, GLASER y FARR, 1988), así como por las posiciones teóricas de LAKATOS (1978) o VYGOTSKII (1934). En esencia, los procesos de discriminación y generalización conceptual, desarrollados por las teorías asociacionistas del aprendizaje, en especial por las teorías computacionales, serían un requisito para el cambio conceptual o reestructuración fuerte. Pero la interacción entre ambos ti pos de aprendizaje es bidireccional. Si la aspciación facilita la reestructuración. los procesos Inductivos característicos del aprendizaje asociativo no son posibles sin las teorías o estructuras jerárquicas de conceptos producidas por la reestructuración. Como vimos repetidamente en el Capitulo VI, la inducción no resulta explicativa a menos que se acompañe de fuertes restricciones que reduzcan su espacio de inferencias. CAREY (1985) ha mostrado que las teorías mantenidas por los sujetos proporcionan importantes restricciones al proceso Inductivo Los procesos de ajuste conceptual sólo son posibles a partir de unos conceptos previos organizados jerárquicamente. De esta forma, los procesos de aprendizaje por asociación y por reestructuración pueden Integrarse en un mismo modelo. Las páginas que siguen están dedicadas a exponer un modelo de ese tipo.

Modelos de cambio conceptual en la Instrucción En los últimos años, en el contexto de los abundantes estudios sobre, la exis tencia en los alumnos de concepciones espontáneas erróneas con respecto a los fenómenos científicos, han comenzado a surgir diversas teorías del aprendizaje de conceptos científicos que conciben éste como un proceso de cambio conceptua l o de transformación de esos conceptos espontáneos en conceptos científicos. Además de su vinculación a los estudios sobre concepciones espontáneas, estas teorías tienen en común el abordar el aprendizaje de conceptos desde una perspectiva instruccional. Se trata de identificar estrategias didácticas que Comentan el cambio conceptual de los alumnos. Para ello, la idea fundamental que asu men los diversos modelos de cambio conceptual (por ej, HEwSON y HEWSON,

Loan coynulvee del evrend.n e

OSBORNE y WITT1984; NUSSBAUM y NovicK, 1982; OSBORNE y FREVBERG, 1985 ; ROCK, 1983; POSNER y cois., 1982) es que el aprendizaje de conceptos científicos debe partir de los conceptos naturales que ya posee el alumno: la «ciencia intuitiva» (OSBORNE y FREVBERG, 1985) con la que el alumno acude al aula.

Naturaleza de los conceptos espontáneos Los trabajos que estudian la «ciencia Intuitiva» o las concepciones espontáneas (o también «preconceptos», «Ideas previas" o «concepciones erróneas») de los alumnos son cada vez más numerosos, hasta el punto de existir ya varias revistas dedicadas casi exclusivamente al tema. Sin embargo, la abundancia de trabajos corre paralela a su dispersión. Dado que la mayor parte de las investigaciones tiene un carácter exclusivamente descriptivo, resulta difícil extraer algunos rasgos comunes a todos ellos. De hecho, uno de los rasgos característicos de estos trabajos posiblemente sea la ausencia de un marco teórico aglutinador. Reunidos bajo la vaga etiqueta del «constructivismo" (DRIVER, 1986; DRIVER y OLDHAM, 1986), estos estudios coinciden en encontrar en los alumnos fuertes ideas, generalmente implícitas, sobre los fenómenos científicos, que suelen ser contrarias a los conceptos científicos que se les pretenden transmitir. Estas ideas erróneas suelen ser muy persistentes al cambio, permaneciendo inalteradas incluso tras largos períodos de instrucción. Dichas ideas aparecen en múltiples dominios científicos, no sólo de las ciencias experimentales o naturales (por ej., ARCHENHOLO y cols 1980; CAREY, 1985; DRIVER, GUESNE y TIRERGHIEN, 1985; HELM y NOVAK, 1983; OSBORNE y FREYBERG, 1985) sino también en las ciencias sociales (por ej., CARRETERO, POZO y ASENSIO, 1989; FURNHAM, 1988; Pozo, 1985) o en la propia psicología (MURPHY y WRIGHT, 1984; YuSSEN, 1985). Pero, por encima de las diferencias debidas a esos dominios específicos, al igual que en el caso de las diferencias entre expertos y novatos, sin duda muy próximas a estos estudios, las concepciones espontáneas tienen ciertos rasgos comunes en cuanto a su origen, su naturaleza y organización y la forma en que se modifican

