Kitabı oku: «¡15 minutos de clase es suficiente! Psicobiología, Electrofisiología y Neuroeducación de la Atención Sostenida»

Presentación

¿Cuánto tiempo un estudiante puede sostener la atención de manera ininterrumpida en la sala de clase? ¿La atención sostenida puede ser registrada con tecnología válida no invasiva, mediante la actividad fisiológica del estudiante, en el salón de clase y sin interrumpir la metodología del profesor? ¿Será que la atención sostenida es modulada por la personalidad, la emoción y el cronotipo del estudiante?

El interés de estudiar la atención sostenida no es nuevo. Este proceso psicológico propicia que la demanda educativa de la enseñanza/aprendizaje se centre en él, pues de alguna manera una “atención adecuada” del estudiante terminará en un buen “desempeño académico”. Otro fenómeno fundamental es el de los tiempos de clase que el sistema educativo exige a los protagonistas directos de los procesos de enseñanza/aprendizaje, pues se quiera o no el sistema de contratación de docentes en ciertos niveles les exige que dediquen tiempos rígidos a las clases sin tener en cuenta otros fenómenos intrínsecos de la cognición y la fisiología de los estudiantes. Por todo esto, y para que se evidencie el aprendizaje, hay una necesidad de que la atención sea continua en un largo periodo de tiempo.

Pero lo que se tiene en cuenta muy poco es que la atención sostenida está determinada por diferentes factores, como las características físicas de los estímulos, el número de los estímulos, el ritmo de su presentación y la indeterminación temporal y espacial del estímulo (grado de desconocimiento de cuándo y dónde surge el estímulo) (Cuervo y Quijano, 2008). Es por esto que la medición de la atención mediante una respuesta fisiológica, de manera precisa, sencilla, económica y confiable, capaz de ser aplicada en ambientes educativos naturales (sala de clase), fue el desafío logrado en la investigación que dio lugar a la presente obra.

De esta manera, la premisa teórica de partida es que la atención sostenida puede ser medida a partir de la respuesta autonómica del corazón (respuesta que identificaremos como Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca [VFC]) y el mayor desafío fue la construcción de un instrumento confiable para registrar la VFC en el tiempo exacto en que se desarrolla una clase convencional. Por esto, el estudio realizado encuentra bases sólidas en la hipótesis de los “Marcadores Somáticos”, que dice que la actividad autonómica que se produce en respuesta a estímulos específicos desempeña un papel fundamental en el aprendizaje implícito (Forman-Alberti y Benjamin-Hinnant, 2016) y que el Sistema Nervioso Autónomo (SNA) tiene una profunda relación con la red cognitiva al realizar tareas específicas (Ohyama et al., 2016), concluyendo que las respuestas emocionales autonómicas afectan la función cognitiva, especialmente la función ejecutiva. Por otro lado, como indicador de respuesta autonómica, la VFC es una medida que puede ser utilizada para evaluar la modulación del SNA bajo condiciones fisiológicas precisas —como sueño-vigilia, posturas físicas y entrenamiento físico—, en condiciones patológicas (De Abreu, 2012; Serrano-Trejo et al., 2012) y hasta en situaciones concretas de aprendizaje (Frausto, 2011), entendidas en términos de sustitución o transferencia de funciones de forma inter-ligada, en lo que vamos a definir como “dimensión global de la cognición humana” (DGCH) en ambientes aplicados de procesos de enseñanza-aprendizaje (Rodríguez-de Ávila et al., 2018).

Por lo anterior, son dos las tesis teóricas que sustentan el andamiaje conceptual de la presente obra: 1) Solo hay aprendizaje eficaz durante los procesos de enseñanza-aprendizaje si se movilizan todos los componentes de la cognición humana, siendo la DGCH la integración de las categorías que encierran las diferentes variables cognitivas. 2) La DGCH puede ser medida mediante la respuesta autonómica de VFC, pues se sabe que la frecuencia cardíaca varía en función de las demandas de la tarea cognitiva, altamente sensible a las demandas globales de atención sostenida por encima de la influencia de otros procesos cognitivos (Luque-Casado et al., 2016), de las dimensiones estructurales de la personalidad, del estado de ánimo y de la preferencia circadiana, del sueño, del comportamiento emocional y del aprendizaje (Bermúdez et al., 2016; Itzek-Greulich, Randler y Vollmer, 2016; Graveline y Wamsley, 2017).

El estudio que se realizó fue apoyado por la Coordinación de Perfeccionamiento de Personal de Nivel Superior-Brasil (CAPES), con código de financiamiento 001, e inscrito en el comité de ética de la Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), con el “PARECER CONSUBSTANCIADO DO CEP” Número 2.683.191, en el marco de la Tesis Doctoral del autor, quien realizó estudios doctorales mediante una beca otorgada por la Organización de los Estados Americanos en convenio con el Grupo Coimbra de Universidades Brasileras, en particular con la UFRN en Natal, Brasil, contando además con el apoyo de la Universidad del Magdalena, Santa Marta, Colombia. El doctorado fue realizado en el programa de Pós-graduação en Psicobiología y el estudio fue realizado en el Laboratorio de Neurobiología e Ritmicidade Biológica de la UFRN, bajo la dirección del profesor John Fontenelle Araujo.

