Cap. 1 y Cap. 2. ¿Cómo aprendemos? Karla López Mandujano

 

Libro. ¿Cómo aprendemos? Cap. 1 y Cap. 2

Karla Patricia López Mandujano

 

En el capítulo 1. ¿Cómo aprendemos? Dehaene (2019) señala que aprendemos a través de representaciones mentales dentro de un mundo interior y amplio que se le denomina cerebro. “Es innegable que este aprendizaje es un poco particular, porque no requiere ajustar más que un solo parámetro: el ángulo de visión. Por este motivo es tan rápido”. Por tal motivo, el cerebro se construye por una variedad de modelos y parámetros de aprendizajes, todos basados de lo que se percibe en el mundo exterior y la capacidad de corregir lo que aprendemos.

Entendiendo que el aprendizaje es ajustar los parámetros de los modelos mentales. Desde las cuestiones filosóficas, psicológicas y lingüísticas, la adquisición del aprendizaje de la lengua materna refleja cuando el bebé aprende categorías pertenecientes a su lengua materna, esto permite que construya sus estructuras mentales para comunicarse a través de sus entornos culturales. Es decir, no es lo mismo que un bebé japonés aprenda sonidos que excluyen la /r/ y /l/, o bien, un bebé mexicano aprenda diferentes tonalidades de las vocales. “La decodificación de los sonidos y los morfemas de las palabras. Y en distinta proporción todas las escrituras del mundo recurren a estas dos vías de la lectura: la escritura del sonido (que sigue la línea de las correspondencias entre los signos escritos y los sonidos), y el pasaje de la escritura al significado…” (Dehaene, 2015, p.27).

Desde la lingüística, la teoría saussureana propone que el concepto del signo es su expresión y la significación es un valor. Por ejemplo, cada individuo al pensar el signo de “árbol” imagina diferentes significados, cada uno definirá la forma, color e imagen mental que tenga sobre el “árbol”. Aunado a ello, la teoría de los estructuralistas aclara que, en la gramática, la organización de los grafemas es distintos, esto se relaciona a lo que menciona Stanislas Dehaene en que los niños japones aprenden el orden del núcleo verbal a diferencia de los niños mexicanos, alemanes, italianos, etc. Por lo que, las estructuras mentales de la adquisición de la lengua materna se definen de acuerdo a los contextos culturales.

Los parámetros de nuestro cerebro son casi infinitos, esto genera que las lenguas aprovechen estos espacios para generar diferentes posibilidades de combinaciones. “Millones de neuronas hacen el mismo trabajo en diferentes puntos de la retina, y sus outputs se convierten en los inputs del nivel siguiente, que entonces detectará “regularidades de regularidades”, y así sucesivamente”. De esta manera, el cerebro presenta diferentes niveles que hace que el aprendizaje parta de lo simple a los más completo.

Entendiendo que el cerebro presenta niveles de complejidad y parámetros casi infinitos para decodificar la información. A lo largo de los años, la inteligencia artificial ha evolucionado a partir de las capacidades que presenta la mente. Por ejemplo, los algoritmos informáticos son “neuronas artificiales” que ejecutan la misma decodificación de la información al igual que el cerebro. Según el investigador “el algoritmo recibe como input, en forma de píxeles, la imagen de un carácter escrito y propone, como output, una interpretación tentativa”. Sin embargo, la problemática de los algoritmos es que no reconoce errores en el sistema, por lo que los informáticos implementan información al azar para que la inteligencia artificial sea eficiente en estos casos. Por lo que es impresionante que el cerebro humano por sí mismo tenga capacidades que aún la inteligencia artificial no ha podido alcanzar.

En continuación con el tema, en el capítulo 2 el autor Stanislas Dehaene argumenta que el cerebro aprende mejor que las máquinas artificiales, esto se debe al nivel de conciencia que pueden desarrollar nuestro cerebro. “Logra jerarquizar la información con gran velocidad y, cuando es posible, extrae de ella principios generales, lógicos y explícitos”. Una característica que refleja la conciencia del cerebro es el aprendizaje de la información abstracta, así como la conciencia de reformular y terminar la decodificación de la información. Por ejemplo, en una investigación sobre el uso semántico de niños lectores, se evaluó en qué medida “usan el contexto semántico para establecer procesos predictivos y de anticipación durante el reconocimiento visual de palabras dentro de una oración” (López M.K., Ríos B. J., Pérez A., Carrasco A., 2020, p.51).  Esto demostraba la capacidad de velocidad que los estudiantes de secundaria procesaban las formas ortográficas a través de estructuras mentales.  En correspondencia con el autor, de “la capacidad de utilizar metarreglas parece demandar una buena dosis de inteligencia”.

En conclusión, los estudios sobre el cerebro siguen siendo arduos y abastecidos para que la inteligencia artificial avance a partir de las estructuras mentales sobre el infinito aprendizaje. En el ámbito educativo, es imposible definir el aprendizaje como algo homogéneo, con estructuras rigurosas. Por lo tanto, el docente debe ampliar las estrategias de enseñanza, ya que el alumno aprende de diferentes experiencias.

 

Referencias

López M.K., Ríos B. J., Pérez A., Carrasco A. (2020). Uso del contexto semántico en el reconocimiento visual de las palabras de los niños lectores. Revista Estudios de Lingüística Aplicada. ENALLI. Año 39, núm. 72.

Stanislas Dehaene (2019). ¿Cómo aprendemos? Editorial Siglo Veintiuno.

Stanislas Dehaene (2015). Aprender a leer. De las ciencias cognitivas al aula.  Editorial Siglo Veintiuno.