Dejando a un lado otras características (véanse para un análisis más detalla-

do DRIVER, 1986; FURNHAM, 1988; POZO y CARRETERO, 1987), las concepciones es-

pontáneas tienen su origen en la actividad cotidiana de las personas. Surgen en la interacción espontánea con el entorno cotidiano y sirven, ante todo, para predecir «la conducta" de ese entorno. Estran además determinadas en cuanto a su contenido por las limitaciones en la capacidad de procesamiento en los humanos Otro rasgo característico de las concepciones espontáneas es que se organizan en forma de «teorías- en-acción" o implícitas (DRIVER y ERIOKSON, 1983; KARMILOFF-SMITH e INHELDER, 1975), «teoffas personales" (CLAXTON, 1984) o «teorías causales" (Pozo, 1987a, 1987b). Todas estas denominaciones aluden con diversos matices, a dos características: ante todo, los conceptos espontáneos no se yuxtaponen unós a otros - «como guisantes en una vaina» según la feliz expresión de VYGOT5KII (1934) - sino que constituyen estructuras jerarquizadas de conceptos, aunque generalmente implícitas o no conscientes y, en segun-

Hede ms Inle9,eclin de asodeclón y,eealmdureclén en I. malmalón

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do lugar, que esas estructuras de conocimiento tienen una función explicativa (véase también la Tabla 7.1. de la pág. 168). Como consecuencia de su origen en ;a actividad espontánea y de su organización en teorías, estos conceptos resultan muy resistentes el cambio, ya que persisten Incluso tras una larga Instrucción científica. Se ha comprobado que no se abandonan por simple exposición a los conceptos científicos correctos. Ello ha obligado a desarrollar modelos de cambio conceptual en los que, mediante estrategias didácticas diseñadas con ese fin, se intentan trocar los conceptos espontáneos y erróneos en conceptos científicamente correctos. En nuestra opinión, esta resistencia al cambio conceptual viene determinada por el origen de los conceptos espontáneos, útiles y altamente predictivos en la vida cotidiana, y por su organización en forma de teorías o «pirámides de conceptos». Ambos factores deben ser tenidos en cuenta al analizar cómo se aprenden y cómo deben enseñarse los conceptos científicos a través del cambio conceptual,

Las condiciones del cambio conceptual Partiendo, de forma más o menos explícita, de las ideas anteriores sobre el origen de la naturaleza de los conceptos espontáneos, se han elaborado diversos modelos del cambio conceptual en la instrucción. Así, WITTROOK (1977; OSBORNE y WITTROCK, 1983) ha propuesto la teoría del «aprendizaje generativo», NussBAUM y NovicK (1982) el modelo de «conflicto conceptual», POSNER y cois (1982; HEwsoN y HEWSON, 1984 ) la teoría epistemológica del cambio conceptual basada en las Ideas de KUHN (1962) sobre el cambio de paradigmas en el conocimiento científico. Por encima de sus diferencias, todos estos modelos, y algún otro no recogido aquí (véanse WEST y PINES, 1985; WITTROCK, 1986), tienen ciertos rasgos comunes (CosenOVE y OSBORNE, 1985; HASHWEH, 1986) en su concepción del aprendizaje de conceptos científicos. Por nuestra parte, y basándonos en las teorías revisadas en capítulos anteriores, y muy en especial las Ideas de LAKATOS (1978) sobre el cambio de los programas de investigación científica recogidas en el Capfttdo Primerpo de este trabajo, diríamos que el cambio conceptual se produce en las siguientes condiciones: a)

El aprendizaje de conceptos científicos no consiste sólo en reemplazar unas Meas cualesquiera por otras científicamente aceptadas, sino que en el aprendizaje existe una cierta conexión genética entre la teoría espontánea del alumno y la teoría científica que se le pretente transmitir Enseñar ciencia no consiste en proporcionar conceptos a los alumnos sino en cambiar los que poseen. El alumno no abandonará sus ideas espontáneas hasta que encuentre otra teoría mejor que, de acuerdo con las Ideas de LAKATOS (1978) sobre el cambio de los programas de Investigación científica, dé cuenta no sólo de lo que explicaban ya sus ideas espontáneas sino de fenómenos nuevos hasta ahora incomprensibles. En otras palabras, no basta con exponer al alumno un modelo explicativo mejor,

r

Teorías eog nniea del ep.end1rele

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hay que hacerle ver que es mejor, es decir, en la terminología de LAKATOs (1978), que tiene un exceso de contenido empírico con respecto a sus conceptos espontáneos. b)