Aprendizaje en contextos educativos aplicados

Es conveniente partir de la idea de que el aprendizaje puede ser medido a partir de la VFC de manera indirecta. Sin embargo, es necesario presentar las formas de comprensión teórica del aprendizaje, siendo el objetivo fundamental de los procesos educativos y teniendo como soporte principal la cognición, cuya base o comienzo es la atención. Así, se presentan a continuación las teorías conductistas y cognitivas del aprendizaje. Igualmente, se aborda el desempeño académico, los procesos y los estilos de enseñanza y aprendizaje, y, de manera resumida, la base cerebral del aprendizaje y la cognición.

Teorías conductistas

Muchos historiadores de principios del siglo XX consideraron a John B. Watson (1879-1958) como el fundador del conductismo, reconociendo en él a un catalizador de un movimiento que ya estaba en marcha (Pellón, 2013) y que había sido inaugurado por la doctrina funcionalista de William James (1842-1910), John Dewey (1859-1952) y James Angell (1869-1949).

Watson (1913) propone un cambio en el objeto de estudio tradicional de la psicología; ya no el estudio de la mente o de la consciencia, sino el análisis experimental de la conducta: “La psicología como la ve el conductista es una rama de las ciencias naturales, objetiva y experimental. Sus metas teóricas son la predicción y el control de la conducta” (Watson, 1913, p. 158). De esta forma, “conducta” es cualquier cosa que un organismo hace (Watson, 1914). Sin embargo, desde un punto de vista experimental, algunos individuos pueden estar aprendiendo una tarea determinada y no ejecutar en ese momento la respuesta requerida por el experimentador, llamándose a ese fenómeno “silencio conductual” o “aprendizaje latente” (Blodgett, 1929; Tolman y Honzik, 1930; Tolman, 1932).

Por su parte, Skinner (1975, 1986) propone que la conducta voluntaria aparece sin la intervención de un estímulo antecedente observable, cuya característica fundamental es que se origine, mantenga o modifique por sus consecuencias (reforzadores), con las cuales mantiene una relación sinérgica permanente (conducta-estímulo-consecuencia-conducta): a esto lo denominó “conducta operante libre”, lo que sugiere que hay un aprendizaje en el organismo cuando se demuestra una respuesta apropiada seguida de la presentación de un estímulo ambiental determinado (Moreno, 2013; Gispert, 2014).

Desde esta perspectiva, no se tiene en cuenta la memoria para explicar el aprendizaje y, a pesar de que se postula la adquisición de hábitos, se otorga poco valor a cómo esos hábitos se almacenan o se recuperan para uso futuro, siendo el olvido atribuible a la “falta de uso” de una respuesta con el paso del tiempo (Moreno et al. 2017). Así, la práctica sistemática y la revisión que ocurren en los salones de clase son útiles para mantener al estudiante listo para responder; es decir, atento (Peña-Correal, 2014). Por esto, desde esta perspectiva, al estudiante se le comprende como agente reactivo a las condiciones del ambiente (Ertmer y Newby 1993).

Por otro lado, Albert Bandura introduce otra fórmula en el análisis del aprendizaje a partir de lo que denominó Social Learning Theory, además de la Social Cognitive Theory, la Self-regulation y, principalmente, el concepto de Self-efficacy (Bandura, 1977; 1986; 1991; 1997). Desde sus postulados, la expectativa de autoeficacia o eficacia percibida es un determinante importante de la conducta, que fomenta la salud por la influencia de dos niveles (Bandura, 1999): 1) como mediador cognitivo de la respuesta de estrés (la confianza de las personas en su capacidad para manejar los estresores a los que se enfrentan activa los sistemas biológicos) y 2) en cuanto variables cognitivo-motivacionales que regulan el esfuerzo y la persistencia en los comportamientos elegidos. Los conceptos de “Refuerzo Vicario” (experiencia reforzada por las consecuencias recibidas en “otro”) y del “Determinismo Recíproco” abren la posibilidad de tener en cuenta variables cognitivas a la fórmula conductista.

Por su parte, desde la teoría del aprendizaje social de Bandura se expone la “autorregulación del aprendizaje” (self-regulated learning), la cual fue estudiada recientemente por Navea-Martín (2017) y por Hernández y Camargo (2017), que consiste en la organización deliberada de actividades cognitivas, conductuales y ambientales que conducen al éxito en el aprendizaje del estudiante. Es así que la “autorregulación del aprendizaje” puede entenderse como un constructo psicológico que hace referencia a un “proceso mediante el cual el estudiante configura su actividad y organiza su entorno en procura de alcanzar los objetivos que se le imponen, o que se impone, frente a una actividad académica, de manera autónoma y motivada” (Hernández y Camargo, 2017, p. 147); es decir, que las implicaciones del alumno no solo dependen de la combinación de metas de aprendizaje, sino que también dependen del nivel de expectativas de autoeficacia (Valle et al., 2015).

Teorías cognitivas

La teoría cognitivista del aprendizaje enfatiza que el aprendizaje del alumno se produce en gran medida en un entorno social. Esta postura reúne varias concepciones en las que se incluye el aprendizaje significativo y, en su conjunto, sugiere que la organización cognitiva antecedente del alumno guarda nexos con la nueva información (Mayorga, Ruiz y González, 2016). La estructura cognitiva es el conjunto de conceptos e ideas que un sujeto tiene en un campo definido del conocimiento, así como la organización que el alumno tiene del mismo (Orozco, Vizcaíno y Méndez, 2012). Dentro de la teoría cognitiva o cognitivista del aprendizaje se destacan dos clásicos importantes: Piaget y Vygotsky, quienes influenciaron la perspectiva biológica, psicológica y social de la actualidad.

Desde la epistemología genética enmarcada en el constructivismo (Raynaudo y Peralta, 2017), Piaget (1979) postula que los seres humanos no acceden a una realidad objetiva externa, sino que esta se construye. El sujeto es un organismo en desarrollo, no solo en un sentido físico o biológico, sino también en un sentido cognitivo (Piaget, 1970), y el conocimiento no constituye una copia de la realidad, sino que conocer el objeto es transformarlo en función de los esquemas del organismo (Piaget, 1991). Los procesos por los que se desarrollan formas lógicas de razonamiento —complejos y avanzados— son la asimilación y la acomodación (Piaget, 1991; Piaget y Inhelder, 1997), dando origen de forma paulatina a esquemas de asimilación novedosos, con lo que se alcanza un nuevo estado de equilibrio; así, cada estadio del desarrollo cognitivo representa un nivel cualitativo mayor respecto al modo de conocer o pensar (Piaget, 1991; Piaget y Inhelder, 1997).

En cambio, para Vygotsky (1978, 2007) la constitución de las funciones psicológicas se explica a través del proceso dialéctico de internalización y externalización entre el sujeto y su cultura y, en la medida en que se hacen sucesivas, habilitan el desarrollo de procesos psicológicos superiores más avanzados y mediados culturalmente, que se diferencian cualitativamente de los anteriores. Esta postura permite comprender el desarrollo como un complejo proceso dialéctico y no solamente como una acumulación de cambios. Las funciones psicológicas superiores representan nuevos sistemas psicológicos que no se contraponen a los procesos elementales (Raynaudo y Peralta, 2017). Es así que Vygotsky, al igual que Piaget, sostiene que el aprendizaje se construye a partir de la relación entre los que él denominaba “pseudoconceptos” y “conceptos científicos”.

Son denominados “pseudoconceptos” porque la generalización que aparece en el pensamiento del niño es semejante fenotípicamente al concepto utilizado en la actividad intelectual del adulto (Raynaudo y Peralta, 2017). Sin embargo, debe entenderse que, por su naturaleza psicológica, los pseudoconceptos son distintos a los conceptos en el sentido más estricto de la palabra (Vygotsky, 2007).

Por otro lado, dentro de los postulados cognitivistas se procesa una nueva idea de aprendizaje significativo, elaborado por David Ausubel, el cual, inicialmente, abordó la idea de aprendizaje de recepción significativa, aplicado al aprendizaje y a la enseñanza de conceptos (Ausubel, 1996) para llevar a cabo una tarea de manera significativa por parte del estudiante. Es así que, a partir de estos conceptos, Ausubel aborda la distinción entre “aprendizaje por descubrimiento” y “aprendizaje significativo” a todo proceso que se relaciona con los intereses inmediatos para ser aplicados por el aprendiz en un contexto real o abstracto. En fin, lo que rescatamos del posicionamiento de Ausbel es la idea de que, al existir un proceso con significado para el estudiante, la demanda atencional será mayor para su sistema cognitivo; por tanto, la atención será sostenida en el tiempo de clases, facilitando los procesos de enseñanza/aprendizaje.

Desempeño académico, procesos y estilos de enseñanza y de aprendizaje

En los procesos cognitivos, los estilos de aprendizaje son claves para entender el desempeño en el contexto educativo y se debe entender por “desempeño” o “rendimiento académico” la cuantificación del aprendizaje en un contexto educativo. De esta manera, el desempeño académico debe considerarse como un constructo que adopta valores cuantitativos, por medio de los cuales existe una aproximación a la evidencia del perfil de habilidades, conocimientos, actitudes y valores desarrollados por el alumno en los procesos de enseñanza/aprendizaje (Edel, 2003).

Como se ve, el constructo “desempeño académico” está regulado de alguna forma por las actividades de enseñanza y aprendizaje. El primero (enseñanza) hace referencia a las características complejas del profesor y el segundo (aprendizaje) a las características complejas del estudiante. Sin embargo, el sistema educativo se convierte en otro elemento fundamental, donde la enseñanza y el aprendizaje casi se convierten en un solo complejo dinámico que los regula a las exigencias particulares de dicho sistema. De ahí que se acostumbre a hablar de “procesos (en plural) de enseñanza y aprendizaje”.