Para que el alumno pueda comprender la superioridad de la nueva teoría, es preciso enfrentarte a situaciones conflictivas que supongan un reto para sus ideas. En otras palabras, el alumno ha de darse cuenta de que su teoría previa es errónea en ciertas situaciones, en las que conduce a predicciones que no se cumplen. Al mismo tiempo, hay que hacerle ver también que la nueva teoría hace predicciones mejores . De esta forma, el conflicto cognitivo es muy importante en el avance conceptual del alumno, aunque en ningún caso debe considerarse una condición suficiente para el cambio conceptual.

c)

Por último, a partir de lo anterior, puede deducirse que la toma de conciencia por parte del alumno es un paso Indispensable para el cambio conceptual. Los conceptos espontáneos de los alumnos suelen ser implícitos. Un primer paso para su modificación será hacerlos explícitos mediante su aplicación a problemas concretos- También es necesario que el alumno tome conciencia de las ventajas de la nueva teoría que se le propone. La reflexión sobre las propias Ideas será fundamental en el aprendizaje de conceptos científicos por los alumnos.

Como puede verse en los rasgos anteriores , las teorías del cambio conceptual, dentro de la clasificación establecida en nuestro trabajo, se hallan más próximas al aprendizaje por reestructuración que a las posiciones asociacionistas. Además de definirse a sí mismas como constructivistas (DRIVER, 1986; DRIVER y OLDHAM, 1986; OSRORNE y WITTROCK, 1983; POSNER y CoIS., 1982) conceden especial importancia a factores como la toma de conciencia, la resolución de conflictos cognitivos ola reorganización conceptual, que constituyen los principales mecanismos del aprendizaje por reestructuración. Pero, aunque se alineen entre las teorías organicistas, los modelos del cambio conceptual no necesariamente excluyen otros procesos de aprendizaje , de tipo asociativo. Si se quiere evitar la llamada «paradoja del aprendizaje,,, es necesario que la reestructuración se vincule al conjunto acumulativo de experiencias o aprendizajes asociativos anteriores. Ese y no otro es el objetivo del modelo de cambio conceptual que se expone a continuación.

Un modelo de cambio conceptual La Figura 85. representa un modelo de cambió conceptual que pretende integrar o conectar algunos dé los mecanismos de aprendizaje que se han venido analizando en capítulos anteriores. No se trata en ningún caso de ofrecer un modelo que simule puntualmente, paso a paso, las actividades o procesos de apren-

Hada une lnleg'eclón de eeocloción y Ieealrudu raclón en ieln*ucció.

Zas

24fi

Teotlea eognNNee del aprentllxale

dizaje que realiza un sujeto concreto ante una tarea determinada, sino más bien servir de esquema comprehensivo, que ayude a conectar procesos estudiados desde enfoques distintos en un mismo proceso general de aprendizaje. El modelo intenta identificar los procesos implicados en el logro de uno de los resultados del aprendizaje más complejos que puedan estudiarse, el cambio conceptual o reestructuración fuerte de los conocimientos. Sin duda, la mayor parte de las situaciones de aprendizaje no alcanzan resultados tan radicales, sino que producen pequeños ajustes o un simple crecimiento del conocimiento, recurriendo a la terminología de RUMELF-IART y NORMAN (1978; véase también Capítulo VI, págs. 141 y ss.). Ello implicaría, desde el punto de vista del modelo presentado, que en esas situaciones el sujeto activarla aquellos procesos de aprendizaje responsables de esos resultados. Aunque, tal como está planteado, el modelo sería útil para comprender cualquier situación de aprendizaje de conceptos o significados, ya fuera en situaciones espontáneas o de instrucción, la complejidad de sus requisitos y la secuencia de situaciones conflictivas a que debe someterse el sujeto para llegar a reestructurar su conocimiento hace que se halle más próximo a las situaciones de aprendizaje planificado o instrucción. Esto no es tanto una peculiaridad del modelo presentado cuanto de la propia naturaleza de la reestructuración que, tal como se ha subrayado en repetidas ocasiones, es muy difícil de lograr sin una planificación cuidadosa de las Interacciones entre el sujeto y su objeto de conocimiento. Con el fin de ilustrar los procesos Implicados en el cambio conceptual, podemos recuperar una tarea mencionada en páginas anteriores. Se trata de los dos dispositivos recogidos en la Figura 8.2. (pág. 233). Como se recordará, a pesar de la semejanza superficial de ambas situaciones, los mecanismos causales implicados en uno y otro caso son distintos, lo que da lugar también a situaciones conflictivas diferentes (Pozo, 1987a). La mayor parte de los sujetos que se enfrentan a esta tarea tienen una teoría implícita -compuesta por diversas concepciones espontáneas relacionadas - sobre el movimiento de los objetos que es reminiscente de las teorías o doctrinas prenewtonianas en la historia de la mecánica (por ej., DRIVER, 1986; MCDERMOTT, 1984; MORENO, 1988; POZO, 1987C). Esa teoría se compone entre otras, de la creencia de que «dos objetos más pesados caen más deprisa». Esta creencia lleva a los sujetos a predecir ante las dos tareas de la Figura 8.2. que la masa -o, como ellos dicen, el peso- de la bola que cae tendrá una influencia causal determinante en el efecto respectivo (en el caso de la Figura B.2, a la altura alcanzada por la bola blanca tras el choque y en el de la Figura 8.2b. el punto en el que la bola conectará con el suelo). El modelo de cambio conceptual presentado se inicia con la situación más elemental de aprendizaje de conceptos, cuando un sujeto dotado de una teoría (T1) - implícita o explícita - con respecto a un determinado dominio de conocimientos se enfrenta con una información o un observable relacionado con ese dominio. Por ejemplo, en el caso de las tareas planteadas, la mencionada teoría sobre el movimiento de los objetos se vería enfrentada a dos situaciones de caída por un plano inclinado. En esta confrontación entre la teoría y la realidad -el mapa y el territorio según la afortunada metáfora de CuixroN (1984) - podrían suceder en principio dos cosas: que los datos observados fuesen completamente asi-

Hacia une Inreg.eclón de ucdedón y reearmcWreclón en le InAmcdón

247

milables por TI o que, por el contrario, entraran en conflicto con alguna de las predicciones que se derivan de Ti. De hecho, eso es lo que realmente sucede cuando los sujetos parten de una teoría prenewtoniana; predicen en ambos casos que el peso de la bola que cae tendrá una influencia causal relevante en el efecto, ya que la hará bajar con más velocidad y, por tanto, con mayor fuerza o impulso, por lo que, en el caso del choque, empujará a la otra bola con más fuerza y, en el caso de la caída libre, Negará más lejos por llevar más Impulso. Sin embargo, esta predicción sólo se cumple en el caso a,donde la masa de la bola negra Influye en la altura alcanzada por la bola blanca, pero no en el b, donde la masa de la bola es Irrelevante. En el primer caso, al no existir ningún desequilibrio, Ti resulta plenamente eficaz y, por tanto, no habrá ningún cambio en la misma Pero si se produce un conflicto entre teoría y datos, como en la segunda tarea, hay dos opciones de entrada: que el conflicto sea detectado por el sujeto o que no lo sea . En caso de no ser detectado, se produciría una respuesta no adaptativa, según la terminología de PIAGET (1975), ya que el sujeto no tomaría conciencia del conflicto entre la leo ría y los datos, que es el primer tipo de conflicto que puede producirse. Al no tomar conciencia del conflicto, desde un punto de vista funcional la situación es equivalente a la ausencia de conflicto entre datos y teoría, ya que no da lugar a ningún aprendizaje cognitivo. De hecho, puede pensarse que ambas situaciones son semejantes también en un sentido más profundo, ya que. sobre todo, en el caso de las teorías conceptualmente poco desarrolladas, en los datos siempre hay aspectos despreciados por las teorías, dado que, como señala LAKATOS (1978), éstas nunca lo explican todo. De hecho, en el caso de la tarea a, aun cuando no plantea ningun conflicto observable, existe un conflicto latente, que saldrá a la luz a medida que el proceso de reestructuración avance. La respuesta adaptativa al conflicto de tipo 1 supone una toma de conciencia del mismo por parte del sujeto. La toma de conciencia requiere que el sujeto haga explícitas tres cosas: el primer elemento en conflicto, el segundo elemento en conflicto y la diferencia entre ambos. En el caso de la toma de conciencia de los conflictos de tipo 1 (en adelante tct), lo que el sujeto debe hacer explícito es a) su teoría o, al menos, ciertas predicciones derivadas de su teoría (por ej., 'las bolas más pesadas llegarán más lejos porque caen con más velocidad") b) una in formación o un observable relacionado con su teoría (por ej, "dos bolas de distinto peso han alcanzado la misma distancia"); y c) la diferencia entre la predicción y el observable. En el caso de tareas físicas o manipulativas los conflictos entre teorías y datos suelen ser detectados con facilidad por parte de los sujetos, ya que resultan clara mente perceptibles (Pozo, 1987a). Sin embargo, cuando se trata de tareas sociales o no manipulativas, tc1 puede resultar bastante más dificil, ya que la percep ción de los datos no es tan directa, sino que está, en sí misma, más mediatizada por la teoría activada (por ej., Pozo y CARRETERO, 1989). A partir de tcl, y según la clasificación de PIAGET (1975), son posibles tres tipos de respuestas al conflicto observado por parte del sujeto. Puede en primer lugar (respuesta alpha) considerar el observable como una excepción o un caso