Ahora bien, cuando se habla de “estilos de aprendizaje” se hace referencia a los estudiantes, mientras que “estilos de enseñanza” se refiere a los profesores. Así, las estrategias de aprendizaje deben ser consideradas como un conjunto de procesos mentales que se ponen en marcha intencionalmente, planificados, que se usan para controlar la actividad cognitiva (López, García y Ballester, 2003), mientras que los estilos de enseñanza se refieren al método que el profesor usa en sus aulas de clase: las características personales, preocupaciones, concepciones sobre el aprendizaje y la enseñanza, la dinámica metodológica y la evaluación en una asignatura específica (Rendón, 2013). Es así que los estudiantes autorregulados utilizan estrategias tanto cognitivas como metacognitivas (regulación y control de la propia cognición), además de gestionar y controlar sus propios recursos de aprendizaje en sus estudios universitarios (Navea-Martín, 2017).

De esta forma, los estilos de aprendizaje implican el procesamiento de la información (Cabrera, 2004), de herramientas que rentabilizan el estudio y que lo vuelven más eficaz, como puede ser la repetición, la organización del material, la elaboración o el pensamiento crítico (Navea-Martín, 2017), la capacidad de leer y escribir correctamente en niveles de lectura literal, inferencial y crítica, cuya manifestación objetiva se relaciona con el desempeño académico (Domínguez et al. 2015).

Por otro lado, las estrategias de aprendizaje reflejan procesos utilizados por el aprendiz para responder a las demandas de un aprendizaje y los estilos reflejan el modo en que una persona piensa. De esta forma, los estilos de aprendizaje están constituidos por el conjunto de estrategias que utilice el estudiante para aprender. Así, en el producto concreto de su participación activa en el proceso de enseñanza y de sus propias experiencias, el estudiante desarrolla sus propias estrategias para lograr un mejor aprovechamiento de sus esfuerzos, para asimilar la información que recibe; tales estrategias definen los estilos de acción que el estudiante desarrolla por cuenta propia sobre la base de sus creencias y experiencias particulares (Cazau, 2001; Martínez, 2003; Castañeda, 2004, 2006).

Por otro lado, hablando de los estilos de enseñanza se ha demostrado que los docentes inciden en los estilos de aprendizaje de los estudiantes universitarios (Ventura y Moscoloni, 2015), además de que la concepción de aprendizaje se relaciona con las prácticas docentes de profesores y con las estrategias que desarrollan sus estudiantes (López-Iñiguez y Pozo, 2014). Es decir, las estrategias de los docentes se corresponden con las estrategias de elaboración y organización por parte de los estudiantes, relación que se debe tener en cuenta en todo proceso pedagógico (Ventura, 2016).

Vemos, entonces (desde el contexto del salón de clases, naturalizado por el sistema educativo como convencional o moderno), que en la dinámica del aprendizaje intervienen múltiples factores exógenos y endógenos a los actores que en él intervienen. Sin embargo, debe entenderse muy bien que la dinámica compleja del aprendizaje en contextos educativos debe centrarse en encontrar los factores individuales, casi permanentes —como personalidad, emoción y cronotipo—, que intervienen en la atención sostenida de los estudiantes en el salón de clases, para comprender de qué forma estos factores modulan tal atención y entender así que los procesos dinámicos de las metodologías de la enseñanza deben ser modificados para lograr mejores resultados de aprendizaje y de enseñanza, teniendo en cuenta factores individuales de la psiquis del estudiante y factores fisiológicos.

La atención sostenida y sus bases psicobiológicas

Se entiende que la atención sostenida tiene un sustrato fisiológico que está regulado por el sistema nervioso autónomo (figura 1). Ahora bien, entendemos que el sistema nervioso autónomo comprende dos subsistemas: el sistema nervioso simpático (SNS) y el sistema nervioso parasimpático (SNP). Una de las funciones del SNS es acelerar el funcionamiento del organismo y la preparación para la acción ante eventuales amenazas; de esta manera, la frecuencia cardíaca aumenta ante la activación del SNS. Por su parte, el predominio del SNP provoca que el organismo mantenga un estado corporal de reposo, disminuyendo el nivel de activación.

Figura 1. Modelo Teórico de la investigación

Fuente: elaborada por el autor.

Además del substrato fisiológico, la atención también tiene, principalmente, un substrato psicológico, el cual puede estar caracterizado por las diferencias individuales de cada sujeto: personalidad, emoción y preferencia circadiana (cronotipo), que representan características propias de los sujetos y se manifiestan de forma más o menos permanente en toda la vida de las personas y que, de alguna forma, pueden modular la atención en el salón de clases; es decir, pueden tener alguna relación con la forma en que haya predominio del SNS y del SNP.

En psicología existen diferentes modelos teóricos para comprender la cognición humana, pero en su conjunto son tres las grandes categorías de estudio que se proponen con el fin de dar cuenta de variables específicas para su estudio: la psicología general, por ejemplo, propone que la cognición se debe entender como procesos psicológicos en los cuales se encuentran la atención, percepción, memoria, motivación y emoción (ver figura 2). Por su parte, la psicología cognitiva y la neuropsicología proponen que la DGCH debe entenderse desde el constructo de “funciones ejecutivas”, unidas en su comprensión a una función fisiológica delimitada en el córtex encefálico. Igualmente, la psicología cognitiva plantea a la metacognición como otra forma de entender la cognición humana. Las ciencias de la educación, teniendo en cuenta todas estas consideraciones y en lo que respecta a los procesos de enseñanza/aprendizaje, plantean que el aprendizaje es el punto cumbre para la acción pedagógica. Al estudiar cada categoría de la DGCH, nos daremos cuenta de que, como procesos de la cognición, están interligados en un movimiento continuo que hace que segregarlos o dividirlos en la vida práctica resulte un poco complicado. Sin embargo, podemos afirmar que en la base de la cognición se encuentra la atención.

Figura 2. Componentes de la cognición humana

Fuente: elaborada por el autor.

La atención es, entonces, un aspecto central y fundamental de la cognición (Nobre y Kastner, 2014), estudiada en relación a los aspectos intelectivos (Yoo et al., 2018), a los modelos de integración neuronal (Rohr et al., 2018) y a los procesos de aprendizaje en contextos educativos (Onley et al., 2015). Es así que se define por la capacidad de generar, dirigir y mantener un estado de activación adecuado para el procesamiento correcto de la información. Además, es clasificada a partir de cinco criterios: 1) dependiendo del origen y la naturaleza de los estímulos: “interna” o “externa”; 2) de acuerdo con la actitud del sujeto: “voluntaria” o “involuntaria”; 3) de acuerdo con la manifestación motora y fisiológica: “abierta” o “encubierta”; 4) de acuerdo con el interés del sujeto: “dividida” o “selectiva”; 5) de acuerdo con la modalidad sensorial: “visual/espacial” o “auditiva/temporal” (Hernández, 2012). Sin embargo, también existe otra clasificación que divide la atención en dos dimensiones: 1) “dimensión selectiva”: selectiva o dividida y 2) “dimensión intensiva”: atención sostenida (Hernández, 2012). Esta última es definida como un elemento de la cognición responsable de activar ciertos procesos del organismo que permiten al ser humano permanecer en un estado de vigilancia frente a ciertos estímulos, prolongando este estado por periodos de tiempos variables (Herrera et al., 2016).

Base cerebral del aprendizaje y la cognición

La experiencia puede provocar modificaciones en el cerebro a lo largo de la vida de la persona (Ramón y Cajal, 1894). Este es un postulado fundamental para relacionar la educación con la neurociencia y, más específicamente, con el neuroaprendizaje (donde cerebro, procesos psicológicos y aprendizaje se unen en un constructo teórico importante para las investigaciones de estas áreas (Gracia-Bafalluy y Escolano-Pérez, 2014).

De lo anterior se deriva la indudable importancia del aprendizaje como factor fundamental en el progreso de los individuos, pues de él depende, en gran medida, el éxito o fracaso en todas las actividades académicas propias de los escenarios educativos, principalmente en niveles universitarios (Laguzzi et al., 2013). Esto es fundamental para entender que todo proceso psicológico se integra a una función biológica, en cuya interacción intervienen unidades neuronales concretas (Luria, 1966; 1969; 1980). Es así que algunos autores propusieron el constructo de funciones ejecutivas para segregar las unidades de análisis de esta interacción (procesos psicológicos y cerebro) dentro del marco de las neurociencias (Ardila, 2013) (ver figura 2), relacionando las áreas cerebrales prefrontales con las estrategias cognitivas como solución de problemas, formación de conceptos, planeación y memoria de trabajo (Luria, 1980; Tirapu-Ustárroz, et al. 2013).

Por otro lado, desde la perspectiva de la neurociencia cognitiva y el aprendizaje vemos que la función del cerebro en el estudio de los procesos cognitivos y afectivos ya está ampliamente demostrada, al punto de ofrecer claves que permiten desentrañar a profundidad cómo pueden ser analizadas sus funciones en procesos complejos como el aprendizaje (Redolar, 2014). Es así que cada vez más la evolución y el desarrollo de los objetivos de la neurociencia en la educación (neuroeducación) comienzan a entrar en los salones de clases y en las instituciones para iniciar una revolución en la cual el aprendizaje como proceso interactivo y la meta de la pedagogía dentro del marco de las emociones deslumbran con retos importantes que necesitan la confluencia de diversos profesionales que permitan dar cuenta de los mismos (Barrio, 2018).

En esa perspectiva, se han venido planteando interrogantes relacionados con: ¿cómo los avances en el conocimiento del sistema nervioso y el cerebro pueden contribuir a generar estrategias de mejoramiento del aprendizaje en adolescentes? ¿Qué variables educativas son susceptibles de orientar las investigaciones en el ámbito de la neurociencia cognitiva? ¿Qué implicaciones tienen los hallazgos de la neurociencia cognitiva en la teoría y práctica educativa?