r

Teona cognnNd del aprendí:ale

aislado que no afecta directamente a su teoría . Así, por ejemplo , algunos sujetos ante el conflicto antes planteado, lo justificaban atribuyéndolo a diversas variables situacionales (por ej., el material del que estaba compuesto el plano inclinado, el material de la bola, el rozamiento, haberla dejado caer mal , etc). Estas respuestas a la contradicción suelen ser justificaciones ad hoc que difícilmente se generalizan (por ej., cuando no haya conflictos o resultados no esperados , el sujeto "se olvidará" del material del que están hechos el plano Inclinado y las bolas). En este caso, la toma de conciencia no adquiere un carácter conceptual, sino que se refiere tan sólo a las predicciones derivadas de Ti, sin afectar directamente a ésta. En consecuencia, no se producirá ninguna modificación conceptual. Por tanto, el sujeto mantendrá su teoría aunque acumulará también el conocimiento de que sufre ciertas anomalías (Ti +a, por teoría 1 con anomalías). Si la respuesta alpha mantiene prácticamente intacta la teoría , en el otro extremo, la respuesta gamma consiste en modificar el núcleo o las Ideas centrales de la teoría como consecuencia del conflicto observado. Hemos podido comprobar (Pozo, 1987a; Pozo y CARRETERO, 1989) que se trata de una respuesta muy poco frecuente, ya que normalmente la reestructuración de la teoría es más lenta y suele ir precedida de diversos procesos de ajuste a los nuevos datos observados. En la Figura 8.5. puede verse que la respuesta gamma conduce directamente a una coordinación de varios conceptos contenidos en la teoría que desemboca en una integración jerárquica de los mismos. También puede verse que ese mismo efecto se obtiene asimismo mediante un proceso más lento, que exige un ajuste previo de la teoría, mediante la modificación de su cinturón protector. De hecho, puede considerarse que la respuesta gamma se producirá únicamente cuando, en fases anteriores de ese ¡mismo aprendizaje, se hayan cubierto las etapas precedentes, de forma que el sujeto haya tomado conciencia del conflicto existente entre varios conceptos presentes en su teoría , de tal modo que los conceptos sean objeto de la conciencia reflexiva del sujeto, dirigida en este caso a los conceptos en lugar de a las anomalías empíricas con los objetos. Por tanto, para que se produzca una reestructuración de la teoría será nece-. sacio normalmente ajustar ésta a los observables introduciendo cambios en su cinturón protector. Este ajuste se produce cuando el conflicto entre los datos y la teoría da lugar a una respuesta beta, que supone Introducir modificaciones puntuales en la teoría pero sin que alteren el núcleo central de ésta . En otras palabras, no se cambian los mecanismos explicativos de la teoría sino que únicamente se modifica el dominio de fenónerrtos a los que se aplican . El ajuste puede suponer tanto una generalización o aplicación de un concepto a un dominio que hasta entonces no le correspondía como una discriminación o reducción del campo de aplicación de ese mismo concepto, dejando fuera algún objeto o fenómeno que hasta entonces explicaba y que pasa a depender de otro concepto, preexistente o generado a partir de esa experiencia. Así, en la tarea señalada , tras probar repetidamente con bolas de distinto peso, el sujeto puede resolver el conflicto reconociendo, como consecuencia de la regularidad de los contraejemplos, que en la caída libre las bolas más pesadas no llegan más lejos, y explicado porque " aunque en la rampa bajan más deprisa, al