Es evidente que desde la neurociencia se han realizado notables avances relativos a las bases neurológicas de numerosos procesos relacionados con aspectos como el lenguaje, la elaboración de conceptos, la atención, la memoria, la inteligencia, las emociones y el aprendizaje, las capacidades ejecutivas, el comportamiento y otros en relación a la psicología y la educación (Maya y Rivero, 2010). Ante la evidente relación entre educación y cerebro, hoy se observa el surgimiento de las propuestas del neuroaprendizaje, que resultan fundamentales para estudiar ambos componentes: cerebro y cognición, o procesos psicológicos y aprendizaje (De la Barrera y Donolo, 2009).

Es importante entender que la neurociencia considera que todo aprendizaje implica la participación de distintos procesos cognoscitivos que se dan de manera simultánea e integrada, lo que involucra distintas regiones cerebrales cuyos sustratos anatómico y funcional son mediados por procesos de interacción con el contexto donde se interactúa; por lo tanto, para entender la manera como el sujeto puede acceder al aprendizaje es necesario conocer las bases neurológicas y los procesos de acompañamiento de esta actividad central de la civilización del ser humano (Tirapu-Ustárroz, et al. 2010).

Hoy es un hecho científico que las áreas sensoriales del cerebro solo pueden desarrollarse cuando el entorno contiene diversos estímulos sensoriales: imágenes, texturas y sonidos; asimismo, son necesarias tanto la cultura como la naturaleza (Velásquez, Remolina y Calle, 2009). Como expresa el psiquiatra Norma Doidge (citado en Maya y Rivero, 2010), nos han dado un cerebro que sobrevive en un mundo cambiante cambiándose a sí mismo. De igual manera, el cerebro es un órgano en constante cambio debido a los aprendizajes, ya que estos traen consigo cambios fisiológicos y morfológicos (funcionamiento y forma estructural neural) en los procesos sinápticos de síntesis de proteínas acompañadas de neurotransmisores.

¿Cuál es el papel del docente?

Las nuevas investigaciones sobre el cerebro tienen una extraordinaria implicación en el aprendizaje y, por tanto, en la atención. Hoy se sabe que el cerebro tiene un inmenso potencial para aprender, que el conocimiento previo, las emociones, las metas y expectativas afectan significativamente el aprendizaje y que las actividades que se propicien en el salón de clase afectan, crean y sustentan las redes neuronales. Con base en lo anterior, los estudiantes (en condiciones normativas) son capaces de obtener altos resultados en su aprendizaje, ya que mientras más conexiones de neuronas se logren en las áreas cerebrales, más eficiente será la comunicación entre ellas y, por tanto, el aprendizaje tendrá en realidad una función organizadora y la atención será, así mismo, mejor sostenida en los procesos de enseñanza y aprendizaje.

Si se tiene en cuenta que al cerebro lo estimulan los cambios, que lo desconocido excita las redes neuronales, se entiende que los ambientes fluidos y variados despiertan la curiosidad, favoreciendo la atención y, por tanto, el aprendizaje (Kormi-Nouri, Nilsson y Ohta, 2005; Reggev et al., 2018).

Para el desarrollo cerebral es muy importante la riqueza de estímulos y emociones positivas (Velásquez et al., 2009); por tanto, es necesario que la práctica educativa esté enmarcada en propiciar en el educando la curiosidad a partir del uso de didácticas y metodologías que procuren la plasticidad cerebral, entendiendo que esta solo se da desde la modificación de la conducta de la persona a partir de experiencias previas.

Es por eso que todo agente educativo debe entender cómo aprende el cerebro, cómo procesa la información, cómo controla las emociones, los sentimientos, los estados conductuales, o cómo es frágil frente a determinados estímulos; esto llega a ser un requisito indispensable para la innovación pedagógica y transformación de los educandos (Campos, 2010). De ahí la necesidad de que la neurociencia de la educación llegue a establecerse como tal, siendo incorporada oficialmente en los currículos de formación de educadores y configurada en el concierto de las especialidades del ámbito educativo (Puebla y Talma, 2011), aplicando a su vez estrategias efectivas que logren en el estudiante una mejor asimilación de los contenidos a aprender.

Del sistema cardiovascular a la variabilidad de la frecuencia cardiaca

El sistema cardiovascular consiste en el corazón, una bomba, la vasculatura y un sistema de distribución que, juntos, aseguran que la sangre llegue a todos los tejidos del cuerpo (Cacioppo, Tassinary y Berntson, 2007). Es un sistema crucial para la supervivencia, por lo que no es sorprendente que esté regulado por mecanismos centrales complejos, incluidos los sistemas reflejos de bajo nivel, así como mecanismos neuroconductuales más elevados (Cacioppo et al., 2007).

El corazón es el órgano principal del sistema cardiovascular; tiene aproximadamente el tamaño de un puño cerrado, pesa entre 250 y 350 gramos y late aproximadamente 100.000 veces al día y 2.500 millones de veces durante una vida media (Shaffer, McCraty y Zerr, 2014).

Los ciclos cardíacos son los eventos que ocurren en el corazón de un latido al siguiente y de forma colectiva. Consiste en sístole (contracción ventricular) y diástole (relajación ventricular) (Shaffer et al., 2014). Así, es importante considerar el concepto de “marcapasos” (pacemakers), los cuales son células autorítmicas que generan espontáneamente los potenciales del marcapasos que inician las contracciones cardíacas (Shaffer et al., 2014). Las células autorítmicas funcionan como marcapasos y proporcionan una vía de conducción para los potenciales del marcapasos. El nódulo sinoauricular (SA) y el nódulo auriculoventricular (AV) son los dos marcapasos internos responsables de iniciar el latido del corazón. El electrocardiograma (ECG) registra la acción de este sistema de conducción eléctrica y la contracción del miocardio (ver figura 3).

Por otro lado, aunque el latido del corazón puede propagarse perfectamente por las fibras del músculo cardíaco, el corazón tiene un sistema de conducción especial, el sistema Purkinje, que transmite impulsos aproximadamente cinco veces más rápido que el músculo cardíaco normal. Se origina en el nodo SA, dejando varios ases muy delicados de fibras de Purkinje, las vías internodales, que pasan a través de las paredes auriculares hasta un segundo nodo, el nodo AV, también ubicado en la pared de la aurícula derecha, pero en la parte inferior de la pared posterior, cerca del centro del corazón.

Ahora bien, en cuanto a la regulación del corazón hoy se sabe que en un organismo sano hay un equilibrio dinámico entre el SNS y el sistema SNP. La actividad de SNP predomina en reposo, lo que resulta en una frecuencia cardíaca promedio de 75 latidos o pulsaciones por minuto (ppm). El centro cardiovascular responde a la entrada centro cerebral sensorial y superior mediante el ajuste de la frecuencia cardíaca a través de los cambios en el equilibrio relativo entre flujo simpático y parasimpático (Shaffer y Venner, 2013).

Por su parte, John y Beatrice Lacey realizaron estudios de interacción corazón-cerebro y sugirieron un papel causal del corazón en la modulación de funciones cognitivas (sensorial-motor) y el rendimiento perceptual (Lacey, 1967; Lacey y Lacey, 1974). Estos investigadores, centrados en la actividad que ocurre dentro de un único ciclo cardíaco, confirmaron que la actividad cardiovascular influye en la percepción y el rendimiento cognitivo. Posteriormente, se confirmó que el desempeño cognitivo fluctúa en torno a un ritmo de 10 Hz (Velden y Wölk, 1987; Wölk y Velden, 1989). De esta forma, se ha demostrado que la información aferente procesada por el sistema nervioso cardíaco intrínseco influye en las áreas frontocorticales (Lane, et al. 2001; McCraty, Atkinson y Bradley, 2004) y la corteza motora (Svensson y Thorén, 1979), que afectan factores psicológicos como la atención y la motivación (Schandry y Montoya, 1996), y la sensibilidad perceptiva (Montoya et al., 1993; Zanon, et al. 2013).

Figura 3. Ciclo cardíaco

Nota: Se muestran en este gráfico dos ciclos cardíacos para el volumen ventricular, la presión aórtica, la presión auricular, la presión ventricular, el fonocardiograma y el electrocardiograma (ECG). Las fases del ciclo se indican en la parte superior de la figura encima de los paréntesis.

Fuente: adaptado de Cacioppo et al. (2007).

Variabilidad de la frecuencia cardíaca

Un corazón sano no es un metrónomo. El comportamiento irregular de los latidos del corazón es evidente cuando se examina la frecuencia cardíaca (Shaffer et al., 2014). Estas fluctuaciones en la frecuencia cardíaca son el resultado de interacciones complejas entre diferentes sistemas fisiológicos (Reyes-Del Paso et al., 2013). De esta forma, las interacciones entre la actividad autónoma neural y los sistemas de control de las vías respiratorias producen ritmos a corto plazo en las mediciones de VFC (Hirsch y Bishop, 1981; 1996; McCraty et al., 2009) y los ritmos circadianos, la temperatura corporal central, el metabolismo, las hormonas y los ritmos intrínsecos generados por el corazón, contribuyen a la reducción de los ritmos de frecuencia (ver figura 4).

En síntesis: un sistema nervioso autónomo sano es flexible, dinámico y se adapta a los estímulos que recibe; de ahí que la frecuencia cardíaca no sea una suma de latidos rígidos idénticos, sino el conjunto de ondas variables que coexisten en un patrón constructivo, en un todo coherente. Por otro lado, desde la estandarización de la medición de la VFC en 1996, por la Sociedad Europea de Cardiología y la Sociedad Norteamericana de Estimulación y Electrofisiología (Shaffer et al., 2014), el informe del Equipo de Tareas para la padronización de la medida de la VFC dividió las oscilaciones del ritmo cardíaco en cuatro bandas de frecuencias primarias: “high frequency” (HF), “low frequency” (LF), “very low frequency” (VLF) y “ultra low frequency” (ULF), informando que los análisis deberían ser realizados en segmentos de cinco minutos, aunque a veces pueda usarse otros periodos de tiempo.