Hacia una Integración de asociación y reenructumclón en la Instrucción

241

ser más pesadas la gravedad les atrae con más fuerza y caerán antes, por lo que una cosa y otra se compensan y no habrá diferencia con las bolas menos pesadas". Mediante esta explicación , el sujeto restringe el campo de aplicación de sus predicciones anteriores -seguirán cumpliéndose en la tarea a pero no en la b-, pero manteniendo intacta su teoría sobre el movimiento de los objetos. Podríamos decir que los procesos de generalización y diferenciación se realizan en el cinturón protector de la teoría , ya que no afectan a los mecanismos explicativos aceptados sino a la delimitación del campo al que se aplican y a sus mutuas inter secciones. Producen conjuntamente un ajuste progresivo de la teoría a los datos que hace desaparecer, al menos de forma provisional, los conflictos entre ambos. Pero la modificación del ámbito de aplicación de los diversos conceptos de la teoría producirá otro tipo de conflictos, de naturaleza estrictamente conceptual. Como consecuencia de los ajustes realizados, es posible que el campo de activación de dos o más conceptos se solape. Algunos fenómenos serán explicados por dos conceptos de forma contradictoria, llevando a predicciones opuestas. Por ejemplo, pueden reaparecer los conflictos, cuando a los sujetos que han recurrido a la explicación anterior sobre la compensación de efectos que diluye las diferencias, se les pide que dibujen la caída de las bolas pesadas y pequeñas. Dado que su explicación se basa en la no Independencia de los movimientos horizontal y vertical, y por tanto en la negación de la Inercia newtoniana, deberían dibujar trayectorias no parabólicas. Pero no siempre es as í, por lo que las dos representaciones -la explicación verbal y el dibujo- pueden entrar en conflicto. La resolución de este segundo tipo de conflictos, a diferencia de los anteriores (datos/teoría) sólo será posible si el sujeto toma conciencia de sus propias representaciones, si conceptualiza sus esquemas de conocimiento. En el caso anterior el sujeto ha de tomar conciencia de su concepto de inercia y de sus implicaciones para esa tarea , así como del tipo de movimiento que predice su explicación verbal, En caso de que no se produzca esa conceptualización o toma de conciencia del conflicto entre esquemas (en adelante tc2), el núcleo central de Ti no resultará modificado, no teniendo lugar por tanto ninguna reestructuración. Sin embargo, aún en ese caso, Ti no resultará inalterada, ya que se habrán producido ciertos ajustes en su cinturón de ideas protectoras, que darán lugar a una versión levemente molificada de la teoría anterior , representada en la Figura 8.5. por Ti-ajust (TI con ajuste). Para que se produzca tc2, el sujeto ha de reflexionar sobre: a) el primer es quema o concepto en conflicto (por ej., el concepto de Inercia); b) el segundo esquema o concepto en conflicto (su explicación en términos de compensación de movimientos); c) las relaciones de diferencia y semejanza entre ambos (en este caso no son compatibles). En definitiva, a diferencia de tc1, es necesario que el sujeto tome conciencia de sus propias Ideas y reflexione sobre los fenómenos en que están Implicadas cada una de ellas. De esta forma, los esquemas o Ideas implícitas que hasta entonces poseía se convierten en conceptos explícitos propiamente dichos. La toma de conciencia de las relaciones entre los conceptos acabará conduciendo a una reordenación de los mismos, que concluirá cuando el sujeto tome