Figura 4. Grabación atípica de la VFC; 14 minutos en reposo de un individuo sano

Nota: Se muestra la forma de onda original de VFC. Las técnicas de filtrado se utilizaron para separar las ondas originales formadas en las bandas VLF (muy baja frecuencia), LF (baja frecuencia) y HF (alta frecuencia). La parte inferior de la figura muestra el espectro de potencia (izquierda) y el porcentaje de potencia (derecha) en cada banda.

Fuente: Instinto de HeartMath, extraído de Shaffer et al. (2014).

Para Shaffer et al. (2014) las medidas de dominio de tiempo son las más fáciles de calcular e incluyen los intervalos de las medias (normal a normal [NN]) durante la grabación y otras medidas estadísticas, tales como la desviación estándar entre los intervalos NN (SDNN). Además, más allá de las medidas de frecuencia y de las medidas de tiempo, se pueden utilizar medidas no lineares (“entropía aproximada” [ApEn] y “entropía de la muestra” [SampEn]) para cuantificar la cantidad de regularidad en los datos (Yentes et al., 2013).

Las medidas de entropía se han tornado cada vez más populares como una medida de evaluación en el análisis de datos de series temporales; miden el grado de regularidad en una serie temporal (Yentes et al., 2013), lo cual ayuda a establecer el predominio del sistema simpático o parasimpático en el análisis de la VFC (Yentes et al., 2013; Aranda, De la Cruz, y Naranjo, 2017).

La perspectiva polivagal de Porges y el modelo de la Red Central Autonómica

La Porges Polyvagal Perspective introdujo una nueva idea que relacionaba la función autonómica con el comportamiento, que incluye una apreciación del sistema nervioso autónomo como “sistema”, la identificación de circuitos neuronales implicados en la regulación del estado autonómico y una interpretación de la reactividad autonómica adaptable dentro del contexto de la filogenia del sistema nervioso autónomo vertebrado; esto, haciendo énfasis en la comprensión de los mecanismos neurofisiológicos y cambios filogenéticos en la regulación neural (Porges, 1995; 2001; 2007).

Por otro lado, algunos investigadores —como Thayer y Lane (2000), Thayer et al. (2009) — propusieron el Neurovisceral Integration Model, el cual expone la existencia de una red de estructuras neurales relacionadas con la regulación de procesos fisiológicos, procesos cognitivos y procesos emocionales, al que denominaron “Central Autonomic Network” (CAN). Así, el CAN forma parte de un sistema de regulación interna a través del cual el cerebro controla las respuestas visceromotoras, neuroendocrinas y comportamentales, las cuales son al mismo tiempo fundamentales para lograr el comportamiento adaptativo, inervando el corazón a través de las vías simpática y parasimpática del sistema nervioso, cuya interacción se considera la fuente de la VFC (Saul, 1990; Fonfría et al., 2011). En síntesis, la actividad reguladora del CAN está relacionada con la VFC.

Es así que la “Porges Polyvagal Perspective” y la “Neurovisceral Integration Model” se basan en la evidencia de que los sustratos corticales prefrontales de autorregulación top-down influencian la actividad cardiaca, principalmente a través del sistema nervioso parasimpático (Holzman y Bridgett, 2017), así como los procesos psicológicos (Capuana et al., 2014) y emocionales (Appelhans y Luecken, 2006).

Se entiende, entonces, que la VFC es el resultado de interacciones del sistema nervioso autónomo (SNA) y que el mecanismo de funcionamiento del corazón y la actividad del SNA se basan en el equilibrio entre el SNS y el SNP (Rodas, Pedret, et al. 2008; Fonfría et al., 2011).

De esta forma, la activación del SNS produce un aumento de la frecuencia cardiaca mediante impulsos lentos de baja frecuencia, responsables de la VFC, debido a estrés físico y mental. En cambio, el SNP disminuye la frecuencia cardiaca por impulsos eléctricos vagales de alta frecuencia y gestiona en la tasa cardiaca los cambios debidos a las señales procedentes de los barorreceptores arteriales y del sistema respiratorio (Fonfría et al., 2011). Es por esto que el estudio de la VFC permite observar el predominio de estos dos sistemas (SNS y SNP), lo que posibilita medir la atención de manera objetiva. De esta forma, la asociación de las vías de comunicación entre el corazón y el cerebro es responsable de la generación de VFC (ver figura 5).

Figura 5. Vías de comunicación cerebro-corazón

Nota: La figura muestra cómo el sistema nervioso cardíaco intrínseco integra información del sistema nervioso extrínseco y de las neuronas sensoriales con el corazón.

Fuente: Instinto de HeartMath, extraído de Shaffer et al. (2014)