rea,(- ~. del eo,endl~ele

conciencia de que dos conceptos hasta entonces considerados independientes comparten ciertos rasgos comunes, por lo que deben considerarse como dos manifestaciones distintas de una ley o concepto más general. En el análisis de la historia de la mecánica, al que hemos aludido en alguna ocasión anterior , encontramos varios ejemplos de estas integraciones jerárquicas, que dan lugar a la aparición de nuevos conceptos de orden más general que Incluyen a los conceptos previos (véanse PIAGET y GARCIA, 1983; Pozo, 1987c). En el ejemplo que venimos comentando, la integración jerárquica se producirá cuando el sujeto alcance una comprensión plena del coneto newtoniano de Inercia como "movimiento rectilíneo y uniforme en ausencia de fuerzas no equilibradas". Para ello , debe superar concepciones espontáneas tan tenaces como la Idea de que "todo movimiento i mplica una fuerza" y comprender que en la caída libre de la bola, sólo actúa una fuerza, la producida por la gravedad, mientras que el movimiento horizontal es Inerte y por tanto constante, por lo que no puede compensarse con el movimiento vertical. A su vez, esta comprensión debería conducir a una comprensión del concepto newtoniano de gravedad -la aceleración en la caída de un cuerpo no depende de su masa y ambas nociones, la de Inercia y la de gravedad, podrían integrarse en una regla más general , la segunda ley de la mecánica, conocida como la ecuación fundamental de la mecánica (f= m.a) de la cual los conceptos de gravedad e inercia son manifestaciones específicas. La integración de esquemas supone una considerable economía cognitiva, ya que se reduce el número de conceptos que forman parte del núcleo central de la teoría. Supone además un incremento en el poder predictivo y explicativo de la teoría De hecho, es éste el cambio fundamental que se produce en el paso de novato a experto (véase el apartado anterior de este mismo capítulo). Los conceptos que en los novatos se hallan en el nivel superior de la jerarquía y sin apenas relación entre si, en el experto se hallan sometidos a otros conceptos más generales, de aparición más tardía en la historia de la ciencia, que los subsumen. Esta integración jerárquica, característica del paso de las teorías del novato a las del experto, constituye una reestructuración de la teoría inicial, que queda modificada en sus aspectos esenciales dando lugar a una nueva teoría. Ahora bien, la reestructuración producida por la integración jerárquica de los conceptos es aún una reestructuración en sentido débil (CAREY, 1985), ya que generalmente la nueva teoría surgida de la reestructuración sigue conviviendo con la teoría anterior (T1). De hecho, en la mayor parte de los estudios se observa que, en ciertas circunstancias, los expertos siguen incurriendo en errores conceptuales típicos de los novatos (véase Pozo, 1987a). Esta coexistencia entre las dos teorías, o versiones sucesivas de la misma teoría, da lugar a un nuevo tipo de conflictos, estudiados por PIAGET (1975) como "conflictos posteriores a la integración", Estos conflictos requieren una nueva toma de conciencia por parte del sujeto (que denominaremos tc3). En caso de no producirse esa toma de conciencia, la nueva teoría surgida de la reestructuración coexistirá con la vieja teoría (T1) que, no obstante, de haber conflicto, se hallará normalmente sometida a la nueva teoría surgida de la reestructuración. Por ello, en la Figura B.S. hemos recogido esta teoría como T2 (1), reflejando la prepronderancia de T2.

Mude una IntegracMn de esodetlón y reglracluredón en le Imlmcdón

P51

Para que se produzca tc3, es necesario que el sujeto tome conciencia no ya de esquemas separados en forma de conceptos sino de las propias teorías como tales. Esta reflexión metateórica alcanza a: a) la teoría inicial (Ti); b) la nueva teoría surgida de la reestructuración (T2);y c) la relación entre Ti y T2. En este último aspecto es necesario que el sujeto tome conciencia del exceso de contenido empírico de T2 con respecto a TI (LAKATOS, 1978). El resultado de tc3 será una reestructuración fuerte de la teoría que, según los requisitos establecidos por CAREY (1985), afectará no sólo a los conceptos que constituyen el núcleo central de la teoría sino también al dominio de aplicación de la misma y a los mecanismos explicativos itidos. De esta forma, la nueva teoría (T2) no sólo hace Innecesaria a la anterior (Ti) sino que incluso resulta Incompatible con ella. En la mecánica newtoniana no es necesario explicar mediante la acción de fuerzas el movimiento en sí, sino el cambio en la cantidad de movimiento. En la tarea que venimos comentando, la reestructuración fuerte implicará ser capaz de explicar las dos situaclones (a y b) por los mismos principios, reestructurando la comprensión de la situación a como consecuencia de los principios aplicados a b. Ahora bien, es posible que esa reestructuración fuerte no se produzca casi nunca en contextos cotidianos e incluso, en el marco de la instrucción, que no siempre se complete en el transcurso del conocimiento novato al experto (CAREY, 1985). De hecho, el modelo que acabamos de exponer abarca todas las fases del proceso de cambio conceptual. Sin embargo, como señalábamos al comienzo, en muchos casos el aprendizaje de conceptos tanto en contextos de instrucción como, sobre todo, en el aprendizaje espontáneo o no estructurado no agota todas esas fases. En este sentido, el modelo propuesto puede tener un valor descriptivo e incluso prescriptivo, permitiendo establecer secuencias didácticas concretas para la enseñanza de conceptos científicos. En cambio, hay que itir que no posee valor explicativo, ya que son muchos los problemas que deja sin respuesta. De entre ellos hay uno de fundamental importancia. El modelo propone que el cambio conceptual requiere la toma de conciencia de diverso tipo de conflictos por parte del sujeto. Pero no siempre los conflictos se resuelven de modo favorable. ¿Cuándo se produce la toma de conciencia en cada caso? ¿Diré condiciones son necesarias para que tenga lugar? Son éstas preguntas para las que. aún no poseemos una respuesta suficiente. Sin embargo, existen algunas vías hacia las que dirigirse en busca de esa respuesta. Como apuntábamos en páginas anteriores, el aprendizaje de cualquier teoría o serie de teorías por reestructuración es un proceso genético, que sólo es posible considerando la naturaleza acumulativa del aprendizaje conceptual. Según el modelo, el paso de la teoría inicial (Ti) a la nueva teoría (T2) no sería directo sino que estaría mediado por la aparición de diversas versiones, más o menos modificadas, de la teoría iniciali consideración de anomalías (Ti + a), ajuste de la teoría (Ti -ajust) y coexistencia entre ambas teorías (T2 (1). A su vez, en cada una de estas fases intermedias podría haber diversas versiones sucesivas, cada una de las cuales acumularía los avances de la versión anterior (por ej., Ti +a, Ti +a', Tt+ a", etc.). De esta forma, la acumulación continua de anomalías no corregidas acabaría conduciendo casi imperceptiblemente a

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T.os. wsnai... del wr,om.ale

Aunque estos modelos no agotan las posibles estrategias didácticas que pueden adoptarse para promover el aprendizaje de conceptos (con respecto a otras opciones didácticas pueden consultarse entre otros AEBU, 1985; ARAUJO y CHADWICK, 1975; JOYCE y WEIL, 1978; establecen los elementos esenciales para provocar el cambio conceptual en contextos de instrucción. Por encima de sus diferencias, esos modelos comparten mayoritariamente la necesidad de iniciar la actividad con una presentación del material de aprendizaje dirigida a activar o poner en funcionamiento las concepciones espontáneas o ideas previas del alumno. Esto puede lograrse mediante la realización de experiencias, la exploración o incluso la presentación de un modelo conceptual alternativo. En todo caso, esta activación de los esquemas conceptuales del alumno deberla conducir a una toma de conciencia de los mismos -convertir las teorías implícitas en un saber expllclto- y, en último extremo, a la aparición de contradicciones. Los conflictos de los que el alumno debe tomar conciencia son en algunos modelos esencialmente empíricos (teorías/datos), mientras que en otros se Incorporan deforma explícita modelos alternativos con el fin de promover conflictos conceptuales . Tal como indicábamos en la exposición del modelo de cambio conceptual, los conflictos empíricos pueden resultar insuficientes a menos que vayan seguidos de tomas de conciencia conceptuales (tc2 y tc3 en la Figura 8.5.). Una vez suscitados y, en su caso , resueltos los conflictos , es necesario consolidar los conocimientos adquiridos aplicándolos tanto a situaciones explicadas por la teoría anterior como a situaciones de las que aquella teoría no daba cuenta. De esta forma, el alumno puede tomar conciencia del exceso de contenido empírico (LAKATOS, 1978) de la nueva teoría. En cualquier caso, y dado el carácter acumulativo, Integrador y genético del cambio conceptual, no puede esperarse que cada unidad o cada sesión didáctica promueva un cambio conceptual, sino más bien que éste sea el producto acumulativo y genético de esas sesiones. En otras palabras, no se trataría de que cada sesión de instrucción agotara todas las fases del cambio conceptual, tal como se recogen en la Tabla 8.1. La producción de reestructuraciones, sean éstas débiles o fuertes, requiere numerosas situaciones de crecimiento y ajuste previas que hagan posibles las condiciones que requiere la reestructuración. Por ello, también es necesario Integrar, desde un punto de vista instruccional, los dos grandes enfoques o culturas del aprendizaje que hemos venido analizando en este libro, la asociación y la reestructuración, Aunque el aprendizaje sea, como dice CwcroN ( 1984), un elefante con muchas facetas, al final todas esas facetas son parte constitutiva de un mismo organismo y difícilmente se pueden conocer o usar unas sin las ótras. Tal vez la propia psicología del aprendizaje y de la Instrucción tenga aún algunas reestructuraciones pendientes, la más relevante de las cuales sería la "reconciliación Integradora" entre sus dos corrientes o tradiciones principales. Sin duda, tal reconciliación producirá no sólo una mayor coherencia teórica sino incluso una mayor eficacia en su aplicación a la resolución de problemas prácticos.

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